Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Pengembangan Sistem Informasi Pemantauan Pasien Isolasi Mandiri COVID-19 berbasis Website (Studi Kasus: Ponkesdes Jeru Turen)
Authors: Alvin Naufal Wahid, Indriati Indriati, Achmad Arwan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Health Informatics; Web Development
Abstract: COVID-19 merupakan kependekan dari Corona Virus Disease 2019, sebutan tersebut dicetuskan oleh WHO (World Health Organization). COVID-19 adalah virus temuan baru yang menyerang sistem kekebalan tubuh manusia, sehingga manusia yang terpapar virus tersebut dapat mengalami sakit kronis bahkan kematian. Keganasan virus ini serta penyebarannya yang sangat pesat, menyebabkan pandemi global yang belum berakhir hingga saat ini termasuk di Indonesia. Beberapa penanganan telah dilakukan untuk menangkal virus tersebut, termasuk penemuan vaksin. Namun, masih perlu waktu yang panjang untuk membuat penyebaran virus tersebut benar-benar terhenti. Gejala yang dialami pengidap COVID-19 berbeda-beda, mulai dari yang parah hingga yang tanpa mengalami gejala apapun. Pengidap yang mengalami gejala parah membutuhkan perawatan secara intensif di Rumah Sakit, sementara yang mengalami gejala ringan atau tanpa gejala dapat menjalani isolasi secara mandiri di rumah. Pengembangan Sistem Informasi Pemantauan Pasien Isolasi Mandiri COVID-19 Berbasis Website (Studi Kasus: Ponkesdes Jeru Turen) ini bertujuan untuk mempermudah pemantauan pasien isolasi mandiri COVID-19 agar lebih efektif. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Waterfall, dan menggunakan teknologi PHP, HTML, CSS, MySQL, dan JavaScript serta menggunakan Framework Laravel. Sistem ini telah diuji dengan menggunakan White Box Texting untuk pengujian unit dan integrasi, serta Black Box Testing untuk pengujian validasi yang menghasilkan hasil 100% Passed.
Pengembangan Aplikasi Manajemen Kelayakan Panen Budidaya Ikan Lele berbasis Website (Studi Kasus: Budidaya Lele Bapak Andri)
Authors: Yudha Prasetya Anza, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Manajemen Budidaya ikan lele sangat dibutuhkan sekali dalam pembudidayaan. Namun masih banyak pelaku budidaya yang masih melakukan manajemen secara manual dengan cara mencatat didalam buku laporan budidaya. Cara tersebut tentunya kurang efektif karena kemungkinan terjadinya kesalahan sangat besar dan memakan waktu yang lama untuk pencatatan. Didalam pembudidayaan ikan lele juga terdapat proses manajemen kelayakan panen dengan tujuan untuk memudahkan pelaku budidaya dalam menentukan kelayakan panen berdasarkan kriteria ikan yang sudah ditetapkan. Maka dari itu penulis akan membuat sebuah aplikasi berbasis website untuk memanajemen kelayakan panen budidaya ikan lele agar membantu pelaku budidaya dalam melakukan proses manajemen kelayakan panen. Dalam pembuatan aplikasi ini penulis melakukan observasi dan wawancara terlebih dahulu kepada pelaku budidaya, lalu dilanjutkan dengan proses analisis kebutuhan, perancangan dan implementasi serta pengujian. Setelah melakukan analisis kebutuhan, maka didapat kebutuhan fungsional sebanyak 28 (dua puluh delapan) kebutuhan fungsional. Tahap Perancangan yang dilakukan dimulai perancangan arsitektur, perancangan data, perancangan komponen, perancangan antarmuka dan diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, JavaScript. Tahap pengujian akan dilakukan dengan pendekatan kotak putih (whitebox) dan pendekatan kotak hitam (blackbox). Hasil pengujian menunjukan bahwa semua fungsi yang telah diujikan bernilai atau berstatus valid.
