Perbandingan Metode Cost Sensitive pada Decision Tree dan Naïve Bayes untuk Klasifikasi Data Multiclass

Abstrak– Knowledge discovery is the method of extracting information from data in making informed decisions. Seeing as classifiers do have a lot of learning patterns in the data, testing an imbalanced dataset becomes a major classification issue. The cost-sensitive approach on the decision tree C4.5 and nave Bayes is used to solve the rule of misclassification. The glass, lympografi, vehicle, thyroid, and wine datasets were collected from the UCI Repository and included in this analysis. Preprocessing attribute selection with particle swarm optimization was used to process the data collection. Besides, the cost-sensitive decision tree C4.5 and the cost-sensitive naive Bayes method were used in the research. On the glass, lympografi, vehicle, thyroid, and wine datasets, the accuracy of the test results was 72.34 %, 68.22 %, 75.68 %, 93.82 %, and 93.95 %, respectively, using the cost-sensitive decision tree C4.5. While the cost-sensitive naive Bayes method outperforms the others by 32.24 %, 82.61 %, 25.53 %, 97.67 %, and 94.94 % on the dataset, respectively

Perancangan Dan Pembuatan Alat Pengurai Asap Rokok Pada Smoking Room Menggunakan Kontroler PID

Dalam tugas akhir ini penulis merancangdan membuat alat pengurai asap rokok pada smokingroom. Untuk menguraian asap rokok menggunakanperistiwa korona untuk menghasilkan proses ionisasi.Dimana mikrokontroler ATMega 8535 sebagaipengendali utama dengan mengunakan metodeProporsional Integral Deferensial (PID) untukmengatur kecepatan kipas exhaust.Parameter PID ditentukan dengan menggunakanmetode hand tuning dan didapatkan nilai Kp = 50, Ki =20, dan Kd = 150 yang menunjukkan bahwa responssistem untuk pengendalian kecepatan putaran kipaspada alat pengurai asap rokok mempunyai error steadystate sebesar 0%, waktu steady hanya 23 detik, danmula-mula terjadi overshoot dikarenakan adanyagangguan dari asap rokok yang terdeteksi oleh sensorMQ2

Smart Mechanical Ventilation and Artificial Lighting Implementation in the Restroom for Energy Efficiency

The window is one of the most important aspects of a building. It aims to obtain good lighting and meet the requirements for Indoor Air Quality. A restroom is a place where most surfaces are wet, and it causes the relative humidity to become high. As a result, lighting must be considered in this space. The men’s toilet on the second floor of the Bina Nusantara University campus in Malang is the subject of this research. Interviews with building operators, cleaners and firsthand surveys of the location were also undertaken. The author used the results of interviews to help specify the ventilation system. The author utilizes a lux meter to measure the lighting layout. According to the findings, this toilet uses mechanical ventilation in the form of an exhaust fan. On the other hand, this area employs downlights that meet lighting standards in terms of brightness and color temperature selection in the artificial lighting system. In the current situation, there is a shortage of energy efficiency. As a result, this study offers a method for preserving electrical energy. This study uses an Arduino Mega and several sensors to help automate the operation of these electrical devices

Perancangan dan Pembuatan Alat Pengurai Asap Rokok pada Smoking Room Menggunakan Kontroler PID

Dalam tugas akhir ini penulis merancangdan membuat alat pengurai asap rokok pada smokingroom. Untuk menguraian asap rokok menggunakanperistiwa korona untuk menghasilkan proses ionisasi.Dimana mikrokontroler ATMega 8535 sebagaipengendali utama dengan mengunakan metodeProporsional Integral Deferensial (PID) untukmengatur kecepatan kipas exhaust.Parameter PID ditentukan dengan menggunakanmetode hand tuning dan didapatkan nilai Kp = 50, Ki =20, dan Kd = 150 yang menunjukkan bahwa responssistem untuk pengendalian kecepatan putaran kipaspada alat pengurai asap rokok mempunyai error steadystate sebesar 0%, waktu steady hanya 23 detik, danmula-mula terjadi overshoot dikarenakan adanyagangguan dari asap rokok yang terdeteksi oleh sensorMQ2.Kata kunci : asap rokok, korona dan PI

