bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Optimasi Bobot Jaringan Syaraf Tiruan Mengunakan Particle Swarm Optimization
Authors: Nugraha Harry Ganda , SN Azhari 
Published: August 2020

AbstrakMasalah peramalan adalah masalah yang sering ditemukan dalam proses pengambilan keputusan. Tool yang cukup populer untuk menangani masalah peramalan adalah jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan banyak digunakan karena kemampuannya untuk meramalkan data nonlinear time series. Algoritma pembelajaran yang sering digunakan untuk memperbaiki bobot pada jaringan syaraf tiruan adalah backpropagation. Namun proses pembelajaran backpropagation terkadang menemui kendala seperti over fiting sehingga tidak dapat menggeneralisasi masalah. Untuk mengatasi masalah tersebut diusulkan penggunaan particle swarm optimization untuk melatih bobot pada jaringan. Performa dari masing-masing model akan diukur dengan mean square error, mean absolute percentage error, normalized mean square error, prediction of change in direction, average relative variance. Untuk keperluan analisis model digunakan data time series inflasi di indonesia. Metode yang diusulkan menunjukan sistem jaringan hybrid mampu menangani masalah peramalan data time series dengan performa mendekati jaringan syaraf tiruan backpropagation.. Kata kunci—jaringan syaraf tiruan, particle swarm optimization, prediction of change in direction, average relative variance . AbstractForecasting problem is common problem that easily found in decision making process. The popular tool to handle that problem is artificial neural network. Artificial neural network have been widely use because its ability to forecast nonlinear time series data. The learning method that have been widely use to train artificial neural network weight is backpropagation. Otherwise backpropagation learning process sometimes find problem such as over fiting so it can’t generalized the problem. Particle swarm optimization method had been proposed to train artificial neural network weigth. Mean square error, mean absolute percentage error, normalized mean square error, prediction of change in direction, average relative variance had been use to measures the model performance. Indonesia inflation time series data had been use to analyzed the model. The proposed method show that hybrid system could handle the time series forecasting problem as good as backpropagation artificial neural network Keywords—artificial neural network, particle swarm optimization, prediction of change in direction, average relative variance.
Perbandingan Mother Wavelet dalam Proses Denoising pada Suara
Authors: Ramadhan Rahmat , Putra Agfianto Eko 
Published: August 2020

AbstrakTransformasi Wavelet telah digunakan dalam proses denoising pada suara dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas dari rekaman suara yang tercampur dengan derau. Jenis-jenis derau yang terlibat antara lain White Gaussian Noise (WGN), White Uniform Noise (WUN) dan Colored Noise. Dalam penelitian ini dilakukan perbandingan terhadap beberapa mother wavelet, diantaranya Daubechies, Coiflet dan Symlet, dalam proses denoising pada sinyal suara yang diberikan WGN, WUN dan Colored Noise. Metode thresholding yang digunakan dalam proses denoising adalah Soft Thresholding dan nilai threshold berupa Time-Adapted Threshold (TAT) yang diperoleh dengan melakukan estimasi energi untuk membangun sinyal melalui Teager Energy Operator (TEO). Pengujian untuk mendapatkan mother wavelet terbaik dilakukan menggunakan uji Kruskal-Wallis yang dilanjutkan dengan uji Mann-Whitney. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa Db20, Db30, Db40 dan Coif5 merupakan mother wavelet yang baik untuk mereduksi WGN;Db40, Db20 dan Db30 merupakan mother wavelet yang baik untuk mereduksi WUN dan untuk mereduksi Colored Noise, dapat menggunakan beberapa mother wavelet dalam penelitian ini, kecuali Db30 dan Db40. Kata kunci—Mother wavelet, denoising, sinyal suara, TAT, Soft Thresholding. AbstractWavelet Transform was used in denoising process on speech to enhance the quality of speech that courrupted by noise. The kinds of involved noises are White Gaussian Noise (WGN), White Uniform Noise (WUN) and Colored Noise. In this research, the comparison of mother wavelet is performed among Daubechies, Coiflet and Symlet, in denoising process on speech which given by WGN, WUN and Colored Noise. The thresholding method is used in denoising process is Soft Thresholding and threshold value is Time Adapted Threshold (TAT) which obtained by estimating the power for building the signal through Teager Energy Operator (TEO). The testing for obtaining the best moher wavelet is using Kruskal-Wallis test and followed by Mann-Whitney test. The result shows that Db20, Db30, Db40 and Coif5 mother wavelets are better than others to reduce WGN; Db40, Db20 dan Db30mother waveletsare better then the other to reduce WUN and to reduce Colored Noise can use some mother wavelets in this research, except Db30 and Db40. Keywords—Mother wavelet, denoising, speech signal, TAT, Soft Thresholding
Class Association Rule Pada Metode Associative Classification
Authors: Karyawati Eka , Winarko Edi 
Published: August 2020

