Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Peningkatan Akurasi Prediksi Harga Barang Impor Menggunakan XGBoost dan Particle Swarm Optimization
Authors: Asmuni Haris, Mahrus Sholeh, Lailil Muflikhah, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Impor di Indonesia dilakukan untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri dan memastikan kelancaran produksi serta distribusi. Namun sering terjadi under invoicing, yaitu harga barang yang diimpor dilaporkan lebih rendah dari nilai sebenarnya, yang mengakibatkan kerugian penerimaan negara. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga barang impor yang sebenarnya guna mengurangi kerugian tersebut. Data yang digunakan diperoleh dari dataset barang impor yang tersedia di platform Kaggle, yang disediakan oleh Data Analytics Community (Mof-DAC) dari Kementerian Keuangan Indonesia. Metode yang diusulkan meliputi beberapa langkah, dimulai dengan ekstraksi fitur menggunakan Large Language Model (LLM) dan Regular Expression (Regex), diikuti oleh optimasi hyperparameter XGBoost menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan ekstraksi fitur menggunakan metode Regex mengungguli LLM berdasarkan nilai Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Kombinasi ekstraksi fitur menggunakan Regex dan TFIDF memberikan hasil yang optimal dalam hal waktu pemrosesan dan akurasi prediksi. Hyperparameter terbaik untuk XGBoost ditemukan dengan max-depth 51,49, subsample 0,89, dan min_child_weight 0,65, yang meningkatkan akurasi MAPE menjadi 14,6%. Meskipun model Random Forest memiliki akurasi prediksi sedikit lebih baik dengan MAPE sebesar 12,8%, namun waktu pemrosesannya sangat lama sekitar 3 jam membuatnya kurang efisien. Sebaliknya, XGBoost dengan waktu …
Prediksi Financial Distress Menggunakan Algoritma ANFIS dengan Rasio Keuangan Altman Z-Score Pada Emiten Sektor Basic Material Di Bursa Efek Indonesia
Authors: Adinda Fatimah Az-Zahra, Lailil Muflikhah, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Machine Learning; Finance
Abstract: Prediksi Financial Distress Menggunakan Algoritma ANFIS dengan Rasio Keuangan Altman Z-Score Pada Emiten Sektor Basic Material Di Bursa Efek Indonesia | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Prediksi Financial Distress Menggunakan Algoritma ANFIS dengan Rasio Keuangan Altman Z-Score Pada Emiten Sektor Basic Material Di Bursa Efek Indonesia 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 / 4.Artikel Prediksi Financial Distress Menggunakan Algoritma ANFIS dengan Rasio Keuangan Altman Z-Score Pada Emiten Sektor Basic Material Di Bursa Efek Indonesia Penulis Adinda Fatimah Az-Zahra Universitas Brawijaya https://orcid.org/0009-0004-1821-8961 Lailil Muflikhah Universitas Brawijaya https://orcid.…
High Performance of LSTM on Dengue Shock Syndrome Detection Using DNA Sequence Encoding Methods.
Authors: Lailil Muflikhah, Agustin Iskandar, Novanto Yudistira, Bambang Nurdewanto
Journal: International Journal of Online & Biomedical Engineering
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Bioinformatics
Abstract: Dengue fever (DF) is a significant global health challenge, affecting approximately 390 million people annually and imposing substantial public health and economic burdens. Accurate DNA sequence classification is crucial for identifying genetic factors in diseases such as DF. However, many machine learning (ML) models for disease detection rely on basic encoding methods such as one-hot encoding, which fail to fully exploit the sequential and contextual nature of DNA data. To address this limitation, this study applies long short-term memory (LSTM) networks, a neural architecture adept at handling sequential data, to classify DNA sequences for detecting dengue and dengue shock syndrome (DSS). The study evaluates three encoding techniques--one-hot encoding, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), and Word2Vec--using datasets of 3,458 DNA sequences sourced from genomics …
Deteksi Tingkat Resiko Kanker Serviks pada Wanita Usia Subur dengan Metode Modified K-Nearest Neighbor
Authors: Dillah Lyra Mukhrodi, Lailil Muflikhah, Diva Kurnianingtyas
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Kanker serviks merupakan kanker kedua yang paling banyak diderita oleh wanita di Indonesia. Penyebab utama kanker serviks 99, 7% berkaitan erat dengan infeksi virus Human Papilloma. Salah satu metode yang digunakan untuk skrining kanker serviks adalah IVA (Inspeksi Visual dengan Asam Asetat), yang berfungsi mendeteksi keberadaan sel-sel abnormal sejak dini. Namun, metode IVA memiliki kekurangan, yakni tingkat sensitivitas dan spesifitas yang rendah. Maka, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendeteksi tingkat resiko kanker serviks dengen menerapkan metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Metode tersebut dipilih karena mampu menangani data outlier dan tidak seimbang. Metode ini bekerja dengan menghitung jarak antar data sambil menyesuaikan bobot tetangga berdasarkan jaraknya sehingga menghasilkan klasifikasi yang lebih representatif. Dataset penelitian mencakup 314 pasien kanker serviks. Setelah melalui tahapan data preprocessing, pembagian
