Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Multilabel Classification for Keyword Determination of Scientific Articles
Authors: Sulthan Rafif, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Journal Homepage: www. jitecs. ub. ac. id
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: In writing scientific articles, there are provisions regarding the structure or parts of writing that must be fulfilled. One part of the scientific article that must be included is keywords. The process of determining keywords manually can cause discrepancies with the specific themes discussed in the article. Thus, causing readers to be unable to reach the scientific article. The process of determining the keywords of scientific articles is determined automatically by the classification method. The classification process is carried out by determining the set of keywords owned by each scientific article data based on the abstract and title. Therefore, the classification process applied is multi-feature and multi-label. Classification is done by applying the Contextualized Word Embedding Method. The implementation of Contextualized Word Embedding Method is done by applying BERT Model. By applying the BERT Model, it is expected to provide good performance in determining the keywords of scientific articles. The evaluation results by applying the BERT Model to the case of multi-label classification on abstract data for keyword determination resulted in a loss value of Training Data is 0.514, loss value of Validation Data is 0.511, and an accuracy value of 0.71, a precision value of 0.71, a recall value of 0.71, an error value of 0.29 and f-1 score of 0.83. Based on the results of the evaluation, it shows that the BERT Classification Model can carry out a classification process to determine a set of keywords from each abstract data in scientific articles.
Sistem Monitoring Postur Duduk pada Pemain Game Online menggunakan Sensor Load Cell dan Ultrasonik dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis Arduino
Authors: Loudry Alfarizy, Dahnial Syauqy, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sensor Technology; Machine Learning
Abstract: Video game atau game online adalah jenis permainan yang terus mengalami perkembangan setiap tahunnya seiring semakin canggihnya teknologi yang ada. Ketika seseorang bermain game komputer, mereka sering kali duduk dalam waktu yang lama bahkan hingga 8 jam dalam sehari tanpa sadar bahwa mereka sedang duduk dalam posisi yang salah. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan suatu sistem yang dapat memantau atau monitoring postur duduk di kursi ketika sedang bermain game. Sistem monitoring ini menggunakan sensor load cell dan ultrasonik serta buzzer sebagai output dengan mikrokontroler Arduino sebagai pemrosesan datanya. Data yang diperoleh dari sensor kemudian diolah menggunakan algoritme K-Nearest Neighbors (KNN) sebagai metode klasifikasi postur duduk berdasarkan data yang didapatkan dari dokter Fisioterapi. Dalam pengujian akurasi sistem, data sampel sebanyak 60 data yang terdiri dari dua kelas, yaitu kelas" Normal" dan" Tidak Normal" digunakan. Pengujian akurasi sistem dipengaruhi oleh nilai K yang dilakukan dengan skenario nilai K= 3, K= 5, K= 7, dan K= 9. Hasilnya akurasi sistem untuk masing-masing K adalah 87%, 87%, 90%, dan 87%. Selain itu, rata-rata waktu komputasi sistem juga dihitung dan didapatkan rata-rata 1051, 1076, 1084, dan 1093 millisecond yang ditetapkan untuk proses klasifikasi untuk nilai K 3, 5, 7, dan 9. Dengan sistem ini, dipastikan diagnostik dari postur duduk pada data subjek yang sudah disiapkan berhasil dan akurat..
Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine
Authors: Lenny Raufi Syafitri, Putra Pandu Adikara, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Educational Technology
Abstract: Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine | 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 Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023 / 4.Artikel Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine Penulis Lenny Raufi Syafitri Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Putra Pandu Adikara Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Rizal Setya Perdana Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: prediksi, masa studi, regresi, extreme learning machine, root mean square error Abstrak Untuk dipublikasikan ke Jurnal …
Contextualized Language Generation on Visual-to-Language Storytelling
Authors: Rizal Setya Perdana, Yoshiteru Ishida
Journal: IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Computer Vision
Abstract: This study presents a formulation for generating context-aware natural language by machine from visual representation. Given an image sequence input, the visual storytelling task (VST) aims to generate a coherent, object-focused, and contextualized sentence story. Previous works in this domain faced a problem in modeling an architecture that works in temporal multi-modal data, which led to a low-quality output, such as low lexical diversity, monotonous sentences, and inaccurate context. This study introduces a further improvement, that is, an end-to-end architecture, called cross-modal contextualize attention, optimized to extract visual-temporal features and generate a plausible story. Visual object and non-visual concept features are encoded from the convolutional feature map, and object detection features are joined with language features. Three scenarios are defined in decoding language generation by …
Query Expansion Pada Line Today Menggunakan Algoritme Ide-Dec-Hi dan Ide-Regular
Authors: Nana Nofiana, Indriati Indriati, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Algorithms
Abstract: LINE TODAY adalah situs berita online yang menyediakan artikel berita up to date serta berasal dari sumber berita yang terpercaya. Untuk mempermudah dalam menemukan berita maka dibutuhkan mesin pencarian sehingga berita cepat untuk didapat. Namun pada proses pencarian terkadang query yang diinputkan tidak sesuai dengan hasil artikel berita yang didapatkan. Sehingga perlu dilakukan query expansion untuk membantu dalam mendapatkan artikel berita yang lebih spesifik, query expansion akan melakukan perluasan query yang sebelumnya ambigu menjadi lebih terstruktur. Query expansion diawali dengan tahapan preprocessing, dilanjutkan pembobotan TF. IDF serta cosine similarity hingga perhitungan metode ide-dec-hi dan ide-regular. Berdasarkan implementasi dan pengujian yang dilakukan pada penelitian Query Expansion Pada LINE TODAY Menggunakan Algoritme Ide-Dec-Hi Dan Ide-Regular dengan memanfaatkan 200 data latih serta 25 query yang sesuai dengan dokumen, maka didapatkan hasil untuk metode ide-dec-hi yaitu precision bernilai 0.6622, recall bernilai 0.2314, f-measure bernilai 0.2987, serta akurasi bernilai 0.9506. Sedangkan untuk metode ide-regular didapatkan hasil yaitu precision bernillai 0.6635, recall bernilai 0.0146, f-measure bernilai 0.0279, serta akurasi bernilai 0.9488. Nilai akurasi yang dihasilkan dengan memanfaatkan metode ide-dec-hi cenderung meningkat hingga 0.18% dibandingkan menggunakan metode ide-regular.
