Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Analisis Sentimen Review Shopee Berbahasa Indonesia Menggunakan Improved K-Nearest Neighbor dan Jaro Winkler Distance
Authors: Liana Shanty Wato Wele Keaan, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Perkembangan teknologi yang semakin pesat dapat memberikan kemudahan bagi kehidupan masyarakat. Salah satu kemudahannya yaitu sistem belanja online. Contoh aplikasi yang paling sering digunakan adalah Shopee. Aplikasi ini memberikan kemudahan dalam proses transaksi jual beli dengan cukup menggunakan smartphone semuanya dapat diakses dengan mudah. Dalam aktivitas belanja online, selain dari segi harga yang paling utama bagi seorang calon konsumen adalah kualitas produk yang akan dibeli melalui review produk dari konsumen sebelumnya. Namun pada kenyatannya ternyata masih banyak calon konsumen yang belum bisa memahami sepenuhnya review dari konsumen lain dikarenakan pada review terdapat kata tidak baku. Penelitian ini diterapkan analisis sentimen terhadap review terbagi menjadi kelas positif dan negatif. Proses analisis diawali dengan pre-pocessing, pembobotan kata dengan TF-IDF, normalisasi, dan cosine similarity dengan menggunakan Improved K-Nearest Neighbor dan Jaro Winkler Distance untuk perbaikan kata yang tidak baku. Berdasarkan hasil pengujian nilai k yang diperoleh dengan cara evaluasi 5-fold didapatkan nilai optimal pada k= 10 dengan rata-rata akurasi yang lebih tinggi pada kondisi setelah perbaikan kata yaitu accuracy sebesar 0,876, precision 0,810, recall 0,942, dan f-measure 0,882. Pada hasil pengujian yang diperoleh didapatkan akurasi yang fluktuatif dikarenakan hasil akurasi dipengaruhi oleh besarnya k-values.
Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Pada Ulasan Aplikasi Marketplace Menggunakan Metode BM25F dan Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor
Authors: Sabrina Hanifah, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Aplikasi mobile semakin meningkat kegunaannya, dengan semakin banyaknya aplikasi-aplikasi yang menawarkan kemudahan untuk penggunanya. Pengguna yang sudah menggunakan aplikasi berhak memberikan ulasan pengalaman mereka selama pemakaian aplikasi. Ulasan tersebut berguna untuk pengguna baru dan pengembang aplikasi. Namun belum adanya fitur pada sebuah toko aplikasi yang dapat mengelompokkan ulasan-ulasan tersebut termasuk kategori positif atau negatif. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan sebuah prosess otomatis yang dapat melakukan analisis terhadap ulasan-ulasan tersebut sesuai dengan ulasan positif maupun negatif. Metode yang digunakan untuk pemeringkatan dokumen adalah BM25F dan sebagai metode klasifikasi digunakan metode Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN). Pengujian dilakukan dengan metode K-fold Cross Validation untuk menentukan jumlah k terbaik dan confusion matrix untuk pengujian setiap parameter BM25F dan NWKNN. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada setiap parameter metode BM25F dan NWKNN dapat menghasilkan persentase f-measure dan accuracy mencapai 97% dan 96%. Hal ini membuktikan bahwa metode NWKNN dapat melakukan klasifikasi pada dataset dengan jumlah kelas yang tidak seimbang.
Klasifikasi Ulasan Palsu Menggunakan Borderline Over Sampling (BOS) dan Support Vector Machine (SVM)(Studi Kasus: Ulasan Tempat Makan)
Authors: Aisyah Awalina, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Kemudahan memperoleh informasi saat ini telah banyak membantu manusia, salah satu mencari ulasan untuk tempat makan baru. Pencarian ulasan ini dipicu karena pengunjung tidak mengetahui layanan dari tempat tersebut. Ulasan juga dapat menguntungkan penjual, karena mereka mengetahui pengalaman yang dimiliki pengunjungnya. Oleh karena itu, ulasan palsu dimanfaatkan banyak orang untuk membuat ulasan palsu. Ulasan palsu bisa secara efektif dibedakan menggunakan machine learning. Namun, banyak dari dataset ulasan palsu ini tidak seimbang (imbalanced dataset) sehingga dapat mempengaruhi hasil klasifikasi. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode BOS untuk mengatasi tidak seimbangnya data dan melakukan klasifikasi dengan metode SVM. Adapun tahapan dari penelitian yaitu preprocessing, lalu pembobotan kata dengan TF-IDF dan fitur sentimen menggunakan …
Pengembangan Aplikasi Sistem Pemesanan Cuci Sepatu berbasis Mobile Android pada Garage Shoes Clean
Authors: Anggara Priambodo Jhohansyah, Fajar Pradana, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Mobile Development; Android Applications
Abstract: Laundry sepatu atau jasa cuci sepatu di Indonesia baru ramai di perbincangkan pada tahun 2014. Bisnis jasa cuci sepatu mulai marak dan tersebar luas hampir di berbagai kota-kota besar di Indonesia. Bisnis ini bisa terbentuk, karena tidak lepas dari sifat konsumtif lapisan masyarakat yang tertarik pada sepatu jenis kats dan sneakers. Para pelaku bisnis melihat antusiasme masyarakat akan ketertarikanya merawat sepatu, menjadikan peluang bisnis bagi para pelaku bisnis untuk memulai 2 usaha di bidang ini. Pebisnis melihat sibuknya aktifitas yang dilakukan masyarakat namun kebanyakan dari mereka memiliki waktu yang minim untuk merawat sepatu-sepatu yang dimiliki, Padahal sepatu merupakan termasuk kebutuhan wajib yang digunakan saat berpergian, sekolah, maupun berkerja. Karena semakin maraknya bisnis jasa cuci sepatu di tahun 2019 ini, para pelaku di bidang ini berlomba-lomba untuk menarik para calon konsumennya dengan inovasi-inovasi baru yang terus di kembangkan. Dengan demikian para pelaku bisnis di bidang ini haruslah memutar otak mereka untuk menjadikan calon konsumen menjadi konsumen dari jasa yang mereka tawarkan. Dengan menggunakan sebuah inovasi dalam bidang teknologi membuat penjualan lebih meningkat. Pada penelitian ini akan mengembangkan aplikasi android pemesanan cuci sepatu untuk membantu jalan nya usaha ini. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan prototyping. Penelitian ini diawali dengan tahap rekayasa kebutuhan yang menghasilkan 32 kebutuhan fungsional dan 1 kebutuhan non-fungsional. Tahap implementasi pada aplikasi ini …
Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural Network
Authors: Candra Dewi, Andri Santoso, Indriati Indriati, Nadia Artha Dewi, Yoke Kusuma Arbawa
Journal: Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Deep Learning; Healthcare
Abstract: Semakin meningkatnya jumlah penderita diabetes menjadi salah satu faktor penyebab semakin tingginya penderita penyakit diabetic retinophaty. Salah satu citra yang digunakan oleh dokter mata untuk mengidentifikasi diabetic retinophaty adalah foto retina. Dalam penelitian ini dilakukan pengenalan penyakit diabetic retinophaty secara otomatis menggunakan citra fundus retina dan algoritme Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan variasi dari algoritme Deep Learning. Kendala yang ditemukan dalam proses pengenalan adalah warna retina yang cenderung merah kekuningan sehingga ruang warna RGB tidak menghasilkan akurasi yang optimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan pengujian pada berbagai ruang warna untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Dari hasil uji coba menggunakan 1000 data pada ruang warna RGB, HSI, YUV dan L*a*b* memberikan hasil yang kurang …
Analisis Sentimen Aplikasi E-Goverment berdasarkan Ulasan Pengguna menggunakan Metode Maximum Entropy dan Seleksi Fitur Mutual Information
Authors: Abel Filemon Haganta Kaban, Indriati Indriati, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Mobile JKN adalah salah satu aplikasi E-government yang dipakai pemerintah sebagai salah satu inovasi penggunaan teknologi informasi dan komunikasi dalam penyelengaraan pemerintahan. Mobile JKN adalah aplikasi sebagai komitmen BPJS Kesehatan dalam memberikan pelayanan dan kemudahan akses bagi pengguna BPJS Kesehatan. Masyararakat Indonesia dapat mencoba memakai aplikasi Mobile JKN dan mengulasnya pada penyedia aplikasi seperti Google Play Store maupun App Store. Ulasan sebagai cara penyampaian pendapat, menawarkan sumber data berupa sentimen dari pengguna terhadap fitur maupun layanan yang tersedia pada aplikasi Mobile JKN. Penelitian analisis sentimen dilakukan untuk menganalisis sentimen yang terdapat pada ulasan pengguna dengan mengklasifikasikan ulasan menjadi positif atau negatif. Pada penelitian, Maximum Entropy digunakan sebagai metode klasifikasi dengan Mutual Information sebagai seleksi fitur untuk mengurangi jumlah fitur yang digunakan pada klasifikasi ulasan pengguna aplikasi Mobile JKN. Pada pengujian, hasil evaluasi yang lebih baik ditunjukkan oleh pengunaan seleksi fitur Mutual Information pada klasifikasi menggunakan Maximum Entropy dengan nilai akurasi yang didapatkan sebesar 82, 5% dibandingkan dengan tanpa penggunaan seleksi fitur yang menghasilkan akurasi sebesar 79, 5%.
Analisis Sentimen Penghapusan Ujian Nasional pada Twitter menggunakan Document Frequency Difference dan Multinomial Naïve Bayes
Authors: Rilinka Rilinka, Indriati Indriati, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Di media sosial Twitter terdapat satu topik yang sedang dibahas, yaitu kebijakan kurikulum 2020 mengenai penghapusan Ujian Nasional (UN) oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia (MENDIKBUD), Bapak Nadiem Makarim. Opini masyarakat Indonesia di media sosial Twitter memiki peran penting, salah satunya sebagai acuan penilaian terhadap kebijakan tersebut dalam meningkatkan pelayanan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia (KEMENDIKBUD). Sehingga, penelitian ini dilakukan dengan melakukan analisis sentimen opini pengguna Twitter melalui tweets yang diunggah mengenai kebijakan tersebut dan mengklasifikasinya menjadi dua kelas, yaitu kelas positif dan negatif. Proses analisis sentimen terdiri dari Pre-processing, seleksi fitur menggunakan Document Frequency Difference (DFD), dan klasifikasi teks menggunakan Multinomial Naive Bayes. Pengujian terdiri dari perbandingan jumlah data latih dan data uji dengan nilai rata-rata akurasi terbaik terdapat pada data latih berjumlah 600 dan data uji berjumlah 200, yaitu sebesar 72%. Kemudian, pengujian seleksi fitur DFD dengan hasil terbaik terdapat pada threshold sama dengan 0.5, yaitu sebesar 73.13%.
Temu Kembali Informasi pada Berita Olahraga Berbahasa Indonesia dengan Seleksi Fitur Term Frequency dan Metode BM25
Authors: Rachmad Ridlo Baihaqi, Indriati Indriati, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Bertepatan dengan kemajuan globalisasi era modern sekarang, mengakibatkan meningkatnya pada pemakaian World Wide Web (WWW) dan internet untuk sumber yang menyediakan informasi secara online dari berbagai negara. Sebuah mesin pencari (search engine) dibutuhkan para pengguna internet untuk pencarian informasi. Oleh karena itu, mengakibatkan banyaknya dokumen yang disimpan dalam digital melonjak. Luasnya raihan para pembaca dan waktu yang singkat mengakibatkan munculnya media online dalam menyiarkan berita. Sistem temu kembali informasi (information retrieval) ialah berfungsi memperoleh informasi diinginkan pengguna atau relevan melalui query yang sudah diisi oleh pengguna. Diharapkan implementasi Information retrieval dapat digunakan dalam mendapatkan dokumen sesuai dengan yang dibutuhkan pengguna. Metode BM25 adalah menghitung nilai kemiripan (similarity) kemudian dilakukan proses pemeringkatan dari hasil kemiripan terhadap query. Ditambahkan dengan seleksi fitur term frequency pada saat melakukan training data. Menggunakan evaluasi precision@ k dan kappa measure dari 10 query sebagai data testing. Didapatkan nilai terbaik pada pengujian precision@ k adalah saat k= 5, dengan nilai 90% dan 86%. Untuk nilai yang didapatkan dari pengujian kappa mesure sebesar 0, 85.
