Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Peringkasan Artikel Berbahasa Indonesia Menggunakan TextRank dengan Pembobotan BM25
Authors: Yurdha Fadhila Hernawan, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Penggunaan internet sebagai sumber informasi telah membawa manusia pada era one click away. Apa pun bisa diakses di mana pun kapan pun, baik secara visual maupun tidak. Namun, tidak semua informasi yang diakses selalu sesuai dengan konteks yang diinginkan. Untuk memudahkan pengguna internet dalam mendapatkan informasi yang ringkas dengan tidak merusak atau menghilangkan informasi penting, maka dibutuhkan suatu peringkasan otomatis. Salah satu cara untuk mendapatkan ringkasan pada sebuah dokumen adalah dengan mencari kumpulan kalimat penting pada dokumen yang dapat merepresentasikan dokumen asli secara keseluruhan. Metode peringkasan tersebut disebut juga dengan peringkasan ekstraktif. Pada penelitian ini, peringkasan ekstraktif dilakukan dengan memeringkatkan setiap kalimat pada sebuah dokumen dan mengambil kalimat dengan peringkat teratas sebagai ringkasan. Metode TextRank yang digunakan pada penelitian ini merepresentasikan dokumen sebagai graf, setiap kalimat dianggap sebagai node dan hubungan antara kalimat (node) merupakan nilai similarity antar kalimat. Fungsi similarity yang digunakan adalah BM25 dengan metode pemeringkatan PageRank. Panjang ringkasan yang dihasilkan sistem disesuaikan dengan besar nilai compression rate yang digunakan. Setelah membandingkan hasil ringkasan yang didapatkan sistem peringkasan otomatis dengan hasil ringkasan yang didapatkan dari expert (pakar) sebanyak 10 dokumen, penelitian ini berhasil dilakukan dengan kualitas ringkasan terbaik didapatkan pada saat penggunaan compression rate sebesar 30 …
Rekomendasi Lagu Cross Language Berdasarkan Lirik Menggunakan Word2VEC
Authors: Gilang Widianto Aldiansyah, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Lagu adalah suatu ragam suara yang berirama dan merupakan salah satu sarana hiburan yang populer sebagai di kalangan masyarakat modern saat ini. Keinginan suatu masyarakat dalam mendengarkan sebuah lagu bisa didasarkan dari berbagai macam hal seperti alunan musik (genre musik), penyanyi, tahun lagu hingga lirik sebuah lagu. Dalam mempertimbangkan hal tersebut diperlukan sebuah sistem yang dapat mempermudah masyarakat dalam merekomendasikan sebuah lagu berdasarkan hal-hal mendasar tersebut salah satunya adalah sebuah sistem rekomendasi lagu berdasarkan lirik. Salah satu metode yang dapat dimanfaatkan dalam membangun sistem rekomendasi lagu adalah Word Embedding yang dalam penelitian ini menggunakan Word2Vec. Tahapan-tahapan dari sistem rekomendasi lagu berdasarkan lirik adalah dengan melakukan pelatihan dataset hingga menghasilkan dataset Word2Vec dan TF-IDF, lalu sistem melakukan proses rekomendasi dari lirik lagu masukan dengan cara melakukan query expansion berdasarkan kata dengan nilai TF-IDF tertinggi dari lirik masukan dan kata dekat hasil pelatihan Word2Vec. Proses yang dilakukan sistem menghasilkan 10 judul lagu yang memiliki kemiripan lirik terhadap lagu masukan. Hasil Pengujian parameter kata dengan TF-IDF yang diambil serta pengujian parameter kata dekat yang diambil didapatkan nilai precision@ 10 tertinggi untuk kata TF-IDF tertinggi yang diambil= 25 dan untuk kata dekat yang diambil= 3.
Implementasi Algoritme Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Prediksi Harga Emas Bagi Investor
Authors: Laila Restu Setiya Wati, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Finance
Abstract: Berinvestasi ada berbagai macam salah satunya adalah emas. Emas biasa dijadikan investasi jangka panjang, karena keuntungan investasi emas mudah diuangkan, tidak ada pajak dan investasi emas karena memiliki sifat yang tahan terhadap inflasi. Sifat ketahanan itu yang membuat tertarik investor untuk berinvestasi. Investor sulit mendapatkan informasi mengenahi perubahan naik turun harga emas sehingga dengan masalah tersebut investor sangat membutuhkan informasi untuk prediksi sebagai pertimbangan kapan harus membeli dan menjual emas agar mendapatkan keuntungan yang sesuai dengan perancanaan yang telah dibuat. Penelitian ini menggunakan algoritme Extreme Learning Machine (ELM) untuk memprediksi harga emas. Pengujian dalam memprediksi memodelkan algoritme ELM untuk harga emas agar menghasilkan prediksi harga emas dengan optimal. Hasil analisa pengujian dengan menggunakan variabel terbaik dari pengujian sebelumnya menghasilkan Mean Absolute Error Percentage (MAPE) terbaik sebesar 0, 29%, dari MAPE yang dihasilkan kurang dari 10% menunjukkan bahwa algoritme Extreme Learning Machine (ELM) sangat baik untuk diimplementasikan dalam melakukan prediksi harga emas.
