Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Implementasi Sistem Deteksi Anomali pada Jaringan Komputer dengan Pendekatan XGBoost dan Data SNMP
Authors: Amadeo Muhammad Augie Rudianto, Eko Sakti Pramukantoro, Diva Kurnianingtyas
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Anomaly Detection
Abstract: Reliabilitas jaringan sangat bergantung pada kemampuan sistem untuk mendeteksi dan merespons anomali secepat mungkin. Anomali dalam jaringan dapat berupa aktivitas mencurigakan, kegagalan perangkat keras, atau serangan siber yang mengancam ketersediaan layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi anomali jaringan berbasis data Simple Network Management Protocol (SNMP) menggunakan model XGBoost. Data SNMP yang digunakan pada penelitian ini mencakup berbagai metrik jaringan, sehingga memungkinkan sistem untuk mendeteksi pola-pola kompleks secara akurat. Penelitian ini mencakup proses pengembangan model klasifikasi, implementasi sistem inferensi deteksi anomali berbasis SNMP, dan evaluasi kinerja sistem melalui skenario pengujian yang realistis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model XGBoost mampu mendeteksi berbagai jenis serangan dengan akurasi mencapai 99, 82% pada data uji yang belum pernah dilihat. Sistem inferensi yang diimplementasikan juga mampu bekerja secara kontinu untuk memproses data SNMP dan memberikan hasil prediksi yang konsisten. Namun, penelitian ini juga menemukan bahwa sistem memiliki keterbatasan dalam hal fleksibilitas untuk menangani pola serangan baru yang tidak terwakili dalam data pelatihan. Penelitian ini berhasil mengembangkan dan mengimplementasikan sistem deteksi anomali berbasis SNMP dengan model XGBoost yang andal dan akurat. Temuan ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan fleksibilitas dan adaptabilitas sistem dalam lingkungan …
Rekomendasi Menu dengan Bahan Makanan Alternatif Berdasarkan Kategorisasi Nutrisi menggunakan K-Means dan BERT
Authors: Muhammad Jilan Naufal, Diva Kurnianingtyas
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Machine Learning
Abstract: Rekomendasi Menu dengan Bahan Makanan Alternatif Berdasarkan Kategorisasi Nutrisi menggunakan K-Means dan BERT | 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 Rekomendasi Menu dengan Bahan Makanan Alternatif Berdasarkan Kategorisasi Nutrisi menggunakan K-Means dan BERT 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 / 4.Artikel Rekomendasi Menu dengan Bahan Makanan Alternatif Berdasarkan Kategorisasi Nutrisi menggunakan K-Means dan BERT Penulis Muhammad Jilan Naufal Universitas Brawijaya Diva Kurnianingtyas Universitas Brawijaya Indriati Universitas Brawijaya Kata Kunci: BERT, K-Means, Kategori Nutrisi, Rekomendasi Menu Makanan Abstrak Naskah ini akan diterbitkan di jurnal …
Digital Based Branding of Tourism and MSME Product in Tasikmadu and Gemaharjo Village, Trenggalek Regency
Authors: Candra Dewi, Bayu Rahayudi, Wayan Firdaus Mahmudy, Diva Kurnianingtyas
Journal: Journal of Innovation and Applied Technology
Year: 2024
Topics: Digital Marketing
Abstract: Tasikmadu and Gemaharjo villages are two villages in Watulimo have considerable potential in tourism and MSME products. However, rural communities including tourism actors, village officials, and MSME players are still unable to maximize the potential of the village, due to the lack of ability of tourism managers and MSME actors in promoting tourism and its products widely. Therefore, this activity intends to increase the knowledge and ability of tourism actors, village officials, and MSME actors from Tasikmadu and Gemaharjo villages in promoting tourism and MSME products. This is done by developing tourism profiles and MSMEs digitally. The evaluation results showed that the activity was quite successful in increasing tourism promotion in Tasikmadu by utilizing the village's Instagram social media. In addition, the success of MSME promotion can also be seen by making logos and packaging for MSME products, both in Tasikmadu and Gemaharjo.
A review of machine learning methods to build predictive models for male reproductive health
Authors: Ariawan Adimoelja, Wayan Firdaus Mahmudy, Diva Kurnianingtyas
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Health Informatics
A Deep Learning Approach to Plastic Bottle Waste Detection on the Water Surface using YOLOv6 and YOLOv7
Authors: Naufal Laksana Kirana, Diva Kurnianingtyas
Journal: Engineering, Technology & Applied Science Research
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Deep learning is a branch of machine learning with many layers, such as the You Only Look Once (YOLO) method. From various versions of YOLO, YOLOv6 and YOLOv7 are considered more prominent because they achieve high Mean Average Precision (mAP) values. Both versions of YOLO have been implemented into various problems, especially in the waste detection problem. Plastic bottle waste is one of the most common types of waste that pollutes Indonesian waters. This study aims to solve this problem by helping to sort waste in surface waters by applying YOLOv6 and YOLOv7. FloW-Img was used, obtained on request from the Orcaboat website. The dataset consists of 500,000 bottle objects in 2,000 images. The YOLOv6 and YOLOv7 models were evaluated using mAP and running time. The results show that YOLOv6 and YOLOv7 can handle bottle waste detection well, with mAP values of 0.873 and 0.512, respectively. In addition, YOLOv6 (4.21 m/s) has a higher detection speed than YOLOv7 (13.7 m/s). However, in tests with images that do not have bottle objects, YOLOv7 provides better detection accuracy and consistency results, making it more suitable for real-world applications that demand high accuracy in environments with much visual noise.
