REKAYASA SISTEM PENERIMA BEASISWA MISKIN DENGAN METODE C4.5 DAN ELECTRE

Dalam upaya pemerataan kesempatan  pendidikan, peningkatkan mutu, serta menekan angka putus sekolah bagi siswa kurang mampu, Pemerintah Provinsi Bali melalui Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Provinsi Bali mengalokasikan anggaran untuk Bantuan Sosial berupa Beasiswa Miskin (BSM) sebesar 15 persen dari anggaran pendidikan Provinsi Bali.Penetapan calon penerima BSM dilakukan berdasarkan usulan dari masing-masing sekolah sesuai dengan kuota yang diberikan. Usulan dirangking secara manual dengan memberikan bobot pada masing-masing kriteria sesuai dengan Petunjuk Teknis Pelaksanaan Bantuan Sosial BSM Provinsi Bali tanpa adanya skala prioritas pada kriteria tersebut. Hal ini mengakibatkan adanya ketidaktepatan dalam penyaluran BSM. Maka pada penelitian ini akan melakukan rekayasa sistem penerima BSM dengan metode klasifikasi C4.5 dan perangkingan Multi Attribute Decision Making (MADM) ELECTRE.Klasifikasi C4.5 akan membagi data siswa menjadi dua kategori yaitu kategori siswa yang layak menerima BSM dan kategori siswa yang tidak layak menerima BSM. Data dengan kategori layak menerima BSM selanjutnya akan dirangking sesuai dengan prioritas penerima tertinggi ke rendah menggunakan metode ELECTR

APLIKASI SINGLE ACCOUNT BERBASIS WEB SERVICE MENGGUNAKAN AUTHETICATION LIGHTWEIGHT DIRECTORY ACCESS PROTOCOL (LDAP)

Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta mempunyai sistem informasi diantaranya yaitu Computer Base Information System (CBIS), E-Learning, dan lain sebagainya. Sistem informasi yang ada di Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta memiliki username dan password yang berbeda untuk masuk ke setiap aplikasi. Hal ini dapat menyebabkan banyaknya pengguna yang lupa dengan username dan password yang dimiliki, sehingga dapat membuat pengguna merasa tidak nyaman dengan hal tersebut. Oleh karena itu, untuk memberikan kemudahan pada pengguna, maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk menggunakan satu user account dengan memanfaatkan aplikasi single account menggunakan LDAP berbasis web service.Pada penelitian ini menggunakan metode penelitian yang diantaranya yaitu dengan melakukan studi pustaka, observasi lapangan, wawancara, dan pengambilan data, sedangkan metodologi pengembangan sistem yang digunakan yaitu metode Waterfall yang memiliki 5 tahapan. Dalam perancangan aplikasi single account  ini menggunakan web service yang digunakan sebagai portal aplikasi single account, dan LDAP digunakan untuk menyimpan data username dan password yang merupakan database terpusat.Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dihasilkan web service yang digunakan sebagai aplikasi portal single account berbasis webservice untuk login ke beberapa aplikasi yang akan diintegrasikan. LDAP server yang terpusat tersebut digunakan untuk menyimpan user account dari penggun

Content Based Image Retrieval Using Euclidean Distance to Detect Pneumonia in X-Ray Thorax Image