Perbandingan Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Bandara Ngurah Rai
Authors: Cinthia Vairra Hudiyanti, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Statistical Methods
Abstract: Setiap tahunnya jumlah kedatangan mancanegara di Bali selalu meningkat (BPS, Badan Pusat Statistik). Peningkatan jumlah kedatangan mancanegara ini akan berdampak pada kesediaan sarana, prasarana, maupun layanan pihak bandara atau Angkasa Pura I. Banyak hal mempengaruhi kedatangan mancanegara, yang mengakibatkan dibutuhkannya peramalan jumlah kedatangan mancanegara yang hasilnya dapat digunakan oleh pihak Angkasa Pura I sebagai pihak pengelola bandara dan pemerintah daerah untuk meningkatkan pelayanan. Penelitian ini peramalan dilakukan menggunakan Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing. Perhitungan akurasi dilakukan dengan menggunakan Mean Absoulte Percentage Error (MAPE). Data yang digunakan sebanyak 120 data yaitu dari bulan Januari 2008 hingga Desember 2017, dan didapatkan dari situs resmi Badan Pusat Statistik. Dari penelitian ini pengujian pada tahun 2017 didapatkan nilai orde waktu terbaik untuk Double Moving Average adalah 2 dan Double Exponential Smoothing dengan parameter ð› ¼= 0.4. Dari nilai parameter tersebut didapatkan nilai MAPE Double Moving Average sebesar 10,522 dan nilai MAPE Double Exponential Smoothing sebesar 3,355. Pada Double Exponential Smoothing memiliki nilai dibawah 10 maka dikatakan sangat baik, sedangkan Double Moving Average dengan nilai diatas 10 dikatakan baik. Dapat disimpulkan bahwa Double Exponential Smoothing memiliki akurasi lebih baik dibandingkan Double Moving Average pada peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara di Bandara Ngurah Rai.
Prediksi Nilai Cryptocurrency Bitcoin menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Rahmat Faizal, Budi Darma Setiawan, Imam Cholisoddin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Financial Technology
Abstract: Bitcoin merupakan salah satu bentuk cryptocurrency yang dilirik masyarakat karena pengelolaannya yang terdesentraliasi, kerahasiaan yang terjaga, serta prosesnya yang mudah. Namun, mata uang digital ini mengalami fluktuasi yang ekstrim yang membuat beberapa pemilik aset merasa dirugikan. Banyak cara dilakukan untuk mencegahnya seperti melihat pergerakan nilai secara terus menerus yang, melakukan aksi tanpa mempertimbangkan prospek kedepannya, atau bahkan membiarkannya sampai waktu yang ditentukan oleh pemilik aset. Tentu saja hal itu tidak efisien mengingat tujuan utama penyimpanan aset adalah mendapatkan keuntungan. Maka dari itu, diperlukan sistem yang dapat memprediksi nilai Bitcoin secara tepat dan akurat sehingga dapat membantu mengurangi kerugian serta menjadi bahan pertimbangan dalam proses jual beli cryptocurrency Bitcoin. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mendapatkan nilai prediksi cryptocurrency Bitcoin menggunakan algoritme Extreme Learning Machine (ELM). Berdasarkan hasil implementasi serta analisis yang telah dilakukan menggunakan data Bitcoin dari tanggal 1 Mei 2018 sampai dengan 1 Agustus 2018 diperoleh nilai kesalahan terkecil menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2,657% dengan jumlah fitur sebanyak 2, jumlah hidden neuron sebanyak 4, persentase jumlah data latih sebesar 80%, serta rentang nilai bobot dengan rentang [-1.8, 1.8].
Smartphone Sensor Data Augmentation for Automatic Road Surface Assessment Using a Small Training Dataset
Authors: Budi Darma Setiawan, Uwe Imre Serdült, Victor Kryssanov
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Data Augmentation
Abstract: Smartphones equipped with motion sensors are widely used for data collection in research aimed at the establishment of smart transportation and at, more specifically, automatic road condition assessment. To perform the assessment task, machine learning classifier systems are developed to analyze patterns of vibration signals recorded from a driver's smartphone. Obtaining a balanced training dataset required for the classifier system to work properly is, however, a difficult task. The presented study develops an approach based on an Unrolled Generative Adversarial Network (Unrolled GAN) to produce synthetic data for balancing the training dataset. Experiments conducted in the study demonstrated that the approach allows for generating high-quality synthetic data as long as the unrolled GAN are kept controlled to balance the discriminator and generator modules of the networks.