Temu Kembali Citra Makanan Menggunakan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix dan CIE L* a* b* Color Moments Untuk Pencarian Resep Masakan
Authors: Ahmad Fauzi Ahsani, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: Pencarian resep masakan merupakan suatu hal yang penting pada era teknologi seperti saat ini. Banyak orang yang memanfaatkan mesin pencari untuk mempermudah mereka melakukan pencarian resep suatu makanan yang disukai. Namun, kebanyakan orang masih menggunakan kata kunci (query) teks untuk melakukan pencarian. Query teks memiliki banyak kelemahan salah satunya yaitu kurang bisa merepresentasikan objek makanan karena tiap orang akan berbeda-beda dalam mendeskripsikan suatu makanan. Masalah tersebut bisa diselesaikan jika query yang diberikan adalah citra makanan itu sendiri atau biasa disebut dengan istilah temu kembali citra. Penelitian ini mengusulkan penerapan temu kembali citra makanan untuk pencarian resep masakan menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) sebagai metode ekstraksi fitur tekstur dan CIE L* a* b* Color Moments sebagai metode ekstraksi fitur warna. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai MAP sebesar 97,604% ketika menggunakan gabungan fitur tekstur dan warna, algoritme perhitungan jarak Minkowski, dan k= 10 dengan data latih sebanyak 1303 citra dan data uji sebanyak 31 citra. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa ekstraksi fitur GLCM dan CIE L* a* b* Color Moments dapat digunakan pada temu kembali citra makanan untuk pencarian resep masakan.
Analisis Sentimen Dampak Perkembangan Artificial Intelligence (AI) pada Media Sosial X/Twitter Menggunakan Metode Random Forest
Authors: Rizqi Wijanarko, Dian Eka Ratnawati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah salah satu inovasi teknologi yang saat ini sedang berkembang dengan pesat dan menarik perhatian. Artificial Intelligence adalah suatu program komputer yang dilengkapi dengan algoritma yang mampu memperoleh pengetahuan dari data yang diberikan serta mengaplikasikannya dalam berpikir dan bertindak selayaknya manusia. Dengan berkembangnya Artificial Intelligence, maka tidak dapat dipungkiri bahwa teknologi ini memberikan dampak positif maupun negatif terhadap kehidupan masyarakat. Banyak opini dari masyarakat yang timbul di media sosial terkait dampak perkembangan Artificial Intelligence di Indonesia salah satunya melalui media sosial X/Twitter. Salah satu cara untuk mengetahui persepsi masyarakat dapat dilakukan melalui analisis sentimen. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest sebagai metode klasifikasi untuk analisis sentimen. Terdapat beberapa tahapan yang dilakukan, yaitu pengumpulan data menggunakan web scraping, text preprocessing, pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), klasifikasi menggunakan Random Forest, serta evaluasi kinerja menggunakan Confusion Matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan parameter jumlah tree 60 dan kedalaman tree 55 mendapatkan tingkat accuracy sebesar 0, 94, precision sebesar 0, 94, recall sebesar 0, 94, dan f1-score sebesar 0, 94.
Ekstraksi Ciri pada Klasifikasi Citra Batik menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix, Local Binary Pattern, dan HSV Color Moment
Authors: Amar Ikhbat Nurulrachman, Randy Cahya Wihandika, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Image Processing; Feature Extraction
Abstract: Salah satu bentuk seni yang diwariskan oleh leluhur bangsa Indonesia adalah batik, batik pada setiap daerah di Indonesia memiliki warna dan motif yang beraneka ragam. Keanekaragaman warna dan motif batik menyebabkan banyak masyarakat Indonesia kesulitan untuk mengetahui batik jenis batik yang mereka pakai. Setiap batik memiliki corak, setiap corak memiliki tekstur. Tekstur dan warna menjadi elemen pembeda antara batik satu dengan batik lainnya, keduanya merupakan bentuk dari ekstraksi ciri yang dapat dimanfaatkan untuk mengelompokkan batik yang memiliki corak serupa. Pada penelitian ini kombinasi ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix, Local Binary Pattern, dan HSV Color Moment digunakan untuk memperoleh ciri tekstur dan ciri warna dari citra batik, sedangkan K-Nearest Neighbor digunakan untuk mengklasifikasikan citra batik. Hasil pengujian pada skenario penggunaan kombinasi ciri yang berbeda, kombinasi ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix, Local Binary Pattern, dan HSV Color Moment menggunakan 200 dataset citra batik yang terdiri dari 10 kelas batik, memperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 0, 29 pada nilai ketetanggaan K= 5, di sisi lain, pada skenario pengujian penggunaan jumlah kelas yang berbeda, nilai akurasi tertinggi diperoleh ketika menggunakan 5 kelas yang setiap kelas terdiri dari 10 citra batik, nilai akurasinya sebesar 0, 68 pada nilai ketetanggaan K= 4.
Prediksi Harga Bitcoin berdasarkan Data Historis Harian dan Google Trend Index menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine
Authors: Panji Husni Padhila, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Time Series Analysis
Abstract: Bitcoin telah menarik banyak perhatian dari media dan investor, mengingat fitur inovatifnya seperti desentralisasi dan keterlacakannya. Di beberapa negara telah menerima Bitcoin sebagai alat pembayaran. Bitcoin juga umum digunakan sebagai aset investasi walaupun cukup berbahaya karena harga dari Bitcoin sangat fluktuatif, yang mana harganya bisa naik dan turun dengan cepat dalam waktu yang singkat. Selain itu, Bitcoin juga dipercaya bersifat spekulatif, yang naik dan turun harganya bergantung pada pandangan orang terhadap coin tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga Bitcoin menggunakan algoritme Extreme Learning Machine (ELM) berdasarkan data historis harian dengan mempertimbangkan sifat spekulatifnya menggunakan Google Trend Index. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan diperoleh hasil perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 3,089% menggunakan fungsi aktivasi Sigmoid, 5 fitur, 20 neuron pada hidden layer, dan menggunakan Google Trend Index dengan kata kunci â€ Bitcoin'.
