A Study on Ranking Method in Retrieving Web Pages Based on Content and Link Analysis: Combination of Fourier Domain Scoring and Pagerank Scoring

Ranking module is an important component of search process which sorts through relevant pages. Since collection of Web pages has additional information inherent in the hyperlink structure of the Web, it can be represented as link score and then combined with the usual information retrieval techniques of content score. In this paper we report our studies about ranking score of Web pages combined from link analysis, PageRank Scoring, and content analysis, Fourier Domain Scoring. Our experiments use collection of Web pages relate to Statistic subject from Wikipedia with objectives to check correctness and performance evaluation of combination ranking method. Evaluation of PageRank Scoring show that the highest score does not always relate to Statistic. Since the links within Wikipedia articles exists so that users are always one click away from more information on any point that has a link attached, it it possible that unrelated topics to Statistic are most likely frequently mentioned in the collection. While the combination method show link score which is given proportional weight to content score of Web pages does effect the retrieval results

Implementasi Pengenalan Wajah Berbasis Algoritma Nearest Feature Midpoint

Sistem pengenalan wajah yang baik adalah sistem yang mampu mengatasi variasi yang timbul saat pengambilan citra wajah. Variasi ini bisa berupa ekspresi wajah, aksesoris yang dipakai, tingkat pencahayaan dan arah pengambilan citra. Variasi tersebut akan ditangkap oleh garis-garis maya yang dibuat dari setidaknya dua prototype dalam sebuah kelas. Garis maya tersebut akan mengeneralisasi variasi yang mungkin terjadi dari kedua prototype. Proses identifikasi wajah akan dilakukan dengan mencari jarak terpendek antara wajah yang akan dikenali dengan semua variasi hasil ekstrapolasi dan interpolasi prototype pada tiap kelas. Jika ukuran populasi tak mendekati berhingga maka nilai ekspektasi dari populasi adalah nilai mean. Dianalogikan untuk penentuan titik proyeksi citra uji pada garis fitur, maka titik proyeksi pada proses pengenalan akan mendekati titik tengah dari garis fitur. Asumsi bahwa dimensi wajah sangat banyak. Oleh karena itu pada titik tengah (midpoint) klasifikasi berbasis NFL maupun NFM akan medapatkan tingkat akurasi yang relatif sama. Titik tengah tersebut digunakan pada NFM sebagai titik ukur jarak. Pengenalan wajah bisa dilakukan menggunakan metode Nearest Feature Line yang diperbaiki dengan midpoint dari Feature Line atau garis fitur pada metode Nearest Feature Midpoint. Perbaikan yang diberikan oleh NFM adalah peningkatan kecepatan eksekusi 43.93% dari penggunaan NFL dengan tingkat akurasi hampir sama. Meskipun demikian, konfigurasi optimal dengan hasil tingkat akurasi yang bisa diterima (90.545% untuk NFL dan 90.033% untuk NFM dengan waktu eksekusi 0.5 detik pada kondisi optimal) adalah sebagai berikut: (a) titik proyeksi yang diuji adalah penggunaan proyeksi citra ke FL (NFL) dan titik tengah dari FL (NFM), (b) jumlah eigenface minimal yang digunakan adalah 15, (c) jumlah citra latih berpengaruh pada akurasi namun dengan pemakaian setidaknya lima citra latih sehingga akurasi yang dicapai bisa diterima dengan waktu eksekusi relatif cukup pendek. Kedua metode masih sangat bergantung pada citra masukan. Variasi yang berlebih pada latar belakang dan besar ukuran citra akan mempengaruhi hasil akurasi. Kekurangan ini bisa diminimalkan dengan melakukan proses pendahuluan pada citra yang akan digunakan meliputi cropping dan resizing

