Studi Perbandingan Algoritma Pencarian String Dalam Metode Approximate String Matching Untuk Identifikasi Kesalahan Pengetikan Teks

. Error typing resulting in the change of standard words into non-standard words are often caused by misspelling. This can be addressed by developing a system to identify errors in typing. Approximate string matching is one method that is widely implemented to identify error typing by using several string search algorithms, i.e. Levenshtein Distance, Hamming Distance, Damerau Levenshtein Distance and Jaro Winkler Distance. However, there is no study that compares the performance of the four algorithms. Therefore, this research aims to compare the performance between the four algorithms in order to identify which algorithm is the most accurate and precise in the search string based on various errors typing. Evaluation is performed by using users’ relevance judgments which produce the mean average precision (MAP) to determine the best algorithm. The result shows that Jaro Winkler Distance algorithm is the best in word-checking with 0.87 of MAP value when identifying the typing error of 50 incorrect words

Implementasi Teknik Sampling untuk Mengatasi Imbalanced Data pada Penentuan Status Gizi Balita dengan Menggunakan Learning Vector Quantization

Balita memerlukan suatu pengawasan khusus karena pada masa-masa tersebut Balita rentan terhadap serangan penyakit dan kekurangan gizi. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dalam proses klasifikasi status gizi Balita ke dalam gizi lebih, gizi baik, gizi rentan, dan gizi kurang. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data gizi Balita sebanyak 612, terdiri dari 38 data gizi lebih, 491 data gizi baik, 63 gizi rentan, dan 20 data gizi kurang. Data tersebut disebut sebagai data tidak seimbang. Selanjutnya, penelitian ini menerapkan teknik undersampling dan oversampling untuk mengatasi permasalahan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode LVQ terhadap data tak seimbang menghasilkan nilai akurasi sebesar 84.15 %, tetapi nilai overall accuracy sebesar 43.27%. Sedangkan penerapan metode LVQ terhadap data yang seimbang menghasilkan nilai akurasi dan overall accuracy yang sama yakni sebesar 74.38%

METODE LATENT DIRICHLET ALLOCATION DENGAN SELEKSI CIRI PADA ANALISIS SENTIMEN DI TWITTER BERBAHASA INDONESIA

Data masukan yang digunakan pada proses analisis sentimen dengan menggunakan mesin pembelajaran (machine learning) umumnya berupa Bag of Word (BoW). Masukan berupa BoW tidaklah cukup untuk dapat meningkatkan kemampuan mesin pembelajaran dalam penentuan polaritas pada sebuah dokumen. Untuk itu diperlukan masukan dalam bentuk ciri yang lebih spesifik sehingga mampu memberikan penentuan polaritas secara lebih maksimal. Part of Speech (POS) merupakan salah satu teknik untuk membentuk ciri yang lebih spesifik pada sebuah dokumen. Dengan menggunakan seleksi ciri (feature selection) POS pada sebuah dokumen, maka kemunculan kelas kata seperti kata sifat (adjective) atau negasi (negation) dapat terdeteksi. Kata sifat dan negasi merupakan penanda utama kemunculan sentimen atau opini pada sebuah dokumen. Penelitian ini bertujuan menggunakan teknik POS untuk melakukan seleksi ciri. Hasil seleksi ciri akan dijadikan masukan untuk proses analisis sentimen dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dokumen yang telah melalui proses seleksi ciri POS dapat memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi dengan selisih sebesar 8 % dibandingkan dokumen tanpa proses seleksi ciri POS. Kata-kunci : analisis sentimen, klasifikasi, seleksi ciri, part of speech, latent dirichlet allocation. The input data used in the sentiment analysis process by using machine learning generally is Bag of Word (BoW). However, the input data using BoW is not enough to improve the machine learning in defining the polarity on a document. Therefore, need input in the form of more specific feature so that it is capable to give the more maximal result. Part of Speech (POS) is one of the techniques to create the more specific feature on a document. By using the POS-based feature on a document, then the occurrence of the word class like adjective or negation can be detected. The adjective and negation are the main sign of the sentiment or opinion on a document. This study is aimed to use POS technique to conduct feature selection. The result of the POS-based feature process will be the input for sentiment analysis process by using Latent Dirichlet Allocation (LDA) method. The result of this research showed that the document which has passed the POS-based feature process can give accuracy score higher with the difference about 8 % than the document without feature selection process of POS Keywords : sentiment analysis, feature selection, part of speech, latent dirichlet allocatio