Deteksi Mutasi Epidermal Growth Factor Receptor pada Kanker Paru Menggunakan Extreme Gradient Boosting
Authors: Amira Ghina Nurfansepta, Lailil Muflikhah, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Machine Learning; Oncology
Abstract: Kanker paru adalah salah satu jenis kanker paling umum di Indonesia. Mutasi pada gen epidermal growth factor receptor (EGFR) berperan penting dalam menentukan strategi pengobatan, tetapi deteksinya terkendala teknologi seperti polymerase chain reaction (PCR) dan biaya yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model berbasis Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk deteksi mutasi EGFR yang lebih efisien dan terjangkau. Dataset berasal dari rekam medis pasien kanker paru di Rumah Sakit Dr. Saiful Anwar Malang (2018-2019) dan mencakup hasil tes mutasi serta morfologi kanker. Data diproses menggunakan KNN Imputer untuk missing value, IQR untuk outlier, seleksi fitur dengan feature importance XGBoost, dan resampling dengan SMOTE. Model dioptimalkan menggunakan grid search dengan hyperparameter terbaik: gamma 0, learning rate 0, 3, max depth 3, n estimators 50, dan reg lambda 1. Hasil menunjukkan akurasi rata-rata 0,844 dan AUC 0,945 pada validasi serta akurasi dan AUC sempurna, yaitu 1 pada data uji. Model ini juga menonjolkan 10 fitur penting, termasuk metastasis tulang, stadium kanker, dan lain sebagainya. Model XGBoost yang dioptimalkan diharapkan membantu deteksi dini dan meningkatkan aksesibilitas pengobatan kanker paru di Indonesia.
Klasifikasi Penyakit Alzheimer Pada Citra MRI Menggunakan Pretrained VGG-19 dan Pengolahan Citra CLAHE
Authors: Naufal Putra Sutrisna, Lailil Muflikhah, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Penyakit Alzheimer adalah gangguan neurologis yang memengaruhi sistem saraf di otak dan menjadi salah satu penyebab utama penurunan fungsi kognitif. Dalam mendeteksi Alzheimer, citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) menjadi salah satu alat diagnostik yang efektif karena mampu menampilkan detail anatomi otak dengan jelas. Namun, kualitas citra yang rendah dapat memengaruhi performa model dalam analisis citra medis, sehingga penggunaan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) diterapkan untuk meningkatkan kualitas citra. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk mengolah data MRI adalah deep learning. Penelitian ini menggunakan pendekatan deep learning berbasis arsitektur pretrained VGG-19. Arsitektur ini dikenal sebagai salah satu yang terbaik dalam klasifikasi gambar, khususnya untuk tugas pencitraan medis seperti MRI. Penelitian ini diawali dengan pemrosesan citra menggunakan teknik pengolahan citra CLAHE dengan konfigurasi parameter clip limit sebesar 1 dan tile grid sebesar 2. Model dilatih menggunakan optimizer Adam dan learning rate sebesar 0,001. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai nilai F1 Score sebesar 93, 91%, dengan performa terbaik dalam mengklasifikasikan data minoritas. Penelitian ini menunjukkan keberhasilan dalam melakukan kombinasi arsitektur VGG-19 dan pengolahan citra CLAHE untuk klasifikasi Alzheimer secara akurat.
Pemodelan Prediktif Harga Saham Menggunakan Simple Moving Average Dengan Metode Long Short-Term Memory
Authors: Alifah Khairunnisa, Lailil Muflikhah, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Finance
Abstract: Pasar saham, khususnya di sektor tambang, memiliki volatilitas tinggi akibat berbagai faktor eksternal dan internal. Investor sering kesulitan memprediksi harga saham hanya dengan analisis fundamental karena tidak sepenuhnya menggambarkan dinamika perubahan harga. Analisis teknis menggunakan indikator Simple Moving Average (SMA) kerap dimanfaatkan untuk mengidentifikasi tren jangka pendek, namun kurang tanggap terhadap perubahan cepat. Pendekatan deep learning seperti Long Short-Term Memory (LSTM) mampu mempelajari pola jangka panjang dan nonlinear, sehingga berpotensi meningkatkan akurasi prediksi harga saham. Penelitian ini menggabungkan SMA dan LSTM untuk memprediksi harga saham empat perusahaan tambang terdaftar di LQ45. Hasil pengujian menunjukkan bahwa integrasi SMA tidak selalu meningkatkan akurasi. Pada ANTM, penambahan SMA menurunkan MAPE dari 5, 01% menjadi 4, 92%, namun pada INCO dan PTBA, akurasi justru menurun. Pada INCO, penambahan SMA menaikkan MAPE dari 5, 55% menjadi 6, 33%, sedangkan pada PTBA menaikkan MAPE dari 6, 72% menjadi 7, 52%. Sedangkan ADRO mengalami perubahan MAPE kecil dari 3, 74% menjadi 3, 86%. Dengan demikian, efektivitas SMA bergantung pada karakteristik masing-masing saham. LSTM tetap kompetitif bahkan tanpa SMA, sehingga penggunaan SMA harus dipertimbangkan secara kontekstual. Penelitian ini memperkaya wawasan dalam memprediksi harga saham di sektor tambang yang fluktuatif dan dapat membantu investor dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat.
