Model Optimasi Penulisan Artikel yang Bersaing di Halaman Hasil Mesin Pencari

Mesin pencari sangat berperan sebagai jembatan antara penyedia informasi dan pencari informasi. Mesin pencari memiliki algoritma tersendiri untuk mendapatkan informasi dari halaman website yang kemudian disimpan dalam basis data berupa indeks. Saat ini jumlah website yang beroperasi di internet sudah sangat banyak, sehingga menyebabkan persaingan pada posisi di halaman hasil mesin pencari menjadi sangat ketat. Posisi di halaman hasil mesin pencari akan sangat berpengaruh terhadap banyaknya pengunjung. Penelitian ini menghasilkan website yang dikembangkan untuk membantu penulisan artikel yang tepat dan cocok untuk bersaing di mesin pencari. Melalui website ini, artikel yang telah ditentukan kata kuncinya akan dibantu untuk mengoptimalkannya. Beberapa hal yang perlu dioptimalkan akan diberikan saran secara otomatis oleh sistem dan sistem secara otomatis akan menghitung skor untuk artikel yang ditulis. Hasil dari pengembangan website ini bermanfaat bagi webmaster, penulis artikel dan marketing internet untuk meningkatkan kemampuan saing website mereka di mesin pencari, khususnya bagi blogger dan pemilik toko online, dimana mereka sangat tergantung pada posisi di SERP (search engine results page). Selain itu penelitian ini diharapkan bermanfaat bagi siapapun yang ingin membahas lebih lanjut tentang SEO (search engine optimization), karena teknik SEO selalu berubah mengikuti algoritma mesin pencari

Classifiers Evaluation: Comparison of Performance Classifiers Based on Tuples Amount

The  aim  of  this  study  is  to  compare  some classifiers’ performance related to the tuples amount. The different metrics of performance has been considered, such as: Accuracy, Mean Absolute Error (MAE), and Kappa Statistic. In this research, the different numbers of tuples are considered as well. The readmission process dataset of Diabetic patients, which has been experimented, consists of 47 features and 49.736 tuples. The  methodology  of  this  research  starts  from  preprocessing phase. After that, the clean dataset is divided into 5 subsets which represent every multiple of 10.000 tuples randomly. Each particular subset will be validated by three traditional classifiers i.e. Naive Bayes, K-Nearest Neighbor (k-NN), and Decision Tree. We also implement some setting parameters of each classifier except Naïve Bayes. Validation method used in this research is 10-Fold Cross-Validation. As the final conclusion, we compare the performance of classifiers based on the number of tuples. Our study indicates that the more the number of tuples, the lower and weaker the MAE and Accuracy performances whereas the kappa statistic performance tend to be fluctuated. Our study also found that Naïve Bayes outperforms k-NN and Decision Tree in overall. The top classifiers performances were reached in a 20.000-tuple evaluation.The aim of this study  is to compare some classifiers’ performance related to the tuples amount. The different metrics of performance has been considered, such as: Accuracy, Mean Absolute Error (MAE), and Kappa Statistic. In this research, the different numbers of tuples are considered as well. The

COMPARISON NAÏVE BAYES CLASSIFIER, K-NEAREST NEIGHBOR AND SUPPORT VECTOR MACHINE IN THE CLASSIFICATION OF INDIVIDUAL ON TWITTER ACCOUNT

In current’s digital era, people can take advantage of the ease and effectiveness of interacting with each other. The most popular online activity in Indonesia is the use of sosial media. Twitter is a social media that allows people to build communication between users and get the latest information or news. Information obtained from twitter can be processed to get the characteristics of a person using the DISC method, DISC is a behavioral model that helps every human being why someone does. To classify the tweet into the DISC method using algorithms naïve bayes classifier, k-nearest neighbor and support vector machine with the TF-IDF weighting. The results is compare the accuracy of the naïve bayes classifier algorithm has an accuracy rate of 31.5%, k-nearest neighbor has an accuracy rate of 23.8%, while the support vector machine has an accuracy rate of 28.4%

Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Penjualan Pada Kedai T-shirt YOGYAKARTA Menggunakan Framework Codeigniter

Kedai T-Shirt Yogyakarta is a company engaged in printing t-shirts. The company still using manual system of recording information and services to customers. That found several problems such as errors in input data, calculation of payments, and sales reports. Therefore the need for a sales system that can improve the performance of Kedai T-Shirt Yogyakarta.To build sales system, the authors obtained the data using the method of observation, interviews, and literature. The design uses DFD and implemented in webbased programming using Codeigniter framework.The system is built is expected to resolve problems such as being able to input data, calculation of payments, and sales reports. So the system is able to maximize the company's performance in serving customers