Semantic Segmentation on Smartphone Motion Sensor Data for Road Surface Monitoring
Authors: Budi Darma Setiawan, Mate Kovacs, Uwe Serdült, Victor Kryssanov
Journal: Procedia Computer Science
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Semantic Segmentation
Abstract: Improving road safety is one of the critical issues for road maintenance and management. Motion sensors embedded in smartphones to sense vibrations can be used to detect rough road surfaces when carried in moving vehicles. Finding segments in the signal which reflect the condition of the road surface, however, is a challenging task. This study proposes a modified U-Net architecture with integrated bidirectional Long Short-Term Memory layers to perform semantic segmentation on smartphone motion sensor data for road surface classification. Experiments show that using z-axis accelerometer and z-axis gyroscope features, the proposed method outperforms multiple existing semantic segmentation algorithms.
A Machine Learning Framework for Balancing Training Sets of Sensor Sequential Data Streams
Authors: Budi Darma Setiawan, Uwe Serdült, Victor Kryssanov
Journal: Sensors
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Data Preprocessing
Abstract: The recent explosive growth in the number of smart technologies relying on data collected from sensors and processed with machine learning classifiers made the training data imbalance problem more visible than ever before. Class-imbalanced sets used to train models of various events of interest are among the main reasons for a smart technology to work incorrectly or even to completely fail. This paper presents an attempt to resolve the imbalance problem in sensor sequential (time-series) data through training data augmentation. An Unrolled Generative Adversarial Networks (Unrolled GAN)-powered framework is developed and successfully used to balance the training data of smartphone accelerometer and gyroscope sensors in different contexts of road surface monitoring. Experiments with other sensor data from an open data collection are also conducted. It is demonstrated that the proposed approach allows for improving the classification performance in the case of heavily imbalanced data (the F1 score increased from 0.69 to 0.72, p<0.01, in the presented case study). However, the effect is negligible in the case of slightly imbalanced or inadequate training sets. The latter determines the limitations of this study that would be resolved in future work aimed at incorporating mechanisms for assessing the training data quality into the proposed framework and improving its computational efficiency.
Movie recommender systems using hybrid model based on graphs with co-rated, genre, and closed caption features
Authors: Putra Pandu Adikara, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho, Budi Darma Setiawan
Journal: Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi
Year: 2021
Topics: Recommender Systems; Hybrid Models
Abstract: A movie recommendation is a long-standing challenge. Figuring out the viewer’s interest in movies is still a problem since a huge number of movies are released in no time. In the meantime, people cannot enjoy all available new releases or unseen movies due to their limited time. They also still need to choose which movies to watch when they have spare time. This situation is not good for the movie business too. In order to satisfy people in choosing what movies to watch and to boost movie sales, a system that can recommend suitable movies is required, either unseen in the past or new releases. This paper focuses on the hybrid approach, a combination of content-based and collaborative filtering, using a graph-based model. This hybrid approach is proposed to overcome the drawbacks of combination in the content-based and collaborative filtering. The graph database, Neo4j is used to store the collaborative features, such as movies with its genres, and ratings. Since the movie’s closed caption is rarely considered to be used in a recommendation, the proposed method evaluates the impact of using this syntactic feature. From the early test, the combination of collaborative filtering and content-based using closed caption gives a slightly better result than without closed caption, especially in finding similar movies such as sequel or prequel.
Analysis of the application of an advanced classifier algorithm to ultra-high resolution unmanned aerial aircraft imagery–a neural network approach
Authors: Fatwa Ramdani, Muhammad Tanzil Furqon, Budi Darma Setiawan, Alfi Nur Rusydi
Journal: International Journal of Remote Sensing
Year: 2020
Topics: Neural Networks; Remote Sensing
Abstract: Mapping the existing land use is the essential activity in the management of an area, especially in densely urbanized areas. Knowing the development, amount, and extent of specific land use will be very helpful in management activities. The availability of geospatial data acquisition technology such as unmanned aerial systems (UAS) is currently beneficial for monitoring and inventory activities. Geospatial data with ultra-high resolution are now easily obtained using UAS. This study evaluated the performance of advanced classification algorithms on ultra-high-resolution UAS aerial imagery data based on the different number of regions of interest (ROIs) with two different algorithms, namely, Multilayer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). Evaluation was carried out regarding both the performance of computing time and accuracy. The final result shows that the number of ROIs …
Comparative Evaluation of Usability between QWERTY-Based Arabic and Non-QWERTY-Based Arabic Keyboard Layout: Empirical Evidence
Authors: Ismiarta Aknuranda, Almira Syawli, Budi Darma Setiawan
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2020
Topics: Human-Computer Interaction; Usability Studies
Abstract: QWERTY-based Arabic keyboard layouts have been in existence in order to assist QWERTY users in Arabic typing. However, there was lack of empirical evidence presenting the comparative usability of this layout and the common non-QWERTY-based Arabic keyboard layout. This study examined the usability of a QWERTY-based Arabic keyboard layout (QB) and the common non-QWERTY-based Arabic keyboard layout (NQB) from the perspective of QWERTY users, and compared the evaluation results between the two layouts. After experiments using within-subjects and between-subjects designs, the results showed that QB is significantly better in efficiency and learnability than NQB. QB also enabled more effective typing in almost all experiment designs, except in one between-subjects study. The relatively short interaction time of participantsâ€™ first encounter with Arabic keyboards possibly caused this exception. Most participants subjectively preferred QB to NQB in their overall usability.