Deteksi Mutasi Kanker Paru Pada Citra CT-Scan Menggunakan Pre-Trained CNN-VGG19
Authors: Rafifa Addin Sahirah, Lailil Muflikhah, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Paru-paru merupakan organ vital yang mendukung sistem pernapasan, namun dapat mengalami gangguan seperti kanker paru yang dapat menyebar atau bermutasi jika tidak segera dideteksi. Salah satu metode deteksi dini yang sering digunakan adalah pencitraan CT-Scan. Untuk mengurangi kemungkinan kesalahan manusia dalam interpretasi, penelitian ini menggunakan pendekatan deep learning dengan model pre-trained VGG19 yang telah terbukti efektif pada berbagai penerapan computer vision dengan dataset medis yang terbatas. Penelitian ini membangun model klasifikasi dua kelas, yaitu mutasi positif dan mutasi negatif, dengan data citra CT-Scan yang melalui tahapan pemrosesan awal berupa penghapusan data duplikat, konversi format DICOM ke JPG, pembagian data, dan normalisasi. Model dilatih dengan menggunakan data citra CT-Scan yang telah melalui pemrosesan awal dan berhasil memberikan kinerja terbaik dengan penerapan optimizer Nadam dengan learning rate sebesar 0,001 dan batch size 32. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi sebesar 1, 00 pada pelatihan dan nilai F1 score sebesar 1, 00 pada pengujian, yang membuktikan efektivitas pre-trained VGG19 dalam mendeteksi mutasi kanker paru serta potensinya dalam mendukung diagnosis medis secara lebih akurat.
Analisis Sentimen Produk Hijab Pada E-Commerce Tokopedia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan IndoBERT Embedding
Authors: Ghina Tri Fadilah, Lailil Muflikhah, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Machine Learning; E-Commerce
Abstract: Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah membawa perubahan signifikan dalam dunia perdagangan, termasuk dalam platform e-commerce seperti Tokopedia. Salah satu sektor yang berkembang pesat adalah industri fesyen muslim, dengan produk hijab sebagai salah satu kategori yang paling diminati. Ulasan produk di platform e-commerce memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan pembelian konsumen. Oleh karena itu, analisis sentimen terhadap ulasan produk hijab di Tokopedia menjadi penting untuk membantu penjual meningkatkan kualitas produk dan layanan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji model analisis sentimen menggunakan kombinasi IndoBERT embedding dan algoritma Support Vector Machine (SVM). IndoBERT digunakan untuk menghasilkan representasi teks yang mendalam berdasarkan konteks bahasa Indonesia, sementara SVM berfungsi sebagai algoritma klasifikasi untuk memprediksi sentimen ulasan. Untuk meningkatkan efisiensi komputasi, penelitian ini menggunakan metode ekstraksi embedding dengan menjumlahkan dua layer terakhir dari representasi model IndoBERT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi IndoBERT dan SVM memberikan performa yang baik dalam analisis sentimen. Kernel Linear mencapai akurasi tertinggi sebesar 92%. Kernel RBF memperlihatkan stabilitas tinggi dengan akurasi konsisten sebesar 89%, dan kernel Polynomial mencapai akurasi terbaik sebesar 90%. Penelitian ini menegaskan pentingnya pemilihan parameter yang tepat, seperti kernel, nilai C, dan class weight, untuk memaksimalkan performa model …
Detecting Drug-Artemisinin Resistance based on the DNA Barcode Sequence of Plasmodium Falciparum using a Machine Learning Algorithm
Authors: Lailil Muflikhah
Year: 2025
Topics: Machine Learning; Bioinformatics
Abstract: Abundant data encourages research using a computational methods approach in solving many problems. Bioinformatics is a blended science between biology and informatics techniques that solving problems with molecular biological analysis. Many problems in health, both for diagnosis and treatment of diseases, use data related to viral or bacterial deoxyribonucleic acid (DNA) sequences. It is also used to avoid drug resistance in overcoming variants or mutations of DNA sequences. Several anti-malaria drugs are designed to reduce or eliminate the Plasmodium virus infection. Artemisinin is an anti-malaria drug intended to reduce or eliminate parasitic viral infections. However, these drugs often do not work effectively because the parasites are already resistant. Plasmodium DNA mutations result in a mistake in the desired target. The DNA barcode sequence is the unique aspect of the whole-genome DNA …
Enhancing DenseNet Accuracy in Retinal Disease Classification with Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization
Authors: Galih Restu Baihaqi, Shafatyra Reditha Shalsadilla, Afifulail Maya Nur Maulidiya, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI)
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Retinal diseases are serious conditions that can cause vision impairment and, in severe cases, blindness, affecting 6.3% to 17.9% of cases per 100,000 people annually worldwide. Early diagnosis is crucial but often timeconsuming, prompting the use of Artificial Intelligence (AI) models like DenseNet, part of the Convolutional Neural Network (CNN) architecture, to streamline the process. This study utilizes the Retinal OCT Images dataset from Kaggle, comprising 83,600 images categorized into four classes. To address the low contrast in Optical Coherence Tomography (OCT) images, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) technique was applied during preprocessing. Results indicate that DenseNet without CLAHE achieved an accuracy, precision, recall, and F1-score of 95%, while incorporating CLAHE improved these metrics to 98%. The application of CLAHE also reduced classification bias and error, enhancing model reliability despite requiring more training epochs (43 compared to 39 without CLAHE). These findings demonstrate the potential of CLAHE to optimize DenseNet performance in retinal disease classification. Future research could explore other image enhancement techniques or apply the method to different retinal disease datasets, contributing to improved diagnostic accuracy in clinical settings.
