Klasifikasi Dna Tuberkulosis Berdasarkan K-Mer Menggunakan Support Vector Machine (Svm) Dan Variable Neighborhood Search (Vns)

Tuberkulosis adalah penyakit yang disebabkan oleh mycobacterium tuberculosis dan termasuk kedalam salah satu dari 10 penyebab kematian di dunia. Oleh karena itu diperlukan pendeteksian secara lebih akurat supaya dapat diberikan penanganan yang tepat. Dalam pendeteksiannya, terkadang terjadi kesalahan karena menyerupai dengan penyakit paru-paru lainnya. Penelitian ini menerapkan algoritme machine learning dalam melakukan deteksi penyakit Tuberkulosis dengan menggunakan data DNA karena semua organisme memiliki struktur DNA. Metode yang digunakan adalah support vector machine (SVM) yang dioptimasi dengan variable neighborhood search (VNS). SVM digunakan untuk klasifikasi dan VNS digunakan untuk optimasi dari parameter SVM. SVM dipilih karena bagus dalam generalisasi data. Data DNA sebelum digunakan sebagai masukan kedalam SVM perlu dilakukan preprocessing terlebih dahulu dengan menggunakan k-Mer untuk mengambil substring DNA kemudian mengkonversinya menjadi data berupa numerik dan dilakukan reduksi dimensi karena fitur data yang banyak. Performa dari SVM tergantung dari pemilihan parameter yang tepat, oleh karena itu dioptimasi dengan VNS dan VNS yang digunakan adalah VNS yang telah dimodifikasi, yaitu nested RVNS. k-Mer terbaik pada penelitian ini bernilai k = 5. Hasil akhir setelah dilakukan optimasi adalah akurasi = 0.995708, presisi = 0.995765, recall = 0.995708, F measure = 0.995557, dan MCC = 0.992659. Akurasi ini lebih baik daripada sebelum dilakukan optimasi, yang bernilai 0.927039. Dengan menggunakan nested RVNS, berjalan 2.5 kali lebih cepat daripada VNS dasat dalam mencari parameter SVM yang optima

Sistem Rekomendasi Dosen Pembimbing Berdasarkan Latar Belakang Menggunakan Metode Multi-Class Support Vector Machine Dan Weighted Product

Pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya, pengerjaan skripsi dimulai dengan melakukan pembuatan praproposal yang berisi latar belakang dan bidang skripsi. Dalam pengerjaan skripsi, mahasiswa butuh pendampingan oleh dosen pembimbing. Dosen pembimbing berfungsi sebagai motivator, pendamping serta pemberi arahan bagi mahasiswa yang sedang mengerjakan skripsi. Dosen pembimbing menjadi krusial dalam pengerjaan skripsi seorang mahasiswa. Oleh karena hal tersebut, pemilihan dosen pembimbing yang memiliki bidang keahlian yang sesuai dengan topik skripsi sangat penting. Topik skripsi ditentukan dari latar belakang sebuah proposal skripsi. Untuk menjawab permasalahan dibutuhkan sebuah sistem yang mampu menentukan topik skripsi dan memprediksi dosen pembimbing yang sesuai berdasarkan latar belakang proposal skripsi. Rekomendasi dosen diberikan berdasarkan kesesuaian bidang dosen dengan topik dan beberapa data dosen yang didapatkan dari unit Pengelola Sistem Informasi, Infrastruktur TI dan Kehumasan Fakultas Ilmu Komputer (PSIK FILKOM) seperti jurusan dosen, sisa kuota bimbingan, tingkatan gelar, dan beban kerja. Hasil pengujian akurasi menghasilkan akurasi klasifikasi bidang skripsi sebesar 93,75% dan akurasi prediksi dosen pembimbing sebesar 57,14%. Hasil pengujian unit menunjukkan bahwa sistem 100% valid dan sesuai dengan kebutuhan. Hasil pengujian kompatibilitas menunjukkan bahwa sistem dapat digunakan di berbagai web browser, sistem operasi, dan platform. Hasil pengujian performa menunjukkan bahwa 85,71% bagian dari sistem telah responsive dan dapat digunakan dengan baik

Analisis Pola Aktivitas Mahasiswa Lulus Tepat Waktu Berbasis Data Mining Dan Process Mining

Permasalahan program studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya adalah adanya beberapa mahasiswa yang masih belum lulus walaupun sudah melewati semester 8. Hal tersebut dapat mempengaruhi penilaian reakreditasi, karena jika mahasiswa sampai drop out dikarenakan mencapai batas semester yang telah ditentukan maka akan berpengaruh pada penilaian reakreditasi program studi Sistem Informasi. Untuk itu diperlukan langkah awal yang dapat membuat mahasiswa lulus tepat waktu. Solusi yang ditawarkan pada penelitian ini adalah dengan membuat klaster berdasarkan atribut akademik. Setelah itu dilakukan Process Mining pada tiap klaster agar bisa didapatkan informasi dan hubungan yang tidak terlihat pada data pengerjaan skripsi. Penelitian ini akan menggunakan algoritma K – Means++ untuk Data Mining dan algoritma Fuzzy Miner untuk Process Mining. Hasil dari proses klasterisasi nya didapatkan empat klaster dengan karakteristiknya masing – masing, dan juga pada tiap klaster tersebut dapat dilihat informasi statistik dan model proses pengerjaan skripsinya

Implementasi Algoritme Fuzzy C-Means dengan Particle Swarm Optimization (FCMPSO) untuk Pengelompokan Proses Berpikir Siswa dalam Proses Belajar

