Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
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 …
Development of big data app for classification based on map reduce of naive Bayes with or without web and mobile interface by RESTful API using Hadoop and spark
Authors: Imam Cholissodin, Diajeng Sekar Seruni, Junda Alfiah Zulqornain, Audi Nuermey Hanafi, Afwan Ghofur, Mikhael Alexander, Muhammad Ismail Hasan
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2020
Topics: Big Data; Distributed Computing
Abstract: Big Data App is a developed framework that we made based on our previous project research and we have uploaded it on github, which is developing lightweight serverless both on Windows and Linux OS with the term of EdUBig as Open Source Hadoop Distribution. In this study, the focus is on solving problems related to difficulties in building a frontend and backend model of a Big Data application which by default only runs scripts through consoles in the terminal. This will be quite a tribulation for the end users when the Big Data application has been released and mass produced to general users (end users) and at the same time how the end users test the performance of the Map Reduce Naive Bayes algorithm used in several datasets. In accordance to these problems, we created the Big Data App framework to make the end users, especially developers, feel easier to build a Big Data application by integrating the frontend using the Web App from Django framework and Mobile App Native, while for the backend, we use Django framework that is able to communicate directly with the script either hadoop batch, streaming processing or spark streaming very easily and also to use the script for pig, hive, web hdfs, sqoop, oozie, etc. the making of which is extremely fast with reliable results. Based on the test results, a very significant result in the ease of data computation processing by the end users and the final results showing the highest classification accuracy of 88.3576% was obtained.
Penerapan Support Vector Regression dan Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Daerah Istimewa Yogyakarta
Authors: Rien Difitria, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Sektor pariwisata merupakan penyumbang pendapatan nasional, devisa dan penyedia lapangan kerja yang besar bagi Indonesia. Dengan meningkatnya jumlah kunjungan wisatawan mancanegara serta nilai devisa pariwisata dapat menguatkan nilai tukar Rupiah terhadap dolar Amerika Serikat. Wilayah Yogyakarta masih menyumbang devisa sektor pariwisata yang kecil yakni hanya 1, 2% dari seluruh wilayah di Indonesia. Terjadi peningkatan pengunjung pada tahun 2011 yang menyentuh 508.476 pengunjung dimana pada tahun sebelumnya hanya mencapai 368.906 pengunjung. Peningkatan jumlah pengunjung dengan disertai sarana dan prasarana yang ada tidak memadai atau tidak mencukupi ekspektasi para wisatawan maka dapat mengakibatkan turunnya minat pengunjung pada waktu yang akan datang dan dapat mengancam sektor ekonomi masyarakat Yogyakarta. Prediksi jumlah kunjungan wisatawan mancagara ke Daerah Istimewa Yogyakarta sangat diperlukan untuk mengetahui kisaran jumlah kunjungan di waktu yang akan datang, sehingga para pelaku wisata dapat mempersiapkan operasional lebih baik, mengoptimalkan sarana dan prasarana, dan menyusun strategi pemasaran yang lebih baik. Prediksi pada penelitian ini menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dan Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil prediksi dari penelitian ini menghasilkan rentang parameter SVR terbaik dari Kompleksitas (C)= 100-500, Sigma (s)= 5-20, Lamda (l)= 1-5, Epsilon (e)= 0, 0001-0, 1, cLR= 0,001-0, 1 iterasi SVR= 500, Partikel= 30, iterasi PSO= 50, jumlah fitur= 3 dan jumlah periode prediksi 1 bulan dengan …
Enhancement Full Open Source Hadoop Distribution Universal Big Data Up Projects (UBig) From Education To Enterprise
Authors: Imam Cholissodin, Ahmad Afif Supianto
Year: 2019
Topics: Big Data; Open Source
Abstract: The development of hadoop distribution has been carried out by developers from the big data field starting from Cloudera (CDH), Horton Work (HDP), and MapR, which are more widely used for enterprise version. In addition, when viewed from the field of both formal and non-formal educations, many students and laymen who learn about big data find it difficult to carry out the learning process, especially if the learning process is done locally and completely without a server (serverless), for example like using IBM cognitiveclass, AWS educate, and indeed, this local learning is very cheap without always having to connect to the internet. This is in line with the specifications of netbooks, notebooks and personal computers (PCs) that are used by most students with limited specs, for example it will run slowly when a single-node hadoop is implemented, especially a multi-note hadoop. And also in the hadoop itself …
Optimasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto dengan Algoritme Genetika pada Peramalan Harga Emas untuk Stock Trading
Authors: Ficry Agam Fathurrachman, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Fuzzy Logic; Genetic Algorithm
