Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Implementasi untuk Prediksi Jumlah Kedatangan Wisatawan Domestik Pulau Bali menggunakan Algoritme Performance Improved Holt winters
Authors: Nabila Arief, Mochammad Tanzil Furqon, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Time Series Analysis; Algorithm Optimization
Abstract: Datanganya wisatawan kedalam suatu Daerah Tujuan Wisata (DTW) dapat memberikan kemakmuran dan kesejahteraan bagi penduduk setempat. Karena itu pariwisata merupakan sektor yang diandalkan oleh pemerintah di Indonesia untuk menghasilkan devisa negara. Menurut World Travel and Tourism Council (WTTC) pada tahun 2004, sektor pariwisata dapat meningkatkan pendapatan daerah karena sektor pariwisata bersifat Quick Yielding Industry (cepat menghasilkan). Namun jumlah kedatangan wisatawan tidak dapat dipastikan, untuk itu dilakukan prediksi kedatangan wisatawan. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode Performance Improved Holt Winters sehingga dapat diperolehnya informasi mengenai prediksi jumlah kedatangan wisatawan domestik ke Pulau Bali. Performance Improved Holt winters digunakan untuk prediksi wisatawan ke Pulau Bali karena metode yang cocok untuk memprediksi pola data yang musiman. Performance Improved Holt winters menggunakan perhitungan yang melibatkan trend dan musiman yang didasari oleh persamaan smoothing yang terdiri dari persamaan smoothing level (keseluruhan), persamaan smoothing trend dan persamaan smoothing seasonal (musiman) dengan menggunakan data jumlah kedatangan wisatawan domestik ke Pulau Bali dengan kurun waktu Januari 2004-Desember 2018 yang diperoleh dari bali. bps. go. id, website resmi BPS (Badan Pusat Statistika) Bali. Berdasarkan dari pengujian yang dilakukan pada penelitian ini, didapat nilai parameter Î±(alfa) sebesar 0, 03; Î² (beta) sebesar 0,003; Î³ (gamma) sebesar 0, 04, nilai error menggunakan MAPE …
Full Issue
Authors: Sulhan Sulhan, Sri Wahyuni, Ni Komang Riski Juniarti, I Gede Margunayasa, Nyoman Kusmariyatni, Ni Pt Diah Sawitri Pratiwi, Md Putra, Gst Ngurah Sastra Agustika, Gusti Nyoman Reniasih, Ahmad Tohir, Ikha Nur Jannah, Misla Misla, Mawardi Mawardi, Pinkan Amita Tri Prasasti, Candra Dewi, Made Swadayaningsih
Year: 2020
Topics: General
Abstract: This study aims to develop a product in the form of Assessment of Innovation Learning Based on the Industrial Revolution 4.0 for Elementary School Teachers. Assessment or assessment is a process to obtain information in any form that can be used for the basis of decision making about students and teachers, both regarding curriculum, learning programs, and school climate and school policy policies. Development refers to the 4D Thiagarajan model. The development procedure uses development steps, namely: a) the information gathering stage, b) the planning stage, c) the development stage, d) the validation and trial stages.(2) Assessment of Innovation Learning Based on the Industrial Revolution 4.0. Elementary school teachers have fulfilled the criteria 86.67% stated in the very feasible criteria of the linguist validator, 88.89% stated in the very feasible criteria of the material expert validator, 87.06% stated in the very feasible criteria of the design expert validator, 84.29% stated in the very feasible criteria from the teacher validator.
Hybrid of Wavelet Feature Extraction and LVQ Neural Network to Recognize Patchouli Variety using Leaf Images
Authors: Candra Dewi
Year: 2020
Topics: Neural Networks; Feature Extraction
Abstract: Patchouli consist of some varieties that have different patchouli alcohol (PA). This variety can be recognized by experts who dabbling with patchouli plants through observation of shape and texture of the leaf. This study introduced a new method to identify patchouli varieties by utilizing leaf images. The wavelet feature extraction was used to obtain leaf texture characteristics. The varieties then are identified by using Learning Vector Quantization (LVQ) Neural Network algorithm. The results of testing on 40 leaf image data showed the value of recognition accuracy of patchouli varieties reached 83, 33%. This result is obtained by wavelet parameters namely doubechies level 3, doubechies coefficient 3, and LVQ parameters, namely learning rate 0.1 learning rate reduction constant 0.2. These results can be said to be quite good considering that the patchouli leaf tested have almost similar shape and color.
Optimasi Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Jumlah Produksi SAGA Leather Fashion Menggunakan Metode Algoritme Genetika
Authors: Aditya Chandra Nurhakim, Budi Darma Setiawan, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Fuzzy Logic; Genetic Algorithms
Abstract: Dompet berbahan dasar kulit (leather) merupakan suatu barang yang memiliki peminat yang banyak saat ini, tetapi dikarenakan proses pembuatan handmade dan harga bahan baku semakin mahal, sehingga membuat dompet dan barang-barang berbahan dasar kulit lainnya memiliki nilai harga yang lebih tinggi, yang membuat para produsen mengalami penurunan pesanan. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu upaya untuk mengoptimalkan sisa bahan baku yang digunakan dengan cara memprediksi jumlah barang yang akan diproduksi pada bulan berikutnya. Metode prediksi yang digunakan dalam menyelesaikan masalah dalam memprediksi jumlah produksi yaitu fuzzy time series, yang kemudian dioptimasi menggunakan metode algoritme genetika. Dari hasil penelitian tersebut, diharapkan hasil prediksi dapat membantu produsen dalam mengoptimalkan sisa bahan baku dalam proses produksi. Pada penelitian ini, individu terbaik dari algoritme genetika pada produk dompet menghasilkan nilai RMSE (Root Mean Square Error) sebesar 5.24611658 dengan tingkat akurasi 96.44%, dimana nilai RMSE tersebut lebih kecil dibandingkan dengan pengujian tanpa dioptimasi yang menghasilkan nilai RMSE sebesar 7.20507068 dengan tingkat akurasi 95.06%.
