APLIKASI INFORMATION RETRIEVAL UNTUK PEMBENTUKAN TESAURUS BERBAHASA INDONESIA SECARA OTOMATIS

In Information Retrieval, a thesaurus which could provide a term list with its similar terms can be used to search a document within a collection of documents. With the growth of information, a thesaurus is expected to help more in finding information so that more relevant document could be retrieved The purpose of this research is to find a method to form an automatic thesaurus generation. This process requires a term dictionary in specific field and a group of documents to perform calculation defining the relationship within its existing terms. The generation of the thesaurus is done by calculating the paired-occurrence value within the terms which is found in a collection of documents. Theexperiment is done by using some respondents to define the terms that are relevant with a specific term. The result showed that the system could provide accuracy in generating the thesaurus with the average recall value of 59.62 % and the average precision of66. 78 %. Keywords: Information Retrieval, automatic thesaurus generation, similarity, recal/, Indonesian thesauru

Analisis Kinerja Solver Persamaan Diferensial Biasa Pada Matlab Untuk Persoalan Nilai Awal Nonstiff Dan Stiff

Makalah ini membahas analisis kinerja dari solver persamaan diferensial biasa pada perangkat lunak MATLAB. Persoalan persamaan diferensial biasa yang akan diselesaikan oleh solver MATLAB dan selanjutnya dianalisis kinerjanya tersebut akan meliputi persoalan nilai awal (Initial Value Problem) dengan karakteristik nonstiff dan stiff.Penyelesaian persoalan nilai awal nonstiff yang akan dianalisis kinerjanya akan menggunakan metode Runge-Kutta eksplisit, yang diimplementasikan dengan fungsi ode23 dan ode45. Sedangkan untuk persoalan nilai awal stiif akan menggunakan metode implisit yang disebut Numerical Differentiation Formulas (NDF) dan metode one-step implisit Modified Rosenbrock. Kedua metode untuk persoalan stiff tersebut diimplementasikan dalam fungsi ode15s dan ode23s. Analisis kinerja pada solver PDB MATLAB untuk persoalan nilai awal yang dilakukan terhadap setiap fungsi tersebut akan meliputi kinerja terhadap tolerasi galat (error) dan biaya komputasi yang dibutuhkan yang dinyatakan dengan komponen succesful step, failed attempts dan function evaluation

Implementasi Delay Differential Equation Pada Solver Ordinary Differential Equation Matlab

Ordinary Differential Equation (ODE) dan Delay Differential Equation (DDE) banyak digunakan untuk menerangkan kejadian-kejadian pada dunia nyata. ODE melibatkan derivatif yang dipengaruhi oleh penyelesaian waktu sekarang dari variabel-variabel yang tidak bergantung pada waktu. Sementara, DDE memiliki tambahan derivatif yang juga dipengaruhi oleh penyelesaian pada waktu sebelumnya.Penyelesaian persoalan DDE dengan nilai tunda konstan difokuskan pada metode eksplisit Runge Kutta triple BS(2,3) yang digunakan juga oleh solver Matlab nonstiff pada ode23.Untuk mengimplementasikan permasalahan DDE dengan waktu tunda konstan dengan menggunakan metode Runge-Kutta eksplisit dibutuhkan tiga rumusan yaitu rumusan untuk menghitung nilai pada setiap tahapan integrasi, rumusan untuk menghitung besarnya step size serta rumusan untuk menghitung continuous extension. Pada penelitian ini, diaplikasikan metode Runge Kutta eksplisit dengan rumusan embedded dari Bogacki-Shampine yang mempunyai order 3 serta rumusan continuous extension dengan interpolasi Hermite kubik

MODEL PREDIKSI KEBANGKRUTAN BERBASIS NEURAL NETWORK DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

Kebangkrutan suatu perusahaan dan bank dapat mempengaruhi sistem perekonomian. Karena itulah, pihak-pihak seperti: kreditor, auditor, pemegang saham dan pihak manajemen perusahaan itu sendiri memiliki kepentingan untuk mengetahui kondisi suatu perusahaan yang berhubungan dengan kebangkrutan. Dalam penelitian ini dikembangkan beberapa model klasifikasi untuk memprediksi kebangkrutan suatu perusahaan. Model dikembangkan berdasarkan metode yang berbasis ANN (Voted Perceptron, Stochastic Gradient Descent dan Multilayer Perceptron) dengan metode PSO. Metode-metode yang berbasis ANN bertugas sebagai klasifier dan PSO bertugas sebagai pemilih fitur dan penentu parameter-parameter (learning rate dan epoch) optimal model. Dari hasil ujicoba dapat disimpulkan bahwa model yang menggabungkan ANN dengan PSO terbukti memiliki performa yang cukup baik, yaitu sekitar 72-75%. Performa terbaik dicapai oleh model Stochastic Gradient Descent+PSO, yaitu sebesar 75% dengan jumlah fitur sebanyak 7 fitur. Dengan adanya model prediksi dengan performa yang baik, diharapkan pihak memiliki gambaran yang lebih baik tentang perusahaan yang sedang ditangani. Gambaran tersebut akan membantu pihak-pihak yang berkepentingan dalam mengambil keputusan

