A Study on Ranking Method in Retrieving Web Pages Based on Content and Link Analysis: Combination of Fourier Domain Scoring and Pagerank Scoring

Ranking module is an important component of search process which sorts through relevant pages. Since collection of Web pages has additional information inherent in the hyperlink structure of the Web, it can be represented as link score and then combined with the usual information retrieval techniques of content score. In this paper we report our studies about ranking score of Web pages combined from link analysis, PageRank Scoring, and content analysis, Fourier Domain Scoring. Our experiments use collection of Web pages relate to Statistic subject from Wikipedia with objectives to check correctness and performance evaluation of combination ranking method. Evaluation of PageRank Scoring show that the highest score does not always relate to Statistic. Since the links within Wikipedia articles exists so that users are always one click away from more information on any point that has a link attached, it it possible that unrelated topics to Statistic are most likely frequently mentioned in the collection. While the combination method show link score which is given proportional weight to content score of Web pages does effect the retrieval results

Implementasi Pengenalan Wajah Berbasis Algoritma Nearest Feature Midpoint

Sistem pengenalan wajah yang baik adalah sistem yang mampu mengatasi variasi yang timbul saat pengambilan citra wajah. Variasi ini bisa berupa ekspresi wajah, aksesoris yang dipakai, tingkat pencahayaan dan arah pengambilan citra. Variasi tersebut akan ditangkap oleh garis-garis maya yang dibuat dari setidaknya dua prototype dalam sebuah kelas. Garis maya tersebut akan mengeneralisasi variasi yang mungkin terjadi dari kedua prototype. Proses identifikasi wajah akan dilakukan dengan mencari jarak terpendek antara wajah yang akan dikenali dengan semua variasi hasil ekstrapolasi dan interpolasi prototype pada tiap kelas. Jika ukuran populasi tak mendekati berhingga maka nilai ekspektasi dari populasi adalah nilai mean. Dianalogikan untuk penentuan titik proyeksi citra uji pada garis fitur, maka titik proyeksi pada proses pengenalan akan mendekati titik tengah dari garis fitur. Asumsi bahwa dimensi wajah sangat banyak. Oleh karena itu pada titik tengah (midpoint) klasifikasi berbasis NFL maupun NFM akan medapatkan tingkat akurasi yang relatif sama. Titik tengah tersebut digunakan pada NFM sebagai titik ukur jarak. Pengenalan wajah bisa dilakukan menggunakan metode Nearest Feature Line yang diperbaiki dengan midpoint dari Feature Line atau garis fitur pada metode Nearest Feature Midpoint. Perbaikan yang diberikan oleh NFM adalah peningkatan kecepatan eksekusi 43.93% dari penggunaan NFL dengan tingkat akurasi hampir sama. Meskipun demikian, konfigurasi optimal dengan hasil tingkat akurasi yang bisa diterima (90.545% untuk NFL dan 90.033% untuk NFM dengan waktu eksekusi 0.5 detik pada kondisi optimal) adalah sebagai berikut: (a) titik proyeksi yang diuji adalah penggunaan proyeksi citra ke FL (NFL) dan titik tengah dari FL (NFM), (b) jumlah eigenface minimal yang digunakan adalah 15, (c) jumlah citra latih berpengaruh pada akurasi namun dengan pemakaian setidaknya lima citra latih sehingga akurasi yang dicapai bisa diterima dengan waktu eksekusi relatif cukup pendek. Kedua metode masih sangat bergantung pada citra masukan. Variasi yang berlebih pada latar belakang dan besar ukuran citra akan mempengaruhi hasil akurasi. Kekurangan ini bisa diminimalkan dengan melakukan proses pendahuluan pada citra yang akan digunakan meliputi cropping dan resizing