Klasifikasi Emosi pada Komentar YouTube Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dengan BM25 dan Seleksi Fitur Chi-Square
Authors: Candra Ardiansyah, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: YouTube merupakan media sosial video online terbesar di dunia yang digunakan untuk menampilkan berbagai video yang dibuat oleh pengguna dan perusahaan di bidang konten media. Setiap video yang terdapat dalam YouTube dapat dilakukan pemberian komentar berjenis teks pada kolom komentar terhadap video yang telah ditonton. Banyaknya komentar mengakibatkan content creator (pembuat video) cukup menghabiskan waktu untuk memahami setiap emosi pada komentar yang ada. Setelah dilakukan pertimbangan terhadap solusi yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, penulis memilih menggunakan metode klasifikasi Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dengan BM25 dan seleksi fitur Chi-Square. Pengujian yang digunakan adalah 5-fold cross validation untuk mencari nilai k terbaik yang selanjutnya digunakan untuk pengujian seleksi fitur Chi-Square. Pada pengujian Chi-Square data yang digunakan adalah fold data terbaik berdasarkan nilai f-measure tertinggi pada pengujian 5-fold cross validation. Hasil yang diperoleh adalah nilai accuracy, precision, recall, f-measure maksimal yang dicapai saat k bernilai 30 adalah 72, 82%, 72, 94%, 72, 26%, dan 72, 59%. Sedangkan pada pengujian Chi-Square pada fold data ke-4 jumlah term terbaik yang digunakan adalah sebanyak 40% dan 50%, dengan nilai accuracy, precision, recall, f-measure adalah 80, 56%, 80, 37%, 81, 61%, dan 80, 98%.
Sistem Rekomendasi Dosen Pembimbing Berdasarkan Dokumen Judul Skripsi di Bidang Komputasi Cerdas Menggunakan Metode BM25
Authors: Anak Agung Bagus Arisetiawan, Indriati Indriati, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Artificial Intelligence
Abstract: Di dalam text mining terdapat suatu proses untuk melakukan temu kembali informasi atau information retrieval. Permasalahan yang berkaitan tentang temu kembali informasi ditemukan pada perguruan tinggi khususnya di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB). Permasalahannya adalah pemilihan dosen pembimbing skripsi untuk program studi S1 Teknik Informatika FILKOM UB pada keminatan Komputasi Cerdas masih dilakukan secara manual. Penentuan dosen pembimbing hanya mengandalkan pengetahuan personal terkait dengan spesialisasi dosen yang diperlukan untuk membimbing selama pengerjaan skripsi. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan melalui sistem rekomendasi berdasarkan information retrieval menggunakan metode BM25. Proses yang dilakukan adalah preprocessing dokumen, perhitungan score BM25 pada setiap dokumen, dan mengambil hasil scoring BM25 tertinggi sebanyak nilai k. Pada penelitian ini dilakukan pengujian sebanyak 3 kali. Setiap pengujian menggunakan data testing yang sama sejumlah 20 dokumen. Hasil rata-rata dari setiap pengujian memperoleh hasil rekomendasi terbaik yaitu pada nilai k= 3, dengan nilai precision@ k sebesar 0, 87. Semakin tinggi nilai k yang digunakan dapat mempengaruhi hasil rekomendasi menjadi kurang maksimal karena semakin banyak dokumen tidak relevan yang ikut terhitung.
Klasifikasi Rating Berdasarkan Komentar Tempat Wisata Di Media Sosial Dengan Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor
Authors: Nanda Ajeng Kartini, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Pada masa sekarang ini dengan kemudahan akses informasi, banyaknya website tempat wisata menggunakan rating fitur untuk membantu mempermudah informasi. Rating digunakan sebagai indikator untuk menunjang kualitas dan popularitas. Pengguna hanya memberi penilaian secara keseluruhan pada setiap komentar dan tidak memberikan penilaian sesuai dengan aspek yang dibicarakan, sehingga menyulitkan pembaca komentar menganalisis aspek yang unggul pada komentar tersebut. Dari masalah tersebut, pada penelitian ini akan dibuat suatu sistem klasifikasi rating pada tempat wisata dengan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN). Metode FKNN merupakan salah satu metode perkembangan dari metode KNN, yang membedakan adalah terdapat kelas membership untuk menentukan kelas klasifikasi. Selain itu pada penelitian ini menggunakan kamus Lexicon Based untuk menentukan ekstraksi fitur kata. Hasil dari pengujian pada penelitian ini menunjukkan hasil akurasi nilai K= 20 yang tertinggi sebesar 60% sedangkan nilai akurasi precision dan recall masing-masing mencapai 40% dan 40%. Pada pengujian K-Fold Cross Validation dengan fold sebesar 5 menghasilkan rata-rata sebesar 51, 4%.