Frequent patterns (itemsets) discovery is an important problem in associative classification rule mining. Differents approaches have been proposed such as the Apriori-like, Frequent Pattern (FP)-growth, and Transaction Data Location (Tid)-list Intersection algorithm. This paper focuses on surveying and comparing the state of the art associative classification techniques with regards to the rule generation phase of associative classification algorithms. This phase includes frequent itemsets discovery and rules mining/extracting methods to generate the set of class association rules (CARs). There are some techniques proposed to improve the rule generation method. A technique by utilizing the concepts of discriminative power of itemsets can reduce the size of frequent itemset. It can prune the useless frequent itemsets. The closed frequent itemset concept can be utilized to compress the rules to be compact rules. This technique may reduce the size of generated rules. Other technique is in determining the support threshold value of the itemset. Specifying not single but multiple support threshold values with regard to the class label frequencies can give more appropriate support threshold value. This technique may generate more accurate rules. Alternative technique to generate rule is utilizing the vertical layout to represent dataset. This method is very effective because it only needs one scan over dataset, compare with other techniques that need multiple scan over dataset. However, one problem with these approaches is that the initial set of tid-lists may be too large to fit into main memory. It requires more sophisticated techniques to compress the tid-lists.
Analisis dan Perancangan Sistem Manajemen Event Berbasis Mobile Push Notification
Authors: Ardiansyah Ardiansyah 
Published: August 2020

Konvergensi teknologi Internet dan piranti mobile/smartphone saat ini bisa dimanfaatkan secara optimal sebagai salah satu media promosi dan pengelolaan sebuah acara. Dengan keberadaan teknologi push service akan memungkinkan setiap informasi acara baru dapat diterima oleh calon peserta yang prospektif. Selain itu pula dengan mengusung teknologi cloud computing, setiap penyelenggara acara cukup menggunakan service yang disediakan khusus di server Internet untuk mengelola acara yang akan diselenggarakan tanpa harus menyediakan infrastruktur sendiri. Pada penelitian ini telah berhasil dibuat rancangan sistem manajemen acara (event) yang diselenggarakan oleh event organizer atau sering disebut EO. Rancangan yang dibuat meliputi struktur tabel, menu hingga antarmuka aplikasi meliputi antarmuka berbasis web untuk administrator EO dan antarmuka berbasis mobile iPhone untuk user. Keywords: event, push notification, mobile, antarmuka.
Modifikasi Algoritma Genetika untuk Penyelesaian Permasalahan Penjadwalan Pelajaran Sekolah
Authors: Erama Rahman , Wardoyo Retantyo 
Published: August 2020

AbstrakModifikasi Algoritma Genetika pada penelitian ini dilakukan berdasarkan temuan-temuan para peneliti sebelumnya tentang kelemahan Algoritma Genetika. Temuan-temuan yang dimakasud terkait proses crossover sebagai salah satu tahapan terpenting dalam Algoritma Genetika dinilai tidak menjamin solusi yang lebih baik oleh beberapa peneliti. Berdasarkan temuan-temuan oleh beberapa peneliti sebelumnya, maka penelitian ini akan mencoba memodifikasi Algoritma Genetika dengan mengeliminasi proses crossover yang menjadi inti permasalahan dari beberapa peneliti tersebut. Eliminasi proses crossover ini diharapkan melahirkan algoritma yang lebih efektif sebagai alternative untuk penyelesaian permasalahan khususnya penjadwalan pelajaran sekolah.Tujuan dari penelitian ini adalah Memodifikasi Algoritma Genetika menjadi algoritma alternatif untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan sekolah, sehingga diharapkan terciptanya algoritma alternatif ini bisa menjadi tambahan referensi bagi para peneliti untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan lainnya.Algoritma hasil modifikasi yang mengeliminasi tahapan crossover pada algoritma genetika ini mampu memberikan performa 3,06% lebih baik dibandingkan algoritma genetika sederhana dalam menyelesaikan permasalahan penjadwalan sekolah. Kata kunci—algoritma genetika, penjadwalan sekolah, eliminasi crossover AbstractModified Genetic Algorithm in this study was based on the findings of previous researchers about the weakness of Genetic Algorithms. crossover as one of the most important stages in the Genetic Algorithms considered not guarantee a better solution by several researchers. Based on the findings by previous researchers, this research will try to modify the genetic algorithm by eliminating crossover2 which is the core problem of several researchers. Elimination crossover is expected to create a more effective algorithm as an alternative to the settlement issue in particular scheduling school.This study is intended to modify the genetic algorithm into an algorithm that is more effective as an alternative to solve the problems of school scheduling. So expect the creation of this alternative algorithm could be an additional resource for researchers to solve other scheduling problems.Modified algorithm that eliminates the crossover phase of the genetic algorithm is able to provide 2,30% better performance than standard genetic algorithm in solving scheduling problems school. Keywords—Genetic Algorithm, timetabling school, eliminate crossover
Optimasi Biaya Distribusi Rantai Pasok Tiga Tingkat dengan Menggunakan Algoritma Genetika Adaptif dan Terdistribusi
Authors: Indra Zulfahmi , Subanar Subanar 
Published: August 2020