Klasifikasi Ulasan Palsu menggunakan Borderline Over-sampling (BOS) dan Support Vector Machine (SVM)
Authors: Aisyah Awalina, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: Klasifikasi Ulasan Palsu menggunakan Borderline Over-sampling (BOS) dan 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 Klasifikasi Ulasan Palsu menggunakan Borderline Over-sampling (BOS) dan Support Vector Machine (SVM) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 / 4.Artikel Klasifikasi Ulasan Palsu menggunakan Borderline Over-sampling (BOS) dan Support Vector Machine (SVM) Penulis Aisyah Awalina Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra Abdurrachman Bachtiar Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Indriati Indriati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: ulasan palsu, imbalance dataset, SVM, BOS Abstrak Untuk dipublikasikan di …
Analisis Emosional Pelajar terhadap Pembelajaran Daring Dengan Menggunakan Latent Semantic Indexing (LSI) dan N-Gram
Authors: Afif Musyayyidin, Indriati Indriati, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Education
Abstract: Pada era industri 4.0 banyak mempengaruhi aktifitas-aktifitas pada manusia, terutama di kalangan pelajar. Teknologi yang diterapkan dalam dunia Pendidikan adalah pembelajaran secara daring. Pembelajaran daring adalah sebuah metode pembelajaran yang dilakukan dalam media komunikasi baik secara asinkron baik secara teks maupun video. Agar pembelajaran ini semakin efektif dan jauh lebih baik untuk kedepannya, mereka menyediakan wadah untuk memberikan sebuah masukan atau feedback yang berupa kritikan dan saran ke dalam sosial media seperti Youtube, Twitter dan Facebook. Untuk mengetahui apakah pembelajaran daring semakin efektif maka dilakukan analisis emosional pelajar terhadap pembelajaran daring. Pada penelitian ini digunakan metode Latent Semantic Indexing (LSI) dalam mengklasifikasikan emosional pelajar dan ditambah metode N-Gram dalam pemilihan kata. Proses dalam analisis emosional ini meliputi pengumpulan data, text preprocessing yang berguna dalam menghasilkan data bersih, N-gram, pembobotan dengan menggunakan metode term weighting, Single Value Decomposition (SVD), Latent Semantic Indexing, Vektor Support Machine (VSM) yang menghasilkan proses klasifikasi. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data primer yang berasal dari sosial media seperti Youtube, Twitter dan Facebook. Hasil terbaik terjadi saat N-Gram-nya adalah kombinasi atau gabungan. Dari 5 Fold didapatkan rata-rata akurasi 77%, presisi 76%, recall 78% dan f-measure 77%
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Gagal Jantung Kongestif, Penyakit Paru Obstruktif Kronik, Dan Asma Berdasarkan Gejala Utama Sesak Kronik Menggunakan Kombinasi Metode K-Nearest …
Authors: Jeffrey Junior Tedjasulaksana, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Expert Systems; Healthcare
Abstract: Kesehatan merupakan hal yang sangat penting bagi kehidupan semua orang dan jika tidak segera disembuhkan maka dapat mengganggu aktivitas hingga dapat menyebabkan kematian. Menurut beberapa studi, salah satu penyakit yang sering dialami oleh setiap orang adalah penyakit dengan gejala sesak atau kesulitan bernapas. Sesak kronik paling sering disebabkan karena penyakit jantung seperti gagal jantung kongestif atau penyakit respiratorik, asma dan penyakit paru obstruktif kronik (PPOK). Beberapa studi melaporkan bahwa kesesuaian antara diagnosis oleh dokter umum di layanan kesehatan primer dengan diagnosis akhir oleh dokter spesialis hanya mencapai kurang dari 50%. Maka pada penelitian ini dilakukan pembuatan sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit jantung kongestif (CHF), penyakit paru obstruktif kronik (PPOK), dan asma menggunakan kombinasi metode K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi penyakit dengan metode Certainty Factor untuk menentukan tingkat keyakinan dari hasil klasifikasi sebelumnya dengan menggunakan 20 gejala. Data yang digunakan merupakan data pasien Puskesmas Jumpandang Baru Kota Makassar dengan jumlah sebanyak 100 data. Hasil akurasi terbaik pada pengujian variasi nilai K sebesar 100% saat nilai K sebesar 3 dan hasil pengujian perbandingan akurasi saat menggunakan kombinasi metode K-Nearest Neighbor-Certainty Factor dan saat hanya menggunakan metode K-Nearest Neighbor saja menghasilkan nilai akurasi yang sama.
Analisis Sentimen Ulasan Produk Kecantikan Menggunakan Metode BM25 dan Improved K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Chi-Square
Authors: Dewi Syafira, Indriati Indriati, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: The impact of beauty product which makes women interest. With the convenience provided at this time there is a special platform based on the web and mobile phone that is Female Daily. Female Daily is an information media site that contains the content of beauty products about facial care to the body to be given reviews by consumers who have tried or using the product. Review Data can be used as a reference before consumers want to try out beauty products. A lot of reviews resulted makes consumers has difficult to choose the product they want. In this research, it helps consumers to know the review data is entered into positive or negative sentiments. The process in sentiment analysis requires the BM25 method used as a weighted word, Improved K-Nearest Neighbor as a determination in sorting the sentiments and Chi-Square feature selection to reduce the number of words in the classification on the text. The test used is 5-fold cross validation with the best results on k-rank= 15 resulting on the average value of precision= 0.9, recall= 0.8, accuracy= 0.7806 and f-measure= 0.8428. Then, testing used selection of Chi-square features selection based on percentages with k-rank= 15 parameters, the highest percentage value of 40% and 50% with the value of precision= 0.888, recall= 0.8, accuracy= 0.7818 and f-measure= 0.842.
Klasifikasi Severity Bug menggunakan Support Vector Machine dan Oversampling SMOTE-NC
Authors: Titus Christian, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Software Engineering
Abstract: Klasifikasi Severity Bug menggunakan Support Vector Machine dan Oversampling SMOTE-NC | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Klasifikasi Severity Bug menggunakan Support Vector Machine dan Oversampling SMOTE-NC 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 4 No 13 (2020): Publikasi Khusus Tahun 2020 / 4.Artikel Klasifikasi Severity Bug menggunakan Support Vector Machine dan Oversampling SMOTE-NC Penulis Titus Christian Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra Abdurrachman Bachtiar Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Indriati Indriati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: tingkat keparahan bug, bug report, Support Vector Machine, Oversampling, SMOTE-NC Abstrak Untuk dipublikasikan di …
Temu Kembali Informasi Berita Berbahasa Indonesia menggunakan Metode BM25F
Authors: Puteri Aulia Indrasti, Indriati Indriati, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Perkembangan teknologi digital berdampak positif pada media informasi seperti berita. Situs berita daring menjadi sumber informasi yang paling banyak dipercaya dalam melakukan pencarian berita. Keuntungan mencari informasi berita secara daring adalah pengguna dapat melakukan pencarian secara langsung pada kolom pencarian suatu situs berita. Berita daring memiliki struktur atau field seperti judul, isi, serta tag tambahan. Hal tersebut akan menimbulkan permasalahan jika pencarian pengguna banyak sesuai dengan struktur selain judul dan isi berita yang harusnya memiliki porsi kesesuaian lebih banyak. Sistem temu kembali informasi berita berbahasa Indonesia dibutuhkan dalam menyelesaikan masalah ini, tentunya dengan menggunakan metode yang dapat mengatasi masalah dokumen terstruktur. Metode BM25F merupakan metode pemeringkatan yang dapat mempertimbangkan adanya struktur atau field pada sebuah dokumen. Pengujian yang dilakukan pada parameter bebas BM25F mendapatkan hasil terbaik pada boost judul= 5, isi= 1, b c= 0, 75, dan k1= 1, 2. Serta pengujian pemeringkatan BM25F menggunakan precision@ k serta r-precision pada 600 dokumen berita terhadap 12 query diperoleh hasil rata-rata precision@ k terbaik= 0, 95 pada saat k= 5 dan nilai r-precision terbaik= 1.
