Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Penerapan Multi Travelling Salesman Problem Pada Optimasi Pendistribusian Bantuan Sosial Beras Sejahtera Studi Kasus: Perum Bulog Subdivre Malang
Authors: Muhammad Nadzir, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Multiple Travelling Salesman Problem
Abstract: Distribusi merupakan kegiatan ekonomi yang menjembatani kegiatan produksi dan konsumsi. Proses distribusi yaitu dengan menyalurkan barang dari produsen hingga sampai ke tangan konsumen. Program Bantuan Sosial Beras Sejahtera (Bansos Rastra) memiliki tujuan meningkatkan kualitas layanan masyarakat kurang mampu melalui pemenuhan kebutuhan pangan. Sistem distribusi Bansos Rastra mengirimkan barang ke setiap Titik Distribusi (TD) oleh Perum Bulog sesuai dengan data permintaan distribusi. Pada proses pendistribusian barang dibutuhkan perhitungan pada jarak rute sehingga dapat meminimalkan waktu tempuh perjalanan dengan permasalahan yang digunakan dalam mengolah data dokumen adalah Multi Travelling Salesman Problem (m-TSP) dengan Algoritme Genetika. Dari hasil evaluasi pengujian direkomendasikan rute distribusi pada tiap gudang dengan memenuhi batasan yang dibuat. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, parameter-parameter optimal yang didapatkan yaitu ukuran jumlah generasi optimal sebanyak 300 generasi, ukuran jumlah populasi yang optimal yaitu 90 populasi. Nilai probabilitas crossover sebesar 0, 1 dan probabilitas mutasi 0, 9 sehingga mendapatkan rata-rata nilai fitness terbaik sebesar 2,583. Hasil evaluasi akhir menghasilkan kromosom terbaik dengan selisih jarak prediksi yang lebih efisien dibandingkan jarak aktual sehingga proses distribusi Bansos Rastra dapat lebih optimal.
Klasifikasi Dokumen SAMBAT Online Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Berbasis Algoritme Genetika
Authors: Tony Faqih Prayogi, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Genetic Algorithms
Abstract: Sistem Aplikasi Masyarakat Bertanya Terpadu (SAMBAT) Online adalah salah satu aplikasi yang menjadi sistem eGov di Kota Malang untuk memberikan tempat bagi masyarakat Kota Malang untuk menyuarakan aspirasinya terhadap permasalahan yang ada untuk kebaikan kota malang itu sendiri. Semua pengaduan yang masuk melalui SAMBAT Online telah dikelompokkan bedasarkan bagian yang ada dan nantinya akan dipilah secara manual dan diteruskan ke bagian Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) masing-masing agar dapat segera ditindaklanjuti. Namun karena banyaknya pengaduan yang diterima sehingga cukup lama untuk diproses oleh SKPD masing-masing. Maka dari itu dibuat sebuah sistem untuk klasifikasi dokumen SAMBAT Online. Pada penelitian ini mengimplementasikan metode naive bayes dan seleksi fitur berbasis algoritme genetika untuk klasifikasi dokumen SAMBAT Online. Proses implementasi itu sendiri terdiri dari proses preprocessing, term weighting, Seleksi Fitur menggunakan algoritme genetika dan proses klasifikasi menggunakan metode naive bayes. Hasil pengujian yang telah dilakukan, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 89.79% pada data uji sebanyak 49 dengan parameter banyak generasi 70, ukuran populasi 20, crossover rate 0.8 dan mutation rate 0.2.
Optimasi Komposisi Makanan Untuk Keluarga Penderita Diabetes Melitus Menggunakan Algoritme Genetika
Authors: Azmi Makarima Yattaqillah, Imam Cholissodin, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Indonesia menempati urutan ke-6 terbesar dalam jumlah penderita Diabetes Melitus di dunia. Dari 10, 3 juta penduduk Indonesia yang mengidap diabetes baru 36, 3 persen yang terdiagnosis. Akibatnya banyak masyarakat yang belum memiliki pola makan yang benar. Keluarga penderita diabetes melitus berarti keluarga yang setidaknya salah satu anggotanya menderita penyakit diabetes melitus. Keluarga ini merupakan salah satu faktor yang dapat meningkatkan risiko menderita diabetes melitus dua hingga enam kali lipat. Gaya hidup tidak sehat juga merupakan faktor penyebab diabetes melitus yang membuat diabetes menjadi penyakit yang dapat dicegah dengan mengkonsumsi bahan pangan yang tepat dimulai dari makanan sehari-hari dalam keluarga. Algoritme genetika yang memiliki kehandalan dalam menghasilkan output yang optimal, dapat dimanfaatkan dalam penyusunan komposisi makanan sehari-hari. Digunakan representasi kromosom integer, metode crossover extended intermediate, metode mutasi reciprocal exchange, dan metode seleksi elitism selection. Solusi terbaik didapatkan menggunakan parameter jumlah generasi sebanyak 709 generasi, ukuran populasi sebanyak 250 individu; crossover rate sebesar 0, 4; dan mutation rate sebesar 0, 6. Hasil analisis global menunjukkan kandungan kalori komposisi makanan keluaran sistem memenuhi standar toleransi pakar dan rata-rata sistem dapat menghemat biaya sebesar 27, 27%.