Monitoring Road Surface Conditions with Cyclist's Smartphone Sensors
Authors: Budi Darma Setiawan, Viktor V Kryssanov, Uwe Serdült
Journal: CEUR Workshop Proceedings
Year: 2020
Topics: Sensor Technology; Smartphone Applications
Abstract: Road networks form one of the most important infrastructures in modern cities, while road conditions determine the very possibility and quality of land transportation. It is therefore important to monitor and manage road networks properly. The vast area that should be monitored and managed makes this task both expensive and timeconsuming. Recently, an approach to involve road users, such as car drivers, pedestrians, and cyclists, to participate in monitoring road conditions has emerged. Monitoring roads using bicycles has an advantage, compared to using a car, since it allows for reaching narrow roads. This paper presents results of a preliminary study of using a bicycle for detecting road surface defects including potholes, and bumps. Data collected with a cyclist’s smartphone sensors was used to train artificial neural networks in different configurations. The trained networks were then used to detect road surface defects. Results obtained in the experiments indicate that for the accelerometer data, a convolutional neural network provides for the best average accuracy in classifying road surface conditions. Also, this and a long short term memory network produce better results than a standard deep neural network.
Identifying The Influence of Consumer Purchase Intention Through Live Streaming Shopping: A Systematic Literature Review
Authors: Irtiyah Izzaty Mindiasari, Diah Priharsari, Budi Darma Setiawan, Welly Purnomo
Year: 2024
Topics: Consumer Behavior; E-Commerce
Abstract: The rapid development of technology influences some changes in e-commerce. One of them is the emergence of live-streaming shopping, which combines live-streaming technology with e-commerce, social networking, and entertainment. This shopping format allows viewers to interact with the streamer (seller) and instantly make a purchase with just one touch. Consumers who watch live streaming shopping generally are those who initially have an interest in the offered product. According to prior studies, the presence of live shopping can enhance both customer desire to buy and business sales. To investigate the factors influencing purchase intention in live-streaming shopping, a systematic literature review was conducted. A total of 40 factors were found from 13 selected articles containing live-streaming shopping and purchase intention. Based on these factors, 34 had a positive impact, 2 had a negative impact, and 4 had no significant impact on buyer purchase intention.
Modified MobileNetV2 with Convolutional Block Attention Module for Facial Expression Recognition
Authors: Muh Hafidh Ilmi Nafi’An, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Budi Darma Setiawan
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Facial emotion recognition is one of the artificial intelligence implementations used to recognize emotions based on data learned by computers. Unlike humans, who can recognize a person’s emotions directly, computers need several trainings procedures conducted by humans to be able to recognize a person’s emotions. Previous research has proposed various methods with deep learning and traditional machine learning approaches to classify emotions based on faces. Some studies obtained relatively high accuracy, but on evaluation by cross-validation, the results were much lower than the accuracy obtained. Therefore, this study proposes an approach using a modified MobileNetV2 deep learning architecture in the residual layer by adding a Convolutional Block Attention Module (CBAM) to improve accuracy and data generalization. This experiment uses the Karolinska Directional Emotional Faces (KDEF …
Optimizing Work-From-Anywhere Employee Productivity: A Comprehensive Investigation of the Most Influential Factors Using Factor Analysis and Analytical Hierarchy Process Method
Authors: Neyla Nuril Fauziyah, Diah Priharsari, Budi Darma Setiawan, Aryo Pinandito
Year: 2023
Topics: Workforce Productivity; Analytical Methods
Abstract: Working Anywhere or Work From Anywhere (WFA) offers flexibility and convenience for employees to work from anywhere. Workers use communication technologies to stay connected, collaborate with teams, and manage tasks without being limited by geographic or physical space boundaries. However, in practice, applying the WFA model often faces complex challenges. Although technology has made it possible for employees to be virtually connected, some issues have arisen regarding work productivity in a WFA environment. Amid this dynamic, it is crucial to understand what factors contribute to employee work productivity in the WFA model. Several prior studies have conducted an analysis of those factors. However, there are still some gaps in the literature that raise the necessity of monitoring the actual conditions. It is necessary to gain more knowledge of how these factors are related to each other and how …
Phenomenological Investigation of Social Media Technological Aspects Against Cyberbullying from the Third Person Perspective of Higher Education Students
Authors: Civica Moehaimin Dhewanty, Diah Priharsari, Budi Darma Setiawan
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2024
Topics: Social Media; Educational Technology
Klasifikasi Ekspresi Wajah Menggunakan Region Selected Facial Landmarks Extraction dan Convolutional Neural Network (CNN)
Authors: Cesilia Natasya Nainggolan, Fitra A Bachtiar, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Klasifikasi Ekspresi Wajah Menggunakan Region Selected Facial Landmarks Extraction dan Convolutional Neural Network (CNN) | 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 Ekspresi Wajah Menggunakan Region Selected Facial Landmarks Extraction dan Convolutional Neural Network (CNN) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 / 4.Artikel Klasifikasi Ekspresi Wajah Menggunakan Region Selected Facial Landmarks Extraction dan Convolutional Neural Network (CNN) Penulis Cesilia Natasya Nainggolan Departemen Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra A. Bachtiar Departemen Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Budi Darma Setiawan …