Food Image Classification for Maternal Nutritional Fulfillment Using MobileNet
Authors: Nathan Daud, Diva Kurnianingtyas
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Nutrition
Abstract: Proper nutrition during pregnancy is crucial for the health of both the mother and the fetus. However, many pregnant women struggle to maintain an adequate diet due to a lack of accessible dietary monitoring tools. This study aims to enhance dietary monitoring for pregnant women by comparing the performance of traditional Convolutional Neural Networks (CNN) and the pre-trained MobileNet V2 model in food image classification. Given the increasing reliance on mobile health applications, especially in regions like Indonesia, it is essential to develop efficient and accurate food recognition systems that can operate on mobile devices. Our research involves training and evaluating both CNN and MobileNet V2 models on a dataset of food images commonly consumed by pregnant women. The models' performance is assessed based on accuracy, precision, recall, and inference time. The results show that MobileNet V2 …
Leveraging AI Models for Enhanced Urine Analysis: Evaluating YOLOv8 and MobileNet-v2 in Dehydration Detection Post-COVID-19
Authors: Nathan Daud, Alexander Imanuel Widjanarko, Diva Kurnianingtyas
Year: 2024
Topics: Artificial Intelligence; Health Informatics
Abstract: The COVID-19 pandemic has underscored the critical importance of effective health management, particularly in monitoring hydration levels due to the virus’s extensive multisystem impacts. This study delves into the potential of advanced artificial intelligence (AI) models, specifically YOLOv8 and MobileNet-v2, in accurately analyzing urine color and levels as indicators of dehydration. By utilizing a dataset from Roboflow Universe, comprehensive data augmentation techniques were employed to enhance model training, ensuring robustness across various lighting conditions and diverse realworld scenarios. Both YOLOv8 and MobileNet-v2 models achieved perfect scores of for accuracy, recall, precision, and F1-score in the urine sample classification task. However, YOLOv8 demonstrated superior performance in real-time detection, positioning it as the more suitable candidate for clinical applications. The …
Face Expression Recognition on Ojek Online for Safety Improvement Using Deep Learning
Authors: Nathan Daud, Alexander Imanuel Widjanarko, Naomi Sitanggang, Diva Kurnianingtyas
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Safety
Abstract: During COVID-19, many workers were laid off because the company was struggling with financial challenges. Hence, laid-off workers have switched professions to become Ojek Online (Ojol) drivers because they have the flexibility to work with adequate income. In addition, the COVID-19 period has changed people’s behavior to choose Ojol because it is easy and practical. The growing number of demands has the risk of accidents due to fatigue and lack of adequate rest time. This study aims to implement deep learning methods such as Convolutional Neural Network (CNN), Bidirectional Long-Short Term Memory (BiLSTM), and Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) to minimize the accident risk with face expression recognition. It will also compare the three methods to find the best method. About 350 primary data were collected from the participants’ questionnaires, grouped into seven facial expression …
Improving Green Practice Readiness in Indonesian Beef Value Chain
Authors: Hana Catur Wahyuni, Inggit Marodiyah, Marimin Marimin, Ivan Gunawan, Diva Kurnianingtyas
Journal: Industrial Engineering & Management Systems
Year: 2024
Topics: Sustainability; Agriculture
Abstract: Due to the gap between supply and demand, Indonesia has not been able to meet the domestic demand for beef without imports. With the rapid increase in population, the gap continues to widen, making self-sufficiency difficult to attain. With the rising environmental awareness, the green value chain is considered a viable solution, which will promote beef self-sufficiency while improving environmental performance. This study develops a PESTLE-based actor preparedness questionnaire to explore the Indonesian beef value chain readiness in implementing green practices. The questionnaire considers political, economic, social, technological, legal, and environmental dimensions. The survey involved 37 actors in the Indonesian beef value chain. The survey’s results were analyzed using multidimensional scaling. The results show that cattle breeders were the least prepared to implement green practices, and …
Perbandingan Kinerja Model YOLOv6 dan YOLOv7 dalam Mendeteksi Sampah Perairan
Authors: Naufal Laksana Kirana, Diva Kurnianingtyas
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Once (YOLO) yang merupakan metode yang digunakan global. YOLOv6 dan YOLOv7 menonjol dengan nilai mean average precision (mAP) tinggi. Penerapan deep learning dapat dilakukan untuk deteksi sampah perairan mengingat perairan Indonesia lebih besar dibanding daratan. Sampah plastik merupakan salah satu jenis sampah terbesar yang mencemari Indonesia. Penelitian diawali dengan studi literatur untuk penggalian informasi, dilanjutkan dengan mengumpulkan data, dilanjutkan dengan merancang model YOLOv6 dan YOLOv7. Setelah model dibuat, dilanjutkan dengan pelatihan model dan dilanjutkan dengan evaluasi dan analisis kinerja model. Penelitian diakhiri dengan penarikan kesimpulan terkait perbandingan model. Data yang digunakan pada penelitian ini yakni FloW-IMG yang didapat dengan cara request pada website orcaboat. Kedua model yang telah dirancang berhasil …
Comparison Genetics Algorithm and Particle Swarm Optimization in Dietary Recommendations for Maternal Nutritional Fulfillment
Authors: Diva Kurnianingtyas, Nathan Daud, Indriati Indriati, Lailil Muflikhah
Journal: SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri
Year: 2024
Topics: Optimization; Nutrition
FMEA for Blockchain Design for Food Safety and Halal Risk Mitigation in Meat Supply Chain
Authors: Hana Catur Wahyuni, Rahmania Sri Untari, Rima Azzara, Diva Kurnianingtyas, Marco Tieman
Journal: International Journal of Industrial Engineering
Year: 2024
Topics: Blockchain; Risk Management
Abstract: This research discusses the application of the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method in designing a blockchain system for mitigating food safety and halal risks in the beef supply chain. The complexity of the meat supply chain involving various parties increasing the risk of contamination and changes in the halal status of the meat. This research aims to identify food safety and halal risks, prioritise the risks, and design blockchain-based mitigation solutions. Blockchain was chosen for its advantages in providing high transparency and accountability, enabling real-time tracking at every stage of the supply chain. The research results show that most of the risks in the meat supply chain fall into the low category, but there are some critical medium risks, especially related to the slaughtering process. The proposed blockchain design includes product traceability features, halal certification, temperature monitoring, and smart contracts to ensure automatic validation of food safety and halal compliance. The implementation of this blockchain is expected to increase consumer trust in meat products, reduce the risk of contamination, and strengthen accountability throughout the meat supply chain.