MENINGKATKAN KEMAMPUAN VOCATIONAL PENYANDANG MENTAL RETARDATION DI’KAMPUNG IDIOT’DESA SIDOHARJO, KECAMATAN JAMBON, KABUPATEN PONOROGO MELALUI BUDIDAYA KROTO
Authors: CANDRA DEWI
Journal: Adimas: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Year: 2019
Topics: Vocational Training; Social Work
Abstract: Lately a lot of people's attention focused on the empowerment of people who have both physical and psychological limitations. Attention is nothing but to help him in adjustments to face his life both in terms of communication, social relationships and to meet the needs of his life. The adaptive ability of people with metal retardation that they are trying to empower is their ability in vocational skills. This vocational skill is his ability in getting a job as a stock of his life. Developing vocational skills is not easy to require special ways in learning.
Implementasi Metode Learning Vector Quantization Untuk Klasifikasi Penyakit Demam
Authors: Nurhidayati Desiani, Lailil Muflikhah, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Demam adalah gejala awal dari berbagai penyakit yang pernah dialami oleh hampir semua orang. Beberapa penyakit diantaranya adalah demam tifoid, demam malaria dan demam berdarah. Ketiga penyakit ini memiliki gejala awal yang mirip. Kemiripan gejala dari masing-masing penyakit sering menimbulkan kesulitan dalam mendapatkan anamnese (diagnosa sementara) sehingga pasien mendapatkan penanganan awal yang kurang tepat dan semakin memperburuk kondisi pasien. Untuk mengatasi hal tersebut dibutuhkan suatu sistem yang dapat mempermudah dalam mengidentifikasi penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien. Pada penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization yang merupakan sebuah metode klasifikasi. Sistem bekerja dengan tahapan pelatihan dan pengujian yang akan menghasilkan kelas berupa kelas demam tifoid, demam malaria dan demam berdarah. Parameter yang digunakan adalah 15 parameter gejala dari penyakit demam. Hasil rata-rata akurasi terbaik yaitu 100% dengan menggunakan perbandingan data uji dan data latih sebesar 10: 90, laju pembelajaran 0, 1, konstanta pengurang laju pembelajaran 0, 1, laju pembelajaran minimum 10-5, dan jumlah iterasi maksimum 10.
PENCAPAIAN TEORI APOS MELALUI PENDEKATAN SIKLUS ACE UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIKA SISWA KELAS IX-6 SMP NEGERI 2 SINGARAJA
Authors: Candra Dewi
Year: 2019
Topics: Education; Pedagogy
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) peningkatan kemampuan pemahaman konsep matematika siswa melalui implementasi Teori APOS dengan Pendekatan Siklus ACE dan (2) tanggapan siswa terhadap implementasi Teori APOS dengan Pendekatan Siklus ACE. Jenis penelitian ini adalah penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan dalam tiga siklus. Subjek penelitian ini adalah siswa kelas IX-6 SMP Negeri 2 Singaraja sebanyak 29 orang siswa pada semester ganjil Tahun Ajaran 2019/2020. Data pemahaman konsep siswa dikumpulkan menggunakan tes kemampuan pemahaman konsep dan tanggapan siswa dikumpulkan menggunakan angket. Data yang telah terkumpul selanjutnya dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemahaman konsep siswa mengalami peningkatan rata-rata nilai dari 42,06 pada refleksi awal terus meningkat dari siklus ke siklus menjadi 80,06 pada siklus III, ketuntasan belajar siswa juga mengalami peningkatan dari 5,9% pada refleksi awal terus meningkat dari siklus ke siklus menjadi 79,31% pada siklus III dan rata-rata skor tanggapan siswa telah berada dalam kategori positif. Peningkatan optimal pada siklus III terjadi karena guru lebih menekankan pada: (1) pertanyaan pancingan untuk memudahkan siswa menyelesaikan permasalahan pada LKS, (2) memberikan kesempatan lebih banyak kepada siswa untuk menyampaikan pendapat, (3) pemberian bimbingan dan motivasi kepada siswa.
Penentuan Model Lajur pada Self-Driving Car menggunakan Hough Transform dan Kuantisasi Warna K-Means
Authors: Pupung Adi Prasetyo, Randy Cahya Wihandika, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: Teknologi terus berkembang hingga memungkinkan kegiatan sehari-hari manusia dapat dilakukan oleh kecerdasan buatan. Penelitian pada kecerdasan buatan terus berkompetisi untuk menghasilkan penemuan-penemuan yang dapat meringankan beban kerja masyarakat. Saat ini, piranti kecerdasan buatan sudah dapat ditemui di berbagai lingkungan, salah satunya adalah self-driving car. Topik ini cukup diminati oleh para peneliti saat ini karena pembagian fungsionalitasnya yang cukup beragam. Fungsionalitas yang paling sering diperbincangkan yakni dalam perencanaan model lajur navigasi pada self-driving car. Model lajur yang merupakan arah navigasi dari self-driving car seharusnya dapat ditentukan secara visual berdasarkan markah jalan, yang juga merupakan arah navigasi dari kendaraan publik. Oleh karenanya, penelitian ini akan mencoba menentukan model lajur secara visual menggunakan metode pengolahan citra. Dengan hanya menggunakan pengolahan citra, tingkat presisi yang dihasilkan dapat mencapai nilai rata-rata 88, 45% pada berbagai kondisi jalan. Oleh karenanya, disimpulkan bahwa pengolahan citra dapat digunakan untuk menentukan model lajur pada self-driving car.