AbstrakManajemen rantai pasok merupakan hal yang penting. Inti utama dari manajemen rantai pasok adalah proses distribusi. Salah satu permasalahan distribusi adalah strategi keputusan dalam menentukan pengalokasian banyaknya produk yang harus dipindahkan mulai dari tingkat manufaktur hingga ke tingkat pelanggan. Penelitian ini melakukan optimasi rantai pasok tiga tingkat mulai dari manufaktur-distributor-gosir-retail. Adapun pendekatan yang dilakukan adalah algoritma genetika adaptif dan terdistribusi. Solusi berupa alokasi banyaknya produk yang dikirim pada setiap tingkat akan dimodelkan sebagai sebuah kromosom. Parameter genetika seperti jumlah kromosom dalam populasi, probabilitas crossover dan probabilitas mutasi akan secara adaptif berubah sesuai dengan kondisi populasi pada generasi tersebut. Dalam penelitian ini digunakan 3 sub populasi yang bisa melakukan pertukaran individu setiap saat sesuai dengan probabilitas migrasi. Adapun hasil penelitian yang dilakukan 30 kali untuk setiap perpaduan nilai parameter genetika menunjukkan bahwa nilai biaya terendah yang didapatkan adalah 80,910, yang terjadi pada probabilitas crossover 0.4, probabilitas mutasi 0.1, probabilitas migrasi 0.1 dan migration rate 0.1. Hasil yang diperoleh lebih baik daripada metode stepping stone yang mendapatkan biaya sebesar 89,825. Kata kunci— manajemen rantai pasok, rantai pasok tiga tingkat, algortima genetika adaptif, algoritma genetika terdistribusi. Abstract Supply chain management is critical in business area. The main core of supply chain management is the process of distribution. One issue is the distribution of decision strategies in determining the allocation of the number of products that must be moved from the level of the manufacture to the customer level. This study take optimization of three levels distribution from manufacture-distributor-wholeshale-retailer. The approach taken is adaptive and distributed genetic algorithm. Solution in the form of allocation of the number of products delivered at each level will be modeled as a chromosome. Genetic parameters such as the number of chromosomes in the population, crossover probability and adaptive mutation probability will change adaptively according to conditions on the population of that generation. This study used 3 sub-populations that exchange individuals at any time in accordance with the probability of migration. The results of research conducted 30 times for each value of the parameter genetic fusion showed that the lowest cost value obtained is 80,910, which occurs at the crossover probability 0.4, mutation probability 0.1, the probability of migration 0.1 and migration rate 0.1. This result has shown that adaptive and distributed genetic algorithm is better than stepping stone method that obtained 89,825. Keywords— management supply chain, three level supply chain, adaptive genetic algorithm, distributed genetic algorithm.
Klasifikasi Data NAP (Nota Analisis Pembiayaan) untuk Prediksi Tingkat Keamanan Pemberian Kredit (Studi Kasus : Bank Syariah Mandiri Cabang Luwuk Sulawesi Tengah)
Authors: Adi Sumarni , Winarko Edi 
Published: August 2020

