Peran Penggunaan IoT dengan Machine Learning dalam Penanganan Pandemi COVID-19: Systematic Literatur Review

Banyak penelitian yang dilakukan untuk membahas peyebaran, dampak serta akibat yang ditimbulkan oleh COVID-19 terhadap masyarakat pada pandemic terjadi. Pada saat dunia sedang terdampak penyakit COVID-19, penggunaan perangkat IoT terus meningkat setiap harinya. Ada beberapa hal yang bisa dilakukan untuk mengurangi kontak antarmanusia, termasuk pembatasan sosial. Machine Learning merupakan teknologi yang dapat digunakan dengan perangkat IoT. Pendekatan Machine Learning digunakan untuk memprediksi risiko yang terkait dengan COVID-19, untuk membuat prediksi dari data yang dikumpulkan oleh sensor hasil dai perangkat IoT. Artikel ini membahas terkait teknologi IoT yang memanfaat pendekatan machine learning untuk membantu penyebaran dan penangangan pendemi yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Dari hasil banyak penelitian yang telah dilakukan tersebut, algoritma machine learning yang banyak digunakan pada perangkat IoT dengan perbandingan beberapa algoritma yang digunakan untuk data berskala menengah hingga kompleks, dengan tingkat akurasi tertinggi oleh RF (Random Forest) dengan akurasi mendekati 99%. daripada algoritma machine learning lainnya

Detection of Hate Speech in Indonesian Language on Twitter Using Machine Learning Algorithm

Hate speech is an act of communication carried out by an individual or group in the form of provocation or insults to other individuals or groups. Hate speech is prohibited because it can trigger acts of violence and prejudice either from the perpetrators of the statement or victims of the act. This study aims to find the best algorithm for detecting Hate Speech by comparing the Decision Tree, Naive Bayes, Support Vector Machine and Random Forest algorithms using N-Gram-basedWord Scoring (TF-IDF) methods, including the Union Gram, Bigram and Trigram using the programming language Python. The results reveal that the Naive Bayes algorithm shows the best results using the Trigram feature with an Accuracy of 88.57%, Precision of 96.75% and Recall of 99.34%

PKM KELOMPOK USAHA LIZ SNACK DI KELURAHAN AIR DINGIN KECAMATAN BUKIT RAYA KOTA PEKANBARU

Pertumbuhan usaha skala kecil dan menengah (UKM) berkembang mewarnai perekonomian di daerah, di mana keberadaannya menjadi salah satu cara dalam mengatasi angka pengangguran sekaligus menggerakkan roda perekonomian daerah. Salah satu bidang yang cukup menjanjikan dewasa ini adalah usaha makanan. Kelompok Usaha Liz Snack yang berada di Kelurahan Air Dingin adalah satu kelompok usaha yang memproduksi beberapa makanan cemilan. Kelompok usaha ini beranggotakan beberapa orang ibu  rumah tangga yang berdomisili di kelurahan yang sama. Produk-produk makanan cemilan yang sudah dihasilkan antara lain  brownies ubi ungu, brownies ketan, dan kripik rollpia crispy. Dalam menjalankan usahanya kelompok usaha Liz Snack menghadapi beberapa permasalahan. Dalam bidang produksi, rendahnya jumlah produksi karena keterbatasan alat bantu menjadi masalah utama. Selain itu, belum adanya standarisasi produk, keterbatasan modal, jangkauan pemasaran produk yang terbatas, serta bentuk kemasan yang kurang menarik juga menjadi permasalahan yang dihadapi mitra. Pelaksanaan kegiatan pengabdian meliputi beberapa kegiatan antara lain: melakukan pelatihan-pelatihan mengenai standarisasi produk, pembukuan keuangan sederhana, pengenalan dan cara mengikuti program CD/CSR instansi pemerintah ataupun swasta, pelatihan pembuatan web dan sosial media, serta pembuatan desain kemasan produk. Diharapkan dari kegiatan ini bisa menjadikan pemasaran produk menjadi semakin luas untuk produk dari Liz Snack

