Techno.Com
Not a member yet
738 research outputs found
Sort by
Analisis Sentimen Masyarakat Dengan Metode Naïve Bayes dan Particle Swarm Optimization
Get PDFPemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) merupakan kebijakan yang di terapkan pada 15 Kota diluar pulau Jawa dan pulau Bali yang memiliki status zona merah atau daerah yang memiliki resiko tinggi terhadap paparan kasus COVID-19. Pada tanggal 3 Agustus 2021 kebijakan PPKM darurat di beberapa daearah di kepulauan Jawa dan kepualauan Bali di perpanjang sampai 9 Agustus 2021, perpanjangan kebijakan PPKM darurat menuai banyak komentar dari masyarakat sehingga menimbulkan pro dan kontra pada social media twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil klasifikasi sentimen masyarakat mengenai perpanjangan kebijakan PPKM darurat pada social media twitter dan untuk mengetahui hasil accuracy, precision, recall yang dihasilkan dari metode yang digunakan. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes dan Particle Swarm Optimization sebagai feature selection, selain itu terdapat tahap preprocessing yang didalamnya meliputi cleansing, remove duplicate, seleksi data, normalisasi, case folding, tokenizing, filtering, stopwords, stemming, dan labeling. Hasil klasifikasi yang didapat 53,31% pengguna twitter setuju dan 46,69% pengguna twitter tidak setuju dengan perpanjangan kebijakan PPKM darurat. Nilai accuracy yang didapatkan meningkat sebanyak 15,21% dari 77,16% menjadi 92,37%, nilai precision yang didapatkan meningkat sebanyak 3,07% dari 87,33% menjadi 90,40%, dan nilai recall yang didapatkan meningkat sebanyak 30,96% dari 64,42% menjadi 95,38%
Perkembangan Peran "Autonomous Underwater Vehicles" dalam misi Pencarian dan Penyelamatan: Sebuah Kajian Operasional
Get PDFPerkembangan wahana robotika bawah air telah mengkerucut pada dua jenis instrument secara umum yaitu, Remotely operated underwater vehicle (ROVs) dan Autonomous underwater vehicle (AUVs), digunakan untuk menggantikan manusia saat melakukan kegiatan bawah air dalam untuk tujuan komersial, militer, dan ilmiah. Makalah ini menggambarkan secara deskriptif perkembangan AUV khususnya dalam misi pencarian dan penyelamatan (SAR). Dalam perkembangannya, hingga kini sebagian besar teknologi AUV digunakan untuk memantau dan melakukan eksplorasi lautan baik dangkal maupun dalam, namun tidak menutup kemungkinan digunakan sebagai metode pencarian dan penyelamatan (SAR) seperti pada Model SAR M and SAR S workhorse AUVs yang digunakan secara bersamaan sebagai “master” dan “slave” untuk mengumpulkan data, serta kalkulasi rute terbaik untuk menemukan serpihan kompartemen pasca kecelakaan dengan menggunakan SAR-A* path planner, sehingga waktu pencarian dapat dimanfaatkan secara efisien
Analisis Kualitas Sistem Informasi Menggunakan Metode McCall: Studi Kasus SPON MDP
Get PDFPenelitian ini mengukur kualitas sistem informasi akademik dengan studi kasus Sistem Pembelajaran Online (SPON) Universitas MDP. Setelah melakukan studi literatur, penelitian ini dimulai dengan menyebarkan kuesioner yang disusun berdasarkan metode McCall. Metode McCall merupakan salah satu dari metode-metode yang dapat digunakan untuk mengukur kualitas perangkat lunak. Selanjutnya hasil dari pengisian kuesioner diuji nilai validitas dan reliabilitasnya untuk mendapatkan variabel-variabel dan indikator-indikator yang valid dan reliabel. Variabel dan indikator tersebut selanjutnya digunakan untuk mengukur nilai kualitas (Fa) dari setiap variabel. Pengukuran tersebut dimulai dengan proses pembobotan variabel dan indikator melalui kuesioner yang diisi oleh pakar. Pembobotan tersebut menggunakan skala 0,1 sampai dengan 0,5 untuk setiap variabel kebenaran, keandalan, efisiensi, integritas, dan penggunaan beserta indikatornya masing-masing. Hasil perhitungan metode McCall terhadap kualitas SPON menunjukkan nilai kualitas sebesar 44,69%. Nilai kualitas tersebut berada pada rentang 41-60% yang menunjukkan angka interpretasi cukup. Artinya, berdasarkan perhitungan kualitas sistem informasi menggunakan metode McCall, sistem informasi akademik SPON merupakan sistem yang cukup berkualitas
Prediksi Penggunaan Bahan Bakar pada PLTGU menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR)