Prediksi Pergerakan Harga Emas di Tengah Isu Resesi Global 2023 dengan Metode MLP
Authors: Shafira Puspa Fitrotuzzakiyah, Lailil Muflikhah, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Economics
Abstract: Unit Konseling, Pengembangan Karir, Layanan Terpadu Kekerasan Seksual dan Perundungan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (UKPKLTKSP FILKOM UB) melaporkan terdapat sekitar 300 mahasiswa FILKOM yang melakukan konsultasi mengenai kesehatan mentalnya pada tahun 2022-2023. Individu dengan masalah kesehatan mental memiliki motivasi yang rendah dan sering kali sulit untuk terlibat dalam proses memperbaiki kesehatan mentalnya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang user experience aplikasi edukasi kesehatan mental berbasis gamifikasi dengan menggunakan pendekatan Player-centered Design (PCD) dan mengukur tingkat efektivitas penggunaan, satisfaction, motivasi pengguna, serta kebergunaan aplikasi melalui evaluasi desain solusi. Pendekatan PCD digunakan dalam melakukan analisis pengguna, termasuk user dan expert interview, kebutuhan pengguna, user …
Sistem Genetik Fuzzy untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Berdasarkan Foto Udara Unmanned Aerial Vehicle UAV
Authors: Budi Darma Setiawan
Journal: Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Fuzzy Systems; Remote Sensing
GFS untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Berdasarkan Foto Udara UAV
Authors: Budi Darma Setiawan, Alfi Nur Rusydi
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Fuzzy Systems; Remote Sensing
Abstract: Pengamatan terhadap tata letak sebuah wilayah, terutama wilayah berpenduduk, penting dilakukan untuk mengetahui perkembangan dan perubahan yang terjadi. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk pengamatan perkembangan suatu wilayah dari waktu ke waktu adalah dengan dengan melihat perubahan tutupan lahan (land cover) secara spasial dengan menggunakan citra foto udara. Foto udara yang mencakup sebuah wilayah dianalisis dengan mengelompokan jenis tutupan lahan atau dikenal dengan land cover classification (klasifikasi tutupan lahan). Metode klasifikasi yang digunakan adalah dengan genetic fuzzy system, yaitu metode klasifikasi dengan menggunakan sistem fuzzy yang aturannya dan fungsi keanggotaannya dioptimasi dengan menggunakan algoritma genetika. Proses metode ini terdiri dari dua tahap yaitu training process, untuk mencari aturan fuzzy yang baik, dan kemudian dilanjutkan dengan tuning process, yaitu proses untuk menggeser batasan nilai pada fungsi keanggotaan himpunan fuzzy yang digunakan. Input program ini adalah nilai red (R), green (G), dan blue (B) dari tiap pixel di dalam citra, dan outputnya adalah kelas pixel yang dikelompokkan (tanah, air, vegetasi, bangunan, dan jalan). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai fitness tertinggi yang diperoleh adalah hingga 0.84 atau 84%. Abstract Observation of the layout of an area, especially populated areas, is important to monitor what has been changed during the time period. To observe the development of an area from time to time, one approach that can be done is to observe land cover changes from above. Aerial imagery …
Genetic Fuzzy System untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Berdasarkan Foto Udara Unmanned Aerial Vehicle UAV
Authors: Budi Darma Setiawan, Alfi Nur Rusydi
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Fuzzy Systems; Remote Sensing
Factors Influencing Participation in Data Crowdsourcing: A Systematic Literature Review
Authors: Re Miracle Panjaitan, Budi Darma Setiawan
Year: 2023
Topics: Data Science; Systematic Review
Abstract: Crowdsourcing is becoming a trending concept used by many organizations, without being limited to a particular field. As of 2018, crowdsourcing was used by 85% of the largest worldwide companies. This trend of crowdsourcing would be increasing as it offers numerous advantages to companies in achieving their goals, such as the capability of obtaining data and information from the crowd. The crowd-provided data and information contain the essence of human ingenuity, which enables companies to do problem-solving with a human-centered approach. The more contributors participate, the more likely the crowdsourcing program will succeed. Several studies give different lists of factors that influence the participation rate of the crowd. However, there’s a lack of discussion about the factors and it leads to a situation where organizations need to examine many factors when developing a crowdsourcing platform to …
The Influence of IT Affordances and Emotional Response for Purchase Intention Through Live-Streaming Shopping: Literature Review and Conceptual Model Development
Authors: Irtiyah Izzaty Mindiasari, Budi Darma Setiawan
Year: 2023
Topics: Information Technology; Consumer Behavior
Abstract: Live-streaming shopping is the development of Web 3.0 technology where the users can interact in real-time and multidimensional without being hindered by distance. Live-streaming shopping is growing rapidly, offering various conveniences through technology that enable customers and the streamer to interact directly, see product information clearly, and reduce uncertainty in online shopping. The ease of utilizing technical features in live streaming shopping is called IT affordances. IT affordances can influence individuals cognitively and affectively through responses. IT affordances consist of visibility, metavoicing, and guidance shopping, which in previous research indirectly indicated an influence on customer emotions through screen bullet and background visual complexity. The consumers' emotions are identified as consumer response, which is the construct affected by IT Affordances. Arousal and pleasure …
GFS Klasifikasi Tingkat Emosi pada Data berbasis Teks menggunakan Multiclass Support Vector Machine
Authors: Ni Luh Made Beathris Anjasari, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Fuzzy Systems; Machine Learning