Algoritma Genetika Untuk Optimasi Fuzzy Time Series Dalam Memprediksi Debit Air (Studi Kasus: PDAM Indramayu)
Authors: Mohamad Alfi Fauzan, Budi Darma Setiawan, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Machine Learning
Abstract: Ketersediaan air di negara Indonesia mencapai 694 milyar m 3 per tahun, dimana jumlah tersebut merupakan potensi yang dapat dimanfaatkan namun hanya sekitar 23% yang termanfaatkan. Dengan jumlah kebutuhan air bersih masyarakat yang semakin meningkat namun distribusi debit air yang rendah, konsep peramalan atau prediksi sangat diperlukan sebagai salah satu input dalam pengambilan keputusan untuk peningkatan debit air yang akan didistribusikan. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut pada penelitian ini digunakan metode fuzzy time series yang dioptimasi dengan algoritme genetika dalam memprediksi distribusi debit air. Algoritme genetika digunakan untuk mengoptimasi sub interval di fuzzy time series. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan tingkat akurasi hasil prediksi yang menggunakan metode Average Forecasting Error Rate (AFER) didapatkan hasil presentase tingkat error sebesar 15, 33% yang termasuk ke dalam kualifikasi baik.
Klasifikasi Berita Olahraga Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25 dan K-Nearest Neighbor
Authors: Enggar Septrinas, Indriati Indriati, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Antara Sumbar merupakan sebuah portal berita yang bertujuan untuk memenuhi hak publik untuk mendapatkan informasi yang akurat dan lengkap secara seketika. Terdapat berbagai macam berita yang disajikan, salah satunya adalah berita olahraga. Dengan perkembangan informasi digital yang terus meningkat menyebabkan begitu cepatnya penyebaran dokumen berita sehingga dibutuhkan portal web yang dikelola secara profesional. Antara Sumbar merupakan portal berita yang telah dikelola secara profesional, namun ada beberapa kekurangan terhadap pengelompokkan berita olahraga, yang menyebebkan terganggunya pembaca dalam mendapatkan berita berdasarkan kategori olahraga yang ada. Kekurangan tersebut dapat diatasi menggunakan metode BM25 dan K-Nearest Neighbor. Proses yang dilakukan untuk mengatasi kekurangan tersebut adalah melakukan preprocessing terhadap dokumen berita, melakukan pembobotan dan pemeringkatan menggunakan metode BM25, dan yang terakhir proses algoritme K-Nearest Neighbor sebagai metode klasifikasi. Proses pengujian yang digunakan adalah metode k-fold sebanyak 7 kali pengujian. Data yang digunakan pada tiap-tiap pengujian yaitu sebanyak 240 dokumen latih dan 40 dokumen uji. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, didapatkan hasil pengujian tertinggi ketika nilai ketetanggaan (k) sebesar 20, menghasilkan nilai precision= 0, 921577, nilai recall= 0, 914286 dan nilai f-measure= 0, 917917. Proses klasifikasi dipengaruhi oleh jumlah dokumen yang digunakan serta besaran nilai k yang ditentukan.
Application of Artificial Intelligence for Maternal and Child Disorders in Indonesia: A Review
Authors: Diva Kurnianingtyas, Lailil Muflikhah
Year: 2024
Topics: Artificial Intelligence; Medical Informatics
Abstract: The development of Artificial Intelligence (AI) technology is used to minimize the risk of maternal disorders during pregnancy. Maternal health needs to be monitored so as not to cause problems during the baby's birth. The purpose of this study is to provide a literature review from 2017 to 2023. The method used is Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). This study is a basis for researchers to help solve maternal health problems using AI. This technology is proven to detect and predict problems during pregnancy, thereby reducing maternal and infant mortality and preventing abnormalities in the development process. In addition, AI can help improve medical personnel's performance by minimizing human error. This study also presents trends in AI problems and methods used. However, the rapid development of AI methods has not provided novelty in solving maternal …
Klasifikasi Pengaduan Pelayanan Dispendukcapil Kota Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Seleksi Fitur Glasgow-II
Authors: Choirul Anam, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Pelayanan setiap dinas tidak akan pernah luput dari ketidaksempurnaan tak terkecuali dengan Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (DISPENDUKCAPIL). Perbaikan pelayanan bertujuan untuk menimbulkan rasa nyaman dan meningkatkan kepuasan serta rasa percaya terhadap pegawai DISPENDUKCAPIL bagi penduduk Kota Malang. Kategori atau jenis-jenis pengaduan yang sering masuk ke DISPENDUKCAPIL yaitu pengaduan tentang masalah Kartu Tanda Penduduk (KTP), Kartu Keluarga (KK), akte (kelahiran, kematian, dan nikah), surat pindah atau datang. Kategorisasi berbagai macam jenis pengaduan pelayanan yang telah dikirim ke DISPENDUKCAPIL dapat dilakukan dengan menggunakan klasifikasi. Klasifikasi pengaduan pelayanan dilakukan menggunakan metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Glasgow-II. Proses yang dilakukan dimulai dari text preprocessing, term weighting, Seleksi Fitur, Naive Bayes training, dan Naive Bayes testing. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Glasgow-II didapatkan nilai accuracy, precision, recall sebesar 87, 5%, 85, 1%, 88,075% dan rata-rata akurasi sebesar 81, 25%. Sedangkan dengan menggunakan metode Naive Bayes tanpa Seleksi Fitur Glasgow-II didapatkan nilai accuracy, precision, recall sebesar 84,375%, 83, 1%, 81, 5625% dan rata-rata akurasi sebesar 79, 99%. Sehingga penggunaan metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Glasgow-II mampu memberikan hasil yang lebih baik.