Optimasi Penjadwalan Perkuliahan menggunakan Hybrid Discrete Particle Swarm Optimization (Studi Kasus: STAI Ma'had Aly Al-Hikam Malang)
Authors: Achmad Choirur Roziqin, Imam Cholisoddin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Particle Swarm Optimization
Abstract: Penjadwalan pada umumnya dilakukan secara manual dengan menggunakan tabel konvensional atau spreadsheet. Akibatnya berdampak pada kualitas hasil penjadwalan dan dapat menguras waktu dan tenaga apabila jadwal yang dipertimbangkan mencapai ribuan. Berdasarkan permasalah tersebut, dibutuhkan sistem cerdas yang tidak hanya mengotomasi prosesnya, tetapi juga mengoptimasi hasilnya. Particle Swarm Optimization (PSO) adalah algoritme metaheuristik yang populer digunakan untuk memecahkan masalah optimasi multiparameter. Algoritme Discrete PSO digunakan pada penelitian ini dikarenakan permasalahan yang diangkat merupakan permasalahan kombinatorial. Berbagai strategi juga digunakan dalam metode ini, seperti komposisi data pada partikel, penggunaan metode transposisi dalam perubahan posisi partikel, strategi pengacakan posisi partikel, dan strategi perbaikan posisi partikel. Diharapkan dapat memberikan hasil penjadwalan dan waktu eksekusi yang optimal. Dengan berbagai macam strategi yang digunakan, penelitian ini akan menggunakan pendekatan Hybrid Discrete PSO. Hasil pengujian menunjukkan kombinasi parameter yang menghasilkan fitness terbaik adalah b_loc= 1, b_glob= 0, 8, b_rand= 0, jumlah partikel 200 dan jumlah iterasi 40. Fitness yang dihasilkan adalah 0, 018896357 dengan waktu eksekusi 34 menit 16 detik 358 milidetik.
Optimasi Feeder Vehicle Routing Problem pada Distribusi Pengiriman Barang dengan menggunakan Multiple Travelling Salesman Problem dan Algoritme Genetika
Authors: Maya Novita Putri Riyanto, Imam Cholisoddin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Peningkatan jumlah penduduk berbanding lurus dengan peningkatan permintaaan barang. Block selling merupakan konsep pengiriman barang dengan pembagian area berdasarkan jumlah armada, tetapi jika barang di armada Motor habis maka harus mengambil barang ke armada Mobil, masalah ini disebut dengan istilah Feeder Vehicle Routing Problem. Peneliti akan melakukan optimasi Feeder Vehicle Routing Problem (FVRP) pada distribusi pengiriman barang dengan menggunakan Multiple Travelling Salesman Problem (MTSP) dan Algoritme Genetika. Pada representasi kromosom Algoritme Genetika berdasarkan konsep MTSP dilakukan pembagian cluster untuk memetakan rute kendaraan pengiriman barang, meliputi Toko yang dituju, kondisi reload atau tidak reload, pemilihan Mobil untuk reload, posisi Mobil, dan interval posisi titik temu reload barang. Tahap reproduksi Crossover menggunakan Partial Mapped Crossover dan Extended Intermediate Crossover, sedangkan reproduksi mutasi dengan metode Reciprocal Exchange Mutation serta Random Mutation. Perhitungan nilai jarak menggunakan Haverseine Formula, kemudian menghitung nilai fitness dan diseleksi dengan Elitism. Hasil pengujian mendapatkan nilai fitness terbesar 1, 35926 disertai ukuran populasi 50, nilai Cr 0, 5 dan Mr 0, 6 pada generasi 100, selain itu konvergensi fitness terdapat pada sekitar nilai 1, 25 hingga 1, 3. Pengujian dengan ukuran populasi bernilai 50 atau lebih dari 50, serta generasi 100, dan nilai Cr 0, 5 serta Mr 0, 5, menghasilkan nilai fitness 1, 266594973.
Penerapan metode extreme learning machine untuk prediksi konsumsi batubara sektor pembangkit listrik tenaga uap
Authors: Rosintan Fatwa, Imam Cholissodin, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) merupakan pembangkit listrik yang memanfaatkan batubara sebagai bahan dasar untuk proses pembakaran. Sektor PLTU menjadi sektor pendominasi penyerapan batubara domestik. Selama periode 2010-2015, konsumsi batubara terus meningkat seiring adanya proyek pembangkit listrik 35.000 MW yang dirancang pada periode 2015-2019, dimana sejumlah 19.940 MW (56%) merupakan pembangkit dengan jenis PLTU berbahan bakar batubara. Berdasarkan data dari Direktur Jendral Mineral dan batubara pada kementerian ESDM, menyebutkan bahwa kenaikan konsumsi batbara dikarenakan PLTU yang beroperasi bertambah dan perkembangan ekonomi yang berbanding lurus dengan peningkatan konsumsi batubara nasional. Berdasarkan permasalahan tersebut maka prediksi konsumsi batubara pada sektor PLTU diperlukan agar konsumsi batubara bisa …
Optimasi Pakan Bibit Unggul Sapi Jantan Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)(Studi Kasus pada Balai Besar Inseminasi Buatan Singosari)
Authors: Daniel Agara Siregar, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Particle Swarm Optimization
Abstract: Sapi adalah salah satu bahan makanan pokok yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan konsumsi di Indonesia. Untuk menghasilkan sapi yang berkualitas dibutuhkan bibit unggul sapi dengan kualitas baik. Berdasarkan data dari Balai Besar Inseminasi Buatan (BBIB) Singosari, terjadi fluktuasi nilai jumlah produksi semen beku karena penurunan jumlah populasi sapi dan berkurangnya produksi semen segar dengan kualitas baik. Pakan sapi merupakan salah satu faktor yang memengaruhi kualitas semen pada sapi jantan. Pemberian pakan dengan kadar gizi yang baik dan komposisi yang tepat dapat meningkatkan kualitas semen sapi jantan. Algoritme Particle Swarm Optimization dipilih untuk melakukan optimasi karena mudah diterapkan dan lebih cepat dalam mencari solusi optimum dibandingkan dengan metode optimasi lainnya. Permasalahan ini menggunakan inisialisasi partikel, penentuna kecepatan awal, update kecepatan, update posisi, pencarian nilai fitness personal best dan global best. Setelah melakukan uji coba menggunakan bobot sapi sebesar 1114 kg, beroleh hasil parameter yang paling optimal yaitu pada ukuran swarm sebesar 180, jumlah iterasi sebesar 45, bobot inersia berupa sebesar 0, 4 dan sebesar 0, 5, dan koefisien akselerasi dan masing-masing sebesar 2, 5 dan 0, 5 serta nilai dan masing-masing sebesar 0, 5 dan 2, 5. Hasil rekomendasi pakan oleh sistem mampu menghemat dana sebanyak 32,104% dibandingkan rekomendasi pakan di BBIB.