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan

Makalah ini memberikan alternatif baru untuk menyelesaikan permasalahan inventory dengan model deterministik. Permasalahan terjadi untuk kondisi permintaan menaik dan biaya pemesanan konstan dengan solusi optimal didapat menggunakan pendekatan linier. Pencarian solusi optimal dilakukan dalam beberapa tahap sehingga menghasilkan total biaya persediaan yang minimum. Keadaan permasalahan digambarkan dalam empat model yang merupakan kombinasi fase pengadaan dan fase shortages. Berikut adalah empat model tersebut: (1) keadaan yang dimulai dengan fase pengadaan dan diakhiri tanpa terjadi shortages, (2) keadaan yang dimulai dengan fase pengadaan dan diakhiri dengan fase shortages, (3) keadaan yang dimulai dengan fase shortages dan diakhiri tanpa terjadi shortages, dan (4) keadaan yang dimulai dengan fase shortages dan diakhiri dengan fase shortages. Tujuan dari permasalahan model adalah menentukan jumlah pengadaan, waktu terjadinya pengadaan, dan waktu terjadinya shortages agar biaya total menjadi minimum. Definisi biaya total adalah biaya persediaan yang dipengaruhi biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan biaya shortages. Uji coba dan analisa dilakukan untuk membuktikan bahwa model inventory lot size deterministik dapat menyelesaikan permasalahan. Pada analisa terlihat nilai biaya total yang minimum dikatakan optimal setelah dibandingkan dengan jumlah pengadaan. Pada uji coba nilai biaya total minimum terhadap nilai jumlah pengadaan tertentu. Biaya total tetap optimal setelah dibandingkan dengan jumlah pengadaan yang lebih kecil dan lebih besar. Selain itu perubahan pada waktu pengadaan dan waktu terjadinya shortages juga akan mempengaruhi solusi optimal sehingga biaya total yang didapatkan bisa tidak lagi minimum walaupun dengan jumlah pengadaan yang tetap. Total biaya lebih minimal 6.8% pada permasalahan permintaan menaik biaya pemesanan konstan diban

FRAMEWORK OPTIMALISASI TATA LETAK POLA BUSANA PADA KAIN BATIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN KESERASIAN MOTIF

Keoptimalan tata letak pola busana pada kain batik mempengaruhi efisiensi penggunaan bahan baku dalam industri busana batik. Tata letak pola busana yang tidak optimal menyebabkan pemborosan penggunaan bahan baku. Untuk menghindari hal tersebut, dibutuhkan sebuah framework yang dapat menyelesaikan permasalahan optimalisasi tata letak pola busana pada kain batik. Optimalisasi tata letak pola busana pada kain batik berbeda dengan kain polos. Pada kain batik, terdapat beberapa aturan keserasian motif yang harus dipenuhi sedangkan pada kain polos tidak. Pada makalah ini, diusulkan framework penyelesaian permasalahan optimalisasi tata letak pola busana di atas kain batik. Framework yang diusulkan dalam makalah ini dikembangkan dari algoritma Greedy Bottom Left. Hasil pengujian dari framework yang diusulkan dalam makalah ini menunjukkan bahwa framework yang diusulkan mampu memenuhi tujuan diusulkannya framework ini dalam hal pemenuhan aturan keserasian motif. Namun, framework yang diusulkan dalam makalah ini masih memiliki kekurangan dalam hal efisiensi penggunaan kontainer. Kata kunci: Batik, Irregular Strip Packing Problem, Pola Busana

Algoritma Random Forest pada Prediksi Status Kredit Usaha Rakyat untuk Mengurangi Nonperforming Loan Rate

Program Kredit Usaha Rakyat (KUR) adalah salah satu program pemerintah Indonesia dalam meningkatkan akses pembiayaan kepada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang disalurkan melalui lembaga keuangan dengan pola penjaminan. Dana penyaluran KUR 100% berasal dari dana lembaga keuangan penyalur KUR. Pemerintah memberikan subsidi berupa pembayaran penjaminan kredit yang menjamin kredit sebesar 70% dari nilai total kredit yang ditetapkan dan 30% sisanya ditanggung lembaga keuangan salah satunya adalah bank. Mempertahankan non performing loan (NPL) rate yang rendah sangat penting untuk mencegah terjadinya pembentukan biaya pencadangan kerugian yang akan mengurangi keuntungan bank. Memprediksi variabel yang berpengaruh terhadap macetnya KUR diperlukan untuk mencegah kredit macet terutama pada tahap awal pemberian kredit. Belum terdapat penelitian untuk memprediksi kredit macet pada KUR menggunakan machine learning. Penelitian ini bertujuan agar Bank dapat melakukan prediksi dengan pendekatan machine learning dan mengetahui kontribusi variabel yang mempengaruhi KUR macet. Teknik SMOTE juga digunakan dalam penelitian untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa klasifikasi random forest memberikan akurasi lebih tinggi dari regresi logistik yaitu sebesar 88% pada data uji. Urutan tingkat kepentingan dari kontribusi variabel yang mempengaruhi macet pada KUR adalah status restrukturisasi kredit, ketersediaan debt service payment account, unit operasional pemroses kredit, dan sektor usaha dapat menjadi dasar Bank untuk menganalisis profil resiko proses KUR baru sehingga dapat menurunkan potensi kredit bermasalah kedepannya dan menekan NPL rate

Algoritma Random Forest pada Prediksi Status Kredit Usaha Rakyat untuk Mengurangi Nonperforming Loan Rate

