Pengembangan Game Ular Tangga Aritmatika Berbasis Web

Abstrak— Permainan telah meluas seiring perkembangan teknologi dan digitalisasi, baik dalam bentuk aplikasi mobile maupun berbasis web. Selain bertujuan sebagai hiburan, permainan juga dapat dikembangkan dengan tujuan edukasi, salah satunya permainan sebagai sarana belajar matematika. Permainan ular tangga sebagai salah satu permainan papan klasik dapat dikembangkan menjadi sebuah aplikasi permainan edukasi dengan cara dipadukan materi aritmatika dasar. Untuk itu, penelitian ini memfokuskan pada pengembangan sebuah permainan atau game berbentuk aplikasi web yang dipadukan dengan aritmatika dasar. Game ini dapat dimainkan melalui perangkat pribadi, baik di desktop maupun seluler. Pengembangan dilakukan dengan metode Game Development Life Cycle (GDLC) dengan harapan mampu menghadirkan permainan yang berkualitas. Proses pengembangan ini berdasarkan model GDLC, yaitu initiation, pre-production, production, testing, dan beta. Hasil penelitian ini memperlihatkan aplikasi game Ular Tangga Aritmatika berbasis web dapat dimainkan melalui browser pada perangkat pengguna secara baik yang didasarkan pada hasil pengujian internal. Kata Kunci— permainan, ular tangga, aritmatika dasar, aplikasi web, GDL

Klasifikasi Tingkat Stres Mahasiswa Menggunakan Metode Berbasis Tree

Terjadinya perubahan yang signifikan didunia pendidikan pasca pandemi covid-19 mengakibatkan tingginya tingkat kecemasan mahasiswa. Kecemasan ini dapat menjadi pemicu stres, sehingga stres dikalangan mahasiswa menjadi masalah yang cukup serius.  Namun, penelitian sebelumnya terkait hal tersebut belum banyak. Sehingga perlu adanya pengenalan lebih lanjut tentang klasifikasi tingkat stres pada mahasiswa. Oleh karena itu, penelitian ini memfokuskan pada proses pemodelan permasalahan klasifikasi tingkat stres mahasiswa. Kami mengeksplorasi beberapa metode berbasis tree, antara lain: Decision tree, Random forest, Random tree, ID3, CHAID, dan Decision stump. Eksplorasi metode- metode ini ditujukan untuk menemukan metode yang paling optimal. Hasil penelitian menunjukkan metode tree berupa ID3(Iterative Dichotomiser 3) yang diimplementasikan dengan skenario pembagian data train:data tes sebesar  80%:20% mampu menghasilkan tingkat akurasi sebesar 95%, dan untuk pengukuran performa menggunakan precision mendapatkan hasil sebesar 83,33%, serta pengukuran performa menggunakan recall mendapatkan hasil sebesar 97,44%. Dalam pemodelan klasifikasi tingkat stres mahasiswa menggunakan metode ID3 dengan skenario pembagian data sebesar 80% data train dan 20% data tes ini dihasilkan 29 aturan (rules) yang membentuk struktur pohon. Klasifikasi tingkat stres pada mahasiswa menggunakan metode tree mampu mengklasifikasikan tingkat stres mahasiswa dalam 3 kategori stres, yaitu stres ringan, stres sedang dan stres berat. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam memahami dan mengatasi masalah stres pada mahasiswa.   Kata Kunci— klasifikasi, tingkat stres pada mahasiswa, metode tree, rules, ID3

Metode Deep Learning Untuk Lane Detection Pada Kendaraan Otomatis di Berbagai Skenario Menggunakan CARLA Simulator

Dalam upaya meningkatkan keselamatan dan efisiensi kendaraan otomatis, akurasi dan kecepatan sistem lane detection di dalam kendaraan memainkan peranan penting. Namun, penelitian dalam domain itu tidak terlalu banyak. Oleh karena itu, penelitian ini memfokuskan pada analisis komparatif mendalam dari dua model yang digunakan: YOLOPv2 dan CLRNet. Kemudian, kedua model yang terbangun dilakukan simulasi dalam berbagai skenario cuaca dan kondisi lalu lintas. Untuk metrik evaluasi, penelitian ini  menggunakan parameter online (FPS) dan offline. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk memandu pemilihan model lane detection untuk kendaraan otomatis berdasarkan aplikasi yang diinginkan dan kondisi cuaca yang berlaku. Hal ini diindikasikan dengan akurasi pada kedua model menunjukkan nilai yang sangat bagus di angka 96% untuk YOLOPv2 dan 98% untuk CLRNet. Kemudian, metrik lain menunjukkan keunggulan YOLOPv2 dalam hal kecepatan dan akurasi di hampir semua skenario yang diuji dengan IoU rata-rata 27% dan F1 Score 41%, dibandingkan dengan IoU rata-rata CLRNet sebesar 15% dan F1 Score 24%. YOLOPv2 juga diamati memiliki False Positive Rate yang lebih tinggi dibandingkan dengan CLRNet, menunjukkan potensi deteksi berlebih dalam beberapa skenario. Di sisi lain, CLRNet, meskipun lebih lambat dan kurang akurat, menunjukkan False Positive Rate yang sangat rendah, menjadikannya pilihan yang konservatif namun andal untuk situasi di mana kesalahan deteksi dapat memiliki konsekuensi yang parah. Kata Kunci — Kendaraan Otomatis, Deteksi Objek, YOLOPv2, CLRNet, Simulator CARLA, Kontrol Prediktif Mode

