Analisis String Matching pada Judul Skripsi dengan Algoritma Knuth-morris Pratt (Kmp)

Skripsi adalah suatu karya ilmiah mahasiswa yang disusun dalam rangka memenuhi sebagian syarat penyelesaian studi pada program strata satu (S-1) di setiap Perguruan Tinggi Negeri maupun Swasta yang ada di Indonesia. Salah satu upaya yang dapat dilakukan dalam menentukan kesamaan judul skripsi ialah dengan melakukan pencocokan string (string matching atau pattern matching) dalam teks yang terdapat pada judul skripsi yang diusulkan. Pada penelitian ini menggunakan Algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP) untuk menganalisis bagaimana proses pencocokan string yang dihasilkan dan membandingkan sejauh mana nilai kemiripan dari beberapa judul yang sama dan serupa sehingga dapat memberikan suatu informasi yang efektif bagi mahasiswa

Penerapan Metode KNN dalam Memprediksi Hasil Panen Kebun Tebu di Kab Takalar

pertahun yang berasal dari perkebunan tebu yang menjadi komoditas unggulan produksi tanaman perkebunan, namun berdasarkan data BPS terjadi penurunan produktifitas tanaman tebu tahun 2015–2020. Hal ini dikarenakan infrastruktur yang masih terbatas, kesulitan dalam permodalan, terbatasnya penguasaan teknologi baik dalam usaha tani sehingga pengelolaan tanaman tebu menjadi terhambat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil prediksi kebu tebu pertahunnya dengan memanfaatkan data mining. Data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Nearest Neighbour (KNN) yang merupakan metode klasifikasi terhadap obyek baru berdasarkan (K) tetangga terdekatnya. KNN termasuk algoritma supervised learning, dimana hasil dari query instance yang baru, diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada KNN. Hasil penelitian menunjukkan dari tahap pengujian dengan jumlah data training sebanyak 13 data didapatkan nilai persentase tertinggi pada nilai K=7 dengan persentase akurasi sebesar 76.92%

Kinerja Metode Naïve Bayes dalam Prediksi Lama Studi Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer

Lama studi seorang mahasiswa menjadi perhatian khusus oleh program studi. Banyak hal yang menjadi faktor terkait lama studi seorang mahasiswa seperti kehadiran, nilai IPK dan keaktifan mahasiswa. Dalam penelitian ini, lama studi mahasiswa akan di analisa untuk membantu pihak program studi dan fakultas dalam mengetahui lama studi mahasiswa. Dalam studi ini dengan metode Naïve Bayes telah digunakan untuk memprediksi masa atau lama studi mahasiswa. Berdasarkan hasil penelitian, dengan mengambil data latih sejumlah 20 dan data uji yang memiliki kriteria tertentu didapatkan hasil bahwa mahasiswa tersebut dapat menyelesaikan lama studi dengan tepat waktu. Dari pengujian hasil prediksi dengan data uji sebanyak 20 didapatkan nilai akurasi 60% dan 30 data uji didapatkan nilai akurasi sebesar 76%, sehingga semakin banyak data uji yang digunakan maka semakin tinggi nilai akurasi yang didapatkan. Adapun nilai yang dianalisa adalah IPK karena merupakan faktor utama dalam menilai lama masa studi mahasiswa. Metode Naïve Bayes merupakan metode yang dapat digunakan dalam memprediksi karena mampu menghasilkan nilai akurasi yang bai

Implementasi Metode C4.5 dalam Mendiagnosa Penyakit Pernapasan

Salah satu organ terpenting pada manusia adalah saluran pernapasan. Jika organ ini mengalami gangguan maka akan menyebabkan manusia susah dalam melakukan kegiatannya. Ada anggapan bahwa penyakit yang diawali dengan gejala batuk, nyeri dada, sesak nafas tidak membahayakan. Ini disebabkan karena tidak mengetahui apakah gejala tersebut bisa menjadi gejala awal dari suatu penyakit yang parah. Oleh karena itu, dari permasalahan tersebut, dilakukan penelitian dengan memanfaatkan perkembangan teknologi yang bertujuan untuk membantu seseorang dalam mendiagnosa suatu penyakit yang diawali dari gejala utama penyakit pernapasan tanpa harus melakukan pemeriksaan kesehatan. Penelitian ini mengimplementasikan metode C4.5. Dengan memanfaatkan data sebanyak 23 dan 19 gejala. Metode C4.5 bisa menghasilkan nilai akurasi yang sangat tinggi tergantung seberapa kompleks data yang digunakan. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini berupa pohon keputusan yang kemudian diuji dan memperoleh tingkat akurasi sebesar 14.29%