Rekomendasi Pemilihan Burung Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)
Authors: Rizal Rudiantoro, Imam Cholisoddin, Ratih Kartika Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Decision Making; Multi-Criteria Decision Analysis
Abstract: Burung yang bersuara merdu banyak diminati bagi sekelompok pencinta hewan, bagi sekelompok pencinta burung harga burung bisa mencapai harga yang mahal untuk satu jenis burung yang memiliki suara merdu. Banyak penjual burung berkicau yang ada di media sosial yang memasarkan bermacam-macam jenis burung berkicau mereka untuk mendapatkan jenis burung yang diinginkan. Masyrakat di Indonesia sudah banyak berpindah dalam pembelian burung ke media yang lebih mudah dibandingkan harus ke pasar burung, yaitu media sosial yang diungkapkan lebih mudah saat mencari jenis dan harganya bisa dikondisikan. Dalam penerapan rekomendasi pemilihan burung berkicau dibutuhkan sebuah metode yang dapat mengatasi masalah pemilihan burung terbaik agar keputusan tersebut tepat dan akurat sehingga menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique Order Prefence by Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) dalam penyelesaiannya. Dari hasil pengujian menggunakan korelasi Spearman didapatkan hasil dari beberapa jenis burung dengan hasil yang signifikan yang diperoleh jenis burung love bird hijau: 6, 34, cucak hijau: 4, 92, kacer: 5, 80 nilai yang digunakan Î±= 1, 96. Hasil akhir dari sistem ini adalah merekomendasi berdasarkan nila preferensi tertinggi dan nilai preferensi tertinggi dijadikan peringkat terbaik.
Development of Smart Live Edu-Multimedia Multilingual Adaptive for Digital Quran to Children and Parents Utilize meta-Deep Lightweight SORA Algorithm
Authors: Imam Cholissodin, Achmad Shampton, Arief Andy Soebroto
Journal: Development
Year: 2024
Topics: Artificial Intelligence; Multimedia; Deep Learning
Abstract: This research related to collaboration Islamic religious education methods in the family home is urgent and important, particularly for children and parents, especially regarding the introduction of the Quran as the word of Allah SWT delivered by the Prophet Muhammad SAW through the angel Gabriel. To improve education ways, the approach, if only conducted conventionally, such as only monotonous with static books, of course, is not enough to attract interest in reading to memorization. Based on these constraints, this study carried out an adaptive approach by utilizing technology from the meta-Deep lightweight SORA algorithm as a tool to create a smart digital Quran that is able to display live adaptive multilingual multimedia, including textual, audio, and video content. We propose Cooperative Agents Meta-Learning (CAML) algorithm as its contribution in supporting greater convenience for early childhood education and parents. The results of this study are expected to be able to provide a treasure trove of Islamic education with a blended method while maintaining methods such as in Islamic boarding schools with the latest Artificial Intelligence (AI) technology.
Klasifikasi Aktivitas Manusia Menggunakan Metode Long Short-Term Memory
Authors: Latansa Nurry Izza Afida, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Time Series Analysis
Abstract: Klasifikasi aktivitas manusia merupakan salah satu topik penelitian yang penting karena dapat diterapkan pada berbagai bidang. Penelitian mengenai klasifikasi aktivitas manusia sebelumnya telah banyak dikembangkan dengan menerapkan dataset public HAR Repository yang telah tersedia. Namun dataset tersebut memiliki hasil dari ekstraksi fitur keluaran nilai sensor memiliki dimensi yang tinggi. Tingginya dimensi fitur dapat menyebabkan penurunan akurasi, untuk itu pada penelitian ini diusulkan penerapan dataset primer tanpa ekstraksi fitur. Selain tingginya dimensi, pada penelitian sebelumnya, banyaknya jumlah label dengan menerapkan machine learning tradisional tidak mampu melebihi akurasi 88%. Sehingga pada penelitian ini menerapkan dataset primer dengan menggunakan label kelas sebanyak 16 sehingga diusulkan metode deep learning Long Short Term Memory (LSTM). Proses penelitian dimulai dari pengambilan data, preprocessing data, modelling dan perbandingan algoritma deep learning LSTM dan machine learning KNN. Berdasarkan hasil pengujian perbandingan kedua algoritma tersebut dengan implementasi dataset yang sama, algoritma terbaik yaitu LSTM dengan nilai akurasi sebesar 0.94 dan KNN dengan nilai akurasi sebesar 0.71.
Deep Autoencoder Learning Features for Classifying Peptides Data as Recombinant Bacterial Material Using PTVPSO-Deep ELM Algorithm
Authors: Imam Cholissodin, Nanik Suciati, Darlis Herumurti, Valentina Yurina
Journal: Proceedings of the International Conference on Green Technology
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Bioinformatics
Abstract: Codon codes directly in the form of vector or 3D molecular to support feature learning often impede machine learning reading for the epitope classification process in extracting feature values that are more easily understood by computers. The compute time required for molecular 3D is also quite significant, which is directed more to a good visualization art approach only because the DNA visualization method for determining epitope and non-epitope classes is more suitable for observation by human experts, not computers. In addition, the length of each codon code in the peptides varies greatly. Therefore, computers for such dataset processing require standardized visualization transformation results before the classification process is carried out. In this research, a 2-stage approach was carried out. First, the deep autoencoder approach was used as a pre-process to transform the learning features from multidimensional variations to 2D or 3D which is more powerful than PCA and kernel trick. Then, the classification stage was carried out using the PTVPSO-Deep ELM algorithm. PSO is used to optimize the transformation and classification results. The test results showed that the proposed method is able to produce better and more stable metric values.
Detection of Laylat Al-Qadr in Ramadan Using Iqra'Algorithm Based on Unique Anomaly as Luxlier Data Detection to Prove the Truth Signs of Islam
Authors: Imam Cholissodin, Achmad Shampton, Arief Andy Soebroto
Journal: Proceedings of the International Conference on Green Technology
Year: 2024
Topics: Data Science; Anomaly Detection
Abstract: This study is related to the importance of increasing the understanding on the use of advanced technology on the signs of truth from Allah SWT contained in the Qur'an and Hadith so that they can be easily understood by many people, especially those outside Islam, to show that Islam is a very scientific and rahmatan lil'alamin. Therefore, in this research, a collaboration is carried out between the fields of science and technology from Data Science as the approach of identification the Laylat al-Qadr (LQ) occurrence and why it only occurs one day in the Ramadan using the iQRa'Algorithm as the main research proposal and contribution with Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and implementation code. From the results, it was suggested that the identification of the 2022 LQ day falls on 23 Ramadan 1443 H, which have been tested from 21 cities along 29-30 days data, from the beginning to the end of Ramadan 2022.