Sentiment Analysis in the Mobile Application Review Document Using the Improved K-Nearest Neighbor Method
Authors: Indriati, Ari Kusyanti, Dea Zakia
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: The large number of smartphone users makes Indonesia a very potential market for business, especially mobile application developers. Each application store allows application users to provide a review of the applications used. From the existing application store, none has the sentiment analysis feature to filter or categorize positive reviews and negative reviews. Sentiment analysis is computational research of opinions, sentiments, and emotions that are expressed textually. The review document will go through several stages starting from preprocessing, calculation of term weighting to the calculation of cosine similarity (degree of similarity) to the training data used. The next process is sorting the level of similarity, determining the new k-values to produce a category for the document. The testing process of Sentiment Analysis in the Mobile Application Review Document Using the Improved K-Nearest Neighbor …
Relevance Feedback Pada Sistem Temu Kembali Informasi Dokumen E-Book Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25
Authors: Tasya Agiyola, Indriati Indriati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Pemanfaatan e-book pada perkembangan teknologi digital memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mendapatkan informasi lebih praktis daripada harus menggunakan buku cetak. Jumlah e-book yang tersebar di internet sangat banyak dan beragam, oleh karena itu diperlukan suatu sistem temu kembali informasi dokumen e-book berbahasa Indonesia. Untuk meningkatkan relevansi hasil dokumen yang dikembalikan, dapat diterapkan teknik relevance feedback. Relevance feedback adalah teknik dimana pengguna dapat memberikan feedback terhadap hasil pencarian dokumen sebelumnya. Pengurutan jumlah dokumen yang dikembalikan berdasarkan query dihitung menggunakan metode BM25. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil penerapan dan hasil pengujian dari relevance feedback pada sistem temu kembali informasi dokumen e-book berbahasa Indonesia menggunakan metode BM25. Berdasarkan hasil pengujian, nilai AVP setelah relevance feedback mengalami penurunan. Pada pengujian berdasarkan nilai K, nilai AVP sebelum RF adalah 0,592, setelah RF (20) adalah 0,558, dan setelah RF (50) adalah 0,573. Sedangkan pada pengujian berdasarkan expansion terms, nilai AVP sebelum RF adalah 0,593, setelah RF (20) adalah 0,587, dan setelah RF (50) adalah 0,570.
Optimasi kebutuhan gizi untuk ibu hamil dengan menggunakan hybrid algoritma genetika dan simulated annealing
Authors: Binti Robiyatul Musanah, Wayan Firdaus Mahmudy, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Artificial Intelligence
Abstract: Kebutuhan gizi sangat diperlukan bagi ibu hamil. Gizi yang baik adalah gizi yang seimbang serta sesuai dengan kebutuhan. Jika kebutuhan ibu hamil tidak sesuai bisa mengalami Kekurangan Energi Kronis (KEK). Dengan permasalahan tersebut dibutuhkan suatu sistem untuk pemenuhan gizi ibu hamil yang dapat memberikan solusi berupa komposisi bahan makanan yang sesuai dengan metode Hybrid Algoritme Genetika dan Simulated Annealing. Dalam proses penyelesaian permasalahan ini pada Simulated Annealing atau Genetic Algorithm. Proses hybrid ini pada proses crossover menggunakan one-cut point, insertion mutation untuk proses mutasi dan penggunaan elitsm pada tahap seleksi serta Simulated Annealing. Hasil pengujian yang dilakukan sebelumnya diperoleh parameter dengan metode Hybrid GA dan SA didapatkan nilai parameter-parameter terbaik yaitu sebesar 100 (ukuran populasi) fitness yang didapat rata-rata 0.06268, nilai 105 (generasi) memperoleh rata-rata fitness 0.06823, kombinasi Cáµ£ dan Máµ£ dengan nilai 0, 4 dengan 0, 6 nilai fitness rata-rata adalah 0.06792, serta temperatur awal dengan nilai 1 serta alpha yaitu 0, 5 didapatkan fitness terbaik dengan rata-rata sebesar 0.06800 serta 0.08876. Hasil fitness hibridisasi GA dan SA mencapai 0, 08804 lebih tinggi dari pada nilai rata-rata fitness GA sebesar 0, 05519 dan fitness SA yaitu 0, 04382 dengan waktu yang ditentukan adalah 1 menit dan kebutuhan yang dihasilkan dari sistem kurang mencukupi kebutuhan gizi ibu hamil.
Analisis sentimen tentang kebijakan ganjil genap kendaraan bermotor di DKI Jakarta pada Twitter menggunakan BM25 dan K-Nearest Neighbor
Authors: Dwi Suci Ariska Yanti, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Kemacetan kerap terjadi di berbagai wilayah Indonesia, khususnya kota besar seperti Daerah Khusus Ibukota Jakarta. Berbagai strategi yang sudah dilakukan oleh Pemerintah Provinsi (Pemprov) DKI Jakarta untuk mengatasi kemacetan, salah satunya adalah sistem ganjil genap. Kemacetan yang terjadi terkadang membuat masyarakat khususnya masyrakat DKI Jakarta mengutarakan keluh kesahnya melalui media sosial yang ada di dunia maya. Salah satu media yang efektif untuk menyampaikan pendapat dan opini adalah Twitter, yang tergolong cepat untuk mengabarkan pengalaman yang dirasakan oleh masyarakat seluruh Indonesia. Dengan banyaknya pengguna disertai kemudahan pengaksesan Twitter dalam penyampaian opini, maka akan banyak data opini terkumpul yang kemudian bisa menjadi peluang untuk dimanfaatkan sebagai bahan evaluasi kebijakan ganjil genap di Daerah Khusus Ibukota Jakarta. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode yang dapat memilah sentimen dari user. Apakah sentimen tersebut masuk dalam kelas positif atau kelas negatif. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode BM25 dan K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai klasifikasi. Berdasarkan hasil pengujian, sistem ini memiliki nilai F-Measure tertinggi sebesar 66, 1% dan nilai akurasi sebesar 66, 5%.
