Algoritma Umum Pencarian Informasi dalam Sistem Temu Kembali Informasi Berbasis Metode Vektorisasi Kata dan Dokumen

Information retrieval (IR) system is a system, which is used to search and retrieve information relevant to the users’ needs. IR system retrieves and displays documents that are relevant to the users’ input (query). The information retrieval system has several steps and must execute the steps in order to obtain query results. The steps consist of two processes. The first one is processing query and the second one is processing the document collection. Processing query includes: conduct text operation, query formulation, and make terms index for query. Processing the document collection includes: conduct text operation, indexing, and make collection index for document collection. Obtaining terms index and collection index, we are able to process terms index and collection index to obtain ranking results. To obtain ranking results requires knowledge from basic linear algebra. This paper also explores how to make ranking from the most relevant documents to the most irrelevant documents

A Comparison of Retweet Prediction Approaches: The Superiority of Random Forest Learning Method

We consider the following retweet prediction task: given a tweet, predict whether it will be retweeted. In the past, a wide range of learning methods and features has been proposed for this task. We provide a systematic comparison of the performance of these learning methods and features in terms of prediction accuracy and feature importance. Specifically, from each previously published approach we take the best performing features and group these into two sets: user features and tweet features. In addition, we contrast five learning methods, both linear and non-linear. On top of that, we examine the added value of a previously proposed time-sensitive modeling approach. To the authors’ knowledge this is the first attempt to collect best performing features and contrast linear and non-linear learning methods. We perform our comparisons on a single dataset and find that user features such as the number of times a user is listed, number of followers, and average number of tweets published per day most strongly contribute to prediction accuracy across selected learning methods. We also find that a random forest-based learning, which has not been employed in previous studies, achieves the highest performance among the learning methods we consider. We also find that on top of properly tuned learning methods the benefits of time-sensitive modeling are very limited

Model Meta Ensemble dan Deep Learning untuk Prediksi Emiten LQ45

LQ (Liquid) 45 merupakan indeks saham yang berisi 45 emiten yang dipilih berdasarkan pertimbangan likuiditas dan kapitalisasi pasar, dengan kriteria-kriteria sebagai berikut: telah tercatat di BEI minimal 3 bulan, aktivitas transaksi di pasar reguler yaitu nilai, volume, dan frekuensi transaksi, jumlah hari perdagangan di pasar reguler, kapitalisasi pasar pada periode waktu tertentu, dan keadaan keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan tersebut. Dengan mengetahui emiten-emiten yang akan masuk ke dalam indeks LQ 45, para investor akan sangat terbantu dalam merencanakan portofolio mereka di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi bagi emiten-emiten yang akan masuk ke dalam LQ 45. Dataset terdiri dari ringkasan saham semua emiten dari 1 Februari 2015 sampai dengan Januari 2022 dan daftar emiten-emiten yang masuk ke dalam LQ 45 dari periode Agustus 2015-Januari 2016 sampai dengan Februari 2022-Juli 2022. Indeks LQ 45 sendiri diperbaharui setiap 6 bulan sekali; oleh karena itu, dalam penelitian ini model prediksi per 6 bulan dibentuk dan dilatih dengan 4-fold cross-validation. Model-model prediksi, yaitu HIVE-COTE 2.0, ROCKET, multi-layer perceptron, stacking recurrent neural networks, dan bi-directional recurrent neural networks memberikan hasil bahwa HIVE-COTE 2.0 HIVE-COTE 2.0 memberikan kinerja terbaik dalam precision, yaitu keunggulan sekitar 9% daripada model-model lainnya dalam memprediksi emiten-emiten jika kriteria yang dipertimbangkan adalah mengurangi false positive. Jika kriteria yang diutamakan adalah menjaga keseimbangan antara  mengurangi false positive dan false negative, maka model multi-layer perceptron dengan banyak neuron yang cukup besar (512) juga memberikan F1 score yang lebih tinggi 9% daripada model-model lain dalam memprediksi emiten-emiten yang akan masuk LQ 45

Aplikasi Information Retrieval (IR) CATA Dengan Metode Generalized Vector Space Model

