Jurnal Sekolah Tinggi Teknik Surabaya
Not a member yet
194 research outputs found
Sort by
Aspect based Sentiment Analysis Aduan Mahasiswa UMSIDA Dimasa Pandemi Menggunakan LSTM
Get PDFBanyaknya data aduan Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (UMSIDA) yang terdampak wabah pandemi Covid19, dengan pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM). UMSIDA membentuk sebuah tim yang diberi nama Umsida Covid-19 Command Center (UCCC), dengan tujuan pelaksanaan program pecegahan dan aksi penanganan Covid-19, dengan harapan peneliti ingin mempermudah penyampaian informasi / aduan mahasiswa, khususnya terhadap tim UCCC sebagai bahan pertimbangan dalam melakukan suatu keputusan untuk menghadapi pandemi covid saat ini. Multi aspect sentiment analysis menghadirkan sesuatu yang baru, untuk memahami pendapat dan penilaian pengguna yang diungkapkan secara online. Dengan tujuan untuk mengklasifikasikan teks subjektif dengan memberi label polaritas, Pembentukan representasi vektor kata menggunakan Word Embedding Global Vector (Glove) dilakukan secara kombinasi dengan pelatihan analisis sentiment dengan klasifikasi berbasis Long Short Term Memory (LSTM). Pemodelan aduan mahasiswa dilakukan untuk mendapatkan representasi vektor menggunakan LSTM. Di sini, setiap kata dari kalimat menempati satu langkah pemrosesan LSTM, dan output dari kata terakhir digunakan sebagai ekspresi kalimat. Hasil dari penelitian menggunakan aduan mahasiswa bahasa Indonesia menunjukkan dari multi 3 aspect (ekonomi, pendidikan dan kesehatan) mendapatkan akurasi 82% dan 2 sentiment (positif dan negatif) mendapatkan akurasi 80% dengan demikian didapatkan nilai rata-rata Akurasi 81%. dapat disimpulkan akurasi tersebut bisa digunakan sebagai klasifikasi multi aspect dan sentiment analisis
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi E-learning untuk Siswa SMA di Indonesia dengan Menggunakan Extended Technology Acceptance Model
Get PDFPenggunaan berbagai macam aplikasi berbasis internet sudah meluas di Indonesia. Didukung dengan berbagai macam perangkat yang mampu mengaksesnya di kalangan remaja, terutama siswa sekolah pada bangku pendidikan di SMA. Gaya hidup serba mobile dan aktivitas penunjang akademis siswa di luar pendidikan formal, cukup menyita waktu. Sehingga waktu belajar secara tradisional pun semakin sedikit. Perkembangan teknologi yang pesat juga berdampak pada dunia pendidikan. Memanfaatkan teknologi, keterbatasan akses informasi dan materi belajar, terutama keterbatasan ruang dan waktu dapat dijembatani dengan menggunakan E-learning. Penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu, faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi siswa SMA di Indonesia untuk mau mengadopsi E-learning. Sebuah model teoritis dibuat berdasarkan sejumlah penelitian sebelumnya dan memanfaatkan model dasar Technology Acceptance Model (TAM) dan konstruksi E-learning yang spesifik. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner berbasis online. Data akhir yang terkumpul berjumlah 517 data dari siswa SMA di Indonesia. Structural Equation Modeling (SEM) digunakan untuk menganalisis dan pengolahan model teoritis menggunakan software AMOS. Faktor-faktor dalam model teoritis adalah Self-Efficacy, Social Influence, Computer Anxiety, Prior Experience, Facilitating Conditions, dan Perceived Enjoyment. Bentuk dasar TAM yang digunakan meliputi Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, dan Behavioral Intention. Dalam proses