Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Optimasi Penjadwalan Jam Kerja Part Time menggunakan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Haga Coffee Shop Malang)
Authors: Angky Christiawan Rongre, Budi Dharma Setiawan, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Haga coffee shop menyediakan berbagai jenis minuman menggunakan kopi sebagai bahan dasarnya selain itu terdapat juga berbagai macam minuman selain kopi seperti cokelat dan green tea dan memiliki tiga outlet. Haga coffee shop ini juga membuka part time bagi mahasiswa yang ingin mengisi waktu senggangnya di sela kuliah dan uang jajan tambahan serta menambah keahlian didunia kerja menjadikan part-time sebagai opsi mahasiswa banyak. Hal ini yang membuat manager dari Haga coffee shop dituntut untuk dapat menciptakan jadwal kerja part-time yang tidak bentrok dengan jadwal kuliah dari pegawainya atau mahasiswa. Penjadwalan adalah aktifitas dalam menemukan jalan keluar dari permasalahan agar terciptanya pengoptimalan suatu jadwal. Algoiritme genetika adalah salah satu metodeedalam menemukan penyelesaian untuk masalah penjadwalan yang sudah sering digunakan para peneliti. Digunakannya algoritme genetika terhadap 8 pegawai Haga coffee shop dengan jumlah dari populasi 150, jumlah generasinya 50 serta kombinasi Cr 0, 2 & Mr 0, 9 menjadi rerata nilai dari fitness paling baik.
Analisis Sentimen Mass Rapid Transit Jakarta dengan Naive Bayes Classifier dan Deteksi Target Opini Berbasis Aturan pada Twitter
Authors: Dhanika Jeihan Aguinta, Putra Pandu Adikara, S Kom, M Kom, Randy Cahya Wihandika, M Kom
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Mass Rapid Transit (MRT) Jakarta merupakan proyek nasional yang sudah dioperasikan mulai awal tahun 2019 untuk fase 1 dan sedang ada pengembangan selanjutnya. Kehadiran MRT Jakarta memunculkan opini-opini masyarakat yang terlihat pada berbagai sosial media, salah satunya pada Twitter. Opini-opini tersebut dapat dijadikan bahan evaluasi untuk pengembangan MRT fase selanjutnya. Bahan evaluasi dapat dilihat dari nilai sentimen dan objek dari sebuah opini. Untuk menganalisis nilai sentimen, opini diklasifikasikan dalam sentimen positif dan negatif dengan Naive Bayes Classifier, kemudian dilakukan deteksi target opini dengan basis aturan. Proses klasifikasi menggunakan fitur bag of words (BoW) dan lexicon-based features. Untuk melakukan pembobotan lexiconbased features dan deteksi target opini, dilakukan proses POS Tagging untuk memberikan kelas kata. Dalam penentuan objek target opini, hasil POS Tagging digunakan untuk melakukan chunking. Aturan dalam chunking yang dibuat untuk mendapatkan objek yaitu dengan menentukan aturan tag noun-phrase (NP). Selanjutnya, didapatkan kelas sentimen beserta objek yang menjadi target dalam sebuah opini. Penelitian ini menggunakan 200 data latih dan 50 data uji dengan kelas yang seimbang. Tingkat kinerja dari hasil yang didapatkan dari Naive Bayes dengan fitur bag of words dan lexicon-based yaitu precision sebesar 0,92; recall sebesar 1,0; f-measure sebesar 0,95; dan akurasi sebesar 0,92. Sementara untuk hasil deteksi target opini berbasis aturan didapatkan precision sebesar 0,78; recall sebesar 0,85; f-measure sebesar 0,79; dan akurasi …
Segmentasi Pembuluh Darah pada Citra Retina Menggunakan Ciri Multi-Scale Line Strength
Authors: Muhammad Faiz Abdul Hamif, Randy Cahya Wihandika, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Image Processing; Medical Imaging
Abstract: Penyakit diabetes merupakan penyakit yang patut diwaspadai dan dapat menyebabkan penderitanya memiliki risiko komplikasi di beberapa bagian organ tubuh salah satunya yaitu pembuluh darah pada mata yang kemudian disebut penyakit diabetic retinopathy. Pemeriksaan penyakit diabetic retinopathy dilakukan enam bulan sekali termasuk pengambilan gambar retina dan analisisnya. Evaluasi gambar retina menjadi beban serius untuk dokter spesialis mata karena meningkatnya jumlah penderita diabetic retinopathy dan terbatasnya jumlah tenaga kesehatan. Salah satu cara untuk membantu meringankan beban kerja dokter spesialis mata yaitu menggunakan bantuan komputer dengan algoritme ciri Multi-Scale Line Strength untuk ekstraksi ciri dipadukan dengan algoritme klasifikasi Support Vector Machine (SVM) untuk segmentasi pembuluh darah pada citra retina dengan cara klasifikasi dan algoritme Optic Disc Exclusion untuk mengeliminasi bagian optic disc pada hasil segmentasi pembuluh darah di citra retina. Kinerja algoritme-algoritme tersebut kemudian diukur pada dataset DRIVE. Akurasi, sensitivity, dan specificity yang didapatkan dari algoritme Multi-Scale Line Strength dipadukan dengan SVM yaitu 0, 94021, 0, 61084, dan 0, 99693. Apabila dipadukan dengan algoritme Optic Disc Exclusion, didapatkan hasil kinerja sebesar 0, 94014, 0, 60277, dan 0, 99694. Hasil kinerja keduanya didapatkan dengan menggunakan ukuran window sebesar 13.
