REDUKSI FITUR UNTUK KATEGORISASI TEXT DENGAN KLASIFIKASI MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK

Data memiliki ruang fitur yang sangat tinggi dimens i. Dalam kategorisasi teks menggunakan jaringan syaraf tiruan sebagai klasifier teks, data dilatih menggunakan ruang fitur. Untuk itu diusulkan teknik pengurangan dimensi untuk mengurangi ruang fitur. U ntuk menguji keefektifan dari model yang diusulkan, percobaan dilakukan menggunakan dataset dari Router s-21578 untuk uji kategorisasi teks. Pada paper ini diusulkan dengan membandingkan hasil kategorisasi t eks dengan cara mereduksi fitur dengan TF/DF Thresholding dan TF/DF Thresholding ditambah dengan PCA. Hasil yang didapatkan menunjukkan dengan reduksi fitur menggunakan TF/DF thresholding mampu mereduksi kata hingga 45,37 % dan TF/DF Thresholding ditambah dengan PCA mampu mereduksi d okumen asli menjadi 98,5%. Pada saat klasifikasi akurasi yang didapat setelah reduksi dimensi dengan TF/DF Thresholding mempunyai nilai akurasi yang le bih baik dibandingkan dengan hasil akurasi setelah redu ksi dimensi dengan PCA. Keyword : reduksi dimensi, kategorisasi text, neural networ k

SISTEM PEMETAAN LOKASI LAHAN YANG KAITANNYA DENGAN PERUBAHAN IKLIM GLOBAL DI WILAYAH JAWA TIMUR BERBASIS WEB

Perubahan Iklim Global merupakan fenomena alam tentang perubahan iklim yang sifatnya tidak teratur yang ditandai dengan meningkatnya suhu permukaan samudra Pasifik garis equator. Meningkatnya suhu permukaan laut ini mengakibatkan kekeringan di beberapa wilayah Indonesia bagian Timur termasuk beberapa wilayah Jawa Timur. Selama periode El-Nino, musim hujan yang terjadi dibawah normal dan musim kemaraun lebih panjang daripada keadaan normal. Kondisi yang demikian berakibat buruk terhadap produksi pertanian, perkebunan, perikanan dan peternakan serta sektor lainnya. Kekeringan ini perlu diantisipasi agar dampaknya terhadap kerawanan pangan dapat ditekan sekecil mungkin yaitu dengan membuat suatu sistem pemetaan lahan kekeringan. Jadi pada tugas akhir ini permasalahan yang muncul adalah 1) Perubahan iklim global akan berpengaruh terhadap perilaku unsur-unsur iklim seperti curah hujan, suhu, radiasi, dan evapotranspirasi. 2) Cakupan lokasi pengkajian adalah lahan kering di Provinsi Jawa Timur, dan 3) Pengelolaan penanaman merupakan salah satu kunci keberhasilan usahatani tanaman pangan di lahan kering. Sistem Pemetaan Lahan yang dimaksud disini adalah membuat suatu informasi kepada para pengguna Petani, Pengusaha dan Pengambil Kebijakan dengan menerapkan sistem informasi pemetaan lahan secara on-line, dengan informasi tentang perubahan iklim, informasi kekeringan dan informasi penanaman pertanian. Tugas akhir ini bertujuan untuk : menganalisis kerawanan wilayah lahan kering terhadap kekeringan, dan menyusun zona wilayah sesuai dengan tingkat kekeringannya, menentukan pengelolaan pola tanam di lahan kering dengan memperhatikan kondisi curah hujan, lengas tanah dan tanaman. Sedangkan luaran yang diharapkan pada penelitian ini adalah : Berupa Perangkat Lunak Sistem Informasi Pemetaan on line untuk menentukan : Informasi Peruban Iklim, Informasi Tingkat kekeringan daerah, khususnya Jawa Timur serta Informasi Perubahan Pola Tanam