Abstract: Investor dan pedagang saham memerlukan pengetahuan tentang peramalan kapan harga emas akan naik atau akan turun agar dapat meminimalkan risiko dalam berinvestasi. Peramalan ini membutuhkan sebuah metode yang tepat agar dapat memberikan hasil yang baik. FIS Tsukamoto digunakan untuk meramalkan harga emas berdasarkan data kurs mata uang yang ada. Parameter yang digunakan oleh FIS Tsukamoto adalah kurs mata uang USD/GBP, CHF/USD, JPY/USD, EUR/USD berdasarkan tiga hari sebelumnya dan harga emas berdasarkan satu hari sebelumnya. Untuk memaksimalkan performa FIS Tsukamoto maka fungsi keanggotaan FIS Tsukamoto akan dioptimasi menggunakan Algoritme Genetika. Representasi kromosom yang digunakan adalah real-coded dengan tipe data double. Pada reproduksi metode crossover menggunakan one-cut point, sedangkan untuk metode mutasi menggunakan random mutation. Pada proses seleksi, metode yang digunakan adalah elitism selection untuk mendapatkan individu yang terbaik. Berdasarkan pengujian parameter yang dilakukan dengan 10 kali percobaan setiap parameter didapatkan ukuran populasi terbaik sebanyak 180, kombinasi cr= 0.9 dan mr= 0.1, serta jumlah generasi terbaik sebesar 325 nilai fitness terbaik sebesar 8, 6870. Nilai Root-Mean Squared Error (RMSE) yang didapatkan sebelum optimasi adalah 13, 3611, sedangkan setelah dilakukan optimasi didapatkan nilai RMSE yang lebih kecil yaitu sebesar 12, 5801. Hasil tersebut menunujukkan adanya peningkatan nilai akurasi pada FIS Tsukamoto setelah dioptimasi dengan menggunakan Algoritme Genetika.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee di Google Play menggunakan Metode Word Embedding dan Long Short Term Memory (LSTM)
Authors: Izzatul Azizah, Imam Cholissodin, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Perkembangan teknologi yang terus berkembang melalui ide-ide kreatif yang membantu dan memudahkan proses kehidupan salah satunya dalam aspek ekonomi. Transaksi jual beli yang memiliki sangkutan dengan ekonomi sudah mengalami digitalisasi. Penjual beserta dengan pembeli banyak yang mulai atau beralih menuju pasar online dikarenakan kemudahan serta manfaat yang didapatkan dalam transaksi ini. Hal tersebut berdampak kepada persaingan antar e-commerce yang ada. Berdasarkan dari Website data. ai pada Bulan Februari 2023, Shopee menduduki peringkat pertama pada kategori shopping dengan platform Google Play. Google Play merupakan platform layanan distribusi digital yang menyediakan fitur rate dan ulasan untuk memberikan feedback terhadap aplikasi yang tersedia. Namun, tak jarang penilaian dalam bentuk rate tidak sesuai dengan kualitas yang sebenarnya, sehingga untuk mengetahui feedback secara lebih jelas dapat dilihat dari ulasan teks pengguna. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap ulasan yang ada menggunakan metode Word2vec untuk tahap word embedding dan LSTM untuk proses klasifikasi. Beberapa tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah preprocessing, word embedding, lalu proses klasifikasi dan diakhiri dengan evaluasi. Dari proses pengujian hasil akhir didapatkan nilai akurasi 0.73 dan nilai f1-score 0.82.
Pengembangan Fast Render Objek Grafis Menggunakan Shader dan Non-Shader Berbasis WebGL dari Primitive Object untuk Membuat Raw Metaverse Material Objek Skybox 3D di Filkom UB
Authors: Imam Cholissodin, Eriq Muhammad Adams Jonemaro, Bayu Rahayudi, Willyan Eka Ksatria, Annisa Sukmawati, Muhammad Farid Muzayyani
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2022
Topics: Computer Graphics; WebGL
Abstract: Dalam perkembangannya, teknologi komputer telah mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Seiring berkembangnya komputer sekarang, setiap pengembang dapat merekayasa suatu objek di dunia maya. Permasalahan pengembangan yang muncul biasanya terkait kecepatan proses render rekayasa objek yang dalam penelitian ini membuat raw metaverse material berupa penambahan objek dasar grafis 3D (bola, kubus, torus, silinder, dan lainnya) pada Skybox sebagai bagian dari augmented reality dengan disertai efek tekstur mapping, pencerminan, gradasi pewarnaan, dan animasi kontrol pergerakan objek. Salah satu hasil dari berkembangnya Grafika Komputer ini adalah munculnya WebGL yang mendukung penggunaan shader maupun non-shader untuk mengatasi permasalahan tersebut, yaitu sebuah JavaScript API yang digunakan untuk rendering grafis 3D interaktif dan grafis 2D dalam browser web yang kompatibel tanpa menggunakan plug-in. Semenjak kemunculan WebGL ini, banyak pengembang/developer browser yang telah memanfaatkannya ke dalam browser mereka. Karena sistemnya yang interaktif dan tidak memerlukan plug-in, WebGL mendapat sebutan “future of the internet” atau “masa depan dari internet”. Pada penelitian ini diberikan pengembangan contoh dari apa yang dapat dilakukan melalui Grafika Komputer dan WebGL, yaitu untuk pembuatan raw metaverse material objek Skybox 3D di FILKOM UB dengan beberapa macam penambahan augmented reality objek grafis 3D. Hasil pengamatan pengujian pada beberapa skenario yang berbeda berdasarkan lama waktu proses render objek untuk …
Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)(Studi Kasus pada Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya)
Authors: Aulia Jasmin Safira, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Educational Technology
Abstract: Penerimaan mahasiswa baru merupakan aktivitas rutin yang dilakukan oleh semua lembaga pendidikan di Indonesia pada setiap tahunnya. Salah satu lembaga pendidikan yang ada di Indonesia adalah perguruan tinggi swasta. Prediksi perkembangan penerimaan mahasiswa baru selama ini hanya dilakukan berdasarkan spekulasi dengan menggunakan data dari tahun-tahun sebelumnya. Extreme Learning Machine (ELM) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil yang baik. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Hasil uji coba dalam penelitian ini menunjukkan bahwa metode ELM memiliki nilai kesalahan atau error yang baik diukur dengan tingkat kesalahan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0, 20% dengan perbandingan jumlah data training dan data testing 90%: 10%, rentang input weight antara-0, 5 dan 0, 5, jumlah neuron pada hidden layer sebanyak 2, menggunakan fungsi aktivasi Sigmoid Biner, dan menggunakan jumlah fitur 2. Hal tersebut membuktikan bahwa dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) dapat memprediksi penerimaan mahasiswa baru dengan baik serta mendapatkan jumlah penerimaan mahasiswa baru dimasa yang akan datang.