Deteksi Jumlah Percabangan pada Trabecular Bone Menggunakan COSFIRE Filter untuk Identifikasi Osteoporosis
Authors: Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Informatika
Year: 2020
Topics: Medical Imaging; Image Processing
Abstract: Tulang rahang adalah salah satu tulang yang terkena pengaruh penurunan kepadatan mineral tulang yang diakibatkan oleh osteoporosis. Karena itu, citra radiograf panoramik gigi dapat digunakan untuk mengidentifikasi osteoporosis. Beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa jumlah percabangan pada struktur tulang berbeda antara pasien normal dan pasien dengan kepadatan mineral tulang yang rendah. Namun, kontras yang rendah dan terdapatnya noise pada citra radiograf panoramik membuat ekstraksi struktur tulang menjadi sulit. Untuk itu, dibutuhkan sebuah metode untuk memperkuat struktur pada tulang tersebut. Pada penelitian ini, diusulkan sebuah metode untuk mendeteksi percabangan pada trabecular bone dengan enhancement pada struktur tulang menggunakan metode line operator. Dari struktur tersebut, lokasi percabangan dideteksi menggunakan metode COSFIRE. Kemudian, jumlah percabangan digunakan untuk membedakan antara radiograf pasien normal dan radiograf pasien osteoporosis. Pengujian klasifikasi dilakukan pada 98 citra yang terdiri atas 41 citra pasien osteoporosis dan 57 pasien normal. Hasilnya adalah sensitivity, specificity, dan akurasi masing-masing sebesar 0, 90244, 0, 23214, dan 0, 51546. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan performa yang lebih baik daripada metode sebelumnya.
Improved Line Operator for Retinal Blood Vessel Segmentation
Authors: Randy Cahya Wihandika
Year: 2019
Topics: Image Processing; Medical Imaging
Abstract: Diabetic retinopathy (DR) is a condition which affects the eye caused by the rise of glucose in the blood. It is the primary cause of sight loss. Blood vessel is among the retinal objects which is altered by DR. By monitoring the the changes of the retinal blood vessel, severe DR or even vision loss can be avoided. Monitoring the condition of the blood vessel can be performed only by segmenting the blood vessel area from a digital fundus image. However, manual segmentation of retinal blood vessel is tedious and time-consuming, especially when processing a large number of images. Thus, automatic retinal blood vessel segmentation method is urgently required. Additionally, automatic retinal blood vessel segmentation methods are also helpful for retina-based person authentication systems. There exist various blood vessel segmentation methods. This study proposes an improved version of the line operator method …
Implementasi High Order Fuzzy Time Series Multifactor pada Prediksi Harga Ayam Broiler di Pasar Malang
Authors: Fanny Aulia Dewi, Budi Darma Setiawan, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Fuzzy Logic
Abstract: Malang merupakan peringkat kedua penduduk terbanyak setelah Surabaya di Provinsi Jawa Timur. Malang yang tiap tahun penduduknya bertambah mengakibatkan kebutuhan bahan pokok khususnya daging ayam broiler meningkat. Daging ayam broiler salahsatu sumber protein hewani yang bergizi. Daging ayam broiler dapat dikonsumsi oleh seluruh lapisan masyarakat sehingga adanya peningkatan permintaan setiap tahunnya. Ketersediaan daging ayam broiler yang selalu harus terpenuhi di Pasar serta harus memperhatikan harga juga. Harga daging ayam broiler pada hari besar keagamaan (seperti idul fitri, idhul adha, natal) terjadi kenaikan yang sangat mencolok dibandingkan dengan harga pada saat hari normal. Para pedagang yang membutuhkan suatu informasi mengenai harga ayam broiler setiap harinya supaya dapat mengatur penjualannya agar tidak meleset. Oleh sebab itu diperlukan penyelesaian dalam meramalkan harga ayam dengan menggunakan data sebanyak 72 data yang diperoleh dari BPS pada periode Januari 2013-Desember 2018. Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh MSE terbaik yaitu 1,430 berdasarkan dari jumlah order terbanyak.
Algoritme Enhanced K-Means dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern dan Color Moment untuk Pengelompokan Citra Makanan
Authors: Mohammad Rizky Hidayatullah, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: Makanan adalah sumber energi bagi tubuh untuk melakukan kegiatan sehari-hari. Makanan sendiri memiliki warna dan bentuknya masing-masing. Warna dan bentuk makanan dapat menimbulkan sebuah persepsi rasa dari makanan tersebut pada pemikiran seseorang yang melihatnya. Untuk melihat apakah warna dan bentuk dari makanan dapat menunjukkan informasi lain seperti kandungan gizinya dilakukan pengelompokan citra makanan. Untuk melakukan pengelompokan makanan digunakan metode Enhanced K-means. Hal ini dilakukan untuk mencegah hasil yang tidak konsisten pada K-means, karena pada Enhanced K-means tidak melakukan inisialisasi secara acak. Penelitian ini menggunakan metode metode color moment untuk fitur warna dan untuk fitur tekstur digunakan metode Local Binary Pattern (LBP). Hasil evaluasi Enhanced K-means dengan menggunakan Coefficient Silhouette (CS) dan Davies-Bouldin Index (DBI) menunjukkan, pengelompokan dengan menggunakan fitur warna saja dengan channel hue menghasilkan hasil terbaik dengan nilai DBI sebesar 0,957 dan Silhouette sebesar 0,399, sedangkan hasil evaluasi menggunakan kedua fitur hanya mendapatkan nilai DBI sebesar 1,058 dan Silhouette sebesar 0, 31.
Penentuan Waktu Terakhir Penggunaan Ganja dengan Metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN)
Authors: Sukma Fardhia Anggraini, Sigit Adinugroho, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Neural Networks; Forensic Science
Abstract: Pada tahun 2017, jumlah penyalahguna ganja di Indonesia mencapai 1.742. 285 orang. Ketika seorang pecandu ganja ingin menghentikan pemakaian secara mendadak, maka dapat menimbulkan gejala sakau. Untuk mengantisipasi gejala sakau maka dapat dilakukan langkah rehabilitasi, sehingga pecandu bisa mendapatkan perawatan yang komprehensif. Penentuan jenis rehabilitasi yang sesuai dapat menjadikan perawatan lebih efektif. Sehingga dengan mengetahui waktu terakhir penggunaan ganja, diharapkan dapat memberi informasi pendukung untuk menentukan program rehabilitasi yang sesuai untuk pecandu ganja. Salah satu teknik dalam data mining yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah dengan teknik klasifikasi. Pada penelitian ini, metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) dengan K-Means. Tahapan yang dilakukan meliputi tahap normalisasi data, metode K-means untuk menentukan nilai center dan spread pada fungsi aktivasi Gaussian, tahap training RBFNN dan tahap testing RBFNN. Penelitian ini menggunakan 627 data pengguna ganja yang dipublikasikan di UCI Machine Learning pada tahun 2016. Berdasarkan hasil pengujian dari penelitian yang telah dilakukan, didapatkan parameter optimal diantaranya 7 hidden neuron dan batas maksimal iterasi K-Means adalah 100. Dengan menggunakan parameter tersebut, didapatkan hasil akurasi sebesar 35,908%.