The Exploration of Student Emotion Experience and Learning Experience in E-learning Platform
Authors: Fitra Bachtiar, Riza Setiawan Soetedjo, Joseph Ananda Sugihdarma, Retno Indah Rokhmawati, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi
Year: 2024
Topics: Education; Psychology
Abstract: Previous studies have shown that emotion is crucial in student learning. However, most studies in the e-learning environment have yet to consider emotion as part of learning that could lead to successful learning. Thus, this study explored the relationship between student emotion state, emotion sequences, and student learning experience. A preliminary data collection was conducted to explore the relationship between emotional experience and student learning experience, which involved 16 students. Students were asked to learn a programming subject in an e-learning environment. E-learning is designed to store the students' emotional experience and activity during learning. The sequential pattern mining technique was used to extract the data, exploratory data analysis was conducted to visualize the emotional trajectory during the learning process, and regression analysis was used to explain the relationship between students' emotional learning experiences. The results showed that emotional experience might affect student experience in learning. In one-sequence emotion, all emotion states contributed to the learning experience with p-values< 0.01 except for neutral and disgust with p-values< 0.05. The one-sequence emotion model shows R-squared= 0.585; Adj. R-squared= 0.734; F-statistic= 6.920; Prob (F-statistic)= 0.00702. Meanwhile, in two-sequence emotion, none of the emotion sequences contributed to the student learning experience. Lastly, three-sequence emotion models also showed that most sequences did not influence student learning experience. The only sequence of emotions that influenced the student learning …
Comparative Study of Facial Expression Recognition Using Facial Landmark in e-Learning System
Authors: Fitra Abdurrachman Bachtiar, Cesilia Natasya Nainggolan, Riza Setiawan Soetedjo, Retno Indah Rokhmawati, Lailil Muflikhah
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Education
Abstract: The e-Iearning system or distance learning system has become important, especially during the COVID-19 pan-demic. Several tertiary institutions have made the e-Iearning system an alternative teaching and learning activity. Research on the use of e-Iearning needs to be explored to obtain innovative, creative, and fun learning. One aspect that can be examined in e-learning is students' emotional response to the learning activities. The emotional state of students directly or indirectly affects the learning process. The student's emotional responses can be measured by their facial expressions. In this study, an exploration was carried out on the facial expressions shown by students in HSS Learning, an e-Iearning for learning web programming. The student's facial expressions were extracted using 68 pairs of facial landmarks and additional 6 facial feature vectors. The total number of features used is 142. Machine …
Classifying Application User Comments Using the Improved K-Nearest Neighbor and BM25F Weighting Methods
Authors: Indriati Indriati, Muh Arif Rahman, Issa Arwani, Lailil Muflikhah
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Mobile JKN is an application developed by an Indonesian state-owned health insurance company, BPJS Kesehatan. The application is developed to provide easier access and more optimal service for its participants. The application allows users to access various information related to national health insurance programs anywhere, anytime. Despite the benefits this application offers, Mobile JKN received low ratings from the users. However, the ratings are sometimes irrelevant to the comments. We proposed an application to automatically review the comments based on ratings and comments, both negative and positive, using the Improved K-Nearest Neighbor (IKNN) classification algorithm with the BM25F weighing method. The initial stage of the algorithm involved document preprocessing, the document consisting of comments and rating were preprocessed to obtain the term. After that, BM25F weighing was applied to find the similarity between documents. The document was then classified using IKNN based on its BM25F weight. The test result showed that the highest accuracy rate was 0.925, obtained from parameter k=20 on IKNN with k1=1.2, Bs=0.75, and BM25F weight of 2 and 5. The result indicates that this method manages to classify the document properly
Deteksi Mutasi Pada Kanker Paru Melalui Citra CT-Scan Penerapan Model Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) dan Optimizer Adam
Authors: Isnayni Sugma Rachmatika, Lailil Muflikhah, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Kanker paru-paru adalah penyebab utama kematian pada pria dan wanita, dengan angka kematian melebihi gabungan kematian akibat kanker usus besar, payudara, dan prostat. Sekitar 14% dari semua diagnosis kanker adalah kanker paru-paru, dan deteksi dini masih menjadi tantangan besar. Kanker paru sering mengalami mutasi genetik yang menyebabkan sel-sel kanker berperilaku berbeda dari sel normal. Deteksi dini mutasi penting karena pengobatan yang tepat dapat mencegah perkembangan kanker lebih lanjut. Kemajuan dalam onkologi, seperti teknik pencitraan yang lebih baik dan penggunaan penanda molekuler, serta kecerdasan buatan (AI), telah meningkatkan diagnosis dan manajemen kanker paru-paru. AI, terutama deep learning dengan algoritma CNN seperti VGG-16, efektif dalam mendeteksi kanker pada gambar jaringan paru-paru. Penelitian ini menggunakan CNN Model VGG-16 pre-trained dengan data CT scan dari Rumah Sakit Syaiful Anwar untuk mendeteksi mutasi pada kanker paru-paru. Dengan data 39362 slice CT-scan dari 20 pasien, hasil menunjukkan bahwa transfer learning dengan VGG-16 dan metode optimasi Adam menghasilkan validation loss sebesar 0.0085 dan validation accuracy sebesar 99.70%, serta precision/recall, dan specificity model sebesar 99%. Saran untuk penelitian lebih lanjut adalah mengeksplorasi transfer learning dengan penambahan layer dan mencoba arsitektur CNN yang lebih dalam untuk meningkatkan nilai performansi.
