Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Temu Kembali Informasi Lintas Bahasa untuk Dokumen Berita Berbahasa Indonesia-Inggris Menggunakan Metode BM25
Authors: Putri Rahma Iriani, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval
Abstract: Berita merupakan kebutuhan informasi seseorang untuk mengetahui apa yang sedang terjadi. Usaha mendapatkan berita relevan dari keberagaman bahasa dan dokumen itu tidak mudah didapatkan. Dokumen berita biasanya ditulis dalam bahasa asing. Hal ini menjadi sulit karena tidak semua pengguna mengerti bahasa asing, sedangkan berita yang diinginkan terdapat pada kumpulan bahasa asing tersebut. Pengguna bisa saja membacanya satu persatu untuk memperoleh berita sesuai kebutuhan, tetapi proses tersebut tidak efisien dan akan membutuhkan waktu yang lama. Sistem pencarian berita otomatis lintas bahasa sangat dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah ini, yang mana pengguna hanya memasukkan query dengan bahasa Indonesia atau Inggris dan sistem akan mengembalikan dokumen dengan kedua bahasa tersebut. Permasalahan tersebut dapat dipecahkan dengan membangun sistem untuk memperoleh berita secara otomatis tanpa terhalang faktor bahasa. Sistem ini dibangun menggunakan metode BM25 yang mana telah dibuktikan mampu mengembalikan dokumen relevan dengan pemeringkatan. Parameter bebas yang digunakan k1= 2, 5 dan b= 8, 0. Pembobotan dilakukan dengan memperbandingkan IDF BM25 dan IDF BM25 Modifikasi yang mana menghasilkan akurasi tertinggi dengan nilai sama yaitu sebesar 0, 95 dengan nilai k= 5 pada pengujian precision@ k.
Optimasi Peramalan Metode Backpropagation Menggunakan Algoritme Genetika pada Jumlah Penumpang Kereta Api di Indonesia
Authors: Mohammad Birky Auliya Akbar, Indriati Indriati, Ahmad Afif Supianto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Kereta api adalah jenis transportasi darat masif dengan jumlah pengguna yang banyak, berdasarkan hasil yang ditunjukkan oleh data statistika untuk indeks keselamatan dan pelayanan mencapai nilai 4.09 dari 5 di tahun 2014, selain itu juga dukung denga fakta yang diungkap harian tempo (www. bisnis. tempo. co) yang menyatakan bahwa pengguna kereta api dari waktu ke waktu mengalami peningkatan. Namun dengan peningkatan jumlah penumpang kereta api tanpa adanya prediksi akan berakibat buruk bagi perkeretaapian di Indonesia. Untuk itu dibutuhkan suatu metode peramalan dengan hasil yang dapat dipertanggungjawabkan, dengan menggunakan metode yang populer seperti jaringan saraf tiruan Backpropagation dan dilakukan optimasi dalam penentuan inisialisasi bobot (w) dengan menggunakan variabel berjumlah 800 untuk populasi, 20 untuk jumlah generasi, komposisi nilai Mr= 0.3 dan Cr= 0.7, dengan variabel utama dari jaringan saraf tiruan Backpropagation yang terdiri dari jumlah iterasi sebesar 100 dan nilai alpha sebesar 0.9, juga dengan mengguanakan dataset tersusun secara bulanan, mulai dari januari 2006 hingga juni 2017 berupa data timeseries, dengan data latih 100 pola data awal dan data uji 10 pola data akhir. Sehingga menghasilkan tingkat akurasi berdasarkan nilai error (MSE) sebesar 0.065869861 dari hasil hibridisasi metode jaringan sarat tiruan backpropagation dengan menggunakan algoritme genetika, sedangkan jika tanpa menggunakan hibridisasi nilai error yang didapat sebesar 0.072517977.
Klasifikasi Dokumen Abstrak Skripsi Berdasarkan Fokus Penelitian di Bidang Komputasi Cerdas Menggunakan BM25 dan K-Nearest Neighbor
Authors: Deri Hendra Binawan, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Document Classification; Machine Learning
Abstract: Salah satu proses yang dapat dilakukan di text mining adalah pengelompokan dokumen teks. Permasalahan yang berkaitan dengan pengelompokan dokumen teks ditemukan di perguruan tinggi khususnya di ruang baca Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB). Permasalahannya adalah belum adanya proses pengelompokan dokumen skripsi secara otomatis. Pengelompokan dokumen skripsi di ruang baca FILKOM UB masih belum tertata sesuai dengan fokus penelitian yang ada. Pengelompokan tersebut dapat diselesaikan menggunakan metode BM25 dan K-Nearest Neighbor. Proses yang dilakukan adalah melakukan pre-processing dokumen, perhitungan score BM25 tiap dokumen, dan proses klasifikasi menggunakan algoritme K-Nearest Neighbor. Proses pengujian pada penelitian ini menggunakan k-fold sebanyak 10. Setiap pengujian menggunakan data testing sebanyak 31 dokumen dan data training sebanyak 300 dokumen. Hasil rata-rata yang diperoleh pada tiap pengujian menghasilkan hasil terbaik pada nilai k= 11 dengan nilai f-measure sebesar 0, 9092, recall sebesar 0, 9087, dan precision sebesar 0, 9265. Nilai k yang semakin besar mengakibatkan proses klasifikasi berjalan kurang maksimal karena menghasilkan nilai f-measure yang semakin kecil.
