Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Optimizing Indonesian Tweet Preprocessing on Halal Domain
Authors: Ekasari Nugraheni, Firhan Imam Haekal, Andria Arisal, Rizal Setya Perdana
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Data Optimization
Abstract: Indonesians' adoption of the halal lifestyle significantly influences the country’s digital landscape, presenting opportunities for data analysis and natural language-based solutions. However, various cases of unstructured and informal Indonesian text pose challenges that standard preprocessing techniques may be inadequate. This study introduces an extended preprocessing method for Indonesian tweets through the module idtext_normalizer, incorporating techniques such as string cleaning, exaggerated letter removal, laughter expression removal, substring separation, duplicate removal based on sequence similarity, and corpus-based filtering. The results demonstrate that these extended preprocessing steps effectively improve the performance of each tested model, and reduce the training time, underscoring the effectiveness of the proposed preprocessing technique in managing unstructured and informal …
PEMANFAATAN BARANG BEKAS SEBAGAI MEDIA TANAMAN DAN BRANDING PADA PRODUK MAKANAN DI KELURAHAN KEMUTERAN
Authors: Hidayat Hidayat, Elly Ismiyah, Ridho Kurniawan, Rizal Perdana, Muhammad Rafif Taqiuddin
Journal: Prosiding Seminar Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat dan Kuliah Kerja Nyata
Year: 2024
Topics: Sustainability; Branding
Abstract: Kelurahan Kemuteran merupakan salah satu kelurahan di kecamatan Gresik, Kabupaten Gresik, Provinsi Jawa Timur. Di Kelurahan Kemuteran, salah satu mata pencaharian utama sebagai pengusaha usaha mikro kecil menengah di wilayah kemuteran yang memiliki potensi yang cukup besar dalam pengembangan usaha, khususnya pengembangan tanaman pangan. Seiring dengan itu, media tempat yang dipakai untuk tanaman yaitu trashbag plastik. Di wilayah Kemuteran ini, masih memakai sistem bank sampah, yang dimana dipilah menjadi beberapa jenis, salah satunya sampah plastik. Adapun potensi yang bisa dimanfaatkan untuk pemanfaatan barang bekas sebagai media tanaman dari sampah plastik yaitu botol bekas dan galon bekas. Dengan ini juga dapat memberikan alternatif untuk mengurangi limbah plastik. Di kelurahan kemuteran juga terdapat beberapa UMKM, dengan berbagai pelaku usaha mikro kecil maupun besar. Apalagi dalam memasarkan sebuah produk ada faktor yang sangat penting, salah satunya yaitu faktor branding, faktor branding pada produk makanan di Kelurahan Kemuteran terbilang unik dan harus selalu berinovasi dalam setiap perkembangan usaha yang dijalankan. Kegiatan pengabdian ini mencakup serangkaian tindakan berkelanjutan untuk mengamati, mengukur, dan meningkatkan penggunaan barang bekas dalam konteks media tanaman dan branding produk makanan. Pengabdian ini juga mengidentifikasi bahwa tujuan utama adalah untuk mengurangi dampak limbah dari barang bekas sambil meningkatkan nilai tambah dalam produk makanan lokal.
Pengembangan Multimodal Convolutional Neural Network untuk Grading Buah Jambu Kristal dengan Dua Perspektif Citra
Authors: Yusrian Asghany, Rizal Setya Perdana, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Indonesia merupakan negara dengan sektor pertanian yang memiliki potensi besar, salah satu produk unggulannya adalah buah-buahan. Terdapat beberapa komoditas buah-buahan di Indonesia yang belum mendapatkan perhatian yang seharusnya, contohnya adalah buah jambu kristal. Upaya peningkatan pemanfaatan jambu kristal dapat dicapai dengan mengoptimalkan proses produksinya. Pengoptimalan ini dapat dicapai dengan menerapkan otomatisasi pada berbagai tahap, dan tahapan grading menjadi salah satu aspek yang sangat menguntungkan. Proses grading dapat diotomatisasi dengan pendekatan computer vision, lebih spesifik Multimodal Convolutional Neural Network (CNN). Pendekatan ini melakukan grading buah jambu kristal dengan masukan citra atas dan citra samping buah. Pendekatan CNN biasa tidak dapat menerima lebih dari satu modalitas sehingga penciri kualitas buah yang diperoleh lebih terbatas dan sangat mungkin untuk tidak mencukupi untuk grading dengan benar. Penelitian dilakukan dengan membangun model Multimodal CNN yang dapat menerima dua macam citra tadi dan menghasilkan prediksi kualitas buah jambu kristal. Model dilatih dengan data pasangan citra atas dan citra samping buah jambu kristal yang sudah melalui pemrosesan awal. Model dengan kinerja terbaik didapatkan dengan penerapan optimizer Adam tanpa scheduler dan learning rate awal sebesar 0.001 pada proses pelatihannya terhadap data yang mendapatkan pemrosesan awal secara lengkap. Model ini mendapatkan nilai akurasi 0.95 dan F1 score 0.95.
