Pengembangan Aplikasi Berbasis Web dengan Python Flask untuk Klasifikasi Data Menggunakan Metode Decision Tree C4.5

Seiring perkembangan zaman, data merupakan salah satu alat yang dapat memberikan berbagai macam informasi berguna apabila dikelola dan diolah dengan baik dan benar. Machine learning adalah salah satu cabang ilmu olah data, yang dimana terdapat banyak algoritma yang dapat digunakan dalam mengolah data tergantung dari jenis dan tipe data yang digunakan. Decision Tree C.45 adalah salah satu contoh algoritma yang mudah diimplementasikan dalam penggunaannya. Studi kasus telah dilakukan dengan mempelajari dan memahami aplikasi WEKA yang merupakan salah satu contoh dari aplikasi berkonsep machine learning yang terkemuka. Pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah aplikasi yang menggunakan konsep machine learning berbasis web, dimana penggunaan algoritmanya difokuskan kepada algoritma Decision Tree C.45. Penggunaan algoritma ini akan menggunakan metode klasifikasi data dan metode supervised learning agar menghasilkan sebuah output berupa pohon keputusan dari file yang telah diunggah oleh pengguna. Sistem juga memberikan laporan klasifikasi dan juga matriks konfusi sebagai salah satu upaya penilaian dalam kinerja machine learning ini, agar nantinya hasil dari proses ini dapat dimanfaatkan sesuai dengan kepentingan dan kebutuhan bagi pengguna

Adopsi Teknologi Informasi Oleh Usaha Kecil Dan Menengah Di Indonesia

Penelitian yang dilakukan terhadap 146 UKM di Yogyakarta yang bergerak dalam berbagai sektorindustri ini menemukan bahwa secara umum adopsi teknologi informasi (TI) oleh UKM masih rendah. Banyakfaktor yang menjadi penghambat adopsi TI, seperti belum munculnya kebutuhan terhadap TI dalam mendukungprosesn bisnis dan kurangnya dukungan finansial. UKM yang menggunakan TI punmasih pada tataranoperasional atau oportunistik, dan belum sampai pada tingkatan strategis. Tulisan ini juga memberikanbeberapa rekomendasi untuk meningkatkan adopsi TI oleh UKM dengan intervensi kebijakan dan pelaksanaanbeberapa program

IDENTIFYING AREA HOTSPOTS AND TAXI PICKUP TIMES USING SPATIAL DENSITY-BASED CLUSTERING

Taxis are one of the competitive sectors of transportation and are recognized as convenient and easy means of transportation to meet individual needs. However, in the operation of a taxi there are some problems that would make the taxi service less optimal, such as the difficulty with finding a taxi at specific hours, the imbalance between demand and taxi supplies, and the length of passengers waiting for a taxi. Therefore, to optimize taxi service, a knowledge base is needed for strategic management decision making. In the study, data of exploration taxis uses a DBSCAN algorithm aimed at identifying and clustering pickup hotspots based on time during weekday and weekend time from Queens, New York City. As for the features used which are pickup latitude and pickup longitude. Accuracy scores for modeling use coefficients to achieve accuracy scores of 0.80 on weekdays and 0.77 on weekends where the accuracy score falls into the accurate category in modeling. Results show that there are three areas of taxi pickup centers based on high taxi demand in January 2016, where they are at LaGuardia airport, John f. Kennedy international, and the area around Steinway Street

Implementation of Asynchronous Online Competency-based Learning: English for Informatics

English for Informatics is a compulsory subject that facilitates students' listening, reading, speaking and writing skills in English. Previously, this course was held in a full face-to-face meeting with a large number of students in a class, which brought some weaknesses, such as difficulty in meeting the learning needs of students with varying abilities and levels of speed resulting in the lack of personal interaction between lecturers and students. This paper describes the implementation of a full asynchronous online learning aimed at building a more personal and creative learning environment. The research model used is an ADDIE development model (Analyse, Design, Development, Implementation, and Evaluation). In preliminary analysis, students' self-assessment and students expectations shows that students need to strengthen their English communication skills both verbally and in writing. Based on the need of students in the study program and the needs after graduation, this course is designed to achieve four competencies, namely English for daily communication, English in the IT field, English for academic purposes, and English for the workplace. Each competency will have an outcome that requires students to study more personally and have a thorough learning experience. Course content is designed to support the competencies needed by fourth-year Informatics students, i.e. research study, student exchange, student internships, and student entrepreneur or community services. The asynchronous online course has been implemented by using the Google Classrooms as the main learning platform and a number of supporting applications, such as Padlet to organize students’ exhibition virtually, Quizlet as virtual flashcards to help students get familiar with important terms, and several interactive tools, such as Google Forms, Quizizz, Mentimeter and Quizlet. The learning evaluation shows that students get improved communication skills in English as well as readiness to choose a concentration in the fourth-year of study

PENGEMBANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN BAHASA ARAB UNTUK PEMULA BERBASIS WEB

Pembelajaran bahasa arab di Indonesia masih memiliki tantangan dalam metode penyampaiannya. Hal ini dapat dilihat pada media pembelajaran Bahasa Arab sebagian besar masih terpaku pada buku dan metode penyampaian tradisional berupa ceramah satu arah. Oleh karena itu diperlukan media pembelajaran yang dapat meningkatkan motivasi pelajar untuk mempelajari bahasa arab. Dalam penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi pembelajaran bahasa arab untuk pemula berbasis web dengan metode penelitian research and development. Metode penelitian tersebut dilaksanakan melalui studi literatur dan studi lapangan untuk dapat menemukan inti permasalahan sehingga dapat merancang kebutuhan aplikasi sebagai solusi efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah dibangunnya sebuah aplikasi pembelajaran bahasa arab untuk pemula berbasis web dengan materi berupa pengenalan huruf, pengenalan angka, kosakata, dan penyusunan kalimat. Materi akan disajikan dalam bentuk teks, audio, dan gambar sehingga dapat meningkatkan ketertarikan pelajar dalam mempelajari dan memahami dasar bahasa arab. Selain itu, aplikasi dikembangkan berbasis web sehingga pengguna dapat mengakses aplikasi menggunakan berbagai platform. Setelah aplikasi berhasil dikembangkan, kemudian diberikan kepada sejumlah responden untuk mengetahui tingkat kelayakan sistem. Hasil pengujian menggunakan metode pengujian system usability scale dan menghasilkan predikat “Good” sehingga masih layak untuk digunakan para pelajar.Pembelajaran bahasa arab di Indonesia masih memiliki tantangan dalam metode penyampaiannya. Hal ini dapat dilihat pada media pembelajaran Bahasa Arab sebagian besar masih terpaku pada buku dan metode penyampaian tradisional berupa ceramah satu arah. Oleh karena itu diperlukan media pembelajaran yang dapat meningkatkan motivasi pelajar untuk mempelajari bahasa arab. Dalam penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi pembelajaran bahasa arab untuk pemula berbasis web dengan metode penelitian research and development. Metode penelitian tersebut dilaksanakan melalui studi literatur dan studi lapangan untuk dapat menemukan inti permasalahan sehingga dapat merancang kebutuhan aplikasi sebagai solusi efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah dibangunnya sebuah aplikasi pembelajaran bahasa arab untuk pemula berbasis web dengan materi berupa pengenalan huruf, pengenalan angka, kosakata, dan penyusunan kalimat. Materi akan disajikan dalam bentuk teks, audio, dan gambar sehingga dapat meningkatkan ketertarikan pelajar dalam mempelajari dan memahami dasar bahasa arab. Selain itu, aplikasi dikembangkan berbasis web sehingga pengguna dapat mengakses aplikasi menggunakan berbagai platform. Setelah aplikasi berhasil dikembangkan, kemudian diberikan kepada sejumlah responden untuk mengetahui tingkat kelayakan sistem. Hasil pengujian menggunakan metode pengujian system usability scale dan menghasilkan predikat “Good” sehingga masih layak untuk digunakan para pelajar. Kata kunci-aplikasi berbasis web, bahasa arab, media pembelajara

Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Wisata Halal dengan Metode Deep Learning

Wisata halal kini tengah menjadi tren seiring dengan meningkatnya jumlah populasi wisatawan muslim. Wisata halal merupakan bagian dari sektor pariwisata yang menawarkan pelayanan dengan merujuk kepada aturan-aturan Islam. Dengan berkembangnya wisata halal, mulai muncul ulasan tempat wisata yang berkaitan dengan fasilitas yang dapat memudahkan wisatawan muslim. Fasilitas tersebut meliputi kebersihan toilet, ketersediaan tempat ibadah, serta ketersediaan makanan halal. Namun sayangnya, sangat sedikit yang menganalisis ulasan mengenai persoalan ini. Oleh karena itu, melalui penelitian ini dilakukan analisis sentimen berbasis aspek terhadap tempat wisata di negara Asia menggunakan metode deep learning. Metode ini digunakan karena menghasilkan akurasi performa yang baik. Data yang digunakan adalah ulasan berbahasa inggris yang diambil dari website TripAdvisor. Data tersebut kemudian diolah dan diproses sehingga dapat mengenali sentimen dan juga aspek dari ulasan tersebut. Terdapat tiga aspek yang digunakan yaitu mosque, halal food, dan toilet. Setelah dilakukan pengujian, metode CNN mendapatkan hasil akurasi tertinggi jika dibandingkan dengan metode lainnya baik pada klasifikasi aspek maupun klasifikasi sentimen. Dengan metode CNN, klasifikasi aspek menghasilkan akurasi sebesar 98.299%. Sedangkan klasifikasi sentimen mendapatkan akurasi sebesar 93.96%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu mengembangkan strategi untuk lebih memajukan wisata halal