NBC Berbasis Ekstraksi Fitur untuk Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Fluktuasi Harga Saham

Saat ini, banyak orang memulai investasi karena ingin mencapai kebebasan finansial. Investasi juga penting untuk melindungi aset dari penurunan nilai akibat inflasi. Investasi saham termasuk salah satu jenis investasi yang popular di Indonesia. Karena harganya yang terjangkau, investasi saham juga sangat mudah dilakukan dan sifatnya fleksibel. Berkaitan dengan investasi saham, banyak orang mencari informasi melalui media sosial, yang salah satunya adalah instagram. Banyak akun instagram yang membuat konten tentang edukasi saham yang sangat bermanfaat. Akun tersebut biasanya melakukan update tentang fluktuasi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Keadaan inilah yang menjadi penguat bahwa perlu dilakukannya penelitian ini. Penelitian ini fokus pada analisis sentimen masyarakat terhadap fluktuasi IHSG berdasarkan komentar instagram. Komentar pada media sosial ini perlu diklasifikasi karena beberapa unggahan yang sedang trend memantik ratusan komentar.  Teknik klasifikasi yang diterapkan adalah teknik Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan ekstraksi fitur N-Gram. Pengujian dilakukan menggunakan 2 cara yaitu pengujian menggunakan k-fold cross validation dan parameter dengan unigram, bigram dan trigram. Hasil ujicoba memperlihatkan cross-validation menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 97%. Hasil ini dicapai pada penerapan bigram dengan k=8 dan trigram dengan k= 2, k=4, k=5.  Untuk pengujian parameter, level akurasi tertinggi sekitar 97% dicapai pada penerapan trigram dengan α = 0,2 dan α = 0,3. Kata Kunci: Saham, Naïve Bayes Classifier, N-Gram, Instagra

Mengenali Jenis Tanaman Obat Berbasis Pola Citra Daun dengan Algoritma K-Nearest Neighbors

Abstrak—Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki keberanekaragaman tumbuhan yang meilmpah di muka bumi.. Beranekaragam jenis tumbuhan terdapat di Indonesia, termasuk dalam jenis tanaman obat. Namun,  sedikit spesies digunakan sebagai bahan untuk pengobatan konvensional. Kondisi ini dipicu dengan banyaknya jenis tanaman herbal tetapi masih kurangnya pengetahuan masyarakat tentang jenis tanaman obat herbal. Proses identifikasi jenis tanaman sangat bergantung pada pengetahuan dari ahli botani dengan metode manual yang mengandalkan indra penglihatan berdasarkan ciri morfologi. Dengan kemajuan teknologi, pengenalan citra daun dapat dilakukan menggunakan computer vision. Seseorang dapat dengan mudah mengenali jenis tanaman obat melalui teknologi yang canggih. Proses pengenalan dapat diterapkan pada berbagai bagian tanaman, seperti buah, bunga, biji, daun atau lainnya. Penelitian ini mengusulkan proses pengenalan jenis tanaman obat berdasarkan pola citra daun. Proses identifikasi ini menggunakan metode K-NN (K-Nearest Neighbors). Uji coba dilakukan dengan menggunakan 15 jenis daun tanaman obat dengan masing-masing 20 citra yang berbeda untuk data latih. Proses pengujian dilakukan dengan menggunakan tahapan pre-processing, pelabelan, dan feature extraction terlebih dahulu. Proses identifikasi memanfaatkan strategi K-NN dengan memanfaatkan nilai k berbeda yaitu 1 sampai 10 dan parameter jarak Euclidean. Setelah dilakukan pengujian terhadap 75 citra daun diperoleh sebanyak 3 daun yang tidak sesuai dan 72 daun berhasil diidentifikasi dengan benar. Hasil uji coba menunjukkan bahwa nilai akurasi tertinggi diperoleh pada k=10 dengan akurasi sebesar 96%. Kata Kunci— Identifikasi, Pengolahan citra, K-Nearest Neighbors, Citra Daun, Tanaman Oba

Analisis Sentimen Mengenai Pasca Bencana Alam Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Decision Tree