Implementasi Chatbot Frequently Asked Question (FAQ) Universitas Brawijaya berbasis Voice Command pada Raspberry Pi 4 dengan Metode Naïve Bayes
Authors: Nicolash Jeremy Onoma Lase, Rizal Setya Perdana, Dahnial Syauqy
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Penelitian ini berfokus pada implementasi chatbot Frequently Asked Question (FAQ) Universitas Brawijaya berbasis voice command pada Raspberry Pi 4 dengan metode Naïve Bayes. Mahasiswa sering menghadapi kesulitan dalam mencari informasi yang dibutuhkan di lingkungan universitas, terutama karena keterbatasan waktu, jumlah staf akademik, dan akses lokasi. Dalam mengatasi masalah tersebut, penelitian ini membangun sebuah chatbot yang menggunakan teknologi Artificial Intelligence (AI) untuk memberikan respons cepat dan efisien terhadap pertanyaan mahasiswa. Penelitian ini memanfaatkan Pytorch sebagai framework untuk membuat model chatbot, dengan data FAQ dari Universitas Brawijaya yang diproses menggunakan Natural Language Processing (NLP) dan metode Naïve Bayes untuk meningkatkan akurasi respons chatbot. Selanjutnya, model chatbot diimplementasikan pada Raspberry Pi 4 dan dilengkapi dengan kemampuan voice command menggunakan PyAudio, SpeechRecognition, dan Google Text-to-Speech. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki nilai Word Error Rate (WER) sebesar 14.26. Selain itu, nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score dari sistem chatbot berbasis perintah suara menggunakan metode Naïve Bayes adalah 0.733, 0.707, 1, dan 0.828 secara berturut-turut.
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: Natural Language Processing; Data Analysis
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 …
Klasifikasi Penyakit berdasarkan Indikator Faktor Risiko dalam Survei Pelayanan Terpadu Penyakit Tidak Menular (PANDU PTM) dengan Algoritma Decision Tree
Authors: Agung Firdaus, Putra Pandu Adikara, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Maraknya penyakit tidak menular (PTM) telah menjadi masalah kesehatan global yang signifikan. PTM berkontribusi tinggi dalam memengaruhi angka kesakitan, angka kematian, serta biaya perawatan kesehatan. Laporan hasil studi Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menunjukkan bahwa PTM bertanggung jawab atas 71% dari seluruh angka kematian di seluruh dunia, dengan 15 juta kematian dini di antara usia 30 hingga 70 tahun. Penyakit-penyakit kronis seperti penyakit kardiovaskular, diabetes, kanker, penyakit pernapasan, terus meningkat diakibatkan oleh faktor gaya hidup masyarakat yang terpengaruh oleh perubahan budaya dari globalisasi serta perubahan lingkungan dan iklim. Faktor-faktor risiko seperti pola makan yang tidak sehat, kurangnya aktivitas fisik, aktivitas merokok, dan konsumsi alkohol yang berlebihan. Dalam upaya penanggulangan, badan-badan kesehatan mencanangkan program …
Analisis Sentimen Dokumen Twitter menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur GU Metric
Authors: Imanuel Juventius Todo Gurning, Putra Pandu Adikara, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Media sosial menjadi salah satu sarana bagi masyarakat modern untuk dapat berdiskusi dan mengemukakan pendapat. Pengguna media sosial Indonesia mencapai 170 juta penduduk pada tahun 2022 menurut hasil riset Wearsosial Hootsuite. Salah satu media sosial yang paling digemari oleh masyarakat Indonesia adalah Twitter, dengan 19, 5 juta pengguna pada akhir 2021 menurut Kementerian Komunikasi dan Informatika. Pada ranah Twitter di Indonesia, penanganan dan vaksinasi COVID–19 oleh Pemerintah Indonesia menjadi salah satu topik perbincangan yang ramai diperdebatkan. Penanganan pandemi menimbulkan pro dan kontra di tengah masyarakat. Dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen masyarakat tersebut digunakan metode klasifikasi Naïve Bayes dengan seleksi fitur GU Metric. Penelitian ini menggunakan data latih berjumlah 400, serta 100 data uji dengan perbandingan seimbang antara kelas positif dan negatif. Proses seleksi fitur diterapkan sebanyak 10 kali putaran, masing–masing sebesar 10% fitur dan meningkat hingga mencapai 100% fitur. Evaluasi kinerja yang diperoleh dengan confusion matrix pada klasifikasi sentimen mendapatkan hasil optimal pada penggunaan fitur sebesar 80%, dengan nilai F1–score sebesar 0, 87, accuracy sebesar 0, 87, precision sebesar 0, 84, dan recall sebesar 0, 89 untuk kelas positif, serta F1–score sebesar 0, 87, accuracy sebesar 0, 87, precision sebesar 0, 9 dan recall sebesar 0, 85 untuk kelas negatif.
COVID-19 Vaccines in Indonesia: A Public Opinion Study Based on Twitter Data Multidimensional Sentiment Analysis
Authors: Irvan Wahyu Nurdian, Dinda Ockta Nooryawati, Ivan Yulfrian, Bianca Pingkan Nevista, Novanto Yudistira, Rizal Setya Perdana
Year: 2022
Topics: Data Analysis; Sentiment Analysis
Abstract: Vaccination is one of several solutions to control the spread of Coronavirus disease (COVID-19). However, it turns out that vaccination is not well received by the community, resulting in public disputes across the country. This study analyzes the relevance of vaccines to several points of view, such as political, economic, and spiritual, which aims to confirm the effectiveness of mass vaccination in reducing the spread of COVID-19. We used the Indo-BERT (Bahasa Indonesia of Bidirectional Encoder Representations from Transformers) method to see public sentiment towards vaccinations. The result of this research is that people’s sentiments tend to be more political, economic, social, and spiritual.