Sistem Prediksi Hasil Produksi Udang Vaname menggunakan Algoritma Multiple Linear Regression (MLR) Kombinasi Gradient Descent (GD) dengan Apache Spark
Authors: Wicky Prabowo Juliastoro, Imam Cholissodin, Fitra Abdurrachman Bachtiar
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Regression Analysis
Abstract: Udang vaname merupakan udang budidaya tambak pengganti udang windu yang digemari oleh masyarakat Indonesia karena memiliki harga yang ekonomis dan memiliki prospek dan profit yang menjanjikan. Budidaya udang vaname tergolong mudah sedikit susah dibandingkan dengan udang windu. Udang vaname rentan terhadap serangan penyakit seperti White Faces Syndrome (WFS) dan White Spot Syndrome (WSS) yang mengakibatkan kematian dan menurunnya jumlah produksi yang dihasilkan. Penurunan hasil produksi juga diakibatkan karena manajemen kualitasi air yang tidak baik seperti sirkulasi air yang buruk, pembersihan kolam yang tidak teratur, dan pemberian pakan yang berlebihan sehingga membuat kualitas air menurun. Maka dari itu, diperlukan algoritma yang dapat meprediksi hasil produksi udang vaname berdasarkan kualitas air yang digunakan agar para pelaku budidaya dapat mengambil tindakan pencegahan terhadap masalah yang terjadi. Pada penelitian ini, proses prediksi dilakukan menjadi beberapa proses yaitu, pre-processing, normalisasi data, prediksi, dan perhitungan nilai galat. Pada proses prediksi algoritma yang digunakan ialah Multiple Linear Regression (MLR) kombinasi Gradient Descent (GD) dengan Apache Spark dan pada proses perhitunggan nilai galat menggunakan metode Root Means Square Error (RMSE). Hasil dari penelitian ini berdasarkan proses pengujian menggunakan data kualitas air untuk 1 kali panen tambak milik mitra FPIK UB di Lamongan yang terdiri 18 parameter pada 4 kolam berbeda diperoleh nilai RMSE sebesar 210.634 dan nilai Adjusted R-Squared sebesar 0 …
Sentimen Analisis Layanan Produk Indihome menggunakan Information Gain dan Metode K-Nearest Neighbor
Authors: Atika Anggraeni, Imam Cholissodin, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Perkembangan zaman pada waktu ke waktu semakin mempengaruhi era digital di berbagai belahan dunia, oleh karena perkembangan zaman tersebut dibutuhkan jaringan internet. Pengguna yang membutuhkan jaringan internet adalah dari berbagai kalangan yaitu mulai dari pelajar hingga pekerja. Meningkatnya kebutuhan jaringan internet pada setiap tahunnya sehingga dapat menghasilkan keuntungan untuk jasa penyedia jasa internet, salah satunya adalah PT. Telekomunikasi Indonesia, Tbk (Telkom). Pengguna pada jaringan internet yang disediakan oleh perusahaan ini adalah masyarakat di seluruh Indonesia. Oleh karena hal tersebut, tidak menutup kemungkinan terdapat saran mendorong maupun keluhan dari pelanggan. Pada penelitian ini menggunakan tanggapan dari masyarakat berupa komentar positif dan komentar negatif. Untuk melihat komentar tersebut termasuk positif atau negatif harus melakukan beberapa tahapan analisis untuk mendapatkan hasil akhir. Tahapan yang dilakukan yaitu pre-processing, seleksi fitur Information Gain, pembobotan term dan klasifikasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Pada penelitian ini menggunakan 480 data latih dan 120 data uji. Penelitian ini mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 86, 67%, precision sebesar 94, 44%, recall sebesar 81, 73%, dan f-measure sebesar 87, 63%.
Optimasi Rute Distribusi Produk PT Indomarco Adi Prima (Stock Point Nganjuk) Dengan Algoritma K-Means Dan Ant Colony Optimization (K-ACO)
Authors: Wahyu Bimantara, Bayu Rahayudi, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Machine Learning
Abstract: Perusahaan distribusi produk memerlukan efektivitas dan efisiensi biaya, salah satu faktor penunjangnya adalah penentuan rute distribusi yang optimal. Rute distribusi erat kaitannya dengan permasalahan Traveling Salesman Problem. Pada proses distribusi dari gudang atau stock point Nganjuk PT Indomarco Adi Prima memiliki permasalahan Multiple Traveling Salesman Problem yang mana melibatkan lebih dari satu salesman pada proses distribusinya. Untuk menyelesaikan permasalahan MTSP dapat dicari dengan perjalanan ke semua kemungkinan rute. Namun, ketika semakin banyak rute maka semakin banyak pula waktu yang dibutuhkan. Penelitian ini merupakan upaya untuk optimasi rute distribusi produk stock point Nganjuk PT Indomarco Adi Prima menggunakan metode K-Means dan Ant Colony Optimization (K-ACO), yang mana metode K-Means digunakan untuk membagi permasalahan MTSP menjadi permasalahan yang lebih kecil kemudian setiap permasalahan itu akan dicari rute terpendeknya dengan ACO. Pada pengujian yang dilakukan, K-ACO dapat menghemat jarak perjalanan salesman sebesar 565,801 km. Sedangkan pengujian menggunakan Silhouette Coefficient, ÂK-Means menghasilkan solusi 76, 72% lebih baik jika dibandingkan dengan hasil perjalanan sales riil. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penggunaan K-ACO dapat meminimalkan total jarak tempuh dari permasalahan.
Pembangunan Sistem Informasi Penerimaan Santri Baru (PSB) berbasis Web menggunakan Framework Codeigniter (Studi Kasus: MAS Nurul As' adiyah Callaccu Kota Sengkang)
Authors: Nurul Inayah, Imam Cholissodin, Diah Priharsari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Web Development; Information Systems
Abstract: Penerimaan Santri Baru (PSB) atau dikenal Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) merupakan serangkaian proses yang dilakukan instansi pendidikan seperti sekolah untuk menyeleksi para calon siswa. Proses penerimaan santri baru di MAS Nurul As' adiyah Callacu kota Sengkang memiliki alur pengambilan formulir, pengisian formulir, pengembalian formulir, registrasi oleh tata usaha (penentuan jurusan), tes seleksi, pengumuman dan pengenalan lingkup madrasah, serangkaian proses tersebut masih menggunakan media kertas dalam proses pelaksanaannya sehingga mengakibatkan beberapa permasalahan. Sebanyak 70% calon santri berasal dari luar daerah, sehingga mengharuskan mereka untuk berkunjung ke sekolah untuk melakukan proses pendaftaran, selain itu pendaftaran dengan media kertas juga menyebabkan terjadinya penumpukan data dan timbulnya kerja tambahan bagi panitia PSB untuk memasukkan data ke aplikasi excel. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian tentang pembangunan website penerimaan santri baru diharapkan dapat menjadi solusi. Proses pertama yang dialkukan adalah rekayasa kebutuhan dan perancangan dan hasilkan 6 aktor, 70 kebutuhan fungsional, 2 kebutuhan non-fungsional serta 17 entitas basis data. Kemudian, sistem diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP, framework codeigniter dengan basis data MySQL. setelah itu diuji pada tahap unit, integrasi, validasi serta dilakukan proses pengujian compatibility dan performance dengan hasil konten dan fungsi sistem dapat 100% berjalan dengan baik.