Prediksi Jumlah Kasus COVID-19 di Dunia dengan menggunakan Metode Long Short-Term Memory
Authors: Adhipramana Raihan Yuthadi, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Time Series Analysis; Deep Learning
Abstract: Coronavirus 19 (COVID-19) merupakan penyakit menular yang diakibatkan oleh virus baru yang dinamakan coronavirus. Dilansir dari WHO, Virus ini pertama kali ditemukan pada bulan Desember 2019 di daerah Wuhan, Tiongkok. Dalam waktu kurang dari dua bulan, virus ini telah menyebar ke lebih dari 114 negara. Selain korban jiwa, wabah COVID-19 juga berdampak buruk kepada sektor lainya, khususnya sektor ekonomi. Selain itu kebutuhan akan informasi yang akurat juga diperlukan untuk pengambilan keputusan. Oleh karena itu, disini diperlukan dilakukan peramalan mengenai jumlah kasus COVID-19 untuk beberapa bulan kedepanya. Hal ini dilakukan agar semua pihak khususnya pemerintah mendapatkan hasil analisa yang sesuai dan akurat, sehingga dapat mempersiapkan keputusan yang terbaik dan efektif berdasarkan hasil peramalan yang didapatkan. Untuk melakukan peramalan tersebut, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Long Short Term Memory dengan jumlah data sebanyak 1258 record yang terbagi kedalam 6 negara berbeda yaitu, Indonesia, China, Jepang, Singapura, Malaysia dan Korea Selatan. Dari hasil pengujian dengan pembagian persentase data dengan iterasi maksimum= 100 diperoleh nilai Root Mean Square Error (RMSE) terkecil dengan nilai 7.8773 hingga yang terbesar dengan nilai 17.6983. Untuk proses pengujian dengan variasi iterasi antara 50 hingga 500 diperoleh nilai Root Mean Square Error (RMSE) di kisaran 11.
Art of teaching mathematical calculus for engineers, scientists, analysts and researchers
Authors: Imam Cholissodin, Marjono, Norazimah Binti Allawaddin
Journal: PROCEEDINGS OF THE 3RD AHMAD DAHLAN INTERNATIONAL CONFERENCE ON MATHEMATICS AND MATHEMATICS EDUCATION 2021
Year: 2023
Topics: Mathematics; Education
Abstract: The art of teaching mathematics is often encountered with challenges in preparing up to date and appropriate materials with certain real cases for students as the pupils who later in the next semester will be given the opts to choose from various job interests, such as engineers, scientists, analysts, and the others, all of whom also demand to be a researcher indirectly. The problem faced is that if the teaching is too focused purely on mathematics, but the students are apparently from the informatics engineering department, the materials will be inappropriate with their application in real cases, and vice versa. In this study, several complete materials that call “Academia Smart Art for Teaching Mathematics (ASAFTM)” or “meta-STREAM” based Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm as prototype meta-Deep AI Engine for improve learning process and outcome of any education level were presented as a solution to …
Optimization of Drug Design Composition by Hybrid Islamic and Evolutionary Medicine for Covid-19 and Its New Variants Using Geometric Time Variants Extreme Genetic Algorithm
Authors: Aurick Yudha Nagara, Renny Nova, Tamara Gusti Ebtavanny, Zanna Annisa Nur Azizah Fareza
Journal: Proceedings of the 12th International Conference on Green Technology (ICGT 2022)
Year: 2023
Topics: Bioinformatics; Evolutionary Algorithms
Abstract: There is a difficulty in building the implementation of a computational model to build a complex Covid-19 drug design involving a smart ecosystem. Covid-19 and the drug design of its new variants are formed by combining the appropriate compound and dose as an antiviral. Drug designs as the candidates for Covid-19 drugs can be in the form of herbal medicines and other materials. In computing the design of this drug, the encountered problem is the way to separate the features between the mixed compounds. The feature extraction received will be optimized into compounds that are useful as Covid-19 drug candidates. On the other hand, drug design using manual computational methods is very complicated and requires a fairly long-time estimation in forming the proper compound with many variants of each compound. From the problems that occur, it requires a system that can perform drug design computations quickly and precisely. Therefore, a new method of combining extreme learning machines and genetic algorithms is made called Geometric Time Variants (GTV) Extreme Genetic Algorithm (XtremeGA or eXGA or ExGA). As a result, drug design optimization using historical data by hybrid Islamic and evolutionary medicine for Covid-19 and its new variants can work quickly, optimally, and achieved convergence conditions.