Get PDFBahan bakar merupakan komponen utama dalam pembangkitan energi listrik. Penggunaan bahan bakar harus disesuaikan dengan kebutuhan beban yang diperlukan agar dalam proses pembangkitan tidak terjadi kekurangan bahan bakar dan tidak ada energi yang terbuang. Tujuan penelitian ini adalah melakukan prediksi penggunaan bahan bakar dengan menggunakan data penggunaan bahan bakar gas PT. Indonesia Power pada tanggal 21 Agustus 2020 hingga 31 Agustus 2021. Data tersebut dianalisis dengan metode Support Vector Regression (SVR). Metode SVR merupakan pengembangan dari metode Support Vector Machine (SVM) yang digunakan untuk permasalahan regresi. Dalam melakuakan prediksi dengan SVR diperlukan pengujian dengan menggunakan tiga kernel yaitu kernel linear, polynomial dan radial. Hasil Prediksi terbaik yaitu dengan menggunakan kernel polynomial dengan nilai e yaitu 0.0266, nilai b yaitu 0.0285 dan diperoleh MAPE sebesar 7.7513%
Merancang Alat Perekam Data Denyut Jantung Dan Tayangan 360 Dalam Satu Layar Monitor
Get PDFPenelitian variabel psikologis cenderung banyak menggunakan kuesioner penelitian, karena dilakukan menggunakan pendekatan penelitian survey. Padahal ada beberapa data yang terkait dengan keadaan psikologis tidak dapat diungkap secara nyata atau secara real time, misalnya adalah denyut jantung yang berubah akibat pemberian stimulus tertentu. Penelitian ini berusaha untuk mencoba mengkolaborasikan beberapa alat yang terpisah untuk digunakan sebagai alat pengumpul data denyut jantung sebagai dampak tayangan video. Perangkat yang digunakan merupakan perangkat yang mudah didapatkan dan dioperasikan, juga tidak memerlukan pemrograman untuk menggunakannya. Berdasarkan pendakatan trial-eror dan pelajari video tutorial, dan juga literatur lainnya. Penelitian ini berhasil mengkolaborasikan perangkat yang untuk digunakan dalam mengobservasi efek tayangan terhadap reaksi denyut jantung melalaui satu tampilan layar monitor. Alat ini disusun sebatas dengan mengkolaborasikan beberapa perangkat sesuai dengan fungsinya, dan tingkat keberhasilannya terbatas kepada kesanggupan perangkat dalam menampilkan data di layar computer
Perbandingan AlexNet dan VGG untuk Pengenalan Ekspresi Wajah pada Dataset Kelas Komputasi Lanjut
Get PDFPengenalan emosi memainkan peran penting dalam komunikasi yang dapat dikenali dari ekspresi wajah. Terdapat banyak metode yang dapat digunakan untuk mengenali ekspresi wajah secara automatis, seperti convolutional neural network (CNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan membandingkan model CNN dengan arsitektur AlexNet dan VGG untuk pengenalan ekspresi wajah menggunakan bahasa pemrograman Julia. Model CNN akan digunakan untuk mengklasifikasikan tiga ekspresi yang berbeda dari tujuh orang pengekspresi. Data diproses dengan beberapa teknik augmentasi data untuk mengatasi masalah keterbatasan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga arsitektur dapat mengklasifikasikan ekspresi wajah dengan sangat baik, yang ditunjukkan oleh nilai rata-rata akurasi pada data training dan testing yang lebih dari 94%. Untuk memenuhi nilai cross-entropy sebesar 0.1, arsitektur VGG-11 memerlukan jumlah epoch yang paling sedikit dibandingkan arsitektur lainnya, sedangkan arsitektur AlexNet memerlukan waktu komputasi yang paling sedikit. Waktu komputasi pada proses pelatihan sebanding dengan jumlah parameter yang terkandung pada model CNN. Akan tetapi, jumlah epoch yang sedikit belum tentu membutuhkan waktu komputasi yang sedikit. Selain itu, nilai recall, presisi, dan F1-score untuk masalah klasifikasi multi-class menunjukkan hasil yang baik, yaitu lebih dari 94%
Implementasi Data Mining Pada Perpustakaan Untuk Penentuan Tata Letak Buku Dalam Menarik Minat Baca
Get PDFPerpustakaan memiliki sistem informasi untuk mempermudah manajemen sirkulasi buku. Sistem informasi biasanya hanya menghasilkan laporan harian, mingguan atau bahkan bulanan saja. Data mining adalah suatu cara dalam menemukan pengetahuan baru pada basis data dari suatu sistem informasi. Data mining mampu mengurai basis data untuk melakukan ekstraksi pengetahuan yang tidak ditemukan sebelumnya oleh sistem informasi. Asosiasi merupakan salah satu metode data mining yang bisa dipakai untuk menggali suatu pengetahuan baru. Teknik asosiasi memiliki berbagai algoritma yang dapat digunakan sebagai pendekatan dalam membentuk kombinasi produk, salah satunya adalah menggunakan algoritma apriori. Apriori berjalan dengan melakukan pendekatan dengan iterasi berulang pada basis data, dimana k-itemset dipakai membentuk (k+1)-itemset selanjutnya. Aturan asosiasi dimulai dengan penyiapan basis data serta setting nilai batas support dan confidence. Apriori melakukan scaning basis data secara berulang untuk membuat kombinasi dan mencatat kemunculannya pada semua transaksi. Frequent itemset atau kombinasi yang paling sering