Identifikasi Jenis Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) Pada Anak Usia Dini Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Authors: Rizky Nur Ariyanti, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Medical Diagnosis; Machine Learning
Abstract: Pertumbuhan dan perkembangan pada anak usia dini tentunya mempengaruhi bagaimana seorang anak tersebut ketika mencapai dewasa baik dari segi mental, fisik, maupun kecerdasaannya. Pada fase perkembangan tentunya tidak semua anak mengalami perkembangan yang normal, bisa saja ada yang mengalami gangguan perkembangan. Salah satu gangguan perkembangan yang sering dialami pada anak usia dini adalah ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder). Untuk ADHD sendiri terdapat tiga jenis antara lain Inattention, Impulsif, dan Hyperactivity. Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi jenis ADHD berdasarkan gejala yang muncul dengan menggunakan metode klasifikasi Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Metode MKNN merupakan salah satu metode perkembangan dari metode KNN, yang membedakan adalah pada MKNN terdapat proses validitas dan juga weight voting setiap jenis yang akan diklasifikasikan. Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi jenis yang terdiri atas 4 jenis meliputi Inattention, Impulsif, Hyperactivity, dan Tidak ADHD. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode MKNN dapat melakukan identifikasi jenis ADHD dengan baik ketika data latih yang digunakan sebanyak 80 data dengan data uji sebanyak 20 data, nilai K= 3 dengan hasil akurasinya mencapai 90%. Pada penelitian ini juga membuktikan bahwa metode MKNN cenderung lebih rendah akurasinya dibandingkan dengan metode KNN, hal tersebut disebabkan oleh rendahnya nilai validitas yang akan mempengaruhi weight voting dan juga akurasi.
Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Kota Malang Melalui Media Twitter Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NW-KNN)
Authors: Putu Amelia Vennanda Widyaswari, Indriati Indriati, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Traffic Analysis; Machine Learning
Abstract: Twitter merupakan media sosial yang masih banyak digunakan hingga saat ini. Seperti halnya media sosial lainnya Twitter berguna untuk menjalin pertemanan, bertukar pesan dan informasi mengenai berbagai hal seperti hiburan, ekonomi, politik, dan lain sebagainya. Twitter juga berguna untuk mencari informasi mengenai keadaan lalu lintas pada suatu ruas jalan dengan mengakses akun-akun lalu lintas pada Twitter. Namun pada tweet tak jarang ditemukan adanya kata ambigu mengenai kondisi ruas jalan. Sehingga tweet perlu diklasifikasikan agar memudahkan para pengguna jalan, menentukan kondisi akurat dari tweet mengenai kondisi lalu lintas pada suatu ruas jalan. Klasifikasi dimulai dengan melakukan tahapan preprocessing pada dokumen latih dan uji, kemudian dilanjutkan dengan pembobotan TF-IDF hingga klasifikasi menggunakan metode NW-KNN (Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor). Berdasarkan atas implementasi serta pengujian yang dilakukan pada penelitian Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Kota Malang Melalui Media Twitter Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NW-KNN) dimana menggunakan 600 data latih dan 150 data uji, didapatkan hasil sebesar 0, 7336507 untuk rata-rata precision, 0, 2210526 untuk recall, 0, 3002686 untuk f-measure, serta akurasi yang didapatkan sebesar 0,665.
Question answering system for factoid questions about COVID-19 with natural language processing approach
Authors: Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika, Putra Pandu Adikara, Barlian Henryranu Prasetio, Lailil Muflikhah
Journal: AIP Conference Proceedings
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing
Abstract: In March 2020, Indonesia faced fast-spreading COVID-19 Disease. In this regard, self-isolation serves as a solution for patients with mild symptoms due to the government's limited isolation facilities. Self-isolation is different from COVID-19 treatment in the hospital, where patients are fully treated by health professionals. Information clarity is pivotal amid the pandemics due to a vast number of misleading information. Addressing this issue, it is important to keep selfisolation patients receiving adequate and accurate information about COVID-19. Question Answering System (QAS) with Natural Language Processing emerges as one of the solutions to provide information for users. Named Entity Recognition is one of the methods to search for the answer for factoid questions, allowing users to obtain accurate answers. A number of question types were set as keywords with 50% to 72% accuracy.
Klasifikasi Data Twitter pada Masa Transisi Pandemi menuju Endemi menggunakan Latent Semantic Analysis (LSA)
Authors: Miftahul Fiqri, Indriati Indriati, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Text Classification; Natural Language Processing
Abstract: Saat ini, platform media sosial yang memiliki penggunaan paling luas adalah Twitter. Twitter memiliki potensi untuk memberikan pemahaman mendalam tentang perubahan perilaku masyarakat terkait aturan pencegahan, tingkat kepatuhan terhadap vaksinasi, dan perubahan adaptasi sosial seiring berjalannya waktu selama masa endemi. Untuk dapat mengklasifikasikan data dari Twitter secara efisien, diperlukan pengembangan model klasifikasi yang solid dan penerapan metode analisis data yang canggih. Pendekatan yang diadopsi dalam penelitian ini adalah menerapkan teknik Latent Semantic Analysis (LSA), yang bertujuan untuk mengungkap struktur semantik atau makna yang tersembunyi dalam kalimat. Fokus utama penelitian ini adalah untuk mengevaluasi pengaruh dari klasifikasi data Twitter sepanjang masa pandemi hingga fase endemi terhadap performa Latent Semantic Analysis yang diaplikasikan menggunakan metode Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam skenario klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes tanpa melalui proses LSA, tingkat akurasi yang berhasil dicapai adalah 22, 00%. Akan tetapi, dalam konteks yang sama, saat LSA diaplikasikan sebelum menerapkan metode Naïve Bayes, terjadi peningkatan signifikan dalam tingkat akurasi menjadi 24, 00%. Dari hasil ini, dapat ditarik kesimpulan bahwa penggunaan LSA memberikan sumbangan positif dalam mencapai hasil yang lebih memuaskan. Selanjutnya, dalam upaya mengklasifikasikan data menggunakan metode Naïve Bayes, penelitian dilakukan dalam dua skenario, yaitu menggunakan data yang seimbang dan tidak seimbang …
Analisis Sentimen Kebijakan New Normal dengan Menggunakan Automated Lexicon Senti N-Gram
Authors: Rifki Akbar Siregar, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis
Abstract: Dalam menghadapi pandemi COVID-19 ini, pemerintah Indonesia mengeluarkan beberapa kebijakan di antaranya adalah Pembatasan Sosial Berskala Besar, dan New normal. Kebijakan New normal ini kemudian menjadi ramai diperbincangkan oleh masyarakat. Analisis sentimen dari opini yang beredar terkait isu tersebut dapat dilakukan sehingga pemerintah dapat mengevaluasi kebijakan tersebut. Dalam penelitian ini diusulkan menggunakan Lexicon Senti-N-Gram untuk analisis sentimen dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh Lexicon Senti-N-Gram pada analisis sentimen Bahasa Indonesia. Adapun penelitian ini menggunakan data sebanyak 350 data tweet yang terbagi menjadi 229 tweet kelas positif dan 121 tweet kelas negatif. Hasil evaluasi yang diperoleh dengan menggunakan data dengan stemming lebih tinggi dibandingkan dengan data tanpa stemming. Hasil pengujian kinerja sistem …
Klasifikasi Jenis Barang Bekas menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur Information Gain (Studi Kasus: Akun Instagram Jual Beli Barang Bekas@ infobarkas_Jogja)
Authors: Muhammad Fauzan Ziqroh, Indriati Indriati, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Text Classification; Machine Learning
Abstract: Instagram merupakan salah satu media sosial yang populer untuk pemasaran. Berkembangnya fungsi media sosial ini memunculkan istilah baru yaitu Social Media Influencer, yaitu agensi periklanan yang memiliki followers akun instagram dalam jumlah tertentu dimana pengiklan bisa menempatkan iklannya pada akun tersebut dengan membayar sejumlah biaya tertentu. Akun instagram@ infobarkas_jogja merupakan salah satu social media influencer yang menyediakan jasa iklan berbayar dengan konten iklan seputar barang bekas yang ada di Kota Yogyakarta. Pengelolaan akun tersebut terdapat beberapa kendala salah satunya yaitu klasifikasi atau mengelompokkan barang berdasarkan jenis kategorinya. Tujuan penelitian ini yaitu membuat sistem yang mampu mengklasifikasikan jenis barang berdasarkan kategorinya. Penelitian ini akan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dengan seleksi fitur Information Gain. Data penelitian berupa teks pada caption postingan pada akun instagram@ infobarkas_jogja sebanyak 500 data. Dengan total data latih sebesar 400 data dan data uji sebesar 100 data. Kelas untuk kategori pada penelitian ini dibagi menjadi 5 kelas yaitu properti, kendaraan, pakaian, perabot, dan gadget. Threshold yang digunakan berjarak 10% mulai dari 10% hingga 90% dan menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 98% ketika threshold bernilai 10%, 40%, 80%, dan juga 90%. Akurasi tertinggi juga diperoleh ketika klasifikasi tanpa menggunakan seleksi fitur.
Enhancing the capability of online teaching for elementary school teacher through interactive video making training
Authors: Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Community Empowerment
Year: 2022
Topics: Education Technology
Abstract: The strategies and learning mechanisms that have been widely used up until now have changed as a result of the Covid-19 pandemic. Learning from home (BDR) activities are used to replace face-to-face learning activities. Effective implementation of BDR requires information technology skills, especially the use of learning support software. Thus, it is imperative that teachers receive training in the use of learning support software in order to advance their abilities to teach online effectively and efficiently. In this community service, training activities for making creative teaching materials were carried out for elementary school teachers. The creative teaching material is in the form of animation, so that it attracts the interest of students and is expected to increase the effectiveness of online learning. This community service activity begins with a pre-test, continues with the delivery of material, and ends with the provision of a post-test and questionnaire. The evaluation's findings revealed that participants' skills had improved when learning support hardware and instructional videos were introduced.
Analisis Sentimen Angket Kepuasan Pasien Puskesmas menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor
Authors: Prais Sarah Kayaningtias, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Angket adalah sebuah media pengumpulan data dengan memberikan pernyataan atau pertanyaan tertulis Beberapa instansi/perusahaan masih belum memanfaatkan media digital sebagai media pengisian angket hingga saat ini. Pemanfaatan teknologi media digital untuk pengisian angket dapat meringankan kerja karyawan dalam proses analisis sentimen suatu data menjadi secara otomatis tersimpan dalam database dan menghasilkan hasil analisis sentimen dari pengisian angket tersebut. Berdasarkan permasalahan ini, dibutuhkan suatu sistem yang dapat melakukan klasifikasi sentimen secara otomatis sehingga dapat mempermudah karyawan dalam mendapatkan hasil laporan yang digunakan sebagai evaluasi puskesmas. Klasifikasi akan dilaksanakan melalui beberapa tahapan dimulai dari pre-processing yang terdiri dari cleaning, case folding, tokenisasi, filtering, dan stemming. Kemudian dilanjutkan dengan perhitungan term weighting dan cosine similarity sampai dengan proses klasifikasi sentimen menggunakan metode Improved K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil dari implementasi dan pengujian sistem menggunakan k-fold cross validation diperoleh nilai rata-rata Precision yaitu 0, 7657, nilai Recall yaitu 0, 8088, nilai F-Measure yaitu 0, 7847, dan nilai accuracy sebesar 0, 7738. Pada pengujian jumlah data latih didapatkan hasil pengujian terbaik dengan nilai rata-rata Precision yaitu 0, 8544, nilai Recall yaitu 0, 78, nilai F-Measure yaitu 0, 8151, dan nilai accuracy yaitu 0,823. Dibutuhkan ketepatan dalam menentukan dokumen yang akan digunakan sebagai data latih pada sistem sehingga dapat menghasilkan …
Analisis Sentimen Review Produk Kecantikan menggunakan Metode Naive Bayes
Authors: Binti Najibah Agus Ratri, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Masyarakat sedang meminati jual beli dengan menggunakan e-commerce. Di tempat jual beli banyak produk kebutuhan, salah satunya yaitu produk kecantikan. Banyak sekali produk kecantikan yang menawarkan berbagai keunggulan, dengan banyaknya produk tidak lepas dari review yang menilai suatu produk tertentu terkait kualitas, keunggulan, kekurangan, dan lainnya. Review dari salah satu customer yang pernah menggunakan produk tersebut dapat dijadikan sebagai rekomendasi untuk memilih suatu produk terbaik dan sebagai penentu suatu kualitas produk. Penentuan kualitas produk dapat dilihat dari berbagai komentar atau review dari customer untuk melihat apakah produk tersebut menjadi produk best seller atau produk yang kurang diminati. Oleh karena itu dilakukan klasifikasi data review produk kecantikan dengan melabeli review positif, negatif, dan netral. Pada pengujian ini menggunakan metode Naive Bayes dengan pembobotan Log TF dan TF, pembobotan TF memiliki nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan pembobotan Log TF. Pembobotan TF memiliki akurasi sebesar 55% sedangkan pembobotan Log TF hanya memiliki akurasi sebesar 52%. Sedangkan untuk melabeli review menggunakan Kappa Measure, pada pengujian ini Kappa Measure pada setiap penilai memiliki nilai sama yaitu 0.8.