Klasifikasi Pertanyaan COVID-19 Bahasa Indonesia menggunakan Naïve Bayes
Authors: Glenn Jonathan Satria, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Text Classification
Abstract: Question Answering (QA) adalah sistem yang dapat memberikan jawaban dari pertanyaan yang diberikan oleh pengguna. Dalam QA terdapat satu tugas yang bernama analisis pertanyaan. Analisis pertanyaan berguna untuk memilih tipe pertanyaan apa yang diberikan pengguna melalui query. Analisis pertanyaan bisa dicari menggunakan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan Naive Bayes sebagai metode klasifikasi. Selain itu, digunakan beberapa proses dalam pemrosesan bahasa alami seperti ekstraksi fitur kata tanya dan preprocessing yang berisi data cleaning, stemming, stopword removal, dan tokenization. Tahap selanjutnya adalah membangun model klasifikasi melalui data latih yang berisi 16 kategori pertanyaan. Berdasarkan hasil pengujian dengan 2 skenario yaitu menggunakan preprocessing dan tidak menggunakan preprocessing, menghasilkan nilai akurasi menggunakan preprocessing …
Klasifikasi Diagnosis Penyakit Diabetes Gestasional pada Ibu Hamil menggunakan Algoritme Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN)
Authors: Vinesia Yolanda, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Diabetes gestasional merupakan keadaan kadar gula darah tinggi yang terjadi pada masa kehamilan. Kemunculan penyakit ini umum ditemui dan biasanya terjadi pada minggu ke-24 sampai minggu ke-28 kehamilan. Walau demikian, keadaan kadar gula darah yang tinggi ini tidak dapat disepelekan karena dapat menimbulkan beberapa komplikasi yang dapat membahayakan ibu dan bayi. Selain itu, diabetes gestasional yang tidak ditangani juga dapat meningkatkan risiko ibu dan bayi menderita diabetes tipe 2 di masa mendatang. Penyebab kemunculan diabetes gestasional belum diketahui secara pasti. Namun, penyakit ini merupakan penyakit multifaktorial yang kemunculannya dapat disebabkan oleh berbagai faktor yang berperan dalam meningkatkan risiko penyakit ini. Oleh sebab itu, penyakit diabetes gestasional pun menjadi sulit didiagnosis karena dokter perlu mempertimbangkan beberapa fakor tersebut, menganalisis, serta membandingkannya dengan pasien sebelumnya yang mempunyai kondisi serupa. Hasil diagnosis akhirnya bergantung pada interpretasi dokter dan rentan terhadap human error. Salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah dengan menggunakan algoritme klasifikasi yang dapat mengidentifikasi keberadaan penyakit diabetes gestasional. Pima Indians Diabetes Dataset merupakan salah satu dataset yang banyak digunakan dalam penelitian mengenai identifikasi keberadaan penyakit diabetes. Dataset tersebut mempunyai karakteristik data yang tidak seimbang, sehingga algoritme Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) dapat diterapkan pada dataset tersebut. Dengan menghapus data …
Klasifikasi Jenis Kelamin Berdasarkan Suara Menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Authors: Allysa Apsarini Shafhah, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Audio Processing
Abstract: Suara yang dimiliki oleh manusia tidaklah sama. Umumnya, ukuran saluran vokal laki-laki lebih besar dibandingkan perempuan sehingga suara yang dihasilkan pun cenderung lebih rendah. Kasus saat ini adalah virtual assistant maupun voice-based chatbot yang ada masih belum mampu membedakan jenis kelamin pada suara manusia padahal jika hal tersebut dapat dilakukan maka dapat dimanfaatkan untuk mengetahui kebiasaan yang sering dibicarakan oleh jenis kelamin tertentu. Penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) versi 1 dengan dua kelas klasifikasi yaitu laki-laki dan perempuan. Ciri suara yang digunakan sebagai fitur dalam penelitian ini adalah energy, zero crossing rate, entropy of energy, spectral centroid, spectral spread, spectral entropy, spectral flux, danspectral rolloff. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi terbaik sebesar 75, 5% didapatkan ketika menggunakan nilai maksimum epoch sebesar 10, nilai learning rate sebesar 0, 1, serta similarity measurement berupaNormalized Cross Correlation. Penggunaan rumus Normalized Cross Correlation untuk menghitung kemiripan antara dua data pada LVQ menghasilkan akurasi yang lebih tinggi yaitu sebesar 75, 5% apabila dibandingkan dengan Euclidean distance dan Manhattan distance dimana keduanya hanya menghasilkan akurasi sebesar 74, 4%. Selain itu, pengujian K-fold Cross Validation dengan nilai K sebanyak 5 fold menghasilkan akurasi tertinggi ketika menggunakan fold keempat sebesar 75, 6%. Kemudian dilakukan pula pengujian dengan Recursive Feature Elimination untuk mengetahui pengaruh dari fitur yang …
Analisis Sentimen Layanan Astra Honda Motor Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Identifikasi Aspek pada Layanan Menggunakan DBSCAN
Authors: Naufal Akbar Eginda, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Text Mining
Abstract: Transportasi merupakan suatu kebutuhan pokok pada zaman sekarang ini. Motor merupakan jenis transportasi terbanyak di Indonesia menurut Badan Pusat Statistik pada tahun 2017. Salah satu merek motor yang banyak digunakan masyarakat adalah Honda. Astra Honda Motor memiliki berbagai layanan yang disediakan bagi pelanggannya. Dari layanan-layanan tersebut tentunya banyak sekali opini yang masyarakat miliki baik opini positif maupun opini negatif. Untuk melakukan klasifikasi dan identifikasi aspek pada opini masyrakat tersebut digunakan metode Naive Bayes yang menggunakan fitur Lexicon untuk klasifikasinya dan DBSCAN sebagai metode klustering untuk menentukan aspek dari opini tersebut dengan cara mengambil 3 term teratas yang didapat dari tiap dokumen. Pada penelitian digunakan data berjumlah 100 dengan perbandingan seimbang antar kelasnya, serta 25 data uji yang dimana 13 data bersifat positif dan 12 data bersifat negatif. Hasil kinerja yang didapat dari proses klasifikasi dengan Naive Bayes berfitur Lexicon adalah 53% untuk nilai precision, 63% untuk recall, 58% untuk f-measure, dan 60% untuk akurasi. Untuk hasil pengujian aspek didapat nilai precision 41, 4%, recall 80, 5%, f-measure 54, 6%, dan akurasi hanya sebesar 37, 6%. Sedangkan hasil evaluasi kluster menggunakan silhouette coefficient didapat bahwa parameter terbaik untuk metode DBSCAN adalah 0, 1 untuk nilai epsilon dan 1 untuk nilai minpts.