Temu Kembali Informasi Lintas Bahasa Dokumen Berita Bahasa Indonesia-Inggris menggunakan Metode BM25F
Authors: Lusiyana Adetia Isadi, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Berita ialah sumber informasi yang ditampilkan pada khalayak umum mengenai suatu kejadian dan tersaji dalam berbagai macam bahasa. Umumnya pada suatu website hanya memungkinkan melakukan pencarian dalam satu bahasa saja. Hal ini menyebabkan masalah bagi para pengguna yang ingin lebih cepat menemukan informasi yang lebih luas dalam beberapa bahasa sekaligus. Masalah tersebut dapat diatasi dengan mengembangkan sistem temu kembali informasi lintas bahasa. Sistem tersebut dapat meningkatkan efisiensi waktu karena dapat mengembalikan dokumen dalam dua bahasa hanya dengan memasukkan query dalam satu bahasa saja. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengembangkan sistem tersebut ialah metode BM25F yang dapat mengembalikan dokumen yang relevan serta menangani dokumen terstruktur. Struktur data berita yang digunakan pada pelatihan dan pengujian ialah bagian judul dan isi dari berita. Data yang digunakan ialah 300 dokumen berita bahasa Indonesia dan 300 dokumen berita bahasa Inggris kemudian dilakukan pengujian nilai boost, pengujian query bahasa Indonesia, dan pengujian query bahasa Inggris. Pada pengujian nilai boost, nilai precision@ k tertinggi didapatkan pada saat boost judul bernilai 5 dan boost isi bernilai 1. Nilai tersebut akan digunakan untuk pengujian query. Pengujian query dilakukan dengan menggunakan precision@ k dan mendapatkan nilai tertinggi pada k= 5 yaitu sebesar 0, 98 pada pengujian query bahasa Indonesia yang mengembalikan dokumen bahasa Indonesia dan Inggris.
Klasifikasi Hoaks Berbahasa Inggris menggunakan Boosting Weighted Extreme Learning Machine
Authors: Luthfi Mahendra, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Perkembangan teknologi yang pesat menyebabkan hoaks semakin mudah disebarkan melalui internet terutama untuk berita-berita yang bertema politik. Meskipun terlihat sepele, jika dibiarkan hoaks dapat menyebabkan berbagai macam masalah seperti kerusuhan masyarakat dan pemblokiran situs sosial media. Untuk menanggulangi masalah-masalah yang dapat disebabkan oleh hoaks, penelitian ini mencoba untuk membuat sistem klasifikasi hoaks otomatis berita berbahasa Inggris menggunakan algoritme Boosting Weighted ELM. Algoritme tersebut dipilih karena memiliki hasil akurasi yang tinggi untuk berbagai macam permasalahan klasifikasi dokumen serta memiliki hasil yang baik jika data yang digunakan memiliki jumlah kelas tidak seimbang, sehingga cocok digunakan untuk klasifikasi hoaks yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan berita faktual. Metodologi penelitian dibagi menjadi beberapa tahap yang terdiri dari proses pre-processing, term weighting, normalisasi, pelatihan dan evaluasi algoritme. Data yang digunakan sebesar 180 artikel yang terdiri dari 90 berita hoaks dan berita faktual. Evaluasi dilakukan dengan mengukur nilai F1 (hasil rata-rata harmonis precision dan recall) menggunakan k-fold cross validation, hasil tertinggi yang didapatkan sebesar 0,787.
Asosiasi Tempat Wisata Dengan Kata Kunci Di Malang Raya Dengan Metode Association Rule Mining Menggunakan Algoritme FP-Growth
Authors: Fardan Ainul Yaqiin, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Data Mining; Tourism
Abstract: Indonesia memiliki pertumbuhan tempat wisata yang sangat pesat, khususnya daerah Malang dan sekitarnya. Pesatnya pertumbuhan tempat wisata ini membuat wisatawan bingung memilih tujuan. FP-Growth merupakan algoritme dalam Association Rule mining yang menggunakan frequent pattern dalam pembentukan asosiasi. FP-Growth dapat digunakan dalam pencarian asosiasi tempat wisata dengan kata kunci, di mana asosiasi ini nantinya dapat digunakan oleh wisatawan untuk acuan dalam memilih tujuan juga dapat digunakan oleh pengelola untuk meningkatkan layanannya. Penelitian ini menggunakan data komentar tempat wisata sebagai set transaksi untuk masukan dalam pembentukan asosiasi. Data komentar yang ada kemudian akan disederhanakan berdasarkan kata kunci yang telah didefinisikan sebelumnya. Untuk mengetahui pengaruh dari minimum confidence beserta minimum support terhadap rata-rata nilai lift ratio juga jumlah keseluruhan rule yang dibentuk maka dilakukan pengujian. Dari penelitian ini dapat diambil kesimpulan bahwa algoritme FP-Growth dapat diimplementasikan. Rerata yang didapatkan dari nilai lift ratio dari asosiasi terbentuk adalah 2, 77, yang berarti asosiasi tersebut dianggap bermanfaat. Selain itu hasil dari asosiasi yang didapatkan nantinya bisa digunakan oleh pengelola tempat wisata untuk meningkatkan layanannya.