Abstract: Dampak emosi yang sangat kuat memiliki potensi untuk mempengaruhi fungsi intelektual, keseimbangan hormonal, dan kesehatan mental individu. Studi sebelumnya menunjukkan bahwa gangguan emosional dapat berkontribusi terhadap kondisi seperti depresi dan perilaku yang tidak normal. Depresi, sebagai gangguan kejiwaan yang serius, menyebabkan risiko yang tinggi, termasuk hilangnya minat hidup dan bahkan kecenderungan untuk melakukan tindakan bunuh diri. Oleh karena itu, penting untuk mendeteksi dan mengidentifikasi faktor-faktor pemicu depresi atau stres dengan tujuan memberikan pengobatan yang tepat sesuai dengan pemahaman kondisi emosi seseorang. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan emosi dengan memanfaatkan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) guna mengidentifikasi tujuh kelas emosi dalam bahasa Inggris. Sumber data yang digunakan dalam …
Mixture of Self-Supervised Learning
Authors: Aristo Renaldo Ruslim, Novanto Yudistira, Budi Darma Setiawan
Journal: arXiv e-prints
Year: 2023
Topics: Machine Learning
Abstract: Self-supervised learning is popular method because of its ability to learn features in images without using its labels and is able to overcome limited labeled datasets used in supervised learning. Self-supervised learning works by using a pretext task which will be trained on the model before being applied to a specific task. There are some examples of pretext tasks used in self-supervised learning in the field of image recognition, namely rotation prediction, solving jigsaw puzzles, and predicting relative positions on image. Previous studies have only used one type of transformation as a pretext task. This raises the question of how it affects if more than one pretext task is used and to use a gating network to combine all pretext tasks. Therefore, we propose the Gated Self-Supervised Learning method to improve image classification which use more than one transformation as pretext task and uses the Mixture of Expert …
Opportunities and challenges: e-commerce in Indonesia from a legal perspective
Authors: Edy Santoso
Year: 2022
Topics: E-commerce; Law
Abstract: The development of e-commerce in Indonesia has encouraged the creation of a digital economy. On the other hand, this business model presents various legal challenges that are no less interesting to anticipate. By applying normative research methods and using statutory and comparative law approaches, this study examines two issues. First, what are the legal aspects that are used as the basis for the role of Information and Communications Technology (ICT) in capturing e-commerce opportunities? Second, what are the legal challenges ahead with the rapid growth of e-commerce in Indonesia? This study concludes that normatively Indonesia already has various regulations in the field of cyber law that support the use of ICT in e-commerce. However, it needs specific regulation. This study finds things that will become legal challenges in the future, including there are still gaps for parties to commit violations and crimes, especially in the fields of data theft, intellectual property, fraud, and breach of contract. This study provides the suggestion that the government should pay attention to security-related regulations, especially those related to personal data security. It requires the role of business actors in making “self-regulation” which ensures data protection based on a technical perspective.
Prediksi penjualan roti menggunakan metode exponential smoothing (Studi Kasus: Harum Bakery)
Authors: Reyhan Dzickrillah Laksmana, Edy Santoso, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Exponential Smoothing
Abstract: Roti merupakan makanan yang sangat populer dikehidupan masyarakat dan perkembanganya juga begitu pesat. Roti sekarang sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari dan sudah menjadi makanan pokok manusia. Industri roti yang terus berkembang membuat perusahaan roti melakukan sebuah inovasi produk dan strategi penjualan yang tepat. Menjadi sebuah tantangan bagi Harum Bakery agar mampu mendapatkan hasil yang maksimal dan tidak mengalami kerugian. Prediksi dalam penelitian ini menggunakan metode Exponential Smoothing. Exponential Smoothing merupakan metode yang melakukan perbaikan nilai dengan cara mengambil nilai prediksi sebelumnya yang dilakukan secara terus menerus dan sesuai runtut waktu. Prediksi pada penelitian ini dilakukan menggunakan tiga metode Exponential Smoothing, yaitu Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smoothing. Evaluasi hasil prediksi dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata error menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE terkecil metode Single Exponential Smoothing didapatkan pada saat nilai Î±= 0, 1 dengan nilai MAPE sebesar 27, 4039%, MAPE terkecil metode Double Exponential Smoothing didapatkan pada saat nilai Î±= 0, 1 dengan nilai MAPE sebesar 25,124%, dan MAPE terkecil metode Triple Exponential Smoothing didapatkan pada saat nilai Î±= 0, 1, Î²= 0, 1, dan Î³= 0, 4 dengan nilai MAPE sebesar 25,303%. Dapat disimpulkan bahwa metode Double Exponential smoothing memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode Single Exponential Smoothing …
Pengaruh urbanisasi, tingkat kemiskinan, dan ketimpangan pendapatan terhadap kriminalitas di Provinsi Jawa Timur
Authors: Dita Kuciswara, Fivien Muslihatinningsih, Edy Santoso
Journal: Jae (Jurnal Akuntansi Dan Ekonomi)
Year: 2021
Topics: Sociology; Economics
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh urbanisasi, tingkat kemiskinan, dan ketimpangan pendapatan terhadap kriminalitas di Provinsi Jawa Timur. Pada penelitian menggunakan data sekunder selama 6 tahun dari tahun 2014–2019. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi data panel dengan pendekatan Fixed Effect Model (FEM). Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalan kriminalitas, sedangkan variabel independen yaitu urbanisasi, tingkat kemiskinan, dan ketimpangan pendapatan. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa urbanisasi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kriminalitas di Provinsi Jawa Timur. Tingkat kemiskinan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kriminalitas di Provinsi Jawa Timur. Sedangkan ketimpangan pendapatan memiliki pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap kriminalitas di Provinsi Jawa Timur.
