IMPLEMENTATION OF THE EDAS METHOD TO DETERMINE YOUTUBE CONTENT WORTH WATCHING FOR CHILDREN’S

Youtube is a platform for watching and sharing videos. Even today, Youtube allows a lot of information that is inappropriate for children to see and watch. This is due to the large number of videos containing violence, sex, or other inappropriate content that are dangerous to watch by children who don’t know the difference between good and bad. This situation can cause anxiety and panic in parents because they are not able to continuously supervise their children. The decision support system is a system that can help someone in making a decision. With the decision support system, it is hoped that it can help parents monitor their children’s Youtube viewing. Data analysis was carried out using the EDAS method by comparing Youtube content with one another based on six criteria, namely not containing violence, not containing harsh words, not containing pornographic elements, educating, entertaining, and creative. The EDAS method is a selection method based on the normalized values of the weights and the distance between positive and negative solutions. Of the 15 Youtube content, there are 5 recommended Youtube content to watch. The 5 Youtube content with the highest rankings are Cocomelon (0.189), Upin & Ipin (0.150), Hey Tayo and Pada Zaman Dahulu Kala (0.101), and Nussa Official (0.063)  &nbsp

PERBANDINGAN IMPUTASI DAN PARAMETER SUPPORT VECTOR REGRESSION UNTUK PERAMALAN CUACA

Curah hujan adalah informasi penting di bidang transportasi, pertanian, industri dll. Dengan mengetahui informasi curah hujan, tindakan dapat diambil secara tepat di beberapa bidang tersebut. sehingga tidak ada kerugian karena kesalahan dalam informasi curah hujan. Makalah ini bertujuan untuk menemukan metode yang sesuai dalam peramalan curah hujan yang terkait dengan metode pemrosesan data imputasi dan nilai parameter dalam Support Vector Regression (SVR). Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode preprocessing data imputasi terbaik diperoleh untuk digunakan ke dalam SVR berdasarkan nilai Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Berdasarkan hasil MSE, k-nearest neighbor adalah metode terbaik yang digunakan untuk preprocessing data imputasi. Data preprocessing menghasilkan eksperimen pada SVR Polinomial dengan parameter C 1000, toleransi 0,001, epsilon 0,01 dan iterasi tak terbatas. Di sisi lain, hasil MAE menunjukkan bahwa Artificial Neural Network (ANN) adalah metode terbaik dalam imputasi data preprocessing. ANN dengan radial basis function kernel, gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tanpa batas. JST diuji pada RBF SVR dengan gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tak terbatas

Segmentasi Multi Proyeksi Pada Citra Cone Beam Computed Tomography Gigi Menggunakan Metode Level Set

Segmentasi citra Cone Beam Computed Tomography (CBCT) gigi merupakan suatu penelitian yang menarik untuk dilakukan. Metode segmentasi berbasis pelacakan kontur seperti metode level set merupakan metode yang banyak digunakan saat ini. Umumnya penelitian yang sudah dilakukan yaitu mengembangkan metode level set untuk dapat mendeteksi keseluruhan objek gigi dengan baik. Salah satu hal yang menjadi perhatian dari penelitian sebelumnya yaitu proses segmentasi yang hanya menggunakan data citra CBCT gigi dengan tipe proyeksi aksial. Dengan menggunakan proyeksi ini, metode dirancang agar seoptimal mungkin untuk mendapatkan bentuk keseluruhan. Namun, susunan citra irisan pada proyeksi aksial yang merepresentasikan bagian ujung objek gigi mengalami penurunan kontras sehingga membuat objek gigi cenderung tidak dapat dibedakan denan latar ataupun unsur lain. Oleh sebab itu dibutuhkan integrasi atau kombinasi proyeksi Sagital dan Koronal yang beberapa citra irisan penyusunnya menampilkan bentuk gigi secara penuh. Tesis ini mengusulkan metode segmentasi multi-proyeksi dengan mengkombinasikan hasil segmentasi level set pada citra dekomposisi CBCT gigi untuk mendapatkan keseluruhan bagian objek gigi. Dekoposisi terhadap citra CBCT dilakukan untuk mendapatkan susunan citra irisan pada tiga proyeksi yaitu Aksial, Sagital, dan Koronal. Segmentasi kemudian dilakukan pada keseluruhan citra irisan pada masing-masing proyeksi menggunakan metode level set. Hasil akhir dari metode usulan didapatkan dari kombinasi keseluruan citra irisan yang sudah tersegmentasi pada tiga proyeksi tersebut. Berdasarkan hasil uji coba, Metode segmentasi multi-proyeksi citra CBCT gigi menggunakan level set dengan mendekomposisi data citra CBCT berhasil digunakan untuk mendapatkan keseluruhan bentuk objek gigi dengan akurasi 97.18%, sensitifitas 88.62 %, dan spesifisitas 97.61%. Kombinasi tiga proyeksi (segmentasi multiproyeksi) yaitu proyeksi Aksial dengan Sagital dan Koronal dapat memperbaiki hasil segmentasi proyeksi aksial yang kurang dalam menghasilkan keseluruhan bagian gigi dengan besar rata-rata peningkatan hasil dari 96.87% menjadi 97.18%. ======================================================================== Dental Cone Beam Computed Tomography (CBCT) image segmentation is an interesting study to do. Contour tracking based segmentation methods such as the level set method are the most widely used methods today. Generally the research that has been done is to develop a level set method to be able to detect overall dental objects properly. One of the concerns of previous research is the segmentation process that only uses dental CBCT image data with axial projection types. Using this projection, the method is designed to be as optimal as possible to get the overall shape. However, the composition of the sliced image on the axial projection that represents the end of the tooth object has decreased contrast, making the dental object tends to be indistinguishable from the background or other elements. Therefore, it requires integration or a combination of Sagital and Coronal projections in which some of the constituent image slices display the full shape of the teeth. This reserch proposed a multi-projection segmentation method by combining the segmentation result using level set in decomposition of dental CBCT image to obtain the entire dental object. Decoposition of the CBCT image was carried out to obtain three projections namely Axial, Sagital, and Coronal. The segmentation is then performed on the entire sliced image in each projection using level set method. The final result is obtained from the combination of segmentation result on the three projections images. Based on the results of the experiment, the multi-projection segmentation method of dental CBCT images using level sets by decomposing the CBCT image data was successfully used to obtain the overall shape of dental objects with an accuracy of 97.18%, specificity of 88.62%, and specificity of 97.61%. The combination of three projections (multiprojection segmentation) between Axial and Sagonal and Coronal projections can improve the results of axial projection segmentation that is less in producing the whole tooth with an average increase in yield from 96.87% to 97.18