Classification of Alzheimer's disease using the Convolutional Neural Network (CNN) with transfer learning and weighted loss
Authors: Muhammad Wildan Oktavian, Novanto Yudistira, Achmad Ridok
Journal: arXiv preprint arXiv:2207.01584
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Transfer Learning
Abstract: Alzheimer's disease is a progressive neurodegenerative disorder that gradually deprives the patient of cognitive function and can end in death. With the advancement of technology today, it is possible to detect Alzheimer's disease through Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. So that MRI is the technique most often used for the diagnosis and analysis of the progress of Alzheimer's disease. With this technology, image recognition in the early diagnosis of Alzheimer's disease can be achieved automatically using machine learning. Although machine learning has many advantages, currently the use of deep learning is more widely applied because it has stronger learning capabilities and is more suitable for solving image recognition problems. However, there are still several challenges that must be faced to implement deep learning, such as the need for large datasets, requiring large computing resources, and requiring careful parameter setting to prevent overfitting or underfitting. In responding to the challenge of classifying Alzheimer's disease using deep learning, this study propose the Convolutional Neural Network (CNN) method with the Residual Network 18 Layer (ResNet-18) architecture. To overcome the need for a large and balanced dataset, transfer learning from ImageNet is used and weighting the loss function values so that each class has the same weight. And also in this study conducted an experiment by changing the network activation function to a mish activation function to increase accuracy. From the results of the tests that have been carried out, the accuracy of the model is 88.3 % using transfer learning, weighted loss and …
Analisis Sentimen Opini Masyarakat terhadap Pelayanan Rumah Sakit Umum Daerah menggunakan Metode Support Vector Machine dan Term Frequency-Inverse Document Frequency
Authors: Jasico Da Comoro Aruan, Bayu Rahayudi, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2072
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Rumah Sakit Umum Daerah adalah institusi pelayanan Kesehatan yang dimiliki oleh pemerintah daerah. Pelayanan yang di berikan rumah sakit di tuntut untuk selalu melakukan perubahan, agar pelayanan itu dapat sesuai dengan harapan dan kebutuhan masyarakat. RSUD sebagai salah satu instansi yang mempunyai fungsi memberikan pelayanan Kesehatan tentunya harus sesuai dengan standar yang telah ditentukan. Perihal meningkatkan mutu pelayanan rumah sakit, pemerintah sebagai aktor utama yang berperan secara langsung baik untuk bertanggung jawab maupun merencanakan, mengatur, menyelenggarakan, membina, dan mengawasi peyelenggaraan peningkatan mutu kesehatan dalam hal ini melalui beberapa produk kebijakan publiknya telah secara tegas membahas serta mengatur segala sesuatu yang berkenaan dalam rangka pencapaian hal tersebut. Berdasarkan tentang keperluan RSUD dalam menilai sentiment masyarakat sebagai poin penting dalam proses akreditasi RSUD, maka diperlukan untuk melakukan analisis sentiment opini masyrakat terhadap terhadap RSUD. Untuk melakukan analisis sentiment metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine dan pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency. Pengujian menggunakan Cross Validation dengan data latih sebanyak 132 dan data uji sebanyak 33 menghasilkan nilai akurasi sebesar 88% didapatkan juga recall sebesar 87, 5%, precision sebesar 90% dan f-measure sebesar 87, 5%. Nilai tersebut didapat pada saat menggunakan parameter C= 1 dan Itermax= 1000.
A hybrid feature selection on AIRS method for identifying breast cancer diseases
Authors: Achmad Ridok, Nashi Widodo, Wayan Firdaus Mahmudy, Muhaimin Rifa’i
Journal: International Journal of Electrical and Computer Engineering
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Feature Selection
Abstract: Breast cancer may cause a death due to the late diagnosis. A cheap and accurate tool for early detection of this disease is essential to prevent fatal incidence. In general, the cheap and less invasive method to diagnose the disease could be done by biopsy using fine needle aspirates from breast tissue. However, rapid and accurate identification of the cancer cell pattern from the cell biopsy is still challenging task. This diagnostic tool can be developed using machine learning as a classification problem. The performance of the classifier depends on the interrelationship between sample sizes, some features, and classifier complexity. Thus, the removal of some irrelevant features may increase classification accuracy. In this study, a new hybrid feature selection fast correlation based feature (FCBF) and information gain (IG) was used to select features on identifying breast cancer using AIRS algorithm. The results of 10 …
Comprehensive mixed-based data augmentation for detection of rice leaf disease in the wild
Authors: Ahmad Luthfi Azmi Haikal, Novanto Yudistira, Achmad Ridok
Journal: Crop Protection
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Data Augmentation
Abstract: Rice (Oryza sativa L.) is one type of cultivated plant that has the ability to adapt to various conditions and is a main ingredient of food in many countries, especially in Asia, including Indonesia. Although rice can adapt to different environments, it's still susceptible to leaf diseases like brown spot, hispa, and blast. With current technological developments, machine learning is rapidly improving the efficiency of human work in various fields. Computer vision is one of the machine learning methods that is shown to be effective in performing image classification. The application of computer vision, especially through the Convolutional Neural Network (CNN) model, promises to be an effective solution. However, challenges arise in the wild rice plant dataset, where photographs are taken directly from rice fields. To overcome this, data augmentation techniques become important. Data augmentation not only overcomes …
Hepatitis detection using random forest based on SVM-RFE (recursive feature elimination) feature selection and SMOTE
Authors: Rifky Yunus Krisnabayu, Achmad Ridok, Agung Setia Budi
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Feature Selection
Abstract: Hepatitis is a dangerous disease because it is a contagious disease and it is not easy to diagnose the disease early. Due to the difficulty of making an early diagnosis, the disease has the potential to become even more severe and increase the mortality rate. Therefore, it is necessary to develop predictive methods that can be used for the early detection of this disease. In this study, a hepatitis prediction method was developed using a random forest (RF) algorithm combined with feature selection using SVM-RFE (recursive feature elimination). Then, because the dataset used does not have a balanced distribution between classes, which is only 20% for the minority class, SMOTE (synthetic minority oversampling technique) is used to deal with this problem. To determine the best parameters in the model, Grid-Search is used as the tuning hyper-parameters. The classifier built with this approach produces 0.879 …
FC-SVM: DNA binding Proteins prediction with Average Blocks (AB) descriptors using SVM with FC feature Selection
Authors: Achmad Ridok, Nashi Widodo, Wayan Firdaus Mahmudy, Muhaimin Rifai
Year: 2019
Topics: Bioinformatics; Machine Learning
Abstract: DNA binding proteins have important functions and roles in various biological processes, namely regulation of transcription, DNA replication, DNA packaging, DNA repairs, and DNA rearrangement. More than 135,000 atomic-level biomolecular structures from experimental results have been stored in the Protein Data Bank (PDB) database. Therefore, we need computational methods that can predict quickly and accurately the existence of DNA binding proteins. This research proposes a new method FC-SVM that combine Support Vector Machine (SVM) with F-score (FC) feature selection method to identify DNA binding protein using average block (AB) descriptor that was extracted from position specific scoring matrix (PSSM). Evaluation of the proposed method with 10 cross validations in three datasets of PDB186, PDB594 and PDB1075 shows the results of the performance 0.66, 0.72 and 0.75 resoectively.