Ekstraksi Fitur RGB Color Channel dan Simple Morphological Shape Descriptors dari Citra Makanan untuk Pencarian Resep Makanan
Authors: Barbara Sonya Hutagaol, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Feature Extraction
Abstract: Saat ini makanan tidak lagi hanya sebatas kebutuhan pokok, namun makanan sudah dijadikan sebagai rekreasi untuk menghibur. Seperti yang dapat dilihat di media sosial, terdapat banyak sekali foto dari makanan yang menarik perhatian, sehingga mendorong keinginan untuk memasak dan mencipipi makanan tersebut. Untuk membuat makanan dibutuhkan sebuah resep makanan. Pada umumnya resep makanan ditemukan di majalah, televisi, koran, maupun website. Resep dicari berdasarkan nama dari masakan tersebut. Keterbatasan pengetahuan mengenai makanan memberikan kesulitan untuk menemukan resep. Melihat masalah tersebut, maka digunakan teknik yaitu menjadikan gambar sebagai query. Untuk melakukan pencarian menggunakan gambar maka perlu dilakukan pengolahan citra digital untuk memperoleh ciri atau fitur dari gambar tersebut. Fitur yang digunakan adalah red, green, dan blue (RGB) color channel dan simple morphological shape descriptors dengan klasifikasi menggunakan k-NN. Hasil dari penelitian ini memperoleh nilai n terbaik n= 5 dengan Mean Average Precision (MAP) sebesar 94, 1892% pada kombinasi kedua fitur. Pemakaian fitur warna dan fitur bentuk secara umum diperoleh hasil terbaik pada kombinasi kedua fitur yaitu pada n= 10, n= 15, n= 20, dan n= 25. Kesimpulan yang dapat diambil bahwa nilai n semakin besar menurunkan hasil pencarian dan penggunaan fitur warna dan bentuk mampu memberikan hasil terbaik dibandingkan penggunaan salah satu fitur.
Peringkasan Teks Untuk Deteksi Kejadian Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Dengan Metode Affinity Propagation
Authors: Rezky Dermawan, Fitra A Bachtiar, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Social Media Analysis
Abstract: Karakteristik Twitter di mana pengguna dapat membuat tweet di mana saja dalam waktu yang singkat, memungkinkan munculnya informasi penting sebelum media berita dapat melaporkannya. Namun karena besarnya skala dan keragaman topik yang dibicarakan tweet dalam Twitter, sangat sulit untuk mengetahui kejadian relevan yang berada di suatu tempat. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi kejadian relevan dan memberikan ringkasan tentang kejadian tersebut. Pada penelitian ini dilakukan proses peringkasan teks untuk deteksi kejadian dokumen Twitter berbahasa Indonesia dengan metode Affinity Propagation. Melalui proses pengklasteran akan didapatkan kumpulan klaster yang menjadi representasi kejadian pada waktu dan tempat tertentu. Pengujian dilakukan pada dua jenis data, yaitu tematik yang memiliki kejadian khusus dalam rentang waktu tweet dan umum di mana tweet diambil pada rentang waktu acak. Untuk mendapatkan hasil klaster terbaik, dilakukan pengujian pada parameter Affinity Propagation yang kemudian menghasilkan nilai preference kuartil 3 dan minimum, nilai damping factor 0, 3 dan 0, 5, nilai changed limit 1 dan 2, nilai maksimum iterasi 250 sebagai parameter terbaik untuk pengklasteran data tematik dan umum. Hasil ringkasan dari proses pengklasteran kemudian dibandingkan dengan hasil ringkasan pakar untuk dievaluasi menggunakan metode ROGUE-N, menghasilkan nilai 0,459 dan 0, 4009 secara berturut-turut pada 2 jenis data.
Rekomendasi Lagu Berdasarkan Lirik Lagu Menggunakan Metode N-gram dan Cosine Similarity
Authors: Jesika Silviana Situmorang, Putra Pandu Adikara, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Text Mining
Abstract: Mendengarkan lagu merupakan salah satu kegiatan manusia yang sering dilakukan oleh manusia. Lagu adalah suatu seni yang bernada atau suara yang memiliki unsur urutan syair dan kombinasi dengan satu atau beberapa gabungan alat musik. Syair atau lirik dalam lagu biasanya berisi beberapa bait yang memiliki makna tersendiri bagi penulis syair lagu. Perkembangan lagu sekarang sudah bertambah maju dan membuat pencinta musik maupun lagu semakin menyukai lagu atau pun musik. Hal ini terjadi karena adanya smartphone yang membuat penyuka lagu dapat mendengarkan lagu secara online maupun offline. Namun banyaknya lagu yang ada membuat pecinta musik mempunyai batasan dalam memilih lagu dalam pemutar musik. Masalah tersebut membutuhkan suatu inovasi yang memudahkan pencarian lagu berdasarkan lirik yang sesuai dengan pengguna (pecinta musik). Masalah tersebut dapat diselesaikan dalam sebuah bentuk sistem pemerolehan informasi. Model perekomendasi lagu dapat menjadi penyeleksi lagu secara otomatis berdasarkan lirik, sehingga mempermudah pengguna dalam pencarian lagu yang diinginkan. Penelitian model perekomendasian lagu ini menggunakan metode N-gram (unigram bigram dan trigram) dan cosine similarity. Lirik lagu akan melalui tahap preprocessing kemudian tahap Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) agar kata-kata yang ada dalam lirik lagu diseleksi terlebih dahulu. Sistem akan mengeluarkan 10 rekomendasi lagu. Hasil evaluasi daftar rekomendasi lagu terbaik menggunakan unigram dengan nilai Precision@ 10 0,656 dan Mean Average …
Klasifikasi Hoaks Kesehatan di Media Sosial menggunakan Support Vector Machine
Authors: Aulia Rahma Hidayat, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Social Media Analysis