Pengenalan Sidik Jari Balita Menggunakan Metode Zone Based Linear Binary Pattern dan Extreme Learning Machine
Authors: Dea Valentina, Yuita Arum Sari, Rendi Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Biometrics; Machine Learning
Abstract: Pengenalan sidik jari merupakan salah satu perkembangan teknologi yang layak dilakukan sejak masa balita. Seiring dengan meningkatnya jumlah balita, maka dibutuhkan suatu sistem pengenalan yang mampu mengidentifikasi balita secara unik dengan pola biometrik yang mereka miliki. Pola sidik jari balita memiliki kontras yang rendah antara ridges dan valleys serta memiliki ukuran (jarak antar ridges) yang lebih kecil dari sidik jari orang dewasa sehingga sulit untuk merancang algoritme akurat yang mampu mengekstrak fitur penting dan mencocokkannya dengan cara yang kuat. Pada penelitian ini, proses diawali dengan melakukan pre-processing kemudian menggunakan metode Zone Based Linear Binary Pattern untuk mengekstraksi fitur pada sidik jari balita dan metode klasifikasi Extreme Learning Machine (ELM) untuk mengenali identitas pemilik sidik jari. Hasil pengujian dengan menggunakan pola biner gabungan untuk metode ekstraksi Zone Based Linear Binary Pattern, teknik gaussian filtering, opening dan adaptive thresholding untuk pre-processing citra berdimensi 200x200, metode z-score untuk normalisasi data serta jumlah hidden neuron sebanyak 50 dengan fungsi aktivasi sigmoid biner untuk klasifikasi ELM menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 72, 33%. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan metode Zone Based Linear Binary Pattern dan Extreme Learning Machine dapat digunakan untuk mengenali sidik jari balita.
Klasifikasi Penyakit Kambing Dengan Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM)
Authors: Ardiza Dwi Septian, Lailil Muflikhah, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Veterinary Science
Abstract: Masyarakat pedesaan di Indonesia sangat akrab dengan ternak hewan kambing karena modal untuk memelihara kambing relatif lebih kecil dan dapat berkembang biak dengan cepat. Faktor yang harus diperhatikan dalam memelihara kambing adalah kesehatan kambing itu sendiri. Kesehatan menjadi penting karena dapat menyebabkan kerugian akibat kambing yang tidak sehat. Ketika gejala penyakit timbul maka sebaiknya segera dilakukan tindakan penanganan dini salah satunya dengan mendiagnosis penyakit kambing itu sendiri. Tetapi pengetahuan dalam mendiagnosis penyakit tidak banyak diketahui oleh peternak kambing menjadikan penanganan penyakit kambing menjadi sulit. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem untuk membantu mengklasifikasi penyakit kambing. Penelitian klasifikasi penyakit kambing ini menggunakan algoritme Support Vector Machine dengan strategi One Against All. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 148 data dengan 11 kelas penyakit kambing diantaranya Cacingan, Endometritis, Kelumpuhan, Kembung, Keracunan, Masistis, Myasis, Orf, Pink Eye, Pneumonia dan Scabies. Hasil akurasi yang didapatkan pada sistem ini adalah 90% dengan menggunakan parameter terbaik yaitu k-fold cross validation 10, Î»= 0.1, C= 0, 1, iterasi= 500 dan Ïƒ= 1.
Diagnosis Penyakit Sapi Menggunakan Metode Promethee
Authors: Bayu Kusuma Pradana, Nurul Hidayat, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Decision Making; Multi-Criteria Decision Analysis
Abstract: Indonesia mempunyai potensi peternakan yang cukup besar dengan produk unggulan antara lain sapi perah dan sapi potong, produk unggulan peternakan tersebut berkembang dan terkonsetrasi dalam kawasan pengembangan pusat produksi. Dengan jumlah produksi yang besar, kebutuhan akan protein hewani di Indonesia semakin meningkat dengan meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap pentingnya akan asupan gizi. Oleh karena itu, kesehatan akan hewan ternak yang dipelihara oleh peternak menjadi hal yang penting untuk memenuhi kebutuhan gizi dan sebagai tambahan penghasilan untuk pemilik ternak itu sendiri. Promethee adalah suatu metode penentuan urutan (prioritas) dalam analisis multikriteria. Masalah pokoknya adalah kesederhanaan, kejelasan, dan kestabilan. Metode Promethee baik digunakan untuk diagnosis penyakit pada sapi karena menghasilkan tingkat akurasi sebesar 92, 73%.
Penentuan Model Lajur pada Self-Driving Car menggunakan Hough Transform dan Kuantisasi Warna K-Means
Authors: Pupung Adi Prasetyo, Randy Cahya Wihandika, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Machine Learning; Image Processing
Abstract: Teknologi terus berkembang hingga memungkinkan kegiatan sehari-hari manusia dapat dilakukan oleh kecerdasan buatan. Penelitian pada kecerdasan buatan terus berkompetisi untuk menghasilkan penemuan-penemuan yang dapat meringankan beban kerja masyarakat. Saat ini, piranti kecerdasan buatan sudah dapat ditemui di berbagai lingkungan, salah satunya adalah self-driving car. Topik ini cukup diminati oleh para peneliti saat ini karena pembagian fungsionalitasnya yang cukup beragam. Fungsionalitas yang paling sering diperbincangkan yakni dalam perencanaan model lajur navigasi pada self-driving car. Model lajur yang merupakan arah navigasi dari self-driving car seharusnya dapat ditentukan secara visual berdasarkan markah jalan, yang juga merupakan arah navigasi dari kendaraan publik. Oleh karenanya, penelitian ini akan mencoba menentukan model lajur secara visual menggunakan metode pengolahan citra. Dengan hanya menggunakan pengolahan citra, tingkat presisi yang dihasilkan dapat mencapai nilai rata-rata 88, 45% pada berbagai kondisi jalan. Oleh karenanya, disimpulkan bahwa pengolahan citra dapat digunakan untuk menentukan model lajur pada self-driving car.
