Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS)
Not a member yet
168 research outputs found
Sort by
Evaluasi Model Klasifikasi Algoritma Terbimbing Kuantitatif terhadap Penyakit Diabetes
Full text linkDiabetes adalah suatu kondisi medis yang ditandai dengan gangguan metabolisme persisten yang mengakibatkan peningkatan kadar glukosa dalam aliran darah. Penyakit ini berdampak besar pada berbagai organ tubuh, termasuk jantung, pembuluh darah, mata, ginjal, dan sistem saraf. Salah satu faktor penting yang berkontribusi terhadap peningkatan kasus diabetes adalah keterlambatan diagnosis kondisi tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai algoritma yang berbeda untuk mendeteksi diabetes. Penelitian ini melibatkan kumpulan data yang tidak seimbang, sehingga memerlukan penerapan teknik oversampling seperti Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan ini. Dua metode klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression (LR), digunakan dalam penyelidikan ini. Temuan penelitian mengungkapkan bahwa ketika teknik K-Fold Cross Validation dikombinasikan dengan metode SMOTE, model Support Vector Machine (SVM) menunjukkan tingkat akurasi, presisi, dan recall yang lebih unggul dibandingkan dengan model Logistic Regression (LR), juga menggunakan teknik SMOTE. Meskipun demikian, jika K-Fold Cross Validation dilakukan tanpa menerapkan teknik SMOTE, hasilnya menunjukkan bahwa Regresi Logistik mengungguli model Support Vector Machine (SVM) dalam hal akurasi, presisi, dan recall
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Pelanggan Restoran Menggunakan LSTM Dengan Adam Optimizer
Full text linkConsumers believe that restaurant reviews are very important when choosing a restaurant. Due to the fact that reviews have become one of the most effective ways to influence customer decisions, research that has been done on restaurant customer reviews is about sentiment analysis. Previous studies have only used sentiment analysis at the sentence or document level, while a better level uses Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), or a type of aspect-based sentiment analysis. LSTM is a variant of RNN that stores long-term information in memory cells. Use of global max pooling to reduce output resolution features and prevent overfitting. In addition, the optimization method used by Adam Optimizer is an adaptive learning rate optimization algorithm specifically designed to train deep neural networks. This study aims to classify restaurant customer opinions based on aspects (food, place, service, and price) based on restaurant customer reviews on Indonesian-language TripAdvisor with LSTM and global max pooling for sentiment classification (negative, half negative, neutral, half positive, positive). The results of this study indicate that the ABSA in restaurant customer reviews for sentiment classification accuracy is 78.7% and the aspect category accuracy is 78%, both are interconnected and can help understand restaurant customer opinions on TripAdvisor
Izin Ekspor Impor Hasil Pertanian Berbasis Web Menggunakan Algoritma ID3
Full text linkBalai Besar Karantina Pertanian Makassar adalah salah satu Unit Pelaksana Teknis (UPT) dari Badan Karantina Pertanian. Selama ini dalam proses pemberian izin ekspor/impor harus melalui proses pengecekan dan penilaian setiap berkas yang dimana proses pengecekan berkas tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama karena dikerjakan secara manual dan ada banyak berkas yang akan diproses karena mencakup semua perusahaan pertanian yang ada di Sulawesi Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi pemberian izin ekspor/impor hasil pertanian dengan mengimplementasikan algortima Iterative Dichotomizer Three (ID3). Metode penelitian untuk pengembangan sistem menggunakan UML termasuk usecase diagram dan class diagram dengan pengujian fungsionalitas menggunakan metode blackbox dan untuk pengujian kelayakan serta kepuasan pengguna digunakan metode SUS (System Usability Scale). Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi pemberian izin ekspor/impor hasil pertanian berbasis web yang dapat mempermudah pengecekan dan penilaian berkas dalam proses pemberian izin ekspor impor, dapat dijadikan sebagai media bagi perusahaan dalam pengurusan izin ekspor impor hasil pertanian sehingga menjadi lebih efektif dan efesien. Sedangkan dari hasil perhitungan nilai SUS didapatkan nilai sebesar 79,75 dimana nilai tersebut termasuk kedalam kategori acceptable dengan adjective Ratings excellent untuk grade scale B yang berarti aplikasi ini diterima dan layak digunakan oleh pengguna dengan rating aplikasi yang bagus
Deteksi Mata di Video Smartphone Menggunakan Mediapipe Python
Full text linkTeknologi deteksi mata digunakan untuk mengenali dan menganalisis fitur-fitur unik pada mata seseorang sebagai cara untuk mengidentifikasi atau mengautentikasi identitas seseorang. Teknologi ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan pola, sistem biometrik, sistem pengawasan, dan lainnya. Kebanyakan aplikasi memerlukan ketepatan dalam mendeteksi mata, sehingga diperlukan metode deteksi mata yang cepat dan andal. Dalam penelitian ini, diajukan metode deteksi mata yang menggunakan library Python OpenCV dan MediaPipe, yang menawarkan akurasi yang lebih baik dibandingkan solusi yang sudah ada. Kedua pustaka tersebut diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Python, yang populer di kalangan pengembang perangkat lunak karena kemampuan pemrograman berorientasi objek, kemampuan untuk memanipulasi dan memproses data dengan mudah, serta pustaka dan modul yang tersedia dalam berbagai bidang seperti kecerdasan buatan. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan video yang diambil menggunakan telepon pintar. Meskipun video diambil dalam kondisi kurang optimal, yaitu dengan pencahayaan yang tidak sempurna, pengujian dilakukan pada 56 video yang memiliki kualitas cukup baik dengan durasi sekitar 5-10 detik. Hasil yang diperoleh menunjukkan tingkat akurasi yang mencapai 100%. Selain itu, sistem yang dibuat mampu membedakan antara kondisi mata terbuka dan tertutup, yang akan memudahkan penelitian selanjutnya dalam mendeteksi kedipan mata. Kesimpulan yang dapat diambil adalah model yang telah dibuat mampu mendeteksi mata dengan tingkat akurasi yang sangat tingg
Analisis Hasil Segmentasi Citra Daun Bawang Dengan Metode Adaptive Thesholding dan K-Means Clustering
Full text linkSegmentasi citra yang akurat memiliki dampak signifikan pada hasil analisis citra secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Adaptive Thresholding dan K-Means Clustering dalam segmentasi citra daun bawang merah dengan latar belakang yang berbeda. Dengan menggunakan analisis kuantitatif terhadap 25 citra daun bawang yang beragam, hasil penelitian menunjukkan bahwa Adaptive Thresholding menghasilkan segmentasi yang memuaskan dalam skala warna hitam dan putih, sementara K-Means Clustering dengan ekstraksi fitur juga memberikan hasil yang memuaskan. Analisis berbasis aplikasi web dalam 5 skenario mengonfirmasi keefektifan kedua metode tersebut. Adaptive Thresholding mencapai Jaccard index sebesar 0.92, Rand index sebesar 0.85, dan F1 score sebesar 0.95. Sedangkan K-Means Clustering memiliki Jaccard index sebesar 0.64, Rand index sebesar 0.69, dan F1 score sebesar 0.71 pada skenario latar belakang mediaΒ tanam. Meskipun demikian, hasil segmentasi terbaik diperoleh dengan menggunakan Adaptive Thresholding pada latar belakang Putih Cahaya Terang, dengan Jaccard index sebesar 0.96, Rand index sebesar 0.91, dan F1 score sebesar 0.98. Penelitian ini memberikan rekomendasi untuk segmentasi optimal citra daun bawang merah dengan latar belakang yang berbeda, dengan menekankan keefektifan Adaptive Thresholding dalam mencapai tingkat akurasi tinggi melalui ekstraksi fitur bentuk dan tekstur. Pencahayaan yang memadai saat pengambilan citra merupakan faktor penting untuk mencapai hasil segmentasi yang optimal
Digitalisasi Proses Bisnis UMKM Fotografi Melalui Aplikasi Berbasis Web Menggunakan Metode RAD