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan

Makalah ini memberikan alternatif baru untuk menyelesaikan permasalahan inventory dengan model deterministik. Permasalahan terjadi untuk kondisi permintaan menaik dan biaya pemesanan konstan dengan solusi optimal didapat menggunakan pendekatan linier. Pencarian solusi optimal dilakukan dalam beberapa tahap sehingga menghasilkan total biaya persediaan yang minimum. Keadaan permasalahan digambarkan dalam empat model yang merupakan kombinasi fase pengadaan dan fase shortages. Berikut adalah empat model tersebut: (1) keadaan yang dimulai dengan fase pengadaan dan diakhiri tanpa terjadi shortages, (2) keadaan yang dimulai dengan fase pengadaan dan diakhiri dengan fase shortages, (3) keadaan yang dimulai dengan fase shortages dan diakhiri tanpa terjadi shortages, dan (4) keadaan yang dimulai dengan fase shortages dan diakhiri dengan fase shortages. Tujuan dari permasalahan model adalah menentukan jumlah pengadaan, waktu terjadinya pengadaan, dan waktu terjadinya shortages agar biaya total menjadi minimum. Definisi biaya total adalah biaya persediaan yang dipengaruhi biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan biaya shortages. Uji coba dan analisa dilakukan untuk membuktikan bahwa model inventory lot size deterministik dapat menyelesaikan permasalahan. Pada analisa terlihat nilai biaya total yang minimum dikatakan optimal setelah dibandingkan dengan jumlah pengadaan. Pada uji coba nilai biaya total minimum terhadap nilai jumlah pengadaan tertentu. Biaya total tetap optimal setelah dibandingkan dengan jumlah pengadaan yang lebih kecil dan lebih besar. Selain itu perubahan pada waktu pengadaan dan waktu terjadinya shortages juga akan mempengaruhi solusi optimal sehingga biaya total yang didapatkan bisa tidak lagi minimum walaupun dengan jumlah pengadaan yang tetap. Total biaya lebih minimal 6.8% pada permasalahan permintaan menaik biaya pemesanan konstan diban

Algoritma Random Forest pada Prediksi Status Kredit Usaha Rakyat untuk Mengurangi Nonperforming Loan Rate

Program Kredit Usaha Rakyat (KUR) adalah salah satu program pemerintah Indonesia dalam meningkatkan akses pembiayaan kepada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang disalurkan melalui lembaga keuangan dengan pola penjaminan. Dana penyaluran KUR 100% berasal dari dana lembaga keuangan penyalur KUR. Pemerintah memberikan subsidi berupa pembayaran penjaminan kredit yang menjamin kredit sebesar 70% dari nilai total kredit yang ditetapkan dan 30% sisanya ditanggung lembaga keuangan salah satunya adalah bank. Mempertahankan non performing loan (NPL) rate yang rendah sangat penting untuk mencegah terjadinya pembentukan biaya pencadangan kerugian yang akan mengurangi keuntungan bank. Memprediksi variabel yang berpengaruh terhadap macetnya KUR diperlukan untuk mencegah kredit macet terutama pada tahap awal pemberian kredit. Belum terdapat penelitian untuk memprediksi kredit macet pada KUR menggunakan machine learning. Penelitian ini bertujuan agar Bank dapat melakukan prediksi dengan pendekatan machine learning dan mengetahui kontribusi variabel yang mempengaruhi KUR macet. Teknik SMOTE juga digunakan dalam penelitian untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa klasifikasi random forest memberikan akurasi lebih tinggi dari regresi logistik yaitu sebesar 88% pada data uji. Urutan tingkat kepentingan dari kontribusi variabel yang mempengaruhi macet pada KUR adalah status restrukturisasi kredit, ketersediaan debt service payment account, unit operasional pemroses kredit, dan sektor usaha dapat menjadi dasar Bank untuk menganalisis profil resiko proses KUR baru sehingga dapat menurunkan potensi kredit bermasalah kedepannya dan menekan NPL rate

Pengklasteran Data Pelanggan Dari Aplikasi Mobile Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk PLN

Perkembangan teknologi dan internet memungkinkan pengguna bertransaksi melalui aplikasi seluler, termasuk pembayaran tagihan dan pembelian token listrik. Aplikasi PLN Mobile telah diunduh lebih dari 35 juta pengguna sejak 2016. Pertumbuhan pengguna juga meningkatkan riwayat transaksi listrik. Data tersebut belum dimanfaatkan oleh PLN UID Sulselrabar. Menariknya kinerja penjualan selama empat bulan terakhir menunjukkan adanya masalah di akhir tahun 2023. Penelitian ini menggunakan model Recency-Frequency-Monetary (RFM) dengan mengamati riwayat transaksi listrik selama satu tahun terakhir pada aplikasi PLN Mobile, untuk membantu perusahaan dalam menentukan strategi pemasaran efektif. Data dari Virtual Command Center PLN tanggal 11 Januari 2023 digunakan untuk memodelkan RFM dengan mengkategorikan dan mengevaluasi perilaku pelanggan berdasarkan tiga faktor: recency (jarak transaksi), frequency (jumlah transaksi), dan monetary (total nilai transaksi). Setelah itu, klaster-klaster akan diberi label berdasarkan karakteristik anggotanya dan strategi pemasaran akan ditentukan untuk setiap target pasar yang dipilih. Hasil analisis menunjukkan bahwa model RFM berguna untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memberikan segmentasi yang bernilai bagi perusahaan. Terdapat 3 klaster yang dihasilkan, yaitu Dormant Customers, Typical Customers, dan ‘Everyday’ Shoppers. Berdasarkan model RFM, dipilih pendekatan Full Market Coverage dan Multiple Segment Specialization dalam menentukan target pasar. Hal ini memudahkan dalam merumuskan strategi pemasaran dalam upaya untuk meningkatkan kinerja penjualan perusahaan