Pelatihan Data Science Untuk Umum Dan Bagi Siswa SMA/SMK dari Anggota Karang Taruna Kauman Malang
Authors: Arief Andy Soebroto, Imam Cholissodin, Sutrisno Sutrisno, Nurudin Santoso
Journal: DIMASLOKA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Teknologi Informasi Dan Informatika
Year: 2023
Topics: Data Science; Education
Abstract: Kemajuan teknologi informasi telah meluas penggunaannya di berbagai bidang keilmuan dan berbagai kalangan masyarakat. Di bidang keilmuan di antaranya adalah tentang data science yang saat ini banyak diminati di banyak perusahaan dan instansi. Data science merupakan bidang ilmu yang mempelajari, mengolah, dan menganalisis data. Oleh sebab itu, bila ditunjang dengan kemampuan matematika, statistika, dan pemrograman akan mempermudah dalam implementasi dan pemanfaatan data science. Namun materi tentang data science masih jarang sekali diajarkan dan diberikan pada siswa di bangku sekolah menengah atas. Sementara pada siswa SMA, SMK non informatika, dan Pondok Pesantren masih belum diajarkan/diberikan materi pelajaran tentang data science. Pentingnya data science disampaikan atau diperkenalkan kepada siswa SMA/SMK-non informatika/Pondok Pesantren agar dapat memberikan wawasan pandangan perihal teknologi (data science) yang saat ini tengah menjamur pemanfaatannya di lingkungan berbagai perusahaan dan instansi. Sehingga para siswa tidak lagi terasa asing bila nantinya berhadapan atau harus menggunakan data science. Berdasarkan pentingnya penguasaan data-science di pekerjaan dan masih kurangnya pengetahuan dan wawasan dari siswa sekolah menengah atas, maka pelatihan data science menjadi alternatif solusi mengenalkan di sekolah menengah atas. Pelatihan ini diharapkan memberikan manfaat para siswa agar mampu menumbuhkan minat mereka untuk mempelajari data science lebih luas lagi. Siswa diajarkan tentang data science meliputi, yaitu regresi …
Analisis Sentimen terhadap Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) Level 3 berdasarkan Data Twitter menggunakan Algoritma Naive Bayes
Authors: Annisa Alifia, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Perkembangan teknologi yang kian pesat membuat masyarakat dapat menyampaikan aspirasinya dengan mudah. Aspirasi tersebut dapat disalurkan melalui media sosial yang saat ini semakin populer di kalangan masyarakat. Salah satu media sosial yang kerap kali digunakan masyarakat Indonesia adalah Twitter. Pada bulan Februari tahun 2022 lalu, PPKM level 3 sempat menjadi trending topic di Twitter yang menandakan bahwa kenaikan level tersebut mengundang berbagai respons dari masyarakat. Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) adalah salah satu kebijakan yang pemerintah terapkan dalam menanggulangi kasus Covid di Indonesia. Pendapat masyarakat terkait isu ini akan menghasilkan berbagai sentimen yang dapat dianalisis. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen terhadap pendapat masyarakat terkait kenaikan PPKM ke level 3 dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Proses yang dilakukan terdiri dari pre-processing data, pembobotan kata dengan raw term frequency, pelatihan dan pengujian model Naïve Bayes dan terakhir akan dihitung hasil akurasinya menggunakan K-Fold Cross Validation sebanyak 5 fold. Penelitian ini menghasilkan hasil rata-rata akurasi sebesar 0, 78 dengan penambahan stopword dan normalisasi data. Akurasi tersebut tidak menghasilkan perbedaan yang jauh apabila tanpa menggunakan stopword dan normalisasi data yaitu sebesar 0, 79. Penambahan stopword dan normalisasi data masih kurang menghasilkan perbedaan yang signifikan.
Pelatihan Smart Multi-Culture Farming Berbasis Teknologi Cloud-AI untuk Pemantauan Objek Budidaya dengan Tenaga Surya sebagai Eco-Green Energy Masyarakat Indonesia
Authors: Nurudin Santoso, Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto, Nurul Hidayat, Destyana Ellingga Pratiwi Sutrisno, Vivien Fathuroya
Journal: JAST
Year: 2022
Topics: Artificial Intelligence; Cloud Computing
Abstract: Proses pengerjaan bidang pertanian multi-culture sangat menguras banyak tenaga dan memiliki beberapa resiko kurang baik bagi petani, baik di pedesaan maupun perkotaan. Mulai dari waktu yang cukup banyak dibutuhkan dalam pembudidayaan terutama saat pemeliharaan tumbuh kembangnya tanaman maupun objek budidaya lainnya, lalu banyaknya biaya yang dibutuhkan dalam penggunaan irigasi untuk pembelian bahan bakar serta resiko ketika melakukan proses tertentu menggunakan listrik tegangan tinggi yang sangat membahayakan petani. Berdasarkan permasalahan tersebut dibutuhkan pendekatan teknologi otomasi yang dapat bekerja membantu petani. Dalam pengabdian ini melibatkan Dua Mitra, yaitu di kelompok petani yang sekaligus pekerja Kampung Kauman RW/RT III/03 dan pada Perkebunan di Poncokusumo Malang yang memanfaatkan listrik tenaga surya untuk irigasi dan kegunaan lainnya serta pendekatan Cloud-AI yang dapat bekerja secara adaptif baik luring maupun daring untuk mengendalikan kelistrikan, prediksi untuk pengambilan keputusan dalam pengamatan objek budidaya dan lainnya. Hasil utama kegiatan berupa pemberian pelatihan, lalu bantuan paket alat instalasi smart multi-culture farming untuk hidroponik, panel surya dan pompa untuk irigasi serta modul pelatihan pertanian berbasis Cloud-AI dan video edukasi dengan respon yang sangat baik dari Mitra.
Smart big data app for determining modeling of human genome, virus and medicinal compounds to healing any disease especially for Covid-19 by meta-deep AI reinforcement learning …
Authors: Imam Cholissodin, Sutrisno, Arief Andy Soebroto, Aurick Yudha Nagara, Tamara Gusti Ebtavanny, Widodo
Journal: AIP Conference Proceedings
Year: 2022
Topics: Artificial Intelligence; Bioinformatics
Abstract: Solving health problems is part of the enigma in finding candidate solutions, one of which is drugs for certain diseases, especially Covid-19, which include those the extensive and complete research of which involves the Human Genome, viruses, and medicinal compounds. Some of the obstacles are the limited knowledge as an approach that to date tends to use the conventional Machine Learning (CML) algorithms and the analysis of human DNA codes, viruses, and medicinal compound codes which still incline to be partial, resulting in discrete conclusions and premature modeling patterns. In this study, a computer simulation model prototyping approach such as in silico as the basis of modeling with meta-deep AI Reinforcement Learning algorithms is employed which provides leniency or flexibility in the machine learning process by integrating Deep Q-Learning, supervised, unsupervised, and other …
Cancer Classification Based on the Features of Itemset Sequence Pattern of TP53 Protein Code Using Deep Miden-KNN
Authors: Marji Marji, Imam Cholissodin, Dian Eka Ratnawati, Edy Santoso, Nurul Hidayat
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Bioinformatics
Abstract: Cancer is a disease that is still difficult to identify up to today. One of the causes of cancer is genetic modification that because of mutations in p53 gene. Healthy cells have a p53 wild type protein (normal) that is able to manage DNA separation. If DNA mutates, it will be difficult to detect cancer because the composition of the protein has changed. Bioinformatics is a combination of biology and information engineering (TI) that is utilized to manage data. One of the applications of data mining in bioinformatics is the development of pharmaceutical and medical industries. Data mining classification can use variety of methods including K-Nearest Neighbor (KNN), C45, ID3, and several other methods. One of the most reliable data classification methods is KNN. In this study, the development used two algorithms. The first was with the modification of the k-fold method, which divided two data into training data and test data, in which test-1 data and test-2 data were made into slices. The second was by a method for selecting an itemset sequence pattern that had the largest Gain Information, either 2 itemsets, 3 itemsets, and so on (Deep Miden). The best accuracy result of 96.00% was obtained through the process of computation testing in the server based on variations in terms of the number of patterns of Deep Miden itemset sequences and several k values on KNN classification method.