muncul diambil dari itemset yang total kemuculannya lebih besar atau sama dengan ambang nilai support yang ditentukan. Data yang dipakai pada riset ini adalah sampel 100 data peminjaman dari basis data sistem informasi perpustakaan Universitas Pendidikan Nasional. Terdapat 42 judul buku yang memenuhi minimum support, berhasil dibentuk 40 aturan asosiasi yang sesuai memenuhi minimum confidence. Berdasarkan analisis dan pembahasan tersebut diatas maka dapat dilihat bahwa algoritma apriori dapat menemukan frequent itemset tersembunyi dari data peminjaman buku yang digunakan untuk membentuk aturan asosiasi. Aturan asosiasi yang dihasilkan bisa dipakai mendukung keputusan penataan buku yang baik guna meningkatkan minat baca anggota perpustakaan
Perfoma Discrete Wavelet Transform dalam Denoising Sinyal EKG Berdasarkan Evaluasi Signal-to-Noise Rasio
Get PDFDenoising adalah cara dalam menghilangkan noise yang ada pada sinyal elektrodiagram, sehingga gelombang yang ada pada elektrodiagram dapat dianalisis dengan menggunakan mesin untuk mendapatkan prediksi penyakit jantung yang diderita. Beberapa penelitian yang telah menganalisis sinyal elektrodiagram mengusulkan metode denoising dengan menggunakan Discrete Wavelet Transform, karena metode ini memberikan solusi kualitas yang lebih baik dibandingkan dengan metode denoising lainnya. Penelitian ini akan bertujuan melakukan denoising dengan menggunakan metode Discrete Wavelet Transform serta membandingkan performa dari wavelet family yang terdapat pada metode tersebut dengan persamaan evaluasi Signal-to-Noise Rasio. Data yang digunakan adalah data pasien yang memiliki diagnosis Venticular Tachycardia yang diambil dari data MITB. Penelitian memberikan hasil dan gambaran hasil denoising untuk setiap wavelet family yang ada pada Discrete Wavelet Transform. Berdasarkan hasil evaluasi Signal-to-Noise Rasio bahwa sym6 dan db6 memberikan perfoma yang lebih baik dibandingkan dengan wavelet family yang lainnya, karena kedua wavelet ini memiliki nilai yang lebih tinggi
Prototipe Sistem Keamanan Pintu Inkubator Bayi melalui Pengenalan Wajah menggunakan Kamera Web dan OpenCV berbasis Raspberry Pi
Get PDFKasus kehilangan bayi sering terjadi di rumah sakit/bersalin yang biasanya pelaku sering menyamar sebagai tenaga medis. Hal ini terjadi karena belum maksimalnya keamanan bayi di rumah sakit/bersalin sehingga perlunya dibuat sistem yang dapat mencegah terjadinya penculikan ini. Sistem keamanan pintu inkubator bayi telah di rancang menggunakan solenoid sebagai media pengunci dan kamera web untuk mendeteksi dan mengenali wajah yang ingin mengakses/membuka pintu inkubator bayi menggunakan OpenCV library dengan Histogram Pola Biner Lokal dan Pengklasifikasi Kaskade Haar. Hasil ujicoba menunjukkan bahwa sistem keamanan inkubator bayi mampu melakukan pendeteksian sekaligus pengenalan wajah pengguna berdasarkan database wajah yang sudah tersimpan di sistem. Pintu inkubator bayi akan terbuka jika wajah pengguna sudah terdaftar di sistem. Prototipe Sistem keamanan inkubator bayi dengan pengenalan wajah ini menjadi solusi untuk mencegah penculikan/kehilangan atau tertukarnya bayi di rumah sakit/bersalin.
A Comparative Study of Multi-Label Classification for Document Labeling in Ethical Protocol Review
Get PDFAn ethical clearance document ensures that the research will protect the subject in accordance with existing ethical principles. The ethical clearance is issued by the Research Ethics Commission (KEP). KEP will conduct a review of the proposed ethical protocol based on the seven standards contained in a protocol. The review process is done manually by KEP. This process often creates bottlenecks in research due to the large number of protocols that must be reviewed, so that the process to get ethical clearance takes a long time. This can affect the setback in the schedule of the research process. Therefore, in this research, a comparative study was conducted on the problem of multi-label classification to automate the ethical protocol review process. Automation of the labeling process can increase the effectiveness of the review process because it can provide an overview to the reviewer regarding the label of a document before conducting a more in-depth review process. The experiment results show that the use of the traditional machine learning approach produces better performance than the deep learning approach. The machine learning method with the best results is Naïve Bayes+BoW with precision, recall, and F-score values of 0.76, 0.80, and 0.78, respectively