Klasifikasi Objek Bawah Laut Dengan Memanfaatkan Support Vektor Machines

Pada penelitian ini, digunakan Support Vector Machines (SVM) untuk mengklasifikasi hamburan SONAR yang dipantulkan oleh dua buah objek bawah laut, yaitu ranjau laut yang berbentuk silinder logam dan batu yang bentuknya bulat atau mendekati silinder. Untuk membuat model SVM yang sesuai untuk keperluan klasifikasi, dipakai kernel Radial Basis Function (RBF) yang diatur karakteristiknya dengan parameter faktor penalti C dan gamma γ. Kedua parameter tersebut ditentukan dengan menggunakan algoritma pencarian tapis (grid search). Pada percobaan dipilih dua pasang [C γ]. Pasangan yang pertama adalah [1,4142 0,25] mewakili model soft margin, sedangkan pasangan kedua adalah [32 0,0625] mewakili model hard margin. Dari percobaan yang dilakukan diperoleh bahwa SVM soft margin memberikan akurasi sebesar 92,2%. Sedangkan SVM hard margin menghasilkan akurasi sebesar 89,4%. Model SVM soft margin memberikan akurasi 92,4% atau lebih baik dibandingkan dengan akurasi 90,4% dari penelitian sebelumnya yang menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan hidden unit sebanya

Comparative Analysis of Feature Selection Method to Predict Customer Loyalty

The growth of Fast Moving Consumer Goods (FMCG) industry is still showing double-digit and Indonesia becomes a potential market for the products FMCG, so that the competition between companies will be intense. The company have to attempted to survive, one of the way is to maintain customer loyalty. Data mining techniques can be used to predict customer loyalty. In data mining pra-processing, feature selection is one of the important thing to reduces the number of features, removes irrelevant, redundant, or data noise, and brings the immediate effects for applications: speeding up a data mining algorithm, improving mining performance such as the accuracy of the prediction and the comprehensive result. This paper aims to identify the relevant factors that affect the performance of the classification of customer loyalty with several feature selection method and to compare the classification performance in customers loyalty prediction of FMCG products. Data was obtained from the results of fast moving consumer goods customers questionnaires towards several brands of instant noodles in Lampung that was ranked TOP Brand Award Phase 1 2016, using nonprobability sampling method and convenience sampling technique. The result in this paper, chi square feature selection methods with threshold > 0.01 showed the best results, it is indicated by the highest accuracy of  random forest classification algorithm, that is 83.2% for thirteenth feature

Rancang Bangun Alat Bantu Penentu Pola Distribusi Input Dengan Memanfaatkan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Menggunakan Persentil Sebagai Penciri

Penentuan pola distribusi adalah bagian yang amat penting dalam urutan proses simulasi sistem. Ada beberapa metode yang bisa digunakan untuk menguji pola distribusi, antara lain metode statistik Chi Squared dan Kolmogorov-Smirnov atau dengan menggunakan jaringan saraf tiruan (JST). Berdasar pengamatan dari terdahulu, didapatkan bahwa chi-squared tidak cocok digunakan untuk menentukan pola distribusi dari data yang berjumlah kecil. Sedangkan untuk Kolmogorov Smirnov, dalam jumlah data yang sama-sama kecil masih memiliki tingkat keberhasilan yang lebih ringgi dari pada metode Chi Squared. Kelemahan lain dari uji Chi-squared ataupun uji K-S salah satunya adalah hanya bisa mengenali pola distribusi matematis, pola-pola yang sudah diketahui rumus matematisnya. Atau dengan kata lain hanya bisa mengenali pola distribusi data yang rumusnya sudah disertakan di dalam perangkat lunak penguji. Dengan memakai JST, kelemahan-kelemahan tersebut bisa dihilangkan. Pada penelitian sebelumnya belum ditentukan penciri khas yang bisa digunakan untuk membedakan suatu pola distribusi dengan yang lainnya. Dengan kata lain, seluruh data diinputkan langsung ke JST setelah mengalami proses pra-pengolahan BagiMax. Pada penelitian ini dicoba ditentukan penciri yang mungkin bisa dipakai untuk membedakan pola distribusi data, yaitu dengan memanfaatkan persentil sebagai ciri utama. Pada penelitian ini pra-pengolahan berupa prosedur HitungPersentil100pth untuk mendapatkan persentil 0.1 sampai dengan 0.9. Hasil perhitungan persentil tersebut diumpankan ke JST yang telah dibuat pada penelitian sebelumnya. Dari uji coba ternyata diperoleh prosentase keberhasilan meningkat sampai 91.9%, yang menunjukkan bahwa persentil mampu dipakai sebagai penciri