Deteksi Covid-19 pada citra sinar-x dada menggunakan deep learning yang efisien
Authors: Novanto Yudistira, Agus Wahyu Widodo, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2020
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Deteksi Covid-19 merupakan tahapan penting untuk mengenali secara dini pasien terduga Covid-19 sehingga dapat dilakukan langkah lanjutan. Salah satu cara pendeteksian adalah melalui citra sinar-x paru. Namun demikian, selain dibutuhkan suatu model algoritma yang dapat menghasilkan akurasi tinggi, komputasi yang ringan merupakan hal yang dibutuhkan sehingga dapat diaplikasikan dalam alat pendeteksi. Model deep CNN dapat melakukan deteksi dengan akurat namun cenderung memerlukan penggunaan memori yang besar. CNN dengan parameter yang lebih sedikit dapat menghemat storage maupun penggunaan memori sehingga dapat berproses secara real time baik berupa alat pendeteksi maupun sistem pengambilan keputusan via cloud. Selain itu, CNN dengan parameter yang lebih kecil juga dapat untuk diaplikasikan pada FPGA dan perangkat keras lainnya yang mempunyai kapasitas memori terbatas. Untuk menghasilkan deteksi COVID-19 pada citra sinar-x paru yang akurat namun komputasinya juga ringan, kami mengusulkan arsitektur CNN kecil namun handal dengan menggunakan teknik pertukaran channel yang disebut ShuffleNet. Dalam penelitian ini, kami menguji dan membandingkan kemampuan ShuffleNet, EfficientNet, dan ResNet50 karena mempunyai jumlah parameter yang lebih kecil dibanding CNN pada umumnya seperti VGGNet atau FullConv yang menggunakan lapisan konvolusi secara penuh namun mempunyai kemampuan deteksi yang mumpuni. Kami menggunakan 1125 citra sinar-x dan mencapai akurasi 86.93% dengan jumlah parameter model yang 18.55 kali lebih sedikit dari …
Ekstraksi Ciri Pada Telapak Tangan Dengan Metode Local Binary Pattern (LBP)
Authors: Dwi Retnoningrum, Agus Wahyu Widodo, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN
Year: 2019
Topics: Image Processing; Pattern Recognition
Abstract: Ekstraksi ciri dapat dilakukan pada objek dalam bentuk citra dengan menggunakan beberapa fitur. Ekstraksi ciri dapat dipadukan dengan ilmu biometrik. Biometrik merupakan karakteristik fisik atau biologi dan tingkah laku yang unik serta terukur. Identifikasi biometrik dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan keamanan maupun menghindari penggunaan identitas palsu. Dalam penelitian ini, menggunakan telapak tangan sebagai objek penelitian dikarenakan telapak tangan memiliki fitur unik yang berbeda pada setiap individu. Selain fitur unik, luas permukaan telapak tangan menjadi salah satu pertimbangan penulis dalam menentukan objek penelitian. Luas permukaan telapak tangan lebih besar jika dibandingkan dengan luas permukaan salah satu jari. Salah satu metode yang dapat dimanfaatkan dalam proses identifikasi adalah metode ekstraksi ciri LBP (Local Binary Pattern) yang menerapkan jarak ketetanggaan dan jumlah tetangga yang dibandingkan. Dimulai dengan tahapan Pre-processing yaitu tahap persiapan citra berwarna yang akan dirubah menjadi citra keabuan kemudian dilanjutkan dengan proses regioning atau proses pembagian citra menjadi beberapa region. Dilanjutkan dengan tahap ekstraksi ciri dengan metode LBP. Hasil akurasi tertinggi yang diperoleh dari penelitian ini sebesar 92, 31% dengan jarak ketetanggaan bernilai 2, jumlah tetangga yang dibandingkan= 8, jumlah region sebesar 16 dan jumlah pembagian height= 4 dan width= 4.
Penerapan Metode Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) untuk Ekstraksi Ciri pada Telapak Tangan
Authors: Grace Theresia Situmorang, Agus Wahyu Widodo, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN
Year: 2019
Topics: Image Processing; Texture Analysis
Abstract: Penggunaan teknologi yang semakin meningkat membutuhkan suatu keamanan dalam identifikasi individu untuk menghindari hak akses yang dapat diketahui atau diretas oleh orang lain. Salah satu yang bisa dimanfaatkan dalam menjaga keamanan informasi dibutuhkan sebuah ilmu biometrik. Biometrik merupakan karakteristik alami manusia yang terukur dan akurat, salah satunya yaitu telapak tangan yang menjadi objek penelitian ini dikarenakan memiliki karakteristik yang unik tiap individu antara lain permukaan telapak tangan yang luas daripada sidik jari dengan berupa pola garis-garis utama, pola garis kusut/lemah yang bersifat stabil. Biometrik ini dapat digabungkan dengan ekstraksi ciri dengan menggunakan berbagai fitur. Metode ekstraksi ciri yang dapat digunakan yaitu Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) pada proses identifikasi dengan membandingkan ukuran region dan jarak ketetanggaan. Diawali dengan pengambilan citra telapak tangan sejumlah 208 citra dengan 130 sebagai data latih dan 78 sebagai data uji. Pada citra telapak tangan dilakukan tahap pre-processing untuk mengubah warna menjadi grayscale selanjutnya citra dibagi menjadi beberapa ukuran region. Dari masing-masing ukuran region, dilakukan tahap ekstraksi ciri Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) dengan jarak ketetanggaan. Penelitian ini mendapatkan persentasi akurasi terbaik sebesar 87, 17% pada ukuran region 7 grids dan jarak ketetanggaan d= 7.
