Modul Klasifikasi Aduan dengan Pendekatan Kemiripan Teks pada Aplikasi Perangkat Bergerak Suara Warga (SURGA) Kota Kediri

Kota Kediri yang memiliki sistem layanan pengaduan masyarakat yang bernama Suara Warga (SURGA) Kota Kediri. Dalam penerimaan aduan, terkadang aduan yang masuk ke dalam sistem memiliki kemiripan dengan aduan yang sudah ada. Hal ini dikarenakan adanya kemungkinan pengadu mengirimkan aduan berulang kali atau beberapa pengadu mengirimkan aduan dengan isi yang sama.Manhattan similarity adalah algoritma yang digunakan untuk mendeteksi kemiripan dua dokumen. Manhattan similarity dapat diimplementasikan pada aduan yang masuk ke dalam sistem. Aduan yang masuk diproses dengan pendekatan text similarity, yaitu text processing dan dimodelkan dalam bentuk vector space model sehingga dapat dihitung jarak antar aduan menggunakan Manhattan distance. Perhitungan jarak antar aduan dibatasi dengan penyusunan cluster menggunakan K-Means clustering, sehingga hanya aduan yang berada pada cluster atau klasifikasi yang sama yang dibandingkan. Setelah klasifikasi dan deteksi dilakukan, sejumlah aduan diambil dari setiap cluster dan ditanyakan kepada 15 responden. Hasil uji coba menunjukkan bahwa aduan dapat dideteksi kemiripannya dengan jarak Manhattan distance minimal 0,9993 antar aduan dengan tingkat akurasi untuk aduan tidak mirip 100% dan untuk aduan mirip 90%. Waktu total yang dibutuhkan untuk melakukan proses klasifikasi dan deteksi kemiripan teks adalah 17 menit 27 detik dengan jumlah aduan 387

Perancangan Indoor Localization Menggunakan Bluetooth untuk Pelacakan Posisi Benda di dalam Ruangan

Dewasa ini teknologi untuk melacak posisi telah banyak digunakan. Teknologi tersebut menggunakan GPS milik Pemerintah Negara Amerika Serikat. GPS tersebut dapat digunakan untuk mencari posisi sekarang, alamat tempat atau arah ke suatu tempat. Akan tetapi GPS memiliki kekurangan yaitu akurasi yang rendah ketika digunakan di dalam ruangan. Oleh karena itu, teknologi untuk melacak posisi di dalam ruangan mulai dikembangkan dengan konsep indoor localization. Sistem indoor localization ini dibangun dalam media perangkat bergerak menggunakan kekuatan sinyal Bluetooth untuk memprediksi posisi pengguna dan smartphone yang kemudian data tersebut akan disimpan dalam basis data guna menunjang fungsionalitas lainnya. Kekuataan sinyal tersebut diolah menggunakan metode Trilateration. Metode tersebut memiliki 2 komponen penting dalam memprediksi posisi yaitu jarak dan posisi pemancar Bluetooth. Jarak dapat dihitung dengan mengambil rata-rata nilai kekuatan sinyal Bluetooth yang didapat. Pengujian sistem ini dilakukan di Laboratorium Algoritma dan Pemrograman, Teknik Informatika ITS.Hasil pengujian sistem ini terdiri dari dua pengujian yaitu fungsionalitas dan akurasi. Pengujian fungsionalitas menghasilkan hasil berhasil di semua fungsionalitas yang dibangun. Sedangkan pengujian akurasi menghasilkan akurasi yang cukup rendah yaitu 2,44 meter

Modul Klasifikasi Aduan dengan Pendekatan Kemiripan Teks pada Aplikasi Perangkat Bergerak Suara Warga (SURGA) Kota Kediri

Kota Kediri yang memiliki sistem layanan pengaduan masyarakat yang bernama Suara Warga (SURGA) Kota Kediri. Dalam penerimaan aduan, terkadang aduan yang masuk ke dalam sistem memiliki kemiripan dengan aduan yang sudah ada. Hal ini dikarenakan adanya kemungkinan pengadu mengirimkan aduan berulang kali atau beberapa pengadu mengirimkan aduan dengan isi yang sama.Manhattan similarity adalah algoritma yang digunakan untuk mendeteksi kemiripan dua dokumen. Manhattan similarity dapat diimplementasikan pada aduan yang masuk ke dalam sistem. Aduan yang masuk diproses dengan pendekatan text similarity, yaitu text processing dan dimodelkan dalam bentuk vector space model sehingga dapat dihitung jarak antar aduan menggunakan Manhattan distance. Perhitungan jarak antar aduan dibatasi dengan penyusunan cluster menggunakan K-Means clustering, sehingga hanya aduan yang berada pada cluster atau klasifikasi yang sama yang dibandingkan. Setelah klasifikasi dan deteksi dilakukan, sejumlah aduan diambil dari setiap cluster dan ditanyakan kepada 15 responden. Hasil uji coba menunjukkan bahwa aduan dapat dideteksi kemiripannya dengan jarak Manhattan distance minimal 0,9993 antar aduan dengan tingkat akurasi untuk aduan tidak mirip 100% dan untuk aduan mirip 90%. Waktu total yang dibutuhkan untuk melakukan proses klasifikasi dan deteksi kemiripan teks adalah 17 menit 27 detik dengan jumlah aduan 387

Rancang Bangun Aplikasi Angkutan Trans Sarbagita Provinsi Bali Berbasis Perangkat Bergerak

Trans Sarbagita merupakan salah satu upaya pemerintah Bali dalam menyediakan fasilitas angkutan umum untuk mengurangi kemacetan. Trans Sarbagita adalah sebuah fasilitas BRT (Bus Rapid Transit) yang memiliki angkutan pengumpan tersendiri untuk mengangkut penumpang ke halte-halte bus terdekat. Trans Sarbagita sendiri sudah memiliki rencana rute untuk armada bus dan pengumpan mereka. Dari sebagian rute yang sudah beroperasi, informasi seputar rute, dan halte yang sudah beroperasi dirasa belum terpublikasi dengan baik sehingga dapat menjadi masalah bukan hanya untuk masyarakat Bali, tapi juga untuk para wisatawan yang ingin menggunakan fasilitas tersebut. Salah satu cara mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan membangun sebuah aplikasi yang berisikan informasi mengenai halte dan rute-rute yang dapat ditempuh untuk mencapai tujuan yang dapat diakses melalui perangkat bergerak. Aplikasi Trans Sarbagita dapat memberikan rute terpendek yang dapat dilalui trayek pengumpan berdasarkan lokasi awal dan tujuan pengguna yang dikalkulasikan dengan algoritma Dijkstra. Selain menampilkan rute terpendek, aplikasi ini juga dapat menampilkan rute trayek serta lokasi halte Trans Sarbagita yang sudah beroperasi. Hasil uji coba sistem sudah menunjukkan berjalannya sistem dengan baik sesuai dengan perancangan awal. Meskipun demikian pengembangan lebih lanjut masih dibutuhkan untuk mengimbangi berkembangnya teknologi, serta berubahnya kebutuhan pengguna yang dapat diaplikasikan pada aplikasi ini