Tax Complaints Classification on Twitter Using Text Mining

Twitter growth and utilization encourage the emergence of limitless textual information so that people can express their complaints easily This leads the Directorate General of Taxation uses twitter to deal with tax complaints faced by the community. However, the messages on twitter can contain any information, either the tax complaint or not. This will cause difficulties in handling complaints process. It is important to automatically identify so tax complaint handling can be done effectively and efficiently. Given these problems, it is necessary to do the twitter tax complaint classification with the support of text mining. There are several methods of classification such as Naïve Bayes classifiers, Support Vector Machine (SVM) and Decision Tree. This research aims to classify the tax complaint on twitter automatically by using text mining. The experimental results show the value of f-measure of SVM, Naïve Bayes and Decision Tree, respectively, are 89.3%, 85.6% and 76.9

Implementasi Metode Bitemporal Pada Sistem Informasi Kepegawaian Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Pengelolaan sumber daya manusia merupakan salah satu hal yang harus dilakukan untuk mendukung kemajuan sebuah organisasi. Institut Teknologi Sepuluh Nopember sebagai salah satu institusi pendidikan mempunyai beberapa sumber daya yang harus dikelola. Salah satu sumber daya yang dikelola adalah data tenaga edukatif, dimana setiap bulan harus dapat menghasilkan informasi tenaga edukatif yang sudah berhak mendapatkan kenaikan gaji berkala, kenaikan pangkat atau kenaikan jabatan. Informasi itu disimpan di dalam kartu indek pegawai sebagai catatan mutasi dosen selama menjadi pegawai. Dalam penelitian ini dibuat suatu perangkat lunak yang mampu digunakan untuk pengelolaan data dosen Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). Dengan memanfaatkan metode bitemporal, yaitu sebuah cara yang memanfaatkan waktu sebagai atribut untuk menyatakan status baris-baris dalam relasi. Status baris dalam sebuah relasi dikeompokkan sebagai status baris terhapus (delete record), status baris riwayat (history record) dan status baris sekarang (current record). Status tersebut mempermudah pencarian dan penelusuran data . Aplikasi yang dibuat telah di uji coba secara lengkap pada dua kelompok pengguna yaitu administrator dan dosen. Pengguna administrator bisa melakukan transaksi menaikkan pangkat, jabatan dan kenaikan gaji berkala. Sedangkan pengguna dosen bisa melakukan update biodata. Dan dari uji coba yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa aplikasi dapat berjalan sebagaimana mestinya sesuai dengan fungsinya. Dengan demikian sistem ini diharapkan dapat dimanfaatkan untuk mengelola data kepegawaian dosen yang menjadi aset ITS