Ekstraksi Ciri Pada Klasifikasi Tipe Kulit Wajah Menggunakan Metode Haar Wavelet
Authors: Muhammad Rafi Farhan, Agus Wahyu Widodo, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN
Year: 2019
Topics: Image Processing; Wavelet Transform
Abstract: Kulit wajah merupakan salah satu bagian penting dalam tubuh seseorang. Banyak orang yang melakukan berbagai macam untuk membuat kulit wajahnya supaya terlihat sempurna. Bahkan orang-orang rela menghabiskan banyak uang untuk mendapatkan wajah yang sempurna, mulai dari perawatan dengan dokter terkenal, menggunakan produk mahal atau rela pergi ke luar negeri untuk mendapatkan produk yang cocok dengan kulit wajahnya. Permasalahan yang ada, banyak orang mengalami kesalahan dalam pembelian produk dikarenakan tidak sesuai dengan tipe kulitnya. Dari kesalahan tersebut menyebabkan kulit wajah menjadi timbul jerawat, berkerut karena terlalu kering, dan timbul flek hitam pada wajah. Perlu adanya sistem untuk mempermudah seseorang dalam menentukan tipe kulitnya supaya tidak mengalami kesalahan dalam pembelian produk perawatan wajah. Dengan itu penulis membangun sistem untuk mengklasifikasikan jenis kulit wajah untuk mempermudah seseorang dalam menentukan jenis kulit wajahnya. Dalam membangun sistem ini, penulis menggunakan metode haar wavelet. Haar wavelet telah dibuktikan mendapatkan hasil yang baik. Akurasi tertinggi yang diperoleh dengan menggunaan metode haar wavelet sebesar 90% pada proses deteksi kulit.
Mangrove Forest Classification in Drone Images Using HSV Color Moment and Haralick Features Extraction with K-Nearest Neighbor
Authors: Agus Wahyu Widodo, Deo Hernando, Wayan Firdaus Mahmudy
Journal: Signal and Image Processing Letters
Year: 2019
Topics: Image Processing; Remote Sensing
Abstract: Due to the problems with uncontrolled changes in mangrove forests, a forest function management and supervision is required. The form of mangrove forest management carried out in this study is to measure the area of mangrove forests by observing the forests using drones or crewless aircraft. Drones are used to take photos because they can capture vast mangrove forests with high resolution. The drone was flown over above the mangrove forest and took several photos. The method used in this study is extracting color features using mean values, standard deviations, and skewness in the HSV color space and texture feature extraction with Haralick features. The classification method used is the k-nearest neighbor method. This study conducted three tests, namely testing the accuracy of the system, testing the distance method used in the k-nearest neighbor classification method, and testing the k value. Based on the results of the three tests above, three conclusions obtained. The first conclusion is that the classification system produces an accuracy of 84%. The second conclusion is that the distance method used in the k-nearest neighbor classification method influences the accuracy of the system. The distance method that produces the highest accuracy is the Euclidean distance method with an accuracy of 84%. The third conclusion is that the k value used in the k-nearest neighbor classification method influences the accuracy of the system. The k-value that produces the highest accuracy is k= 3, with an accuracy of 84%.
Optimisation of Rice Fertiliser Composition using Genetic Algorithms
Authors: Retno Dewi Anissa, Wayan Firdaus Mahmudy, Agus Wahyu Widodo
Journal: Knowledge Engineering and Data Science
Year: 2019
Topics: Genetic Algorithms; Agriculture
Abstract: Fertiliser is very important for rice growth and evolution. It has one or more elements, used as a replacement of element in plants. Fertilisation can be interpreted as a soil nutrient enhancer. Fertiliser is divided into several types based on where they are come from [1]; such as inorganic, organic and biological fertiliser. There are two groups of inorganic fertilisers based on the content of nutrients: single and compound fertiliser [2][3][4]. Single fertiliser only had one content. There are three kinds of single fertiliser which had the main nutrients such as nitrogen (N), phosphorus (P), potassium (K) and magnesium (Mg). Some examples of single fertilisers are nitrogen, phosphorus, potassium, and magnesium fertiliser. On the other hands, compound fertiliser is a mixture of two or more nutrients. Some examples of mixture is blended again into NP and NPK. In rice planting, the right composition of fertilizer is essentially needed. If the composition given is not correct, the growth and quality of rice produced is inadequate or the costs incurred become more wasteful and even unaffordable [5][6]. Farmers need an appropriate combination in order to obtain good results and minimum expenses of using fertiliser. The combination should consist of s nitrogen (n), phosphorus (p) and potassium (k). This composition is one of the solutions used in composing the optimal fertiliser for rice plants. Often, farmers do trial and error or follow others experience to get the right composition of fertiliser. The problem will arise if the raw material for fertilizer changes, then the farmer must change the composition that he knew beforehand. They must try harder to get the right …
Design Spatial-based Information System using Flexible Field-Value Database
Authors: Bayu Rahayudi, Agus Wahyu Widodo, Candra Dewi, Muh Arif Rahman, Wayan Firdaus Mahmudy
Year: 2019
Topics: Information Systems; Database Management
Abstract: This study aims to design a Spatial-based information system using flexible or variable field-value database. The information system uses primary and secondary data obtained from field surveys and reports of various regional work unit in Kediri Regency. Every regional unit has their own data format in publishing their information, and every data is also has a geo-spatial data coordinates that represent physical data location. In this research, we used data from agriculture, education and health regional work unit as sample data case. The results of this study is in the form of an information system that can saved and processed various field-value data format from various regional unit of Kediri Regency.