FMEA for Blockchain Design for Food Safety and Halal Risk Mitigation in Meat Supply Chain
Authors: Untari Rahmania Sri, Rima Azzara, Marco Tieman, Diva Kurnianingtyas
Year: 2024
Topics: Blockchain; Risk Management
Abstract: This research discusses the application of the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method in designing a blockchain system for mitigating food safety and halal risks in the beef supply chain. The complexity of the meat supply chain involving various parties increasing the risk of contamination and changes in the halal status of the meat. This research aims to identify food safety and halal risks, prioritise the risks, and design blockchain-based mitigation solutions. blockchain was chosen for its advantages in providing high transparency and accountability, enabling real-time tracking at every stage of the supply chain. The research results show that most of the risks in the meat supply chain fall into the low category, but there are some critical medium risks, especially related to the slaughtering process. The proposed blockchain design includes product traceability features, halal certification, temperature monitoring, and smart contracts to ensure automatic validation of food safety and halal compliance. The implementation of this blockchain is expected to increase consumer trust in meat products, reduce the risk of contamination, and strengthen accountability throughout the meat supply chain.
Optimizing Sensitive Weight Configurations on a Fast-Planing Vessel to Reduce Drag
Authors: Muhammad Luqman Hakim, Dian Purnamasari, Luthfansyah Mohammad, Patricia Evericho Mountaines, Diva Kurnianingtyas, Dendy Satrio, Muhammad Hafiz Nurwahyu Aliffrananda
Year: 2024
Topics: Marine Engineering; Optimization
Abstract: In the realm of high-speed planing crafts, characterized by their diminutive size, an acute sensitivity to variations in weight and center of gravity is observed. This investigation delves into the consequential influence of alterations in weight and center of gravity on the resistance encountered by these crafts. The primary goal is to scrutinize a methodology aimed at optimizing weight and center of gravity for small, high-speed planing crafts, with the explicit aim of minimizing drag and amplifying overall performance. It is revealed that fluctuations in weight and center of gravity exert a substantial impact on the craft's resistance. The study adopts an integrated approach, incorporating Design of Experiment (DOE), Response Surface Method (RSM), and Computational Fluid Dynamics (CFD). Systematic adjustments to weight and center of gravity induce discernible effects on sinkage and hull trim, yielding distinctive resistance values. Empirical findings highlight that a marginal backward shift in the center of gravity, constituting approximately 1% of the vessel's length, culminates in a nearly 5% reduction in drag. However, immoderate backward or forward shifts precipitate an undesirable increase in resistance. This research underscores the versatility of the combined methodology in optimizing the center of gravity across diverse hulls or scenarios, with broader implications for enhancing the performance of high-speed planing crafts across varied contexts.
Strategi Rujukan Dan Premi Pada Sistem Asuransi Kesehatan Nasional
Authors: Diva Kurnianingtyas
Year: 2021
Topics: Health Policy; Economics
Abstract: Sistem Asuransi Kesehatan Nasional (SAKN) merupakan program pemerintah untuk membantu kebutuhan kesehatan penduduknya. Indonesia merupakan salah satu negara pelaksana program SAKN. Namun memiliki kendala dalam pelaksanaannya, yang ditunjukkan dari hasil evaluasi program setiap tahun bahwa terdapat masalah defisit mulai tahun 2014 sebesar Rp 3, 3 triliun dan meningkat tajam pada tahun 2019 menjadi Rp 50, 9 triliun, bahkan diperkirakan akan meningkat dalam beberapa tahun mendatang. Salah satu kemungkinan faktor penyebab defisit adalah ketidakefisienan pada perubahan dari perilaku pasien dan sistem rujukan yang berdampak pada besaran premi. Tujuan penelitian ini yaitu mengidentifikasi faktor-faktor utama, mengevaluasi, dan merencanakan kebijakan selanjutnya dengan data historis mulai tahun 2014 hingga 2019. Pendekatan sistem dinamik digunakan untuk membangun model dan mensimulasikan pengaruh kepesertaan, perawatan kesehatan, pendapatan premi, dan biaya layanan. Hasil simulasi kondisi eksisting menunjukkan bahwa ketika peserta tidak menunggak pembayaran premi setiap bulannya maka rata-rata pendapatan premi dari 2014 hingga 2019 yang seharusnya diperoleh Rp80, 5 triliun tetapi kenyataannya hanya sebesar Rp73 triliun yang diterima. Selain itu, berdasarkan uji sensitivitas, pengembangan model akan difokuskan pada mekanisme rujukan yang memiliki pengaruh besar pada biaya layanan dan premi yang mempengaruhi pendapatan premi. Ada dua model usulan yan dikembangkan menjadi tiga model perencanaan antara lain (1) model rujukan berjenjang diubah …
Decentralization of Medical Emergency Service to Minimize Response Time
Authors: Muhammad Isnaini Hadiyul Umam, Diva Kurnianingtyas, Budi Santosa, Nurhadi Siswanto
Journal: Industrial Engineering and Operations Management, ISSN: 2169-8767
Year: 2019
Topics: Healthcare; Optimization
Abstract: Medical Emergency Service (MES) is an important element in modern healthcare system. MES becomes important issue because it plays an important role in saving lives and reducing mortality and mordibility. The ability of MES to save lives depends on the time it takes for an ambulance to arrive on the scene after an emergency call received. This research will focus on changing the MES system from initially centralized to decentralized by considering the determination of the allocation and redeployment of ambulance. We propose the Nearest Neighbourhood–Symbiotic Organisms Search algorithm (NN-SOS) to overcome the problems. This study is expected to be able to solve the problems in the limitation of the number of ambulance required and the minimization of response time. From this study, it can be concluded that a decentralized ambulance system is needed. The comparison of the response time generated from the two systems is a centralized system with the best time limit having an average response time of 10-13 minutes while the decentralized system is better which is 3-6 minutes.
