Opinion Extraction of Public Figure Based on Sentiment Analysis from Twitter

Twitter is a microblog that can generate an information from users such as sentiment about public figures. Sentiment analysis of public figure interpret the positive or negative response. This study aims to create system that automatically can extract the opinion about public figure based on sentiment analysis in twitter using two novel features, they are specific term and number of followers public figures lover and hater. Several step to determine the sentiment of public figure are preprocessing, weighting, classifying, and determining sentiment response. In this paper we use six public figures to be observed. This research resulting precision 99%, recall 75%, and accuracy 76,67%

Perbedaan Flypaper Effect di Kabupaten/Kota di Provinsi Riau Antara Sebelum Dan Sesudah Penerapan Standar Akuntansi Pemerintah Akrual

Penelitian ini bertujuan mengetahui apakah adanya Perbedaan Flypaper Effect pada Kabupaten/Kota di Provinsi Riau Antara Sebelum Dan Sesudah Penerapan Standar Akuntansi Pemerintah (SAP) berbasis Akrual. Metode yang digunakan adalah regresi berganda dan paired sample t-test. Hasil penelitian dengan uji regresi berganda menunjukkan bahwa Pendapatan Asli Daerah (PAD) berpengaruh signifikan positif terhadap Belanja Daerah (BD) baik sebelum maupun sesudah penerapan SAP berbasis Akrual, dan Dana Alokasi Umum (DAU) berpengaruh signifikan negatif terhadap Belanja Daerah (BD) baik sebelum maupun sesudah penerapan SAP berbasis Akrual. dan Flypaper Effect tidak terjadi, baik sebelum penerapan SAP berbasis Akrual maupun sesudah penerapan SAP berbasis Akrual. Dan menggunakan uji paired sample t-test menunjukkan terjadinya perbedaan Flypaper effect di Kabupaten/kota di provinsi Riau antara sebelum penerapan SAP berbasis akrual dibandingkan dengan sesudah penerapan SAP berbasis akrual. Perbedaan yang cukup signifikan dimana PAD naik sebesar 36% dan DAU naik sebesar 11% antara sebelum dan sesudah adanya kewajiban berbasis akrual

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Mahasiswa Baru Jalur Bidikmisi Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus : Politeknik Negeri Malang)

Program Bantuan Biaya Pendidikan Bidikmisi yaitu bantuan biaya pendidikan bagi calon mahasiswa tidak mampu secara ekonomi dan memiliki potensi akademik baik untuk menempuh pendidikan di perguruan tinggi pada program studi unggulan sampai lulus waktu. Selama ini proses penyeleksian mahasiswa baru jalur bidikmisi di Politeknik Negeri Malang masih dilakukan secara manual dengan menggunakan Microsoft Excel yang kemudian dilakukan proses sorting dengan satu persatu melihat persyaratan dan kriteria penilaian calon mahasiswa baru jalur bidikmisi, terdapat beberapa permasalahan dalam melakukan proses penyeleksian penentuan penerimaan mahasiswa baru bidikmisi, diantaranya membutuhkan ketelitian dan waktu yang sangat lama. Pada penelitian ini dibuat suatu sistem yang dapat membantu proses seleksi penentuan penerimaan mahasiswa baru jalur bidikmisi berdasarkan persyaratan dan kriteria yang telah ditentukan. Sistem ini menggunakan Metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), ada 5 tahapan dalam metode TOPSIS yaitu matriks keputusan normalisasi, matriks keputusan normalisasi terbobot, matriks solusi ideal positif (A+) dan solusi ideal negatif (A-), menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif (D+) dan matriks solusi ideal negatif (D-), menghitung nilai preferensi. Sistem Pendukung Keputusan ini telah diuji dengan membandingkan pengambilan keputusan dengan SPK dan No-SPK. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, dari kedua proses dan hasil yang dilakukan secara bersamaan secara real time dapat menghasilkan peningkatan pengambilan keputusan dengan selisih waktu yang lebih cepat dengan menggunakan SPK

SEGMENTASI PENYAKIT PADA CITRA DAUN TEBU MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS – SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN FITUR WARNA a*