Analisis Sentimen Data Tweets terhadap Penanganan Covid-19 di Indonesia menggunakan Metode Naive Bayes dan Pemilihan Kata Bersentimen menggunakan Lexicon Based
Authors: Abdul Azis Adjie Sumanjaya, Indriati Indriati, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Twitter merupakan platform media sosial yang sangat populer di era milenial saat ini. Twitter banyak digunakan sebagai sarana untuk mengutarakan pendapat maupun kritik mengenai isu-isu yang sedang hangat dibicarakan. Pada awal bulan juli pemerintah telah melakukan upaya penanganan COVID-19 di Indonesia dengan menetapkan kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) Darurat. Kebijakan seperti itu sangat perlu dilakukan mengingat penyebaran virus COVID-19 masih tinggi, terutama di kota-kota besar. Namun disisi lain, pembatasan aktivitas sebagai bagian dari kebijakan tersebut memiliki dampak yang begitu besar bagi masyarakat, apalagi ditambah dilakukannya perpanjangan kebijakan tersebut yang membuat masyarakat jenuh karena merasa kesulitan untuk melakukan aktivitas. Untuk itu penelitian kali dilakukan analisis sentimen untuk melihat kecenderungan sentimen masyarakat selama berjalannya kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) Darurat di Indonesia dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes serta penambahan fitur Lexicon Based. Pemberian fitur Lexicon Based bertujuan untuk menyaring kata-kata bersentimen, sehingga pemrosesan data menjadi lebih cepat. Berdasarkan hasil pengujian yang didapatkan, melalui pembagian cross validation dengan pengujian confusion matrix didapatkan akurasi sebesar 0, 75, precision 0, 76, recall 0, 76, dan f-measure 0, 75. Penggunaan fitur stopword memberikan pengaruh pada hasil klasifikasi, karena penggunaan fitur stopword dapat menghilangkan sebagian term hasil dari fitur Lexicon Based yang …
Pengaruh Word Affect Intensities Terhadap Deteksi Ulasan Palsu
Authors: Raga Saputra Heri Istanto, Fitra A Bachtiar, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Sentiment Analysis
Abstract: Transaksi jual beli elektronik melalui internet terus berkembang dan menjadi populer, begitu pula dengan jumlah ulasan dari pelanggan yang meningkat pesat. Dengan banyaknya pemberi ulasan, terdapat kemungkinan seseorang menulis ulasan palsu yang disebut fake review untuk mempromosikan produk atau menjatuhkan produk kompetitor. Sangat penting untuk dapat mendeteksi ulasan palsu sehingga ulasan yang digunakan pelanggan sebagai pertimbangan untuk memilih produk atau jasa merupakan ulasan yang andal. Studi sebelumnya hanya menggunakan fitur sentimen yang terbatas pada objektivitas dan polaritas untuk melakukan deteksi ulasan palsu. Sedangkan studi yang lebih baru menunjukan adanya leksikon kosa kata berbasis emosi yang diberi nama word affect intensities yang terbukti mampu mengukur sentimen dengan lebih baik pada kalimat. Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui apakah word affect intensities dapat menjadi faktor yang mempengaruhi hasil deteksi ulasan palsu. Penelitian dilakukan dengan memunculkan dua fitur baru berlandaskan word affect intensities berupa fitur kelompok emosi positif dan fitur kelompok emosi negatif. Fitur tersebut kemudian dikombinasikan dengan fitur pada penelitian sebelumnya dan dievaluasi menggunakan beberapa algoritme klasifikasi. Hasil penelitian menunjukan word affect intensities dapat menjadi faktor yang mempengaruh peningkatan akurasi deteksi ulasan palsu sebesar 2.1%.