Abstract: Dari berbagai macam alat komunikasi yang ada media sosial adalah yang sering digunakan oleh masyarakat Indonesia, namun sebagai alat komunikasi yang sering digunakan tidak semua hal yang dijumpai dimedia sosial benar adanya. Sebagai bagian dari alat komunikasi yang digunakan oleh setiap orang tak jarang dijumpai berita-berita tidak jelas sumbernya atau berita Hoaks. Berita Hoaks mengenai kesehatan banyak dijumpai di Media Sosial dan hal tersebut dapat memengaruhi kesadaran masyarakat akan pentingnya kesehatan. Pemisahan berita kesehatan yang benar dan tidak benar perlu dilakukan untuk menghindari hal tersebut. Proses pemisahan dilakukan dengan mengklasifikasikan berita kesehatan pada Media Sosial dengan metode Support Vector Machine dengan fitur Bag Of Words dan Lexicon Based Features. Total data pada penelitian ini sebanyak 80 berita yang berasal dari berbagai Media Sosial. Data kemudian dimasukkan dalam proses pre-processing untuk mendapatkan kata yang menunjukkan sebuah dokumen, kemudian dilanjutkan kedalam tahap pembobotan kata menerapkan perhitungan TF-IDF. Hasil perhitungan pembobotan kata dimasukkan pada proses inti yaitu perhitungan metode Support Vector Machine. Hasil pengujian parameter optimal didapatkan nilai gamma (Î³)= 0,001, nilai lambda (Î»)= 1, nilai epsilon= 0, 000001, nilai degree (d)= 2 dan nilai maksimum iterasi= 30. Hasil evaluasi sistem menggunakan kedua fitur mendapatkan hasil yang baik dibanding dengan menggunakan salah satu fitur saja, menujukkan hasil yaitu Accuracy sebesar 1; Precision sebesar 1; Recall sebesar 1; F-measure …
Klasifikasi Intensi dengan Metode Long Short-Term Memory pada Chatbot Bahasa Indonesia
Authors: Faiz Aulia Al Farisi, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Chatbots
Abstract: E-government merupakan sebuah konsep pemerintahan yang menyelenggarakan layanan publik secara digital yang didukung oleh teknologi informasi, sehingga menjadi lebih prima. Salah satu bentuk layanan publik digital yang umum ada di berbagai sektor adalah helpdesk. Helpdesk memungkinkan pengguna dapat bertanya atau melaporkan sesuatu untuk kemudian dijawab oleh staf. Permasalahan yang ada adalah ketersediaan staf yang hanya dapat menjawab pada jam kerja, sedangkan pengguna bisa jadi menemukan permasalahan yang urgent di luar jam kerja. Oleh karena itu, solusi yang ditawarkan adalah penerapan chatbot, sehingga dapat melayani kapan pun, sekaligus meringankan kerja dari staf. Penelitian ini mencoba untuk merancang salah satu komponen pada chatbot, yaitu model klasifikasi intensi, dengan metode Long Short-Term Memory. Data yang digunakan merupakan 501 teks riwayat pertanyaan dari database Helpdesk TIK UB yang termasuk ke dalam 7 kelas intensi yang ditentukan. Data akan melalui beberapa tahap prapemrosesan sebelum kemudian dilakukan pemodelan dan beberapa pengujian. Tahap pengujian meliputi pemilihan embedding yang digunakan, pemilihan teknik augmentasi data, dan penyetelan hyperparameter. Hasil dari keseluruhan pengujian, didapatkan model terbaik yang mampu menghasilkan akurasi sempurna untuk data latih dan data uji, serta loss 0,004 untuk data latih dan 0,044 untuk data uji. Abstract E-government is a government concept that organizes digital public services supported by information technology, so that they become more excellent. One form of digital …
Knowledge-Enriched Domain Specific Chatbot on Low-resource Language
Authors: Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara, Diva Kurnianingtyas
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Artificial Intelligence
Abstract: This study presents architecture in learning human-machine conversation using a human language known as chatbots. Given an utterance, a chatbot attempt to reply using human language by mimicking human intelligence in communication. Previous works in this domain were mostly implemented in English, thus it remains a problem when bringing to a low-resource language, e.g., Indonesian. The limited availability of human-to-human dialog history led to difficulty in the learning process of machine learning algorithms. Therefore, this study proposed a Knowledgeable Chatbot (KC), an enhanced pipeline that enables to receiving of transferred knowledge from another task. A data augmentation pipeline is proposed to handle the limited number of available. To deal with the low-resource language, this study proposed to incorporate a pre-trained language model to gain contextualized language understanding. As …
Temu Kembali Informasi Lintas Bahasa untuk Dokumen Berita Berbahasa Indonesia-Inggris Menggunakan Metode BM25
Authors: Putri Rahma Iriani, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Berita merupakan kebutuhan informasi seseorang untuk mengetahui apa yang sedang terjadi. Usaha mendapatkan berita relevan dari keberagaman bahasa dan dokumen itu tidak mudah didapatkan. Dokumen berita biasanya ditulis dalam bahasa asing. Hal ini menjadi sulit karena tidak semua pengguna mengerti bahasa asing, sedangkan berita yang diinginkan terdapat pada kumpulan bahasa asing tersebut. Pengguna bisa saja membacanya satu persatu untuk memperoleh berita sesuai kebutuhan, tetapi proses tersebut tidak efisien dan akan membutuhkan waktu yang lama. Sistem pencarian berita otomatis lintas bahasa sangat dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah ini, yang mana pengguna hanya memasukkan query dengan bahasa Indonesia atau Inggris dan sistem akan mengembalikan dokumen dengan kedua bahasa tersebut. Permasalahan tersebut dapat dipecahkan dengan membangun sistem untuk memperoleh berita secara otomatis tanpa terhalang faktor bahasa. Sistem ini dibangun menggunakan metode BM25 yang mana telah dibuktikan mampu mengembalikan dokumen relevan dengan pemeringkatan. Parameter bebas yang digunakan k1= 2, 5 dan b= 8, 0. Pembobotan dilakukan dengan memperbandingkan IDF BM25 dan IDF BM25 Modifikasi yang mana menghasilkan akurasi tertinggi dengan nilai sama yaitu sebesar 0, 95 dengan nilai k= 5 pada pengujian precision@ k.