Penyakit pada pertanian tebu harus segera diatasi agar diperoleh peningkatan produktivitas. Deteksi penyakit yang secara manual dilakukan oleh ahli membutuhkan waktu dan biaya yang tinggi. Oleh karena itu, diperlukan otomatisasi sistem untuk mendeteksi penyakit pada tanaman tebu. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang secara otomatis mampu melakukan segmentasi citra daun tebu berpenyakit menggunakan Fuzzy C Means (FCM)-Support Vector Machine (SVM) dengan fitur warna a*. Kombinasi FCM-SVM dapat meningkatkan akurasi pada proses segmentasi dengan karakteristik penyakit daun tebu dengan pencahayaan yang tak seimbang akibat pengambilan secara outdoor. Segmentasi citra daun tebu berpenyakit memiliki beberapa tahapan yaitu praproses, pemilihan region of interest (ROI), ekstraksi fitur, dan segmentasi. Tahap praproses melakukan pengambilan bagian tulang daun serta penghapusan bagian tulang daun, kemudian pemilihan ROI menunjukan dominasi area penyakit pada daun menggunakan overlapping window seluas 100x100 pixel. Metode kombinasi FCM dan SVM digunakan untuk segmentasi daun tebu berpenyakit, dimana FCM digunakan untuk segmentasi daun tebu pada data training. Hasil segmentasi tersebut digunakan sebagai label data pada tahap kedua bersama dengan data testing menggunakan metode klasifikasi SVM. Metode segmentasi yang diusulkan mampu menunjukkan rata-rata akurasi yang tinggi pada 30 citra daun tebu berpenyakit, yaitu sebesar76%. Sistem yang dibangun selanjutnya digunakan pada deteksi penyakit sebagai referensi untuk ketepatan permasalahan pertanian yang membutuhkan sistem deteksi penyakit sejak dini

Canny and Morphological Approaches to Calculating Area and Perimeter of Two-Dimensional Geometry

Calculating area and perimeter in real-world conditions has its challenges. The actual conditions include applications in the medical field to measure the presence of tumors or the condition of human organs and applications in geography to measure specific areas on a map; applications in architecture often calculate the area and perimeter of buildings, interior design, exterior design, and other uses. Technology can make it easier with automatic calculations. Mathematical methods and computer vision techniques are required to create automated systems. The Canny method is usually used, which is good enough for detecting edges but not sufficient for measuring irregular geometric shapes. This paper aims to calculate the area and perimeter of a geometric shape using the Canny method and geometry. Data samples in various forms are used in this study. Calculating area and perimeter using the Canny method involves obtaining the length (X,Y) of the RGB image converted to HSV. Edge detection values are used to calculate the area and perimeter of objects. The morphological method uses binary image input as input data. Then proceed to the convolution process with structuring and calculating the area and circumference of objects. Based on the research results, calculating the area and circumference of objects is more effective using morphological methods. However, the level of accuracy is affected by the selection of structuring elements (strels) which must be optimal and global

Penerapan Algoritma A* Untuk Penentuan Jalur Pendakian Terbaik Pada Game Petualangan 3D

Mendaki gunung adalah hal yang paling menantang. Tetapi, tidak semua orang bisa pergi untuk mendaki gunung. Dikarenakan, kesibukan sehari-hari yang penuh dengan jadwal kerja atau karena takut dengan medan yang sulit ketika mendaki. Dalam penelitian ini dibuatlah game yang berisi tentang game berpetualangan menelusuri alam Puncak Mahameru yang menggambarkan tentang bagaimana cara mencapai puncak dengan rute yang benar dan tantangan apa saja yang ada pada saat menuju Puncak Mahameru. Algoritma yang digunakan adalah Algoritma A* yang diimplementasikan pada rute setiap level dalam menentukan rute mana yang terbaik agar selamat sampai Puncak Mahameru. Game ini terdiri dari 3 level yaitu, level 1 terdiri dari rute Ranu Pani sampai Ranu Kumbolo. Level 2 terdiri dari Oro-oro Ombo sampai Kalimati. Dan level 3 terdiri dari Arcopo sampai Puncak Mahameru. Dengan melalui 3 level ini, pemain dapat mengambil sampah untuk mendapatkan point dan diakhir level akan mendapatkan piala jika point lebih dari 8. Pengguna dapat memainkan game 3 dimensi dan bisa memiliki gambaran seperti apa medan yang akan dilewati atau bagaimana suasana di tempat

Pengenalan Jenis Tanaman Mangga Berdasarkan Bentuk dan Tekstur Daun Menggunakan Kecerdasan Artifisial K-NearestNeighbor (KNN) dan Fusi Informasi