Sistem Temu Kembali Informasi Pasal-Pasal KUHP Menggunakan Metode Cosine Similarity dan Pembobotan Inverse Book Frequency
Authors: Billy Sabilal, Mochammad Ali Fauzi, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Di Indonesia hukum yang berlaku sesuai dengan Kitab Undang-undang Hukum Pidana (KUHP) yang merupakan hal yang harus dipatuhi sebagai warga negara yang baik atau yang berhubungan dibidangnya, seperti kepolisian, hakim atau orang-orang yang terkait dengan persidangan. Kitab Undang-undang Hukum Pidana merupakan kitab yang tebal, terdapat 569 pasal didalam kitab tersebut tersebut akan menjadi sangat tidak efisien dan praktis apabila harus dibawa dan juga apabila ingin mencari pasal terkait yang harus membuka halaman satu-persatu secara manual. Berdasarkan kondisi tersebut dalam penelitian ini dikembangkan aplikasi menggunakan metode cosine similarity dan pembobotan inverse book frequency. Metode cosine similarity digunakan untuk menghitung kesamaan atau kedekatan dokumen pasal dengan query. Pembobotan inverse book frequency pembobotan term yang mempertimbangkan pendistribusian pada koleksi buku. Nilai setiap istilah diasumsikan memiliki proporsi yang berlawanan dengan jumlah buku yang mengandung istilah tersebut. Kinerja dari sistem ditunjukkan dengan hasil pengujian pada masing-masing variasi 10 query dengan pembagian 3 query 1 kata, 3 query 2 kata, 3 query 3 kata dan 1 query 4 kata yang diujikan, dengan kinerja nilai rata-rata precision 0.5273, recall 1, f. measure 0.6063 sedangkan hasil rata-rata precision@ k terbaik pada peringkat ke tiga sebesar 0.6498.
Query Expansion Pada Line Today Menggunakan Algoritme Ide-Dec-Hi dan Ide-Regular
Authors: Nana Nofiana, Indriati Indriati, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: LINE TODAY adalah situs berita online yang menyediakan artikel berita up to date serta berasal dari sumber berita yang terpercaya. Untuk mempermudah dalam menemukan berita maka dibutuhkan mesin pencarian sehingga berita cepat untuk didapat. Namun pada proses pencarian terkadang query yang diinputkan tidak sesuai dengan hasil artikel berita yang didapatkan. Sehingga perlu dilakukan query expansion untuk membantu dalam mendapatkan artikel berita yang lebih spesifik, query expansion akan melakukan perluasan query yang sebelumnya ambigu menjadi lebih terstruktur. Query expansion diawali dengan tahapan preprocessing, dilanjutkan pembobotan TF. IDF serta cosine similarity hingga perhitungan metode ide-dec-hi dan ide-regular. Berdasarkan implementasi dan pengujian yang dilakukan pada penelitian Query Expansion Pada LINE TODAY Menggunakan Algoritme Ide-Dec-Hi Dan Ide-Regular dengan memanfaatkan 200 data latih serta 25 query yang sesuai dengan dokumen, maka didapatkan hasil untuk metode ide-dec-hi yaitu precision bernilai 0.6622, recall bernilai 0.2314, f-measure bernilai 0.2987, serta akurasi bernilai 0.9506. Sedangkan untuk metode ide-regular didapatkan hasil yaitu precision bernillai 0.6635, recall bernilai 0.0146, f-measure bernilai 0.0279, serta akurasi bernilai 0.9488. Nilai akurasi yang dihasilkan dengan memanfaatkan metode ide-dec-hi cenderung meningkat hingga 0.18% dibandingkan menggunakan metode ide-regular.
Bray-Curtis Distance Untuk Pencarian Resep Kue Tradisional Berdasarkan Ketersediaan Bahan Makanan
Authors: Febriana Ranta Lidya, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Culinary
Abstract: Pada zaman modern seperti saat ini terdapat beberapa permasalahan khususnya tentang pengenalan makanan tradisional yang merupakan salah satu warisan budaya. Kebanyakan masyarakat Indonesia saat ini lebih menyukai masakan modern dari pada makanan tradisional terutama untuk jajanan umum seperti kue. Kurangnya pengenalan kue tradisional terhadap masyarakat saat ini menjadi latar belakang dilakukan penelitian bray-curtis distance untuk pencarian resep kue tradisional berdasarkan ketersediaan bahan makanan. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah resep-resep makanan yang didapatkan dari pengguna twitter menggunakan banyaknya likes dan retweet dan diolah menggunakan menggunakan perhitungan jarak Bray-Curtis Distance, dan juga membandingkan dengan Euclidean Distance, adanya pengaruh Like dan Retweet juga dilihat untuk mengetahui apakah dengan adanya like dan retweet tersebut dapat memberikan hasil pencarian kue tradisional yang lebih bagus. Hasil Perhitungan Bray-Curtis Distance dan Euclidean Distance terhadap MAP menghasilkan nilai MAP untuk Bray-Curtis Distance pada Top-1 adalah sebesar 0, 76 sedangkan untuk Euclidean Distance pada Top-1 memberikan hasil 0, 18. Dalam hal ini dapat dilihat bahwa Bray-Curtis Distance lebih unggul dibandingkan dengan Euclidean Distance, hal ini karena pada Euclidean Distance tersebut terjadi pada kata yang memiliki dimensi tinggi sehingga tidak dapat bekerja dengan baik, karena Euclidean Distance akan berasumsi bahwa adanya idependensi yang tinggi antar vektor koordinat pada vektor.