Aplikasi dan Kerentanan Algoritma Probabilistic Neural Network (PNN): Systematic Literature Review

PNN (Probabilistic Neural Network) adalah salah satu jenis jaringan saraf tiruan (artificial neural network) yang dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi, seperti prediction, classification, word embedding, medical detection, biometric identification dan aplikasi lainnya. Meskipun PNN menunjukkan kinerja yang baik dalam banyak kasus, algoritma ini juga memiliki kerentanan terhadap serangan dan kekurangan tertentu. Oleh karena itu, penelitian tentang aplikasi dan kerentanan PNN sangat penting dalam pengembangan sistem pembelajaran mesin yang lebih aman dan andal. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan tinjauan literatur sistematis tentang aplikasi dan kerentanan PNN. Metode tinjauan literatur sistematis digunakan untuk mengidentifikasi dan menganalisis publikasi terkait PNN dari berbagai sumber seperti jurnal ilmiah. Hasil tinjauan literatur ini menunjukkan bahwa PNN telah berhasil digunakan dalam berbagai aplikasi dan menunjukkan kinerja yang baik. Namun, beberapa studi juga mengungkapkan kerentanan dan kelemahan PNN. Penelitian ini memberikan wawasan tentang aplikasi dan kerentanan PNN, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk pengembangan teknik yang lebih aman dan andal dalam pembelajaran mesin. Hasil tinjauan literatur ini juga dapat digunakan sebagai sumber referensi bagi peneliti yang tertarik dalam pengembangan sistem pembelajaran mesin yang lebih baik dan andal menggunakan algoritma PNN.PNN (Probabilistic Neural Network) is an artificial neural network that can be used for various applications, such as prediction, classification, word embedding, medical detection, biometric identification, and other applications. Although PNN performs well in most cases, this algorithm also has specific weaknesses to attacks and flaws. Therefore, research on PNN applications and vulnerabilities is fundamental in developing more secure and reliable machine learning systems. This study aims to conduct a systematic literature review on PNN applications and vulnerabilities. The systematic literature review method identifies and analyzes PNN-related publications from various sources, such as scientific journals. The results of this literature review indicate that PNN has been successfully used in various applications and shows good performance. However, several studies have also revealed the vulnerabilities and weaknesses of PNN. This research provides insight into PNN applications and vulnerabilities, which can be used to develop more secure and reliable techniques in machine learning. The results of this literature review can also be used as a reference source for researchers interested in developing better and more reliable machine learning systems using the PNN algorithm

Pemanfaatan Google Sites Untuk Penerimaan Peserta Didik Baru Bagi Madrasah Se-Riau

Kegiatan Pengabdian Masyarakat (PKM) ini dilaksanakan sebagai bentuk upaya untuk membantu pihak sekolah khususnya Madrasah di Provinsi Riau dalam membantu proses Penerimaan Peserta Didik baru (PPDB) yang dilakukan secara online selama masa pandemi COVID-19 berlangsung. Kegiatan dilaksanakan secara daring menggunakan platform aplikasi Zoom dalam bentuk seminar yang dimulai dengan pemaparan materi tentang pengenalan Google Sites, penggunaan dan pemanfaatan fitur yang ada pada Google Sites dan bagaimana memanfaatkan Google Sites tersebut sehingga bisa dipakai untuk Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB). Pemaparan materi dilakukan diikuti dengan praktek langsung dengan peserta tentang penggunaan fitur yang ada pada Google Sites yang bisa dimanfaatkan untuk pelaksanaan PPDB.   Kata Kunci: PPDB, Google Sites, PKM, Zoom, COVID-1

Sistem Informasi Geografis Pencarian Rute Bengkel Sepeda Motor Menggunakan Metode Floyd Warshall