Analisis sentimen tentang opini maskapai penerbangan pada dokumen twitter menggunakan algoritme support vector machine (svm)
Authors: Arsya Monica Pravina, Imam Cholisoddin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Dengan meningkatnya penggunaan Twitter, media sosial yang bekerja secara real-time untuk masyarakat dapat menyampaikan keluh kesah maupun apresiasinya terhadap maskapai-maskapai penerbangan, perlu dibuat sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi suatu tweet yang berisikan opini termasuk ke dalam kelas apa, dalam penelitian ini terdapat kelas positif dan negatif. Hal tersebut dilakukan agar dapat membantu perusahaan maskapai penerbangan dalam hal evaluasi peningkatan pelayanan serta dapat membantu masyarakat dalam memilih maskapai penerbangan dengan tepat. Sehingga dilakukan klasifikasi sentimen dengan fitur Lexicon Based yang dapat menerima opini berbahasa lain selain Bahasa Indonesia (dalam penelitian ini digunakan Bahasa Inggris) untuk melakukan analisis sentimen. Digunakan algoritme support vector machine untuk melakukan klasifikasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan parameter optimal dan pengaruh penggunaan Lexicon Based Features. Dengan digunakan parameter C bernilai 10 dan learning rate bernilai 0, 03 serta digunakan Lexicon Based Features dengan iterasi sebanyak 50 kali memberikan hasil accuracy sebesar 40%, precision 40%, 100% recall, dan f-measure sebesar 57, 14%.
Pengembangan deteksi citra mobil untuk mengetahui jumlah tempat parkir menggunakan CUDA dan modified YOLO
Authors: Sisco Jupiyandi, Fadhil Rizqullah Saniputra, Yoga Pratama, Muhammad Robby Dharmawan, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Besarnya lahan pada parkir dan jumlah kendaraan roda empat dalam hal ini adalah mobil, dapat menjadi kendala bagi pengendara lain dalam mengetahui posisi parkir mana yang masih dapat digunakan. Sistem pengembangan perparkiran yang ada masih kurang maksimal dalam memanfaatkan lahan dan efisiensi waktunya. Berdasarkan banyaknya kendaraan mobil yang semakin bertambah, maka kebutuhan akan lahan parkir juga semakin dibutuhkan. Banyak sekali sistem yang belum dapat menangani berbagai permasalahan yang ada. Sistem ini dapat mengetahui jumlah slot pada lahan parkir dengan akurat sehingga memudahkan pengelola. Selain itu sistem ini juga dikembangkan agar waktu pencarian lahan parkir oleh pengguna parkir bisa sangat cepat. Sistem ini menggunakan penerapan pemrograman GPU yang dikombinasi dengan Modified Yolo (M-Yolo). GPU pada M-Yolo dibutuhkan untuk …
Analisis Sentimen Twitter menggunakan Metode Naive Bayes dengan Relevance Frequency Feature Selection (Studi Kasus: Opini Masyarakat mengenai Kebijakan New Normal)
Authors: Kresentia Verena Septiana Toy, Yuita Arum Sari, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: COVID-19 pertama kali muncul di Wuhan, Cina dan menyebar ke seluruh dunia. Penyebaran virus tersebut terjadi sangat cepat, termasuk di negara Indonesia. Pemerintah Indonesia berupaya menerapkan kebijakan-kebijakan untuk menekan angka kenaikan kasus COVID-19. Kebijakan yang diterapkan menimbulkan dampak baru pada masyarakat, contohnya penyempitan lapangan pekerjaan, pemutusan hubungan kerja dan dampak lain yang berpengaruh terhadap perekonomian negara. Oleh karena itu, Pemerintah menerapkan kebijakan baru yang disebut New Normal. New Normal menjadi topik perbincangan yang menimbulkan pro kontra di kalangan masyarakat pada media sosial Twitter. Melalui opini masyarakat tersebut, pemerintah dapat mengetahui bagaimana pendapat masyarakat terkait kebijakan New Normal di Indonesia. Opini masyarakat tersebut dapat diklasifikasikan menjadi opini positif, negatif dan netral sehingga memerlukan analisis sentimen. Proses analisis sentimen terdiri dari pre-processing untuk pemrosesan opini, Relevance Frequency Feature Selection untuk mengurangi jumlah fitur, dan klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes. Dataset yang digunakan adalah 300 data opini masyarakat, dengan pembagian data menggunakan k-fold cross validation dengan k= 5. Hasil dari pengujian sebanyak 5 pengujian menggunakan klasifikasi Naive Bayes, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 62, 6%, sementara hasil pengujian akurasi klasifikasi dengan penambahan RFFS diperoleh rata-rata akurasi sebesar 65, 3%.