METODE FORWARD CHAINING UNTUK DIAGNOSA GANGGUAN ANXIETAS BERBASIS MOBILE

Untuk mengetahui kepribadian individu mereka harus mencari informasi melalui buku tentang kepribadian dan buku-buku tentang psikologi, atau datang ke psikiater untuk melakukan tes kepribadian khususnya gangguan anxietas (kecemasan). Gangguan Anxietas merupakan salah satu cabang dari ilmu kejiwaan yang termasuk dalam psikologi abnormal. Namun, sebagian orang menganggap hal ini tidak begitu penting. Apabila dibiarkan akan berdampak negatif karena kepribadian ini dapat mengganggu kemampuan dalam pengembangan diri. Berdasarkan permasalahan ini, maka penulis membangun sebuah aplikasi yang dapat mediagnosa gangguan anxietas dengan sistem operasi android. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode forward chaining dan didukung dengan perhitungan analisis probabilitas klasik. Setelah dilakukan analisa dan pengujian, sistem ini dapat memberikan pengetahuan serta kemudahan bagi masyarakat untuk mengetahui tentang gangguan anxietas.  Berdasarkan kuesioner yang dibagikan kepada 30 orang, dengan menggunakan uji validitas Tabel R dan metode korelasi pearson, didapat prosentase kevalidan sebesar 90% sesuai kebutuhan user

WEBSITE PROFIL SEBAGAI SARANA PENGENALAN SEKOLAH DENGAN PEMROGAMAN PHP DAN MySQL (STUDI KASUS : SD NEGERI BANDUNGSARI LAMONGAN)

Abstrak. Seiring dengan perkembangan teknologi dan informasi di era globlalisasi, website merupakan media informasi yang dapat memberikan kemudahan dalam menyampaikan informasi secara cepat, efektif dan efisien yang dapat diakses dimana, kapan dan oleh siapa saja. Sekolah Dasar Negeri (SDN) Bandungsari Kecamatan Sukodadi Kabupaten Lamongan adalah salah satu instansi pemerintah dan merupakan Sekolah Berstandar Nasional ( SSN ) yang dianjurkan oleh pemerintah untuk memiliki fasilitas website, sedangkan di SDN  ini belum memiliki fasilitas website profil sendiri sebagai media yang dapat memberikan informasi kepada masyarakat maupun warga sekolah. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun website profil SDN Bandungsari Lamongan. Pembuatan Website Profil SDN Bandungsari Lamongan dapat memberikan manfaat bagi warga sekolah maupun masyarakat luas yang ingin mendapatkan informasi-informasi yang berhubungan dengan SDN tersebut..  Metode yang digunakan adalah kepustakaan, observasi, wawancara, analisis, perancangan, ujicoba dan implementasi. Hasil pembuatan website untuk menyampaikan profil Sekolah. Dengan adanya Website  Sekolah  mampu memberikan informasi dengan cepat karena dapat diakses dimana saja.   Kata Kunci: Website, Profil, Sekola