Identifikasi Gagal Ginjal Kronis Dengan Mengimplementasikan Metode Support Vector Machine Beserta K-Nearest Neighbour (SVM-KNN)
Authors: Alvin Tarisa Akbar, Novanto Yudistira, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Medical Diagnosis
Abstract: Ginjal merupakan bagian vital bagi manusia karena berfungsi untuk menyaring atau membersihkan cairan yang kita minum agar dapat dikonsumsi oleh tumbuh secara normal. Gagal ginjal adalah situasi dimana ginjal mengalami penurunan funsionalnya secara terus-menerus yang mana dapat mengakibatkan ketidakmampuan ginjal untuk berfungsi untuk semestinya. Untuk membantu pasien yang terjangkit penyakit gagal ginjal kronis hal yang terlebih dahulu dilakukan adalah mengindentifikasi penyakit tersebut. Indentifikasi gagal ginjal kronis dengan menggunakan dataset yang dibuat oleh L. Jerlin Rubini dkk. sudah dilakukan dengan berbagai metode klasifikasi, contohnya adalah implementasi metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbour (KNN). Salah satu kelemahan dari SVM adalah bila data terlalu dekat dengan hyperplane adanya potensi untuk salah mengklasifikasi. Lalu salah satu kelemahan dari KNN adalah berpotensi mengalami penuruan akurasi bila nilai k terlalu tinggi atau terlalu rendah yang mana masing-masing mengakibatkan banyaknya noise data atau terlalu kecil data yang digunakan sebagai pembanding. Untuk penelitian ini, kami mengimplementasikan penggabungan metode SVM dengan KNN yang dikenal dengan SVM-KNN yang menggunakan optimasi Simplified Sequential Minimal Optimization (Simplified SMO). Metode ini mencoba untuk menutupi kelemahan dari SVM dan KNN. Penelitian ini melakukan percobaan pada beberapa nilai parameter yang digunakan untuk mendapatkan akurasi pada metode klasifikasi SVM-KNN terbaik. Parameter yang diuji adalah cost …
Drug Resistant Prediction Based on Plasmodium Falciparum DNA-Barcoding using Bidirectional Long Short Term Memory Method
Authors: Lailil Muflikhah, Nashi Widodo, Novanto Yudistira, Achmad Ridok
Journal: International Journal of Advanced Computer Science and Applications
Year: 2023
Topics: Bioinformatics; Deep Learning
Abstract: Malaria disease mostly affects children and causes death every year. Multiple factors of the disease due to failure in treatment, including anti-malaria drug resistance. The resistance is caused by a decrease in the efficacy of the drug against Plasmodium parasites. Therefore, we proposed a computational approach using deep learning methods to predict anti-malarial drug resistance based on genetic variants of the Plasmodium falciparum through DNA barcoding. The DNA Barcode, organism identification from Plasmodium, is employed as data set for predicting the anti-malaria drug resistance. As a univariate amino acid sequence, it is transformed to numerical value data for building classifier model. It is constructed into a classifier model for prediction using Bidirectional Long Term-Short Memory (Bi-LSTM). This algorithm is extended from LSTM by two directions. In the first stage, the sequence is encoded into numerical data as input data for the method using sigmoid activation loss function. Then binary cross entropy is addressed to define the class, resistance or sensitivity. The final stage is applied by tuning hyper-parameter using Adaptive Moment Estimation optimizer to get the best performance. The experimental results show that Bi-LSTM as the proposed method achieves high performance for resistance prediction including precision, recall, and f1-score.
Peringkasan Teks Otomatis menggunakan Metode Latent Semantic Analysis pada Artikel Berita Ekonomi berbahasa Indonesia
Authors: Manat Hendry Fernando Sianturi, Achmad Ridok, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Teks artikel berita merupakan dokumen yang memuat berbagai macam informasi yang memiliki ragam topik salah satunya ekonomi. Teks artikel berita umumnya terdiri atas banyak paragraf sehingga dibutuhkan sebuah sistem untuk mengekstrak informasi untuk menyajikan ide-ide pokok atau informasi-informasi penting dari sebuah artikel berita kepada pembaca. Peringkasan dokumen secara otomatis merupakan solusi untuk membantu mendapatkan intisari dari dokumen. Pada penelitian ini memaparkan peringkasan artikel berita ekonomi berbahasa Indonesia menggunakan metode Latent Semantic Analysis yang menggunakan pendekatan aljabar linear singular value decomposition (SVD) dengan membentuk matriks representasi dari asosiasi term yang merupakan kata-kata pada dokumen yang berhubungan erat dari proses perhitungan TF-IDF. Pengujian penelitian ini memperoleh nilai rata-rata precission, recall, f-measure dan akurasi pada nilai compression rate sebesar 10% secara berurutan adalah 0.791667, 0.148054, 0.242747 dan 0.90152, pada nilai compression rate sebesar 30% secara berurutan adalah 0.475, 0.171828, 0.2264444 dan 0.787366 dan pada nilai compression rate sebesar 50% secara berurutan adalah 0.357857, 0.268677, 0.293111, 0.628009. Pada evaluasi pengujian yang dilakukan menghasilkan precison dan akurasi terbaik pada saat compression rate 10% dengan nilai 0.7416 dan akurasi 0.909853. Sedangkan untuk recall, dan f-measure terbaik dihasilkan pada saat compression rate 50% dengan nilai 0.25201 dan 0.284788.
Segmentasi Citra Makanan pada Tray Box menggunakan Metode Otsu Thresholding dengan Ruang Warna
Authors: Griselda Anjeli Sirait, Novanto Yudistira, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Makanan menjadi salah satu kebutuhan pokok yang diperlukan oleh manusia untuk memenuhi proses kebutuhan berkembang dan bertumbuh. Penyajian makanan dapat ditempatkan dalam wadah seperti piring, mangkuk, ataupun kotak bekal. Tray box merupakan jenis kotak bekal makanan yang terdiri dari 4 kompartemen. Nasi, lauk, sayur masing-masing diletakkan pada setiap kompartemen agar tidak saling bercampur dan dapat memperhatikan takaran nilai gizi pada makanan tersebut. Alternatif untuk mengetahui kandungan gizi dalam makanan adalah teknologi pengolahan citra digital yaitu dengan melakukan segmentasi citra sebagai langkah yang pertama. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah 31 citra tray box (penuh) yang terdiri dari 124 citra kompartemen. Metode Otsu Thresholding digunakan sebagai metode segmentasi citra makanan pada tray box dengan ruang warna. Tiap channel HSV dipilih sebagi ekstraksi fitur warna untuk proses segmentasi citra kompartemen, rata-rata HSV dan RGB digunakan untuk proses segmentasi citra penuh. Diperoleh hasil akurasi IoU untuk segmentasi citra kompartemen pada masing-masing channel HSV sebesar 0, 6058237; 0, 9006499 dan 0, 7726735. Hasil akurasi IoU dan error MSE untuk segmentasi citra penuh pada rata-rata HSV sebesar 0, 3069244 dan 0, 8644671, sedangkan rata-rata RGB sebesar 0, 2761036 dan 0, 0267637. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut, metode Otsu Thresholding dengan ruang warna memiliki akurasi yang baik dan memberikan tingkatan kesalahan yang kecil.