Development Of Deep Reinforcement Learning Multi-Agent Framework Design Using Self-Organizing Map
Authors: Gembong Edhi Setyawan, Imam Cholissodin
Year: 2019
Topics: Deep Learning; Reinforcement Learning
Abstract: The developmental steps and paradigm changes in the use of automation technology using deep reinforcement learning (RL) are very rapid because they are also widely accompanied by the development of deep learning combination, which combines RL algorithms. One of the combinations is Q- learning algorithm with one of the deep learning algorithms family of artificial neural networks (ANN) and part of the artificial intelligence science. The combination also becomes a challenge for many researchers because so far it is very difficult to find the right combination in accordance with the case resolved although there are also those that combine with non- ANN. In addition, most RLs only use a single combination, which means that they have not found the ideal combination, whether it should be a single one of the algorithms of ANN or some of it. This study proposes a framework design using the Self-Organizing …
Klasifikasi Status Gizi pada Balita Menggunakan Metode Extreme Learning Machine dan Algoritme Genetika
Authors: Nabila Lubna Irbakanisa, Imam Cholissodin, Fitra Abdurrachman Bachtiar
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Health Informatics
Abstract: Permasalahan gizi merupakan salah satu masalah yang serius. Karena gizi tidak hanya menyangkut tentang kelangsungan hidup, melainkan berkaitan juga dengan kualitas hidup seseorang. Dalam kasus ini, pemeriksaan status gizi yang dilakukan oleh tenaga medis umumnya dilakukan dengan pengarsipan, yaitu dengan melakukan pencatatan secara manual dan kemudian dianalisis dengan membandingkan data pasien dengan standar baku status gizi. Namun, dengan melakukan analisis secara manual tersebut membuat rentannya ketidaktelitian dalam pengidentifikasian status gizi, serta memakan waktu lebih lama dikarenakan kurang praktis. Berdasarkan masalah tersebut, penulis menerapkan metode Extreme Learning Machine (ELM) dan Algoritme Genetika untuk mengklasifikasikan status gizi pada balita secara cepat dan akurat. Pada penelitian ini, Algoritme Genetika berperan untuk mencari bobot awal terbaik, yang selanjutnya akan digunakan untuk penentuan nilai status gizi menggunakan ELM. Setelah dilakukan pengujian, diperoleh rata-rata akurasi oleh metode ELM-Algoritme Genetika sebesar 72.3529% dengan parameter popsize bernilai 100, iterasi sebanyak 34, nilai cr sebesar 0.6, nilai mr sebesar 0.4, dan hidden neuronsebanyak 2. Sedangkan akurasi yang didapatkan dari algoritme ELM biasa adalah 67.6471%. Dari hasil akurasi yang didapatkan menunjukkan bahwa penggabungan Algoritme Genetika pada ELM mampu meningkatkan akurasi.
Optimasi Komposisi Pakan Burung Lovebird Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO)
Authors: Mauldy Putra Pratama, Imam Cholissodin, Muhammad Halim Natsir
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Machine Learning
Abstract: Burung lovebird merupakan salah satu jenis burung yang banyak orang pelihara atau memperlombakannya. Burung ini membutuhkan asupan nutrisi yang cukup untuk keberlangsungan hidupnya. Banyak burung yang kelebihan dan kekurangan nutrisi dalam kenyataannya. Penelitian ini akan membahas bagaimana mengoptimasi komposisi pakan burung lovebird dan meminimalkan biaya tanpa mengurangi kebutuhan nutrisi. Metode optimasi, Particle Swarm Optimization (PSO) diterapkan pada proses formulasi dan komposisi pakan burung lovebird agar tetap memenuhi kebutuhan nutrisi dengan biaya yang minimal. Proses algoritme PSO dimulai dengan proses inisialisasi awal untuk nilai posisi, kecepatan dan pBest sebanyak jumlah partikel yang ditentukan serta gBest. Kemudian dilanjutkan ke tahap update kecepatan, posisi, pBest dan gBest sebanyak iterasi yang sudah ditentukan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada penelitian ini, diperoleh parameter optimal antara lain jumlah partikel sebanyak 60, jumlah iterasi sebanyak 600 dan nilai koefisien k sebesar 0, 3. Dengan menggunakan parameter tersebut, selisih harga yang didapatkan adalah Rp 5.540, 00.