Full text linkFotografi merupakan kegiatan mengambil gambar melalui kamera dalam menghasilkan karya seni yang dapat dinikmati diri sendiri maupun orang lain dan sebagai pekerjaan jasa mengabadikan kegiatan dalam bentuk foto. Jasa Fotografi memberikan pelayanan dari pemesanan, penjadwalan, pengelolaan administrasi serta manajemen data foto. Pengolahan data pada UMKM Phi Photograph masih dilakukan secara konvensional dan proses dokumentasi masih kurang baik yang mengharuskan pelanggan datang ke studio untuk memesan jasa sehingga menyebabkan kurang efisiensi waktu bagi pelanggan. Masalah tersebut menyebabkan kendala, kurang efisien waktu dan belum tepat sasaran. Tujuan dari penelitian membangun sistem informasi yang dapat melakukan pengolahan data jasa agar dapat terkomputerisasi dengan baik. Penggunaan Metode RAD dipilih karena perancangan sistem informasi karena membutuhkan langkah dan waktu yang sangat cepat dan singkat. Selanjutnya, pengujian dilakukan dengan dua metode, pertama menggunakan pengujian black box untuk mengetahui tingkat keberhasilan dan pengujian menggunakan SUS untuk mengurangi cacat dari sistem yang telah dibangun. Skor rata-rata yang dihasilkan dari pengujian 80, maka dapat dikategorikan Excellent (B) yang mendapatkan penilaian dapat diterima. Dengan adanya sistem informasi diharapkan dapat memudahkan proses bisnis yang berjalan sesuai tujuan bisnis sehingga admin dan pelanggan dapat melakukan pemesanan paket foto secara langsung maupun online
Support Vector Regression Dalam Prediksi Penurunan Jumlah Kasus Penderita Covid-19
Full text linkPenyebaran Virus COVID-19 sangat mengkhawatirkan dan terus menyebar serta meluas di seluruh negara terinfeksi mulai dari anak-anak hingga orang dewasa. Banyak cara dalam membuat suatu prediksi, dalam hal ini menentukan prediksiΓ jumlah penderita COVID-19 bisa dengan menggunakan machine learning, tidak hanya COVID-19. Penelitian ini mencoba memprediksi kapan Pandemic COVID-19 ini menurun dengan menggunakan algoritma SVR dengan kernel RBF, Linear, Polynomial, dan Sigmoid, pemilihan model menggunakan SVR karena SVR mampu mengatasi overfitting. Penelitian ini menggunakan dataset dari github John Hopkins University menggunakan sample lima negara dengan jumlah kasus COVID-19 yang berbeda. Hasil yang didapat untuk kernel RBF sangat baik untuk lima negara dalam membuat pola grafik yang fit antara data aktual dan data prediksi, dengan melakukan tunning parameter yang berbeda-beda disetiap negara, kemudian melakukan pengujian nilai gamma untuk mendapatkan nilai RMSE, R2, dan MAE, hasil terbaik ada pada negara Jerman dengan nilai RMSE 0.099, kemudian Itali dengan nilai RMSE 0.101, Indonesia nilai RMSE 0.102, brazil nilai RMSE 0.105, dan US nilai RMSE 0.105.Γ
Implementasi Teknik Search Engine Optimization Dalam Meningkatkan Trafik Toko Frutivez Pada Lazada
Full text linkPT. Saudagar Buah Indonesia adalah perusahaan yang bergerak pada bidang agroindustri dengan produk olahan buah yaitu Frutivez Fruit Strips. Pada masa pandemi, produk Frutivez mengalami penurunan penjualan yang sangat drastis. Oleh karena itu, PT. Saudagar Buah Indonesia perlu menerapkan strategi pemasaran yang baru salah satunya yaitu membuka toko pada situs Lazada untuk memperluas pasar melalui media toko online. Pada seluruh platform e-commerce, toko yang baru dibuka perlu dilakukan optimasi produk dan toko supaya produk tersebut dapat muncul teratas saat konsumen melakukan pencarian produk. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan implementasi teknik SEO supaya dapat meningkatkan trafik toko Frutivez di Lazada dan mengukur efektivitas halaman toko Frutivez pada Lazada. Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif deskriptif dengan menggunakan data primer (statistik toko frutivez, statistik produk frutivez, statistik kata kunci produk frutivez, statistik fitur naikkan produk, dan statistik feed toko Frutivez di Lazada ) dan sekunde yang berasal dari studi kepustakaan. Hasil implementasi SEO pada toko menunjukkan bahwa tingkat konversi toko 3,33%, tingkat konversi ini sudah termasuk dalam tingkat konversi yang baik. Dari 4 produk yang digunakan pada analisis pencarian berdasarkan kata kunci, dua produk berada pada barisan cukup atas yaitu barisan ke-1 dan barisan ke-6, sedangkan dua produk lain berada pada barisan cukup bawah yaitu barisan ke-38 dan barisan ke-26. Penggunaan fitur naikkan produk selama 14 hari menunjukkan performa yang cukup baik. Semua postingan feed Frutivez memiliki nilai konversi 0% sehingga konten feed lazada toko Frutivez tidak mempengaruhi penjualan dan jumlah pengunjung toko