Segmentasi Pelanggan menggunakan Metode Kernel K-Means (Studi Kasus: Smartlegal. id)
Authors: Elmira Faustina Achmal, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Data Analysis
Abstract: Smartlegal. id adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang hukum. Terhitung pada tahun 2021, SmartLegal. id telah mengurus lebih dari 60.492 legalitas usaha di seluruh Indonesia sejak 2014. Menurut Product Specialist Manager Smartlegal. id, analisis perilaku klien dengan tujuan membentuk strategi pemasaran masih mengalami kendala waktu, karena memerlukan penjadwalan untuk tatap muka dengan klien. Selain itu, permasalahan pihak pemasaran yang sering tejadi adalah penyelarasan antara konten, event, promo dan juga kebutuhan pasar yang bisa memakan waktu cukup lama untuk bisa sesuai dan sejalan. Berdasarkan permasalahan tersebut maka analisis perilaku klien secara praktis diperlukan agar lebih menghemat waktu. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah clustering. Metode K-Means merupakan metode yang telah banyak diimplementasikan oleh praktisi Teknologi Informasi. Namun, dengan tingginya dimensi data yang ada, maka diperlukan penyesuaian pada metode tersebut yaitu dengan menambahkan fungsi kernel agar dapat lebih baik dalam mengelompokkan data yang bersifat non-linearly separable. Dari hasil penelitian yang dilakukan, didapatkan Silhouette Score terbaik sebesar 0, 9035 dengan menggunakan 2 cluster, fungsi kernel Polinomial dengan parameter derajat Polinomial sebesar 45, dan presentase data sebesar 100%. Pada penelitian ini juga dilakukan perbandingan efektivitas antara K-Means dengan Kernel K-Means dalam melakukan segmentasi.
Optimasi Gizi Bahan Makanan dan Paket Herbal Kayu India pada Remaja untuk Pencegahan terhadap Covid 19 serta Varian Barunya dalam upaya Meningkatkan Imunitas dan Prestasi …
Authors: Aqmal Maulana Tisno Nuryawan, Imam Cholissodin, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Nutrition; Herbal Medicine
Abstract: Pandemi Covid-19 merupakan saat tersulit yang dihadapi oleh masyarakat maupun petugas kesehatan pencegahan terhadap virus juga semakin banyak dilakukan untuk mengurangi tingkat terinfeksi. Peningkatan daya tahan tubuh atau imunitas sangat penting dilakukan. Maka dari itu penelitian kali ini akan menyelesaikan permasalahan mengenai optimasi gizi bahan makanan dan paket herbal kayu india pada remaja untuk pencegahan terhadap covid-19 serta varian barunya dalam upaya meningkatkan imunitas dan prestasi menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan algoritma pencarian heuristik yang menggunakan mekanisme evolusi biologis. Beberapa tahan yang bisa dilalui dengan algoritma genetika adalah informasi akan dikombinasikan secara acak. Berikut juga akan dicocokkan Kembali mengenai individu dengan iterasi sebelumnya. Maka akan menghasilkan fungsi minimum dan maksimum untuk menentukan harga dan mendapatkan nilai fitness sebagai acuan harga. Nilai parameter paling optimal didapatkan pada generasi sebanyak 800, dengan menggunakan reproduksi crossover two cut point 0.5, nilai scrambler mutation 0.9, dan populasi sebesar 125 dengan mendapatkan nilai parameter yang optimal, maka pasien bisa mendapatkan bahan makanan yang terbaik. Dari nilai parameter yang telah didapatkan dihasilkan paket bahan makanan pada pengujian secara optimal dengan nilai rata rata kebutuhan gizi pada pasien G sebesar 3.53%, pada pasien K sebesar 1.43%, pada pasien E sebesar 3.85%, dan pada pasien N sebesar 4.15%, dengan masing masing harga yang didapatkan senilai Rp …
Comparative Study of SVR, Regression and ANN Water Surface Forecasting for Smart Agriculture
Authors: Arief Andy Soebroto, Imam Cholissodin, Destyana Ellingga Pratiwi, Guruh Prayogi Willis Putra
Journal: HABITAT
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Agriculture
Abstract: In the smart agriculture system based on green-based technology of artificial intelligence (AI), flooding can be predicted early by forecasting the water surface and good agricultural irrigation. The process of rising and falling of the water surface in a water basin area can be explained theoretically, but since there are many related variables and the complexity of dependencies between variables, the mathematical model is difficult to construct. Forecasting water surface in the field of irrigation needs too many variable parameters, such as cross-sectional area, depth, volume of rivers and so on. Based on patterns in each period, forecasting can be done using a statistical method and AI. This study uses the support vector regression (SVR) method, regression, multiple linear regression, and algorithm backpropagation, all compared to one another. The results of tests carried out between SVR and multiple linear regression show that SVR is superior. This can be seen from the result of the mean square error (MSE) obtained for each method. SVR 0.03 and for multiple linear regression, 0.05. The result is also supported by the best MSE result in the regression method, which is 0.338, and the best MSE value in artificial neural network (ANN), which is 0.428.