Pengklasteran Data Pelanggan Dari Aplikasi Mobile Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk PLN

Perkembangan teknologi dan internet memungkinkan pengguna bertransaksi melalui aplikasi seluler, termasuk pembayaran tagihan dan pembelian token listrik. Aplikasi PLN Mobile telah diunduh lebih dari 35 juta pengguna sejak 2016. Pertumbuhan pengguna juga meningkatkan riwayat transaksi listrik. Data tersebut belum dimanfaatkan oleh PLN UID Sulselrabar. Menariknya kinerja penjualan selama empat bulan terakhir menunjukkan adanya masalah di akhir tahun 2023. Penelitian ini menggunakan model Recency-Frequency-Monetary (RFM) dengan mengamati riwayat transaksi listrik selama satu tahun terakhir pada aplikasi PLN Mobile, untuk membantu perusahaan dalam menentukan strategi pemasaran efektif. Data dari Virtual Command Center PLN tanggal 11 Januari 2023 digunakan untuk memodelkan RFM dengan mengkategorikan dan mengevaluasi perilaku pelanggan berdasarkan tiga faktor: recency (jarak transaksi), frequency (jumlah transaksi), dan monetary (total nilai transaksi). Setelah itu, klaster-klaster akan diberi label berdasarkan karakteristik anggotanya dan strategi pemasaran akan ditentukan untuk setiap target pasar yang dipilih. Hasil analisis menunjukkan bahwa model RFM berguna untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memberikan segmentasi yang bernilai bagi perusahaan. Terdapat 3 klaster yang dihasilkan, yaitu Dormant Customers, Typical Customers, dan ‘Everyday’ Shoppers. Berdasarkan model RFM, dipilih pendekatan Full Market Coverage dan Multiple Segment Specialization dalam menentukan target pasar. Hal ini memudahkan dalam merumuskan strategi pemasaran dalam upaya untuk meningkatkan kinerja penjualan perusahaan

Pengklasteran Data Pelanggan Dari Aplikasi Mobile Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk PLN

Perkembangan teknologi dan internet memungkinkan pengguna bertransaksi melalui aplikasi seluler, termasuk pembayaran tagihan dan pembelian token listrik. Aplikasi PLN Mobile telah diunduh lebih dari 35 juta pengguna sejak 2016. Pertumbuhan pengguna juga meningkatkan riwayat transaksi listrik. Data tersebut belum dimanfaatkan oleh PLN UID Sulselrabar. Menariknya kinerja penjualan selama empat bulan terakhir menunjukkan adanya masalah di akhir tahun 2023. Penelitian ini menggunakan model Recency-Frequency-Monetary (RFM) dengan mengamati riwayat transaksi listrik selama satu tahun terakhir pada aplikasi PLN Mobile, untuk membantu perusahaan dalam menentukan strategi pemasaran efektif. Data dari Virtual Command Center PLN tanggal 11 Januari 2023 digunakan untuk memodelkan RFM dengan mengkategorikan dan mengevaluasi perilaku pelanggan berdasarkan tiga faktor: recency (jarak transaksi), frequency (jumlah transaksi), dan monetary (total nilai transaksi). Setelah itu, klaster-klaster akan diberi label berdasarkan karakteristik anggotanya dan strategi pemasaran akan ditentukan untuk setiap target pasar yang dipilih. Hasil analisis menunjukkan bahwa model RFM berguna untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memberikan segmentasi yang bernilai bagi perusahaan. Terdapat 3 klaster yang dihasilkan, yaitu Dormant Customers, Typical Customers, dan ‘Everyday’ Shoppers. Berdasarkan model RFM, dipilih pendekatan Full Market Coverage dan Multiple Segment Specialization dalam menentukan target pasar. Hal ini memudahkan dalam merumuskan strategi pemasaran dalam upaya untuk meningkatkan kinerja penjualan perusahaan