Pencarian Resep Kue Tradisional berdasarkan Jumlah Likes dan Retweet menggunakan Metode Generalized Vector Space Model
Authors: Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Social Media
Abstract: Kue tradisional adalah salah satu bentuk keanekaragaman Indonesia. Membuat kue tradisional membutuhkan resep sebagai patokan untuk mengolah bahan yang dibutuhkan. Ibu rumah tangga zaman sekarang kurang mengetahui resep dan cara membuat kue tradisional yang kini tenggelam oleh makanan-makanan junk food sehingga merasa malas untuk membuat kue tradisional. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan, dilakukan pencarian resep makanan berupa kue tradisional. Untuk mendapatkan resep yang diinginkan, maka dibutuhkan metode pencarian Generalized Vector Space Model untuk mengetahui relevansi resep yang diinginkan. Resep yang terdapat dalam dokumen training memiliki jumlah likes dan retweet yang mendukung terpilihnya suatu dokumen relevan. Dokumen resep yang digunakan berjumlah 100 data resep dengan 10 jenis kue tradisional. Setelah dilakukan pengujian terhadap 25 dokumen diperoleh nilai Mean Average Preecision terbaik sebesar 0,583 menggunakan metode Generalized Vector Space Model dengan pembobotan likes dan retweet. Hal tersebut membuktikan hasil pencarian mendekati query yang dimasukkan pengguna.
Prediksi Penerimaan Bea Cukai Menggunakan Metode Support Vector Regression (Studi Kasus Di KPPBC Tipe Madya Pabean C Jember)
Authors: Dinda Adilfi Wirahmi, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Regression Analysis
Abstract: Instansi yang bergerak di bidang bea cukai memiliki tugas menghimpun penerimaan negara dalam sektor bea dan cukai. Penerimaan tersebut memegang peranan penting dalam mendukung pembangunan infrastruktur. Untuk mengontrol penerimaan, dibutuhkan prediksi sebagai syarat untuk melakukan perencanaan pembiayaan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) yang baik. Prediksi digunakan sebagai tindakan untuk optimalisasi dan pengontrolan penerimaan. Namun, prediksi sulit dilakukan karena penerimaan tersebut juga mendapat pengaruh dari faktor eksternal yang sulit diprediksi. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan suatu pendekatan yang logis dan dapat dipertanggungjawabkan untuk memprediksi penerimaan. Metode prediksi yang digunakan adalah Support Vector Regression (SVR). Algoritme ini memiliki kinerja kuat dalam melakukan identifikasi terhadap pola dataset time series dan dapat memberikan hasil prediksi yang baik apabila penentuan parameter secara baik karena kinerjanya sangat bergantung pada parameter di dalamnya. Implementasi SVR pada penelitian ini menggunakan kernel RBF dengan nilai variasi parameter yaitu sigma= 0.13, lambda= 3.29, cLR= 0.02, epsilon= 0.00001 dan C= 10, iterasi= 15000 serta menggunaan 4 fitur data menghasilkan MAPE terbaik< 20% sehingga dapat dikategorikan bahwa SVR akurat dalam melakukan prediksi penerimaan bea cukai.
Pencarian Terjemahan Hadits Shahih Muslim menggunakan Metode BM-25
Authors: Bagus Abdan Aziz Fahriansyah, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Text Processing
Abstract: Hadits merupakan rujukan kedua bagi umat muslim terlebih lagi fungsi hadits adalah penjelas dari alquran. Namun beberapa orang awam kesulitan untuk mencari suatu topik pada hadits karena jumlahnya yang ada sangat banyak dan tidak semua orang bisa menghafalnya. Sebenarnya ada buku kertas maupun buku elektronik namun buku tersebut tidak bisa memberikan urutan mana yang paling relevan terlebih dahulu. Dalam ilmu komputer ada sebuah bidang yang mempelajari tentang mengekstrak sebuah kata menjadi sebuah informasi baru yang kita butuhkan atau mengetahui kemiripan suatu frase dengan dokumen tertentu yaitu Text Mining. Penulis ingin menerapkan salah satu teknik text mining yaitu BM-25 dalam pencarian hadits shahih muslim. Dan peneliti ingin mengetahui seberapa tingkat efektifitas algoritme BM-25 dalam menangani permasalahan yang diangkat oleh penulis. Dari penelitian yang menggunakan hadist shahih muslim sebagai data nya penulis melakukan uji coba dengan memasukkan lima kata kunci kemudian membuat variasi nilai variabel k dan b sebagai variabel optimasi ditemukan k optimal pada q 1= 0.75; q 2= 0.5; q 3= 0.75; q 4= 0.75; q 5= 0.5 dan b optimal pada q 1= 0.1. 2; q 2= 1.2; q 3= 1.2; q 4= 1.2; q 5= 1.2 dan pengujuan presisi p@ k yang di dapati nilai presisi rata-rata sebesar p@ 10= 70%, p@ 20= 54%, p@ 30= 42%.