Rekomendasi Resep Masakan Berdasarkan Ketersediaan Bahan Masakan Menggunakan Metode N-Gram dan Cosine Similarity
Authors: Ratna Tri Utami, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Recommendation Systems; Natural Language Processing
Abstract: Resep masakan merupakan pedoman seorang ibu rumah tangga dalam membuat sebuah masakan. Banyaknya resep masakan yang ada memudahkan para ibu rumah tangga untuk memasak. Namun pada kenyatannya masih banyak yang belum paham kecocokan antara komposisi bahan masakan dengan masakan yang akan dibuat. Sehingga diperlukan inovasi untuk memudahkan pencarian resep masakan yang sesuai dengan komposisi bahan masakan yang tersedia. Hal tersebut dapat dituangkan dalam sebuah bentuk sistem temu kembali informasi. Metode N-gram dan cosine similarity dapat digunakan untuk mencocokkan bahan masakan yang tersedia dengan resep masakan yang dianjurkan. Kelebihan metode cosine similarity adalah tidak terpengaruh pada panjang pendeknya suatu dokumen teks, karena yang diperhitungkan hanya nilai term dari masing-masing dokumen. Metode N-gram terdiri dari 3 jenis proses yaitu unigram, bigram, trigram yang berfungsi untuk pengolahan kata. Pada penelitian ini dibangun sebuah model pencarian rekomendasi resep masakan yang relevan menggunakan metode N-gram dan cosine similarity. Uji coba yang dilakukan adalah pengukuran kemiripan dan penentuan threshold. Hasil yang didapat bahwa sistem berhasil menghitung kemiripan dengan nilai cosine 0, 9. Semakin besar nilainya maka semakin mendekati rekomendasi resep masakan yang sesuai dengan query. Dari hasil ketiga proses N-gram yang terbaik adalah Âunigram dengan nilai threshold lebih dari sama dengan 90% dan nilai recall 1 serta precision 0, 2. Dapat disimpulkan bahwa unigram merupakan proses metode N …
Klasifikasi emosi lagu berdasarkan lirik pada teks berbahasa indonesia menggunakan k-nearest neighbor dengan pembobotan widf
Authors: Diajeng Ninda Armianti, Indriati Indriati, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Text Classification; Machine Learning
Abstract: Dalam penciptaan sebuah lagu, salah satu komponen utama sebuah lagu yang harus diperhatikan adalah lirik. Lirik berperan penting dalam penyampaian emosi maupun maksud dari pencipta lagu terhadap pendengar. Terkadang, emosi yang disampaikan oleh seniman masih mengalami kesalahan penafsiran oleh pendengar. Oleh sebab itu, untuk menghindari kesalahan dalam penafsiran lirik lagu secara manual, diperlukan suatu proses pengklasifikasian secara otomatis tanpa harus mencermati lirik satu persatu. Klasifikasi juga bertujuan untuk memperoleh emosi dari lirik yang lebih akurat. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode k-nearest neighbor. Sebelum melakukan proses klasifikasi, dilakukan beberapa tahapan lainnya diantaranya text preprocessing dan pembobotan dengan metode WIDF. Data yang digunakan berjumlah 108 data dengan perbandingan 1: 5 dimana 18 data untuk data uji dan 90 data untuk data latih dengan jumlah data tiap kelas seimbang. Hasil pengujian pada 6 kali percobaan berdasarkan nilai k yang diambil secara acak menunjukkan nilai rata-rata precision terbaik sebesar 0, 49 dan nilai recall terbaik sebesar 0, 53. Klasifikasi lirik lagu dengan pembobotan WIDF menunjukkan hasil akurasi yang kurang baik dengan nilai 66%. Keambiguan kata dan jumlah data latih menyebabkan nilai akurasi yang kurang optimal.
Query Expansion Pada Sistem Temu Kembali Informasi Berbahasa Indonesia Dengan Metode Pembobotan TF-IDF Dan Algoritme Cosine Similarity Berbasis Wordnet
Authors: Mahdarani Dwi Laxmi, Indriati Indriati, Mochammad Ali Fauzi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Query Expansion secara umum merupakan suatu teknik untuk menambahkan query pada information retrieval dalam teknik relevance feedback. Query awal akan ditambahkan dengan beberapa term atau kata pada query untuk memberikan kemudahan dalam proses information retrieval. Temu Kembali Informasi dimulai dengan penyediaan beberapa koleksi dokumen yang akan digunakan. Dengan menggunakan operasi teks akan diproses menjadi suatu berkas inverted index. Untuk menemukannya, penelitian ini menggunakan metode pembobotan TF-IDF dan algoritme cosine similarity berbasis wordNet. Dengan menggunakan wordNet dilakukan penambahan query untuk memperbaiki sebuah teks tertentu sehingga sesuai dengan konsep kalimat tertentu. Pada penelitian ini akan digunakan synset berupa relasi kata hiponim untuk ditambahkan kedalam query. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan precision@ 20 dari 10 query didapatkan nilai presisi rata-rata sebesar 0, 7. Artinya probabilitas sistem dapat menemukan kembali dokumen yang relevan tanpa menggunakan query expansion adalah sebesar 70%. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan precision@ 20 dari 10 query didapatkan nilai presisi rata-rata sebesar 0, 52. Artinya probabilitas sistem dapat menemukan kembali dokumen yang relevan tanpa menggunakan query expansion adalah sebesar 52%.