Optimasi Penjadwalan Sidang Skripsi Menggunakan Algoritme Genetika Terdistribusi (Studi Kasus: Prodi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya)
Authors: Putri Bunga Rahmalita, Agus Wahyu Widodo, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN
Year: 2019
Topics: Genetic Algorithms; Scheduling
Abstract: Ada beberapa kendala pada penjadwalan sidang skripsi di Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya yang membuat penjadwalan sidang skripsi tidak efektif. Perbedaan yang signifikan pada jumlah mahasiswa dan dosen pada tahun 2017 serta pendaftaran sidang skripsi dalam waktu yang berdekatan seringkali menjadi masalah dalam menjadwalkan sidang skripsi. Penjadwalan yang tidak efektif akan membutuhkan waktu yang lama. Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat melakukan penjadwalan sidang skripsi dengan menggunakan metode algoritme genetika terdistribusi. Pada sistem langkah awal yang dilakukan adalah inisialisasi kromosom secara random, selanjutnya populasi akan dipecah menjadi beberapa subpopulasi, dan akan melalui tahap reproduksi. Setelah itu melalui tahap evaluasi untuk menghitung nilai fitness. Pada tahap seleksi akan dipilih individu yang akan dipertahankan untuk generasi selanjutnya. Pada algoritme genetika terdistribusi akan dilakukan proses migrasi untuk menambah keberagaman individu dengan menukar individu dari subpopulasi satu dengan lainnya. Setelah melakukan pengujian, nilai parameter yang optimal pada penjadwalan sidang skripsi yaitu dengan jumlah populasi sebesar 11, 1750 generasi, crossover rate 0, 7, mutation rate 0, 3 dan 5 sub populasi dengan rata-rata nilai fitness sebesar 0.00010232. Dari hasil pengujian, jika semakin bertambah jumlah populasi dan generasi, maka semakin luas dan besar daerah pencarian solusi, akan tetapi waktu komputasi menjadi semakin lama.
Pemanfaatan Metode Texture-Based Region Growing Untuk Segmentasi Buah Jeruk Keprok (Citrus Reticulata Blanco)
Authors: RR Dea Annisayanti Putri, Agus Wahyu Widodo, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Segmentation; Agriculture
Abstract: Indonesia merupakan produsen jeruk keprok dengan luas panen jeruk terbesar di Asia Tenggara. Pada persaingan pasar, hal yang terpenting pada buah jeruk keprok adalah mutu. Metode teknologi visual dapat dimanfaatkan untuk menggantikan proses penentuan mutu yang masih manual. Salah satu proses penentuan mutu otomatis adalah segmentasi. Segmentasi adalah proses memisahkan objek yang diteliti dari bagian yang kurang penting. Proses segmentasi merupakan satu proses yang penting dalam penentuan mutu, hasil segmentasi harus tepat, tidak kurang (under-segmentation) atau tidak lebih (over-segmentation). Penelitian ini menggunakan metode region growing dengan parameter nilai tekstur yang didapat dari fitur kontras, homogenitas, entropi, dan energi pada metode gray level co-occurrence matrix (GLCM). Pertama, dilakukan pengambilan data citra jeruk keprok. Pada citra jeruk, dilakukan pre-processing berupa pengubahan warna dan ukuran citra. Kemudian citra jeruk dibagi menjadi kumpulan piksel yang disebut window, dengan ukuran 10, 20, 50, dan 100 piksel. Dari kelompok window, akan dipilih satu window yang menjadi titik awal region growing. Pada window awal dan 8 window tetangga, diambil nilai fitur. Window tetangga dianggap sebagai bagian jeruk apabila memiliki nilai fitur sesuai batas. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi segmentasi terbaik sebesar 84, 7% dengan ukuran window sebesar 50x50 piksel, fitur entropi, dan nilai batas sebesar 5.
Pembangkitan Pohon Keputusan dengan Metode Genetic Programming pada Kasus Penentuan Penderita Diabetes Melitus
Authors: Farizky Novanda Pramuditya, Agus Wahyu Widodo, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN
Year: 2020
Topics: Genetic Programming; Healthcare
Abstract: Diabetes melitus salah satu penyakit yang mematikan karena dapat menyebabkan komplikasi penyakit lain pada tubuh. Penentuan penderita diabetes dapat membantu penanganan penyakit ini secara dini. Metode genetic programming digunakan pada penelitian ini untuk melalukan penentuan tersebut. Genetic programming adalah salah satu metode algoritme evolusi dengan representasi individu berupa pohon. Metode ini akan menghasilkan pohon keputusan yang digunakan untuk melakukan penentuan penderita diabetes. Penelitian ini juga akan mengamati pengaruh perubahan nlai parameter genetic programming terhadap nilai fitness dari individu yang dihasilkan. Parameter yang menghasilkan individu terbaik adalah jumlah populasi 900, iterasi maksimal 300, nilai crossover rate 0, 8, nilai mutation rate 0, 1, dan data latih dengan perbandingan antara penderita diabetes dan yang bukan bernilai 1: 2. Pohon keputusan yang dihasilkan menggunakan parameter terbaik kemudian digunakan untuk melakukan penenntuan penderita diabetes terhadap data uji. Pengujian tersebut menghasilkan nilai akurasi sebesar 66, 11%.
Segmentasi Pembuluh Darah pada Citra Retina Menggunakan Ciri Multi-Scale Line Strength
Authors: Muhammad Faiz Abdul Hamif, Randy Cahya Wihandika, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN
Year: 2020
Topics: Image Processing; Medical Imaging
Abstract: Penyakit diabetes merupakan penyakit yang patut diwaspadai dan dapat menyebabkan penderitanya memiliki risiko komplikasi di beberapa bagian organ tubuh salah satunya yaitu pembuluh darah pada mata yang kemudian disebut penyakit diabetic retinopathy. Pemeriksaan penyakit diabetic retinopathy dilakukan enam bulan sekali termasuk pengambilan gambar retina dan analisisnya. Evaluasi gambar retina menjadi beban serius untuk dokter spesialis mata karena meningkatnya jumlah penderita diabetic retinopathy dan terbatasnya jumlah tenaga kesehatan. Salah satu cara untuk membantu meringankan beban kerja dokter spesialis mata yaitu menggunakan bantuan komputer dengan algoritme ciri Multi-Scale Line Strength untuk ekstraksi ciri dipadukan dengan algoritme klasifikasi Support Vector Machine (SVM) untuk segmentasi pembuluh darah pada citra retina dengan cara klasifikasi dan algoritme Optic Disc Exclusion untuk mengeliminasi bagian optic disc pada hasil segmentasi pembuluh darah di citra retina. Kinerja algoritme-algoritme tersebut kemudian diukur pada dataset DRIVE. Akurasi, sensitivity, dan specificity yang didapatkan dari algoritme Multi-Scale Line Strength dipadukan dengan SVM yaitu 0, 94021, 0, 61084, dan 0, 99693. Apabila dipadukan dengan algoritme Optic Disc Exclusion, didapatkan hasil kinerja sebesar 0, 94014, 0, 60277, dan 0, 99694. Hasil kinerja keduanya didapatkan dengan menggunakan ukuran window sebesar 13.