Proses belajar saat ini dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai media pembelajaran, yang salah satu contohnya bernama Monsakun. Kegiatan belajar yang dilakukan siswa pada media pembelajaran Monsakun akan tersimpan dalam bentuk datalog. Proses berpikir yang dilakukan siswa ketika melakukan proses belajar tentu berbeda-beda antara satu siswa dengan siswa yang lainnya. Maka dari itu, diperlukannya algoritme untuk mengelompokkan siswa yang memiliki kecenderungan cara berpikir yang mirip kedalam kelompok yang sama. Harapannya, dengan dapat dideteksinya kelompok-kelompok berdasarkan cara berpikir siswa tersebut akan memudahkan tenaga pengajar dalam menangani siswa-siswanya. Penelitian ini memiliki tujuan memanfaatkan datalog dari media pembelajaran Monsakun untuk mendapatkan kelompok-kelompok proses berpikir siswa dalam proses belajar menggunakan algoritme Fuzzy C-Means yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization (FCMPSO). Berdasarkan hasil implementasi dan analisis yang telah dilakukan menggunakan 12 data assignment Monsakun, diperoleh hasil terbaik pembentukan kelompok didominasi oleh 2 cluster dan parameter optimal untuk setiap data assignment memiliki nilai optimumnya masing-masing. Adapun hasil penerapan algoritme FCMPSO yang dibandingkan dengan penerapan algoritme Fuzzy C-Means tanpa optimasi terbukti lebih baik berdasarkan nilai silhouette coefficient yang dihasilkan untuk 12 data assignment. Pada penelitian ini juga telah dilakukan analisis terhadap kelompok-kelompok yang terbentuk disetiap data assignment untuk mengetahui karakteristik yang ada pada setiap kelompok tersebut

Penerapan Particle Swarm Optimization Pada Algoritme K-Means Untuk Pengelompokan Proses Berpikir Siswa Dalam Belajar

Proses berpikir mencerminakan pemahaman dan kesalapahaman siswa tentang struktur masalah. Penerapan struktur masalah terdapat pada proses belajar yang biasanya dikemas menggunakan media pembelajran. Monsakun merupakan salah satu media pembelajaran yang memberikan dukungan dengan menawarkan masalah dalam menyelesaikan kata aritmatika penambahan dan pengurangan). Oleh karena itu setiap siswa yang menggunakan Monsakun akan mempunyai proses berpikir yang berbeda beda dalam menyelesaikan masalah. Disisi lain, walaupun proses berpikir siswa berbeda beda namun di antaranya tetap terdapat kemiripan dan perlu dilakukan pengelompokan berdasarkan proses berpikir siswa agar mempermudah guru dalam memahami kesulitan yang dihadapi oleh siswa dan dapat dilakukan evaluasi serta timbal balik yang sesuai. Dalam proses pengelompokan digunakan algoritme K-Means yang dioptimasikan menggunakan algoritme Particle Swarm Optimization dalam menentukan centroid awal. Data yang digunakan merupakan datalog Monsakun level 5 yang terdiri dari 12 soal. Berdasarkan implementasi serta pengujian yang sudah dilakukan, hasil pengelompokan didominasi oleh 2 cluster dan penerapan algoritme K-Means yang dipadukan dengan Particle Swarm Optimization dominan menghasilkan cluster lebih baik dibandingkan dengan algoritma K-Means yang berdiri sendiri, dimana kualitas cluster ditentukan menggunakan metode Silhouette Coefficient. Perbandingan kedua metode juga dilakukan menggunakan uji Wilcoxon dengan hasil bahwa penggunaan algoritme KMeans murni dan algoritme KMeans-PSO pada clustering proses berpikir siswa terdapat perbedaan

Pengembangan Aplikasi Pembelajaran untuk Mendukung Mahasiswa Dalam Belajar Pemrograman Java Berbasis Android (Studi Kasus : FILKOM UB)

Kemajuan bidang teknologi informasi di Indonesia mengakibatkan kebutuhan terhadap alumni perguruan tinggi berbasis IT tinggi. Namun, masih banyak lulusan yang dianggap mengecewakan. Salah satu faktor yang menyebabkannya adalah tidak disertakannya kurikulum pemrograman di tingkat sekolah SD, SMP, dan SMA serta terbatasnya akses pembelajaran pemrograman. Kemudian, penulis melakukan pengumpulan data dengan cara kuisioner kepada 58 Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB) angkatan 2018 dimana 75,9% responden berpendapat bahwa mempelajari pemrograman di perangkat mobile akan mempermudah mereka belajar Pemrograman karena akan mempermudah akses belajar. Lalu, sebesar 91,4% responden sebelum menjadi mahasiswa belum pernah mempelajari Bahasa Java, padahal Java ialah satu bahasa pemrograman yang sering dipakai. Oleh karena itu, aplikasi M-Learning untuk mempelajari Pemrograman Java dirasa perlu untuk mempermudah mahasiswa dalam mempelajari Pemrograman Java. Penelitian ini akan menggunakan metode Mobile-D dimana aplikasi M-Learning sifatnya fleksibel dan metode Mobile-D dipakai karena dapat menyesuaikan dengan kebutuhan pengguna yang selalu berubah. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, penilaian pengguna terhadap aplikasi dengan nilai skor rata-rata SUS sebesar 84 pada mahasiswa dan 70 pada dosen, maka dapat disimpulkan bahwa Aplikasi Pembelajaran untuk Mendukung Mahasiswa dalam Belajar Pemrograman Java Berbasis Android mudah digunakan dan dapat diterima oleh pengguna