Optimasi Gizi pada Lanjut Usia dengan Alergi untuk Meningkatkan Kualitas Hidup menggunakan Algoritma Genetika
Authors: Adhika Ramadhan, Imam Cholissodin, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Optimization; Health Informatics
Abstract: Masih banyak masyarakat Di Kecamatan mojo yang masih kurang mengetahui mengenai asupan gizi yang optimal gizi yang kurang optimal dapat menyebabkan penyakit seperti osteoporosis, gangguan pencernaan (kerusakan pada lambung dan usus) dan juga dapat memicu gangguan mental contohnya seperti demensia atau dapat juga memicu depresi, selain kekurangan gizi kelebihan gizi juga dapat berdampak buruk pada kesehatan manusia lanjut usia contoh dari efek buruk kelebihan gizi adalah penyakit darah tinggi, diabetes, hingga stroke sehingga asupan gizi seharusnya ditakar dengan baik agar terhindar dari penyakit penyakit yang merugikan menurut laporan RKD (Riset Kesehatan Dasar) pada tahun 2018 populasi lansia di indonesia berada pada 16.2% dan diprediksi akan terus naik hingga seperlima dari total penduduk indonesia sehingga apabila tidak mulai menerapkan gizi yang seimbang dikhawatirkan akan terjadi masalah baru di indonesia. masalah mengenai optimasi gizi dapat diselesaikan menggunakan algoritma genetika, algoritma genetika merupakan algoritma yang dapat menghasilkan rekomendasi susunan bahan makanan yang bervariasi dan memiliki biaya konsumsi yang rendah. Untuk mencapai nilai yang maksimal maka digunakan parameter sebagai berikut nilai iterasi terjadi konvergensi awal pada iterasi ke 900 nilai populasi terbaik ada pada 450 lalu nilai Cr (Crossover) 0, 7 dan nilai Mr (Mutation rate) pada 0, 8
Klasifikasi Sinopsis Novel berdasarkan Jenis Genre menggunakan Multi-class Support Vector Machine dan Chi-square
Authors: Bana Falakhi, Imam Cholissodin, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Text Mining
Abstract: Novel merupakan salah satu bentuk karya sastra populer yang terkenal dan dibaca secara luas di seluruh dunia. Novel umumnya panjang dan memiliki banyak jenis genre. Namun kebanyakan novel memiliki sampul yang sederhana dan hanya memiliki judul yang singkat dan sinopsis. Minimnya informasi genre pada sampul mengakibatkan susah untuk mengetahui genre sebuah novel. Dari permasalahan tersebut, dikembangkan sistem klasifikasi novel dengan memanfaatkan informasi sinopsis novel menggunakan Algoritme Multi-class Support Vector Machine (SVM) dengan pendekatan One-Against-All. Pendekatan TF-IDF dan Chi-square juga digunakan untuk memberi bobot dan menyeleksi fitur. Dua kernel SVM, yaitu kernel linear dan kernel gaussian diimplementasikan dalam penelitian ini untuk mendapatkan akurasi klasifikasi terbaik. 240 teks sinopsis yang dibagi dalam 4 jenis genre, yaitu horror, romantis, sci-fi, dan sejarah digunakan sebagai dataset pelatihan dan pengujian. Pengujian dilakukan dengan mengubah jenis kernel, nilai threshold Chi-square, dan parameter sequential training untuk mendapatkan nilai akurasi klassifikasi terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai akurasi klasifikasi tertinggi sebesar 94, 58% didapatkan pada threshold Chi-square sebesar 80%, SVM dengan kernel linear, parameter sequential training lambda (Î»)= 0, 5, gamma (Î³)= 0, 05, complexity (C)= 1, epsilon (Îµ)= 0, 0001, dan jumlah iterasi maksimum adalah 100 iterasi.
Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Ayam menggunakan Metode Certainty Factor (Studi Kasus: Balai Besar Pelatihan Peternakan Batu)
Authors: Ishak Panangian Sinaga, Arief Andy Soebroto, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Expert Systems; Health Informatics
Abstract: Ayam merupakan hewan ternak yang banyak dipelihara oleh masyarakat indonesia baik dipelihara dalam jumlah sedikit hingga jumlah banyak yang dikembangkan di peternakan ayam berskala besar. Pilihan masyarakat memilih untuk beternak ayam tidak lain dikarenakan perawatannya yang mudah, konsumsi masyarakat yang tinggi, sehingga beternak ayam menjadi sebuah sumber pendapatan yang menjanjikan. Walaupun demikian, peternakan ayam sendiri sangat beresiko mengalami siklus kerugian seperti yang terjadi pada tahun 2020 di mana terjadinya penularan penyakit ayam secara massal. Penularan penyakit ayam secara massal ini terjadi dikarenakan berbagai faktor. Untuk mengtasi masalah ini para peternak ayam biasanya melakukan konsultasi penanganan kepada pakar tetapi untuk sektor ini jumlah pakar masih sedikit sehingga masyarakat sangat membutuhkan keberadaan pakar untuk membantu penanganan masalah ini. Untuk mengatasi masalah ini dibangun sebuah sistem pakar diagnosis penyakit ayam dimana sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan seorang pakar. Penerapan sistem pakar ini akan mempermudah para peternak ayam untuk melakukan diagnosis penyakit dan penanganan sama seperti pakar. Sistem pakar ini di implementasikan dengan metode Certainty Factor dimana metode ini akan memberikan hasil se akurat mungkin dikarenakan nilai kepastian yang didapatkan dari pakar akan selalu terjaga stabil dikarenakan perhitungan untuk mencari nilai kepastian hanya menggunakan dua data saja …
Optimasi Rute Multiple Travelling Salesman Problem Distribusi Produk PT Indomarco Adi Prima (Stock Point Nganjuk) menggunakan Algoritme Ant Colony Optimization dan Algoritme …
Authors: Bisma Anassuka, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Optimization; Machine Learning
Abstract: PT. Indomarco Adi prima (Stock Point Nganjuk) merupakan perusahaan yang bergerak pada sektor distribusi. Transportasi dan distribusi yang baik merupakan hal yang penting pada suatu perusahaan distribusi, di mana produk dapat dikirimkan kepada konsumen dengan kondisi yang baik, pada tempat yang sudah ditentukan serta tepat waktu. Penyebaran produk dari PT. Indomarco Adi Prima (Stock Point Nganjuk) kepada konsumen melalui toko-toko dalam skala besar merupakan suatu permasalahan yang cukup kompleks, karena terdapat banyak lokasi yang harus dikunjungi. Permasalahan ini dan melibatkan banyak sales disebut Multiple Travelling Salesman Problem. Pemilihan rute yang tidak tepat dapat mengurangi efisiensi dalam proses distribusi. Maka perlu dilakukan upaya optimasi untuk mendapatkan rute yang optimal. Penelitian ini merupakan upaya untuk melakukan optimasi rute menggunakan algoritme hibrida ant colony optimization (ACO) dan algoritme genetika, sehingga dapat menentukan rute terpendek yang akan dilalui sales menuju toko ritel. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritme hibrida ant colony optimization (ACO) dan algoritme genetika, mampu menghasilkan rute lebih baik sebesar 74, 3% dari rute sebelumnya dengan selisih total jarak sebesar 709,219 km. Parameter optimal yang didapatkan yakni iterasi maksimum 100, jumlah generasi 20, jumlah semut sesuai dengan setiap titik sales, kombinasi Î±= 0, 4 dan Î²= 0, 8, kombinasi Cr= 1, dan Mr= 0, 6, sehingga diperoleh rataan total jarak sebesar 244,849 km dan nilai fitness sebesar 0, 040841.