Penentuan Tingkat Kepentingan Email dengan menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus PT Green Air Paciffic Surabaya)
Authors: Ade Wahyu Muntizar, Bayu Rahayudi, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: Email merupakan merupakan salah satu sarana komunikasi digital yang ada sejak awal berkembangnya internet dan yang sedang populer digunakan hingga saat ini. Email menjadi sarana komunikasi yang cukup penting, termasuk juga pada PT Green Air Pacific Surabaya. PT Green Air Pacific merupakan perusahaan swasta yang bergerak dibidang logistik. Perusahaan yang bergerak dibidang logistik, sebagian besar operasionalnya menggunakan email sebagai media komunikasi dan informasinya. Dalam sehari pesan yang diterima melalui email bisa mencapai 700 pesan. Pesan email yang masuk juga tidak semuanya penting untuk produktivitas perusahaan, sehingga semakin banyaknya pesan email yang masuk justru dapat menyulitkan pada proses pengolahan pesan email perusahaan. Berdasarkan permasalahan tersebut pada penelitian ini dibuatkan sistem klasifikasi email berdasarkan kebergunaan dan kepentingannya. Metode yang digunakan adalah metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil dari sistem klasifikasi email berdasarkan kepentingannya dengan menggunakan metode KNN (studi kasus PT Green Air Pacific) menunjukkan bahwa F-Measure tertinggi terletak pada k= 3 dan k= 4 yaitu sebesar 98,734 dan dengan metode validasi data K-Fold Cross Validation didapatkan hasil F-Measure tertinggi yaitu sebesar 100%.
Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan Feature Hashing Dan Jaringan Saraf Tiruan
Authors: Guedho Augnifico Mahardika, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan Feature Hashing Dan Jaringan Saraf Tiruan | 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 Dokumen Berita Menggunakan Feature Hashing Dan Jaringan Saraf Tiruan 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 / 4.Artikel Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan Feature Hashing Dan Jaringan Saraf Tiruan Penulis Guedho Augnifico Mahardika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Indriati Indriati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Putra Pandu Adikara Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: organisasi berita, kaslifikasi, jaringan saraf tiruan, feature hashing Abstrak Artikel dipublikasikan di JTIIK. Diterbitkan 15 Jun 2021 Cara …
Pengelompokan Terjemah Al-Quran Departemen Agama menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Authors: Mochamad Havid Albar Purnomo, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Al-Quran mencakup berbagai ilmu pengetahuan sehingga dijadikan pedoman hidup umat muslim. Dalam membaca Al-Quran, umat muslim harus membaca terjemah pada setiap ayat di seluruh surat yang memiliki kesamaan arti, supaya dapat memaknai Al-Quran secara utuh. Untuk mempermudah hal tersebut, penelitian ini menggunakan algoritme Fuzzy C-Means clustering (FCM) dan Vector Space Model (VSM). Proses awal yang dilakukan yaitu text preprocessing untuk menghasilkan term-term agar dapat digunakan pada proses selanjutnya yaitu tf-idf dengan normalisasi. Kemudian dilakukan proses clustering menggunakan FCM dan proses VSM untuk pencarian terjemah berdasarkan kueri pada kelompok terjemah yang sudah terbentuk. Pada pengujian, didapatkan nilai terbaik pada algoritme FCM menggunakan silhouette coefficient sebesar 0, 005146488 untuk seluruh parameter antara lain jumlah klaster yaitu 2, error terkecil 0,001, nilai pembobot 2, dan maksimal iterasi 3. Kemudian untuk pengujian VSM menggunakan 6 kueri yang diuji dengan precision@ k menunjukkan bahwa k-rank 7 menghasilkan nilai precision terbaik sebesar 0, 8333. Berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan dengan menggunakan FCM dan VSM dapat digunakan untuk mencari terjemah ayat Al-Quran yang memiliki kesamaan arti.