Tujuan: Penelitian ini bertujuan menerapkan Content Based Image Retrieval untuk membuat aplikasi pendeteksi Pneumonia atau normal pada citra x-ray thorax menggunakan metode euclidean distance serta mengetahui tingkat akurasi dari aplikasi dalam menentukan apakah pneumonia atau normal.Perancangan/metode/pendekatan: content-based image retrieval (CBIR) adalah metode pencarian gambar yang menganalisis fitur seperti warna, bentuk, tekstur, atau informasi lain yang dapat diekstraksi dari suatu gambar untuk menemukan gambar dalam database gambar yang besar. CBIR dibagi menjadi tiga tahap: ekstraksi fitur dari gambar, penyimpanan fitur, dan pencarian gambar. Masukkan query citra x-ray ke dalam aplikasi, dan citra query x-ray ini akan melalui proses ekstraksi fitur warna dan ekstraksi fitur tekstur untuk menemukan kemiripan dengan citra di database. Proses penemuan citra membandingkan jarak Euclidean citra query dengan citra dalam database.Hasil: Hasil pengujian dengan pengukuran kemiripan Euclidean Distance diperoleh akurasi sebesar 96% pada data latih 100 dan data uji 22, dengan jumlah citra yang ditampilkan 4. Sedangkan bila pengujian menggunakan data yang sudah dilatihkan menghasilkan akurasi 100%.State of the art:Dengan terdapatnya aplikasi pendeteksi pneumonia maka bisa memudahkan membaca hasil gambar x- ray thorax

SISTEM PRESENSI BERDASARKAN GEOLOKASI DENGAN BLUETOOTH SNIFFER ADDRESS BERBASIS ARDUINO

Tujuan : adalah membangun Pengembangan Sistem Presensi berdasarkan geolokasi dengan Bluetooth Sniffer Address berbasis Arduino dan Android. Membantu mengatasi kurangnya efisiensi waktu dan memudahkan dalam perekapan data presensi dengan menggunakan fitur GPS dan Bluetooth Sniffer Address. GPS dalam sistem ini digunakan untuk melakukan pengecekan lokasi user terhadap area yang ditetapkan untuk melakukan presensi serta dapat melakukan pelacakan terhadap user mahasiswa yang dilakukan oleh orang tua, sedangkan Bluetooth sniffer address digunakan sebagai pendukung GPS untuk meningkatkan keakuratan pengambilan titik lokasi. Metode: metode Rapid Application Development (RAD) yang memiliki tiga fase, yaitu requirements planning (perencanaan syarat-syarat), RAD design workshop (workshop desain RAD), dan implementation (implementasi). Hasil :Aplikasi ini sudah diuji dengan fungsi yang sudah ditetapkan dan berjalan dengan baik. Pengujian meliputi pengujian tampilan antarmuka sistem dan fungsionalitas fitur sistem. Nilai : Berdasarkan hasil kuisioner dari 18 responden yang terdiri atas mahasiswa dan orang tua didapatkan hasil persentase kepuasan pengguna sebesar 85,42% yang berarti sangat memuaskan dengan sistem ini

Classification of Sentiments on Twitter Opinions with The Keyword Sinovac Using Naive Bayes

Tujuan :Menerapkan metode analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes pada opini twitter mengenai sentimen masyarakat terhadap vaksin covid-19, khususnya jenis sinovac.Metode: Valence Shifter-Lexicon based dan Data mining dengan algoritma Naïve Bayes untuk menentukan kategori sentimen tentang vaksin sinovacHasil : Analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes menghasilkan 1433 (71,65%) sentimen positif, 403 (20,15%) sentimen negatif, dan 164 (8,2%) untuk sentimen netral. Sedangkan anaisis sentimen menggunakan metode Valence Shifter-lexicon based menghasilkan 903 (45,15%) sentimen positif, 437 (21,85%) sentimen negatif, dan sentimen netral sebesar 660 (33%).. Berdasarkan analisis sentimen dengan 2 metode tersebut, metode Naive bayes lebih signifikan dalam mengklasifikasikan sentimen. Disamping itu, Hasil penelitian ini juga mengisyaratkan bahwa kemunculan vaksin sinovac memberikan kesan positif di kalangan masyarakat.State of the Art:Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah 2 metode yakni Valence Shifter-lexicon based dan Naïve Bayes utuk menentukan sentimen masyarakat tentang vaksin sinovac. Sehingga lebih mengklarifikasi hasil analisis sentimen cenderung positif meskipun tidak dilakukan pelabelan secara manual