Pada kehidupan sehari-hari banyak dijumpai Pengendara sepeda motor yang kesulitan dalam menemukan bengkel yang sesuai dengan keinginan mereka. Untuk sebagian besar Pengendara sepeda motor ingin mencari bengkel dengan adanya fasilitas yang sesuai kebutuhan Pengendara. Informasi tentang bengkel yang terdapat pada internet saat ini hanya sebatas lokasi, alamat, dan gambaran singkat tentang bengkel sepeda motor.Untuk menyelesaikan masalah ini penulis berinisiatif untuk membagun Sistem Informasi Geografis Berbasis Web dalam pencarian rute bengkel sepeda motor menggunakan Metode Floyd-Warshall dengan bahasa pemograman PHP. Hasil yang diperoleh dari implementasi sistem informasi geografis tersebut adalah sebuah sistem yang memberi informasi tentang rute bengkel terdekat beserta informasi jasa layanan yang dibutuhkan oleh pengendara sepeda motor. Kata Kunci: PHP, Bengkel Sepeda Motor, Rute, Floyd-Warshall, Sistem Informasi Geografi

Prediksi Kunjungan Wisatawan dengan Reduksi Noise pada Google Trends menggunakan Hilbert-Huang Transform dan Long Short-Term Memory

  In many studies, Google Trends Data is efficient to analyze and estimate as explanatory variables, including tourism predictions. However, data retrieval and tourism are always plagued by noise. Without noise processing, the predictive ability of search engine data may be weak, even invalid. As a noise processing method, Hilbert-Huang Transform (HHT) can reduce or clean noise. Forecasting is the art and science of predicting future events. LSTM is able to overcome long-term dependence. This study tries to provide predictions of tourist visits by processing noise in search engines using the Hilbert-Huang Transform method. The forecasting architecture that is built is composed of 3 hidden LSTM layers with 100 units of neurons or nerves that function to process information, which in the LSTM layer also becomes the input layer. Prediction test results on a dataset of 156 rows, resulting in RMSE values in 2019 getting RMSE LSTM 129249 results, and RMSE HHT + LSTM 653058. so that the resulting RMSE is closer to remembering 0

Sentimen Analisis Masyarakt terhadap Kasus Penembakan Brigadir J Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier

Analisis sentimen merupakan riset komputasional dari opini, sentimen dan emosi yang di ekspresikan secara tekstual dengan menggunakan metode pengelompokkan sehingga menghasilkan penilaian bernilai positif atau negatif. Proses analisis ini umumnya dimulai dengan pengumpulan data yang kemudian di olah melalui pendekatan machine learning. Salah satu teknik pengumpulan data tersebut yaitu menggunakan  internet dan beragam platform media sosial lainnya. Salah satu jenis platform media sosial yang sangat berkembang saat ini adalah Twitter. Media sosial Twitter mempermudah masyarakat untuk bebas berpendapat melalui cuitan atau biasa disebut dengan tweets. Netizen dapat dengan bebas menyampaikan opini pribadinya untuk topik apapun, termasuk persepsi terhadap kasus kriminal yang terjadi di Indonesia. Salah satu kasus terbaru yang tengah menjadi topik perbincangan hangat saat ini adalah kasus pembunuhan Brigadir Joshua dengan tersangka yaitu seorang Irjen Polri yaitu Ferdy Sambo. Sehingga di dalam penelitian ini opini masyarakat yang terdapat pada platform Twitter tersebut dapat dimanfaatkan sebagai bahan analisis sentimen untuk mengetahui pendapat publik terhadap kasus Ferdy Sambo. Data yang digunakan terdiri dari 234 data tweet dengan persentase opini positive sebesar 51,50% dan negative sebesar 48,50% yang kemudian diklasifikasikan dengan Algoritma Naive Bayes Classifier dengan hasil yang didapat nilai f1-score sebesar 75%.Sentiment analysis is computational research of textually expressed opinions, sentiments, and emotions using grouping methods to produce positive or negative assessments. This analysis process generally begins with data collection, which is then processed through a machine learning approach. One of the data collection techniques is using the internet and other social media platforms. One type of social media platform that is currently growing is Twitter. Twitter social media makes it easier for people to express opinions through tweets, commonly called tweets, freely. Netizens can freely express their opinions on any topic, including perceptions of criminal cases in Indonesia. One of the latest cases, which is currently a hot topic of conversation, is the murder case of Brigadier Joshua and the suspect, Inspector General of Police Ferdy Sambo. So, in this research, public opinion on the Twitter platform can be used as material for sentiment analysis to determine public opinion regarding the Ferdy Sambo case. The data used consisted of 234 tweets data with a positive opinion percentage of 51.50% and a negative opinion of 48.50%, which was then classified using the Naive Bayes Classifier Algorithm with the results obtained with an f1-score of 75%