Analisis Sentimen Pariwisata di Kabupaten Malang dengan Menggunakan Metode BM25F, Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi-Square
Authors: Pratitha Vidya Sakta, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: City Branding â€ œThe Heart Of East Javaâ€ ialah salah satu upaya yang dipakai oleh Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Kabupaten Malang untuk memasarkan daerahnya dalam rangka peningkatan pariwisata daerah. Rating dan ulasan yang berkaitan dengan pariwisata di Kabupaten Malang sangat banyak jumlahnya di jejaring sosial internet. Salah satu wadah untuk memberikan rating dan ulasan ialah pada TripAdvisor. Dengan demikian penelitian ini mencoba menganalisis ulasan dari masyarakat tentang pariwisata Kabupaten Malang melalui analisis sentimen dan diklasifikasikan menjadi dua kelas yaitu positif dan negatif. Dalam penelitian ini, analisis sentimen dilakukan dalam beberapa tahapan atau proses. Proses tersebut terdiri dari preprocessing data, pembobotan kata yang diterapkan menggunakan algoritme BM25F, Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi dokumen dan seleksi fitur Chi-Square. Dilakukan pengujian K-Fold Cross Validation (dengan K= 5) terhadap parameter ð ‘untuk klasifikasi NWKNN, bc, boost dan k1 untuk BM25F. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penentuan nilai bobot stream pada BM25F cukup mempengaruhi hasil klasifikasi NWKNN. Sedangkan hasil akhir terbaik untuk F-Measure, Accuracy, Precision, dan Recall dihasilkan pada k= 30, rasio chi-square= 40%, konstanta (bc)= 0.5, boost head= 2, boost body= 5 dan k1= 1.9 sebagai nilai terbaik untuk masing-masing parameternya
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Uji Coba LRT Jakarta Menggunakan Improved K-Nearest Neighbor dan Information Gain
Authors: Mahendra Okza Pradhana, Indriati Indriati, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Perkembangan sistem transportasi saat ini sangat memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lainnya. Salah satu transportasi umum yang cukup baru yaitu Light Rail Transit (LRT). LRT atau kereta api ringan sempat mengadakan uji coba public secara gratis hanya dengan mendaftarkan diri melalui situs LRT Jakarta. Untuk meningkatkan dan memaksimalkan pelayanan dari LRT Jakarta, mereka memiliki akun media sosial di mana masyarakat dapat memberikan masukan atau feedback maupun penilaian. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu dengan analisis sentimen untuk mengetahui apakah masyarakat menyukai pelayanan yang diberikan oleh LRT Jakarta. Pada penelitian ini menggunakan Improved KNN sebagai metode klasifikasi untuk mengetahui sentimen masyarakat ditambah dengan Information Gain untuk menyeleksi fitur yang digunakan saat proses klasifikasi. Proses dari analisis sentimen ini meliputi pengumpulan data, text preprocessing yang menghasilkan data bersih, kemudian pembobotan pada term dengan tf idf dilanjutkan dengan seleksi fitur menggunakan Information Gain. Selanjutnya, melakukan klasifikasi dengan Improved KNN menggunakan fitur hasil seleksi sebelumnya. Data yang digunakan merupakan data primer yang bersumber dari tiga media sosial yakni Youtube, Twitter dan Facebook. Hasil dari penelitian ini yaitu f-measure terbaik diperoleh saat k= 11 menggunakan threshold 100% atau seluruh term digunakan yakni sebesar 85.51% dengan rata-rata waktu komputasi yang dihitung dari 5-fold sebesar 0.4647 menit.
Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Indonesia Dengan Pembobotan Term BM25 Dan Klasifikasi Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor
Authors: Marinda Ika Dewi Sakariana, Indriati Indriati, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Pemindahan Ibu Kota Indonesia merupakan salah satu kebijakan yang sedang gencar dibicarakan saat ini. Dengan adanya kebijakan mengenai pemindahan Ibu Kota dari Jakarta ke Kalimantan tentu menimbulkan beragam komentar dari masyarakat yang dapat ditemukan di media sosial Twitter. Komentar yang ada dapat dibedakan menjadi komentar positif dan negatif. Untuk mengetahui suatu komentar bernilai positif atau negatif maka perlu dilakukan analisis sentimen seperti pada penelitian ini. Dalam penelitian ini, ada beberapa tahapan yang harus dilakukan untuk mendapatkan hasil akhir. Tahapan tersebut yaitu pre-processing data, pembobotan term serta pemeringkatan dengan algoritme BM25, dan klasifikasi hasil akhir twit dengan algoritme Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN). Penelitian ini menggunakan 480 data latih dan 120 data uji yang terbagi ke dalam sentimen positif dan negatif. Nilai akurasi tertinggi yang diperoleh adalah 93, 33% dengan nilai precision sebesar 92, 45%, recall sebesar 94, 67% dan f-measure sebesar 93, 55% dengan K yaitu 25,= 1, 2 dan= 0, 65 serta nilai E sebesar 4.
Klasifikasi Isu Suku, Antar Golongan, Ras, Agama (SARA) pada Twitter Berbahasa Indonesia menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor (K-NN)
Authors: Firhad Rinaldi Saputra, Indriati Indriati, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Twitter merupakan jejaring sosial yang memiliki pengguna aktif terbanyak saat ini. Pengguna Twitter berinteraksi dan berkomunikasi melalui pesan teks yang sering dikenal sebagai tweet. Pesan tweet yang dikirim oleh pengguna berisi tentang berita, sarana pembelajaran, kampanye politik, dan sentimen Isu Suku, Antar golongan, Suku, Agama (SARA). Pengguna twitter banyak yang menggunakan isu SARA sebagai topik pembicaraan sehingga berakibat salah penafsiran dari berbagai pihak. Pada sistem jejaring sosial twitter tidak bisa memeriksa tweet yang menggandung isu SARA, oleh karena itu dibutuhkan sistem cerdas untuk melakukan klasifikasi pada tweet yang memudahkan pengguna mengetahui isi tweet yang mengandung isu SARA atau bukan isu SARA. Proses klasifikasi menggunakan beberapa tahap proses yakni, preprocessing yang terdiri dari cleansing, case folding, tokenisasi, filtering dan stemming pada dokumen data latih dan data uji. Selanjutnya melakukan proses term weghting, hingga proses klasifikasi dengan metode Improved K-Nearest Neighbor. Pengujian pada penelitian Klasifikasi Isu Suku, Antar Golongan, Ras, Agama (SARA) pada Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor (K-NN) dimana menggunakan 400 dokumen data mendapatkan hasil Precision sebanyak 0.976422, Recall sebanyak 1, F-Measure sebanyak 0.987944444, serta hasil Akurasi sebanyak 96%.