Abstrak— Indonesia sering mengalami bencana alam seperti angin puting beliung, banjir, gempa bumi, letusan gunung berapi, tanah longsor, dan tsunami. Bencana alam kerap diberitakan di media sosial. Salah satu platform media sosial paling cepat menyebarkan informasi adalah twitter. Twitter memungkinkan orang untuk secara bebas mengutarakan pendapat dan pandangannya tentang peristiwa terkini atau masa lalu. Tujuan dari penelitian ini adalah menggunakan analisis sentimen untuk mengetahui kategori sentimen mana yang dihasilkan berdasarkan informasi pasca bencana alam. Bagaimana cara masyarakat menyampaikan pendapat, termasuk sikap empati, dengan mengutarakan pendapat positif atau negatif di media sosial. Tujuan selanjutnya adalah mengetahui perbandingan keakuratan metode K-NN dan Decision Tree dengan fitur tambahan seperti TF-IDF, N-Gram, dan gabungan TF-IDF N-Gram. Proses pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan teknik crawling dengan jumlah data yang digunakan sebanyak 2400 data. Untuk proses pelabelan setelah proses preprocessing menggunakan proses labelling TextBlob dan VADER. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kelas sentimen yang dihasilkan dari tahapan labelling TextBlob dan VADER merupakan kelas sentimen negatif.  Data labelling TextBlob mmemberikan nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan labelling VADER. Sedangkan untuk hasil pengujian, metode K-NN dengan fitur unigram memiliki nilai accuracy tinggi sebesar 78,95%, precision 72%, recall 38,30%, dan f-1 score 50%. Sedangkan metode Decision Tree memiliki nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan metode K-NN dengan tambahan fitur TF-IDF & gabungan TF-IDF Unigram yaitu sebesar 81,29%, precision 94,12%, recall 34,04%, dan f-1 score 50%.   Kata Kunci— Analisis Sentimen, N-Gram, TF-IDF, K-NN, Decision Tree

Perbandingan Cosine Similarity dan Euclidean Distance pada Model Rekomendasi Buku dengan Metode Item-based Collaborative Filtering.

Model rekomendasi adalah metode penyaringan data atau informasi dengan menggunakan teknik analisis data untuk membantu pengguna dalam menemukan item yang diinginkan. Salah satu metode yang digunakan dalam model rekomendasi adalah item-based collaborative filtering. Metode ini merupakan teknik untuk menghitung nilai antara kesamaan item. Algoritma yang dapat digunakan untuk menghitung nilai kesamaan item pada penelitian ini adalah Cosine Similarity dan Euclidean Distance. Masalahnya adalah masih belum jelas algoritma kesamaan item mana yang lebih akurat antara model rekomendasi yang menggunakan Cosine Similarity atau Euclidean Distance. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui algoritma kesamaan item mana yang paling akurat antara Cosine Similarity dan Euclidean Distance. Dari hasil pengujian Mean Absolute Error (MAE) menggunakan K-Fold Cross Validation pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa rumus perhitungan Cosine Similarity mempunyai tingkat akurasi yang cukup baik yaitu 0.647352 dibandingkan dengan rumus perhitungan Euclidean Distance memilki nilai akurasi yaitu 0.676872 dengan skala MAE 0–1. Semakin kecil nilai MAE semakin tinggi akurasi prediksi yang dihasilkan. Hal ini menunjukan bahwa rumus perhitungan Cosine Similarity dapat menghasilkan rekomendasi yang lebih baik dari Euclidean Distance

Clustering Bidang Keilmuan Menggunakan Kombinasi Metode Topsis dan Algoritma K-Means

Banyak orang tua dan guru saat ini semakin tanggap terhadap permasalahan belajar anak. Setiap anak memiliki keistimewaan dan perangai yang berbeda. Sehingga menyebabkan pola belajar dan pola asuh diterapkan berbeda pada setiap anak. Sebagian besar anak-anak memiliki kelemahan di suatu bidang. Namun, anak juga memiliki kelebihan di bidang yang lain. Oleh karena itu, pengelompokan bidang keilmuan dengan penerapan metode TOPSIS dan algoritma K-Means penting dilakukan guna menentukan pola belajar yang cocok bagi anak berdasarkan bidang keilmuan yang dikuasai. Penelitian ini melakukan pengelompokan atau clustering bidang keilmuan berdasarkan mata pelajaran menggunakan kombinasi metode TOPSIS dan algoritma K-Means.  Kemudian, pengukuran kinerja atau performa dilakukan terhadap model yang menerapkan kombinasi antara metode TOPSIS dengan algoritma K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode TOPSIS sebagai metode dalam penjumlahan terbobot mampu mempegaruhi kinerja clustering bidang keilmuan berdasarkan mata pelajaran dengan algoritma K-Means menjadi lebih tinggi. Sehingga kombinasi metode TOPSIS dan algoritma K-Means terbukti lebih optimal dalam pengelompokan bidang keilmuan berdasarkan mata pelajaran dan dapat digunakan sebagai acuan dalam menentukan metode pembelajaran yang tepat berdasarkan bidang keilmuan yang dikuasai siswa