Peningkatan Kinerja Pengklasifikasi Objek Bawah Laut dengan Deep Learning

Pengenalan objek bawah laut dapat dilakukan berdasarkan pola hamburan SONAR, seperti untuk deteksi ranjau dan deteksi batu yang terletak di dasar laut. Kesulitan yang dihadapi pada pengenalan objek bawah laut antara lain adalah pemilihan metode ekstraksi fitur, adanya rotasi objek yang menghasilkan pola hamburan yang berbeda, lingkungan atau latar belakang bervariasi, dan kemampuan pengklasifikasi yang berbeda untuk lingkungan yang lebih kompleks. Pada penelitian ini, kami menggunakan deep learning neural network untuk meningkatkan kinerja klasifikasi dua buah objek bawah laut. Secara khusus, dibandingkan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi dan fungsi aktivasi yang dapat menghasilkan kinerja yang lebih tinggi dari penelitian sebelumnya. Pada penelitian sebelumnya, proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan neural network dengan 12 buah lapisan tersembunyi, dan menghasilkan akurasi maksimal sebesar 90.4%. Dilakukan percobaan pada struktur jaringan syaraf tiruan berupa multilayer perceptron dengan 2 buah lapisan tersembunyi dan 7 macam fungsi aktivasi. Dari percobaan yang dilakukan diperolehbahwa deep learning neural network memberikan rata-rata akurasi terbaik sebesar 85,9% dengan akurasi maksimal sebesar 96,15% lebih baik dibandingkan hasil penelitian sebelumnya. Akurasi terbaik tersebut diperoleh dengan memanfaatkan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi sebanyak 140 buah, dan fungsi aktivasi reLU untuk lapisan tersembunyi fungsi aktivasi Linear untuk lapisan output

Analisa Tentang Pengaruh Panjang Sinyal Suara Data Primer Terhadap Kinerja Sistem Identifikasi Pembicara

Penelitian ini mencoba menganalisa pengaruh panjang sinyal data primer, yang diolah menggunakan metode estimasi trispektrum, terhadap kinerja sistem pembicara melalui sinyal suara yang diucapkan. Proses pengolahan data primer ini dilakukan untuk mendapatkan estimasi data magnitudo dan fase sinyal suara. Pada proses ini, sinyal suara yang berupa sebuah kata yang diucapkan, dibagi menjadi beberapa chunk. Setiap chunk diestimasi kemudian dicari rata-ratanya. Hasil estimasi ini, berupa data magnitudo dan fase sinyal, disimpan menjadi beberapa kategori, yakni disimpan seluruh data, separuh data, seperempat, dan seterusnya. Masing-masing dianalisa berdasarkan waktu eksekusi estimasi, jumlah data yang dihasilkan estimasi itu, dan pengaruhnya terhadap kinerja sistem pembicara. Dari beberapa ujicoba menunjukkan bahwa ukuran panjang sinyal yang diestimasi memberikan pengaruh yang cukup signifikan terhadap kinerja sistem pada seperempat bagian atau yang lebih kecil lagi. Lama eksekusi proses estimasi untuk seperempat, seperdelapan, dan seperenambelas bagian sinyal tidak sampai satu detik. Sedangkan untuk satu bagian sinyal membutuhkan sembilan detik, dan untuk setengah bagian sinyal membutuhkan waktu eksekusi selama satu detik

Perancangan Dan Pembuatan Perangkat Lunak Pembangkit Structured English Berdasarkan Tabel Keputusan

Dalam pengembangan sebuah sistem informasi, pengguna seringkali memberikan beberapa aturan bisnis untuk diterapkan ke dalam sebuah sistem informasi. Aturan tersebut biasanya berupa aturan tertulis atau pun tidak tertulis yang menjadi kebijakan instansi. Pada tahap analisis, seorang sistem analis perlu mendokumentasikan aturan bisnis untuk keperluan perencanaan lebih lanjut. Dokumentasi bisa diwujudkan sebagai sebuah tabel keputusan yang bisa dengan mudah untuk menemukan adanya redudansi atau pun kontradiksi aturan. Selain itu, dengan tabel keputusan akan memudahkan programmer dalam mengimplementasikan aturan bisnis ke dalam program komputer. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah perangkat lunak yang memiliki kemampuan untuk membangkitkan pseudocode atau Structured English dari aturan bisnis yang telah diubah menjadi tabel keputusan. Sebelum aturan bisnis tersebut dimasukkan ke dalam tabel keputusan, sistem analis harus terlebih dulu menentukan condition dan action yang sesuai. Selain itu, perangkat lunak ini diharapkan juga mampu membuat, memvalidasi dan menyederhanakan sebuah tabel keputusan secara otomatis. Berdasar uji coba yang dilakukan, terbukti perangkat lunak dapat bekerja dengan baik sesuai fungsi yang diharapkan. Pembuatan tabel keputusan dapat dilakukan baik untuk limited maupun extended entry decision table. Perangkat lunak juga mampu melakukan pengecekan validasi, penghapusan rule tabel keputusan, dan juga otomatisasi penyederhanaan tabel keputusan. Selain itu perangkat lunak berhasil membangkitan pseudocode yang berbentuk Structured English dari tabel keputusan