Program Kredit Usaha Rakyat (KUR) adalah salah satu program pemerintah Indonesia dalam meningkatkan akses pembiayaan kepada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang disalurkan melalui lembaga keuangan dengan pola penjaminan. Dana penyaluran KUR 100% berasal dari dana lembaga keuangan penyalur KUR. Pemerintah memberikan subsidi berupa pembayaran penjaminan kredit yang menjamin kredit sebesar 70% dari nilai total kredit yang ditetapkan dan 30% sisanya ditanggung lembaga keuangan salah satunya adalah bank. Mempertahankan non performing loan (NPL) rate yang rendah sangat penting untuk mencegah terjadinya pembentukan biaya pencadangan kerugian yang akan mengurangi keuntungan bank. Memprediksi variabel yang berpengaruh terhadap macetnya KUR diperlukan untuk mencegah kredit macet terutama pada tahap awal pemberian kredit. Belum terdapat penelitian untuk memprediksi kredit macet pada KUR menggunakan machine learning. Penelitian ini bertujuan agar Bank dapat melakukan prediksi dengan pendekatan machine learning dan mengetahui kontribusi variabel yang mempengaruhi KUR macet. Teknik SMOTE juga digunakan dalam penelitian untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa klasifikasi random forest memberikan akurasi lebih tinggi dari regresi logistik yaitu sebesar 88% pada data uji. Urutan tingkat kepentingan dari kontribusi variabel yang mempengaruhi macet pada KUR adalah status restrukturisasi kredit, ketersediaan debt service payment account, unit operasional pemroses kredit, dan sektor usaha dapat menjadi dasar Bank untuk menganalisis profil resiko proses KUR baru sehingga dapat menurunkan potensi kredit bermasalah kedepannya dan menekan NPL rate

Reduksi Dimensi Fitur Menggunakan Algoritma Aloft Untuk Pengelompokan Dokumen

Pengelompokan dokumen masih memiliki tantangan dimana semakin besar dokumen maka akan menghasilkan fitur yang semakin banyak. Sehingga berdampak pada tingginya dimensi dan dapat menyebabkan performa yang buruk terhadap algoritma clustering. Cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan reduksi dimensi. Metode reduksi dimensi seperti seleksi fitur dengan metode filter telah digunakan untuk pengelompokan dokumen. Akan tetapi metode filter sangat tergantung pada masukan pengguna untuk memilih sejumlah n fitur teratas dari keseluruhan dokumen. Algoritma ALOFT (At Least One FeaTure) dapat menghasilkan sejumlah set fitur secara otomatis tanpa adanya parameter masukan dari pengguna. Karena sebelumnya algoritma ALOFT digunakan pada klasifikasi dokumen, metode filter yang digunakan pada algoritma ALOFT membutuhkan adanya label pada kelas sehingga metode filter tersebut tidak dapat digunakan untuk pengelompokan dokumen. Pada penelitian ini diusulkan metode reduksi dimensi fitur dengan menggunakan variasi metode filter pada algoritma ALOFT untuk pengelompokan dokumen. Sebelum dilakukan proses reduksi dimensi langkah pertama yang harus dilakukan adalah tahap preprocessing kemudian dilakukan perhitungan bobot tfidf. Proses reduksi dimensi dilakukan dengan menggunakan metode filter seperti Document Frequency (DF), Term Contribution (TC), Term Variance Quality (TVQ), Term Variance (TV), Mean Absolute Difference (MAD), Mean Median (MM), dan Arithmetic Mean Geometric Mean (AMGM). Selanjutnya himpunan fitur akhir dipilih dengan algoritma ALOFT. Tahap terakhir adalah pengelompokan dokumen menggunakan dua metode clustering yang berbeda yaitu k-means dan Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC). Dari hasil ujicoba didapatkan bahwa kualitas cluster yang dihasilkan oleh metode usulan dengan menggunakan algoritma k-means mampu memperbaiki hasil dari metode VR

Rancang Bangun Aplikasi Pengambilan Berita Secara Otomatis Menggunakan Content Syndication Berbasis Xml Dengan Platform Microsoft .Net