Analisa Pemetaan Kriminalitas Kabupaten Bangkalan Menggunakan Metode K-Means dan K-Means++

Kriminalitas merupakan suatu permasalahan umum di kehidupan sehari-hari, tak terkecuali di Kabupaten Bangkalan. Bangkalan merupakan kabupaten yang terdiri dari 18 kecamatan, yang mana tindakan kriminalitas semakin meningkat di setiap tahun khususnya pencurian dengan pemberatan (curat) dan kasus pencurian kendaraan bermotor (curanmor). Maka dari itu perlu dilakukan pengelompokan daerah rawan kriminalitas dengan tujuan agar dapat membantu berupa pemberian informasi kepada pihak kepolisian setempat dalam upaya meningkatkan keamanan di Kabupaten Bangkalan. Dalam penelitian ini dengan menggunakan 10 dataset jenis kriminalitas dari 18 kecamatan di Kabupaten Bangkalan, dilakukan perbandingan antara dua metode clustering untuk memperoleh metode yang terbaik dalam pemetaan daerah kriminalitas. K-Means dan K-Means++ merupakan dua metode yang digunakan dalam penelitian ini. Dataset yang digunakan sebanyak 492 dari total kasus kriminalitas tahun 2021 di Kabupaten Bangkalan. Sebelum implementasi clustering, dilakukan validasi cluster dengan menentukan jumlah cluster optimum menggunakan metode Elbow. Hasil clustering pada 10 dataset jenis kriminalitas dengan menggunakan kedua metode terdapat perbedaan pemetaan pada 3 jenis kriminalitas yaitu penganiayaan, penipuan, dan perampokan. Selanjutnya dilakukan validitas dari kedua metode dengan menggunakan Silhouette Coefficient. Pada hasil validitas terdapat perbedaan nilai Silhouette pada 3 jenis kriminalitas yaitu penganiayaan, penipuan, dan perampokan. Hasil uji metode K-Means dan K-Means++ dengan Silhouette pada Penganiayaan sebesar 0,1683 dan 0,2314 secara berturut-turut, sedangkan pada hasil uji pada Penipuan masing-masing sebesar 0,2243 dan 0,2534, dan hasil uji pada Perampokan sebesar 0,4898 dan 0.4057. Berdasarkan hasil uji dengan Silhouette Coefficient, metode K-Means++ memberikan hasil uji yang lebih baik pada 2 jenis kriminalitas sedangkan metode K-Means lebih baik dalam 1 jenis kriminalitas

APLIKASI DIAGNOSA KANKER KANDUNGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (STUDY KASUS : RUMAH SAKIT ISLAM SURABAYA)

Abstrak   Saat ini di Indonesia jumlah pengidap penyakit kanker sangat banyak. Penyakit ini menyerang baik itu anak – anak, wanita maupun pria.  Salah satu penyakit kanker yang  sering menyerang wanita adalah kanker kandungan.  Hal ini diakibatkan kurangnya kepedulian terhadap kesehatan reproduksi wanita dan masih sedikitnya fasilitas untuk mendeteksi dini penyakit kanker kandungan. Oleh karena itu, perlu adanya aplikasi diagnosa penyakit kanker kandungan (Kanker Rahim). Dalam tugas akhir ini,kita membangun aplikasi diagnosa kanker kandungan dengan menggunakan metode naïve bayes. Aplikasi ini akan mendiagnosa seseorang berdasarkan gejala yang dimasukkan. Kemudian dari gejala yang dimasukkan, aplikasi akan menghitung nilai kemungkinan masing-masing gelaja dengan mengacu data training yang ada. Dari hasil perbandingan tersebut maka seseorang dapat didiagnosa mengidap kanker kandungan atau tidak.   Kata kunci: kanker  kandungan, naive bayes, diagnosa.     Abstract Nowadays, many Indonesian people suffer from the cancer diseases. Overall, it may attack children, women and men. One type of the cancer diseases which often hit women is the uterus cancer. This condition happens because they don’t care about health, especially the women reproduction. Besides that, there is only a few detecting facility of  the uterus cancer. Consequently, the presence of an application which is able to detect  this diseases  is very important. In this research, we build an application which  can be used for diagnosing  the  uterus cancer by using the naive bayes method. Based on the data  has been entered,  it  measures the cancer probability according to the respective data training. Finally, this value  comparison is used for deciding whether a patient is sufferring from the uterus cancer. Keyword: a cancer disease, naive bayes, diagnos