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; Finance
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].
Penerapan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) berbasis Multi Fungsi Aktivasi Terbobot dalam Prediksi Harga Ethereum
Authors: Timothy Bastian Sianturi, Imam Cholissodin, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Finance
Abstract: Salah satu bentuk dari inovasi perkembangan teknologi adalah cryptocurrency yang secara luas telah diakui sebagai alternatif dari pertukaran mata uang. Salah satu cryptocurrency yang cukup populer saat ini adalah Ethereum yang mulai diperdagangkan pertama sekali pada 7 Agustus 2015 dengan harga US $2, 83 dan mencapai harga tertinggi pada tanggal 8 November 2021 dengan harga US $4822, 97. Ethereum memiliki fluktuasi harga yang tinggi dan memiliki banyak faktor yang mempengaruhi harga ethereum seperti politik atau masalah ekonomi pada tingkatan global sehingga menyebabkan risiko investasi yang cukup besar. Penelitian ini melakukan beberapa tahapan dalam memprediksi pergerakan harga Ethereum, yaitu pre-processing, normalisasi data, training algoritma Long Short-Term Memory (LSTM), dan melakukan evaluasi dengan Mean Square Error (MSE). Berdasarkan hasil penelitian ini peneliti berhasil melakukan prediksi harga Ethereum menggunakan algoritma LSTM berbasis multi fungsi aktivasi dengan parameter pengujian proporsi data training dan data testing sebesar 70%: 30%, jumlah sequence sebesar 14 yang menggambarkan data selama 14 hari, nilai hidden unit sebesar 64, jumlah epoch sebesar 150, dan sigmoid sebagai fungsi aktivasi yang dibuktikan dengan nilai MSE sebesar 0, 0121.
Prediction of rainfall using improved deep learning with particle swarm optimization
Authors: Imam Cholissodin, Sutrisno Sutrisno
Journal: TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control)
Year: 2020
Topics: Deep Learning; Optimization
Abstract: Rainfall is a natural factor that is very important for farmers or certain institutions to predict the planting period of a plant. The problem is that rainfall is very difficult to predict. Trials to get optimal rainfall prediction have been carried out by BMKG through research with variety of methods in various fields, including meteorology, climatology and geophysics. The results of the study unfortunately obtained a less optimal success rate in predicting rainfall. Today, there are many new methods for predicting events. These methods include Deep Learning (DL) and Particle Swarm Optimization (PSO). The use of the Deep Learning method is very susceptible to initial weights that are less than optimal, so it requires a process of optimization using a metaheuristic technique, which is the PSO algorithm, because this algorithm has a level of complexity that is much lower than genetic algorithms. In this study, this method is utilized to predict rainfall by determining the exact regression equation model according to the number of layers in hidden nodes based on the size of the kernel and the weight between the layers. This research is approved achieved get more optimal rainfall prediction results that those of previous research that without optimization with PSO.
Peramalan Kasus Positif COVID-19 di Jawa Timur menggunakan Metode Hybrid ARIMA-LSTM
Authors: Rowan Rowan, Lailil Muflikhah, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Time Series Analysis; Deep Learning
Abstract: COVID-19 (Coronavirus Disease 2019) adalah jenis penyakit baru yang terkait dengan keluarga virus yang sama dengan Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) dan beberapa jenis virus flu biasa. Seiring meningkatnya kasus positif COVID-19, sumber daya yang dibutuhkan dalam penanganan kasus COVID-19 juga bertambah. Untuk mengatasi permasalahan ini diperlukan tindakan antisipasi agar sumber daya yang dibutuhkan dalam penanganan COVID-19 seperti tenaga kesehatan dan obat-obatan dapat tersedia sebelum kasus positif melonjak. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode hybrid Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Model ARIMA-LSTM dibangun dengan menggabungkan model ARIMA (2, 1, 2) dengan model LSTM yang memiliki 4 hidden state dan 1 layer. Model ARIMA bertugas untuk meramalkan nilai trend dari data deret waktu sedangkan model LSTM bertugas untuk melengkapi peramalan model ARIMA dengan meramalkan nilai residual dari deret waktu. Berdasarkan hasil pengujian, model ARIMA-LSTM memiliki akurasi yang tinggi terutama pada peramalan jangka pendek dengan MAPE sebesar 1, 8 persen untuk kasus peramalan 3 hari ke depan.