Scientometric analysis in the field of big data and artificial intelligence in industry

Big Data and Artificial Intelligence (BD&AI) in Industry have grown so prevalent, and the potential they provide is so revolutionary that they are seen as critical for competitive growth. Because the number of organizations BD&AI on Industry technology is increasing exponentially, so is the need for BD&AI on Industry practitioners. Until we conducted this research, only 1399 academic documents on BD&AI in Industry found from 2002 to 2020 were obtained by searching the Scopus database. BD&AI in the industrial sector is examined in-depth in this paper. This study uses bibliometric analysis and indexed digital methods to map scientific publications worldwide. This study uses the Scopus database to collect information and online analysis via the Scopus website and VOSViewer to demonstrate bibliometric network mapping. We use the article selection process, starting with the keywords to be searched for, the year limitation, then the database is exported into RIS and CSV format files. From the database, we also perform network mapping using VOSViewer. Researchers in China have the most articles published and indexed by Scopus among the most prolific authors (373), followed by the United States (239) and India with 125 academic publications. Data analysis reveals an upward trend in the number of worldwide publications in BD&AI in Industry, as measured by the Scopus index

Visualization analysis and trends in Indonesian internet of things research using bibliometrics

The Internet of Things (IoT) has emerged as a critical issue and area of research for a variety of communities, academics, and industries worldwide. Due to the lack of research in IoT and understanding the direction of IoT development in the future. This research presents bibliometric analysis and analysis of science mapping on IoT. Data was taken from the Scopus database based on Indonesian state affiliation from 2012 - 2020. A total of 1415 documents (Conference proceedings, journals, book series, and books) were retrieved, which were then processed online via Scopus Web and by VOSviewer software to perform advanced bibliometric analysis and science mapping analysis. The method is divided into five stages: keyword selection, initial search results, search result refinement, initial compilation, and data analysis. Scopus's list of the most frequently published and indexed articles, the most published papers are in the subject area of Computer Science (29.0%) with 938 documents, Engineering (20.7%) with 668 documents, Physics and Astronomy (9.5%) with 308 documents. The data processed and visualized on this topic offer exploratory information about the current status and trends in the IoT scientific literature and provide insight for established and novice researchers in understanding this research topic

Klasifikasi Data Imbalanced Multiclass Menggunakan Cost Sensitive Decision Tree C5.0

