Implementasi Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) Untuk Mendeteksi Ujaran Kebencian (Hate Speech) Pada Kasus Pilpres 2019

Researches involving Artificial Neural Network (ANN) or its derivative have been published all around the world, spesifically to solve data mining problem, classification, clusterinf, or detection problems. Recurrent Neural Network is a class of ANN with Long Short Term Memory (LSTM) as its one of the architecture that commonly used in deep learning problems. On this paper, we use LSTM to detect hate speech on social media related with Indonesia President Election on 2019. There are several steps on this research, we start with literature study, data collection, data preprocessing, training step, and testing step.  The dataset consist of 950 sentences, while the testing data consist of 190 comments on Facebook. The best model performance was reached with recall value 0.7021, which menas that from the whole relevant instances on the testing data, 70.21% were categorized as relevant, on this case as hate speech (HS). The other performance parameter value as in accuracy and precision still quite low due to the testing data that comes directly from social media which highly possible consist of inconsistent choises of words, informal words, or contains grammatically error sentences

Pengembangan Sistem Penghubung Layanan (SPL) Berbasis Service Oriented Architecture (SOA) dengan Metode Rapid Application Development (RAD)

Kementerian Perdagangan merupakan salah satu Instansi Pusat pada pemerintahan memiliki banyak sistem informasi pelayanan namun sistem-sistem tersebut masih terpisah-pisah sehingga menyulitkan berbagi pakai data dan informasi. Tidak terintegrasinya sistem informasi pelayanan sangat menyulitkan bagi masyarakat ketika mengakses layanan publik dikarenakan untuk mengakses satu layanan publik, masyarakat harus berpindah ke beberapa sistem informasi pelayanan atau bahkan harus mengunggah dokumen-dokumen yang sama ke beberapa sistem informasi pelayanan. Untuk mengatasi hal tersebut pada penelitian ini dilakukan pengembangan Sistem Penghubung Layanan (SPL) menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) berbasis Service Oriented Architecture (SOA) untuk menghubungkan layanan dari berbagai sistem informasi pelayanan. Hasil penelitian ini adalah menghasilkan SPL yang menjadi solusi manajemen pertukaran data dan informasi antar sistem informasi pelayanan yang dapat mensimplifikasi bisnis proses layanan publik kepada masyarakat.Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) sebagaimana diamanatkan Peraturan Presiden Nomor 95 Tahun 2018 tentang SPBE merupakan penyelenggaraan pemerintahan yang memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi untuk memberikan layanan kepada Pengguna SPBE. Instansi Pemerintah perlu membangun Sistem Penghubung Layanan (SPL) untuk menghubungkan berbagai layanan yang ada di sektor pemerintahan agar dapat berbagi pakai data dan informasi. Kementerian Perdagangan memiliki beberapa sistem namun sistem-sistem tersebut terpisah-pisah sehigga menyulitkan berbagi pakai data dan informasi, maka untuk mengatasi hal tersebut pada penelitian ini dilakukan pengembangan SPL menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) berbasis Service Oriented Architecture (SOA) untuk menghubungkan berbagai layanan dan sebagai pengatur lalu lintas berbagi pakai data dan informasi antar sistem. Pada penelitian ini berhasil dikembangkan SPL menjadi solusi manajemen pertukaran data dan informasi bagi institusi atau organisasi, dikembangkan mengacu pada bisnis proses layanan, kebutuhan pengelola sistem, sistem analis dan pengembang sistem informasi yang terintegrasi. Pengujian SPL dengan metode blackbox testing diperoleh hasil bahwa seluruh rancangan fitur dapat berjalan normal, hal ini juga dibuktikan dengan aliran data dan informasi dapat mengalir dengan baik

PENINGKATAN KAPASITAS SISWA DAN ORANGTUA DI RW.22 PERUMMETLAND CILEUNGSI SEKTOR VII: MATEMATIKA DAN PELATIHAN GOOGLE MEET