Banyaknya kebutuhan akan informasi di internet menyebabkan penyedia jasa situs berita untuk memberikan berita yang selalu yang terbaru. Salah satu alternatif solusi adalah dengan melakukan content syndication. Content syndication adalah adalah proses dimana suatu isi berita dikirimkan atau disediakan, biasanya dengan biaya tertentu, dari penyedia berita, biasanya disebut originators, ke pasar yang membutuhkan atau subscribers. RSS (Rich Site Summary) adalah format yang secara umum digunakan untuk melakukannya. RSS pada dasarnya adalah suatu file yang berada di suatu situs, yang menyediakan informasi tentang isi dari situs tersebut. File tersebut biasa disebut sebagai RSS Feeds dan dapat di ambil dan diolah untuk mendapatkan informasi tentang isi situs tersebut. Dibuat sebuah aplikasi untuk pengambilan situs berita secara otomatis menggunakan content syndication yang memerlukan aplikasi pada proses background untuk mengambil RSS Feeds secara berkala pada komputer yang berfungsi sebagai server. Server yang mengambil berita dari situs penyedia terdiri dari aplikasi yang mengatur konfigurasi berita tersebut, dan sebuah windows service untuk mengambil RSS feeds kemudian mengolahnya secara otomatis. Sedangkan aplikasi untuk membaca berita dari RSS server terdapat pada client berupa sebuah komponen plug-in. Uji coba pertama dilakukan dengan menguji keberhasilan aplikasi dalam mengatur konfigurasi skema, atribut tabel, dan pengaturan kategori situs penyedia RSS. Sedangkan ujicoba kedua dilakukan dengan melakukan perbandingan hasil pencarian berita yang didapat dari program dengan berita dari situs lain yang tidak menerapkan content syndication. Dari hasil pengujian diketahui bahwa aplikasi dengan content syndication mampu melakukan pencarian berita dan memberikan hasil yang lebih baik

Pengklasteran Data Pelanggan Dari Aplikasi Mobile Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk PLN

Perkembangan teknologi dan internet memungkinkan pengguna bertransaksi melalui aplikasi seluler, termasuk pembayaran tagihan dan pembelian token listrik. Aplikasi PLN Mobile telah diunduh lebih dari 35 juta pengguna sejak 2016. Pertumbuhan pengguna juga meningkatkan riwayat transaksi listrik. Data tersebut belum dimanfaatkan oleh PLN UID Sulselrabar. Menariknya kinerja penjualan selama empat bulan terakhir menunjukkan adanya masalah di akhir tahun 2023. Penelitian ini menggunakan model Recency-Frequency-Monetary (RFM) dengan mengamati riwayat transaksi listrik selama satu tahun terakhir pada aplikasi PLN Mobile, untuk membantu perusahaan dalam menentukan strategi pemasaran efektif. Data dari Virtual Command Center PLN tanggal 11 Januari 2023 digunakan untuk memodelkan RFM dengan mengkategorikan dan mengevaluasi perilaku pelanggan berdasarkan tiga faktor: recency (jarak transaksi), frequency (jumlah transaksi), dan monetary (total nilai transaksi). Setelah itu, klaster-klaster akan diberi label berdasarkan karakteristik anggotanya dan strategi pemasaran akan ditentukan untuk setiap target pasar yang dipilih. Hasil analisis menunjukkan bahwa model RFM berguna untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memberikan segmentasi yang bernilai bagi perusahaan. Terdapat 3 klaster yang dihasilkan, yaitu Dormant Customers, Typical Customers, dan ‘Everyday’ Shoppers. Berdasarkan model RFM, dipilih pendekatan Full Market Coverage dan Multiple Segment Specialization dalam menentukan target pasar. Hal ini memudahkan dalam merumuskan strategi pemasaran dalam upaya untuk meningkatkan kinerja penjualan perusahaan

Strategi Pemilihan Kalimat pada Peringkasan Multi Dokumen

Ringkasan berita diartikan sebagai teks yang dihasilkan dari satu atau lebih kalimat yang menyampaikan informasi penting dari berita. Salah satu fase penting dalam peringkasan adalah pembobotan kalimat (sentence scoring). Dimana pada peringkasan berita, metode pembobotannya sebagian besar menggunakan fitur dari berita sendiri. Berdasarkan hasil dari penelitian [3] bahwa untuk pembobotan kalimat pada dokumen yang memiliki karakter teks pendek dan terstruktur seperti berita maka teknik pembobotan kalimat terbaik adalah dengan menggunakan kombinasi dari keempat fitur yaitu word frequency, TF-IDF, posisi kalimat, dan kemiripan kalimat terhadap judul (Resemblance to the title ). Pada penelitian ini kombinasi keempat fitur tersebut dibandingkan dengan kombinasi tiga fitur dan dua fitur dan dievaluasi menggunakan nilai ROUGE-N dan dievaluasi berdasarkan lama waktu eksekusi. Berdasarkan hasil uji coba didapatkan hasil bahwa yang paling optimal diantara keempat kombinasi fitur tersebut adalah kombinasi antara dua buah fitur yakni fitur posisi kalimat dan word frequency dengan nilai ROUGE-N sebesar 0.679 dan lama waktu eksekusi 28.458 detik