PELATIHAN PENGELOLAAN WEBSITE SEBAGAI UPAYA MENINGKATKAN PUBLIKASI PROFIL KELURAHAN TANGKERANG SELATAN PEKANBARU

Abstract Website is one of the internet media tools that functions to display, promote and can even be used as a media to find information needed quickly and without space and time. Kelurahan as one of the government institutions requires media interaction and socialization so that people both living in the region and the wider community can get all information relating to the region quickly. With a website it can be easy to access and become a media of information to be more effective and efficient because it can be accessed anywhere and anytime. This community service aims to provide learning education in the form of training on website management as a profile information on the Tangkerang Selatan village profile. With this community service, it is expected to be able to help the village in helping and using blogspot as a media for publication of profiles and information in the Tangkerang Selatan village. Keywords: Website Profile, Blogspot, Community Service, Tangkerang Selatan Village Abstrak Website merupakan salah satu sarana media internet yang berfungsi untuk menampilkan, memperkenalkan bahkan dapat berfungsi sebagai media pencari informasi yang sedang dibutuhkan dengan cepat dan tanpa batasan ruang dan waktu. Kelurahan sebagai salah satu lembaga pemerintahan membutuhkan media interaksi dan sosialisasi agar masyarakat baik yang tinggal diwilayah tersebut maupun masyarakat luas dapat memperoleh segala informasi terkait wilayah dengan cepat. Dengan adanya website dapat mempermudah dalam pengaksesan serta menjadi media informasi menjadi lebih efektif dan efisien karena dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk memberikan edukasi pembelajaran dalam bentuk pelatihan tentang pengelolaan website sebagai media informasi profil kelurahan Tangkerang Selatan. Dengan adanya pengabdian masyarakat ini diharapkan dapat membantu pihak kelurahan dalam memanfaatkan dan menerapkan blogspot sebagai media publikasi profil dan informasi di kelurahan Tangkerang Selatan. Kata Kunci : Website Profil, Blogspot, Pengabdian, Kelurahan Tangkerang Selata

K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Menganalisis Sentimen terhadap Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka pada Komentar Twitter

On December 11, 2019, the Minister of Education and Culture of the Republic of Indonesia Nadiem Anwar Makarim issued a policy of "Merdeka Belajar". Netizens on Twitter have debated this Merdeka Belajar and became a trending topic. This study tries to analyze the sentiment of tweets about opinions on this policy by classifying whether it is a positive opinion or a negative opinion. The classification method applied is the K-Nearest Neighbor algorithm. In this study, four main processes were carried out, namely text-preprocessing, word-weighting (TF-IDF), classification and validation using k-fold cross validation. Tests were carried out with a dataset of 700 data, training was carried out using 630 training data and 70 testing data. In testing, the highest accuracy of the K-Nearest Neighbor algorithm was obtained at the k-8 value, namely 84.28%. Furthermore, validation is carried out using k-fold cross validation with a value of fold = 10 to get an accuracy of 84.42%