AbstrakSetiap bulannya bank syariah mandiri cabang luwuk menerima proposal kredit (NAP) dari nasabah dalam jumlah yang terus meningkat dan perlu respon yang cepat. Dengan demikian, perlu dikembangkan sistem untuk melakukan data mining dari tumpukan data tersebut yang akan digunakan untuk kepentingan tertentu, salah satunya adalah untuk menganalisis resiko pemberian kredit.Teknik data mining digunakan dalam penelitian ini untuk klasifikasi tingkat keamanan pemberian kredit dengan menerapakan algoritma Naïve Bayes Classificatio. Naive bayes classifier merupakan pendekatan yang mengacu pada teorema Bayes yang menkombinasikan pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan baru, sehingga merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi tinggi. Sebelum dilakukan klasifikasi, data debitur melalui preprocessing. Kemudian dari preprocessing ini dilakukan klasifikasi dengan naive bayes classifier, sehingga menghasilkan model probabilitas klasifikasi untuk prediksi kelas pada debitur selanjutnya. Teknik pengujian akurasi model diukur menggunakan boostrap, dan menunjukkan bahwa nilai akurasi terkecil 80% dihasilkan pada sampel data 100, dan menghasilkan nilai akurasi terbesar 98,66% pada sampel data 463. Kata kunci— akurasi, naive bayes, data mining, klasifikasi, preprocessing, NAP AbstractEvery month the Mandiri Syariah Bank Branch Office of Luwuk receives a very large number of proposal credit. Thus, the system should be developed to perform data mining of the heap data to be used for specific purpose, one of which is for the risk analysis of credit allowance. Data mining techniques used in this study for classification level prediction of credit allowance by applying a naïve Bayes Classification algorithm . Naive bayes classifier is an approach that refers to the bayes theorem, is a combination of prior knowledge with new knowledge. So that is one of the classification algorithm is simple but has a high accuracy. Prior to classification, data of debitur has been through a preprocessing. Then the weight is to perform classification with naive bayes classifier. After the data is classified, so produce probabilitas of model classification for prediction class to next debitur. Testing techniques the accuracy of the model was measured by bosstrap, and shows that the smallest value of accuracy is 80% produced in the 100 data sample, and the largest value of accuracy 98,66% on a data sample of 463. Keywords— accuracy, naive bayes, data mining, classification, preprocessing, NAP
Sistem Multiagen untuk Pengklasteran Pendaki Menggunakan K-Means
Authors: Cendana Maya , S.N. Azhari 
Published: August 2020

Abstrak Para pendaki pemula sebaiknya melakukan pendakian gunung secara berkelompok, namun metoda pengelompokan secara manual yang sedang berjalan saat ini tidak efektif dan efisien, terutama bagi para pendaki solo yang tidak memiliki komunitas pendakian gunung. Oleh karena itu perlu dibangun sebuah media online yang mampu mengelompokkan para pendaki gunung secara otomatis.Pengelompokan dilakukan dengan algoritma klastering K-Means berbasis agen cerdas. Agen-agen tersebut akan berkolaborasi dalam proses negosiasi menentukan anggota klaster yang memiliki kesamaan kriteria. Keuntungan utama dari pemanfaatan multiagen ini adalah proses pengklasteran dilakukan secara multithread. Agen-agen yang terlibat adalah agen user, agen basisdata, agen klastering, dan agen validasi. Agen-agen tersebut dibangun di atas platform JADE dengan bahasa komunikasi FIPA ACL. Evaluasi dilakukan terhadap 10, 100 dan 200 data dengan jumlah klaster tententu untuk menghitung nilai kohesi/kepadatan dalam 1 klaster dan jarak pisah antar-klaster. Metrik pengukuran yang digunakan adalah WGAD dan BGAD. Hasil yang diperoleh adalah kualitas anggota klaster yang lebih baik dibandingkan k-means biasa. Kata kunci: agen, jade, fipa acl, wgad, bgad AbstractThe beginner climbers should do mountain climbing as a group, however, manually grouping method that is currently running is not effective and efficient , especially for the solo climber who do not have the mountaineering community . Therefore, it is necessary to build an online media that is able to classify mountaineers automatically. The grouping is done by the algorithm K-Means clustering -based intelligent agents . The agents will collaborate in the negotiation process and determines the cluster members that have similar criteria . The main advantage of using multiagentsis multithreading proces, so the clustering process will run at once . The agentsconsists of the user agent , the database agent , clustering agents , and validation agent . The agents are implemented with JADE platform because JADE is using FIPA ACL communication language . Evaluation will calculate the value of cohesion / density in one cluster and inter - cluster separation distances with 10 , 100 and 200 data. Metric measurement used are WGAD and BGAD . Thequality of a cluster member is better than using an usual k-means . Keywords: agen, jade, fipa acl, wgad, bgad
Aplikasi Mobile untuk Analisis Sentimen pada Google Play
Authors: Ilmawan Lutfi Budi , Winarko Edi 
Published: August 2020