Prediksi Harga Saham Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)(Studi Kasus: Saham PT Bank Rakyat Indonesia)
Authors: Yunita Dwi Lestari, Edy Santoso, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Financial Analysis
Abstract: Saham ialah tanda dari kepemilikan atau kepesertaan suatu badan atau perorangan. Keuntungan dari pembelian saham didapatkan dari perolehan dividen dan capital gain. Adanya perdagangan saham di pasar sekunder, membuat naik turunnya harga saham sehingga terjadi adanya capital gain. Seseorang yang menjadi investor saham dan mengambil keuntungan dengan menjual saham yang dimilikinya ketika harga saham terlebut lebih besar daripada harga belinya terdahulu disebut sebagai seorang trader. Karena fluktuasi harga saham yang terjadi, seorang trader memerlukan analisa sebelum melakukan pembelian saham agar terhindar dari resiko kerugian. Untuk dapat menghindari kerugian para trader di dalam pasar saham, maka dibuatlah suatu sistem prediksi harga saham dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Setelah dilakukan pengujian prediksi dengan ELM didapatkan parameter paling optimal untuk melakukan prediksi saham yaitu dengan menggunakan jumlah input data 3, jumlah hidden node 5, jenis fungsi aktivasi adalah sigmoid biner, dan ratio data latih dan data uji sebesar 90%: 10% sehingga didapatkan nilai rata-rata MAPE sebesar 1, 59722%.
Sistem Rekognisi Citra Digital Bahasa Isyarat Menggunakan Convolutional Neural Network dan Spatial Transformer
Authors: Mohammad Alfiano Rizky Mahardika, Novanto Yudistira, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Bahasa isyarat merupakan hal yang sangat penting bagi suatu kelompok masyarakat, yaitu masyarakat bisu atau tuli. Untuk dapat berkomunikasi dengan masyarakat bisu atau tuli, orang yang tidak bisu atau tuli memerlukan bahasa isyarat tersebut untuk dapat mengerti maksud atau pikiran mereka yang bisu atau tuli. Sebagian besar percakapan pada bahasa isyarat dilakukan dengan menggunakan tangan, dimana tangan beserta jari-jarinya digunakan untuk membentuk pose atau bentuk yang unik, sehingga dapat dikenali sebagai maksud tertentu. Penulis mengusulkan dikembangkan sistem rekognisi citra digital untuk dapat mengenali bahasa isyarat tersebut. Dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan bagian dari Deep Learning atau Machine Learning, sistem akan mengenali pose atau bentuk dari citra bahasa isyarat yang dimasukkan, dan memberikan luaran yang sesuai dengan maksud dari pose atau bentuk dari citra bahasa isyarat tersebut. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data, baik data sekunder dari internet maupun data pribadi yang diambil secara manual. Data kemudian melalui pemrosesan awal dan diklasifikasikan dengan CNN, lalu didapatkan hasil untuk dianalisis. Apabila hasil memuaskan, model akan diekspor untuk dimasukkan ke dalam aplikasi berbasis web untuk digunakan secara real-time. Berdasarkan hasil pengujian, model yang terbaik untuk arsitektur adalah model EfficientNet B4 dengan menggunakan Hyperparameter optimizer Adam dan learning rate 0.001 beserta scheduler. Digunakan pretrained weights untuk meningkatkan akurasi tersebut, dan …
Deciphering Consumer Skin Care Needs: Analyzing Sentiments and Review Topics of Cetaphil Facial Wash Across Diverse Skin Types
Authors: Dinda Ockta Nooryawati, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Achmad Ridok
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: This research aims to understand the usage and perception of skincare products, specifically focusing on the facial wash from the Cetaphil brand. A survey revealed that a significant number of women invest in skincare monthly, yet many still lack confidence in their skin's appearance. Despite the plethora of skincare products available, many users still face confusion in choosing the right product, leading to a trial and error approach. This study attempts to map the use of skincare products and identify specific points that can address various skin problems. The research employs sentiment analysis and topic classification to analyze user reviews, aiming to provide insights into user perspectives on skincare products. The sentiment analysis, using the IndoBERT method, achieved an average accuracy of 85% and an F1-score of 93%. Topic classification, on the other hand, achieved an accuracy of 93.49% and an F1 …
Ekstraksi Ciri Corner Triangle Similarity dan Eye Aspect Ratio untuk Deteksi Tatapan Mata Delapan Arah
Authors: Dimi Karillah Putra, Randy Cahya Wihandika, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Feature Extraction
Abstract: Seorang penyandang disabilitas yang tidak dapat menggerakkan anggota tubuhnya kesulitan dalam mengoperasikan sebuah sistem komputer. Hal ini menjadi permasalahan dikarenakan komputer sendiri telah menjadi salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mencari informasi pada era teknologi informasi. Seorang penyandang kasus disabilitas yang parah dapat mengoperasikan komputer dengan sistem pelacakan mata. Dalam penelitian ini, metode ekstraksi fitur corner triangle similarity dan eye aspect ratio digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra wajah agar dapat dilakukan klasifikasi arah tatapan mata sebanyak delapan arah menggunakan metode random forest. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data dalam bentuk citra wajah sebanyak 270 yang terbagi pada sembilan kelas. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, hasil akurasi pada skenario citra wajah tanpa menoleh lebih tinggi dibandingkan citra dengan wajah menoleh. Nilai akurasi yang didapatkan adalah 88% pada data latih dan 50% pada data uji. Dalam melakukan analisis dari hasil pengujian ditemukan bahwa ekstraksi fitur dapat dilakukan tetapi masih belum dapat memberikan hasil yang akurat seperti tidak mendeteksi pupil pada mata atau salah mendeteksi pupil dimana titik pusat deteksi jatuh pada sklera mata atau kulit di sekitar mata. Selain itu dengan adanya citra tolehan tetapi tidak adanya fitur tolehan pada data membuat data yang memiliki kemiripan hampir sama dapat memiliki kelas yang berbeda Hal ini berdampak pada hasil klasifikasi yang pada akhirnya juga memberikan hasil tidak terlalu akurat.
Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya berdasarkan Judul pada Periode 2015-2019 menggunakan Metode Semi Supervised K-Means
Authors: Mochammad Ilman Asnada, Bayu Rahayudi, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Clustering; Machine Learning
Abstract: Judul skripsi merupakan sebuah kalimat yang secara singkat menyampaikan sebagian isi dalam skripsi itu sendiri. Pada setiap tahun penelitian atau tugas akhir selalu bertambah, dari sekian banyaknya judul yang digunakan sebagai skripsi memungkinkan topik yang dibahas hampir sama atau bahkan sama. Berdasarkan hal tersebut, pada penelitian ini melakukan pengelompokan judul skripsi yang diimplementasikan pada sebuah program. Hasil pengelompokan judul ditampilkan per-tahun (2015 sampai 2019) dalam bentuk bar chart kemudian akan terlihat banyaknya kelompok data berdasarkan topik atau kategori yang sudah ditentukan. Melakukan ekstraksi pada kumpulan judul skripsi dengan menggunakan alur dari text mining yang akan digunakan sebagai dataset. Kemudian dataset tersebut dikelompokkan menggunakan metode semi supervised k-means, metode tersebut pengembangan dari k-means. Setelah itu kumpulan judul skripsi dilakukan preprocessing dengan metode text mining di dalamnya terdapat beberapa tahap, yakni tokenisasi, filtering, stemming, term weighting. Tahap awal metode semi supervised k-means yaitu dengan melakukan pelabelan pada beberapa dataset untuk menentukan centroid awal, setelah itu dilakukan proses pengelompokan data. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan jumlah data uji yang bervariasi pada setiap tahun. Dari hasil pengujian pada setiap tahun (2015 sampai 2019) nilai silhoutte berbeda-beda dan silhoutte terbesar terdapat pada tahun 2016 menggunakan jumlah data uji 30% dengan silhoutte sebesar 0, 0274024334, sedangkan nilai Davies …
Klasifikasi Artikel Publikasi berdasarkan Judul pada Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Universitas Brawijaya dengan menggunakan Metode Improved K-Nearest …
Authors: Tanica Rakasiwi, Bayu Rahayudi, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Text Classification; Machine Learning
Abstract: Artikel Publikasi termuat pada jurnal yang diterbitkan oleh universitas atau perguruan tinggi dan banyak juga yang diterbitkan oleh lembaga penyedia jurnal nasional maupun internasional. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) ialah satu dari beberapa jurnal yang menerima artikel publikasi berdasarkan prinsip diseminasi terbuka pada publikasi, untuk ikut andil dalam kemajuan ilmu pengetahuan terutama bidang IT. JTIIK sendiri dikelola Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya dan mulai menerbitkan jurnal pada tahun 2014. Pada JTIIK sendiri proses pengkategorian Artikel Publikasi dilakukan secara manual oleh penulis ketika mengirimkan naskah, atau oleh editor selama proses review dan editing. Maka dari itu perlu adanya pengelompokan dokumen Artikel Publikasi secara otomatis. Fokus dari penelitian ini untuk mengetahui penerapan metode Improved K-Nearest Neighbor dalam klasfikasi judul Artikel Publikasi JTIIK. Pada penelitian ini dilakukan dalam beberapa proses yang terdiri dari Preprocessing, Pembobotan Kata, Seleksi Fitur, Cosine Similarity dan klasifikasi dengan Improved K-Nearest Neighbor. Pengujian terhadap nilai k dan penggunaan seleksi fitur dengan K-Fold Cross Validation, didapatkan hasil perubahan nilai k dan penerapan seleksi fitur berpengaruh terhadap hasil evaluasi Improved K-Nearest Neighbor, dengan nilai k= 5 dan seleksi fitur dengan threshold DF= 1 sebagai parameter optimal. Pengujian dengan seluruh data menghasilkan Accuracy sebesar 90.00%, F-measure sebesar 85.78%, Recall sebesar 87.58%, dan Precision sebesar 84.40%.
Penerapan Cosine Similarity untuk Deteksi Persamaan Sumber Kode Java
Authors: Aditya Rizky Ramadhan, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Similarity Detection; Natural Language Processing
Abstract: Penerapan Cosine Similarity untuk Deteksi Persamaan Sumber Kode Java | 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 Penerapan Cosine Similarity untuk Deteksi Persamaan Sumber Kode Java 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 / 4.Artikel Penerapan Cosine Similarity untuk Deteksi Persamaan Sumber Kode Java Penulis Aditya Rizky Ramadhan Universitas Brawijaya Achmad Ridok Indriati Kata Kunci: persamaan kode, sumber kode java, abstract syntax tree, cosine similarity Abstrak Naskah ini akan diterbitkan di JTIIK Referensi Alfred V. Aho, Monica S. Lam, Ravi Sethi, & Jeffrey D. Ullman. (2007). Compilers: Principles, Techniques, & Tools (Second Edition). Addison-Wesley. Amalia, EL, Jumadi, AJ, Mashudi, IA, …
Pengaruh Fitur Auto-battle terhadap Retensi Pemain dalam Game Mobile RPG Anime: Studi Kasus pada Komunitas Arknights dan Blue Archive
Authors: Muhammad Nuril Haq, Bayu Rahayudi, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Game Studies; User Experience
Abstract: Penelitian ini menganalisis pengaruh fitur auto-battle terhadap retensi pemain dalam game mobile RPG anime, dengan studi kasus pada komunitas pemain Arknights dan Blue Archive. Fitur auto-battle dirancang untuk mengurangi repetisi dalam permainan melalui mekanisme otomatisasi, namun dampaknya terhadap perilaku pemain dan retensi masih menjadi perdebatan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei terhadap 40 responden dari komunitas Arknights dan Blue Archive di Malang. Analisis data dilakukan menggunakan statistik deskriptif, uji normalitas, homogenitas, ANOVA, dan korelasi Pearson untuk mengidentifikasi hubungan antara penggunaan fitur auto-battle dengan frekuensi login dan durasi bermain. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun pengguna fitur auto-battle memiliki rata-rata retensi lebih tinggi, pengaruh statistiknya tidak signifikan. Faktor lain seperti motivasi bermain, narasi, dan elemen gameplay memiliki peran yang lebih signifikan dalam mempertahankan keterlibatan pemain.