Modeling Scholar Profile in Expert Recommendation based on Multi-Layered Bibliographic Graph

A recommendation system requires the profile of researchers which called here as Scholar Profile for suggestions based on expertise. This dissertation contributes on modeling unbiased scholar profile for more objective expertise evidence that consider interest changes and less focused on citations. Interest changes lead to diverse topics and make the expertise levels on topics differ. Scholar profile is expected to capture expertise in terms of productivity aspect which often signified from the volume of publications and citations. We include researcher behavior in publishing articles to avoid misleading citation. Therefore, the expertise levels of researchers on topics is influenced by interest evolution, productivity, dynamicity, and behavior extracted from bibliographic data of published scholarly articles. As this dissertation output, the scholar profile model employed within a recommendation system for recommending productive researchers who provide academic guidance. The scholar profile is generated from multi layers of bibliographic data, such as layers of author, topic, and relations between those layers to represent academic social network. There is no predefined information of topics in a cold-start situation, such that procedures of topic mapping are necessary. Then, features of productivity, dynamicity and behavior of researchers within those layers are taken from some observed years to accommodate the behavior aspect. We experimented with AMiner dataset often used in the following bibliographic data related studies to empirically investigate: (a) topic mapping strategies to obtain interest of researchers, (b) feature extraction model for productivity, dynamicity, and behavior aspects based on the mapped topics, and (c) expertise rank that considers interest changes and less focused on citations from the scholar profile. Ensuring the validity results, our experiments worked on standard expert list of AMiner researchers. We selected Natural Language Processing and Information Extraction (NLP-IE) domains because of their familiarity and interrelated context to make it easier for introducing cases of interest changes. Using the mapped topics, we also made minor contributions on transformation procedures for visualizing researchers on maps of Scopus subjects and investigating the possibilities of conflict of interest

PEMBELAJARAN BERTINGKAT PADA ARSITEKTUR JARINGAN SARAF FUNGSI RADIAL BASIS

Jaringan  saraf  tiruan  (JST)  adalah  jaringan  yang  cara kerjanya  meniru  jaringan  saraf  manusia  ditandai dengan sebuah  set  masukan  dan  sebuah  set  keluaran.  Proses pembelajaran  dalam  jaringan  akan mengekstraksi informasi  dari  berbagai  macam  input  yang  diberikan. Diantara  masukan  dan  keluaran terdapat  layer  untuk memproses  input  yang  dinamakan unit  tersembunyi (hidden  layer).  Salah  satu  model JST  adalah  jaringan saraf  fungsi  radial  basis  (Radial  Basis  Function  Neural Network  =  RBFNN)  yaitu model jaringan saraf dengan satu unit dalam lapisan tersembunyi. Jumlah layer tunggal pada hidden layer menyebabkan  permasalahan  pembelajaran  di RBFNN  dapat  dianggap  sebagai  suatu  sistem  linear. Pada RBFNN  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  fungsi basis  (Gaussian)  dengan  fungsi  linear  di  lapisan output. Dikarenakan  RBFNN  adalah  sistem  linear  sehingga  teknik Orthogonal  Least  Squares  (OLS)  yang menerapkan konsep  basis  orthogonal  dengan  pendekatan  terdekat  ke  solusi sebenarnya  dapat  menjadi salah satu algoritmapembelajaran pada RBFNN. Makalah ini membahas pembelajaran bertingkat sebagai cara  optimasi pembelajaran  pada  RBFNN  yang  menggabungkan  teknik  linear  yaitu Regularized Orthogonal  Least  Sqaures  (ROLS)  dan  non linear  yaitu  algoritma  genetik.  Hasil  ujicoba menunjukkan untuk  semua  data  dengan  persentase pembelajaran  dan  parameter  algoritma  genetik  yang berbeda-beda mempunyai akurasi yang bervariasi pula. Akan tetapi rata-rata hasil ujicoba menghasilkan akurasi di atas 90% dan bahkan untuk beberapa percobaan akurasi bisa mencapai 100