Factor Analysis, Facilitating Conditions dihapus dari model teoritis, karena tidak mampu menunjukkan posisi konvergen dan diskriminan. Faktor Perceived Usefulness dan Perceived Enjoyment adalah dua faktor yang paling mempengaruhi Behavioral Intention di dalam proses adopsi E-learning. Hasil penelitian menunjukkan Perceived Enjoyment memiliki pengaruh secara langsung dan positif pada Perceived Usefulness yang tertinggi dibandingkan faktor lainnya. Self-Efficacy memiliki pengaruh secara langsung dan positif pada Perceived Ease of Use yang tertinggi dibandingkan faktor lainnya. Berdasarkan hasil penelitian ini, maka dapat ditekankan, bahwa untuk mencapai tujuan agar seseorang mau mengadopsi E-learning, instansi terkait harus menunjang kebutuhan penerapan E-learning dengan berfokus pada sisi manfaat dan kepuasan yang menyenangkan pengguna dalam pengalamannya menggunakan E-learnin
Library Algoritma Genetik dan Whale Optimization berbasis GPU Programming
Get PDFPencarian solusi terbaik pada suatu permasalahan menjadi suatu hal yang terus dikembangkan dari waktu ke waktu. Berbagai penelitian dilakukan dalam berbagai bidang untuk dapat menyelesaikan masalah-masalah tersebut. Salah satu cara yang dapat menjadi solusi adalah digunakannya algoritma evolusioner. Salah satu algoritma evolusioner yang terkenal adalah algoritma genetik (GA). Selain algoritma genetik, terdapat algoritma baru lain yang telah muncul dan dikembangkan, yaitu algoritma whale optimization (WOA). Meskipun begitu, penyelesaian algoritma evolusioner pada umumnya membutuhkan waktu yang lama. Hal tersebut dapat ditanggulangi dengan penggunaan GPU Programming pada algoritma evolusioner yang dibuat. Sifat dari library yang dibuat adalah general purpose library. Pada library ini, user hanya perlu membuat satu class turunan dari class dalam library, mengatur parameter, dan mengimplentasikan abstract method. Seluruh proses yang terjadi dalam library bersifat transparan, dan apabila selesai, user dapat mengambil nilai fitness terbaik, solusi terbaik, nilai fitness terbaik per generasi, dan nilai rata-rata fitness per generasi. Dengan dibuatnya library ini, diharapkan user dapat mengimplementasikan algoritma genetik dan whale optimization dalam menyelesaikan suatu permasalahan dengan mudah dan dalam waktu yang lebih cepat dibandingkan dengan library lainnya
Klasifikasi Kategori Hasil Perhitungan Indeks Standar Pencemaran Udara dengan Gausian Naïve Bayes (Studi Kasus: ISPU DKI Jakarta 2020)
Get PDFPencemaran udara adalah masalah yang membahayakan manusia terutama untuk sistem pernafasan. Saat ini pencemaran udara selalu terjadi akibat beberapa hal seperti asap kendaraan, pembangkit listrik dan lainnya. Salah satu tempat di mana pencemaran udara terjadi adalah di kota besar di mana banyak orang berkumpul. Salah satu tempat yang menjadi perhatian adalah stasiun yang berada di daerah khusus ibukota jakarta. Stasiun adalah tempat di mana banyak orang berkumpul dan menunggu untuk melakukan perjalanan. Maka dari itu dinas lingkungan hidup DKI Jakarta membuka data pencemaran udara yang terjadi di stasiun agar dapat digunakan oleh masyarakat untuk diolah. Data tersebut akan dilakukan preprocessing yaitu penanganan missing value, normalisasi data, dan menggunakan one hot encoding. Data tersebut kemudian akan diklasifikasi dengan menggunakan algoritma Gausian Naïve Bayes. Setelah memperoleh hasil dari klasifikasi dapat disimpulkan bahwa atribut max dan critical yang berada dalam dataset tidak memiliki pengaruh terhadap hasil klasifikasi kategori ISPU. Atribut-atribut dari data yang berpengaruh terhadap klasifikasi kategori ISPU adalah PM10, SO2, CO, O3, dan NO2. Dengan menggunakan 5 atribut dan gausian naïve bayes, sistem dapat memberikan klasifikasi dengan akurasi sebesar 91,16% dan memiliki error rate sebesar 8,84%. Sedangkan nilai Weighted Average Recall 93,36%, Weighted Average Precision 93,92% , dan Weighted Average F1-Score sebesar 93,68%