Vision-text time series correlation for visual-to-language story generation
Authors: Rizal Setya Perdana, Yoshiteru Ishida
Journal: IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems
Year: 2021
Topics: Multimodal Learning; Natural Language Processing
Abstract: Automatic generation of textual stories from visual data representation, known as visual storytelling, is a recent advancement in the problem of images-to-text. Instead of using a single image as input, visual storytelling processes a sequential array of images into coherent sentences. A story contains non-visual concepts as well as descriptions of literal object(s). While previous approaches have applied external knowledge, our approach was to regard the non-visual concept as the semantic correlation between visual modality and textual modality. This paper, therefore, presents new features representation based on a canonical correlation analysis between two modalities. Attention mechanism are adopted as the underlying architecture of the image-to-text problem, rather than standard encoder-decoder models. Canonical Correlation Attention Mechanism (CAAM), the proposed end-to-end architecture, extracts time …
Pairwise Cluster Similarity Domain Adaptation for Multimodal Deep Learning Architecture
Authors: Rizal Setya Perdana, Yoshiteru Ishida
Year: 2019
Topics: Deep Learning; Multimodal Learning
Abstract: In this work, we investigate the drawback of direct application from a dataset to the new domain with a different probability distribution, known as domain shifting. The two different probability distribution of datasets is generally known as source domain and target domain. Regularly, when we use large datasets from the open repository (source domain) for the new problem (target domain), we need to bridge for adapting these two domains. Notably, this research focuses on learning setup for the multimodal task which is commonly known as domain adaptation. To minimize the difference between the source and target domain, we employ cluster analysis with a modification of the loss function of a deep neural network. The modification of the loss function is done by combining the cross-entropy with covariance between source and target domains. We propose a method named Pairwise Cluster Similarity Domain …
Sistem Tanya Jawab Closed-Domain terhadap Dokumen Fatwa menggunakan Retrieval Augmented Generation dan Large Language Model
Authors: Firhan Imam Haekal, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Agama Islam menjunjung tinggi kesesuaian antara hukum serta prinsip syariah dengan pengambilan keputusan dan tanggapan seorang Muslim terhadap setiap masalah atau fenomena sosial yang terjadi. Permasalahan dan berbagai fenomena sosial baru seiring berkembangnya teknologi serta peradaban memunculkan kebutuhan fatwa sebagai dasar pengambilan keputusan seorang Muslim dalam menghadapi kedua hal tersebut. Berbagai figur religi serta Majelis Ulama Indonesia (MUI) berupaya memenuhi permintaan ini dengan sejumlah aktivitas dakwah, namun permintaan masif dan berulang dari masyarakat memunculkan risiko penyampaian materi dakwah secara dangkal, inkonsistensi materi terhadap sumber, misinformasi, dan minimnya etika dalam menyampaikan materi. Solusi yang diusulkan dalam penelitian ini berupa rancangan sistem tanya jawab yang menghasilkan jawaban komprehensif berdasarkan dokumen fatwa yang sudah ada. Solusi ini dapat diwujudkan menggunakan rangka kerja Retrieval Augmented Generation (RAG) yang terdiri dari Large Language Model (LLM) sebagai generator, yaitu penghasil jawaban, serta retriever sebagai pencari dokumen sumber dari jawaban. Untuk memastikan sistem dapat membentuk jawaban dengan kemiripan yang tinggi terhadap dokumen fatwa, penelitian ini juga membandingkan metode pencarian untuk information retrieval seperti cosine similarity dan Maximum Inner Product Search (MIPS). Hasil pengujian terhadap komponen retriever menunjukkan bahwa metode pencarian cosine similarity dan MIPS mencapai nilai kinerja terbaik pada setiap metrik pada jumlah K …
Multi-task Learning for Named Entity Recognition and Intent Classification in Natural Language Understanding Applications
Authors: Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence
Year: 2025
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Background: Understanding human language is a part of the research in Natural Language Processing (NLP) known as Natural Language Understanding (NLU). It becomes a crucial part of some NLP applications such as chatbots, that interpret the user intent and important entities. NLU systems depend on intent classification and named entity recognition (NER) which is crucial for understanding the user input to extract meaningful information. Not only important in chatbots, NLU also provides a pivotal function in other applications for efficient and precise text understanding. Objective: The aim of this study is to introduce multitask learning techniques to improve the application's performance on NLU tasks, especially intent classification and NER in specific domains. Methods: To achieve the language understanding capability, a strategy is to combine the intent classification and entity recognition tasks by using a shared model based on the shared representation and task dependencies. This approach is known as multitask learning and leverages the collaborative interaction between these related tasks to enhance performance. The proposed learning architecture is designed to be adaptable to various NLU-based applications, but in this work are discussed use cases in chatbots. Results: The results show the effectiveness of the proposed approach by following several experiments, both from intent classification and named entity recognitions. The multitask learning capabilities highlight the potential of multi-task learning in chatbot systems for close domains. The optimal hyperparameters consist of a warm-up step of 60, an early stopping probability …