Klasifikasi Penyakit Dental caries menggunakan Algoritme Modified K-Nearest Neighbor
Authors: Windy Adira Istiqhfarani, Imam Cholissodin, Fitra Abdurrachman Bachtiar
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Dental caries atau biasa disebut lubang gigi merupakan penyakit dimana bakteri dapat merusak struktur jaringan gigi yaitu enamel, dentin, dan sementum. Penyebab terjadinya dental caries dikarenakan demineralisasi jaringan pada permukaan gigi asam organik yang disebabkan dari makanan yang mengandung gula. Karies yang tidak dilakukan perawatan gigi atau kontrol sejak dini, dapat mengakibatkan kerusakan gigi yang semakin parah dan akhirnya dicabut. Untuk dapat mempermudah mengetahui masuk pada kelas mana penyakit karies tersebut, maka dibuat sebuah sistem klasifikasi penyakit dental caries menggunakan algoritme Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Metode ini merupakan metode yang dikembangkan dari metode KNN. Perbedaan algoritme KNN dengan MKNN yaitu pada perhitungan validitas data latih dan weight voting. Pada penelitian ini terdapat 6 kelas dan 8 gejala atau variabel yang digunakan. Hasil pengujian yang telah didapat dari penelitian ini diantaranya pengujian pengaruh nilai k, pengujian pengaruh jumlah data latih dan jumlah data uji, dan pengujian pengaruh jarak. Hasil rata-rata akurasi pada pengujian nilai k sebesar 86% dengan rata-rata akurasi tertinggi sebesar 90.66% pada nilai k= 3. Pengujian pengaruh jumlah data latih mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 71.1% dengan akurasi tertinggi 86.7% pada jumlah data latih sebanyak 70 dan untuk pengujian jumlah data uji mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 82.2% dengan akurasi tertinggi sebesar 86.7% pada jumlah data uji sebanyak 30. Pengujian pengaruh jarak didapatkan hasil akurasi yang sama pada jarak manhattan dan …
Prediksi Harga Cabai menggunakan Metode Long-Short Term Memory (Case Study: Kota Malang)
Authors: Michael David, Imam Cholissodin, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Agriculture
Abstract: Cabai adalah buah atau tanaman dari genus Capsicum. Buah-buahan dapat diklasifikasikan sebagai rempah-rempah atau sayuran. Sebagai bumbu, cabai rawit sangat populer di Asia Tenggara sebagai penambah cita rasa makanan. Cabai memiliki beberapa kandungan gizi didalam 100 gram cabai, diantaranya: Air, energi, protein, lemak, karbohidrat, serat, kalsium, dll. Cabai juga memiliki beberapa manfaat juga, diantara lain: Meringankan rasa sakit, memelihara kesehatan pencernaan, menjaga kadar gula darah, dll. Di Kota Malang sendiri harga cabai mengalami fluktuatif, sehingga harga cabai itu sendiri sulit diprediksi. Hal inilah yang membuat pemerintah khawatir dalam menjaga stabilisasi harga cabai agar tetap terjangkau sehingga inflasi harga cabai di kota Malang akan baik. Pada penelitian ini, dilakukan beberapa proses prediksi, diantaranya pre-processing, normalisasi data, training dan prediksi menggunakan metode Long Short-Term Memory, dan hasil error menggunakan Mean Square Error (MSE). Berdasarkan hasil pengujian yang sudah dilakukan menggunakan data harian harga cabai rawit dari tanggal 1 Januari 2021 sampai 31 Juli 2022 di kota Malang menggunakan metode Long Short-Term Memory diperoleh hasil MSE terkecil sebesar 0, 0155 dengan proporsi data training dan data testing sebesar 70%; 30%, dengan sequence data sebanyak 21, jumlah hidden unit 128 dan jumlah epoch sebanyak 150.
Pemanfaatan Spark untuk Analisis Sentimen Mengenai Netralitas Berita dalam Membahas Pemilu Presiden 2019 Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier: Utilization of Spark for …
Authors: Reza Aprilliana Fauzi, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Big Data
Abstract: Sebuah berita yang aktual dan netral merupakan harapan dari masyarakat selaku penerima informasi dari media penyampaian berita. Terutama dalam masa Pemilihan Umum di Indonesia, masih ada berita-berita yang disampaikan secara berpihak atau tidak aktual. Hal tersebut pun membuat masyarakat masih berpandangan bahwa banyak berita yang memiliki unsur keberpihakan dalam memberikan informasi. Maka dari itu, penelitian ini melakukan analisis sentimen berita dari berbagai portal berita yang membahas Pemilu tahun 2019 di Indonesia. Data pada penelitian ini diambil dari berbagai portal berita dan masing-masing portal berita mengambil 20 hingga 25 berita, sehingga akan menghasilkan data yang begitu banyak hingga 100 data. Pada penelitian ini memanfaatkan Resilient Distributed Dataset (RDD) yang dimiliki oleh Spark sebagai tipe data dalam mengklasifikasi sentimen berita. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi sentimen sebuah data (pada kasus ini adalah teks berita) yaitu Naive Bayes Classifier. Metode Naive Bayes memiliki kemampuan yang baik dalam mengklasifikasi sebuah data besar yang tidak terstruktur, serta memiliki model yang sederhana. Penelitian ini menggunakan tabel Confusion Matrix sebagai tabel evaluasi dari hasil klasifikasi sentimen berita, dengan menghitung nilai evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F-Measure. Berdasarkan berbagai pengujian dan skenario yang telah dilakukan, nilai evaluasi terbaik dihasilkan pada pengujian menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai K= 10. Pada pecahan (fold) ke-8 menghasilkan nilai akurasi sebesar 100%, presisi sebesar 100 …
Optimasi k-nearest neighbor menggunakan bat algorithm untuk klasifikasi penyakit ginjal kronis
Authors: Komang Anggada Sugiarta, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Penyakit Ginjal Kronis (PGK) merupakan penyakit mematikan dan memerlukan biaya tinggi untuk melakukan hemodialisis setiap minggunya. PGK dapat terjadi karena penyakit ginjal akut yang berlangsung secara berlarut-larut dan tidak dilakukan perubahan pola hidup ataupun pengobatan secara dini. Sehingga masyarakat perlu mengetahui apakah memiliki potensi terserang PGK secara dini. Salah satu cara mengetahui PGK adalah dengan mencocok pola data penderita PGK. K-Nearest Neighbor (KNN) adalah metode yang dapat mencocok atau mengklasifiksikan data berdasarkan kemiripan data yang terdekat. Namun PGK memiliki banyak fitur yang dapat digunakan KNN untuk mengklasifikasikan PGK. Fitur tersebut berupa data kesehatan dan pola hidup penderita PGK. Fitur tersebut sangat banyak dan harus dipilih fitur mana yang paling berpengaruh dan fitur mana yang kurang berpengaruh. Hanya fitur yang paling berpengaruh yang seharusnya digunakan untuk KNN. KNN dapat mengetahui fitur terbaik dengan cara mencoba segala kombinasi fitur PGK. Jika KNN mencoba satu persatu segala kemungkinan memerlukan waktu yang lama. Sehingga KNN perlu adanya modifikasi agar dapat secara otomatis dan efisien mengetahui fitur paling berpengaruh. Bat algorithm (BA) adalah salah satu metode pencarian masalah secara berkala dengan menirukan kebiasaan kelelawar. BA dapat digunakan mencari fitur terbaik PGK pada KNN. BA-KNN atau gabungan BA dan KNN diharapakan dapat mencari dan mengklasifikasikan PGK.