Kinerja Metode CNN untuk Klasifikasi Pneumonia dengan Variasi Ukuran Citra Input

Saat ini banyak dikembangkan proses pendeteksian pneumonia berdasarkan citra paru-paru dari hasil foto rontgen (x-ray), sebagaimana juga dilakukan pada penelitian ini. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur yang berbeda dengan sejumlah penelitian sebelumnya. Selain itu, penelitian ini juga memodifikasi model CNN dimana metode Extreme Learning Machine (ELM) digunakan pada bagian klasifikasi, yang kemudian disebut CNN-ELM. Dataset untuk uji coba menggunakan kumpulan citra paru-paru hasil foto rontgen pada Kaggle yang terdiri atas 1.583 citra normal dan 4.237 citra pneumonia. Citra asal pada dataset kaggle ini bervariasi, tetapi hampir semua diatas ukuran 1000x1000 piksel. Ukuran citra yang besar ini dapat membuat pemrosesan klasifikasi kurang efektif, sehingga mesin CNN biasanya memodifikasi ukuran citra menjadi lebih kecil. Pada penelitian ini, pengujian dilakukan dengan variasi ukuran citra input, untuk mengetahui pengaruhnya terhadap kinerja mesin pengklasifikasi. Hasil uji coba menunjukkan bahwa ukuran citra input berpengaruh besar terhadap kinerja klasifikasi pneumonia, baik klasifikasi yang menggunakan metode CNN maupun CNN-ELM. Pada ukuran citra input 200x200, metode CNN dan CNN-ELM menunjukkan kinerja paling tinggi. Jika kinerja kedua metode itu dibandingkan, maka Metode CNN-ELM menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada CNN pada semua skenario uji coba. Pada kondisi kinerja paling tinggi, selisih akurasi antara metode CNN-ELM dan CNN mencapai 8,81% dan selisih F1 Score mencapai 0,0729. Hasil penelitian ini memberikan informasi penting bahwa ukuran citra input memiliki pengaruh besar terhadap kinerja klasifikasi pneumonia, baik klasifikasi menggunakan metode CNN maupun CNN-ELM. Selain itu, pada semua ukuran citra input yang digunakan untuk proses klasifikasi, metode CNN-ELM menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada metode CNN. AbstractThis research developed a pneumonia detection machine based on the lungs' images from X-rays (x-rays). The method used is the Convolutional Neural Network (CNN) with a different architecture from some previous research. Also, the CNN model is modified, where the classification process uses the Extreme Learning Machine (ELM), which is then called the CNN-ELM method. The empirical experiments dataset used a collection of lung x-ray images on Kaggle consisting of 1,583 normal images and 4,237 pneumonia images. The original image's size on the Kaggle dataset varies, but almost all of the images are more than 1000x1000 pixels. For classification processing to be more effective, CNN machines usually use reduced-size images. In this research, experiments were carried out with various input image sizes to determine the effect on the classifier's performance. The experimental results show that the input images' size has a significant effect on the classification performance of pneumonia, both the CNN and CNN-ELM classification methods. At the 200x200 input image size, the CNN and CNN-ELM methods showed the highest performance. If the two methods' performance is compared, then the CNN-ELM Method shows better performance than CNN in all test scenarios. The difference in accuracy between the CNN-ELM and CNN methods reaches 8.81% at the highest performance conditions, and the difference in F1-Score reaches 0.0729. This research provides important information that the size of the input image has a major influence on the classification performance of pneumonia, both classification using the CNN and CNN-ELM methods. Also, on all input image sizes used for the classification process, the CNN-ELM method shows better performance than the CNN method

PROMOTER ACCOUNT DETECTION IN TWITTER

Twitter is an online social network and micro-blog that becomes an alternative media for sharing and getting information. In the political area, Twitter provides various features as a media to promote campaign and get a good imaging for political party or contestant. In order to get a good opinion from other users, the contestant can manipulate their success with a massive promotion. This promotion activity could lead to public opinion that is not consistent with the facts. So that, we need to determine whether this is promoter account or not. In this paper, we propose a new framework for promoter account detection. This framework based on twitter content to detect promoter account according to their existence in topic of promotion. This framework employs k-means approach in order to cluster topic of promotion based on twitter’s content. From each cluster, we evaluate the existence of promoter account. With very simple approach, the results obtained on experiment show that this framework is effective for promoter account detection

Pembuatan Game Edukasi ”Garbage Sorter” Berbasis Android Untuk Mengenal Jenis-Jenis Sampah Menggunakan Unity