Sistem pendukung keputusan untuk penentuan jumlah produksi nanas menggunakan metode fuzzy tsukamoto
Authors: Agus Prayogi, Edy Santoso, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2032
Topics: Decision Support Systems; Fuzzy Logic
Abstract: Great Giant Pineapple merupakan salah satu perusahaan agro industri. Perusahaan ini melakukan kegiatan mulai dari budidaya buah nanas hingga proses pengalengan. Permasalahan yang dihadapi oleh PT. Great Giant Pineapple adalah jika terjadi produksi berlebihan maka nanas tersebut akan ditempatkan di gudang penyimpanan sebagai persediaan dan nanas mempunyai masa konsumsi yang tidak bertahan lama dan tidak dapat dikonsumsi karena nanas sudah kadaluarsa dikarenakan penimbunan produksi nanas di gudang penyimpanan yang terlalu lama. Apabila terjadi kekurangan produksi nanas maka pelanggan akan kecewa karena nanas yang ingin dibeli sudah habis. Maka, dengan hal itu perusahaan akan kehilangan pelanggan dan mengalami kerugian. Metode Tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran monoton. Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan Î±-predikat (fire strength). Persediaan bahan baku dan jumlah permintaan digunakan sebagai variabel yang akan direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan fuzzy. Selanjutnya metode fuzzy tsukamoto untuk menentukan jumlah produksi diterapkan dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK), kemudian SPK akan mengolah data-data tersebut dengan metode tsukamoto dan akan menampilkan keluaran (output) berupa jumlah barang yang akan diproduksi. Berdasarkan hasil pengujian akurasi diperoleh nilai kesalahan dari hasil …
Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) dengan menerapkan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor
Authors: Jeffrey Simanjuntak, Edy Santoso, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Fuzzy Logic
Abstract: Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah infeksi pada saluran pernapasan, penyakit pernapasan ini menimbulkan gejala serperti batuk, pilek, dan demam. Penyakit ISPA dapat menjadi sangat berhaya, ISPA akan menyebar ke seluruh system pernafasan jika tidak ditangani dengan cepat.. Kelompok orang yang mudah terserang penyakit ini adalah mereka yang memiliki daya tuhan tubuh lemah yaitu mereka yang memiliki kelainan sistem kekebalan tubuh, orang dengan usia lanjut, dan anak-anak. ISPA dapat dengan mudah menyerang anak-anak dikarenakan anak-anak memiliki system imun yang belum terbentuk sempurna. Pada penelitian ini digunakan algoritme Fuzzy K-Nearest Neighbor pada sistem untuk dapat mengklasifikasikan penyakit ISPA. Pada penelitain ini penyakit ISPA diklasifikasikan menjadi ISPA ringan dan ISPA berat. Proses klarifikasi pada penelitian ini terdiri dari normalisasi, jarak Euclidean, lalu klasifikasi Fuzzy K-Nearest Neighbor. Hasil pengujian dengan menggunakan 10 data uji dan 50 data latih, didapat akurasi sebesar 90% pada K= 10, kemudian dilakukan pengujian pengaruh nilai K terhadap akurasi pada K antara 2 sampai 10 dengan hasil tertinggi pada K= 7 yaitu 90%. Nilai akurasi yang didapat oleh sistem tetap sama sampai K= 10 yaitu 90%.