Feature Selection for Hypertension Risk Prediction Using XGBoost on Single Nucleotide Polymorphism Data
Authors: Lailil Muflikhah, Tirana Noor Fatyanosa, Nashi Widodo, Rizal Setya Perdana, Hana Ratnawati
Journal: Healthcare Informatics Research
Year: 2025
Topics: Machine Learning; Genomics
Abstract: Objectives Hypertension, commonly known as high blood pressure, is a prevalent and serious condition affecting a significant portion of the adult population globally. It is a chronic medical issue that, if left unaddressed, can lead to severe health complications, including kidney problems, heart disease, and stroke. This study aims to develop a feature selection model using the XGBoost algorithm to identify specific single nucleotide polymorphisms (SNPs) as biomarkers for detecting hypertension risk. Methods We propose using the high dimensionality of genetic variations (ie, SNPs) to build a classifier model for prediction. In this study, SNPs were used as markers for hypertension in patients. We utilized the OpenSNP dataset, which includes 19,697 SNPs from 2,052 samples. Extreme gradient boosting (XGBoost) is an ensemble machine learning method employed here for feature selection, which incrementally adjusts weights in a series of steps. Results The experimental results identified 292 SNPs that exhibited high performance, with an F1-score of 98.55%, precision of 98.73%, recall of 98.38%, and overall accuracy of 98%. This study provides compelling evidence that the XGBoost feature selection method outperforms other representative feature selection methods, such as genetic algorithms, analysis of variance, chi-square, and principal component analysis, in predicting hypertension risk, demonstrating its effectiveness. Conclusions We developed a model for predicting hypertension using the SNPs dataset. The high dimensionality of SNP data was effectively managed to identify significant features as biomarkers using the XGBoost feature …
Feature Extraction with Information Extraction for Embedding Feature in Twitter Sentiment Analysis
Authors: Mohammad Faris Azhar, Rizal Setya Perdana, Dian Eka Ratnawati
Year: 2025
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Sentiment analysis on social media like Twitter is an NLP process that analyzes sentiment based on unstructured text information. NLP incorporates word-level Information Extraction (IE) as an extra feature and as a regular feature. Previous sentiment analysis always removed unnecessary words like stop-words and the embedding process was always word by word. Textual removal cannot be performed conventionally because IE requires every word and symbol inside of text for optimal performance. research before rarely use IE inside the embedding. This research proposes using IE as a feature extraction method for embedding to represent text numerically. This research also compares the proposed feature extraction method with base-line feature extraction methods commonly used in previous studies. Experiments for this research were conducted on the sentiment140 dataset and were evaluated with accuracy …
Implementasi OCR Menggunakan Asprise dan Metode LSTM untuk Pengkategorian Item pada Setruk Belanja
Authors: Muhammad Jibril Averroes, Dian Eka Ratnawati, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Implementasi OCR Menggunakan Asprise dan Metode LSTM untuk Pengkategorian Item pada Setruk Belanja | 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 Implementasi OCR Menggunakan Asprise dan Metode LSTM untuk Pengkategorian Item pada Setruk Belanja 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 / 4.Artikel Implementasi OCR Menggunakan Asprise dan Metode LSTM untuk Pengkategorian Item pada Setruk Belanja Penulis Muhammad Jibril Averroes Universitas Brawijaya Dian Eka Ratnawati Rizal Setya Perdana Kata Kunci: Optical Character Recognition (OCR), OCR, Asprise, Long Short-Term Memory (LSTM), LSTM, setruk belanja, klasifikasi otomatis Abstrak Naskah ini akan diterbitkan di JUST-SI Referensi …
Analisis Sentimen Produk Hijab Pada E-Commerce Tokopedia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan IndoBERT Embedding