Pemanfaatan Teknologi Sistem Informasi Geografis sebagai sebuah Solusi pada Pengaturan Rute Angkutan Umum pada Dinas Lalu Lintas Angkutan Jalan (Dllaj) Surakarta

Perkembangan dunia sudah berjalan begitu pesat seiring meningkatnya kemampuan manusia dalam mengolah informasi. Data-data yang diperlukan dapat diolah sedemikian rupa agar mampu menjadi informasi yang bersifat akurat, tepat waktu dan relevan. Tetapi kompleksitas masalah manusia semakin meluas, dan menjadikannya tidak cukup hanya dengan mencari jawaban atas pertanyaan subyektif, seperti pengidentifikasian sebuah objek. Pertanyaan lokasional, seperti pencarian letak, dan pertanyaan kondisional tentang karakteristik fenomena pada sebuah objek, menjadi faktor penting lain yang harus dipertimbangkan agar data mampu memenuhi syarat menjadi sebuah informasi yang mendukung kehidupan manusia. Begitu pula dengan adanya pertambahan populasi dan dinamika masyarakat yang tinggi membuat data bereferensi geografis atau data geospasial menjadi cepat kadaluarsa. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem informasi yang mampu menangani data geospasial agar menjadi lebih mudah dicari, dianalisis dan direpresentasikan serta memudahkan revisi dan pemutakhiran data. Sistem informasi seperti ini dikenal dengan Sistem Informasi Geografis. Sistem ini digunakan untuk memasukkan, menyimpan, memanggil kembali, mengolah, menganalisis, dan menghasilkan data geospasial untuk mendukung pengambilan keputusan dalam perencanaan dan pengelolaan penggunaan lahan, sumber daya alam, lingkungan transportasi, fasilitas kota, dan pelayanan umum lainnya.Surakarta adalah kota yang menjadi barometer kemajuan di Propinsi Jawa Tengah. Letaknya yang sangat strategis, karena berbatasan dengan dua propinsi lainnya, menjadikannya sebagai kota dagang dan industri yang berkembang pesat. Selain memusatkan kemajuan di bidang perdagangan dan industri, Surakarta juga terkenal sebagai pusat budaya Jawa Tengah sekaligus berpotensi wisata yang tinggi, baik wisata alam, budaya, maupun pendidikan. Potensi kota yang tinggi ini menuntut masyarakat Surakarta untuk selalu dinamis. Dukungan infrastruktur transportasi kota mutlak diperlukan untuk mendukung dinamika masyarakat. Hal itu dapat terbukti dengan fakta bahwa terminal angkutan umum di Surakarta adalah terminal terbesar dan tertinggi aktifitasnya di Jawa Tengah.Dinas Lalu Lintas Angkutan Jalan (DLLAJ) Surakarta sebagai instansi yang bertanggungjawab pada permasalahan ini akan terbantu dengan adanya sistem informasi geografis dalam mengolah dan memvisualisasikan data-data geografis untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Pengaturan rute secara manual selain tidak efisien dan efektif dari sisi biaya dan waktu, kesalahan yang dilakukan bisa berdampak pada buruknya produktifitas masyarakat dan memicu masalah yang lebih kompleks. Dengan adanya dukungan sistem informasi geografis yang berfokus pada pengaturan rute angkutan umum di Surakarta, diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam membangun infrastruktur kota untuk kehidupan yang lebih baik

Penggunaan Principal Component Analysis dan Euclidean Distance untuk Identifikasi Citra Tanda Tangan

Teknologi computer vision untuk identifikasi identitas spesifik seseorang telah banyak berkembang, baik identifikasi melalui sidik jari, retina, suara, bahkan tanda tangan. Tanda tangan merupakan identitas autentifikasi yang umum digunakan. Dengan perkembangan teknologi digital, diperlukan metode autentifikasi tanda tangan untuk memastikan keamanan, keaslian, dan kesesuaian tanda tangan. Penelitian ini bertujuan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Euclidean Distance untuk mengidentifikasi tanda tangan dengan perlakuan yang berbeda. Pengujian menunjukkan tingkat akurasi terbaik pada nilai threshold sebesar 50 – 219 dengan nilai akurasi 95%. Penggunaan dimensi berbeda antara citra training dan citra testing menghasilkan akurasi 60%. Pengujian dengan tinta warna berbeda menunjukan tingkat akurasi mencapai 100%. Dengan demikian, metode PCA dan Euclidean Distance dapat digunakan untuk mengidentifikasi tanda tangan