Pemilihan Kost di Sekitar Universitas Brawijaya menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW)
Authors: Putra Aditya Primanda, Edy Santoso, Tri Afirianto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2094
Topics: Decision Support Systems; Multi-Criteria Decision Making
Abstract: Bagi mahasiswa yang kuliah di Universitas Brawijaya mereka dapat tinggal di kota Malang dengan berbagai cara yaitu dengan cara membeli rumah di Malang, tinggal di asrama, kontrak rumah atau kost didaerah sekitar Universitas Brawijaya. Kost adalah solusi bagi mahasiswa yang kuliah di Malang sebagai tempat tinggal. Tetapi dengan banyaknya kost yang berada di sekitar Universitas Brawijaya terkadang mahasiswa akan sering berpindah-pindah tempat kost karena beberapa alasan yaitu harga sewa yang semakin mahal, kenyamanan tempat kost, letak kost yang jauh dari Universitas, letak kost yang jauh dari tempat makan atau letak kost yang jauh dari jalan utama. Maka untuk menanggulangi hal ini, perlu dilakukan pemilihan tempat kost yang paling sesuai. Dalam melakukan pemilihan tempat kost ini dapat menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk mendapatkan tempat kost yang baik. Dari pengujian yang telah dilakukan bahwa jumlah kriteria sangatlah berpengaruh dalam hasil perangkingan. Persentase kecocokan yang paling tinggi terhadap 7 kriteria adalah 6 kriteria dengan 8,831% kemudian 5 kriteria dengan 7,999%, 4 kriteria dengan 4,761%, 3 kriteria dengan 3, 58%, 2 kriteria dan 1 kriteria dengan 0%. Dalam pengujian tersebut menunjukkan bahwa banyak kriteria yang digunakan berpengaruh pada hasil perangkingan kost yang direkomendasikan berdasarkan banyaknya kriteria yang digunakan.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru menggunakan Metode AHP dan TOPSIS
Authors: Muhamad Fahrur Rozi, Edy Santoso, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Decision Support Systems; Multi-Criteria Decision Making
Abstract: Karyawan sebagai individu yang memberikan keahliannya untuk perusahaan maupun organisasi yang memerlukan pelayanan pekerja dalam usaha mencapai kebutuhan sumber daya manusia sebagai perencanaan dan upaya melengkapi kebutuhan tenaga kerja sehingga melakukan seleksi secara kompeten untuk mendapatkan mutu dan kemajuan perusahaan. Dalam penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi pemilihan karyawan dengan mengimplementasikan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity (TOPSIS) yang mana akan mempertimbangkan kriteria yang digunakan sebagai seleksi penerimaan karyawan pada PT Jagaraga Adika, Surabaya dengan menggunakan empat kriteria sebagai pertimbangan seleksi penerimaan pegawai baru, antara lain adalah seleksi awal, tes psikolog, security training, dan wawancara. Hasil dari implementasi metode AHP-TOPSIS pada rekomendasi karyawan adalah berupa mengurutkan karyawan terbaik yang didapat dari penilaian kriteria yang digunakan tersebut, dimana data yang digunakan berjumlah 638 data dari periode Januari sampai Desember. Sistem yang telah dibangun menunjukkan hasil akurasi terbaik mencapai 100% pada periode Februari dan Juni, sedangkan hasil terendah yang didapatkan oleh sistem adalah sebesar 82, 50% pada bulan Maret dan dengan rata-rata akurasi terbaik mencapai 91, 23%.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi Menggunakan Fuzzy-Analytic Hierarchy Process (F-AHP)(Studi Kasus: SMA Brawijaya Smart School)
Authors: Dewan Rizky Bahari, Edy Santoso, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2095
Topics: Decision Support Systems; Fuzzy Logic
Abstract: Demi mendapatkan hasil kemampuan siswa di SMA Brawijaya Smart School Malang yang berkompentensi dan dapat berprestasi dalam hal akademik, maupun non akademik dibutuhkan tenaga pendidik/guru yang berkompenten. Dalam instansi pendidikan, proses penentuan guru berprestasi relatif sering dilakukan, sekolah memerlukan standar tertentu dalam menetapkan persyaratan bagi seorang guru untuk mendapatkan tunjangan atau menempati jabatan tertentu. Selain itu penilaian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan meningkatkan kemampuan kompetensi seorang guru. Pada penelitian ini dibuatlah sebuah sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja guru menggunakan metode Fuzzy-Analytic Hierarchy Process (F-AHP) studi kasus SMA Brawijaya Smart School dengan menggunakan enam kriteria yaitu kompetensi pedagogik, kompetensi profesional, kompetensi pengembangan inovasi, kompetensi pemanfaatan teknologi, kompetensi sosial, dan kompetensi kepribadian. Pada penelitian ini mendapatkan hasil tingkat akurasi sistem hingga 82,501% dengan jumlah kriteria adalah 6 kriteria. Dari hasil perhitungan tersebut maka penerapan metode Fuzzy-Analytic Hierarchy Process (F-AHP) diharapkan dapat membantu menentukan guru berprestasi di SMA Brawijaya Smart School Malang.
Model perlindungan hukum bagi kreditur layanan pinjam meminjam uang berbasis teknologi informasi di masa pandemi covid-19
Authors: Debbi Puspito, Martin Roestamy, Edy Santoso
Journal: Jurnal Ilmiah Living Law
Year: 2022
Topics: Law; Finance
Abstract: Tujuan penelitian ini yaitu 1) untuk mengetahui dan menganalisis bentuk pelanggaran-pelanggaran yang dilakukan debitur layanan pinjam meminjam uang berbasis online (Pinjol) di masa pandemi Covid-19; 2) untuk mengetahui dan menganalisis model perlindungam hukum bagi kreditur dalam layanan tersebut di masa pandemi Covid-19. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian analisis yuridis normatif dengan pendekatan deskriptif analisis. Hasil penelitian ini yaitu: 1). bentuk pelanggaran yang ditemui pada saat penelitian layanan pinjol terdapat 3 jenis pelanggaran yaitu wanprestasi berupa gagal bayar yang dilakukan debitur pada saat pelunasan peminjaman uang karena beberapa alasan yang diantaranya tidak mempunyai pendapatan tetap sementara debitur membutuhkan dana untuk kebutuhan hidupnya. Adapun meminjam karena untuk menutupi hutang sebelumnya dan yang kedua …