Query Expansion Pada LINE TODAY Dengan Algoritme Extended Rocchio Relevance Feedback
Authors: Chandra Ayu Anindya Putri, Indriati Indriati, Ahmad Afif Supianto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Query Expansion
Abstract: LINE TODAY memberikan akses informasi berupa konten-konten berita up to date. Data pada LINE TODAY dimanfaatkan untuk dapat dilakukan fitur pencarian berita. Teknik Query Expansion akan sangat berguna jika dikombinasikan dengan sistem pencarian, sebab query yang diinputkan pengguna akan dikombinasi dengan query tambahan yang diberikan oleh sistem. Query tambahan akan membuat query yang pengguna hasilkan lebih spesifik. Selain itu, hadirnya feedback pengguna (user judgement/explicit relevance feedback) yang melakukan penilaian pada tiap berita akan meminimalisir query yang ambigu. Proses yang dilakukan diawali dengan teknik preprocessing, yang terdiri dari beberapa tahapan, yaitu cleansing, case folding, tokenization, filtering, hingga stemming. Kemudian dilakukan pembobotan term (term weighting) dan cosine similarity. Setelah itu, proses yang dilakukan ialah perhitungan dengan metode Extended Rocchio Relevance Feedback yang merupakan metode turunan dari Rocchio Relevance Feedback, untuk menghasilkan query tambahan. Hasil yang diperoleh berdasarkan dari implementasi maupun pengujian pada penelitian Query Expansion pada LINE TODAY dengan Algoritme Extended Rocchio Relevance Feedback menghasilkan rata-rata nilai Precision sebesar 0.53308, Recall sebesar 0.81708, F-Measure sebesar 0.59553, dan Akurasi sebesar 0.9574. Nilai akurasi yang didapat dengan metode Extended Rocchio Relevance Feedback berdasar user judgement cenderung meningkat hingga 2% dibandingkan pencarian otomatis dengan metode Rocchio Relevance Feedback.
Interactive image inpainting of large-scale missing region
Authors: Irawati Nurmala Sari, Emiko Horikawa, Weiwei Du
Journal: IEEE Access
Year: 2021
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Image inpainting is a challenging reconstruction of the damaged image in photography, especially for more valued artwork than before. The damages are mostly caused by scratches and worn out, so they cannot be easily fixed physically. Thus, many scientists proposed sophisticated methods for restoring the damaged image into a new one similar to an original image. However, these methods have not solved the problem effectively if the missing region is large. In this paper, we focus on how to restore a large missing region in image inpainting. This algorithm is composed of two steps: structure propagation and color propagation. In structure propagation, we segment a large region (non-homogeneous) into several small regions (homogeneous) based on the salient structure of missing region. Then, we applied a simple pixel-based inpainting method called the Fast Marching Method (FMM) to fill in the missing …
Structure-texture consistent painting completion for artworks
Authors: Irawati Nurmala Sari, Weiwei Du
Journal: Ieee Access
Year: 2023
Topics: Computer Vision; Art Restoration
Abstract: Image completion techniques have made rapid and impressive progress due to advancements in deep learning and traditional patch-based approaches. The surrounding regions of a hole played a crucial role in repairing missing areas during the restoration process. However, large holes could result in suboptimal restoration outcomes due to complex textures causing significant changes in color gradations. As a result, they led to errors such as color discrepancies, blurriness, artifacts, and unnatural colors. Additionally, recent image completion approaches focused mainly on scenery and face images with fewer textures. Given these observations, we present a structure-texture consistent completion approach for filling large holes with detailed textures. Our method focuses on improving image completion in the context of artworks, which are expressions of creativity and often have more diverse structures and …
Image inpainting using clustered planar structure guidance
Authors: Emiko Horikawa, Irawati Nurmala Sari, Weiwei Du
Year: 2021
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: This paper presents an effective method using clustered planar structure guidance for image inpainting. Our method concerns restoring the unknown area by clustering structures of related planes. It is employed to obtain precisely similar structures in the surrounding area of missing regions. The approach of our work contains four essential steps: Planar Guidance, Clustering Structures, Feature Localization, and Patch Matching. According to perspective scenes, we first extract vanishing points (vp1, vp2, and vp3) using RAndom SAmple Consensus (RANSAC) algorithm as planar guidance. Then, we cluster the structure lines of each planar into more categories using the integration between K-means++ and Elbow method. Gaussian filter and Hadamard products blend among structure categories in the feature localization. This feature position propagates the surrounding structure information into unknown areas. For …
Depth map estimation of single-view image using smartphone camera for a 3-dimension image generation in augmented reality
Authors: Jun’Nosuke Takarabe, Irawati Nurmala Sari, Weiwei Du
Year: 2023
Topics: Computer Vision; Augmented Reality
Abstract: Immersive experience exhibits such as augmented reality (AR) are a way to enjoy museums and art galleries because this way not only may update information easily but also does not require physical existence. However, 3-dimension (3D) images of AR are difficult to apply with one image as depth information either is unknown, or is cost and time consuming. This paper designs a depth map estimation method from single-view image by using smartphone camera to generate a 3D image in AR. Some functions are added into AR Depth Lab [7] in a personal computer (PC). Then, the improve AR Depth Lab [7] is installed into the smartphone. The depth map can be obtained by using patch-based depth estimation [8] and saved into the smartphone. The appropriate parameters of the proposal such as patch size, the cropped image size and the appropriate image models are set by experiments.