Klasifikasi Mutu Susu Sapi menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Authors: Reyvaldo Aditya Pradana, Imam Cholissodin, Nurul Hidayat
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning
Abstract: Susu merupakan salah satu bahan makanan yang paling kompleks, karena di dalam kandungan susu ada banyak kandungan yang dibutuhkan bagi tubuh manusia. Oleh karena itu, pentingnya pemantauan untuk menguji kualitas mutu susu sapi sangat diperlukan. Sehingga dapat menghasilkan produk olahan susu berkualitas tinggi. Perkembangan teknologi pangan semakin tahun semakin pesat terutama bagi teknologi pangan produk olahan susu sapi yang banyak digemari oleh masyarakat. Diketahui UPT Laboratorium Kesehatan Hewan Malang membuat sistem aplikasi yang dapat melakukan klasifikasi terhadap mutu susu sapi. Sistem aplikasi mutu susu sapi ini menggunakan masukan berupa komposisi kimiawi dimana komposisi ini diambil dengan alat Milkscore Julie C2. Komposisi kimiawi susu terdiri dari lemak, bahan kering tanpa lemak, kekentalan, laktosa dan protein. Ada beberapa metode yang digunakan. Penelitian ini menggunakan metode Modified K-Nearest Neighbor dan dataset yang akan digunakan sebanyak 269 data mutu susu sapi dengan 5 parameter dan 2 kelas hasil. Berdasarkan dari beberapa penelitian, metode Modified K-Nearest Neighbor dapat digunakan dalam proses pengklasifikasian dan mendapatkan tingkat akurasi yang cukup tinggi. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh rata-rata nilai akurasi pengujian nilai K sebesar 91.1%, kemudian rata-rata nilai akurasi pengujian pengaruh jumlah data latih sebesar 88.4%, dan rata-rata nilai akurasi pengujian kelas seimbang dan tidak seimbang sebesar 86.12%. Maka dapat disimpulkan bahwa metode Modified K-Nearest Neighbor dapat diimplementasikan …
Optimasi Rute Distribusi Gas Lpg 3 Kg dengan Integrasi Algoritma K-Means dan Ant Colony Optimization pada Multiple Travelling Salesman Problem
Authors: Liwenki Jus' ma Olivia, Bayu Rahayudi, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Optimization; Algorithm
Abstract: Multiple Travelling Salesman Problem (M-TSP) merupakan perkembangan dari Travelling Salesman Problem (TSP) yang mana TSP hanya terdapat satu salesman, sedangkan M-TSP terdapat salesman lebih dari satu. Dengan adanya sales lebih dari satu maka proses pendistribusian akan semakin cepat dan dapat mengurangi biaya transportasi. PT. Tegal Ombo Makmur merupakan salah satu perusahaan yang melakukan kegiatan distribusi yang mana setiap sales akan menentukan sendiri rute alamat agen yang akan dituju dan tidak jarang penentuan rute tersebut belum efisien atau kurang maksimal sehingga membuang-buang waktu, tenaga, serta biaya. Untuk menyelesaikan permasalahan MTSP, pada penelitian ini diusulkan penggunaan Algoritma K-Means dan Algoritma Ant Colony Optimization (K-ACO). K-Means digunakan untuk pembagian kota yang optimal kemudian pencarian rute terpendek menggunakan Algoritma ACO. Hasil terbaik yang diperoleh dengan 4 salesman dan 91 titik berada pada saat iterasi pada K-Means sebesar 400, parameter sebanyak 3000, nilai sebesar 1, nilai sebesar 0, 9, nilai sebesar 0, 9 dan nilai sebesar 0, 04. Kemudian total jarak yang dihasilkan oleh sistem sebesar 207, 94 km, sedangkan total jarak rute dari perusahaan sebesar 466, 45 km.
Optimasi Rute Pendistribusian Produk Bebicare di Kabupaten Sidoarjo dengan Pendekatan Algoritma Genetika
Authors: Ema Rosalina, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Optimization; Algorithm
Abstract: Distribusi merupakan proses penyaluran produk atau jasa kepada pihak lain. Bebicare merupakan produk makanan bayi organik yang diproduksi oleh PT. ANUGERAH JAYA MANDIRI. Salah satu cabang perusahaan ini adalah Bebicare cabang Sidoarjo. Bebicare Sidoarjo memiliki 25 outlet yang setiap harinya menjual produk selama dua setengah jam. Pada proses pengiriman sering terjadi keterlambatan tibanya produk ke outlet yang mengakibatkan beralihnya pelanggan ke produk kompetitor dan omset penjualan menurun. Tujuan dari penelitian ini adalah mencari rute distribusi produk Bebicare yang optimal. Metode yang digunakan dalam proses pencarian rute distribusi produk Bebicare yang optimal adalah dengan menggunakan algoritma genetika. Pertama-tama memasukkan data jarak, kemudian data tersebut akan diproses menggunakan algoritma genetika, setelah itu akan diperoleh hasil berupa rute distribusi produk Bebicare. Dari penelitian ini diperoleh parameter optimal berupa populasi 190, kombinasi Cr 0, 6 Mr 0, 4, generasi 1150, dan total jarak terpendek 118, 25 kilometer. Rute hasil program lebih optimal dari rute asli karena memiliki jarak yang lebih pendek.
Optimasi Rute Pendistribusian Obat Pedagang Besar Farmasi di Apotek Kota Kediri menggunakan Algoritma K-Means dan Artificial Bee Colony (ABCKM)
Authors: Cindy Cynthia Nurkholis, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Optimization; Algorithm
Abstract: Pedagang Besar Farmasi merupakan sebuah usaha yang telah memiliki izin untuk mengadakan pendistribusian produk farmasi. Dalam pendistribusian produk terdapat apotek yang berdekatan tidak dilakukan pengiriman, sehingga kurir kembali lagi dan mendapatkan total jarak yang lebih besar. Sehingga Pedagang Besar Farmasi membutuhkan rute optimal untuk melakukan pendistribusian produk farmasi. Permasalahan tersebut merupakan permasalahan Multi Travelling Salesman Problem (MTSP). Algoritma ÂK-Means dan Artificial Bee Colony dipilih untuk menyelesaikan permasalahan MTSP karena algoritma K-Means dapat digunakan untuk melaukan pembagian data dengan sumber terbaik. Solusi yang digunakan dalam K-Means merupakan solusi koordinat tetangga terdekat saja. Sehingga diperlukan algoritma artificial bee colony untuk membantu agar tidak terjebak dalam lokal optima. Algoritma artificial bee colony akan digunakan dalam pencarian rute optimal dalam permasalahan optimasi rute pendistribusian produk farmasi di Apotek Kota Kediri. Dari penelitian yang dilakukan membuktikan bahwa algoritma ABCKM terbukti lebih baik dari pada algoritma ABC dan lebih baik dari pada menggunakan rute pendistribusian yang dilakukan oleh kurir saat ini. Dari penelitian dilakukan algoritma artificial bee colony mencapai konvergensi dalam penarian solusi terbaik dengan jumlah popsize 70, jumlah limit 25, dan iterasi maksimal 700. Dari parameter optimal yang didapatkan nilai fitness terbaik sebesar 0, 012193.