AbstrakGoogle dalam application store-nya, Google Play, saat ini telah menyediakan sekitar 1.200.000 aplikasi mobile. Dengan sejumlah aplikasi tersebut membuat pengguna memiliki banyak pilihan. Selain itu, pengembang aplikasi mengalami kesulitan dalam mencari tahu bagaimana meningkatkan kinerja aplikasinya. Dengan adanya permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sebuah aplikasi analisis sentimen yang dapat mengolah sejumlah komentar untuk memperoleh informasi.Sistem yang dibangun memiliki tujuan untuk menentukan polaritas sentimen dari ulasan tekstual aplikasi pada Google Play yang dilakukan dari perangkat mobile. Perangkat mobile memiliki portabilitas yang tinggi dan sebagian dari perangkat tersebut memiliki resource yang terbatas. Hal tersebut diatasi dengan menggunakan arsitektur sistem berbasis client server, di mana server melakukan tugas-tugas yang berat sementara client-nya adalah perangkat mobile yang hanya mengerjakan tugas yang ringan. Dengan solusi tersebut maka Analisis sentimen dapat diaplikasikan pada mobile environment.Adapun metode klasifikasi yang digunakan adalah Naïve Bayes untuk aplikasi yang dikembangkan dan Support Vector Machine Linier sebagai pembanding. Nilai akurasi dari Naïve Bayes classifier dari aplikasi yang dibangun sebesar 83,87% lebih rendah jika dibandingkan dengan nilai akurasi dari SVM Linier classifier sebesar 89,49%. Adapun penggunaan semantic handling untuk mengatasi sinonim kata dapat mengurangi akurasi classifier. Kata kunci— analisis sentimen, google play, klasifikasi, naïve bayes, support vector machine AbstractGoogle's Google Play now providing approximately 1.200.000 mobile applications. With these number of applications, it makes the users have many options. In addition, application developers have difficulties in figuring out how to improve their application performance. Because of these problems, it is necessary to make a sentiment analysis applications that can process review comments to get valuable information.The purpose of this system is determining the polarity of sentiments from applications’s textual reviews on Google Play that can be performed on mobile devices. The mobile device has high portability and the majority of these devices have limited resource. That problem can be solved by using a client server based system architecture, where the server performs training and classification tasks while clients is a mobile device that perform some of sentiment analysis task. With this solution, the sentiment analysis can be applied to the mobile environment.The classification method that used are Naive Bayes for developed application and Linear Support Vector Machine that is used for comparing. Naïve Bayes classifier’s accuracy is 83.87%. The result is lower than the accuracy value of Linear SVM classifier that reach 89.49%. The use of semantic handling can reduce the accuracy of the classifier. Keywords—sentiment analysis, google play, classification, naïve bayes, support vector machine
Critical Analysis of Covid-19 in Sikkim as On
Authors: Bhutia Sonam , Kakoti Bibhuti Bhusan 
Published: August 2020

Objective: The goal of this current short communication research was to critically analysis and systematically collect data during this pandemic situation, government strategies and their implementation to counter the pandemic virus-Novel COVID-19 within the Sikkim state and its border areas. Methods: It highlighted data obtained by the different agencies prvided by government and independent media houses. Here we highlighted data focused on factors such Home quarantin, Facility Quarantine, Triage facility, details of patients admitted, Logistic supplies and details of test for COVID-19. Result: Total cumulatative number of passengers screened were 6,03,370 at the major entrance(Rangpo check post), persons in home quarantine, Triage facility, total number of sample sent for examination and total number of sample found positive and found negative were 2954, 2, 59, 0 and 59 respectively till dated:11/04.2020. Conclusion: With the State Government's bold move towards mandatory quarantine of the population inside the state for total 40 days lockdown (including both 1st phase and 2nd phase). Sikkim reports zero COVID-19 positive cases as on 19/04/2020. These statistics are first of its kind for the communication and to keep the scientific evidence for future knowledge.