Deteksi Mutasi Kanker Paru Pada Citra CT-Scan Menggunakan ResNet-CNN
Authors: Tulistyana Irfany Bintang, Lailil Muflikhah, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Kanker paru termasuk penyebab utama kematian hampir di seluruh dunia baik pada laki-laki maupun perempuan dari segala usia. Seiring berjalannya waktu kanker paru-paru juga dapat mengalami mutasi dan perubahan yang kompleks. Seiring dengan perkembangan teknologi, komputer telah digunakan dalam deteksi kanker paru-paru, termasuk menggunakan teknologi seperti gambar CT scan (Computed Tomography). CT scan merupakan standar sarana penunjang radiologi dalam mendiagnosis suatu penyakit. Beberapa penelitian juga telah menggunakan teknologi kecerdasan buatan, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), untuk mengembangkan algoritma yang dapat membantu analisis citra medis dan deteksi dini kanker paru-paru. Pada penelitian ini dilakukan deteksi mutasi kanker paru ke dalam dua kelas (positif dan negatif). Data citra yang digunakan pada penelitian ini yaitu sejumlah …
Metode Backpropagation untuk Memprediksi Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat dengan Optimasi Adam
Authors: Maya Setiana, Bayu Rahayudi, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Metode Backpropagation untuk Memprediksi Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat dengan Optimasi Adam
Klasifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks Menggunakan Pendekatan Model Bahasa Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
Authors: Gregorius Batara De Warut, Fitra A Bachtiar, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Klasifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks Menggunakan Pendekatan Model Bahasa Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Klasifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks Menggunakan Pendekatan Model Bahasa Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 / 4.Artikel Klasifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks Menggunakan Pendekatan Model Bahasa Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) Penulis Gregorius Batara De Warut Universitas Brawijaya Fitra A. Bachtiar Universitas Brawijaya Lailil Muflikhah Kata Kunci: Pemebelajaran mendalam, Pemrosesan Bahasa …
Prediksi Pergerakan Harga Emas di Tengah Isu Resesi Global 2023 dengan Metode Multi Layer Perceptron
Authors: Shafira Puspa Fitrotuzzakiyah, Lailil Muflikhah, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Time Series Analysis
Abstract: Unit Konseling, Pengembangan Karir, Layanan Terpadu Kekerasan Seksual dan Perundungan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (UKPKLTKSP FILKOM UB) melaporkan terdapat sekitar 300 mahasiswa FILKOM yang melakukan konsultasi mengenai kesehatan mentalnya pada tahun 2022-2023. Individu dengan masalah kesehatan mental memiliki motivasi yang rendah dan sering kali sulit untuk terlibat dalam proses memperbaiki kesehatan mentalnya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang user experience aplikasi edukasi kesehatan mental berbasis gamifikasi dengan menggunakan pendekatan Player-centered Design (PCD) dan mengukur tingkat efektivitas penggunaan, satisfaction, motivasi pengguna, serta kebergunaan aplikasi melalui evaluasi desain solusi. Pendekatan PCD digunakan dalam melakukan analisis pengguna, termasuk user dan expert interview, kebutuhan pengguna, user …
Analysis of the Best Optimizer Used by Convolutional Neural Network Algorithms in Detecting Masked Faces
Authors: Syahida Usama Firdaus, Silvy Zafira Putri, Lailil Muflikhah, Pradiptya Kahvi Sugiharto
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Optimization
Abstract: Face mask detection is a way to detect whether someone is wearing a face mask or not. The use of face masks is very important in preventing transmission of the Covid-19 virus. Even though the Covid-19 crisis has ended, the use of masks is still recommended for the public when in crowds, especially when in closed rooms. Therefore, in several meeting buildings there are face mask detection devices. These face mask detection tools are often less accurate in detecting masked faces. This inaccuracy can be caused by less than optimal detection algorithms used such as CNN. The Convolutional Neural Networks (CNN) method is a type of deep learning model that is popularly used in facial mask detection tools and various other types of deep learning-based tools. Through the literature study process, previous research found that CNN can use several optimizers to speed up the training process and increase its …
Deep Learning Approach for High Recall Pneumonia Classification with Swin Transformer and L2 Regularization
Authors: Krisna Pinasthika, Erika Yussi Sofyanda, Silfiatul Ulumiyah, Lailil Muflikhah