Penerapan Algoritme Nearest Centroid Neighbor Classifier Based on K Local Means Using Harmonic Mean Distance (LMKHNCN) Untuk Klasifikasi Hasil Kinerja Pegawai Negeri Sipil
Authors: Adam Syarif Hidayatullah, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning
Abstract: Keberhasilan sebuah perusahaan terjadi karena dapat mengelola sumber daya manusianya dengan baik begitu juga sebaliknya. Salah satu instansi yang mengelola sumber daya manusia menggunakan Manajemen Talenta adalah Badan Kepegawaian Daerah (BKD) kota Malang, dengan mengevaluasi pegawainya setiap tahunnya setelah pekerjaan selesai dilakukan. Hal ini menyebabkan hasil pekerjaan yang telah dilakukan tidak optimal, sehingga perlu identifikasi dini pegawai yang memiliki kinerja dibawah rata – rata sehingga dapat dievaluasi dan meminimalisir hasil pekerjaan yang tidak optimal dengan menggunakan teknik klasifikasi. Penelitian ini menggunakan teknik klasifikasi Nearest Centroid Neighbor Classifier Based on K Local Means Using Harmonic Mean Distance (LMKHNCN). Metode ini merupakan metode modifikasi dari metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan dibuktikan memiliki …
Optimasi Rute Distribusi Logistik pada Bekangdam dengan Algoritma Bee Colony
Authors: Nadiah Nur Fadillah Ramadhani, Bayu Rahayudi, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Algorithm
Abstract: Kodam V Brawijaya merupakan Komando Kewilayahan Pertahanan di Provinsi Jawa Timur. Wilayah Kodam V Brawijaya meliputi wilayah yang tersebar di Jawa Timur seperti Pacitan, Ngawi, Madiun, Blitar, Nganjuk, Kediri, Mojokerto, Malang, Situbondo hingga Banyuwangi. Salah satu badan yang ada di Kodam V Brawijaya adalah Bekangdam. Bekangdam atau Pembekalan Angkutan Kodam merupakan badan pelaksana daerah Tentara Nasional Indonesia Angkatan Darat di daerah berfungsi untuk menyediakan persediaan logistik tempur dan angkutan perang. Persediaan pada Bekangdam akan di distribusikan ke daerah-daerah wilayah Kodam V Brawijaya. Selain alat tempur dan angkutan perang, logistik pada Bekangdam berupa makanan, obat-obatan maupun bahan pokok lainnya. Proses distribusi pada Bekangdam menggunakan transportasi darat berupa truk. Bekangdam memiliki kesulitan dalam menentukan rute yang optimal karena itu dalam proses pengirimannya Bekangdam sering mengalami keterlambatan. Berdasarkan permasalahan tersebut dibutuhkanlah metode yang pas untuk menangani masalah ini, penelitian ini menggunakan algoritma bee colony dalam menyelesaikan kasus multiple travelling salesman problem dengan tujuan untuk mencari rute optimal dalam melakukan proses distribusi logistik. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, rute yang dihasilkan oleh sistem lebih optimal dibandingkan dengan rute yang dipilih oleh Bekangdam V Brawijaya. Penelitian ini mendapatkan nilai yang optimal pada jumlah popsize ke 115, limit ke 40 dan iterasi ke 1200. Dari parameter yang digunakan, didapatkan total jarak …
Klasifikasi Dokumen E-Complaint Kampus menggunakan BM25 dan K-Nearest Neighbor
Authors: Khairinnisa Rifna, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Information Retrieval
Abstract: Dalam suatu institusi pendidikan, tentu diperlukan suatu wadah dimana para civitas akademika memberikan saran serta kritik tentang apa yang mereka rasakan terhadap fasilitas institusi pendidikan tersebut seperti wadah kritik serta saran yang disediakan oleh Universitas Brawijaya yang memiliki nama e-complaint. Fasilitas e-complaint adalah suatu fasilitas yang dikelola oleh pihak kampus sebagai sarana untuk menampung kritik, saran, serta opini dari pengguna terhadap layanan ataupun fasilitas yang diberikan oleh kampus. Namun, fasilitas e-complaint saat ini masih dinilai kurang maksimal dikarenakan kritik atau saran yang telah disampaikan oleh civitas akademika tidak ditangani dengan cepat oleh pihak yang bersangkutan. Hal ini dikarenakan pihak pengelola e-complaint memilah data secara manual sehingga membutuhkan waktu yang lama serta pengelola e-complaint tidak memilah data berdasarkan kepentingan serta urgensinya sehingga urutan penyelesaian masalahnya tidak berdasarkan prioritas urgensinya. Maka, dibutuhkan suatu sistem yang dapat melakukan klasifikasi data e-complaint kampus berdasarkan tingkat kepentingan serta urgensinya. Pada penelitian ini, dilakukan proses text pre-processing yang selanjutnya dilakukan perhitungan menggunakan metode BM25 sebagai metode untuk dilakukannya pemeringkatan serta K-Nearest Neighbor sebagai metode untuk dilakukannya klasifikasi. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan k-fold cross validation didapatkan nilai rata-rata tertinggi dari precision sebesar 1, recall sebesar 0, 4687, f-measure sebesar 0, 6875.