Pengabdian masyarakat dilakukan di RW 22 Perum Metland Cileungsi Sektor VII untuk meningkatkan pemahaman matematika siswa dan kemampuan penggunaan Google Meet pada ibu-ibu. Kegiatan ini diilustrasikan oleh rendahnya pemahaman konsep matematika dan kurangnya penguasaan teknologi oleh ibu-ibu. Dalam empat bulan, kegiatan melibatkan30 siswa dan 20 ibu-ibu, menggunakan metode pengajaran matematika kontekstual dan media visual, serta pelatihan penggunaan Google Meet dengan pendekatan hands-on. Evaluasi melibatkan kuesioner, wawancara, dan tes hasil belajar. Hasil menunjukkan peningkatan pemahaman matematika, kecakapan penggunaan Google Meet, serta penerapan teknologi dalam pembelajaran matematika. Pelatihan dan modul pembelajaran matematika telah berhasilmeningkatkan daya saing siswa dan ibu-ibu. Pengabdian ini membuktikan pentingnya penerapan iptek dalam pendidikan dan memberikan rekomendasi kebijakan untuk pengembangan sumber belajar masyarakat. Dengan ini, kemampuan masyarakat dalam menghadapi era digital dapat ditingkatkan

Klasifikasi Wisconsin Diagnostic Breast Cancer Data dengan Menggunakan Sequential Feature Selection dan Possibilistic C-Means

Pada masalah klasifikasi yang melibatkan data berdimensi tinggi, metode pengurangan dimensi data menjadi salah satu hal penting. Hal ini diakibatkan adanya masalah curse of dimensionality yang mengimplikasikan bahwa dimensi data secara signifikan berpengaruh terhadap kompleksitas waktu maupun ruang dari tahapan pemrosesan data. Salah satu metode pengurangan dimensi adalah metode seleksi fitur (feature selection). Secara umum, metode seleksi fitur dapat dikategorikan menjadi tiga jenis, yaitu filter based method, wrapped based, dan embedded method. Metode pemilihan fitur sekuensial merupakan salah satu algoritma seleksi fitur yang klasik berbasiskan metode filter. Selain daripada metode pengurangan dimensi yang digunakan, metode klasifikasi itu sendiri merupakan kunci penting dalam suksesnya pemecahan masalah klasifikasi. Salah satu metode klasifikasi berbasiskan metode fuzzy yang umum digunakan adalah metode Fuzzy CMeans. Metode ini memiliki kekurangan dalam hal adanya kemungkinan nilai keanggotaan yang dihasilkan tidak merepresentasikan secara akurat nilai kemungkinan suatu data berada di suatu kelas tertentu. Kekurangan ini dapat diatasi dengan metode Possibilistic C-Means. Dalam makalah ini,metode klasifikasi Possibilistic C-Means dan metode pengurangan dimensi melalui seleksi fitur dengan menggunakan metode pemilihan fitur sekuensial akan digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi data Wisconsin Diagnostic Breast Cancer.Kata Kunci : fitur, klasifikasi, pemilihan fitur, pengurangan dimensiJurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 15 Nomor : 1, Juni 2016 ISSN : 1412-943

Implementasi Metode K-Medoids Untuk Masalah Intrusion Detection System Menggunakan Bahasa Pemrograman Matlab

Based on data from the National Cyber And Crypto Agency (BSSN) of the Republic of Indonesia from 2018 to 2021, the threat of cyber attacks continues to experience a significant increase. In 2021, a significant change that is likely to be faced is with the emergence of new smart devices, which are more than just end-users and remotely connected networked devices. Surely, gives it the attention of all parties. There are many types of cyberattacks including Malware, Phishing, Ransomeware, etc. IDS (Intrusion Detection System) is a method that can detect suspicious activity in a system or network. Implementation of the Fuzzy K-Medoids method by using the Matlab programming language that retrieves data from KDDCUP’99 which has been normalized. The data used are normal data and anomaly attack data which are categorized as DoS, Probe, R2L, and U2R. From the research conducted the accuracy percentage is around 60-89% with three types of data preprocessin

An Improved Calibration Technique for Polarization Images

International audienc