KLASIFIKASI CITRA TULISAN TANGAN AKSARA SASAK DENGAN METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS DAN MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION

Aksara Sasak adalah warisan budaya Lombok yang sangat penting untuk dilestarikan agar tidak punah diterpa perkembangan zaman. Paper ini mengusulkan perancangan model klasifikasi tulisan tangan untuk karakter aksara Sasak menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Multinomial Logistic Regression (MLR). Metode HOG digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra tulisan tangan aksara Sasak. Metode HOG dapat mendeskripsikan bentuk dari karakter berdasarkan nilai orientasi gradiennya. Kemudian, MLR merupakan metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan hasil ekstraksi ciri. Dataset yang digunakan yaitu 1260 citra yang terdiri dari 70 citra tulisan tangan aksara sasak dari 18 karakter. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan maka didapatkan nilai evaluasi akurasi, presisi, dan recal masing-masing sebesar 88%, 88%, dan 87%. Kemudian menggunakan proses bounding box dapat meningkatkan hasil evaluasi secara signifikan. Nilai evaluasi dapat ditingkatkan dengan menambah data set yang digunakan untuk pelatihan model

Deteksi Bot Spammer Twitter Berbasis Time Interval Entropy dan Global Vectors for Word Representations Tweet’s Hashtag

Bot spammer merupakan penyalahgunaan user dalam menggunakan Twitter untuk menyebarkan pesan spam sesuai dengan keinginan user. Tujuan spam mencapai trending topik yang ingin dibuatnya. Penelitian ini mengusulkan deteksi bot spammer pada Twitter berbasis Time Interval Entropy dan global vectors for word representations (Glove). Time Interval Entropy digunakan untuk mengklasifikasi akun bot berdasarkan deret waktu pembuatan tweet. Glove digunakan untuk melihat co-occurrence kata tweet yang disertai Hashtag untuk proses klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan data API Twitter dari 18 akun bot dan 14 akun legitimasi dengan 1.000 tweet per akunnya. Hasil terbaik recall, precision, dan f-measure yang didapatkan yaitu 100%; 100%, dan 100%. Hal ini membuktikan bahwa Glove dan Time Interval Entropy sukses mendeteksi bot spammer dengan sangat baik. Hashtag memiliki pengaruh untuk meningkatkan deteksi bot spammer.     Spam spammers are users' misuse of using Twitter to spread spam messages in accordance with user wishes. The purpose of spam is to reach the required trending topic. This study proposes detection of bot spammers on Twitter based on Time Interval Entropy and global vectors for word representations (Glove). Time Interval Entropy is used to classify bot accounts based on the tweet's time series, while glove views the co-occurrence of tweet words with Hashtags for classification processes using the Convolutional Neural Network (CNN). This study uses Twitter API data from 18 bot accounts and 14 legitimacy accounts with 1000 tweets per account. The best results of recall, precision, and f-measure were 100%respectively. This proves that Glove and Time Interval Entropy successfully detects spams, with Hash tags able to increase the detection of bot spammers