Authors: Ghina Tri Fadilah, Lailil Muflikhah, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah membawa perubahan signifikan dalam dunia perdagangan, termasuk dalam platform e-commerce seperti Tokopedia. Salah satu sektor yang berkembang pesat adalah industri fesyen muslim, dengan produk hijab sebagai salah satu kategori yang paling diminati. Ulasan produk di platform e-commerce memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan pembelian konsumen. Oleh karena itu, analisis sentimen terhadap ulasan produk hijab di Tokopedia menjadi penting untuk membantu penjual meningkatkan kualitas produk dan layanan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji model analisis sentimen menggunakan kombinasi IndoBERT embedding dan algoritma Support Vector Machine (SVM). IndoBERT digunakan untuk menghasilkan representasi teks yang mendalam berdasarkan konteks bahasa Indonesia, sementara SVM berfungsi sebagai algoritma klasifikasi untuk memprediksi sentimen ulasan. Untuk meningkatkan efisiensi komputasi, penelitian ini menggunakan metode ekstraksi embedding dengan menjumlahkan dua layer terakhir dari representasi model IndoBERT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi IndoBERT dan SVM memberikan performa yang baik dalam analisis sentimen. Kernel Linear mencapai akurasi tertinggi sebesar 92%. Kernel RBF memperlihatkan stabilitas tinggi dengan akurasi konsisten sebesar 89%, dan kernel Polynomial mencapai akurasi terbaik sebesar 90%. Penelitian ini menegaskan pentingnya pemilihan parameter yang tepat, seperti kernel, nilai C, dan class weight, untuk memaksimalkan performa model …
Penyaringan Informasi Sensitif pada Sistem Chatbot Berbasis Retrieval Augmented Generation dengan Metode Named Entity Recognition
Authors: Kesid Dewa Wicaksana, Rizal Setya Perdana, Tirana Noor Fatyanosa
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) telah berkembang sebagai pendekatan inovatif dalam chatbot dengan menggabungkan Large Language Models (LLMs) dan sumber pengetahuan eksternal. Namun, tantangan besar muncul terkait kebocoran informasi sensitif, khususnya dalam aplikasi yang membutuhkan perlindungan privasi. Penelitian ini mengembangkan chatbot berbasis RAG dengan penyaringan informasi sensitif menggunakan Named Entity Recognition (NER). Model DistilBERT yang telah di-fine-tune untuk tugas NER pada dataset sintetis, diimplementasikan untuk mengenali entitas sensitif seperti nama, alamat, dan nomor identitas. Proses penelitian mencakup pengembangan pipeline RAG, integrasi model NER, serta evaluasi kinerja dengan metrik precision, recall, dan f-measure. Hasil menunjukkan performa tinggi dari model fine-tuned DistilBERT, dengan precision 0,965, recall 0,965, dan f …
Pengembangan Sistem Penghitungan Penumpang Otomatis dalam Kondisi Wajah Penumpang yang Dikaburkan Menggunakan Algoritma YOLOv8 dan ByteTrack
Authors: Hanif Ulunnuha Hidayat, Rizal Setya Perdana, Ari Kusyanti
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Pada era modern, penghitungan penumpang secara otomatis menjadi kebutuhan penting, terutama pada sektor transportasi umum, untuk meningkatkan efisiensi operasional sekaligus menjaga privasi individu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem penghitungan penumpang otomatis berbasis algoritma YOLOv8 dan ByteTrack yang dilengkapi dengan teknik anonimisasi wajah melalui pengaburan untuk melindungi privasi. Permasalahan yang dikaji meliputi tantangan dalam deteksi yang akurat dan pelacakan objek pada kondisi lingkungan yang kompleks, seperti kepadatan penumpang dan wajah yang dikaburkan. Metode penelitian ini melibatkan pemrosesan dataset video penumpang menggunakan YOLOv8 untuk deteksi objek dan ByteTrack untuk pelacakan. Hasil evaluasi sistem penghitungan penumpang menggunakan kombinasi algoritma ByteTrack dan YOLOv8 pada dataset dengan wajah yang dikaburkan menunjukkan kinerja dengan nilai MOTA sebesar 0,820 dan MOTP sebesar 0,103. Meskipun terdapat sedikit penurunan MOTA sebesar 0,015 dibandingkan dengan dataset tanpa pengaburan wajah, secara keseluruhan sistem tetap mampu melacak objek dengan akurasi yang sebanding. Selain itu, metrik recall dan F1-score untuk penghitungan objek juga mengalami penurunan yang tidak signifikan, yaitu masing-masing menjadi 0,925 dan 0,958. Namun, metrik precision tetap tidak mengalami perubahan pada nilai 1,000, yang menunjukkan bahwa sistem masih mampu menghitung objek dengan performa yang sama baik seperti pada dataset wajah yang tidak dikaburkan.
Anak Baik: A Low-Cost Approach to Curate Indonesian Ethical and Unethical Instructions
Authors: Sulthan Abiyyu Hakim, Rizal Setya Perdana, Tirana Noor Fatyanosa
Year: 2025
Topics: Ethical AI; Natural Language Processing
Abstract: This study explores the ethical challenges faced by Indonesian Large Language Models (LLMs), particularly focusing on their ability to distinguish between ethical and unethical instructions. As LLMs become increasingly integrated into sensitive applications, ensuring their ethical operation is crucial. A key contribution of this study is the introduction of the Anak Baik dataset, a resource designed to enhance the ethical reasoning capabilities of Indonesian LLMs. The phrase “Anak Baik”, meaning “Good Boy”, symbolizes the ideal of ethical behavior, as a well-behaved child refrains from engaging in harmful actions. The dataset comprises instruction-response pairs in Indonesian, crafted for Supervised Fine-Tuning (SFT) tasks. It includes examples of both ethical and unethical responses to guide models in learning to generate responses that uphold moral standards. Leveraging Low-Rank Adaptation (LoRA) on models such as Komodo and Cendol shows a significant improvement in ethical decision-making processes. This enhanced performance is quantitatively validated through substantial increases in BLEU and ROUGE scores, indicating a stronger alignment with socially responsible behavior.