CIELab Color Moments: Alternative Descriptors for LANDSAT Images Classification System

This study compares the image classification system based on normalized difference vegetation index (NDVI) and Latent Dirichlet Allocation (LDA) using CIELab color moments as image descriptors. It was implemented for LANDSAT images classification by evaluating the accuracy values of classification systems. The aim of this study is to evaluate whether the CIELab color moments can be used as an alternatif descriptor replacing NDVI when it is implemented using LDA-based classification model. The result shows that the LDA-based image classification system using CIELab color moments provides better performance accuracy than the NDVI-based image classification system, i.e 87.43% and 86.25% for LDA-based and NDVI-based respectively. Therefore, we conclude that the CIELab color moments which are implemented under the LDA-based image classification system can be assigned as alternative image descriptors for the remote sensing image classification systems with the limited data availability, especially when the data only available in true color composite images

Sinkronisasi Peraturan Bank Indonesia Nomor 14/8/pbi/2012 dengan Undang-undang Nomor 40 Tahun 2007 dan Peraturan Pemerintah Nomor 29 Tahun 1999 dalam Pelaksanaan Akuisisi Perbankan

Bank Indonesia sebagai otoritas perbankan memiliki kewenangan dalam membuat dan menetapkan peraturan dibidang perbankan. Salah satu peraturan perbankan yang ditetapkan oleh Bank Indonesia adalah Peraturan Bank Indonesia Nomor 14/8/PBI/2012 tentang Kepemilikan Saham Bank Umum. Kedudukan Peraturan Bank Indonesia dalam sistem Perundang-undangan tidak dapat disejajarkan dengan peraturan lainnya dibawah Undang-Undang. Bahwa Peraturan Bank Indonesia dalam PBI Nomor 14/8/PBI/2012 telah sesuai dengan Undang-Undang Nomor 40 Tahun 2007, dan Peraturan Pemerintah Nomor 29 Tahun 1999

Stabilitasi Fasa Kalsium Pirofospat pada Temperatur Tinggi dengan Penambahan Zirkonia

Kalsium Pirofospat adalah biomaterial yang sangat baik untuk digunakan sebagai pengganti tulang atau gigi yang rusak ataupun retak.  Kalsium Pirofospat bersifat biokompatibel, bioaktif dan memiliki komposisi kimia yang mendekati komposisi pada tulang dan gigi manusia. Namun biomaterial ini memiliki kekurangan yaitu sifat mekanisnya yang rendah apabila digunakan untuk menerima beban yang berat. Peningkatan sifat mekanik kalsium pirofospat dapat dilakukan dengan menambahkan material zirkon. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan kajian Perubahan Fasa kalsium pirofospat dengan penambahan zirkon pada temperatur tinggi. Komposisi zirkonia yang ditambahkan sebesar 5% dan 10% (w/w). Pencampuran kalsium pirofosfat dilakukan menggunakan High Energy Milling (HEM) dengan Ball Powder Ratio (BPR) sebesar 5:1 selama 30 menit. Campuran selanjutnya dipanaskan pada temperatur 1000 selama 60 menit. Hasil karakterisasi menggunakan XRD menunjukan bahwa perlakuan pemanasan dapat mendekomposisi kalsium pirofosfat dan terbentuknya CaZrO3. Pemanasan juga menyebabkan ukuran partikel semakin besar. Hasil SEM menunjukkan ukuran mikrostruktur CPP TA yang semula 590±43nm menjadi CPP TAZ5 1,212±268µm dan CPP TAZ10 1,324±384µm. Sedangkan untuk CPP TB yang semula 455±32nm menjadi CPP TBZ5 1,112±546µm dan CPP TBZ10 1,123±392µm.   Kata kunci: Kalsium Pirofospat, Zirkonia, High Energy Millin