Smart development of big data app for determining the modelling of covid-19 medicinal compounds using deep AI core engine system
Authors: I Cholissodin, S Sutrisno, N Santoso, AA Soebroto, N Hidayat, NT Rochman
Journal: Journal of Physics: Conference Series
Year: 2020
Topics: Artificial Intelligence; Big Data
Abstract: Smart Big Data App Using Deep Artificial Intelligence (AI) Core Engine System focuses on solving problems related to the difficulty in building a prototyping model computer simulation like in silico as a model initiation of the complex Covid-19 medicinal compound involving Big Data ecosystems such as Hadoop and Spark. The difficulty is for example, currently, it is still very arduous to measure the rate of mixture of a compound when combined with many other compounds, which can consider the trade-off in minimizing the negative effects but optimizing the positive effects. In addition, the computation time becomes very long when using a system that is not in the Big Data ecosystem since this is proportional to the large number of compounds that vary widely and also the number of different situations of Covid-19 patients with other congenital diseases (comorbid) or without congenital disease; thus, it can be …
Klasifikasi penyakit tuberkulosis (TB) menggunakan metode extreme learning machine (ELM)
Authors: Vivin Vidia Nurdiansyah, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning
Abstract: Tuberkulosis (TB) merupakan penyakit penyebab kematian tertinggi di Dunia. Penyakit ini menyerang sistem pernapasan paru paru dan termasuk ke dalam penyakit menular. Pada tahun 2019 Indonesia adalah Negara yang menduduki posisi tertinggi ketiga dalam jumlah kasus penyakit TB yakni sebanyak 842.000. Meningkatnya kasus TB dari tahun ketahun dikarenakan masyarakat kurang mengetahui informasi mengenai bahaya maupun pengobatan dan pencegahan dari penyakit ini. Oleh karena itu diperlukan adanya klasifikasi tentang tuberkulosis terhadap masyarakat agar mengetahui risiko mengidap penyakit TB berdasarkan gejala yang dialami. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan klasifikasi penyakit TB sebagai peningkatan kesadaran masyarakat terhadap penyakit TB. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh hasil klasifikasi TB menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Berdasarkan hasil pengujian dan analisis menggunakan confusion matrix dengan memakai data penyakit TB Puskesmas Dinoyo Tahun 2018-2019 diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 99, 33% dengan jumlah hidden neuron 20, persentase data training dan data testing sebesar 70%: 30%, dan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner.