APLIKASI PENGAMBILAN INFORMASI SITUS BERITA SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN REGULAR EXPRESSION DENGAN PLATFORM MICROSOFT .NET

Mosts news website nowadays are rich-content websites where they do not only provide news but also advertisements. Many of the advertisement banners in a news website are large sized files. Therefore, it would take more time to download a news webpages. The purpose of this research is to help user with limited internet bandwidth to abtain news-only content from a news websites omitting its advertisements. Many news websites have common structures in indexing and directories. Regular expression can be used to adopt the structure of a news websiles. By using windows services, the application will run in background to download news-only content. The results of this experiments showed that this application can download the contents of a news websites in background and users can read them offline. File size to be downloaded can also be reduced significantly. Keywords: Regular expression, Windows Service, Background process, News Conten

Optimasi Kinerja Algoritma Klasterisasi K-Means Untuk Kuantisasi Warna Citra

Kuantisasi warna citra merupakan operasi penting pada banyak aplikasi grafik dan pengolahan citra. Metode kuantisasi warna banyak dilakukan dengan menggunakan algoritma klasterisasi data. Kepopuleran k-means sebagai algoritma klasterisasi data yang telah umum, ternyata belum mendapat cukup perhatian pada literatur kuantisasi warna. Hal ini disebabkan karena mahalnya biaya komputasi dan sensitivitasnya terhadap pengaruh pemilihan pusat klaster. Penelitian ini memberikan metode percepatan algoritma k-means untuk kuantisasi warna. Metode yang diajukan melibatkan beberapa modifikasi pada k-means konvensional, seperti pengurangan data, pembobotan data, dan penggunaan prinsip pertidaksamaan segitiga untuk mempercepat pencarian ketetanggaan terdekat. Ujicoba dilakukan dengan beragam citra dan menunjukkan bahwa modifikasi yang telah dilakukan mampu memperlihatkan bahwa k-means juga sangat kompetitif sebagai algoritma kuantisasi warna citra, baik dalam segi efektivitas maupun efisiensinya

Perancangan Dan Pembuatan Case Tool Software Testing Menggunakan Metode Static Data Flow Analysis (Studi Kasus Pogram Berbasis C++)

Penentuan kualitas atau mutu suatu perangkat lunak mutlak diperlukan. Kualitas suatu perangkat lunak dapat dinyatakan baik bila telah sesuai dengan requirement pengguna tanpa mengabaikan segi strukturalnya. Dengan tidak mengabaikan fungsional program, uji coba struktural juga harus dilakukan karena uji coba fungsional tak mampu menangani hal-hal yang berhubungan dengan struktural program.. Uji coba fungsional tidak dapat menentukan apakah suatu bagian program telah dieksekusi atau tidak. Dengan demikian, program yang tidak dieksekusi selama pengujian akan tersembunyi dalam package program dan bila didalamnya terdapat kesalahan maka kesalahan tersebut akan tersembunyi dalam jangka waktu tertentu. Data flow analysis adalah suatu metode yang digunakan untuk mengumpulkan informasi dalam program tanpa mengeksekusi program yang diuji coba. Metode ini merupakan bagian dari metode pengujian secara structural yang sangat efektif untuk menemukan kesalahan yang berupa data flow anomaly dengan cara memeriksa kode program. Dengan metode ini, seluruh pernyataan program yang diuji coba akan dianalisa. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan. Yang dilakukan pertama kali adalah melakukan parsing terhadap file input untuk dijadikan file teks dengan format tertentu yang sudah terpisah menjadi token yang dapat berdiri sendiri. Selanjutnya akan diambil daftar nama fungsi dalam program untuk dijadikan input fungsi. Selanjutnya isi fungsi input akan direpresentasikan menjadi sebuah graph. Dari graph inilah dapat dicari keberadaan data flow anomaly dalam fungsi dan dibuat visualisasi aliran program dalam suatu control flow graph. Tahap terakhir yang dilakukan adalah uji coba dan evaluasi. Dari uji coba dan evaluasi yang dilakukan pada berbagai macam jenis fungsi, baik fungsi sederhana yang hanya melibatkan pernyataan-pernyataan sekuensial, fungsi yang melibatkan percabangan, Perulangan maupun fungsi yang melibatkan pemanggilan terhadap fungsi lain didapatkan data flow anomaly maupun control flow graph dengan benar

Pengkategorian Isi Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Symbolic Rule Induction Berbasis Decision Tree