Information retrieval (IR) system is a system, which is used to search and retrieve information relevant to the user’s needs. IR system retrieves and displays documents that are relevant to the user’s input (query). The Cata application is one among Information Retrieval Systems. This application has features such as to add and change a document in document collections. There is also a feature to search the information in document collections by using Generalized Vector Space Model algorithm. Before applying this algorithm, the query which is entered by the user will be process first. The processing of words includes the disposal of stopwords and stemming. This application performs searching the documents which are relevant to the queries, based on the similarities. The searching result which is ordered based on the highest of the similarity value

Exploring Technology Integration in Education: Lecturers Perspective on Outcomes-Based Education Platforms

Informatics education is evolving rapidly through the adoption of Outcome-Based Education (OBE), necessitating a rigorous investigation into the effectiveness of the implementation. This study was conducted using the advanced Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)-3 model to assess the potential of OBE systems in enhancing teaching and learning processes. The study integrated a comprehensive set of nine variables to measure the acceptance level of OBE systems among lecturers at Maranatha Christian University Bandung and Universitas Muhammadiyah Malang. UTAUT-3 provides a more explicit understanding by incorporating Hedonic Motivation (H.M.), Habit (H), and Personal Innovativeness (P.I.). The Model also integrated the core constructs of Performance Expectancy (P.E.), Effort Expectancy (E.E.), Social Influence (S.I.), Facilitating Conditions (F.C.), Behavioral Intention (B.I.), and Users Behavior (U.B.). The result showed that B.I. was a central determinant of U.B., suggesting users' preparedness to engage with OBE systems.Furthermore, the routine use of technology as Habit (H) was closely related to Behavioral Intension (B.I.), showing that familiarity with technology facilitated the intention to adopt OBE systems. The result showed that UTAUT-3's comprehensive framework was superior in evaluating educational technology adoption due to its ability to account for users' engagement as Hedonic Motivation (H.M.), dispositional tendencies toward Personal Innovativeness (P.I.), and the critical role of established habits. Consumers' actual experiences and technological proficiency significantly influence adoption rather than individual characteristics. Therefore, UTAUT-3 was a more effective tool for predicting and understanding the Acceptance of OBE systems, guiding educational institutions toward successfully integrating information systems in learning environments

Perancangan Sistem Informasi Penjualan Tas Pria Berbasis Web

Banyaknya penjual yang mengalami kesulitan dalam hal pengelolaan data penjualan dan pemasaran tas pria secara manual memotivasi penelitian ini yang bertujuan merancang sebuah sistem informasi berupa aplikasi web yang dapat digunakan untuk membantu penjual-penjual. Metode perancangan aplikasi web ini menggunakan pendekatan berorientasi objek dengan notasi Unified Modeling Language (UML).  Penjualan dan pencatatan laporan penjualan secara manual memiliki banyak kekurangan baik dalam hal terbatasnya waktu dan tempat untuk melakukan transaksi, maupun sulitnya mencatat laporan dalam jumlah besar dalam waktu singkat. Oleh karena itu, dengan menggunakan aplikasi web sebagai sarana penjualan dapat membantu penjual di dalam mengelola barang dagangan dan transaksi secara terorganisir. Aplikasi web dalam penelitian ini memiliki 3 tipe user, yaitu user tamu atau user yang dapat melihat beberapa bagian website tanpa harus login, user member atau user yang dapat melihat website dan melakukan transaksi, dan user admin atau user yang bisa mengendalikan isi website. Fitur-fitur aplikasi web penjualan ini adalah fitur untuk melihat profil pengguna, login, logout dan regisrasi, memasukan barang ke keranjang, checkout serta melihat history transaksi pengguna. Berdasarkan dari apa yang telah dibahas pada uraian sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa fitur-fitur yang ada pada website ini dapat digunakan penjual untuk mengelola barang, bertransaksi dan mencatat laporan penjualan

Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing pada Gambar dengan Menggunakan Pre-Trained CNN Model

The main objective of this research is to develop an image recognition system for distinguishing dog breeds using Keras’ pre-trained Convolutional Neural Network models and to compare the accuracy between those models. Specifically, the models utilized are ResNet50, Xception, and VGG16. The system that we develop here is a web application using Flask as its development framework. Moreover, this research also explains how the deep learning approaches, such as CNN, can distinguish an object in an image. After testing the system on a set of images manually, we learn that every model has different performance, and Xception came out as the best in term of accuracy. We also test the acceptance of the user interface we develop to the end-users