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Sistem Pembelajaran Online selama Pandemi Covid-19 berdasarkan dari Twitter menggunakan Metode Naïve Bayes
Authors: Moch Bima Prakoso, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Twitter merupakan salah satu media sosial yang terkanal dikalangan anak anak muda di Indonesia. Dalam media sosial twitter terdapat fitur tweet yang biasa digunakan oleh pengguna untuk mengutarakan pengalaman ataupun memberikan kritikan pada suatu kejadian yang sedang hangat dibicarakan. Pada awal bulan maret 2020 Indoensia diguncangnya dengan masuknya virus corona atau biasa dikenak Covid-19. Sebelumnya virus tersebut sudah merebak di sebagian dunia terutama di benua asia. Dampa dari Covid-19 di Indonesia sangatlah besar terutama di sektor perusahaan dan pendidikan. Pada sektor perusahan, banyak sekali perusahaan-perusahaan yang mengalami penurunan income dan terancam bangkrut, tidak jauh berbeda pada sektor pendidikan juga mengalami berbagai masalah, untuk mencegah penyebaran virus pihak pemerintah meliburkan kegiatan belajar mengajar. Kemudian pemerintah memberikan kebijakan untuk melakukan kegiatan belajar mengajar secara online atau daring. Pada solusi tersebut masih menimbulkan pro dan contra di kalangan masyarakat. Oleh karena itu dilakukanlah pengelompokkan data tweet masyarakat yang berkaitan dengan sistem pemebalajaran online selama masa pandemi berlangsung, dengan menggunakan metode Naive Bayes terhadapa tweet masyarakat. Pada pengujian ini dilakukan menggunakan Cross Validation dan Confussion Matrix untuk memperoleh hasil akurasi. Pada penelitian ini didaptakan hasil akurasi dengan 10 kali percobaan dengan nilai rata rata 0, 59 Accuracy, 0, 61 Precission, 0, 60 Recall, 0, 58 F-Measure.
Optimasi Pengiriman Barang menggunakan Algoritme Genetika dengan Data Sintesis
Authors: Aulia Dinia, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Machine Learning
Abstract: Pengiriman barang adalah mempersiapkan pengiriman barang dari Gudang ke tempat tujuan yang telah disesuaikan dengan dokumen pemesanan dan pengiriman serta dalam kondisi yang sesuai dengan persyaratan penanganan barangnya. Maka dari itu, diperlukan optimasi pengiriman barang sehingga pengiriman dapat dilakukan dengan lebih efisien. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah algoritma genetika. Algoitme genetika merupakan metode komputasi yang digunakan untuk memilih soulusi yang sesuai dengan kriteria tanpa harus memeriksa pada seluruh kemungkinan solusi yang ada. Pada penelitian ini, dilakukan analisis global dengan melakukan perbandingan hasil perhitungan manualisasi dengan hasil aktual sistem. Dimana perhitungan manualisasi merupakan hasil pengiriman yang dilakukan oleh JNE tanpa bantuan sistem. Didapatkan selisih fitness antara hasil manualisasi pengiriman JNE dengan hasil rekomendasi sistem adalah 0, 007950764. Dengan hasil rekomendasi sistem yang mendapatkan fitness 0, 1083108 lebih baik daripada hasil manualisasi yang menghasilkan fitness sebesar 0, 1003060036.
Implementasi Integrasi K-Means dan Naive Bayes dalam Identifikasi Tingkat Risiko Reksa Dana
Authors: Kukuh Wicaksono Wahyuditomo, Imam Cholissodin, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Finance
Abstract: Reksa dana adalah instrumen investasi yang menghimpun dana dari investor, untuk diinvestasikan ke himpunan sekuritas di dalam reksa dana itu sendiri, dengan parameter umum seperti Nilai Aktiva Bersih (NAB) dan return berjangka waktu. Kedua parameter tersebut memiliki nilai yang bervariasi, sehingga dapat berperan sebagai pengukur risiko yang dapat memengaruhi keuntungan yang diberikan reksa dana. Pengaruh risiko tersebut yang membuat masyarakat ragu untuk berinvestasi ke reksa dana, karena tidak diketahui tingkatnya berdasarkan dua parameter tersebut, sehingga dengan ini dilibatkan identifikasi untuk membantu menentukan tingkat risiko reksa dana, yang pada penelitian ini menggunakan integrasi K-Means dan Naive Bayes. Algoritma K-Means sebagai algoritma clustering digunakan untuk mengelompokkan reksa dana yang kemudian hasil kelompoknya menjadi kelas data untuk diklasifikasikan oleh algoritma Naive Bayes. Penelitian menggunakan data reksa dana sebanyak 250 data pada tanggal 1 September 2020, dari jenis reksa dana saham, pasar uang, dan campuran. Penelitian ini melakukan pengujian terhadap jumlah cluster dan persentase jumlah data latih dan data uji. Hasil pengujian menunjukan bahwa jumlah cluster yang optimal adalah 4 dengan Silhouette Coefficient global sebesar 0, 46448 dan rata-rata seluruh kelas dari evaluasi model klasifikasi berdasarkan persentase jumlah data terbaik yang melibatkan 4 kelas berupa precision sebesar 0, 9813, recall sebesar 0, 9818, dan F-measure sebesar 0, 9808.