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Pneumonia is one of the lung infections that can be lethal to people. Pneumonia can be diagnosed by conducting an X-ray scan of the human chest. Even though X-ray scanning is straightforward, the process of identifying pneumonia in X-ray data is still difficult to do even by radiologists. Therefore, a computational algorithm is needed that can be used to analyze X-ray image data. The use of Deep Learning (DL) methods for analyzing images has been proven to work well in various cases, especially X-ray data. Based on previous research, the transformer architecture has the advantage of analyzing with a larger receptive area if compared to Convolutional Neural Networks (CNN) which have limited kernel size. In this study, we used the Swin transformer in classifying pneumonia diseases through X-ray images. Through the study conducted, the Swin Transformer Architecture is able to provide a fairly good …
Hybrid of DiffStride and Spectral Pooling in Convolutional Neural Networks
Authors: Sulthan Rafif, Mohammad Faris Azhar, Mochamad Arfan Ravy Wahyu Pratama, Ahmad Mustafidul Ibad, Novanto Yudistira, Lailil Muflikhah
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Optimization
Abstract: Stride determines the distance between adjacent filter positions as the filter moves across the input. A fixed stride causes important information contained in the image can not be captured, so that important information is not classified. Therefore, in previous research, the DiffStride Method was applied, namely the Strided Convolution Method with which it can learn its own stride value. Severe Quantization and a constraining lower bound on preserved information are arises with Max Pooling Downsampling Method. Spectral Pooling reduce the constraint lower bound on preserved information by cutting off the representation in the frequency domain. In this research a CNN Model is proposed with the Downsampling Learnable Stride Technique performed by Backpropagation combined with the Spectral Pooling Technique. Diffstride and Spectral Pooling techniques are expected to maintain most of the information …
Prediksi Kinerja Mahasiswa berdasarkan Faktor Afektif pada HSS Learning menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: Riski Darmawan, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Education
Abstract: Prediksi kinerja akademik siswa sering kali didasarkan pada nilai akademik yang diperoleh sebelumnya atau faktor kognitif dan faktor lingkungan siswa. Adapun prediksi yang mempertimbangkan kondisi emosi atau disebut juga faktor afektif siswa masih sebatas pendekatan statistika saja. Faktanya, faktor afektif memegang peran yang krusial dalam proses pembelajaran. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini akan diimplementasikan prediksi kinerja mahasiswa yang didasarkan pada faktor afektif menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan dikumpulkan melalui kuesioner afektif dalam jangka waktu satu bulan. Preprocessing yang dilakukan terdiri dari oversampling dengan ADASYN dan pemisahan data latih dan data uji dengan persentase 70: 30 menggunakan stratified random sampling. Model SVM dilatih menggunakan hyperparameter tuning kemudian dilakukan prediksi …
Optimization of Drug Design Composition by Hybrid Islamic and Evolutionary Medicine for Covid-19 and Its New Variants Using Geometric Time Variants Extreme Genetic Algorithm
Authors: Aurick Yudha Nagara, Renny Nova, Tamara Gusti Ebtavanny, Zanna Annisa Nur Azizah Fareza
Journal: Proceedings of the 12th International Conference on Green Technology (ICGT 2022)
Year: 2023
Topics: Bioinformatics; Optimization
Abstract: There is a difficulty in building the implementation of a computational model to build a complex Covid-19 drug design involving a smart ecosystem. Covid-19 and the drug design of its new variants are formed by combining the appropriate compound and dose as an antiviral. Drug designs as the candidates for Covid-19 drugs can be in the form of herbal medicines and other materials. In computing the design of this drug, the encountered problem is the way to separate the features between the mixed compounds. The feature extraction received will be optimized into compounds that are useful as Covid-19 drug candidates. On the other hand, drug design using manual computational methods is very complicated and requires a fairly long-time estimation in forming the proper compound with many variants of each compound. From the problems that occur, it requires a system that can perform drug design computations quickly and precisely. Therefore, a new method of combining extreme learning machines and genetic algorithms is made called Geometric Time Variants (GTV) Extreme Genetic Algorithm (XtremeGA or eXGA or ExGA). As a result, drug design optimization using historical data by hybrid Islamic and evolutionary medicine for Covid-19 and its new variants can work quickly, optimally, and achieved convergence conditions.