Pelatihan Guru untuk Tantangan Bebras 2022 di Biro Bebras Universitas Kristen Maranatha

Tantangan Bebras merupakan salah satu kegiatan yang memperkenalkan computational thinking dan informatika kepada siswa sekolah. Bebras Indonesia melalui setiap mitra biro Bebras di seluruh Indonesia menyelenggarakan Tantangan Bebras setiap tahunnya yaitu pada minggu kedua bulan November. Biro Bebras Maranatha juga mempersiapkan guru-guru yang berada di bawah naungan Biro Bebras Maranatha dalam kegiatan pelatihan pada 7 Oktober 2022 secara hybrid dan technical meeting pada 28 Oktober 2022. Pelatihan untuk tahun 2022 dimulai dengan kuis soal-soal Bebras yang diambil dari soal-soal dalam Tantangan Bebras tahun-tahun sebelumnya untuk mengukur tingkat pemahaman guru dalam computational thinking. Kegiatan pelatihan dilanjutkan dengan pembahasan soal kuis melalui diskusi, penyampaian konsep computational thinking, serta pendaftaran dan persiapan siswa untuk Tantangan Bebras 2022. Pada akhir sesi pelatihan, guru-guru peserta mengisi kuesioner untuk mengetahui sejauh mana persiapan yang sudah dilakukan untuk Tantangan Bebras 2022. Pelaksanaan kegiatan dilaksanakan secara hybrid diikuti oleh 52 guru perwakilan sekolah. Dari 52 guru yang mengikuti kuis, nilai kuis berkisar antara 0 sampai 80 di mana rata-rata nilai adalah 35. Sebanyak 79% dari guru-guru yang mengikuti pelatihan ini sudah pernah mengikuti workshop Bebras di tahun-tahun sebelumnya dan 69% dari total guru tersebut telah memanfaatkan soal Bebras untuk pembelajaran di kelas. Selama proses pembekalan Tantangan Bebras, terdapat tiga tantangan terbesar yang dihadapi yaitu kemampuan berpikir siswa, persiapan guru untuk pembekalan, dan melatih siswa dalam membaca soal

PENYULUHAN PENGENALAN DUNIA DIGITAL MARKETING BAGI DESA CIBODAS

The social media revolution has completely changed consumer behavior as well as the Internet. A marketing strategy which reaches consumers through internet usage channels, mobile devices, search engines, and social media in the broadband Internet corridor is needed by businessmen nowadays. This marketing strategy so-called digital marketing is required to compete for customers in the 21st century. Specifically in this community dedication project, we deliver a webinar to educate villagers from Desa Cibodas about digital marketing skills to create business opportunities by utilizing digital platforms. Additionally, this webinar is a part of Digital Village program which is a joint cooperation between Dinas Komunikasi dan Informatika Provinsi Jawa Barat and Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer (APTIKOM). Keywords:  community dedication, digital marketing, entrepreneurshipRevolusi media sosial telah sepenuhnya mengubah perilaku konsumen dan juga Internet. Strategi marketing yang dapat menjangkau para konsumen melalui kanal penggunaan Intenet, perangkat mobile, mesin pencari (search engines), dan sosial media di dalam koridor Internet broadband sangat diperlukan oleh para pebisnis. Strategi marketing ini dinamakan digital marketing. Selain strategi digital marketing yang perlu dibuat oleh pebisnis dalam abad ke-21 ini. Secara khusus, digital marketing merupakan literasi digital yang diperlukan untuk  meningkatkan pengetahuan dan kemampuan masyarakat desa dalam mengurangi dampak negatif digitalisasi serta menciptakan peluang bisnis memanfaatkan platform digital. Oleh karena masyarakat desa perlu dilengkapi dengan keterampilan digital marketing sebagai salah satu bentuk literasi digital, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Maranatha Indonesia sudah  melaksanakan pengabdian masyarakat dengan mendidik masyarakat Indonesia, khususnya masyarakat di Desa Cibodas Lembang tentang topik tersebut. Niat ini telah diwujudkan dengan mengadakan Webinar GRATIS yang terbuka untuk semua orang di Indonesia, khususnya masyarakat di Desa Cibodas dengan topik “Pengenalan Dunia Digital Marketing". Pelatihan ini juga didukung oleh Asosiasi Perguruan Tinggi Informatika dan Komputer Jawa Barat (APTIKOM JABAR)