Data mining merupakan proses penggalian data atau pencarian pola dengan tujuan mendapatkan informasi sebagai pengetahuan untuk mengambil keputusan secara cepat, tepat dan akurat di waktu yang akan datang. Pada proses data mining pendistribusian data yang tidak sama (imbalanced data) menjadi sebuah permasalahan yang penting karena machine learning lebih fokus pada class yang dominan (mayority) dibandingkan dengan class yang sedikit (minority). Padahal minority class dapat memiliki pengaruh yang jauh lebih besar jika terjadi salah klasifikasi (misclassification). Dalam proses data mining, pola data dapat dipelajari sebagai dasar pengambilan keputusan. Salah satu cara untuk mencari pola data dengan menggunakan teknik klasifikasi. Klasifikasi memiliki dua jenis class prediksi yaitu binary class memiliki dua prediksi class dan multiclass memiliki prediksi class lebih dari dua. Metode klasifikasi yang sering digunakan untuk menyelesaikan masalah data imbalanced adalah decision tree. Konsep decision tree adalah merubah data berupa tabel menjadi model pohon kemudian menghasilkan aturan keputusan (rule). Pada proses decision tree pemilihan atribut yang relevan memiliki pengaruh yang besar untuk mendapatkan performa yang baik. Hasil dari proses klasifikasi perlu adanya evaluasi untuk meminimalkan kesalahan klasifikasi. Cost sensitive merupakan metode yang mengansumsikan kesalahan klasifikasi sebagai cost. Metode tersebut bekerja dengan meminimalkan cost dari classifier. Pada penelitian ini, tahap awal dataset dilakukan seleksi atribut menggunakan particle swarm optimization. Selanjutnya decision tree C5.0 digunakan untuk mencari pola pada dataset kemudian dilakukan pengujian. Hasil dari pengujian kemudian dilakukan evaluasi untuk mencari pola dengan nilai cost terkecil. Metode penelitian ini disebut dengan cost sensitive decision tree C5.0. Metode tersebut dilakukan pengujian dengan membandingkan decision tree C5.0 dengan ID3 dan C4.5. Selain itu cost sensitive decision tree C5.0 juga dibandingakan dengan cost sensitive naïve bayes. Hasil pengujian klasifikasi dataset menggunakan cost sensitive decision tree ID3 tidak mampu meningkatkan nilai accuracy pada semua dataset. Hasil pengujian klasifikasi dataset menggunakan cost sensitive decision tree C4.5 mampu meningkatkan nilai accuracy pada tiga dataset antara lain vehicle dan wine berturut-turut meningkat sebesar 76.86% dan 97.62%. Sedangkan klasifikasi dataset menggunakan cost sensitive decision tree C5.0 mampu meningkatkan nilai accuracy pada dataset glass dan thyroid, berturut-turut sebesar 75.27% dan 95.81%. Hasil pengujian, cost sensitive decision tree C5.0 memiliki nilai accuracy yang lebih baik dari pada menggunakan metode cost sensitive naïve bayes pada dataset glass, lympografi, vehicle dan wine berturut-turut 76.17%, 83.33%, 75.27% dan 95.83%. Sedangkan dengan menggunakan metode cost sensitive naïve bayes memiliki nilai accuracy yang lebih baik dari pada cost sensitive decision tree C5.0 pada dataset thyroid sebesar 97.67%

Perancangan dan Pembuatan Alat Pengurai Asap Rokok pada Smoking Room Menggunakan Kontroler PID

Dalam tugas akhir ini penulis merancangdan membuat alat pengurai asap rokok pada smokingroom. Untuk menguraian asap rokok menggunakanperistiwa korona untuk menghasilkan proses ionisasi.Dimana mikrokontroler ATMega 8535 sebagaipengendali utama dengan mengunakan metodeProporsional Integral Deferensial (PID) untukmengatur kecepatan kipas exhaust.Parameter PID ditentukan dengan menggunakanmetode hand tuning dan didapatkan nilai Kp = 50, Ki =20, dan Kd = 150 yang menunjukkan bahwa responssistem untuk pengendalian kecepatan putaran kipaspada alat pengurai asap rokok mempunyai error steadystate sebesar 0%, waktu steady hanya 23 detik, danmula-mula terjadi overshoot dikarenakan adanyagangguan dari asap rokok yang terdeteksi oleh sensorMQ2.Kata kunci : asap rokok, korona dan PI

Smart Mechanical Ventilation and Artificial Lighting Implementation in the Restroom for Energy Efficiency

The window is one of the most important aspects of a building. It aims to obtain good lighting and meet the requirements for Indoor Air Quality. A restroom is a place where most surfaces are wet, and it causes the relative humidity to become high. As a result, lighting must be considered in this space. The men’s toilet on the second floor of the Bina Nusantara University campus in Malang is the subject of this research. Interviews with building operators, cleaners and firsthand surveys of the location were also undertaken. The author used the results of interviews to help specify the ventilation system. The author utilizes a lux meter to measure the lighting layout. According to the findings, this toilet uses mechanical ventilation in the form of an exhaust fan. On the other hand, this area employs downlights that meet lighting standards in terms of brightness and color temperature selection in the artificial lighting system. In the current situation, there is a shortage of energy efficiency. As a result, this study offers a method for preserving electrical energy. This study uses an Arduino Mega and several sensors to help automate the operation of these electrical devices