Automatic Complaints Categorization Using Random Forest and Gradient Boosting

Capturing and responding to complaints from the public is an important effort to develop a good city/country. This project aims to utilize Data Mining to automatize complaints categorization. More than 35,000 complaints in Bangalore city, India, were retrieved from the “I Change My City” website (https://www.ichangemycity.com). The vector space of the complaints was created using Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) and the multi-class text classifications were done using Random Forest (RF) and Gradient Boosting (GB). Results showed that both RF and GB have similar performance with an accuracy of 73% on the 10-classes multi-class classification task. Result also showed that the model is highly dependent on the word usage in the complaint's description. Future research directions to increase task performance are also suggested

Analisis Penggunaan Daya Listrik untuk Penghematan Energi di Laboratorium Komputer Universitas Surya

Penggunaan daya listrik secara efisien merupakan suatu hal yang perlu diperhatikan pada sebuah bangunan. Intensitas pemakaian daya listrik di Indonesia belum efisien karena masih banyak yang terbuang secara percuma seperti saat tidak ada orang di dalam ruangan lalu AC tetap menyala. Hal ini menyebabkan adanya konsumsi yang berlebih. Automasi sistem yang dapat mengurangi intensitas konsumsi daya listrik sangat diperlukan. Automasi sistem berfungsi untuk memonitoring dan mengontrol semua alat elektronik dalam ruangan untuk membantu mengurangi konsumsi daya listrik agar lebih efisien. Dalam proses automasi juga diperlukan proses klasifikasi data yang akan digunakan untuk mengukur apakah automasi sistem sudah berjalan secara efektif menurut standard IKE (intensitas konsumsi energi).