Lexicon-based Emotion Detection for Academic Questionnaire Results

Tujuan: Penelitian ini bertujuan menerapkan metode deteksi emosi pada teks komentar mahasiswa hasil kuesener berbasis pada leksikon emosi. Label emosi dari komentar akan meningkatkan akurasi dari hasil analisis kuesener. Tujuan lain dari penelitian ini adalah melihat sejauh mana efektivitas leksikon emosi Emolex untuk deteksi emosi teks kuesener akademis.Metode: Data penelitian berasal dari komentar dan saran mahasiswa pada kuesener evaluasi pembelajaran pada IST AKPRIND tahun 2014-2017 sebanyak 3.975 komentar. Jenis emosi yang dideteksi adalah 8 jenis emosi, yaitu marah, antisipasi, jijik, takut, bahagia, sedih , terkejut dan yakin. Leksikon emosi yang digunakan adalah NRC Emolex. Langkah pertama deteksi setelah tahap pre-processing adalah ekstrak fitur emosi menggunakan daftar leksikon emosi. Langkah kedua adalah deteksi emosi dengan cara menghitung bobot terbesar dari fitur emosi yang terekstrak sebagai label emosi bagi komentar tersebut.Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari seluruh data yang dideteksi, 46,7% dapat diketahui label emosinya. Dari yang diketahui label emosinya 3 prosentase tertinggi ada pada label Sadness (18,5%), Joy(17,1%) dan Fear (14,0%). Dari penelitian terungkap bahwa kinerja emolex untuk deteksi emosi masih belum memuaskan. Hal ini sangat mungkin disebabkan karena baru 37% pustaka Emolex memiliki label emosi.State of the art: Ditemukan kelemahan leksikon NRC Emolex sebagai hasil translate dari bahasa inggris antara lain, banyak leksikon belum diberikan label emosi dan efek translate menjadi dua atau tiga kata dalam bahasa Indonesia sehinggat tidak dapat digunakan

Sentiment Analysis On Reviews Of Beach Tourism Objects On Google Maps Using Long-Short Term Memory Method

Tujuan: Dapat mengetahui tingkat performa algoritma Long-Short Term Memory dalam melakukan analisis sentimen ulasan pantai di Yogyakarta.Perancangan/metode/pendekatan: Penelitian ini menggunakan algoritma Long-Short Term Memory (LSTM) dengan kombinasi word2vec untuk menangani data sequential. Data yang digunakan bersumber dari ulasan google maps dan diberi label secara manual. Proses yang dilakukan adalah mengumpulkan data, preprocessing, sentence conversion, word2vec, kemudian dilakukan klasifikasi. Terakhir, dilakukan pengujian menggunakan confusion matrix dan kurva ROC untuk mencari nilai akurasi, presisi, recall, dan nilai AUC. Pengujian menggunakan persentase data latih 80% dan data uji 20% dengan pendekatan K-fold cross validation.Hasil: Hasil pengujian dengan confusion matrix menghasilkan nilai akurasi rata-rata 84%, presisi 76%, dan recall 0.73% untuk model sentimen. Sedangkan untuk model kategori diperoleh akurasi rata-rata sebesar 76%, presisi 75%, dan recall 0.74%. Hasil pengujian dengan kurva ROC diperoleh nilai rata-rata AUC 0.73 (fair classification) untuk model sentimen. Sedangkan untuk model kategori diperoleh nilai rata-rata AUC 0.83 (good classification).Keaslian/ state of the art: Penelitian ini mengimplementasikan salah satu algoritma deep learning yaitu LSTM dengan metode pembobotan word embedding untuk menguji performa klasifikasi teks. Pengujian yang dilakukan adalah membandingkan performa implementasi LSTM untuk klasifikasi binary class dan multiclass

Implementasi metode pengujian equivalence partitioning pada pengembangan RESTful API Sistem Informasi Klinik Pratama UPN “Veteran” Yogyakarta.