Analisis Kinerja Augmented Reality HyperText Markup Language (ARHTML) Melalui Pemanfaatan Web Graphics Library dan OpenGl Shading Language untuk Pengembangan 3D
Authors: Multohadi Hamzaturrazak, Abdul Jabbar, Rizal Setya Perdana, Aryo Pinandito
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Augmented Reality; Web Graphics
Abstract: Di era digital ini, teknologi mengalami kemajuan pesat, termasuk penggunaan augmented reality yang semakin populer. Perpaduan elemen virtual dan dunia nyata oleh augmented reality menciptakan interaksi pengguna yang berkesan dan dinamis. Munculnya alat-alat ini mempermudah pengintegrasian augmented reality ke dalam aplikasi web. Dengan memanfaatkan mentahan shader mentah dari WebGL dan GLSL, tujuan penelitian ini adalah untuk menyelidiki dan membangun lingkungan augmented reality berbasis web melalui library Three.js. WebGL berfungsi sebagai standar otoritatif untuk rendering grafis 3D dalam antarmuka berbasis web, sedangkan GLSL berfungsi sebagai bahasa skrip yang bertanggung jawab untuk mengatur presentasi visual yang dihasilkan oleh WebGL. Three.js berfungsi sebagai perangkat JavaScript yang dirancang untuk membuat grafik 3D interaktif berbasis web. Dalam studi ini, eksplorasi shader mentah dari WebGL dan GLSL dilakukan untuk menganalisis pengalaman web augmented reality. Shader yang diimplementasikan digabungkan dengan Three.js dan AR.js untuk membangun atmosfer augmented reality yang menawan. Selanjutnya dilakukan perbandingan antara hasil penggunaan GLSL dan WebGL dalam konteks augmented reality di web. Analisis menunjukkan bahwa GLSL mengungguli WebGL dalam skenario augmented reality berbasis web. Shader GLSL memberikan kinerja yang lebih baik untuk menampilkan objek virtual di augmented reality. Abstract In this digital era, technology has changed rapidly advancements, including the usage of augmented reality, which has become …
Deteksi Objek Pada Framework Yolov5 Dengan Penanganan Kesilauan Cahaya Menggunakan Gabungan Arsitektur U-Net Dan Inpaint
Authors: Firman Afrialdy, Rizal Setya Perdana, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Deteksi Objek Pada Framework Yolov5 Dengan Penanganan Kesilauan Cahaya Menggunakan Gabungan Arsitektur U-Net Dan Inpaint | 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 Deteksi Objek Pada Framework Yolov5 Dengan Penanganan Kesilauan Cahaya Menggunakan Gabungan Arsitektur U-Net Dan Inpaint 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 / 4.Artikel Deteksi Objek Pada Framework Yolov5 Dengan Penanganan Kesilauan Cahaya Menggunakan Gabungan Arsitektur U-Net Dan Inpaint Penulis Firman Afrialdy Universitas Brawijaya Rizal Setya Perdana Candra Dewi Kata Kunci: deteksi objek, segmentasi objek, deep learning, yolov5, inpaint Abstrak Naskah ini akan diterbitkan di JTIIK. Referensi Bazzi, A., …
Pembangkitan Respons pada Model Seq2seq Chatbot Berbahasa Indonesia dengan Multimodal Learning (Intensi dan Entitas)
Authors: Mohammad Nafi'Baliyamalkan, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Multimodal Learning
Abstract: Helpdesk TIK UB adalah layanan helpdesk daring untuk membantu menyelesaikan permasalahan mengenai teknologi informasi di Universitas Brawijaya (UB). Helpdesk TIK UB dapat digunakan oleh seluruh civitas academica Universitas Brawijaya. Pelayanan Helpdesk TIK UB tersedia selama hari dan jam kerja, sehingga permasalahan yang mendesak di luar jam kerja tidak langsung dilayani. Salah satu bentuk teknologi yang dapat menyelesaikan permasalahan tersebut adalah penerapan chatbot pada Helpdesk TIK UB. Salah satu model chatbot adalah Sequence to Sequence (Seq2seq) Model yang dikembangkan oleh Sutskever, Vinyals, dan Le pada tahun 2014. Permasalahan yang ditemukan dari Seq2seq Model adalah model ini lebih berfokus pada generasi kata serta kurang memperhitungkan maksud dan konteks dari pengguna (Mustapha et al., 2008; Vinyals and Le, 2015; Dudy, Bedrick and Webber, 2021). Penelitian ini berupaya untuk mengatasi masalah tersebut dengan menambahkan modalitas intensi dan entitas serta menerapkan multimodal learning menggunakan Seq2seq Modality Translation Model. Hasil dari penelitian ini adalah penggunaan multimodal learning dengan modalitas intensi dan entitas membuat BLEU Score yang dihasilkan model menurun. Namun, kombinasi multimodal yang tepat justru dapat membuat model menangkap konteks kalimat lebih tepat sehingga dapat menghasilkan keluaran yang lebih baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa multimodal learning dengan modalitas intensi dan entitas dapat diterapkan pada pembangkitan respons model Seq2seq chatbot berbahasa Indonesia.
Klasifikasi Kerusakan Permukaan Jalan Menggunakan Model MobileNetV3-Small
Authors: M Aziz Maulana, Budi Darma Setiawan, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Klasifikasi kerusakan permukaan jalan dari gambar dan video yang diambil menggunakan perangkat terbatas telah menjadi kebutuhan penting dalam pemeliharaan infrastruktur jalan. Tantangan utama dalam pengembangan metode ini adalah keterbatasan sumber daya dan memori pada perangkat terbatas. Pada penelitian ini diusulkan penggunaan model MobileNetV3-Small untuk klasifikasi kerusakan permukaan jalan. Model ini dirancang untuk efisiensi dan kinerja tinggi pada perangkat dengan sumber daya terbatas. MobileNetV3-Small menggunakan arsitektur ringan yang memungkinkan pengurangan kompleksitas komputasi tanpa mengorbankan akurasi. Model ini dilatih menggunakan dataset yang berisi berbagai jenis kerusakan jalan seperti retak, lubang, dan permukaan bergelombang, dengan teknik augmentasi data untuk meningkatkan generalisasi model. Evaluasi kinerja dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MobileNetV3-Small mampu mengklasifikasikan kerusakan permukaan jalan dengan akurasi yang tinggi dan komputasi yang efisien. Sistem ini menunjukkan ketahanan yang baik dalam deteksi dan klasifikasi.