Pengaruh Metode Word Embedding dalam Vector Space Model pada Pemerolehan Informasi Materi IPA Siswa SMP
Authors: Ibnu Rasyid Wijayanto, Imam Cholissodin, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Education
Abstract: Pandemi Covid-19 pada awal tahun 2019 membuat sistem pembelajaran tatap muka di sekolah berubah menjadi pembelajaran secara online atau daring. Pembelajaran online menuntut siswa untuk mengakses materi secara digital, namun materi pada hasil pencarian seringkali terlalu luas yang menyebabkan kesulitan bagi siswa termasuk siswa SMP. Hal tersebut dapat diatasi dengan sebuah Pemerolehan Informasi yang dapat memudahkan siswa SMP untuk mempelajari materi yang diinginkan contohnya materi IPA. Pemerolehan Informasi pada penelitian ini menggunakan metode Vector Space Model (VSM) serta pembobotan dilakukan dengan menggunakan metode Term Frequency Inverse-Document Frequency (TF-IDF). Sistem yang menggunakan Metode TF-IDF dan VSM kemudian diuji dengan gabungan Metode TF-IDF, VSM dan Word Embedding untuk mengetahui pengaruh Metode Word Embedding terhadap sistem. Hasil dari penelitian ini adalah terdapat pengaruh Word Embedding. Nilai precision, recall, F-measure dan akurasi pada pengujian sistem gabungan Metode VSM dan TF-IDF berturut-turut adalah 0,395, 0, 8628, 0, 5375, dan 0, 9306. Hasil evaluasi yang berupa precision, recall, F-measure dan akurasi pengujian sistem dengan tambahan Word Embedding pada Metode VSM dan TF-IDF masing-masing 0, 38, 0, 8880, 0, 52822, dan 0, 9286. Pengaruh dari Word Embedding, yaitu word embedding dapat me-retrive lebih banyak dokumen sehingga jangkauan dokumen yang didapat lebih besar, akan tetapi dengan menambahkan word embedding pada vector space model dapat menyebabkan berkurangnya tingkat …
Calculus For Engineering
Authors: Imam Cholissodin, Tria Melia Masdiana Safitri, I Indriati
Journal: Filkom UB
Year: 2021
Topics: Mathematics
Abstract: Buku ini memberikan penjabaran terkait pemahaman mendalam dari konsep dasar Kalkulus sampai kepada implementasi berbentuk prototype aplikasi, mulai dari bagaimana menggunakan komputasi turunan dan integral, lalu mengimplementasikan terkait beberapa kebutuhan teknologi yang mengadopsi kasus-kasus real di kehidupan sehari-hari, baik dengan data sintesis maupun semi sintesis dengan bahasa pemrograman Python, sampai yang terakhir yaitu ke proses persiapan release untuk inisiasi kepada pembuatan Smart App berbasis AI dengan keilmuan Matematika Kalkulus diberbagai bidang terapan lainnya.“AI is Nothing Without Calculus| Math: D”. Pembaca dari mahasiswa, pengembang, praktisi/lainnya diharapkan akan dengan mudah melakukan komputasi dengan keilmuan kalkulus ini untuk data bagaimanapun kompleksitasnya secara cepat, solutif dan handal dengan memanfaatkan potensi teknologi yang luar biasa dari Pemrograman Python di Google Colab/Cloud lainnya untuk mendapatkan dan meningkatkan hasil yang lebih baik, serta akurat pada berbagai inter/multi/trans disiplin keilmuan.
Optimasi Multiple Travelling Salesman Problem (M-TSP) pada Penentuan Rute Angkutan Sekolah menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO)
Authors: Muhammad Hidayat, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Optimization; Algorithms
Abstract: Yayasan Pembina Muslim (YPM) Daarussalaam merupakan sebuah yayasan pendidikan yang berlokasi di Jl. Jendral Sudirman No 1, Swarga Bara, Sangatta Utara, Kabupaten Kutai Timur, Kalimantan Timur. Dalam YPM Daarussalam terdapat beberapa sekolah yaitu taman kanak-kanak islam terpadu (TKIT), sekolah dasar islam terpadu (SDIT), dan sekolah menengah pertama islam terpadu (SMPIT). Untuk membantu keberangkatan dan kepulangan siswa TK dan SD, pihak yayasan menyediakan fasilitas jasa angkutan sekolah yang dapat digunakan bagi siswa yang membutuhkan. Saat ini jumlah siswa yang menggunakan jasa angkutan sekolah adalah sebanyak 160 siswa dari total 832 siswa. Berdasarkan jumlah tersebut pihak yayasan menyediakan 8 armada dengan kapasitas 20 siswa tiap armada. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan rute optimal pada permasalahan Multiple Travelling Salesman Problem (M-TSP) dengan menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Pada penelitian ini rute sekolah direpresentasikan sebagai partikel yang dibagi menjadi 3 segmen yaitu keberangkatan (segmen 1), kepulangan 1 untuk siswa kelas 1, 2, dan TK dan (segmen 2) dan kepulangan 2 untuk siswa kelas 3-6 yang kemudian partikel tersebut akan memperbarui kecepatan setiap iterasi untuk menemukan rute dengan nilai fitness terbaik. Parameter yang digunakan adalah jumlah iterasi= 538, ukuran partikel= 80, C1= 1, dan C2= 1, 5. Fitness rata-rata yang didapatkan adalah 2,393 dan dengan hasil tersebut pihak yayasan dapat memangkas jarak sebanyak 210,884 Km.