Analisis Sentimen Kebijakan Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan TF-IDF Berdasarkan Komentar pada Youtube
Authors: D Farah Zhafira, Bayu Rahayudi, Indriati Indriati
Journal: J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Edukasi Sist. Inf
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Kebijakan Kampus Merdeka merupakan salah satu kebijakan baru yang digagas oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia (Mendikbud RI). Kebijakan tersebut tengah ramai disorot publik khususnya pada platform Youtube berkaitan dengan video unggahan Mendikbud di kanalnya. Pada Youtube, opini masyarakat dapat membanjiri kolom komentar dalam sekejap karena kemunculannya sebagai platform pertama yang menawarkan fasilitas konten audio visual. Penelitian ini mencoba menganalisis opini masyarakat yang tertampung dalam kolom komentar Youtube ke dalam klasifikasi sentimen positif dan negatif. Klasifikasi diimplementasikan pada Google Colaboratory yang berbasis bahasa Python dan Jupyter Notebook dengan algoritme Naive Bayes Classifier serta pembobotan kata Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). 5 proses utama dalam penelitian ini yang …
Implementasi Teknologi Restful Web Service Dalam Pengembangan Sistem Informasi Perekaman Prestasi Mahasiswa Berbasis Website (Studi Kasus: Fakultas Teknologi Pertanian …
Authors: Wiku Galindra Wardhana, Issa Arwani, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Web Development; RESTful Services
Abstract: Selain dituntut ahli di bidang akademik, mahasiswa juga dituntut untuk memiliki prestasi. Fakultas Teknologi Pertanian Unversitas Brawijaya berupaya memberikan pengakuan terhadap prestasi yang diperoleh mahasiswanya dengan melakukan perekaman prestasi mahasiswa. Namun, perekaman prestasi tersebut belum bisa dilakukan secara maksimal karena masih dilakukan secara manual. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem informasi yang dapat melakukan perekaman prestasi mahasiswa pada Fakultas Teknologi Pertanian dengan tujuan untuk mempermudah pengumpulan data prestasi mahasiswa. Sistem ini dikembangkan dalam bentuk website dengan teknologi RESTFUL web service. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode prototyping yang dimulai dari analisa kebutuhan. Selanjutnya, dibuat prototype sistem dan dilakukan evaluasi oleh ketua PSIK Fakultas Teknologi Pertanian. Dari hasil evaluasi dilakukan perbaikan dan dilakukan presentasi prototype ulang hingga prototype disetujui. Hasil dari analisa kebutuhan digambarkan ke dalam use case diagram, use case scenario, dan activity diagram. Perancangan sistem digambarkan ke dalam sequence diagram, class diagram, dan physical data model. Implementasi website menggunakan framework Laravel dan implementasi REST API menggunakan framework Lumen. Kemudian dilakukan pengujian terhadap sistem menggunakan blackbox testing dengan presentase hasil pengujian sebesar 100% yang menandakan sistem telah sesuai dengan spesifikasi. Selain itu, dilakukan pengujian usability menggunakan System Usability Scale dengan nilai 78 …
Prediksi penjualan roti menggunakan metode exponential smoothing (Studi Kasus: Harum Bakery)
Authors: Reyhan Dzickrillah Laksmana, Edy Santoso, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Business Analytics
Abstract: Roti merupakan makanan yang sangat populer dikehidupan masyarakat dan perkembanganya juga begitu pesat. Roti sekarang sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari dan sudah menjadi makanan pokok manusia. Industri roti yang terus berkembang membuat perusahaan roti melakukan sebuah inovasi produk dan strategi penjualan yang tepat. Menjadi sebuah tantangan bagi Harum Bakery agar mampu mendapatkan hasil yang maksimal dan tidak mengalami kerugian. Prediksi dalam penelitian ini menggunakan metode Exponential Smoothing. Exponential Smoothing merupakan metode yang melakukan perbaikan nilai dengan cara mengambil nilai prediksi sebelumnya yang dilakukan secara terus menerus dan sesuai runtut waktu. Prediksi pada penelitian ini dilakukan menggunakan tiga metode Exponential Smoothing, yaitu Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smoothing. Evaluasi hasil prediksi dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata error menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE terkecil metode Single Exponential Smoothing didapatkan pada saat nilai Î±= 0, 1 dengan nilai MAPE sebesar 27, 4039%, MAPE terkecil metode Double Exponential Smoothing didapatkan pada saat nilai Î±= 0, 1 dengan nilai MAPE sebesar 25,124%, dan MAPE terkecil metode Triple Exponential Smoothing didapatkan pada saat nilai Î±= 0, 1, Î²= 0, 1, dan Î³= 0, 4 dengan nilai MAPE sebesar 25,303%. Dapat disimpulkan bahwa metode Double Exponential smoothing memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode Single Exponential Smoothing …
Deteksi Covid-19 pada citra sinar-x dada menggunakan deep learning yang efisien
Authors: Novanto Yudistira, Agus Wahyu Widodo, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2020
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Deteksi Covid-19 merupakan tahapan penting untuk mengenali secara dini pasien terduga Covid-19 sehingga dapat dilakukan langkah lanjutan. Salah satu cara pendeteksian adalah melalui citra sinar-x paru. Namun demikian, selain dibutuhkan suatu model algoritma yang dapat menghasilkan akurasi tinggi, komputasi yang ringan merupakan hal yang dibutuhkan sehingga dapat diaplikasikan dalam alat pendeteksi. Model deep CNN dapat melakukan deteksi dengan akurat namun cenderung memerlukan penggunaan memori yang besar. CNN dengan parameter yang lebih sedikit dapat menghemat storage maupun penggunaan memori sehingga dapat berproses secara real time baik berupa alat pendeteksi maupun sistem pengambilan keputusan via cloud. Selain itu, CNN dengan parameter yang lebih kecil juga dapat untuk diaplikasikan pada FPGA dan perangkat keras lainnya yang mempunyai kapasitas memori terbatas. Untuk menghasilkan deteksi COVID-19 pada citra sinar-x paru yang akurat namun komputasinya juga ringan, kami mengusulkan arsitektur CNN kecil namun handal dengan menggunakan teknik pertukaran channel yang disebut ShuffleNet. Dalam penelitian ini, kami menguji dan membandingkan kemampuan ShuffleNet, EfficientNet, dan ResNet50 karena mempunyai jumlah parameter yang lebih kecil dibanding CNN pada umumnya seperti VGGNet atau FullConv yang menggunakan lapisan konvolusi secara penuh namun mempunyai kemampuan deteksi yang mumpuni. Kami menggunakan 1125 citra sinar-x dan mencapai akurasi 86.93% dengan jumlah parameter model yang 18.55 kali lebih sedikit dari …