Analisis sentimen tweet Covid-19 varian Omicron pada platform media sosial Twitter menggunakan metode LSTM berbasis multi fungsi aktivasi dan Glove
Authors: Alfen Hasiholan, Imam Cholissodin, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Virus SARS-CoV-2 atau yang dikenal sebagai covid-19 telah menjadi wabah yang sangat mematikan selama kurang lebih 2 tahun ke belakang. Pada akhir tahun 2021 kemarin, dunia kembali diancam oleh kemunculan varian baru dari covid-19, yaitu omicron. Varian ini disebut sebagai salah satu yang sangat cepat dalam menularkan virus. Virus ini pertama kali terdeteksi di Afrika Selatan dan ditetapkan oleh badan kesehatan dunia (WHO) sebagai variant of concern dengan nama B. 1.1. 529. Hal tersebut membuat omicron menjadi perbincangan besar di seluruh kalangan masyarakat dunia hingga saat ini. Media sosial telah memainkan peran krusial dalam menyebarkan informasi mengenai varian omicron ini ke seluruh dunia. Twitter adalah salah satu platform media sosial microblogging yang sangat efektif dalam melakukan penyebaran informasi. Jumlah cuitan yang diunggah setiap menitnya sangat banyak, mencapai ratusan bahkan jutaan tweet setiap menitnya. Jumlah tersebut dapat menjadi suatu sumber data yang sangat berguna untuk memperoleh opini masyarakat mengenai topik tertentu dan pada kasus ini adalah virus covid-19 varian omicron. Analisis sentimen memainkan peranan penting pada permasalahan ini. Dengan menggunakan metode analisis sentimen, opini tersebut dapat diklasifikasikan menjadi opini yang bernada positif ataupun negatif. Algoritma Long-Short Term Memory adalah salah satu metode yang digunakan dalam melakukan klasifikasi sentimen opini publik. Optimalisasi model ini dilakukan dengan menggunakan metode word embedding Glove. Metode ini bekerja dengan menghitung kemunculan …
Prediksi Harga Cabai Rawit di Kota Malang Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Galih Ariwanda, Imam Cholissodin, Tibyani Tibyani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Tanaman cabai rawit merupakan tanaman komoditas bahan pangan yang tidak bisa terlepas dari kebutuhan sehari-hari masyarakat di Indonesia. Cabai rawit bagi masyarakat Kota Malang dikonsumsi untuk menjaga metabolisme dan suhu tubuh agar tetap hangat serta vitamin C yang dapat membantu dalam menjaga kesehatan tubuh manusia. Harga cabai rawit di Kota Malang selalu terjadi perubahan yang fluktuatif setiap harinya. Perubahan yang terjadi secara fluktuatif membuat harga cabai rawit sulit diprediksi dengan baik. Selain itu, harga yang diberikan pedagang selalu bervariasi, cabai rawit juga termasuk salah satu komoditas penyumbang inflasi dan mencegah perbedaan harga yang didapatkan oleh konsumen dan petani agar tidak saling dirugikan. Maka dari itu, diperlukan prediksi harga cabai rawit di Kota Malang agar konsumen dan pemerintah dapat melakukan tindakan pencegahan terhadap masalah yang ada. Proses prediksi terbagi menjadi beberapa proses yang antara lain pre-processing, normalisasi data, prediksi dengan algoritme Extreme Learning Machine, dan hasil error dengan MAPE. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data harga cabai rawit dari tanggal 1 Januari 2017 sampai 31 Desember 2018 di Kota Malang diperoleh nilai MAPE terkecil sebesar 2,087%, dengan banyak fitur sebanyak 2, banyak neuron pada hidden layer sebanyak 5, persentase data training dan data testing 90%: 10%, dan fungsi aktivasi adalah Sigmoid Biner.
Single nucleotide polymorphism based on hypertension potential risk prediction using LSTM with Adam optimizer
Authors: Lailil Muflikhah, Imam Cholissodin, Nashi Widodo, Feri Eko Hermanto, Teresa Liliana Wargasetia, Hana Ratnawati, Riyanarto Sarno
Journal: Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Bioinformatics
Abstract: Recent healthcare research has focused a great deal of interest on using genetic data analysis to predict the risk of hypertension. This paper presents a unique method for accurately predicting the vulnerability to hypertension by utilizing single nucleotide polymorphism (SNP) data. We present a novel neural network design utilizing the adaptive moment (Adam) optimizer to describe the intricate temporal correlations in SNPs. The study used a dataset with carefully preprocessed SNP data from a broad cohort for model input. The long short-term memory (LSTM) network was methodically built and trained with hyper-parameter and fine-tuning using the Adam optimizer to converge on ideal weights. Our findings indicate encouraging predictive performance, highlighting the suggested methodology’s usefulness in determining hypertension risk factors. The result showed that the proposed method achieved stability in the performance of 89% accuracy, 96% precision, 88% recall, and 92% F1-score. Due to its higher accuracy and greater predictive power, our SNP-based LSTM methodology is superior to the conventional machine learning method. By providing a novel framework that uses genetic data to predict the risk of hypertension, this research makes substantial contribution to the field of predictive healthcare. This framework helps with early intervention and customized preventative efforts.
Implementasi Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Emosi Tweet Berbahasa Indonesia pada Spark
Authors: Rizal Aditya Nugroho, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Emosi merupakan hal alami yang dimiliki setiap manusia karena merupakan respon atas suatu kejadian. Karena emosi dimiliki oleh setiap manusia maka melakukan klasifikasi pada emosi memiliki banyak manfaat seperti contohnya untuk identifikasi keluhan pelanggan. Emosi bisa terdapat pada sumber tekstual seperti tweet. Data tweet pada Twitter sendiri memiliki ukuran yang semakin berkembang setiap tahunnya dan dibutuhkan sistem yang melakukan klasifikasi emosi pada tweet yang dapat menangani data yang semakin berkembang dengan cepat dan akurat. Pada penelitian ini klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritme Naive Bayes Classifier dan juga framework Spark dengan prosesnya dimulai dari preprocessing, pelatihan untuk mencari nilai prior dan likelihood, lalu pengujian untuk mencari nilai posterior dan melakukan klasifikasi, dan terakhir melakukan perhitungan akurasi. Framework Spark sendiri digunakan untuk melakukan pekerjaan secara paralel untuk waktu komputasi yang lebih cepat. Berdasarkan hasil pengujian dari data tweet pada 1 Juni 2018 hingga pada 14 Juni 2018 didapatkan akurasi dari metode Naive Bayes Classifier untuk klasifikasi emosi tweet berbahasa Indonesia pada Spark memiliki nilai rata-rata tertinggi sebesar 0,892 saat persentase 90% data latih dan 10% data uji. Selanjutnya nilai rata-rata tertinggi sebesar 0,880 saat menggunakan smoothing. Dan terakhir nilai rata-rata tertinggi sebesar 0,888 saat menggunakan prior konstan. Perbandingan waktu eksekusi dari penggunaan Spark dan secara sequential memiliki selisih yang sangat jauh hingga mencapai hampir 165 kali lebih cepat …