Studi Pengembangan Model Pengenalan Emosi Pada Teks Media Sosial

Media sosial mempunyai peranan yang teramat penting dalam dunia teknologi informasi. Aktivitas yang dilakukan pada media sosial dapat menggambarkan seseorang dalam kondisi nyata, tidak jarang pula pengguna media sosial mencurahkan perasaan atau suasana hatinya pada suatu media sosial yang membuat media sosial dapat diukur, salah satunya pengenalan emosi pada teks media sosial. Model pengenalan emosi yang dihasilkan pada penelitian ini digunakan untuk mengenali emosi pada teks dengan tahapan pengumpulan data teks, praproses teks, pemilihan dan ekstraksi fitur, dan klasifikasi emosi. Model ini diharapkan dapat menjadikan baseline dalam riset yang berkenaan dengan klasifikasi teks pada media sosial, khususnya dalam mengenali emosi pada teks media sosial

Aplikasi kamus Bahasa Indonesia-Arab dan Arab-Indonesia berbasis android

Dengan segala aktifitas yang kian padat menjadikan tingkat mobilitas yang makin tinggi. Segala sesuatu yang bersifat instan dan mudah akan digunakan untuk membantu manusia dalam menjalankan kehidupannya. Komunikasi dapat menjadikan hidup lebih mudah dan bahasa merupakan suatu objek penting dalam mendukung seseorang dalam berkomunikasi. Beberapa bahasa tersebut dipakai sebagai bahasa internasional yang menghubungkan seseorang yang multikultural. Namun, tidak semua orang dapat mengerti dan menguasai bahasa tersebut, sehingga banyak orang membutuhkan kamus untuk mendefinisikan bahasa yang dimaksud. Seiring tingkat mobilitas yang tinggi dan juga kebutuhan orang yang serba praktis. Beberapa tahun terakhir ini, banyak teknologi yang dikembangkan dalam suatu perangkat mobile device (perangkat bergerak). Salah satunya adalah teknologi Android yang dibenamkan dalam smartphone. Pada aplikasi ini digunakan Unicode sebagai alat bantu dalam penampilan tulisan Arab, yang merupakan inti dari pengembangan Kamus Indonesia-Arab dan Arab-Indonesia ini. Disamping itu Unicode juga dipergunakan untuk menyusun kamus percakapan sehari-hari yang dikembangkan. Keseluruhan aplikasi tersebut dikembangkan dengan menggunakan metode perancangan perangkat lunak Rational Unified Process dan mengaplikasikannya kedalam aplikasi mobile yang dipakai pada smartphone. Aplikasi tersebut diimplementasikan pada teknologi kini yakni Android dengan mempergunakan Java sebagai Language Programming dan SQLite sebagai penyimpanan data kamus. Tujuan dari pengembangan aplikasi ini yakni membantu masyarakat dalam memahami bahasa Arab yang merupakan salah satu bahasa Internasional yang banyak dipergunakan masyarakat. Sehingga pengguna dapat dimudahkan dalam penerjemahan kata ataupun dalam memahami percakapan singkat yang diucapkan dengan bahasa Arab dan Indonesia

Penggunaan Metode Fuzzy Logic untuk Pemantauan Sentimen Brand pada Media Sosial

The purpose of this research is to monitor the sentiments of a brand and classify it into positive,  negative or neutral sentiments. The steps of research have started from collecting data, indexing, searching and weighting process. Data are collected by crawling data from social media, such as Facebook and Twitter. After collecting data, then weighting process is done with a fuzzy logic method, where the fuzzy set is determined based on the highest number of positive and negative words in a sentence. Weighting process is calculated from TF (Term Frequency) which is the number of words that sought in the document. From the results, TF can be used to find the fuzzy set value and the number of positive or negative sentiments in a document. Mamdani method used to calculate the value of the final sentiment. From the calculation results, it can be shown that the average of sentiment analysis is 63.15%. Keywords:  Information, Sentiment analysis, brand, fuzzy logic, social media.