Kombinasi Hasil Inferensi Algoritma YOLOv8 dan Faster R-CNN dalam Isnpeksi Kualitas Underbody Mobil (Studi Kasus Pada Perusahaan Otomotif Indonesia)
Authors: Nelson Alfons Abilo, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Kombinasi Hasil Inferensi Algoritma YOLOv8 dan Faster R-CNN dalam Isnpeksi Kualitas Underbody Mobil (Studi Kasus Pada Perusahaan Otomotif Indonesia) | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Kombinasi Hasil Inferensi Algoritma YOLOv8 dan Faster R-CNN dalam Isnpeksi Kualitas Underbody Mobil (Studi Kasus Pada Perusahaan Otomotif Indonesia) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 / 4.Artikel Kombinasi Hasil Inferensi Algoritma YOLOv8 dan Faster R-CNN dalam Isnpeksi Kualitas Underbody Mobil (Studi Kasus Pada Perusahaan Otomotif Indonesia) Penulis Nelson Alfons Abilo - Indriati Rizal Setya Perdana Kata Kunci: computer vision, inspeksi visual, weighted boxes fusion, YOLOv8, Faster R-CNN …
Implementasi Multimodal Convolutional Neural Network dan Extreme Gradient Boosting untuk Grading Buah Jambu Kristal Skala Industri
Authors: Stragel Alandia Sinaga
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Buah jambu kristal merupakan salah satu komoditas buah-buahan yang populer dibudidayakan oleh sektor pertanian di Indonesia. Jambu kristal mem-iliki kandungan gizi atau nutrisi yang berlimpah sehingga buah ini dinilai sangat baik untuk dimanfaatkan dan perlu ditingkatkan kualitas produksinya oleh para petani di Indonesia. Upaya peningkatan pemanfaatan jambu kristal dapat di-capai dengan mengoptimalkan proses produksinya. Pengoptimalan ini dapat dicapai dengan menerapkan otomatisasi pada salah satu proses budidaya yaitu tahapan grading kualitas buah. Tahapan grading yang biasa dilakukan oleh petani dapat diotomatisasi dengan pendekatan computer vision menggunakan algoritma pemrosesan gambar yang multimodal, lebih spesifiknya multimodal Convolutional Neural Network dan Extreme Gradient Boosting. Metode ini akan membuat proses grading otomatis dengan mempelajari masukan data berupa citra buah jambu dari perspektif samping. Percobaan penggabungan dua mo-dalitas algoritma pembelajaran mesin menjadi multimodal CNN dan XGBoost berbasis XGBoost ini merupakan usaha untuk menangani konteks grading buah agar menjadi lebih luas dan lengkap dalam menghasilkan prediksi kualitas buah jambu kristal. Model CNN dilatih dengan data citra samping buah, Model XGBoost dilatih dengan data luas permukaan buah, dan model Multimodal di-latih menggunakan hasil dari prediksi kedua model sebelumnya untuk menemukan pola pada data yang ada. Model dengan kinerja terbaik adalah model multimodal berbasis XGBoost dengan penerapan jenis booster yaitu Gra-dient Boost Tree …
Deteksi Kategori Aspek pada Ulasan Restoran dengan Menggunakan Multilabel Logistic Regression
Authors: Gilbert Samuel Nicholas Silaban, Putra Pandu Adikara, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Deteksi Kategori Aspek pada Ulasan Restoran dengan Menggunakan Multilabel Logistic Regression | 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 Deteksi Kategori Aspek pada Ulasan Restoran dengan Menggunakan Multilabel Logistic Regression 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 / 4.Artikel Deteksi Kategori Aspek pada Ulasan Restoran dengan Menggunakan Multilabel Logistic Regression Penulis Gilbert Samuel Nicholas Silaban Universitas Brawijaya Putra Pandu Adikara Universitas Brawijaya Rizal Setya Perdana Universitas Brawijaya Kata Kunci: Restoran, Multi-label Classification, Logistic Regression, Binary Relevance Abstrak Jurnal ini akan dipublikasikan pada Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu …
Deteksi Kategori Aspek pada Ulasan Restoran dengan Metode Support Vector Machine
Authors: Andriko Fajar Prakoso, Putra Pandu Adikara, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Pada kehidupan saat ini kecanggihan pasar menyebabkan ketatnya persaingan antar sektor usaha yang ada, salah satunya restoran. Pengujung yang ingin mengunjungi suatu restoran akan mempertimbangkan restoran yang akan dikunjunginya dengan cara melihat dari ulasan yang diberikan oleh pengunjung sebelumnya, baik itu positif maupun negatif terkait pengalaman selama mengunjungi restoran tersebut. Pada ulasan restoran dapat mencakup banyak aspek yang berbeda. Deteksi kategori aspek dapat dilakukan untuk mengekstraksi aspek dalam ulasan. Data penelitian ini merupakan data ulasan restoran dari SemEval-2016 yang berjumlah 2000 data. Untuk menemukan aspek-aspek yang terdapat pada ulasan restoran tersebut, dilakukan text preprocessing dan pembobotan kata, selanjutnya menggunakan strategi one-againts-all pada proses klasifikasi aspek dengan metode Support Vector …
Penerapan Arsitektur BERT2BERT pada Model Respon Dialog Chatbot Berbahasa Indonesia dengan Dataset Berukuran Terbatas
Authors: Femi Novia Lina, Rizal Setya Perdana, Tirana Noor Fatyanosa
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Efisiensi yang ditawarkan menjadikan chatbot sebagai salah satu solusi yang populer untuk beragam permasalahan. Misalnya, dalam konteks layanan akademik, chatbot dapat berperan menghemat sumber daya yang diperlukan dalam menyediakan jawaban pertanyaan yang bersifat rutin, tetapi masih sulit diterapkan karena kurangnya data. Arsitektur yang populer dalam tugas text generation diantaranya encoder-decoder dan decoder-only. Menggunakan arsitektur encoder-decoder, BERT2BERT memanfaatkan BERT pre-trained model yang digunakan untuk inisialisasi komponen encoder dan decoder (Rothe et al., 2020). Arsitektur ini telah digunakan dalam penelitian untuk membangun conversational model berbahasa Arab dan merupakan solusi yang baik untuk permasalahan kurangnya dataset (Naous et al., 2021). Penelitian ini mencoba menggunakan arsitektur BERT2BERT untuk membangun model …
Prediction of On-time Student Graduation with Deep Learning Method.