Implementasi Metode Preference Selection Index Pada Pemilihan Penerima Bantuan SEMBAKO
Full text linkSembako merupakan bantuan sosial pangan berupa non tunai dari pemerintah yang diberikan kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) setiap bulan. Program sembako ini merupakan transformasi dari program BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai) yang sudah berjalan hampir 4 tahun terhitung sejak tahun 2017, perubahan tersebut dilakukan sebagai upaya pemerintah dalam memperbaiki mekanisme pelaksanaan penyaluran bantuan pangan untuk keluarga miskin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan dalam pemilihan penerima sembako. Alasan memilih topik ini dikarenakan saat observasi lapangan pada Desa Bakalan Wringinpitu dalam hal penyeleksian penerima bantuan sembako masih kurang tepat sasaran, dikarenakan proses pengumpulan data tidak dilakukan sebagaimana mestinya, seperti observasi dari rumah ke rumah, sehingga masih ada keluarga miskin yang seharusnya mendapat bantuan tetapi tidak mendapatkan bantuan tersebut. Dari permasalahan tersebut, maka perlu dirancang suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan penerima bantuan sembako ini. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah metode PSI (Preference Selection Index). Metode PSI (Preference Selection Index) merupakan metode yang jarang dipakai dalam penerapan sistem pendukung keputusan, metode ini digunakan untuk memecahkan Multi Criteria Decision Making (MCDM). Adapun kriteria yang digunakan pada penelitian ini yaitu gaji kepala rumah tangga, tanggungan, luas lantai bangunan rumah, jenis lantai bangunan rumah. Hasil akhir dalam penggunaan metode ini berupa rangking keluarga penerima manfaat sebagai rekomendasi pengambilan keputusan untuk pemilihan penerima bantuan sembako dengan nilai total tertinggi sebesar 1237,492263 yang diperoleh atas nama RIANA
Deteksi Infeksi Mycoplasma Pneumoniae Pneumonia Menggunakan Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning
Full text linkMycoplasma Pneumoniae Pneumonia merupakan salah satu patogen yang menyerang saluran pernapasan sehingga menyebabkan suatu infeksi, Infeksi ini umumnya terjadi pada anak sekolah dan remaja. Sebagian besar infeksi tersebut dikenal sebagai infeksi ringan dan dapat sembuh sendiri. Meskipun begitu, terdapat beberapa kasus yang menyebabkan ekstrapulmoner manifestasi termasuk neurologis, dermatologis, hematologi dan sindrom jantung yang dapat mengakibatkan rawat inap dan kematian. Hal tersebut dapat diminimalisir apabila dilakukan deteksi awal pada orang yang rentan terkena infeksi tersebut. Salah satu caranya adalah dengan menerapkan pembelajaran mesin. Agar hal tersebut dapat dicapai pada penelitian ini akan digunakan beberapa algoritma pembelajaran mesin yaitu Decision Tree, Logistic Regression, Gradient Boosting Decision Tree dan Support Vector Machine. Tiap modelnya akan dilakukan modifikasi pada hyperparameternya dengan menggunakan metode Grid Search, Random Search dan Hyperband. Hasil akhir menunjukan bahwa metode modifikasi hyperparameter dengan Hyperband memiliki performa klasifikasi yang sedikit lebih baik jika dibandingkan dengan Grid Search dan Random Search dengan nilai f-score dan akurasi masing-masing yaitu 0.887 dan 0.894 untuk Decision Tree, 0.942 dan 0.947 untuk Logistic Regression, 0.910 dan 0.915 untuk Gradient Boosting Decision Tree serta 0.591 dan 0.715 untuk Support Vector Machine.Γ