Pencarian Terjemahan Hadits Shahih Muslim Menggunakan Metode Cosine Similarity Dengan Seleksi Fitur Term Frequency
Authors: Achmad Burhannudin, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Umat muslim menggunakan Hadits sebagai dasar hukumnya, sehingga hadits juga dapat menjadi pedoman hidup bagi seluruh manusia khusunya bagi orang muslim, Padahal kitab-kitab hadits sangatlah banyak dan tebal salah satunya adalah kitab Hadits Shahih Muslim. Dizaman modern ini yang kebanyakan manusia lebih memilih sesuatu yang efisien dan mudah, dan ilmu komputerpun telah mampu mengekstraksi kitab-kitab menjadi data-data yang lebih mudah diproses sehingga memudahkan masyarakat untuk tetap membaca, belajar hadits., dan dan juga bisa digunakan untuk memecahkan masalah tanpa harus membawa kitab yang besar. Dalam hal ini, peneliti ingin menerapkan suatu ilmu komputer yakni Text Mining, dengan menggunakan metode Cosine similarity sebagai Algoritma dalam pencariannya didukung dengan seleksi fitur Term frequency dan peneliti ingin mengetahui seberapa tingkat efektifitas metode tersebut dalam menangani permasalahan pencarian ini. Setelah dilakukan penelitian tersebut, peneliti mendapatkan hasil maximal dari query yang telah ditentukan yakni dengan nilai presisi sebesar p@ 10= 90%, p@ 20= 54%, dan p@ 30= 42%.
Klasifikasi Komentar Body Shaming Beauty Vlogger Pada Youtube Menggunakan Metode BM25 dan K-Nearest Neighbor
Authors: Pengkuh Aditya Prana, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Beauty vlogger merupakan sebutan untuk orang yang melakukan kegiatan vlog untuk membahas masalah kecantikan dan tutorial make up di YouTube. Para beauty vlogger sering mendapatkan komentar body shaming. Di Indonesia komentar body shaming merupakan sebuah pelanggaran yang diatur dalam Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE). Sistem klasifikasi komentar body shaming untuk membantu memperkuat barang bukti dalam pelaporan kekerasan body shaming. Proses dalam penelitian ini adalah melakukan pre-processing pada setiap data untuk mencari kata yang menjadi ciri khas untuk setiap data, lalu menghitung term frequency berdasarkan pada jumlah kata yang terdapat pada setiap data, selanjutnya menghitung inverse document frequency, kemudian menghitung score BM25 dan diurutkan, tahap terakhir melakukan klasifikasi K-Nearest Neighbor. Penelitian ini …
Deteksi Plagiarisme pada Artikel Berita Berbahasa Indonesia menggunakan BM25
Authors: Dina Dahniawati, Indriati Indriati, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Salah satu kasus yang sempat mencoreng dunia jurnalistik yaitu adanya plagiarisme yang pernah dilakukan oleh seorang wartawan terkait dengan artikel berita yang ditulisnya. Pada awalnya tindakan plagiarisme tidak diberikan pengamatan secara ketat, sehingga penggunaan kembali terhadap keseluruhan artikel berita dapat dilakukan secara bebas. Namun seiring dengan berkembangnya waktu, agensi berita tidak lagi mampu mengabaikan kasus plagiarisme, sehingga deteksi plagiarisme menjadi hal yang sangat penting untuk diterapkan. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk mendeteksi plagiarisme adalah BM25. Proses perhitungan deteksi plagiarisme menggunakan BM25 diawali dengan text preprocessing, pencarian nilai term frequency, inverse document frequency, pembobotan menggunakan BM25, kemudian perhitungan persentase plagiarismenya. Pengujian dilakukan dengan mengubah nilai threshold sebesar 75%, 50%, dan 25%. Kemudian hasil perhitungan plagiarisme menggunakan BM25 akan dibandingkan dengan hasil dari cosine similarity. Hasil rata-rata dari BM25 lebih mendekati threshold dengan selisih sebesar 6, 12%, 9, 77%, dan 10, 01%. Dimana hasil tersebut membuktikan bahwa BM25 bekerja lebih baik daripada cosine similarity yang mempunyai selisih sebesar 14, 25%, 26, 43%, dan 32, 36% dari threshold. Nilai rata-rata precision dari metode BM25 yang diperoleh untuk masing-masing threshold yaitu sebesar 0, 87, 0, 80, dan 0, 63.
