Fuzzy Case-Based Reasoning: Implementasi Logika Fuzzy pada Case-Based Reasoning

Penggunaan logika fuzzy untuk menangani masukan yang berupa linguistik telah dieksplorasi dan memberikan beberapa hasil uji terhadap data yang digunakan. Penelitian ini menggunakan data standar sebanyak 958 data dan masing-masing data memiliki 14 atribut yang kemudian dapat dibentuk menjadi Case-Based Reasoning (CBR). Nilai kemiripan diperoleh dari dua teknik similaritas, yaitu similaritas Fuzzy dan similaritas Nearest-Neighbour. Pengujian menggunakan sebanyak 81 data dengan rata-rata akurasi kemiripan sekitar 77% untuk similaritas Fuzzy dan 78,5% untuk Nearest-Neighbour. Tingkat akurasi similaritas Fuzzy lebih rendah dari Nearest-Neighbour, tetapi terdapat kelebihan jika menggunakan masukan bersifat linguistik, seperti lebih sederhana dan fleksibel dalam memasukkan data yang berbentuk linguistik (kata-kata)

Intelligent Tutoring System: Expert-Knowledge Module Menggunakan Case-Based Reasoning

Modul sistem pakar telah dikembangkan untuk intelligent tutoring system berbasis case-based reasoning (CBR) dalam ranah pemrograman komputer. Sistem ini bertujuan untuk  membantu  pelajar  dalam  mempelajari  bahasa  pemrograman  terutama  praktik pemrograman karena sistem yang dibuat dilengkapi modul untuk mencari  solusi bagi pesan-pesan kesalahan yang muncul. Data kasus untuk CBR diambil dari kasus-kasus kesalahan yang terjadi pada saat pemrograman. Pengujian menunjukan bahwa tingkat akurasi sistem tergantung dari banyaknya kasus-kasus yang tersimpan dalam basis data kasus.  Semakin  banyak  kasus  yang  tersimpan,  maka  tingkat  akurasi  sistem  akan semakin meningkat

Fuzzy Case-Based Reasoning: Implementasi Logika Fuzzy pada Case-Based Reasoning

Fuzzy Case-Based Reasoning: Implementasi Logika Fuzzy pada Case-Based Reasonin

Intelligent Tutoring System: Expert-Knowledge Module Menggunakan Case-Based Reasoning

Modul sistem pakar telah dikembangkan untuk intelligent tutoring system berbasis case-based reasoning (CBR) dalam ranah pemrograman komputer. Sistem ini bertujuan untuk membantu pelajar dalam mempelajari bahasa pemrograman terutama praktik pemrograman karena sistem yang dibuat dilengkapi modul untuk mencari solusi bagi pesan-pesan kesalahan yang muncul. Data kasus untuk CBR diambil dari kasus-kasus kesalahan yang terjadi pada saat pemrograman. Pengujian menunjukan bahwa tingkat akurasi sistem tergantung dari banyaknya kasus-kasus yang tersimpan dalam basis data kasus. Semakin banyak kasus yang tersimpan, maka tingkat akurasi sistem akan semakin meningkat

Penerapan Multi-threading untuk Meningkatkan Kinerja Pengolahan Citra Digital

Penelitian ini menggunakan teknik multi-threading dalam pengolahan citra digital untuk menghasilkan pengolahan citra digital yang lebih cepat. Selain itu, penelitian ini memperbandingkan kecepatan akurasi antara single-threading dengan multi-threading. Hasil pengujian menggunakan teknik multi-threading memperlihatkan waktu proses semakin bertambah cepat, bila jumlah sampel bertambah banyak. Hal ini menunjukkan bahwa teknik multi-threading memiliki waktu proses yang optimal dalam pengolahan citra digital dibandingkan dengan single-threading

Fuzzy Logic Implementation on Enemy Speed Control to Raise Player Engagement

Shoot em’ up game is the sub-genre of action game. Action game is attractive because the game play usually use the interesting user interface and easily affect human emotion. With the aim to eliminate all the enemy, this kind of game will be boredom the player if the enemy behavior are monotones. This game needs a controller to add dynamic system into the enemy such as the artificial intelligence. Therefore, this paper proposes Fuzzy Takagi Sugeno method that will take several input and give the response as the output. So, the game will manipulate the enemy behavior that make the game more challenging and interesting to be played

The Effect of Brill Tagger on The Classification Results of Sentiment Analysis Using Multinomial Naïve Bayes Algorithm

Twitter is a good indicator for influence in research, the problem thatarises in research in the field of sentiment analysis is the large numberof factors such as the use of informal or colloquial language and otherfactors that can affect the results of sentiment classification. Toimprove the results of sentiment classification, an informationextraction process can be carried out. One part of the informationextraction feature is a part of speech tagging, which is the giving ofword classes automatically. The results of part of speech tagging areused for weighting words based on part of speech. This studyexamines the effect of Part of Speech Tagging with the method BrillTagger in sentiment analysis using the Naive Bayes Multinomialalgorithm. Testing were carried out on 500 twitter tweet texts andobtained the results of the sentiment classification with implementingpart of speech tagging precision by 73,2%, recall by 63,2%, f-measureby 67,6%, accuracy by 60,7% and without implementing part ofspeech tagging precision by 65,2%, recall by 60,6%, f-measure by62,4% accuracy by 53,3%. From the results of the accuracy obtained,it shows that the application of part of speech tagging in sentimentanalysis using the Multinomial Naïve Bayes algorithm has an effectwith an increase in classification performance

Klasifikasi Kemiripan Suara Rekaman Menggunakan Metode Me-Frequency Cepstra Coefficient dan Minkowski

Teknologi saat ini teah mendominasi berbagai bidang mulai dari pendidikan, perkantoran, komersial, industri bahkan hukum. Dengan kemajuan Teknologi informasi kebutuhan manusia akan tersedia dengan mudah, praktis dan tanpa batas. Disisi ain, berkembangnya Teknologi informasi menimbukan kekhawatiran pada perkembangan tindak pidana yang berhubungan dengan kejahatan. Pada beberapa kasus biasanya terdapat barang bukti yang ditinggakan seperti rekaman suara yang diHasilkan dari percakapan menggunakan teepon. Suara rekaman ini dapat digunakan sebagai pendukung dalam penyidikan saat dipersidangan untuk mengidentifikasi peaku kejahatan. Penelitian untuk mengidentifikasi suara masih terdapat kendaa yaitu kebisingan yang terjadi saat merekam suara. Metode MFCC merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur serta mengurangi kebisingan atau noise. Penelitian menggunakan algoritma dalam menganalisis suara rekaman banyak beredar di internet, saah satunya algoritma KNN yang dapat digunakan untuk kasifikasi, identifikasi, dan prediksi. Identifikasi suara rekaman menggunakan algoritma KNN dengan metode minkowski diakukan untuk pengenaan suara dalam menentukan identik atau tidaknya antara suara rekaman peaku kejahatan dengan sampel suara tersangka. Penelitian ini meibatkan dua responden sebagai tersangka dan tiga responden sebagai peaku. Setiap responen akan meakukan perekaman suara, dimana rekaman ini nanti akan dipotong menjadi sebeas bagian yang terdiri dari data atih dan data uji. Hasil yang diharapkan dapat meakukan pengenaan rekaman suara peaku terhadap suara tersangka dengan mendapatkan jarak terkecil yang mendekati kemiripan sehingga barang bukti rekaman suara dapat dipertanggung jawabkan dalam persidangan