Optimasi Hyperparameter Support Vector Machine Dengan Particle Swarm Optimization Terhadap Klasifikasi Citra Digital Imbalanced
Authors: Saiful Wardi Lubis, Putra Pandu Adikara, Budi Darma
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Klasifikasi citra digital merupakan salah satu bidang utama dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk mengklasifikasikan objek atau karakteristik tertentu dalam suatu citra digital. Meskipun teknik klasifikasi Support Vector Machine (SVM) telah digunakan secara luas, kinerja SVM sangat bergantung pada pengaturan parameter yang tepat dan jenis dataset yang digunakan. Optimasi klasifikasi SVM dilakukan dataset citra digital yang tidak seimbang dengan menggunakan algoritma optimasi Particle Swarm Optimization (PSO). Sedangkan untuk mengatasi permasalahan dataset yang tidak seimbang ialah dengan menggunakan teknik resampling yaitu Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), teknik resampling ini akan membuat sampel sintesis baru pada kelas minoritas agar jumlah sampel pada kelas tersebut menjadi seimbang terhadap kelas lain. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja klasifikasi SVM pada citra digital meningkat dengan baik setelah dilakukan optimasi dengan algoritme PSO. Rata-rata hasil akurasi yang didapatkan ialah sebesar 0, 91 dan akurasi tersebut bisa didapatkan pada iterasi yang singkat. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma PSO dalam optimasi hyperparameter SVM pada klasifikasi citra digital imbalanced bekerja dengan efektif dan efisien dalam meningkatkan akurasi yang didapatkan.
Indonesian Stock Price Prediction Using Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series Method
Authors: Muhamad Harun Zein, Novanto Yudistira, Putra Pandu Adikara
Journal: Journal of ICT
Year: 2024
Topics: Time Series Analysis; Neural Networks
Abstract: The stock market is an attractive investment venue for many individuals and companies. However, unexpected share price fluctuations can cause significant financial losses. In stock investment, predicting stock price movements is the most frequently discussed topic because it allows investors to make the right investment decisions to make big profits. Therefore, a model is needed to predict future stock prices, one strategy for maximising investment profits. New state-of-the-art deep learning architectures for time series forecasting are being developed yearly, making them more accurate than ever. The most commonly used network for such a solution is Long Short-Term Memory (LSTM) architecture, but it has limitations such as long training time and interpretability. This study aims to evaluate another state-of-theart solution, Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series (N-BEATS), in comparison with LSTM by utilising historical\ data of PT Bank Central Asia Tbk (one of the banking companies in Indonesia) from 25 March 2013 to 21 March 2023. N-BEATS is a relatively new variable method that can produce accurate predictions using neural networks. This architecture has advantages such as interpretability, seamless applicability across diverse target domains without requiring modifications, and fast training. Based on tests carried out with prediction errors measured using the Mean Average Percentage Error (MAPE), it was found that the N-BEATS model outperformed the LSTM model with a MAPE value of 1.05 percent. In conclusion, this research shows the use of a new method of deep learning algorithms to predict stock prices …
Kombinasi Intent Classification dan Named Entity Recognition pada Data Berbahasa Indonesia dengan Metode Dual Intent and Entity Transformer
Authors: Zahra Asma Annisa, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Artificial Intelligence
Abstract: Pelayanan pelanggan atau customer service adalah sebuah bentuk upaya pemenuhan keinginan dan kebutuhan pelanggan yang disertai dengan ketepatan penyampaian sesuai standar perusahaan demi memenuhi harapan pelanggan. Pada beberapa kasus seperti layanan perbankan, diperlukan layanan pelanggan yang dapat diakses setiap saat dengan ketepatan dan daya tanggap tinggi. Atas kebutuhan pelayanan dengan kualitas tinggi ini, perusahaan dapat mengaplikasikan konsep pelayanan prima. Salah satu penerapan konsep kecerdasan buatan demi pelaksanaan pelayanan prima adalah penggunaan chatbot, yang memerlukan metode yang tepat bagi proses klasifikasi intensi pengguna maupun Named Entity Recognition (NER). Salah satu kekurangan dari pelaksanaan klasifikasi intensi dan NER secara terpisah terletak pada representasi numerik yang digunakan dalam tiap model. Meski menggunakan data latih dan arsitektur model yang serupa, model dapat menghasilkan representasi numerik yang berbeda dalam tahap fiturisasi, sehingga berpotensi mengurangi tingkat generalisasi model. Untuk mengatasi masalah tersebut, klasifikasi intensi dan NER dapat digabungkan dengan menggunakan mekanisme multi-task learning dalam bentuk model Dual Intent and Entity Transformer (DIET). Penelitian dilakukan dengan memanfaatkan data sekunder dari Helpdesk TIK UB, merancang model DIET menggunakan pustaka PyTorch dan Transformers, lalu mengevaluasi model DIET menggunakan f1-score. Kombinasi hyperparameter terbaik yang didapatkan adalah warm-up step sebesar 70, early stopping patience sebesar …
Analisis Sentimen Dokumen Twitter menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur GU Metric
Authors: Imanuel Juventius Todo Gurning, Putra Pandu Adikara, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Media sosial menjadi salah satu sarana bagi masyarakat modern untuk dapat berdiskusi dan mengemukakan pendapat. Pengguna media sosial Indonesia mencapai 170 juta penduduk pada tahun 2022 menurut hasil riset Wearsosial Hootsuite. Salah satu media sosial yang paling digemari oleh masyarakat Indonesia adalah Twitter, dengan 19, 5 juta pengguna pada akhir 2021 menurut Kementerian Komunikasi dan Informatika. Pada ranah Twitter di Indonesia, penanganan dan vaksinasi COVID–19 oleh Pemerintah Indonesia menjadi salah satu topik perbincangan yang ramai diperdebatkan. Penanganan pandemi menimbulkan pro dan kontra di tengah masyarakat. Dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen masyarakat tersebut digunakan metode klasifikasi Naïve Bayes dengan seleksi fitur GU Metric. Penelitian ini menggunakan data latih berjumlah 400, serta 100 data uji dengan perbandingan seimbang antara kelas positif dan negatif. Proses seleksi fitur diterapkan sebanyak 10 kali putaran, masing–masing sebesar 10% fitur dan meningkat hingga mencapai 100% fitur. Evaluasi kinerja yang diperoleh dengan confusion matrix pada klasifikasi sentimen mendapatkan hasil optimal pada penggunaan fitur sebesar 80%, dengan nilai F1–score sebesar 0, 87, accuracy sebesar 0, 87, precision sebesar 0, 84, dan recall sebesar 0, 89 untuk kelas positif, serta F1–score sebesar 0, 87, accuracy sebesar 0, 87, precision sebesar 0, 9 dan recall sebesar 0, 85 untuk kelas negatif.