Optimasi Kebutuhan Gizi Menggunakan Algoritme Evolution Strategies Pada Balita Dan Ibu Menyusui
Authors: Fahri Ariseno, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Optimization; Algorithms
Abstract: Orang tua perlu memperhatikan pola makan dari balita karena makanan yang dikonsumi pada masa pertumbuhan balita sangat mempengaruhi tumbuh kembang dari balita begitu juga dengan ibu dari balita yang masih menyusui dimana kualitas ASI juga sangat mempengaruhi pertumbuhan balita. Kurangnya perhatian pada makanan yang dikonsumsi oleh balita dapat menyebabkan berbagai macam komplikasi penyakit dikarenakan tubuh balita yang masih rentan dan mudah terkena infeksi, gizi buruk, atau obesitas. Penelitian ini akan mengimplementasikan algoritme evolution strategies untuk menghasilkan rekomendasi komposisi menu makanan dengan kandungan gizi paling optimal yang dapat memenuhi kebutuhan gizi harian dan tidak melebihi batas untuk balita dan juga ibu menyusui. Siklus utama yang digunakan pada penelitian ini adalah siklus ES (Î¼+ Î») dan tiga siklus ES lainnya sebagai perbandingan. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan siklus ES (Î¼+ Î») untuk data balita dan ibu menyusui pada parameter Î¼= 10, Î»= 100, dan generasi= 250, didapatkan hasil fitness terbaik yaitu 0, 225070 yang hasil rekomendasinya mendekati nilai kebutuhan gizi harian yang dibutuhkan oleh balita dan ibu menyusui.
Pengelompokan Daerah Berpotensi Transmigrasi Menggunakan Metode Improved k-Means (Studi Kasus: Kabupaten Malang)
Authors: Siti Mutdilah, Imam Cholissodin, Fitra Abdurrachman Bachtiar
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Clustering; Data Analysis
Abstract: Program transmigrasi yang diterapkan pemerintah tidak hanya sebagai pemerataan persebaran penduduk saja, akan tetapi untuk pembangunan ekonomi dan pemerataan pembangunan antar daerah di Indonesia. Kabupaten Malang sampai saat ini masih membuka program transmigrasi, akan tetapi dari banyaknya daerah yang berpotensi transmigrasi di Kabupaten Malang tidak sebanding dengan kuota transmigrasi yang disediakan pemerintah serta minat masyarakat untuk diberangkatkan transmigrasi. Oleh karena itu, diperlukan pengelompokan daerah di Kabupaten Malang yang berpotensi transmigrasi agar pemerintah dapat memberikan informasi secara tepat kepada masyarakat di Kabupaten Malang dan dapat melihat potensi dari masing-masing daerah. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Improved k-Means yang mana metode ini mampu meningkatkan ketepatan hasil clustering serta kualitas clustering jika dibandingkan dengan metode k-Means. Hal tersebut dikarenakan pemilihan centroid awal pada metode Improved k-Means dilakukan dengan cara memilih nilai jarak terjauh antar data. Berdasarkan dari hasil pengujian yang dilakukan metode Improved k-Means menghasilkan kualitas cluster yang lebih baik dibandingkan dengan metode k-Means yaitu dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0, 29135900558873151 dengan parameter jumlah cluster 3 dan maksimal iterasi 3. Cluster 1 terdapat 4 kecamatan yang tidak berpotensi transmigrasi, cluster 2 terdapat 27 kecamatan yang berpotensi transmigrasi, dan cluster 3 terdapat 2 kecamatan yang sangat berpotensi transmigrasi.
Detection of hijab syar’i as smart clothes system for moslem people using high performance of parallel computing
Authors: I Cholissodin, DE Palupi, MYY Putra, S Aprilisia
Journal: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Year: 2020
Topics: Computer Vision; Parallel Computing
Abstract: Moslems are required to remain consistent in wearing syar'i clothing. Sometimes, however, it is very difficult to distinguish between syar'i clothes and the non-syar'i ones, especially in the current millennial era and until the end of time there are many temptations that are not good. Digital image processing in the present day has become one of the areas that can be processed to help various problems associated with images. However, it requires very long processing time and ineffective processing. The CPU alone is not enough. Therefore, it takes processing time allocation that can cut the time to speed up the process. This study utilizes the way to speed up performance analysis of digital images through GPU. The performance analysis of GPU includes CUDA and Yolo because it allows specialists in parallel programming to use GPU resources and can perform the object detection process quickly and accurately by …
Pengembangan Sistem Informasi Penilaian dan Evaluasi Kinerja Karyawan Dengan Metode Weighted Product Berbasis Web (Studi Kasus: UB Guest House)
Authors: Brendy Oscar Munthe, Faizatul Amalia, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Penilaian dan evaluasi kinerja karyawan di UB Guest House digunakan untuk mengetahui tingkat produktivitas kinerja karyawan. Proses penilaian masih dilakukan secara manual dimulai dari persiapan form, menilai karyawan, perhitungan hasil oleh masing-masing penilai yang dapat memberi peluang terhadap kesalahan perhitungan, rekapitulasi dalam membuat laporan hingga menentukan karyawan terbaik hanya dilakukan selama 3 hari. Rentang waktu yang tidak sebanding dengan pekerjaan dan kemungkinan tanggal merah mengakibatkan tidak adanya pengecekan kembali agar tidak melewati batas waktu yang ditetapkan. Laporan penilaian tersebut digunakan untuk mengetahui perkembangan kinerja setiap bulannya untuk dilakukan evaluasi bersama form penilaian prestasi karyawan hingga pembuatan usulan karyawan. Hal ini tidak efisien karena menyulitkan dalam memilih karyawan dievaluasi dan membuang kertas yang berpengaruh terhadap biaya pengeluaran UB Guest House. Sistem informasi penilaian dan evaluasi kinerja karyawan berbasis web dibangun untuk mengatasi masalah-masalah tersebut. Pengembangan sistem menerapkan metode weigthed product untuk memberikan rekomendasi dalam menentukan karyawan terbaik dan dilakukan menggunakan model pengembangan waterfall. Pengujian unit menunjukkan bahwa cyclomatic complexity â‰¤ 10 dengan semua status kasus uji adalah valid. Pengujian integrasi didapatkan untuk semua status kasus uji adalah valid. Pengujian validasi didapatkan status valid untuk semua kasus uji. Pengujian akurasi dengan menggunakan metode weighted product …