Visualisasi Produk Secara 3D dalam Media Promosi dan Pemesanan Online
Get PDFPenurunan konsumen karena pandemi Covid-19 memerlukan adanya inovasi pemanfaatan teknologi, agar produk tetap menarik perhatian pengguna sehingga berpotensi untuk terjadi transaksi. Salah satunya adalah menggunakan situs web untuk promosi dan pemasaran produk. UMKM produsen mebel termasuk yang membutuhkan inovasi teknologi ini. Sebagai produk yang penampilan fisiknya juga menentukan, mebel perlu diperlihatkan sedemikian rupa agar calon pembeli yakin dengan pilihannya. Penggunaan visualisasi 3D menjadi alternatif untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Masalah kompatibilitas, jangkauan pengguna, kesulitan dalam pengelolaan, serta lamanya waktu penguasaan teknologi untuk pengembangan menjadi hal yang dapat menghambat pengaplikasian teknologi ini. Paper ini membahas penelitian untuk mengembangkan solusi berbasis teknologi Web3D guna mengatasi masalah di atas. Solusi berbentuk media promosi dan pemesanan online yang dibangun untuk subjek penelitian didasarkan atas pola yang selama ini telah dianggap familiar oleh kebanyakan pengguna, tetapi menggunakan elemen 3D sebagai konten utama. Metode yang digunakan yaitu eksperimen dengan model proses pengembangan Evolutionary Prototyping karena terdapat kesesuaian antara keadaan subjek penelitian beserta kebutuhannya dengan karakteristik prasyarat penggunaan metode tersebut. Berdasar masukan awal yang kurang spesifik, dibangun sebuah prototipe fungsional yang kemudian dimodifikasi dan disesuaikan melalui 5 iterasi siklus pengembangan sehingga didapatkan versi yang dianggap sesuai kebutuhan subjek penelitian. Hasil yang diperoleh berupa sebuah prototipe media promosi dan pemesanan yang selain memiliki fitur seperti umumnya media online konvensional juga membawa teknologi visualisasi 3D yang interaktif melalui penggabungan dengan teknologi server-side scripting dan menggunakan basis data di sisi server yang tidak hanya menyimpan data konvensional tetapi juga data model 3D. Pencermatan dan pengujian pada semua iterasi oleh subjek telah menghasilkan kesimpulan bahwa prototipe hasil iterasi terakhir telah sesuai kebutuhan dasar subjek. Pengujian lebih lanjut oleh para pengguna acak yang mengasumsikan peran sebagai pengunjung menunjukkan bahwa prototipe dapat diterima, dapat digunakan dengan baik pada beragam perangkat dan platform, dan fitur visualisasi 3D di dalamnya disukai karena dapat membuat pengunjung lebih memahami aspek fisik dari produk subjek yang dicermati
Klasifikasi Teks Humor Bahasa Indonesia Memanfaatkan SVM
Get PDFDalam dunia humor banyak sekali ditemukan tipe tipe humor yang bervariasi namun dengan satu tujuan yaitu menghibur penikmat humor, klasifikasi terbesar adalah humor verbal dan non verbal, untuk humor non verbal inilah penelitian ini difokuskan, yaitu melakukan klasifikasi humor oneliner, humor sebaris barupa tulisan singkat yang bertujuan menghantarkan sebuah punchline dan premis dalam satu kalimat.