Enhancing the capability of online teaching for elementary school teacher through interactive video making training
Authors: Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Community Empowerment
Year: 2022
Topics: Education; Training
Abstract: The strategies and learning mechanisms that have been widely used up until now have changed as a result of the Covid-19 pandemic. Learning from home (BDR) activities are used to replace face-to-face learning activities. Effective implementation of BDR requires information technology skills, especially the use of learning support software. Thus, it is imperative that teachers receive training in the use of learning support software in order to advance their abilities to teach online effectively and efficiently. In this community service, training activities for making creative teaching materials were carried out for elementary school teachers. The creative teaching material is in the form of animation, so that it attracts the interest of students and is expected to increase the effectiveness of online learning. This community service activity begins with a pre-test, continues with the delivery of material, and ends with the provision of a post-test and questionnaire. The evaluation's findings revealed that participants' skills had improved when learning support hardware and instructional videos were introduced.
Deteksi Iklan pada Twit menggunakan Metode Naive Bayes
Authors: Thariq Muhammad Firdausy, Putra Pandu Adikara, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Twitter merupakan salah satu media sosial yang penggunanya selalu bertambah setiap harinya. Dengan kemudahan penyebaran informasi melalui Twitter, beberapa orang menggunakan Twitter sebagai tempat mereka mempromosikan dagangan dengan menulis iklan. Iklan tersebut untuk beberapa pengguna Twitter cenderung menggangu, karena iklan tersebut tidak relevan dengan informasi yang ingin mereka baca. Iklan tersebut bisa dilakukan klasifikasi agar bisa memisahkan antara twit iklan dengan twit bukan iklan. Proses klasifikasi twit iklan dilakukan dengan menggunakan metode Naive Bayes. Pada proses klasifikasi data twit dikumpulkan untuk dijadikan data latih dan data uji, kemudian dilakukan preprocessing kepada data twit tersebut yang selanjutnya akan dilakukan pembobotan dengan menggunakan metode term frequency. Fitur yang digunakan dalam klasifikasi dengan Naive Bayes yaitu fitur bag-of-word. Hasil klasifikasi didapat dari perbandingan hasil posterior yang didapat dari setiap kelas. Tingkat kinerja dari hasil yang didapat dengan metode Naive Bayes menggunakan fitur bag-of-word memiliki nilai precision 0, 96, recall 1, f-measure 0, 98, dan accuracy 0, 98.
Analisis Sentimen Citayam Fashion Week pada Komentar YouTube dengan Metode Convolutional Neural Network
Authors: George Alexander Suwito, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Deep Learning
Abstract: Viralnya Citayam Fashion Week ini bermula dari beredarnya video-video wawancara di Tiktok dan Instagram. Dampak positif dirasakan khususnya bagi kaum pedagang atas ramainya pengunjung yang ingin melihat acara tersebut sehingga dapat menaikkan omzet mereka, terlepas dari dampak positif yang dirasakan, kemacetan justru timbul diakibatkan oleh ramainya pengunjung dan lokasi aksi peragaan busana tersebut, sehingga mengganggu aktivitas masyarakat umum. Citayam Fashion Week dibubarkan pada hari Rabu, 27 Juli tahun 2022. Hal ini menimbulkan perdebatan di kalangan masyarakat. Ada masyarakat yang mendukung untuk tetap diselenggarakannya acara tersebut, ada juga masyarakat yang tidak mendukung diselenggarakannya acara tersebut. Beragam komentar positif, dan negatif banyak diberikan oleh masyarakat terhadap acara Citayam Fashion Week, oleh karena itu dibutuhkan sebuah metode yang dapat memilah sentimen dari pengguna secara otomasi, Hal ini bertujuan agar mampu mengetahui sentimen dari kalimat komentar yang disampaikan oleh setiap pengguna secara efektif dan efisien, menghindari kesalahan persepsi masyarakat terhadap komentar yang ada. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam melakukan analisis sentimen, berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, sistem ini memiliki nilai evaluasi metrik terbaik yaitu nilai accuracy sebesar 97%, nilai precision sebesar 97%, nilai recall sebesar 98%, dan nilai f-measure sebesar 97%.
Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan Feature Hashing Dan Jaringan Saraf Tiruan
Authors: Guedho Augnifico Mahardika, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan Feature Hashing Dan Jaringan Saraf Tiruan | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan Feature Hashing Dan Jaringan Saraf Tiruan 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 / 4.Artikel Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan Feature Hashing Dan Jaringan Saraf Tiruan Penulis Guedho Augnifico Mahardika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Indriati Indriati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Putra Pandu Adikara Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: organisasi berita, kaslifikasi, jaringan saraf tiruan, feature hashing Abstrak Artikel dipublikasikan di JTIIK. Diterbitkan 15 Jun 2021 Cara …
Prediksi Rating Novel Baru Berdasarkan Sinopsis Menggunakan Genre Based Collaborative Filtering dan Text Similarity
Authors: Rhevitta Widyaning Palupi, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Collaborative Filtering
Abstract: Novel merupakan suatu cerita yang memiliki alur panjang yang bersifat imajiantif. Berdasarkan pilihan editor pada situs Amazon. com, 50 dari 100 buku dengan penjualan terbaik merupakan novel. Hal tersebut menunjukkan bahwa ketertarikan masyarakat terhadap novel cukup tinggi sebagai salah satu jenis bacaan. Namun saat ingin memilih novel yang hendak dibaca, pembaca terkadang merasa bingung untuk mengetahui kualitas dari novel tersebut. Salah satu acuan dalam melihat kualitas suatu produk yaitu rating. Situs Goodreads merupakan salah satu situs yang memungkinkan peninjau amatir menuliskan ulasan serta rating untuk membantu pembaca dalam memilih buku yang relevan. Namun terkadang pengguna Goodreads tidak memberikan rating terhadap suatu buku sehingga pengikut dari pengguna tersebut ingin mengetahui rating yang diberikan pengguna pada buku tersebut. Penelitian ini menggunakan metode Genre Based Collaborative Filtering sebagai penghitungan prediksi rating dan Text Similarity untuk mengetahui nilai kesamaan antara dokumen yang satu dengan lainnya. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 31 user dan 90 sinopsis sebagai data latih dan 35 sinopsis sebagai data uji. Akurasi sistem yang diperoleh dari hasil klasifikasi dengan menggunakan nilai kesamaan pada text similarity sebesar 45, 714286% dan nilai MAE sebesar 0, 27742857 sehingga dapat disimpulkan bahwa metode genre based collaborative filtering dan text similarity dapat digunakan untuk melakukan prediksi rating.
Peramalan Harga Cabai Menggunakan Metode High Order Fuzzy Times Series Multifactors
Authors: Ridho Agung Gumelar, Budi Darma Setiawan, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Fuzzy Logic
Abstract: Kebutuhan sehari-hari masyarakat Indonesia tidak lepas dari komoditas pertanian seperti cabai, bawang merah, bawanghputih, tomat dan lain-lain. Beberapa komoditas pertanian tersebut memiliki fluktuasi harga yang tajam, seperti cabai. Ketika pasokan cabai di pasar berkurang, harganya dapat jauh melambung tinggi dari harga normal. Sebaliknya ketika pasokan cabai berlebihan, harganya akan turun jauh di bawah harga normal. Hal ini dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti musim panen, jumlah produksi, jumlah konsumsi masyarakat, luas lahan panen dan lain-lain. Oleh karena itu diperlukan suatu metode untuk dapat memperkirakan harga cabai sehingga dapat digunakan untuk pendukung pembuatan keputusan terkait dengan permasalahan harga. Peramalan merupakan salah satu solusi untuk dapat memperkirakan pergerakan harga komoditas cabai. Metode yang digunakan untuk peramalan harga cabai adalah High Order Fuzzy Times Series Multifactors. Pada metode ini pembentukan subinterval dilakukan dengan menggunakan Fuzzy C-means. Dalam menghitung kesalahan hasil peramalan menggunakan Mean Square Error (MSE). Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, besarnya nilai data training dan order yang digunakan dalam peramalan tidak menjamin menghasilkan tingkat kesalahan yang rendah. Hasil peramalan harga cabai menggunakan metode High Order Fuzzy Times Series Multifactors mendapatkan hasil MSE terbaik sebesar 20.374, 19.
Analisis Sentimen Berita Pemblokiran TikTok Shop Pada Kolom Komentar YouTube Menggunakan Long-Short Term Memory
Authors: Farras Husain Hibatullah, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Di era modern ini, penggunaan internet dan media sosial tumbuh pesat, dengan platform seperti TikTok dan YouTube menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari, khususnya di Indonesia. Baru-baru ini, pemblokiran TikTok Shop memicu perdebatan publik yang signifikan, berdampak pada pengguna, kreator, dan pelaku bisnis. Kebijakan ini menimbulkan berbagai tanggapan yang disampaikan melalui komentar di video YouTube terkait. Oleh karena itu, penelitian diperlukan untuk memahami sentimen publik mengenai isu ini melalui analisis sentimen. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen menggunakan Long-Short Term Memory (LSTM) untuk memberikan pemahaman tentang pandangan publik terhadap kebijakan tersebut, baik yang mendukung maupun menolak, serta memberikan masukan bagi pemerintah. Model LSTM dipilih karena kemampuannya dalam mempertahankan informasi jangka panjang dan berurutan. Penelitian ini juga mengeksplorasi pengaruh hyperparameter, seperti jumlah hidden unit, jenis optimizer, batch size, learning rate, dan jumlah epoch terhadap performa model LSTM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mampu menghasilkan analisis sentimen yang cukup baik. Secara khusus, model LSTM dengan 32 hidden unit, Adam optimizer, learning rate sebesar 0, 0001, batch size 64, dan 25 epoch mencapai accuracy 0, 8128, precision 0, 8180, recall 0, 8128, dan f1-score 0, 8119. Untuk hasil pengujian proses stemming dan juga pengubahan kata tidak baku memberikan hasil yang kurang signifikan dalam analisis sentimen pemblokiran TikTok Shop pada kolom komentar YouTube.