Perbandingan Metode IndoBERT Dengan CNN Untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Ulasan Pelanggan (Studi Kasus: Hotel Indonesia Kempinski Jakarta Pada Website Travel …
Authors: Ferdiansyah Putra Pratama, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Saat ini banyak perusahaan yang menyediakan informasi mengenai akomodasi dan pemesanan hotel yang terdapat di berbagai kota di seluruh dunia, sebagai contoh adalah Tiket. com. Melalui situs Tiket. com, pengunjung dapat membaca berbagai ulasan dari setiap pengunjung yang menginap di hotel-hotel tertentu. Salah satu hotel yang telah eksis lama di Indonesia dan memiliki banyak pelanggan baik domestik maupun mancanegara adalah Hotel Indonesia Kempinski di Jakarta. Ulasan ini seringkali digunakan sebagai sumber informasi bagi para wisatawan untuk memilih tempat singgah saat dalam perjalanan. Dengan beragamnya ulasan yang dituliskan oleh customer pada website tersebut, terkadang ada beberapa ulasan yang makna kalimatnya tidak sesuai dengan yang terpetakan aspeknya. Untuk menguji kesesuaian ulasan dengan pemetaan aspeknya serta aspek yang perlu dilakukan perbaikan layanan maka dilakukan analisis sentimen berbasis aspek menggunakan IndoBERT & CNN. Hasil yang diperoleh adalah terdapat beberapa ketidaksesuaian antara pemetaan aspek di website dengan makna ulasan yang dituliskan. Selain itu, setelah dianalisis sentimennya maka aspek kebersihan perlu ditingkatkan karena memiliki sentimen ulasan negatif terbanyak sebesar 63 dari total 245 review. Kemudian, setelah dilakukan pengujian algoritma CNN memiliki akurasi paling tinggi untuk pemetaan aspek dengan prosentase 89.83% dibandingkan algoritma IndoBERT yang memiliki nilai akurasi 77.22%.
Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Fenomena TikTokShop di Indonesia Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor berbasis N-gram dengan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: Zianka Mahendra, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: TikTokShop merupakan fitur terbaru yang diperkenalkan dalam platform TikTok. Di tengah popularitasnya yang sedang melonjak pemerintah Indonesia secara mendadak mengambil keputusan untuk menutup akses ke fitur ini. Keputusan ini telah menyebabkan masyarakat memiliki pandangan tersendiri terhadap suatu kebijakan pemerintah baik itu positif (mendukung) ataupun negatif (menyangkal). Opini masyarakat terhadap TikTokShop tersebar luas di media sosial, termasuk dalam kolom komentar pada platform youtube yang sangat masif diperbincangkan. Analisis Sentimen menjadi kunci untuk memahami pandangan mendalam masyarakat terhadap kebijakan ini. Analisis Sentimen pada penelitian ini menggunakan kombinasi metode K-Nearest Neighbors (KNN) berbasis N-Gram dan Information Gain sebagai seleksi fitur. Fitur N-Gram yang digunakan dalam penelitian ini adalah fitur Unigram, Bigram dan Gabungan Unigram-Bigram. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa nilai terbaik terdapat pada fitur Unigram dan nilai threshold yang digunakan adalah 100%, menghasilkan akurasi sebesar 89%, dengan recall 89%, Precision sebesar 89.00%, dan F-Measure sebesar 89.00%. Berdasarkan temuan tersebut, dapat disimpulkan bahwa dalam menganalisis sentimen opini masyarakat Indonesia terhadap TikTokShop, metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan fitur Unigram dan tanpa seleksi fitur Information Gain memberikan hasil terbaik.
Analisis Sentimen Pengguna Jalan Tol Tangerang–Merak dengan Metode Naïve Bayes dan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking
Authors: Fathina Atsila Firdausi, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Jalan tol Tangerang–Merak, yang menghubungkan wilayah Tangerang Barat hingga ujung barat Pulau Jawa, memiliki peran krusial dalam mendukung konektivitas dan menjadi jalur logistik vital antara Pulau Jawa dan Sumatera. Sejak diberlakukannya perluasan lajur dan penyesuaian tarif terbaru, berbagai opini pengguna jalan tol Tangerang–Merak muncul, terutama di media sosial seperti Instagram. Opini-opini ini tercermin melalui analisis sentimen, mempertimbangkan normalisasi kata-kata slang yang banyak digunakan dalam komentar Instagram. Penelitian ini mengimplementasikan metode Naïve Bayes serta seleksi fitur Query Expansion Ranking (QER). Hasil pengujian menggunakan 5-folds cross validation dengan 250 data komentar menunjukkan rasio pengujian fitur berperan penting pada kinerja model. Pada rasio penggunaan fitur 100%, model mencapai kinerja optimal dengan akurasi 0.884, dan pada rasio 80% menunjukkan performa lebih baik dengan akurasi 0.892. Pengujian selanjutnya pada normalisasi kata slang meningkatkan performa model dengan akurasi 0.884, sementara model tanpa normalisasi menghasilkan akurasi 0.872. Sentimen opini pengguna jalan tol Tangerang–Merak dari 50 data komentar cenderung negatif dengan persentase 60%, dan positif 40%.