Pengkategorian teks sangat penting demi manajemen dan temu kembali pengetahuan yang ada pada teks tersebut. Pengkategorian teks yang dilakukan secara manual akan menghabiskan banyak waktu dan biaya. Karena itu diperlukan suatu sistem yang mampu mengkategorikan teks secara otomatis. Penelitian ini berusaha untuk mengkategorikan teks dengan menggunakan algoritma symbolic rule induction berbasis decision tree. Pengkategorian dilakukan untuk berita berbahasa Indonesia. Dari teks berita tersebut, dipilih fitur-fitur yang relevan untuk masing-masing kategori berdasarkan kriteria Information Gain. Dengan menggunakan fitur-fitur tersebut, dibangun decision tree melalui proses induksi. Untuk meningkatkan akurasi decision tree dilakukan proses pruning. Proses selanjutnya adalah menghasilkan aturan-aturan yang ekivalen secara logis dengan decision tree tersebut dengan memanfaatkan sibling criterion. Algoritma ini diuji coba dengan menggunakan data berita dari situs Detik. Uji coba dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari jumlah fitur, jumlah data, dan nilai maksimum suatu fitur terhadap nilai F1 dan waktu komputasi. Hasil uji coba menunjukkan bahwa jumlah fitur dan jumlah data pelatihan yang bertambah cenderung akan meningkatkan nilai F1

Perancangan Fungsi Rangkaian Logika Melalui Finite State Machine Dengan Mekanisme Belajar Dari Contoh

Perancangan rangkaian logika secara umum dapat dilakukan dengan metode sebagai berikut : mendefinisikan permasalahan, membentuk diagram keadaan atau tabel keadaan, membentuk tabel kebenaran, membentuk fungsi logika dan menuangkannya dalam rangkaian logika. Penerapan metode tersebut membutuhkan ketelitian dan waktu yang sebanding dengan kompleksitas rangkaian yang dirancang. Karena itu, perlu dibuat sebuah perangkat lunak untuk membantu proses perancangan rangkaian logika, agar proses perancangan dapat dilakukan dengan mudah, cepat, dan dengan ketelitian yang tinggi. Untuk merancang rangkaian logika,dalam penelitian ini diterapkan mekanisme belajar dari contoh, yang memanfaatkan teori-teori otomata dan switching. Penelitian ini mencoba membangun model untuk rangkaian logika yang diinginkan berdasarkan atas contoh input/output dari rangkaian logika yang diinginkan, dengan langkah-langkah : membangun model dari contoh yang diberikan, melakukan modifikasi model (jika diperlukan) berdasarkan atas contoh tambahan yang diberikan, memilih salah satu model sebagai solusi akhir jika diperoleh lebih dari satu model, dan menerjemahkan model ke dalam rangkaian logika. Penelitian ini menghasilkan model untuk rangkaian logika dalam bentuk finite state machine, yang kemudian diterjemahkan menjadi fungsi logika dalam bentuk sum of product. Dari hasil uji coba yang telah dilakukan, untuk setiap contoh yang diberikan, perangkat lunak yang dikembangkan terbukti mampu membentuk minimal sebuah model dan menerjemahkannya menjadi fungsi logika. Namun demikian, tingkat kesesuaian antara model yang dihasilkan dengan yang diharapkan masih tergantung pada kelengkapan contoh yang diberikan. Selain itu, perangkat lunak ini juga mampu membedakan jenis rangkaian logika yang dihasilkan, mampu melakukan modifikasi pada model yang dihasilkan serta mampu menangani contoh-contoh yang inkonsisten

Implementasi Sistem Klasifikasi Fuzzy Berbasis Optimasi Koloni Semut Untuk Diagnosa Penyakit Diabetes

Diabetes merupakan penyakit metabolis yang ditandai dengan tingginya tingkat glukosa dalam darah. Banyak pasien yang tidak menyadari adanya gejala diabetes dalam dirinya. Oleh karena itu diperlukan sistem pakar yang bisa memberikan peringatan apakah seseorang menderita diabetes atau tidak. Dalam makalah ini diimplementasikan sistem klasifikasi fuzzy berbasis optimasi koloni semut untuk diagnosa penyakit diabetes. Sistem pakar ini menggunakan mesin inferensi fuzzy untuk melakukan prediksi penyakit diabetes. Aturan-aturan fuzzy yang digunakan untuk membentuk mesin inferensi fuzzy didapatkan dengan menerapkan optimasi koloni semut yang bertugas mempelajari data latih. Uji coba sistem dilakukan dengan menggunakan data set Pima Indian Diabetes. Performa terbaik yang dihasilkan oleh model adalah akurasi sebesar 78,55%, precision sebesar 79,61%, recall sebesar 78,56%, dan F-measure sebesar 79,02%