Memilih tanaman mangga yang sesuai dengan yang diinginkan menjadi sebuah tantangan dihadapkan pada tanaman marga Mangifera yang ada saat ini. Kesalahan pemilihan jenis tanaman mangga dapat menyebabkan kekecewaan pada pembeli dan menurunkan kepercayaan kepada penjual tanaman mangga karena dapat dianggap memberikan jenis tanaman yang salah. Permasalahannya adalah jenis tanaman mangga dapat diketahui setelah tanaman tersebut berbuah. Oleh karena itu, dalam upaya mereduksi kesalahan dalam pemilihan sebelum melakukan pembelian tanaman mangga, maka dirancang  dan dibangun sebuah sistem pencitraan digital untuk pengenalan jenis tanaman mangga berdasarkan bentuk dan tekstur daun menggunakan metode Kecerdasan Artifisial K-Nearest Neighbor (KNN) yang digabungkan dengan Fusi Informasi guna memperoleh hasil klasifikasi dengan akurasi yang lebih baik. Data citra daun empat macam daun tanaman mangga yakni jenis Gadung, Lalijiwo, Golek dan Irwin, diproses menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) dan Entropy untuk ekstraksi fitur tekstur, dan metode Rectangularity untuk ekstraksi fitur bentuk. Kedua macam fitur tersebut difusikan menjadi masukan bagi pengklasifikasi KNN. Berdasarkan dari hasil-hasil pengujian, K-NN berhasil mengenali keempat jenis tanaman mangga tersebut dengan akurasi tertinggi sebesar 70% pada nilai K = 5, K = 9, K = 10 dan K = 11. Dari hasil pengujian juga diperoleh hasil bahwa fusi informasi mampu mempercepat sistem mengenali jenis tanaman mangga sebesar 0,11 detik. AbstractChoosing the right desired Mango plant is a challenge faced with various types of the existing Mangifera clan plants. The wrong choice of Mango plant species can end up with buyer disappointment and reduce the trust to the seller because it can be considered as providing the wrong type of plant. This happened because the type of Mango plant can only be identified after it bears fruit. In the effort to reduce such error, a digital imaging system was designed and built for recognizing the  types of Mango plants based on the leaf shape and texture using Artificial Intelligence’s K-Nearest Neighbor (KNN) combined with Information Fusion to accelerate the classification with a consistent classification results. The image data consists of four kinds of Mango plant leaves, namely Gadung, Lalijiwo, Golek and Irwin. The leaf texture feature was extracted using the Local Binary Pattern (LBP) and Entropy methods, while the leaf shape feature was extracted using the Rectangularity method. The two features are fused as the input for the KNN classifier. Based on the test results, KNN was able to identify the four types of the Mango plant with the highest accuracy of 70% at values of K = 5, K = 9, K = 10, and K = 11. Besides that, it is also obtained a result that, the information fusion is able to speed up the recognition the types of Mango by 0.11 seconds

A Study of Learning Environment for Initiating Flutter App Development Using Docker

The Flutter framework with Dart programming allows developers to effortlessly build applications for both web and mobile from a single codebase. It enables efficient conversions to native codes for mobile apps and optimized JavaScript for web browsers. Since utilizing a wide range of widgets in Flutter ensures consistent experiences on various devices for users, it becomes crucial in programming education by providing a unified environment for learning app development while reducing the need for platform-specific knowledge. However, the setup of the Flutter environment is challenging for novice students due to its multiple steps, such as installing dependencies and configuring environments. To support independent learning for these students, it is essential to simplify the setup by providing user-friendly instructions and automated tools. In this paper, we present a Docker-based environment for Flutter app developments across Windows, Linux, and Mac through Visual Studio Code, ensuring a unified learning experience. This paper aims to simplify complex configurations and address the obstacles encountered by students when initiating Flutter projects. For the evaluation, we prepared three simple Flutter projects along with the setup environment in a Docker container. Then, we asked 24 Master's students at Okayama University, Japan, to install the environment and modify the source codes in the projects independently by following the given instructions. The results show that all the students successfully completed the assignments, which confirms the efficiency and validity of our proposal

Pengenalan Chord Otomatis Menggunakan Haar Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan Hopfield

Pengenalan Chord merupakan proses pengenalan chord secara otomatis berdasarkan kumpulan frekuensi nada tertentu yang dikemas dalam suatu file wav. Pengenalan Chord dapat dikategorikan kedalam sub-disiplin ilmu pada sistem cerdas yang merupakan bagian dari masalah pengenalan. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui tingkat akurasi pengenalan chord otomatis melalui metode Haar Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan Hopfield. Pengenalan ini diawali dengan merubah suatu sinyal suara dari domain waktu ke domain frekuensi menggunakan transformasi wavelet Haar setelah sebelumnya melalui pengolahan sinyal digital. Ini merupakan suatu cara dari transformasi wavelet untuk memproses sinyal tanpa ada batasan jumlah kapasitas menggunakan dekomposisi Maximal Overlap Discrete Wavelet (MODWT). Dengan hal ini masalah down sampling bisa teratasi. Pemetaan nada dilatih dengan Jaringan Syaraf Tiruan Hopfield yang menghasilkan karakteristik hasil pelatihan mendekati data asli dengan cara yang sederhana dan akurat sesuai dengan jumlah iterasi. Proses terakhir pada pengenalan chord adalah pencarian jarak terpendek dengan Euclidean Distance sesuai dengan karakteristik 24 jenis chord mayor dan minor Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada 30 buah data uji yang disimpan pada suatu file wav yang berisi satu jenis chord tiap filenya, menghasilkan tingkat akurasi 40% dan tingkat kesalahan 60%