Optimasi Gizi Bahan Makanan dan Paket Herbal Kayu India pada Remaja untuk Pencegahan terhadap Covid 19 serta Varian Barunya dalam upaya Meningkatkan Imunitas dan Prestasi …
Authors: Aqmal Maulana Tisno Nuryawan, Imam Cholissodin, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Nutrition; Health
Abstract: Pandemi Covid-19 merupakan saat tersulit yang dihadapi oleh masyarakat maupun petugas kesehatan pencegahan terhadap virus juga semakin banyak dilakukan untuk mengurangi tingkat terinfeksi. Peningkatan daya tahan tubuh atau imunitas sangat penting dilakukan. Maka dari itu penelitian kali ini akan menyelesaikan permasalahan mengenai optimasi gizi bahan makanan dan paket herbal kayu india pada remaja untuk pencegahan terhadap covid-19 serta varian barunya dalam upaya meningkatkan imunitas dan prestasi menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan algoritma pencarian heuristik yang menggunakan mekanisme evolusi biologis. Beberapa tahan yang bisa dilalui dengan algoritma genetika adalah informasi akan dikombinasikan secara acak. Berikut juga akan dicocokkan Kembali mengenai individu dengan iterasi sebelumnya. Maka akan menghasilkan fungsi minimum dan maksimum untuk menentukan harga dan mendapatkan nilai fitness sebagai acuan harga. Nilai parameter paling optimal didapatkan pada generasi sebanyak 800, dengan menggunakan reproduksi crossover two cut point 0.5, nilai scrambler mutation 0.9, dan populasi sebesar 125 dengan mendapatkan nilai parameter yang optimal, maka pasien bisa mendapatkan bahan makanan yang terbaik. Dari nilai parameter yang telah didapatkan dihasilkan paket bahan makanan pada pengujian secara optimal dengan nilai rata rata kebutuhan gizi pada pasien G sebesar 3.53%, pada pasien K sebesar 1.43%, pada pasien E sebesar 3.85%, dan pada pasien N sebesar 4.15%, dengan masing masing harga yang didapatkan senilai Rp …
Pencarian Topik dalam Al-Quran Terjemahan Bahasa Indonesia dengan Metode Hybrid Fuzzy C-Means Particle Swarm Optimization (FCM-PSO)
Authors: Luthfi Afrizal Ardhani, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Optimization
Abstract: Pencarian Topik dalam Al-Quran Terjemahan Bahasa Indonesia dengan Metode Hybrid Fuzzy C-Means Particle Swarm Optimization (FCM-PSO) | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Pencarian Topik dalam Al-Quran Terjemahan Bahasa Indonesia dengan Metode Hybrid Fuzzy C-Means Particle Swarm Optimization (FCM-PSO) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Pencarian Topik dalam Al-Quran Terjemahan Bahasa Indonesia dengan Metode Hybrid Fuzzy C-Means Particle Swarm Optimization (FCM-PSO) Penulis Luthfi Afrizal Ardhani Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra Abdurrachman Bachtiar Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Lailil Muflikhah Fakultas Ilmu Komputer, …
Research Article Implementation of Discourse Network Analysis Related to News regarding PT Pertamina’s Consumer Needs, Satisfaction, and Engagement
Authors: Adji Achmad Rinaldo Fernandes, Solimun Solimun, Lailil Muflikhah
Year: 2022
Topics: Network Analysis; Data Analysis
Abstract: Research Article Implementation of Discourse Network Analysis Related to News regarding PT Pertamina’s Consumer Needs, Satisfa Page 1 Research Article Implementation of Discourse Network Analysis Related to News regarding PT Pertamina’s Consumer Needs, Satisfaction, and Engagement Adji Achmad Rinaldo Fernandes , Solimun Solimun , and Lailil Muflikhah University of Brawijaya, Malang, Indonesia Correspondence should be addressed to Adji Achmad Rinaldo Fernandes; fernandes@staff.ub.ac.id Received 5 October 2021; Revised 17 January 2022; Accepted 24 February 2022; Published 22 March 2022 Academic Editor: Chin-Chia Wu Copyright © 2022 Adji Achmad Rinaldo Fernandes et al. is is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited…
Identification of Significant Gene Expression in Liver Cancer-Induced HBx Virus Using Enhanced Machine Learning Method
Authors: Lailil Muflikhah, Widodo, Wayan Firdaus Mahmudy, Solimun
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Bioinformatics
Abstract: Hepatitis B virus (HBV) is one of the causes to induce liver chronic disease until liver cancer. The virus is inserted and integrated through the host’s DNA. It affected cell cycles improperly. Microarray technology is a tool to investigate gene expression by quantifying RNA in the liver cancer mechanism. However, the number of genes involved is very huge, then it is required to know the potential gene for the classification task in the liver cancer mechanism. Therefore, this paper aims to purpose the gain-ratio measurement to select the significant feature as a predictor in the classifier model. The feature selection is a method based on the entropy value to select the significant gene expression. The selected gene is used to build the classifier model of the representative machine learning algorithms including SVM, Naïve Bayes, KNN, C5.0 Decision Tree, and Random Forest. The experimental results show that the …
Potential Map of Community Welfare Based on Strong and Flexible Statistics Modelling in the Framework of Poverty
Authors: Adji Achmad Rinaldo Fernandes, Riyanti Isaskar, Intan Rahmawati, Lailil Muflikhah
Year: 2021
Topics: Statistics; Poverty Analysis
Abstract: Purpose This study aims to map the level of family welfare in the Wajak District. Methods This study uses a survey method with a mixed-method approach. The data used in this study is secondary data regarding HDI (Human Development Index), ISSI (Infrastructure Service Satisfaction Index), and EQI (Environmental Quality Index). The population in this study was all villages in Wajak District, which amounted to 13 villages. Then with the sampling technique using simple random sampling, the village selected as the sample for analysis is Bringin Village. The data analysis used in this study includes biplot, cluster, and IPA analysis. Findings The result of this study is that the level of welfare of the community in Bringin Village is said to be quite prosperous, this can be seen from the results of mapping the variables of religiosity, entrepreneurship, and service quality showing that cluster 1 is quite prosperous with 39 …
Identification of Potential Gene Expression in Hepatitis B Virus-induced Liver Cancer Using the Simulated Annealing Algorithm
Authors: Lailil Muflikhah, Wayan Firdaus Mahmudy
Year: 2021
Topics: Bioinformatics; Optimization Algorithms
Abstract: Results This study aimed to identify the potential genes that could be used as predictors to detect liver cancer using a heuristic algorithm, simulated annealing optimization. The basic idea of this algorithm was to overcome the combinatorial problem using probability values to select the significant features as a predictor for the classifier model in the representative machine learning algorithms, such as SVM, KNN, Naïve Bayes. C5. 0 Decision Tree, and Random Forest. The experimental results showed quite high performance, more than 90% on average. However, using the simulated annealing algorithm requires substantial computation time to identify genes that could be used for detecting liver cancer.