ANALISIS STRING MATCHING PADA JUDUL SKRIPSI DENGAN ALGORITMA KNUTH-MORRIS PRATT (KMP)

Skripsi adalah suatu karya ilmiah mahasiswa yang disusun dalam rangka memenuhi sebagian syarat penyelesaian studi pada program strata satu (S-1) di setiap Perguruan Tinggi Negeri maupun Swasta yang ada di Indonesia. Salah satu upaya yang dapat dilakukan dalam menentukan kesamaan judul skripsi ialah dengan melakukan pencocokan string (string matching atau pattern matching) dalam teks yang terdapat pada judul skripsi yang diusulkan. Pada penelitian ini menggunakan Algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP) untuk menganalisis bagaimana proses pencocokan string yang dihasilkan dan membandingkan sejauh mana nilai kemiripan dari beberapa judul yang sama dan serupa sehingga dapat memberikan suatu informasi yang efektif bagi mahasiswa

Hybrid Fourier Descriptor Naïve Bayes dan CNN pada Klasifikasi Daun Herbal

Plants are vital to human life on earth, and the leaves and their whole parts have many benefits. These parts of the plant can help distinguish between different species. The leaf identification can be performed at any time, while the other parts of the plants can only be identified at a certain time. The study aims to classify two types of herbs i.e. saur-opus androgynous and moringa oleifera, implementing the Fourier Descriptor method to extract the shape and texture features. In the process of classification using the Naïve Bayes method with three types of nuclei (Gaussian, Bernoulli, and Multinomial) and a Convolutional Neural Network. The testing process was carried out using two scenarios, dark and light, where each scenario consisted of 240 images for a total of 480 images divided into 20% of the data testing and 80% of the training data. The Fourier Descriptor-Bernoulli Naive Bayes method gives the lowest accuracy in both light and dark scenarios, at 46% and 52%, respectively. As for the classification of herbal leaves using a combination of the Fourier Descriptor-Convolutional Neural Network method, it is recommended to be used in light image scenarios and Fourier Descriptor-Gaussian Naive Bayes in the dark scenarios because it is able to detect herbal leaf types with 100% accuracy

Implementasi Aplikasi Augmented Reality untuk Media Pembelajaran Flora di SD Inpres Desa MarindingToraja

Banyak upaya yang dapat dilakukan untuk membantu proses pembelajaran. Transfer pengetahuan  akan optimal jika didukung dengan media pembelajaran yang tepat. Sekolah Dasar Inpres Marinding dalam proses pembelajaran selama ini belum dapat memanfaatkan teknologi terkini yang sesuai untuk meningkatkan pemahaman siswa tentang suatu mata pelajaran. Padahal pesatnya perkembangan teknologi informasi dapat dimanfaatkan sebagai media tambahan untuk mendukung pembelajaran yang merangsang imajinasi, interaktif dan menumbuhkan minat belajar sehingga proses belajar mengajar menjadi lebih baik lagi.Demi menunjang proses pembelajaran di SDN 294 Inpres Marinding, siswa diharapkan memiliki banyak buku yang berisi satu tema tertentu sebanyak jumlah tema yang ada. Akan tetapi, pembelajaran masih berpusat pada buku tersebut dan tidak ada alat peraga khusus tentang Flora. Siswa tidak dapat melihat objek Flora secara langsung, hanya melalui gambar di buku dan kurang detailnya informasi tentang objek tersebut. Akibatnya, pembelajaran cenderung monoton, dan kurang kreatifitas.Solusi yang diusulkan adalah memberikan pelatihan untuk implementasi aplikasi Augmented Reality Pengenalan dengan tujuan untuk meningkatkan pengetahuan guru dan siswa dalam pemanfaatan teknologi informasi untuk media pembelajaran alternatif melalui Augmented Reality khususnya pembelajaran Flora.Tercapainya tujuan kegiatan telah menghasilkan luaran berupa modul dan aplikasi yang dapat menjadi alternatif media pembelajaran, publikasi pada media online dan jurnal yang diterbitkan di ILKOMAS