Authors: Nathanael Victor Darenoh, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Rizal Setya Perdana
Journal: Journal of ICT Research & Applications
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Educational Data Mining
Abstract: Universities have an important role in providing quality education to their students so they can build a foundation for their future. However, a problem that often arises is that the process experienced will be different for each individual. Therefore, it is necessary to apply on-time graduation predictions for students with academic attributes in the hope that educational institutions can better understand student conditions and maximize on-time student graduation. In this study, a deep learning method was implemented to help predict on-time graduation for students at the Faculty of Computer Science, University of Brawijaya. Based on the test results and hyperparameter tuning using Optuna, the best hyperparameter configuration for the deep learning method consisted of number of layer combinations= 4; first-layer nodes= 118; first dropout= 0.3393; second-layer nodes= 83; second dropout= 0.0349; third-layer nodes= 88; third dropout= 0.0491; fourth-layer nodes= 65; fourth dropout= 0.4169; number of epochs= 244; learning rate= 0.0710; and optimizer= SGD. Thus, an accuracy rate of 86.61% was achieved for the two classes of the test data set, ie, on-time graduation and not on-time graduation.
ANALISIS KINERJA AUGMENTED REALITY HYPERTEXT MARKUP LANGUAGE DENGAN PEMANFAATAN WEB GRAPHICS LIBRARY DAN OPENGL SHADING LANGUAGE UNTUK PENGEMBANGAN 3D
Authors: Multohadi Hamzaturrazak, Abdul Jabbar, Rizal Setya Perdana, Aryo Pinandito
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2023
Topics: Augmented Reality; Web Graphics
Abstract: Di era digital ini, teknologi mengalami kemajuan pesat, termasuk penggunaan augmented reality yang semakin populer. Perpaduan elemen virtual dan dunia nyata oleh augmented reality menciptakan interaksi pengguna yang berkesan dan dinamis. Munculnya alat-alat ini mempermudah pengintegrasian augmented reality ke dalam aplikasi web. Dengan memanfaatkan mentahan shader mentah dari WebGL dan GLSL, tujuan penelitian ini adalah untuk menyelidiki dan membangun lingkungan augmented reality berbasis web melalui library Three. js. WebGL berfungsi sebagai standar otoritatif untuk rendering grafis 3D dalam antarmuka berbasis web, sedangkan GLSL berfungsi sebagai bahasa skrip yang bertanggung jawab untuk mengatur presentasi visual yang dihasilkan oleh WebGL. Three. js berfungsi sebagai perangkat JavaScript yang dirancang untuk membuat grafik 3D interaktif berbasis web. Dalam studi ini, eksplorasi shader mentah dari WebGL dan GLSL dilakukan untuk menganalisis pengalaman web augmented reality. Shader yang diimplementasikan digabungkan dengan Three. js dan AR. js untuk membangun atmosfer augmented reality yang menawan. Selanjutnya dilakukan perbandingan antara hasil penggunaan GLSL dan WebGL dalam konteks augmented reality di web. Analisis menunjukkan bahwa GLSL mengungguli WebGL dalam skenario augmented reality berbasis web. Shader GLSL memberikan kinerja yang lebih baik untuk menampilkan objek virtual di augmented reality.
Implementation of Domain Adaptation for Keyword Determination of Scientific Articles Based on Multilabel BERT
Authors: Sulthan Rafif, Rizal Setya Perdana
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Keywords that are not properly determined make scientific articles unreachable by readers. The process of determining keywords done manually can cause errors and can waste time. To automate the determination of keywords can be done by using classification. Different word arrangements in a sentence can change the context of the sentence. Also, two or more words can have the same meaning. Both factors can affect the performance of the classification model. The speed of the classification process depends on the number of words in the input data. On the other hand, the larger the dataset used to build the model, the better the performance of the classification model. Therefore, this study applies the concept of domain adaptation to the BERT Model which is an implementation of context-based classification. The evaluation results show an accuracy value of 92%, precision of 92%, recall of 92%, error of 8 …
Analisis Sentimen berbasis Aspek pada Ulasan Pembelian Laptop di E-Commerce menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Authors: Farid Syauqi Nirwan, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Analisis Sentimen berbasis Aspek pada Ulasan Pembelian Laptop di E-Commerce menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) | 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 Analisis Sentimen berbasis Aspek pada Ulasan Pembelian Laptop di E-Commerce menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023 / 4.Artikel Analisis Sentimen berbasis Aspek pada Ulasan Pembelian Laptop di E-Commerce menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Penulis Farid Syauqi Nirwan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra Abdurrachman Bachtiar Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Rizal Setya Perdana Fakultas Ilmu Komputer, Universitas …