Comparison Genetics Algorithm and Particle Swarm Optimization in Dietary Recommendations for Maternal Nutritional Fulfillment
Authors: Diva Kurnianingtyas, Nathan Daud, Indriati Indriati, Lailil Muflikhah
Journal: SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri
Year: 2024
Topics: Optimization; Machine Learning
Abstract: Fulfilling maternal nutrition is an NP-hard problem. Optimization techniques are required to solve its complexity. This issue is crucial as it affects the number of stunted toddlers in Indonesia. Stunting begins in the womb due to inadequate maternal nutrition during pregnancy. Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are optimization methods applied to NP-hard problems, including medicine. Their performance has not been compared in this field. This study aims to identify an alternative method for recommending daily menus based on maternal nutritional needs. There are 55 food ingredients used to fulfill five menu parts: staple food (SF), vegetables (VG), plant source food (PS), animal source food (AS), and complementary (CP). Nutritional adequacy for prenatal is determined by Total Energy Expenditure (TEE) based on basal energy, daily activity, and stress levels. Results show PSO …
Klasifikasi Judul Berita Online menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dengan Seleksi Fitur Chi-square
Authors: Putu Rama Bena Putra, Indriati Indriati, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Text Classification; Machine Learning
Abstract: Perkembangan teknologi mempengaruhi berbagai sektor salah satunya sektor berita. Penyebaran berita mulai memanfaatkan teknologi dengan munculnya berita online. Berita online yang ada memiliki bermacam-macam kategori. Saking banyaknya kategori terkadang suatu berita dapat memiliki kategori yang salah. Berita yang tidak sesuai dengan kategorinya dapat mengecoh pembaca. Dalam menilai suatu berita online masuk kategori mana selain melihat dari isinya dapat melalui judulnya, dikarenakan judul berita merupakan representasi utama dari berita. Dari permasalahan yang ada maka dilakukan penelitian klasifikasi judul berita online. Penelitian menggunakan support vector machine (SVM) sebagai metode klasifikasi. Selain menggunakan SVM dilakukan juga seleksi fitur dengan chi-square untuk mengurangi dimensi fitur. Data yang dipakai berjumlah 2400 judul berita online dengan 6 kategori. Proses klasifikasi dimulai dari pre-processing text, term weighting menggunakan TF-IDF, selanjutnya seleksi fitur dengan chi-square, dan terakhir klasifikasi dengan SVM. Penelitian dilakukan dengan mencari parameter SVM yang terbaik dan juga nilai terbaik dari threshold chi-square. Hasil dari pengujian memberikan hasil terbaik yaitu akurasi 93, 06%, presisi 92, 11%, recall 93, 06%, dan f1-score 93, 04%, terjadi ketika threshold chi-square sebesar 80% serta nilai parameter SVM berupa kernel menggunakan polynomial derajat 2, C= 1, λ= 1, konstanta γ= 0, 01, ε= 10-8, dan maksimal iterasi sebesar 10.
Knowledge-enriched domain specific chatbot on low-resource language
Authors: Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara, Diva Kurnianingtyas
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Chatbot Development
Abstract: This study presents architecture in learning human-machine conversation using a human language known as chatbots. Given an utterance, a chatbot attempt to reply using human language by mimicking human intelligence in communication. Previous works in this domain were mostly implemented in English, thus it remains a problem when bringing to a low-resource language, e.g., Indonesian. The limited availability of human-to-human dialog history led to difficulty in the learning process of machine learning algorithms. Therefore, this study proposed a Knowledgeable Chatbot (KC), an enhanced pipeline that enables to receiving of transferred knowledge from another task. A data augmentation pipeline is proposed to handle the limited number of available. To deal with the low-resource language, this study proposed to incorporate a pre-trained language model to gain contextualized language understanding. As …
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia tentang Vaksin Covid-19 di Twitter dengan menggunakan Metode K-Nearest Neighbors dan Seleksi Fitur Chi Square
Authors: Ksatria Bhuana, Indriati Indriati, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Wabah penyakit yang disebabkan virus corona (2019-nCov) atau biasa disebut COVID-19 merupakan wabah penyakit yang menyebabkan infeksi pada paru-paru. Topik vaksin COVID-19 ini ramai menjadi perbincangan hangat mayoritas masyarakat Indonesia. Salah satu platform media sosial yaitu twitter telah menjadi wadah atau tempat aspirasi masyarakat Indonesia dalam mengutarakan pendapatnya mengenai vaksin COVID-19. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem analisis sentimen untuk menelaah bagaimana polaritas respon masyarakat serta untuk mempermudah proses analisa data. Data yang dianalisis berasal dari opini masyrakat Indonesia di twitter sebanyak 1482 tweet dengan pembagian data latih sejumlah 1185 dana data uji sejumlah 297. Data tersebut kemudian akan dikelompokan berdasarkan 3 kelas, yaitu sentimen negatif, sentiment netral, dan sentimen positif. Sebelum memulai proses analisis sentimen, maka kumpulan data yang digunakan akan dilakukan preprocessing meliputi case folding, cleaning, tokenizing, filtering, dan stemming. Selanjutnya diterapkan seleksi fitur chi square untuk melakukan eliminasi fitur atau term yang tidak penting, kemudian dilanjutkan pembobotan TF-IDF. Setelah dilakukan pembobotan TF-IDF, maka selanjutnya menghitung cosine similarity, dan untuk tahap terakhir yaitu menerapkan pendekatan metode KNN untuk mencari hasil klasifikasi. Hasil evaluasi confusion matrix menghasilkan accuracy dengan nilai 88, 5522%, precission dengan nilai 88, 18%, recall dengan nilai 89, 95%, dan f-measure dengan nilai 89, 05%.