Peramalan Debit Bendungan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation dan Algoritme Genetika
Authors: Beta Deniarrahman Hakim, Indriati Indriati, Ahmad Afif Supianto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Peramalan debit bendungan diperlukan untuk merencanakan rencana alokasi air untuk berbagai kebutuhan misalnya untuk Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), pengendalian banjir dan irigasi. Jaringan saraf tiruan dalam hal ini metode backpropagation memliki metode pembelajaran untuk mengubah bobot dari nilai arsitektur jaringan saraf tiruan tersebut. Algoritme genetika dapat melakukan optimasi bobot jaringan saraf tiruan untuk menghindari terjadinya lokal minimum yang menjadi kelemahan backpropagation. Algoritme genetika akan melakukan optimasi bobot jaringan saraf tiruan sehingga dihasilkan individu sebagai representasi bobot dengan nilai fitness terbaik bobot hasil dari proses optimasi dengan algoritme genetika kemudian digunakan sebagai bobot awal jaringan saraf tiruan metode backpropagation. Data yang digunakan sebagai data input adalah data time series debit bendungan bulan sebelumnya. Data yang digunakan adalah data debit bulanan mulai tahun 2008 sampai dengan tahun 2017. Data input akan diproses oleh sistem untuk menghasilkan nilai output yang merupakan nilai peramalan debit bendungan satu bulan ke depan. Parameter pelatihan optimal pelatihan algoritme genetika dan backpropagation adalah ukuran populasi= 100, jumlah generasi= 100, kombinasi Cr dan Mr adalah 0, 6 dan 0, 4, jumlah iterasi= 500, nilai learning rate= 0, 7. Hasil pengujian menggunakan parameter optimal mendapatkan nilai MSE= 0, 04188
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; Information Retrieval
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
Pengelompokan Hasil Pencarian Skripsi Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode DBSCAN dengan Pembobotan BM25
Authors: Rangga Adi Satria, Indriati Indriati, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Information Retrieval
Abstract: Skripsi merupakan tugas akhir yang disusun oleh mahasiswa sebagai persyaratan untuk memperoleh gelar sarjana. Mesin pencari untuk mempermudah pencarian dokumen skripsi yang disimpan pada perpustakaan maupun penyimpanan digital umumnya menggunakan metode sederhana dengan mengembalikan dokumen yang mengandung potongan kata atau identik dengan kata kunci, sehingga dokumen yang diperoleh kurang relevan. Hasil pencarian dapat dikelompokan sehingga dokumen tersaji dengan lebih terperinci dan memudahkan pencarian lebih lanjut. Guna mengelompokan hasil pencarian skripsi berbahasa Indonesia, dengan menggunakan judul dan abstrak skripsi, digunakan pembobotan kata BM25 dan pengelompokan DBSCAN, metode pengelompokan yang mempertimbangkan kepadatan titik sampel dokumen. Pengujian dilakukan dengan mengukur hasil pengelompokan …
Aspect Based Sentiment Analysis pada Ulasan Aplikasi Shopee menggunakan Support Vector Machine
Authors: Dyah Ayu Wulandari, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Aspect Based Sentiment Analysis pada Ulasan Aplikasi Shopee menggunakan Support Vector Machine | 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 Aspect Based Sentiment Analysis pada Ulasan Aplikasi Shopee menggunakan Support Vector Machine 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023 / 4.Artikel Aspect Based Sentiment Analysis pada Ulasan Aplikasi Shopee menggunakan Support Vector Machine Penulis Dyah Ayu Wulandari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra Abdurrachman Bachtiar Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Indriati Indriati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: aspect-based sentiment analysis, text pre-processing, Support Vector Machine (SVM), …
MANAJEMEN PENDIDIKAN KARAKTER BERBASIS KEARIFAN LOKAL (STUDI KASUSDI SEKOLAH DASAR NEGERI SEGOROPURO KECAMATAN REJOSO KABUPATENPASURUAN)
Authors: INDRIATI INDRIATI
Year: 2023
Topics: Education; Local Wisdom
Abstract: Di Sekolah Dasar NegeriSegoropuro manajamen pendidikan yang diterapkan adalahtindakanperencanaan,pengorganisasian,penggerakan,dan pengendalianyangdilakukanuntukmenentukansertamencapaisasaran-sasaran yangtelahditentukanmelaluipemanfaatansumberdayalainnya. SekolahDasar NegeriSegoropuromenerapkan dan melakukan penilaian pendidikan karakter pada anak menggunakan pengamatan,pencatatananekdotdariguru,percakapan atau dialog,laporanorangtua,danportofolio. Pendidikan karakter berbasis kearifan lokalpada anak SDdiKabupatenPasuruan dapat dilakukan dengan pendekatan manajemen pendidikan diantaranya yakni pembiasaan sopan santun sehari-hari, gemar membaca, religius melaksanakan kegiatan-kegiatan agama,hormatguru, dan cintatanah air. Untuk mewujudkan peserta didik yang berkarakter mulia seperti yangdisebutkan diatas diperlukan proses melalui manajemen pendidikan karakterberbasiskearifanlokal. Penelitian ini berjudulManajemen Pendidikan Karakter Berbasis Kearifan Lokal di Sekolah Dasar Negeri Segoropuro Kecamatan Rejoso Kabupaten Pasuruan. Tujuan dari penelitian ini yakni untuk mengetahui bagaimana Manajemen Pendidikan Karakter Berbasis Kearifan Lokal di Sekolah Dasar Negeri Segoropuro Kecamatan Rejoso Kabupaten Pasuruan. Peneliti menggunakan metode kualitatif dengan mengupas 2 fokus pembahasan yakni 1)Manajemen Pendidikandan 2)Pendidikan Karakter Berbasis Kearifan Lokal di Sekolah Dasar Negeri Segoropuro.18 karakter menurut Diknas adalah Religi, jujur, toleransi,disiplin, kerja keras, kreatif,mandiri, demokratis, rasa ingin …
Pencarian Dokumen Skripsi menggunakan BM25 dan Faceted Search berdasarkan Kata Kunci Abstrak (Studi Kasus: Universitas Muhammadiyah Sidoarjo)
Authors: Mohammad Fahmi Ilmi, Putra Pandu Adikara, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Retrieval; Search Algorithms
Abstract: Tugas akhir merupakan persyaratan kelulusan bagi mahasiswa dalam menyelesaikan studi yang ditempuh. Namun seiring dengan banyaknya penelitian yang telah dilakukan oleh mahasiswa, banyak sekali pihak univeritas yang kurang siap untuk menyediakan wadah yang bisa memudahkan mahasiswanya mengakses file tugas akhir yang dibutuhkan, salah satunya adalah Universitas Muhammadiyah Sidoarjo. Untuk mengatasi masalah ini, maka peneliti mengembangkan sebuah program yang berfokus pada pencarian dokumen tugas akhir dengan bantuan Information Retrieval. Information Retrieval dapat membantu memilah data tugas akhir mana saja yang sesuai dan akan mengelompokkan menjadi kelompok data yang akan diberikan kepada pencari. Sebagai penyempurnaan, program ini juga diberikan sebuah fitur tambahan berupa pengelompokan kategori yang dilakukan dengan menggunakan Faceted Search berdasarkan kata kunci tiap dokumen. Dalam penelitan ini digunakan metode BM25 untuk membuktikan apakah metode tersebut dapat menghasilkan akurasi yang baik dalam proses pencarian data skripsi mahasiswa. Hasil pengujian yang dilakukan pada 25 kueri menghasilkan nilai rata-rata terbesar pada nilai k= 5, dengan nilai sebesar 0,928. Hal ini menunjukkan bahwa hasil pencarian dokumen yang paling relevan terkumpul pada 5 dokumen teratas.
