Streamed Sampling on Dynamic data as Support for Classification Model

Data mining process on dynamically changing data have several problems, such as unknown data size and changing of class distribution. Random sampling method commonly applied for extracting general synopsis from very large database. In this research, Vitter’s reservoir algorithm is used to retrieve k records of data from the database and put into the sample. Sample is used as input for classification task in data mining. Sample type is backing sample and it saved as table contains value of id, priority and timestamp. Priority indicates the probability of how long data retained in the sample. Kullback-Leibler divergence applied to measure the similarity between database and sample distribution. Result of this research is showed that continuously taken samples randomly is possible when transaction occurs. Kullback-Leibler divergence with interval from 0 to 0.0001, is a very good measure to maintain similar class distribution between database and sample. Sample results are always up to date on new transactions with similar class distribution. Classifier built from balance class distribution showed to have better performance than from imbalance one

APLIKASI CHATBOT UNTUK FAQ AKADEMIK DI IBI-K57 DENGAN LSTM DAN PENYEMATAN KATA

Dalam kegiatan perkuliahan khususnya untuk mendapatkan informasi akademik, teknologi komputer saat ini sudah bisa memfasilitasi hal ini untuk dilakukan secara online. Tetapi jika ada pertanyaan dari mahasiswa maka peran karyawan masih diperlukan sebagai dukungan kustomer. Jika dilihat dari kemajuan dalam teknologi kecerdasan buatan khususnya pembelajaran mesin sangat dimungkinkan untuk membuat aplikasi cerdas yang dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan secara otomatis tanpa bantuan manusia. Penelitian ini bertujuan membuat, melatih dan mengimplementasikan aplikasi FAQ chatterbot cerdas yang bisa memahami maksud dari kalimat kemudian menjawabnya. Algoritma yang digunakan adalah jaringan syaraf tiruan Long Short Term Memory (LSTM) dengan bantuan penyisipan kata menggunakan vektor kata yang sudah terlatih dalam model Continuous Bag Of Word (CBOW). Model JST dilatih dengan jumlah epochs 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 dan 100. Model dikompilasi dengan tiga jenis pengoptimal Adaptive Moment (adam), Root Mean Square Propagation (RMSprop) dan Stochastic Gradient Descent (SGD). Fungsi kerugian menggunakan categorical crossentropy dan metrik validasi akurasi. Nilai akurasi tertinggi berdasarkan pengoptimalnya adalah 99.20% untuk adam dan RMSprop sedangkan dengan pengoptimal SGD hanya sampai 12.90%. Ini membuktikan untuk model ini pengoptimal adam dan RMSprop lebih baik digunakan daripada dengan pengoptimal SGD. Implementasi dibangun dalam arsitektur client-server. Di sisi client dibangun aplikasi telepon gengam berbasis Android dengan bahasa pemrograman kotlin. Aplikasi ini digunakan pengguna akhir untuk bertanya mengenai masalah akademik. Di sisi server dibangun aplikasi dengan kerangka web Flask sebagai aplikasi python yang menjalankan input-proses-ouput menggunakan model JST. Aplikasi ini juga berfungsi memilih pasangan jawaban yang tepat dan kemudian mengirimkannya ke aplikasi pengguna akhir

Bimbingan Teknis Menjaga Keamanan Data di Era Digital pada Siswa SMA “ Waspada Ancaman Phising"

Kegiatan pengenalan phishing untuk siswa SMK menjadi penting. Tujuannya adalah untuk meningkatkan pemahaman siswa tentang cara kerja phishing, mengajari mereka cara mengidentifikasi tanda-tanda serangan, dan memberikan keterampilan keamanan siber yang praktis. Hasilnya adalah siswa yang lebih sadar akan risiko siber, mampu melindungi diri mereka sendiri dari serangan phishing, dan siap menghadapi tantangan keamanan data di dunia digital yang kompleks. Dengan demikian, kegiatan ini berperan penting dalam mengedukasi generasi muda tentang pentingnya keamanan siber dan mempersiapkan mereka menjadi pengguna yang cerdas dan aman di dunia onlin