Tujuan:Menerapkan metode blackbox testing dengan teknik equivalence partitioning untuk menguji kualitas RESTful API Sistem Informasi Klinik Pratama UPN “Veteran” Yogyakarta yang sedang dikembangkan.Perancangan/metode/pendekatan:Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan, dimulai dari perancangan desain API, implementasi, dan pengujian RESTful API yang telah dibuat.Hasil:RESTful API Klinik Pratama UPN Veteran Yogyakarta berjalan dengan baik dibuktikan dengan tidak ada kesalahan yang terjadi pada sistem ketika dilakukan pengujian dengan menggunakan teknik equivalence partitioning.Keaslian/ state of the art:Penelitian yang dibuat menggunakan metode black box dengan teknik equivalence partitioning dengan objek RESTful API dan studi kasus Sistem Informasi Klinik Pratama UPN Veteran Yogyakarta

Analysis and Design for Non-Cash Payments of Regional Taxes and Levies using Payment Gateway Services

Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rancangan sistem pembayaran pajak dan retribusi daerah secara non-tunai yang terpusat dan terintegrasi dengan payment gateway.Perancangan/metode/pendekatan: Penelitian ini dilakukan secara bertahap, mulai dari tahap persiapan, analisa, desain, konstruksi dan pengujian.Hasil: Dari penelitian ini disimpulkan bahwa dengan rancangan sistem pembayaran non-tunai yang menggunakan payment gateway memberikan kemudahan kepada masyarakat karena banyaknya pilihan channel pembayaran yang disediakan oleh sistem. Pemerintah daerah dapat memonitor transaksi pembayaran non-tunai pada semua jenis pendapatan daerah dengan akurat dan real-time. Komunikasi data melalui layanan API memberikan perlindungan data sumber (data tagihan pajak dan retribusi) dengan aman.Keaslian/ state of the art: Penulis merancang sistem pembayaran pajak dan retribusi daerah secara non-tunai dengan menggunakan payment gateway melalui layanan API. Penulis juga menggunakan API untuk mengintegrasikan sistem pembayaran dengan aplikasi pajak atau retribusi sebagai penyedia data tagihan

Classification Of Visitor Satisfaction at The Museum Using The Naïve Bayes Algorithm

Kepuasan ipengunjung iadalah ipengukuran iatau ijasa dengan iproduk-produk iyang iditerima.iData imining memiliki ikarakteristik iteknis, isalah isatunya iadalah klasifikasi. iTeknik iklasifikasi ijuga iterdiri idari beberapa metode iadalah iAlgoritma iNaïve iBayes Classifier. Algoritma iNaïve iBayes iClassifier merupakan isalah isatu metode iyang idigunakan idalam data imining iyang didasarkan ipada iteori ikepuasan Bayes. iPengaruh kepuasan ipengunjung, ijuga menyatakan ibahwa idengan adanya ikepuasan pengunjung iakan imenciptakan loyalitas pengunjung. Kepuasan ipengunjung ijuga imemiliki pengaruh iuntuk meningkatkan ikualitas ipelayanan iPusat Peragaan-IPTEK idikarenakan iadanya ipengujung iyang datang untuk imenggunakan ialat peraga iberulang ikali. Peragaan di Pusat Peragaan-IPTEK dibuat sangat menyenangkan dan menghibur, melalui berbagai program dan peragaan interaktif yang dapat disentuh dan dimainkan. Pusat Peragaan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi dibangun dengan maksud menyadarkan masyarakat mengenai perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi dunia secara sangat cepat. Arah perkembangan ini harus didasari agar dapat mengikuti untuk kemudian maju bersama perkembangan. Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh dalam penelitian ini dilakukan dengan menerapkan naïve bayes. Metode yang digunakan dengan menggunakan data latih untuk dapatkan peluang setiap kriteria untuk kelas yang berbeda, maka nilai-nilai ini kriteria dapat dioptimalkan untuk memprediksi baru kepuasan pelanggan, yaitu dengan pengujian data