Image inpainting using orthogonal viewpoints and structure consistency in Manhattan World
Authors: Irawati Nurmala Sari, Yuto Urano, Weiwei Du
Year: 2021
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: This paper proposes a fast and straightforward method for restoring a damaged hole in the Manhattan world, which has three orthogonality with one unknown camera to produce a perspective view that can foreshorten planes of similar structure. There are two essential guidance for image inpainting algorithms: Orthogonal Viewpoints and Structure Consistency. First, due to perspective view, we build orthogonal viewpoints from an image by determining the vanishing points of different planes. Second, we present structure consistency for reconstructing unknown regions of possibly foreshortened planes due to the displacement vector of repeated structures in perspective planes. For image inpainting, PatchMatch [1] algorithm handles matching structures based on two prior-primary guided methods. Our experiment results prove that our approach completes image inpainting in challenging scenes, such as perspective …
Edge-enhanced GAN with vanishing points for image inpainting
Authors: Kei Masaoka, Irawati Nurmala Sari, Weiwei Du
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Generative Adversarial Networks
Abstract: Reconstructing the damaged images with perspective views has an extensive range in the field of image inpainting. However, most existing methods generated inadequately realistic restored images. Accomplishing this problem, we propose an edge-enhanced image generation model considering viewpoints. Our method applies edge map information to guide image generation based on the perspective views of an image using vanishing points detection. Texture synthesis will be presented as post-processing to complete the remaining missing regions. Experiment shows that our approach can generate perspective images with convincing details, such as indoor and outdoor facades.
Image inpainting using automatic structure propagation with auxiliary line construction
Authors: Yuto Urano, Irawati Nurmala Sari, Weiwei Du
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Existing image inpainting methods used traditional and deep learning methods to restore a large missing region in the damaged image. This often leads to color discrepancy and blurriness. Pre-processing of prior line detection by user assistance is usually employed to reduce the blurry of center region by segmenting the large region into more minor. However, it operates manually, which is time-consuming. This paper introduces a technique to generate two-line types: penetrator and interactor in constructing auxiliary lines as guidance. These lines assist structure propagation established automatically, while the remaining small regions are filled by texture propagation. Experiments on large regular masks demonstrate that our proposed approach generates higher-quality results than other methods.
Vanishing points detection with line segments of gaussian sphere
Authors: Kei Masaoka, Irawati Nurmala Sari, Weiwei Du
Year: 2023
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Depth estimation using vanishing points is important in computer vision and has been widely used in various applications such as robotics and autonomous driving. A vanishing point is a point in the image where parallel lines appear to converge to a single point in 3D space. The detection of vanishing points in images plays a crucial role in estimating the depth of a scene. However, the accuracy of vanishing point detection is often affected by noisy or unconverged line segments detected by the line detectors. The problem with using line detectors is that they can produce noisy or unconverged line segments, leading to a decrease in the accuracy of vanishing point detection. Therefore, it is important to develop a method to extract accurate vanishing points from noisy line segments. This paper proposes an algorithm to detect vanishing points by projecting line segments to Gaussian sphere. The proposed method …
High-resolution art painting completion using multi-region laplacian fusion
Authors: Irawati Nurmala Sari, Kei Masaoka, Jun’Nosuke Takarabe, Weiwei Du
Year: 2023
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Image completion has made impressive advancements based on deep learning approaches. However, even with advanced deep learning such as Generative Adversarial Networks (GAN), the restored area is not always optimal due to small-scale texture synthesis in high resolution and inferring missing information about image content from distant contexts, resulting in distorted lines and unnatural colors, especially in art painting completion with complicated structures and textures. Although several precious art paintings have been well-preserved by curators in museums, some frequent damages such as scratches, torn-out areas, and holes are still visible and require challenging physical repairs. Therefore, for practical refinement, some researchers convert them into high-resolution digital paintings to generate crisp brush strokes, textures, shapes, and tones by assuming similarities with the original physical ones …
Artistic Outpainting through Adaptive Image-to-Text and Text-to-Image Generation
Authors: Irawati Nurmala Sari, Ryuto Sugahara, Weiwei Du
Year: 2024
Topics: Generative Models; Computer Vision
Abstract: Artistic heritage often confronts the challenges of degradation, particularly in museum environments where valuable art paintings may exhibit missing regions along their borders. This research addresses the urgent need to restore and revitalize damaged art paintings, utilizing advanced computational methods to harmoniously fill these gaps while preserving the original aesthetic. This paper introduces an innovative approach, employing adaptive Image-to-Text and Text-to-Image Generation for the completion of damaged art paintings, referred to as Artistic Outpainting. Our proposed methodology unfolds in a carefully structured three-step process. Commencing with a pixel-wise network, we employ sophisticated image inpainting techniques to restore art paintings with missing border regions, ensuring a detailed reconstruction that seamlessly integrates additional content. This sets the foundation for subsequent …
Weighted Similarity-Confidence Laplacian Synthesis for High-Resolution Art Painting Completion
Authors: Irawati Nurmala Sari, Weiwei Du
Journal: Applied Sciences