Perbandingan Sistem Keamanan Pengembangan Aplikasi Website Web 2.0 Menggunakan Framework Ruby on Rails Dan Cakephp

Web 2.0 merupakan istilah yang digunakan untuk menunjukkan berbagai layanan di web yang memungkinkan pemakai untuk berkolaborasi dan berbagi informasi secara online. Teknologi Web 2.0 menggunakan teknologi yang sejak lama dikembangkan untuk web, ditambah dengan berbagai teknologi yang memungkinkan kolaborasi serta berbagai informasi. Sehingga secara logis bisa dikatakan bahwa Web 2.0 akan mempuyai masalah keamanan yang sama dengan aplikasi web sebelumnya bahkan lebih. Pembuatan aplikasi website dapak dikatakan mudah atau sulit, disatu sisi bahasa pemrogramannya mudah dipelajari namun disisi lain kemudahan tersebut sering membuat web developer terlena. Faktor keamanan menjadi syarat mutlak dipenuhi dalam aplikasi Web 2.0. Tetapi tidak semua developer menyadari hal tersebut. Bahkan ada yang membangun aplikasi website tanpa di-optimasi dan tidak memperhitungkan keamanan data. Akibatnya aplikasi website tersebut mudah dirusak oleh pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab. Tapi, ada pendekatan baru dalam pemrograman website yang bisa meng-handle masalah-masalah tersebut. Salah satunya adalah pemrograman web berbasis framework. Tulisan ini memaparkan lebih dalam tentang perbedaan sistem keamanan dalam pengembangan aplikasi web berbasis framework antara RoR dan CakePHP. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi developer yang sudah atau akan menggunakan salah satu dari framework RoR dan CakePHP untuk membangun sebuah aplikasi website berbasis framework

Selection of the Best K-Gram Value on Modified Rabin-Karp Algorithm

The Rabin-Karp algorithm is used to detect similarity using hashing techniques, from related studies modifications have been made in the hashing process but in previous studies have not been conducted research for the best k value in the K-Gram process. At the stage of stemming the Nazief & Adriani algorithm is used to transform the words into basic words. The researcher uses several variations of K-Gram values to determine the best K-Gram values. The analysis was performed using Ukara Enhanced public data obtained from the Kaggle with a total of 12215 data. The student essay answers data totaled to 258 data in the group A and 305 in the group B, every student essay answers data in each group will be compared with the answers of other fellow group member. Research results are the value of k = 3 has the best performance which has the highest some interpretations of 1-14%  (Little degree of similarity) and 15-50% (Medium level of similarity) compared to values of k = 5, 7, and 9 which have the highest number of interpretation results 0%-0.99% (Document is different). However, if the students essay answers compared have 100% (Exactly the same) interpretations, the k value on K-Gram does not affect the results

Evaluasi Tingkat Kesuksesan Sistem Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Hot Fit

Sistem informasi penerimaan mahasiswa baru merupakan sistem yang sangat mendasar dan dibutuhkan bagi perguruan tinggi serta merupakan ujung tombak pemasaran untuk mendapatkan jumlah mahasiswa yang diharapkan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh dan besarnya nilai antar variabel pada sistem informasi penerimaan mahasiswa baru (PMB) yang ada di STKIP Widya Yuwana. Serta untuk mengetahui variabel mana yang paling berpengaruh terhadap tingkat kesuksesan sistem informasi. Metode yang digunakan adalah metode Hot-Fit dan SEM PLS sebagai alat uji statistik. Metode Hot-Fit mengevaluasi sistem dengan menggunakan variabel penggunaan sistem, kepuasan pengguna, struktur, lingkungan, kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, dan net benefit. Pengujian akan dilakukan terhadap 16 hipotesis. Dari hasil penelitian 10 hipotesis dinyatakan diterima dan 6 dinyatakan hipotesis tidak diterima. Variabel yang berpengaruh kuat pada kesuksesan sistem informasi penerimaan mahasiswa baru di STKIP Widya Yuwana adalah variabel kualitas informasi dengan nilai 0,907, kualitas sistem dengan nilai 0,886 dan penggunaan sistem dengan nilai 0,882. Variabel yang berpengaruh lemah adalah variabel net benefit dengan nilai 0,572, struktur dengan nilai 0,804, dan kualitas layanan dengan nilai 0,807.