Sampah merupakan material atau barang hasil sisa dari kegiatan masyarakat yang tidak digunakan, tidak diinginkan dan yang dibuang. Sebelum dibuang ke pembuangan akhir sampah-sampah tersebut akan dipilah sesuai dengan jenisnya seperti sampah organik, anorganik, kertas, dan lain sebagainya. Akan tetapi, masih banyak masyarakat khususnya anak-anak yang masih membuang sampah sembarangan dan tidak sesuai dengan jenisnya. Dari permasalahan ini, peneliti membuat suatu aplikasi game yang mana dapat dimainkan sekaligus mengedukasi pemain dalam pengenalan jenis sampah dan cara membuang sampah sesuai dengan jenisnya. Game edukasi “Garbage Sorter” ini dibuat dengan maksud memberikan edukasi kepada pemain mengenai pentingnya mengenal jenis-jenis sampah dan membuangnya sesuai dengan jenisnya. Game “Garbage Sorter” ini didesain dengan gameplay yang cukup sederhana sehingga pemain dapat memainkan dengan mudah. Hasil dari penelitian ini akan berupa dalam sebuah aplikasi game smartphone android yang dapat memberikan edukasi kepada pemain mengenai pentingnya mengenal jenis-jenis sampah dan membuangnya sesuai dengan jenisnya

Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type-2 Fuzzy Sugeno Pada Kendali pH Air

Kemampuan sistem fuzzy dalam menangani hal-hal yang bersifat ambiguitas tinggi, seperti perubahan ekstrem pada pH air sangat diperlukan di era modern saat ini. Sebab, tingginya ambiguitas dapat mengakibatkan alat pengendali pH tidak berfungsi dengan baik, sehingga akan berakibat fatal khususnya pada sektor pertanian. Tipe algoritma fuzzy sangat menentukan keberhasilan dalam penanganan ambiguitas. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis mengusulkan metode IT2FL Sugeno Orde-Nol untuk digunakan sebagai pembelajaran dalam sistem pengendalian pH air yang merupakan inovasi baru yang layak untuk diperdalam lagi kedepannya. Fuzzy logic type-2 mempunyai 4 tahapan dalam penyelesaiannya yaitu meliputi: fuzzifikasi, inferensi, reduksi tipe, dan defuzzifikasi. Fuzzy memiliki beberapa komponen penting didalamnya yang meliputi: variabel, himpunan, domain, fungsi keanggotaan, representasi kurva, dan operator. Adapun tujuan dari penelitian ini ialah untuk memberikan gambaran sederhana dalam menerapkan algoritma IT2FL Sugeno sebagai sarana pengembangan IPTEK dalam ranah teknologi pertanian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa SPK 0 untuk aksi pH up on: 25 detik, SPK 1 untuk aksi pH up on: 10 detik, SPK 2 untuk aksi all pH off: 0 detik, SPK 3 untuk aksi pH down on: 10 detik, dan SPK 4 untuk aksi pH down on: 25 detik. Pengkategorian pH dibagi menjadi 5 macam yaitu: Asam Kuat (0-3), Asam Lemah (4-6), Netral (7), Basa Lemah (8-10), dan Basa Kuat (11-14). Berdasarkan hasil pengujian, sistem memenuhi syarat dan dinyatakan valid dengan standarisasi perhitungan pada sensor : akurasi rata-rata sebesar 91.8%; galat selisih rata-rata sebesar 0.6; dan juga galat sistematis rata-rata sebesar 8.2%

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU PADA JAS LEARNING CENTER SURABAYA PT.JASA ANGKASA SEMESTA

Abstrak. Penerimaan peserta didik baru menjadi salah satu upaya yang dilakukan instansi dalam menentukan calon peserta didik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Penelitian ini dilakukan di JAS Learning Center Surabaya PT. Jasa Angkasa Semesta yang masih melakukan proses penerimaan peserta didik secara manual. Peneliti memutuskan untuk membuat Aplikasi Penerimaan Peserta Didik Baru Pada JAS Learning Center Surabaya yang dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Aplikasi ini akan membantu calon peserta didik dalam melewati tahap pendaftaran seperti pemilihan program pelatihan, proses pemasukkan data diri calon peserta didik, pengunggahan berkas penunjang, pembayaran program pelatihan hingga pengelolaan data oleh administrator. Tujuan dari penelitian ini yaitu membantu proses pendaftaran peserta didik menjadi lebih efisien dan efektif serta membantu pihak JAS Learning Center Surabaya dalam mengelola data peserta didik