Named Entity Recognition for Characteristic of Medical Herbs Using Modified HMM Approach
Authors: Lailil Muflikhah, Agung Setiyono, Nurul Hidayat
Journal: Transactions on Machine Learning and Artificial Intelligence
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Named Entity Recognition
Abstract: The amount of articles in medicinal herbs is very huge. It is performed with unstructured format so that it takes time to get information as reader’s need. Therefore, this research purposes to recognize the name entity of article from internet in order to increase information retrieval or other analysis data purposes. Named entity recognition is one of the goals of information extraction which is to identify the name and characteristics of the herbs. This paper is propose the modified method of Hidden Marcov Model (HMM) with Viterbi algorithm. In this method, it is enclosed gazetteer list for labeling name and location of data training to construct HMM. The data sets are taken from three web sites including: miliaton, aliweb, and plants. As a result, the performance is achieved at average precision value of 0.93, recall of 0.83 and fmeasure of 0.85.
Implementasi Metode Learning Vector Quantization Untuk Klasifikasi Penyakit Demam
Authors: Nurhidayati Desiani, Lailil Muflikhah, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Learning Vector Quantization
Abstract: Demam adalah gejala awal dari berbagai penyakit yang pernah dialami oleh hampir semua orang. Beberapa penyakit diantaranya adalah demam tifoid, demam malaria dan demam berdarah. Ketiga penyakit ini memiliki gejala awal yang mirip. Kemiripan gejala dari masing-masing penyakit sering menimbulkan kesulitan dalam mendapatkan anamnese (diagnosa sementara) sehingga pasien mendapatkan penanganan awal yang kurang tepat dan semakin memperburuk kondisi pasien. Untuk mengatasi hal tersebut dibutuhkan suatu sistem yang dapat mempermudah dalam mengidentifikasi penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien. Pada penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization yang merupakan sebuah metode klasifikasi. Sistem bekerja dengan tahapan pelatihan dan pengujian yang akan menghasilkan kelas berupa kelas demam tifoid, demam malaria dan demam berdarah. Parameter yang digunakan adalah 15 parameter gejala dari penyakit demam. Hasil rata-rata akurasi terbaik yaitu 100% dengan menggunakan perbandingan data uji dan data latih sebesar 10: 90, laju pembelajaran 0, 1, konstanta pengurang laju pembelajaran 0, 1, laju pembelajaran minimum 10-5, dan jumlah iterasi maksimum 10.
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; Support Vector Machine
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.
Bert fine-tuning for sentiment analysis on indonesian mobile apps reviews
Authors: Kuncahyo Setyo Nugroho, Anantha Yullian Sukmadewa, Haftittah Wuswilahaken DW, Fitra A Bachtiar, Novanto Yudistira
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: User reviews have an essential role in the success of the developed mobile apps. User reviews in the textual form are unstructured data, creating a very high complexity when processed for sentiment analysis. Previous approaches that have been used often ignore the context of reviews. In addition, the relatively small data makes the model overfitting. A new approach, BERT, has been introduced as a transfer learning model with a pre-trained model that has previously been trained to have a better context representation. This study examines the effectiveness of fine-tuning BERT for sentiment analysis using two different pre-trained models. Besides the multilingual pre-trained model, we use the pre-trained model that only has been trained in Indonesian. The dataset used is Indonesian user reviews of the ten best apps in 2020 in Google Play sites. We also perform hyper-parameter tuning to find the optimum trained …
Road surface types classification using combination of K-nearest neighbor and Naïve Bayes based on GLCM
Authors: Susi Marianingsih, Fitri Utaminingrum, Fitra Abdurrachman Bachtiar
Journal: Int. J. Adv. Soft Comput. its Appl
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: The automatic capability of determining the road surface type is essential information for autonomous vehicle navigation such as wheelchair and smart car. This factor is crucial because determining the type of road surface can increase security for auto vehicle users. This study used texture information to extract features from pictures using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and combine K-Nearest Neighbor classifier (KNN) and Naïve Bayes classifier (NB) to characterize surface objects into three road classes, ie, asphalt, gravel, and pavement. The combination of 2 classification methods is then written as KNB. The classification performance of KNB will compare with another classifier. In this study, there were 750 images of original roads (asphalt, gravel, and Pavement) that were arranged into a dataset. The results show that the classification accuracy using KNB is higher than the comparison classification methods.