Perancangan Model Tata Kelola Ketersediaan Layanan Ti Menggunakan Framework Cobit Pada Bpk-ri

Penerapan Teknologi Informasi pada sebuah organisasi memerlukan sumber daya yang besar tidak hanya finansial, juga waktu dan energi. Resiko terjadinya kegagalan juga tidak bisa dikatakan kecil. Namun di samping itu, penerapan Teknologi Informasi juga memberikan peluang-peluang untuk peningkatkan produktifitas organisasi yang sudah berjalan. Badan Pemeriksa Keuangan – Republik Indonesia (BPK-RI) adalah lembaga negara yang bertugas memeriksa pengelolaan dan tanggung jawab keuangan negara. Untuk dapat mewujudkan visi dan misinya, TI memberikan kontribusinya dengan menjalankan peran strategis yang dirumuskan dalam Rencana Strategis TI BPK-RI. Salah satu kebutuhan bisnis yang penting adalah mengelola TI sehingga dapat memiliki kapabilitas dan ketersediaan yang mencukupi, sehingga dapat menjadi medium komunikasi bagi para stakeholder-nya. Untuk itu diperlukan panduan yang dapat menjadi acuan dalam mengelola ketersediaan layanan TI. Dari hasil penelitian, diketahui bahwa proses-proses TI yang terkait dengan ketersediaan layanan TI yaitu DS3 (Manage Performance and Capacity) dan DS4 (Ensure Continuous Service) sebagian besar berada pada tingkat kedewasaan 2 (Repeatable but Intuitive). Sedangkan manajemen mengharapkan bahwa sebagian besar atribut pada proses-proses tersebut minimal berada pada tingkat kedewasaan 4 (Managed and Measurable). Untuk mengatasi kesenjangan tersebut, pada penelitian ini disusun rekomendasi-rekomendasi yang bertujuan untuk meningkatkan kematangan sesuai yang diharapkan. Rekomendasi juga dilengkapi dengan outcome measure dan performance indicator serta draft kebijakan yang dapat menjadi panduan dalam mengelola ketersediaan layanan TI berdasarkan kerangka kerja COBIT

Pemilihan Rumah Sakit Untuk Penanganan Keadaan Darurat Di Kotamadya Surabaya Dengan Menggunakan Sistem Informasi Geografis

Penanganan keadaan darurat merupakan salah satu indikator untuk mengetahui tingkat pelayanan kesehatan suatu daerah. Surabaya sebagai salah satu kota besar di Indonesia yang memiliki jaringan jalan dan rumah sakit yang lengkap membuat pemilihan rumah sakit untuk penanganan keadaaan darurat menjadi lebih kompleks. Pada penelitian ini, dibuat suatu aplikasi yang mampu menentukan rumah sakit yang paling tepat untuk pananganan keadaan darurat sekaligus menentukan rute yang harus dilalui dari lokasi kejadian menuju rumah sakit tertentu. Pemilihan rumah sakit didasarkan pada fasilitas yang dimiliki oleh rumah sakit bersangkutan. Sedangkan rute ditentukan dari bobot pada masing-masing ruas jalan. Pembobotan dilakukan berdasarkan waktu tempuh untuk masing-masing ruas jalan. Dengan mempertimbangkan fasilitas yang dimiliki oleh masing-masing rumah sakit akan didapat sejumlah rumah sakit yang layak untuk menangani keadaan darurat tertentu. Dari sejumlah rumah sakit tersebut, kemudian dipilih satu rumah sakit yang paling layak dengan mempertimbangkan analisis rute, sehingga didapat pula rute terbaik sekaligus arah perjalanannya berdasarkan pembobotan waktu