Penelitian ini akan berusaha melakukan klasifikasi humor menjadi beberapa kategori dengan menggunakan algoritma SVM dan word2vec, klasifikasi ini nantinya diharapkan memisahkan jenis jenis humor oneliner menjadi beberapa tipe sesuai cara penyajiannya, dengan dataset yang didapat dari komedian komedian profesional dan dilakukan proses pengenalan manual oleh ahli di bidangnya, penelitian ini bertujuan menemukan beberapa kelas humor yang akan menjadi cikal bakal pengenalan komputerisasi humor berbahasa indonesia
Multilabel Text Classification Menggunakan SVM dan Doc2Vec Classification Pada Dokumen Berita Bahasa Indonesia
Get PDFSeiring dengan berkembangnya informasi yang ada di sekitar dengan pesat, maka jenis informasi yang ada pun menjadi sangat bervariasi dan sangat banyak jumlahnya, dan akan semakin terus bertambah. Dengan kondisi tersebut, kita akan mengalami kesulitan untuk mengenali jenis dari informasi tersebut satu persatu. Oleh karena itu dengan adanya proses klasifikasi teks dan dokumen sangatlah membantu untuk memilah dan mengenali informasi-informasi apa saja yang ada, baik informasi yang lama maupun informasi yang baru dan belum pernah ditemui sebelumnya. Bertujuan untuk dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan dokumen-dokumen berita dalam bahasa Indonesia ke dalam beberapa kategori sekaligus, maka dibuatlah sebuah penelitian berupa sistem untuk menangani klasifikasi dokumen teks dalam bahasa Indonesia. Sistem tersebut akan memproses berita-berita yang diberikan, dan kemudian akan memberikan 2 kategori yang paling mendekati terhadap isi dari berita tersebut. Sistem dibuat dengan menggunakan Python, memanfaatkan Doc2Vec untuk mengambil fitur dataset, dan SVM untuk melakukan klasifikasi terhadap banyak kelas. Dataset yang digunakan adalah kumpulan dokumen berupa berita-berita yang diperoleh dari CNN Indonesia tahun 2016-2017, dan terbagi dalam 5 kategori berita utama, yaitu: Politik, Ekonomi, Teknologi, Olahraga, dan Hiburan. Dikarenakan sedikitnya literatur untuk klasifikasi text dalam bahasa Indonesia, maka pada penelitian ini hanya menargetkan akurasi sebesar 70% saja. Namun dari hasil ujicoba, akurasi yang diperoleh melebihi 90%. Hasil prediksi untuk kelas dokumen pun memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi. Dengan penggunaan dataset dan penanganan preprocessing yang tepat untuk dokumen bahasa Indonesia, maka hasil yang dicapai bisa lebih bagus dan akurat
Analisis Dampak Lingkungan dari Perusahaan Jasa Konstruksi di Surabaya Dengan Software SimaPro
Get PDFSalah satu produk yang dihasilkan oleh perusahaan jasa konstruksi adalah produk railing, dimana produk railing merupakan produk konstruksi pendukung bangunan yang berfungsi sebagai pembatas bangunan dengan bahan utama berupa material besi. Untuk dapat menghasilkan produk tersebut, diperlukan tahapan proses yang dimana setiap tahapan proses tersebut akan memberikan dampak terhadap lingkungan yang tidak dapat terlihat secara langsung. Dampak lingkungan tersebut dapat berupa pengaruh terhadap kesehatan manusia, ekosistem, dan sumber daya alam. Untuk itu dalam penelitian ini, dilakukan penilaian dampak lingkungan dari produk railing, serta perbaikan produk untuk mengurangi dampak lingkungan yang dihasilkan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Life Cycle Assessment (LCA) dengan menggunakan bantuan software SimaPro, serta Metode Design for Environment (DFE) untuk perbaikan produk. Hasil yang didapatkan dari perbaikan produk railing pada penelitian ini adalah mampu mengurangi dampak lingkungan, dengan rincian 60,2% untuk dampak kesehatan manusia, 65,8% untuk dampak ekosistem, dan 53,2% untuk dampak sumber daya alam
Deteksi Citra Pornografi Memanfaatkan Deep Convolutional Neural Network
Get PDFInternet merupakan salah satu sumber informasi yang sangat mudah diakses dan sangat lengkap pada zaman sekarang ini. Dari banyaknya konten tersebut terdapat konten pornografi yang meresahkan dan memberikan dampak buruk pada perkembangan anak-anak. Hingga tahun 2020 pemblokiran konten pornografi menyumbang 70 persen dibandingkan konten negative lainnya. Metode untuk mencegah/memblokir konten pornografi ada berbagai macam mulai dari memblokir websitenya hingga mendeteksi berdasarkan citra yang ada. Penelitian ini akan mencoba mendeteksi citra pornografi dengan bantuan Deep Convolutional Neural Network. Pembuatan model menggunakan transfer learning hingga fine tuned fine transfer learning dan mencoba model-model state of the art. Penelitian ini menghasilkan model yang mampu mendeteksi citra pornografi dengan akurasi 78%. Selain memiliki akurasi yang cukup tinggi model ini juga mampu mendeteksi bagian-bagian intim dari wanita yang menjadi fitur dari citra pornografi. Kemampuan mendeteksi fitur tersebut telah diujicoba dengan mengubah model yang digunakan penelitian ini sebagai detektor objek pada citra pornografi