Klasifikasi Review Produk Kecantikan Pada Aplikasi Sociolla Menggunakan Algoritme Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) dengan Pembobotan BM25
Authors: Alfita Nuriza, Indriati Indriati, Nurul Hidayat
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Produk kecantikan telah menjadi salah satu dari sekian banyak hal yang tidak dapat lepas dari kaum wanita karena tuntutan untuk tampil cantik serta menarik. Berbagai produk tersebut menawarkan keunggulan-keunggulan nya, ada banyak produk kecantikan di pasaran, mulai dari perawatan kulit dan kosmetik dari berbagai jenis dan merek. Produk-produk ini memiliki kelebihan, tetapi tidak semua produk memenuhi kebutuhan penggunanya. Hal ini adalah sesuatu yang harus diperhatikan konsumen sebelum membeli. Di sisi lain dengan Jumlah produk kecantikan yang banyak terkait erat dengan pendapat tentang produk tertentu sesuai dengan parameter yang diberikan oleh konsumen seperti kelebihan, kekurangan, kualitas dan parameter lainnya., hal inilah yang digunakan sebagai referensi. Salah satu platform perdagangan elektronik yang menyediakan produk kecantikan adalah Sociolla. Buakan hanya menjual produk kecantikan, pada platform ini juga terdapat ulasan atau review dari konsumen. Dengan membaca semua review tersebut secara lengkap akan menyita banyak waktu, sedangkan jika hanya membaca sedikit, evaluasi yang dihasilkan akan menjadi bias. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dilakukan klasifikasi dari review yang ada yang akan diklasifikasikan ke dalam 2 kelas yaitu kelas positif serta negatif. Dalam penelitian ini penulis menggunakan algoritme Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) dengan BM25 sebagai pembobotan. Data yang dipakai sejumlah 500 data yang terbagi menjadi dua yaitu positif dan negatif. Dari hasil evaluasi pengujian dengan 5-fold cross validation dihasilkan rata-rata nilai akurasi …
Analisis Sentimen Penggunaan Tol Trans Jawa Periode Mudik Lebaran 2019 dengan Metode K-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: Ahmad Fauzan Rahman, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Salah satu fasilitas yang disediakan oleh pemerintah untuk mempercepat waktu tempuh perjalanan adalah jalan tol. Jalan tol dapat dikatakan juga sebagai jalan bebas hambatan yang terhubung dari satu kota ke kota lainnya untuk kendaraan roda empat atau lebih. Pada bulan desember 2018, Tol Trans Jawa resmi menjadi penghubung dua kota besar di Indonesia yaitu Jakarta dan Surabaya. Jalan Tol Trans Jawa yang baru dapat digunakan pada periode mudik lebaran 2019 akan menghasilkan berbagai opini dari penggunanya. Banyak masyarakat di Indonesia memakai media sosial sebagai salah satu media untuk menuangkan opininya tersebut. Dengan demikian penelitian ini berupaya untuk menganalisis opini masyarakat pada media sosial untuk diklasifikasi kedalam dua kelas ialah kelas positif dan negatif. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Information Gain. Proses klasifikasi terdiri dari preprocessing text diantaranya data cleansing, case folding, stop word removal, stemming dan tokenization, pembobotan kata dengan tf-idf, seleksi fitur menggunakan Information Gain serta klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor. Pengujian pada penelitian ini mennggunakan confusion matrix menghasilkan accuracy senilai 85%, precision senilai 85%, recall senilai 100%, serta f-measure senilai 91, 89%.
Analisis Sentimen Pada Ulasan" Lazada" Berbahasa Indonesia Menggunakan Bm25 Dan K-Nearest Neighbor (K-Nn) Dengan Perbaikan Kata Menggunakan Jaro Winkler Distance
Authors: Desy Wulandari, Indriati Indriati, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Belanja online adalah salah satu cara yang saat ini banyak diminati oleh masyarakat, terutama di Indonesia. Dengan belanja online khususnya di toko Lazada, konsumen tidak perlu menyita banyak waktu dan energi. Karena kemudahan teknologi yang saat ini sudah dapat digunakan dalam berbelanja online. Namun untuk mengetahui kualitas dari sebuah produk, konsumen akan melihat ulasan dari barang yang sudah terjual. Oleh karena itu dengan banyaknya konsumen yang menuliskan ulasan banyak data yang terkumpul sehingga dibutuhkan cara untuk dapat memilah sentimen positif atau negatif dengan dilakukannya perbaikan kata karena banyaknya kesalahan penulisan kata yang sering kita jumpai pada sebuah ulasan. Sehingga dibutuhkan perbaikan kata agar konsumen dapat memahami lebih jelas isi dari sebuah ulasan. Dalam penelitian ini peneliti membuat sistem dengan menggunakan metode Jaro Winkler Distance yang digunakan untuk memperbaiki kata kemudian dilakukan perhitungan scoring dengan BM25, serta klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor (KNN). Berdasarkan hasil pengujian mendapatkan nilai accuracy terbaik sebesar 89% dengan nilai F-Measure 88% pada pengujian k-fold ke-2 dengan nilai k= 11. Sehingga penggunaan normalisasi kata pada data latih dan perbaikan kata pada data uji dapat meningkatkan hasil akurasi yang cukup lebih baik dibandingkan tanpa menggunakan perbaikan kata dan tanpa normalisasi data latih.
Klasifikasi Dokumen pada Laporan Kepolisian dengan Menggunakan Metode BM25 dan Improved K-Nearest Neighbor (IKNN)
Authors: Ardhimas Ilham Bagus Pranata, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Document Classification; Machine Learning
Abstract: Kepolisian Negara Republik Indonesia merupakan salah satu penegak hukum yang ada di Negara Kesatuan Republik Indonesia. Salah satu tugas Kepolisian Indonesia adalah memberikan pelayanan kepada masyarakat. Pengaduan tindak kejahatan merupakan salah satu bentuk pelayanan kepada masyarakat yang ditawarkan oleh Kepolisian. Tahapan setelah laporan tindak kejahatan diterima oleh kepolisian adalah diterbitkannya surat untuk proses penyelidikan dan proses penyidikan. Namun dalam kurun waktu satu bulan, kepolisian khususnya Polres Kota Malang mengalami kesulitan untuk mengklasifikasi seluruh laporan kejahatan yang diterima. Oleh sebab itu dibutuhkan sistem yang dapat membantu kepolisian dalam mengklasifikasi laporan kejahatan kedalam tiga kasus kejahatan yang terdiri dari penganiayaan, pencurian dan penipuan. Proses dalam penelitian ini adalah dengan melakukan pre-processing text yang selanjutnya akan dihitung bobot nilai tf, df, idf serta dilanjutkan dengan proses klasifikasi. Dalam penelitian ini klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode BM25 dan Improved K-Nearest Neighbor (IKNN). Dari hasil pengujian dengan k-fold cross validation didapatkan rata-rata nilai tertinggi precision= 0, 953373, recall= 0, 931382, f-measure= 0, 938122 dan accuracy= 0, 956795 pada nilai k= 15.