Development of Android-Based Software to Support The Selection of University Majors that Fits with Student Personality Type

Selecting study program is important things that must decide for high school student in Indonesia. However, students often have difficulties to explore the field of study which match with him. Technology can be used as a tool for making a decision, for example by using android application. Android platform has advantages because it is easy to accessible and familiar in teenagers in Indonesia. In this research, an application was developed by Rational Unified Process methodology. The selection of study program is done with knowing personality type. There are 6 criteria in defining personality type with RIASEC method: Realistic, Investigative, Artistic, Social, Enterprising, Conventional. Personality type can be known after user filled the questionnaire in an application. Next, an application can display study program that matches the type of user personality. From evaluation and analysis, the result showed that application is easy to use. It is expected that this application can be a simulated application which provides information and solutions in advance to selecting study program in universities

Comparison of Template Matching Algorithm and Feature Extraction Algorithm in Sundanese Script Transliteration Application using Optical Character Recognition

The phenomenon that occurs in the area of West Java Province is that the people do not preserve their culture, especially regional literature, namely Sundanese script, in this digital era there is research on Sundanese script combined with applications using Feature Extraction algorithm, but there is no comparison with other algorithms and cannot recognize Sundanese numbers. Therefore, to develop the research a Sundanese script application was made with the implementation of OCR (Optical Character Recognition) using the Template Matching algorithm and the Feature Extraction algorithm that was modified with the pre-processing stages including using luminosity and thresholding algorithms, from the two algorithms compared to the accuracy and time values the process of recognizing digital writing and handwriting, the results of testing digital writing algorithm Matching algorithm has a value of 87% word recognition accuracy with 236 ms processing time and 97.6% character recognition accuracy with 227 ms processing time, Feature Extraction has 98% word recognition accuracy with 73.6 ms processing time and 100% character recognition accuracy with 66 ms processing time, for handwriting recognition in feature extraction character recognition has 83% accuracy and 75% word recognition , while template matching in character recognition has an accuracy of 70% and word recognition has an accuracy of 66%

Media Pembelajaran Interaktif Pengenalan Alat Pencernaan Manusia Dengan Perangkat Mobile

Perkembangan teknologi saat ini berkembang sangat pesat, terutama di bidang multimedia. Multimedia banyak membantu dalam bidang pendidikan, saat ini multimedia banyak digunakan oleh dunia pendidikan untuk membantu proses belajar mengajar karena belajar mengajar dengan multimedia menggunakan gambar, video, animasi, suara, dan teks yang berada dalam suatu model perangkat lunak yang menjelaskan suatu program pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang media pembelajaran interaktif pengenalan alat pencernaan manusia untuk anak kelas 5 Sekolah Dasar. Penelitian ini memberi kemudahan dalam segi belajar tentang pengenalan alat pencernaan manusia karena dikemas dalam bentuk aplikasi mobile android, jadi bisa di akses dimana saja. Pada penelitian ini menggunakan metodologi pengembangan Multimedia Development Life Cycle versi Luther-Sutopo yang terdiri dari enam tahapan, diantaranya yaitu konsep, desain, pengumpulan bahan-bahan, pembuatan aplikasi, melakukan pengujian, dan pendistribusian hasil akhir aplikasi. Penelitian ini menghasilkan aplikasi berbasis mobile android tentang pengenalan alat pencernaan manusia yang menjadi dasar pembelajaran. Di dalam aplikasi media pembelajaran interaktif mengenai alat pencernaan manusia ini bertujuan untuk membantu dalam kegiatan belajar, karena di dalam aplikasi terdapat gambar, teks, animasi, suara, dan aplikasi bisa di akses dimana saja

Sistem Pendukung Keputusan Penentu Dosen Penguji Dan Pembimbing Tugas Akhir Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making dengan Simple Additive Weighting (Studi Kasus: Jurusan Teknik Informatika UIN SGD Bandung)