Inovasi dan daya saing UMKM di era new normal: dari triple helix model ke quadruple helix model
Authors: Umu Khouroh, Christina Sri Ratnaningsih, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan (JMDK)
Year: 2021
Topics: Business Innovation; Economic Models
Abstract: The role of MSMEs in the economic development of a country has important implications for increasing income, reducing unemployment, alleviating poverty and economic growth. The Covid-19 pandemic has had a negative impact and threatened the survival of MSMEs. This study aims to analyze the dynamics of the triple helix model by examining the role of each helix: universities, companies, and governments to help MSMEs rise from adversity. This study identifies behavioral profiles in terms of the performance of the triple helix model from the perspective of MSMEs and recognizes key factors for innovation success and competitiveness. The survey involved 134 MSMEs. The analysis method uses SEM-PLS with WarpPLS07. The results of the study indicate that there is a positive influence between the synergy of the government and academia in increasing the innovation and competitiveness of MSMEs. Innovation is able to become a mediator for the synergy of the government and academia in increasing the competitiveness of MSMEs. MSMEs need to be more active and proactive, the role of the government and academics still needs to be improved and coupled with the optimal role of other helixes, especially the community as a strategy to survive and thrive in the Covid-19 pandemic situation.
Implementasi Metode Exponential Smoothing Untuk Prediksi Bobot Kargo Bulanan Di Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai
Authors: Amaliah Gusfadilah, Budi Darma Setiawan, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Logistics
Abstract: Barang merupakan benda penting untuk memenuhi kebutuhan masyarakat dan adakalanya pengadaan barang dapat dilakukan dengan cara pemindahan barang. Pemindahan barang dapat menggunakan pengiriman via transportasi udara. Akan tetapi bobot kargo secara tidak langsung dapat mempengaruhi kecepatan pengiriman. Sehingga menuntut pihak Bandara untuk selalu meningkatkan penyediaan fasilitas yang cukup dalam memenuhi kebutuhan bobot kargo. Untuk dapat memenuhi tuntutan tersebut diperlukan prediksi yang matang. Prediksi bobot kargo tersebut bertujuan untuk mengetahui data bobot kargo di masa yang akan datang dengan menggunakan data bobot kargo di masa lalu. Metode prediksi yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode Exponential Smoothing. Exponential Smoothing merupakan suatu metode yang secara terus-menerus menyempurnakan hasil prediksi dengan menghaluskan nilai masa lalu dari suatu data runtut waktu dengan cara menurun. Pada penelitian ini membandingkan 3 metode Exponential Smoothing diantaranya Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smoothing, dimana metode tersebut digunakan untuk menghasilkan nilai prediksi dan kemudian mengevaluasi hasil prediksi dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE terkecil terdapat pada metode Triple Exponential Smoothing rentang 5 tahun dengan nilai parameter Î±= 0, 9, Î²= 0, 1, dan Î³= 0, 1 sebesar 13,563. Berdasarkan nilai MAPE yang telah didapatkan antara 10 sampai 20, maka metode Triple Exponential Smoothing termasuk kedalam …
Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi MyPertamina di Indonesia pada Google Play Store menggunakan Metode Random Forest
Authors: Cahyo Gusti Indrayanto, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Kemajuan teknologi membuat masyarakat cenderung memilih transaksi secara online dibandingkan tunai. Dengan adanya perkembangan teknologi yang semakin pesat, PT Pertamina meluncurkan program terbaru mereka yaitu aplikasi MyPertamina. Aplikasi MyPertamina merupakan program kombinasi antara loyalty dengan e-payment. Aplikasi MyPertamina memiliki banyak pengguna, sehingga sering kali terdapat ulasan positif, dan negatif yang tidak relevan dengan rating yang diberikan di Google Play Store. Data ulasan aplikasi MyPertamina akan diperoleh menggunakan teknik Web Scraping menggunakan API Google-Play-Scraper. Data hasil scraping selanjutnya akan dilakukan text preprocessing untuk membersihkan teks agar data dapat dieksekusi. Analisis sentimen dapat mendeteksi apakah suatu teks mengandung opini positif maupun negatif dari ulasan pengguna yang tidak sesuai dengan rating. Random Forest adalah metode dalam analisis yang terdiri dari beberapa pohon keputusan sebagai classifier. Pada Penelitian ini, digunakan metode random forest dengan membagi dua kelas sentimen yaitu positif, dan negatif mengambil indikator evaluasi yaitu akurasi, recall, presisi dan f1-score. Pengujian dilakukan berdasarkan jumlah tree dan kedalaman tree terhadap 800 data dengan membagi data 250 data per kelas nya. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis yang sudah dilakukan, dengan perbandingan data latih dan data uji 80%: 20% diperoleh nilai accuracy 90%, precision 90%, recall 91%, dan F1-Score 89% dengan kedalaman jumlah tree 80 dan kedalaman tree 50.