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Artistic image completion assumes a significant role in the preservation and restoration of invaluable art paintings, marking notable advancements through the adoption of deep learning methodologies. Despite progress, challenges persist, particularly in achieving optimal results for high-resolution paintings. The intricacies of complex structures and textures in art paintings pose difficulties for sophisticated approaches like Generative Adversarial Networks (GANs), leading to issues such as small-scale texture synthesis and the inference of missing information, resulting in distortions in lines and unnatural colors. Simultaneously, patch-based image synthesis, augmented with global optimization on the image pyramid, has evolved to enhance structural coherence and details. However, gradient-based synthesis methods face obstacles related to directionality, inconsistency, and the computational burdens associated with solving the Poisson equation in non-integrable gradient fields. This paper introduces a pioneering approach, integrating Weighted Similarity-Confidence Laplacian Synthesis to comprehensively address these challenges and advance the field of artistic image completion. Experimental results affirm the effectiveness of our approach, offering promising outcomes for the preservation and restoration of art paintings with intricate details and irregular missing regions. The integration of weighted Laplacian synthesis and patch-based completion across multi-regions ensures precise and targeted completion, outperforming existing methods. A comparative analysis underscores our method’s superiority in artifact reduction and minimizing …
Named Entity Recognition for Characteristic of Medical Herbs Using Modified HMM Approach
Authors: Lailil Muflikhah, Agung Setiyono, Nurul Hidayat
Journal: Transactions on Machine Learning and Artificial Intelligence
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning; Hidden Markov Models
Abstract: The amount of articles in medicinal herbs is very huge. It is performed with unstructured format so that it takes time to get information as reader’s need. Therefore, this research purposes to recognize the name entity of article from internet in order to increase information retrieval or other analysis data purposes. Named entity recognition is one of the goals of information extraction which is to identify the name and characteristics of the herbs. This paper is propose the modified method of Hidden Marcov Model (HMM) with Viterbi algorithm. In this method, it is enclosed gazetteer list for labeling name and location of data training to construct HMM. The data sets are taken from three web sites including: miliaton, aliweb, and plants. As a result, the performance is achieved at average precision value of 0.93, recall of 0.83 and fmeasure of 0.85.
Progress in graphene synthesis and its application: history, challenge and the future outlook for research and industry
Authors: Kartika A Madurani, Suprapto Suprapto, Nur Izzati Machrita, Setyadi Laksono Bahar, Wihda Illiya, Fredy Kurniawan
Journal: ECS Journal of Solid State Science and Technology
Year: 2020
Topics: Materials Science; Nanotechnology
Abstract: Graphene is a thin layer carbon material that has become a hot topic of research during this decade due to its excellent thermal conductivity, mechanical strength, current density, electron mobility and surface area. These extraordinary properties make graphene to be developed and applied in various fields. On this basis, researchers are interested to find out the methods to produce high quality graphene for industrial use. Various methods have been developed and reported to produce graphene. This paper was designed to summarize the development of graphene synthesis methods and the properties of graphene products that were obtained. The application of graphene in the various fields of environment, energy, biomedical, sensors, bio-sensors, and heat-sink was also summarized in this paper. In addition, the history, challenges, and prospects of graphene production for research and industrial purposes …
Pemberdayaan masyarakat melalui penyuluhan perilaku hidup bersih dan sehat meningkatkan derajat kesehatan masyarakat
Authors: Suprapto Suprapto, Darmi Arda
Journal: Jurnal Pengabdian Kesehatan Komunitas (Journal of Community Health Service)
Year: 2021
Topics: Public Health; Health Education
Abstract: Efforts to improve the health status of the community are very important to achieve a better standard of living. One of the strategies to achieve public health status is to provide understanding, knowledge and awareness of the community to implement a clean and healthy lifestyle starting from oneself, family, school environment and the wider community. This activity aims to increase people's knowledge and understanding to have self-awareness and potential to maintain health through the introduction of Clean and Healthy Living Behavior (PHBS). The implementation method is carried out through: counseling on PHBS practices at the household level, PHBS counseling at the educational institution level, and proper hand washing practices for school students, community empowerment by keeping the environment clean. This activity involved the entire community of Barombong Village, Makassar City. The results of the activity showed that there was an increase in the knowledge and understanding of households and elementary school students about PHBS, and all students have been able to wash their hands properly. ABSTRAK Upaya untuk meningkatkan derajat kesehatan masyarakat menjadi hal yang sangat penting untuk mencapai taraf hidup yang lebih baik. Salah satu strategi untuk mencapai derajat kesehatan masyarakat adalah dengan memberikan pemahaman, pengetahuan dan kesadaran masyarakat untuk menerapkan pola hidup bersih dan sehat yang dimulai dari diri sendiri, keluarga, lingkungan sekolah dan masyarakat luas. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan pemahaman masyarakat untuk memiliki …
Nurse competence in implementing public health care
Authors: Suprapto Suprapto, Trimaya Cahya Mulat, Nur Syamsi Norma Lalla
Journal: International Journal of Public Health Science (IJPHS)
Year: 2021
Topics: Nursing; Healthcare
Abstract: Health development is a way of increasing awareness, willingness and ability to live healthy for everyone so that an optimal degree of public health can be achieved. The purpose of knowing how the relationship between nurse competence and community health care activities. This study employed quantitative approach and correlation analysis. The population was nurses who work at public health center in Makassar City, Indonesia, however there were 118 nurses who meet the criteria in their selection. There were relationships between attitudes, skills, and competencies with the level of implementation of community health services and that there is an interaction between competence and training. The results of the competency analysis obtained an OR value of 6.429, meaning that public health center nurses who have good competence have a chance of 6.429 times to carry out community health care activities optimally. Most dominant with the implementation of public health care is the interaction between competence and training. The competence of nurses need to be improved in order to optimize the implementation of community health services through training, coaching through assigned teams, and collaborating with peers and providing support in the form of policies for rewards and sanctions such as nurse career paths.