TEMPORAL SPATIAL PROPERTY PROFILING AND IDENTIFICATION OF EARTHQUAKE PRONE AREAS USING ST-DBSCAN AND K-MEANS CLUSTERING

Indonesia is a country located at the confluence of three major tectonic plates, namely Indo-Australia, Eurasia, and the Pacific so that earthquakes often occur, one of which is in West Nusa Tenggara Province. One way to accelerate the disaster mitigation process is to analyze earthquake occurrence based on spatial temporal aspects. This study uses data from BMKG NTB Province during 2018 with a total of 3,699 earthquake events which are then analyzed using ST-DBSCAN and K-Means. ST-DBSCAN analysis was used to determine earthquake prone areas based on the date and location of the event, while k-means used the depth and magnitude of the earthquake. The results show that the distribution pattern of earthquakes in the NTB region has a stationary pattern and there are similar prone areas based on the location and time of occurrence as well as the strength and depth of the earthquake. The ST-DBSCAN method using latitude and longitude attributes produces one cluster that covers 96.33% of the total data. Meanwhile, K-Means using the depth and magnitude attributes produced four clusters. The four clusters were obtained from the cluster density using the silhouette score value between -1 and 1. The K-means analysis used a silhouette score result of 18.527 which was found in cluster 1. Earthquake prone areas in the distribution of earthquakes or types of earthquakes are located in Gangga and Bayan sub-districts of North Lombok and in Sambelia and Sembalun sub-districts of East Lombok. The sub-district with the most frequent earthquakes is Sambelia sub-district with 112 earthquakes. Then the strength of the largest earthquakes on average occurred in Gangga sub-district with magnitudes of 4 to 6.2 SR with shallow earthquake types. The prone area is located at the foot of the mountain and directly adjacent to the ocean.ith shallow earthquake types. The Prone area is at the foot of a mountain and directly adjacent to the ocean

Group Decision Support System (GDSS) untuk Pemilihan Konsentrasi Studi Mahasiswa Menggunakan Ahp dan Topsis

Beberapa permasalahan dalam pengaruh mahasiswa fokus akan bakat dan keahlian mahasiswa yang dimiliki adalah menentukan pemilihan konsentrasi. Keputusan dalam menentukan konsentrasi studi harus matang agar mahasiswa mampu mengembangkan bakat, memahami materi dan tidak akan terbengkalai dengan pemilihan tema skripsi yang sesuai dengan konsentrasi. Didalam penelitian yang akan dilakukan menggunakan Group Decision Support System (GDSS), Analytical Hierarchy Process (AHP), dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk membantu mahasiswa merekomendasikan dalam menentukan pemilihan konsentrasi. Mahasiswa Teknik Informatika direkomendasi untuk mengambil konsentrasi studi dengan urutan terbaik menurut pengetahuan dan keahlian adalah Multimedia dan Visualisasi (0,857); Sistem Cerdas (0,680); dan Pemograman (0,225).</p

Segmentasi Karakteristik Pelanggan menggunakan Teknik Clustering pada Bisnis On Demand Service

Dalam sebuah bisnis, pengetahuan terkait karakteristik pelanggan adalah menjadi mutlak untuk diketahui, untuk mengetahui hal itu dibutuhkan sebuah metode yaitu marketing mix for big data management framework. Sumber data dalam penelitian ini diambil dari perusahaan start up di Yogyakarta yang memiliki model bisnis on demand service berbasis aplikasi, fungsi utama aplikasi ini untuk mempertemukan antara Partner dan Customer terkait kendala aktifitas rutin rumah. Terdapat 5 variabel yang digunakan, yaitu rata – rata rating Partner (skala 1-5), rata- rata selisih jarak order dan workshop, rata – rata selisih waktu order dan pengerjaan, &nbsp;jumlah order, dan rata – rata biaya transaksi. &nbsp;Data diambil dari rentan waktu mei 2017 sampai dengan juli 2019, terdapat 1697 jumlah customer, 302 jumlah partner, dan 1483 jumlah traksaksi, pengolahan data menggunakan k-means, membentuk 4 kluster untuk setiap jenis pelanggan (Partner dan Customer), dimana hasil dari analisis data tersebut &nbsp;memberikan rujukan kepada pihak marketing perusahaan dalam pembuatan model pelanggan potensial