Penentuan dosen penguji dan pembimbing skripsi adalah hal yang harus dilakukan disetiap universitas untuk membantu mahasiswa dalam menyelesaikan skripsinya. Dalam menentukan hal tersebut kadang terjadi keputusan yang kurang optimal dimana dosen yang ditunjuk kurang sesuai dengan topik skripsi mahasiswa akibatnya dapat mengurangi kualitas karya ilmiah mahasiswa. Untuk memecahkan masalah tersebut maka dibutuhkan sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi dosen penguji dan pembimbing. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah  FMADM  (Fuzzy Multiple Attribute Decission Making). Proses penentuan rekomendasi dosen penguji dan pembimbing dilakukan dengan mencari alternatif terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan melalui metode SAW (Sample Additive Weighting). Adapun metode FMADM dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. Dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perangkingan yang menghasilkan alternatif yang optimal, untuk menentukan dosen penguji dan pembimbing

Personalized Learning: Tantangan pengembangan LMS di era pendidikan 4.0

Menghadapi tantangan pendidikan 4.0, perubahan paradigma pendidikan perlu dilakukan sebagai upaya merespon setiap perubahan lingkungan pendidikan. Tulisan ini bertujuan untuk memberikan gambaran tentang tantangan perubahan LMS di era pendidikan 4.0. Pembahasan fokus kepada tiga faktor yang mempengaruhi pengembangan LMS di era pendidikan 4.0. faktor kebijakan, big data dan manajemen pengetahuan, dan infrastruktur teknologi. Review jurnal digunakan sebagai metode pemabahasan penelitian yang berkaitan dengan tujuan penulisan. Jumlah jurnal yang di review sebanyak 21 jurnal, dengan 3 pembagian pokok bahasan, pendidikan 4.0, personalized learning dan learning analytics. Hasil pembahasan dapat disimpulkan bahwa perubahan paradigma dalam pengembangan LMS di era pendidikan 4.0, meliputi pengembangan personalized learning yang didukung oleh pemanfaatan big data dan manajemen pengetahuan. Pengembangan infrastruktur teknologi ubiquitous learning perlu dilakukan sebagai respon berkembanya perangkat digital pembelajaran

Sentiment Analysis of State Capital Relocation of Indonesia using Convolutional Neural Network

The current government policy led by President Joko Widodo regarding relocating the capital city from Daerah Khusus Ibukota (Capital Special Region) of Jakarta to East Kalimantan has drawn a variety of comments, ranging from praise, criticism, suggestions, innuendo to hate speech. This is supported by many Indonesian political figures who have Twitter accounts to provide support or opinions on this policy. This study aims to analyze the sentiments about this issue. There is very varied sentiment from this issue, either positive or negative responses. This research used Convolutional Neural Network (CNN) algorithm as a part of the Deep Learning method to classify sentiments towards government policy on moving capital city of Indonesia with data obtained from Twitter. The process begins with text pre-processing containing case folding, tokenizing, stop-words removing, stemming, and changing the emoticon to word. Then, the word embedding process used Word2Vec. The result of experiment of CNN algorithm with 1,515 tweets in the Indonesian language and 15 times of experiment shows that the average accuracy is 66.68% with the highest accuracy is 70.3%. The experiment used five training and testing data splitting variations, with three epochs, among others: 10 epochs, 30 epochs, and 100 epochs

Automatic Detection of Hijaiyah Letters Pronunciation using Convolutional Neural Network Algorithm

Abstract— Speech recognition technology is used in learning to read letters in the Qur'an. This study aims to implement the CNN algorithm in recognizing the results of introducing the pronunciation of the hijaiyah letters. The pronunciation sound is extracted using the Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) model and then classified using a deep learning model with the CNN algorithm. This system was developed using the CRISP-DM model. Based on the results of testing 616 voice data of 28 hijaiyah letters, the best value was obtained for accuracy of 62.45%, precision of 75%, recall of 50% and f1-score of 58%