Information Retrieval Hadis Terjemah Bahasa Indonesia dengan Metode Vector Space Model dan Hybrid Fuzzy C-Means Algoritme Genetika
Authors: Alaikal Fajri Nur Alfian, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Retrieval; Machine Learning
Abstract: Information Retrieval Hadis Terjemah Bahasa Indonesia dengan Metode Vector Space Model dan Hybrid Fuzzy C-Means Algoritme Genetika | 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 Information Retrieval Hadis Terjemah Bahasa Indonesia dengan Metode Vector Space Model dan Hybrid Fuzzy C-Means Algoritme Genetika 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Information Retrieval Hadis Terjemah Bahasa Indonesia dengan Metode Vector Space Model dan Hybrid Fuzzy C-Means Algoritme Genetika Penulis Alaikal Fajri Nur Alfian Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra Abdurrachman Bachtiar Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Indriati Indriati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas …
Pengelompokan Tweets mengenai Covid-19 dengan Metode BM25 dan K-Means Clustering
Authors: Kornelius Putra Aditama, Indriati Indriati, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Pandemi COVID-19 melanda Indonesia banyak kegiatan masyarakat yang di lakukan dilakukan dirumah. Pada masa tersbeut masyarakat tak jarang dalam megutarakan keresahanya melalui media sosial. Salah satu media sosial yang populer yaitu Twitter yang memliki fitur Tweets. Masyarakat Indonesia yang menggunakan Twitter memanfaatkan Tweets untuk menulis berbagai pendapat terhadap situasi yang disebabkan COVID-19 baik itu perihal kebijakan pemerintah, vaksin, varian baru COVID-19 dan sebagainya. Keragaman Tweets tersebut dapat diurai kemiripannya dalam suatu bagian atau kelompok berdasakan konteks dari Tweets tersebut. Hasil dari pengelompokan Tweets dapat memperlihatkan pendapat yang sering diutarakan masyarakat mengenai COVID-19 Selain itu hasil pengelompokan juga dapat menjadi referensi mempermudah analisa pemerintah terhadap pendapat masyarakat mengenai COVID-19. Dimana hasil analisa tersebut dapat dipergunakan untuk sebagai bahan acuan pemerintah dalam membuat kebijakan pada masa pandemi COVID-19. Dalam pengelompokan ini menggunakan metode BM25 sebagai pembobotan dan mengukur kemiripan Tweets. Serta K-Means Clustering yang mana algoritma ini digunakan pengelompokan. Hasil dari analisa dan pengujian menunjukan bahwa jumlah term harus dikurangi karena jumlah term merupakan gambaran banyak fitur yang digunakan. Fitur besar menyebabkan metode BM25 tidak dapat membedakan kemiripan data. Dengan jumlah term 20, parameter BM25 k 1= 1.2 dan b= 0.5 dan dengan nilai K= 3 akan mendapatkan nilai Silhouette Coefficient tertinggi …
Klasifikasi Stres berdasarkan Unggahan pada Media Sosial Twitter menggunakan Metode Support Vector Machine dan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: Jeowandha Ria Wiyani, Indriati Indriati, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Stres dapat menimpa siapapun dan stress yang berkepanjangan dapat menyebabkan gangguan kesehatan mental. Namun, masih banyak orang yang enggan untuk pergi menemui tenaga ahli untuk membicarakan kondisi kesehatan mentalnya dan memilih untuk berkeluh kesah pada media sosial yang mana salah satunya adalah Twitter. Para pengguna menuliskan keluh kesahnya pada Twitter, sehingga tweet Twitter dapat digunakan untuk mengidentifikasi kondisi stres seseorang dengan klasifikasi teks. Klasifikasi teks tingkat stres menggunakan metode Support Vector Machine dan seleksi fitur Information Gain. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 87 dokumen dengan rincian 29 dokumen kelas â€ Berat', 29 dokumen kelas â€ Sedang', dan 29 dokumen kelas â€ Ringan'. Metode K-Fold Cross Validation dengan k senilai 5 digunakan pada proses pengujian, sehingga 80% data digunakan sebagai data latih dan 20% sisanya sebagai data uji. Perbandingan hasil antara metode Support Vector Machine saja dengan kombinasi metode Support Vector Machine dan Information Gain menghasilkan akurasi paling baik pada metode Support Vector Machine saja dengan akurasi sebesar 59, 11%, presisi sebesar 29, 99%, recall sebesar 38, 67%, dan f-measure sebesar 33, 53%