JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi
Not a member yet
407 research outputs found
Sort by
KLASTERISASI DOKUMEN MENGGUNAKAN WEIGHTED K-MEANS BERDASARKAN RELEVANSI TOPIK
Full text linkJumlah penelitian di dunia mengalami perkembangan yang pesat, setiap tahun berbagai peneliti dari penjuru dunia menghasilkan karya ilmiah seperti makalah, jurnal, buku dsb. Metode klasterisasi dapat digunakan untuk mengelompokkan dokumen karya ilmiah ke dalam suatu kelompok tertentu berdasarkan relevansi antar topik. Klasterisasi pada dokumen memiliki karakteristik yang berbeda karena tingkat kemiripan antar dokumen dipengaruhi oleh kata-kata pembentuknya. Beberapa metode klasterisasi kurang memperhatikan nilai semantik dari kata. Sehingga klaster yang terbentuk kurang merepresentasikan isi topik dokumen. Klasterisasi dokumen teks masih memiliki kemungkinan adanya outlier karena pemilihan fitur teks yang tidak optimal. Oleh karena itu dibutuhkan pemrosesan data yang tepat serta metode yang mengoptimalkan hasil klaster. Penelitian ini mengusulkan metode klasterisasi dokumen menggunakan Weighted K-Means yang dipadukan dengan Maximum Common Subgraph. Weighted k-means digunakan untuk klasterisasi awal dokumen berdasarkan kata-kata yang diekstraksi. Pembentukan Weighted K-Means berdasarkan perhitungan Word2Vec dan TextRank dari kata-kata dalam dokumen. Maximum common subgraph merupakan tahap pembentukan graf yang digunakan dalam penggabungan klaster untuk menghasilkan klaster baru yang lebih optimal. pembentukan graf dilakukan dengan perhitungan nilai Word2vec dan Co-occurrence dari klaster. Representasi topik dokumen tiap klaster dapat dihasilkan dari pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation (LDA). Pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset artikel ilmiah dari Scopus. Hasil dari analisis Koherensi topik menunjukkan nilai koherensi usulan metode adalah 0.532 pada dataset 1 yang bersifat homogen dan 0.472 pada dataset 2 yang bersifat heterogen
PENERAPAN LOGIKA FUZZY SUGENO UNTUK PENENTUAN REWARD PADA GAME EDUKASI AKU BISA
Full text linkThis study discusses an application of fuzzy logic in educational game. This game requires a fast player response. We made this game in order to raise children awareness to encounter strangers. In this game, strangers are enemies in the form of hand drawings. The main characters in this game are boy and girl. The player can choose a character as desired. Each selected character has a different level. At each level, there is a level of difficulty based on the ease of passing enemies to reach the goal. The player would win the game once he/she manages to escape from strangers and arrives at home. Each level of the game has an enemy who tries to approach the player. If the enemy caught by the player, it will get consequences according to the fuzzy rules that applied to the game. The application of fuzzy logic in this game is to regulate the form of reward that will receive by the player. The basis for determining reward is the living conditions, time, and scores obtained by the player. In this research, we use fuzzy Sugeno logic for giving rewards. We conclude that fuzzy logic applies to our educational game
ANALISIS PENGARUH PENERAPAN DUNGEON STATIS DAN DINAMIS PADA GAME BERJENIS ADVENTURE TERHADAP TINGKAT ENJOYMENT
Full text linkDungeon adalah sebuah ruangan yang mirip labirin. Peta dungeon dapat dibuat secara statis maupun dinamis. Hanya saja, kebanyakan peta dungeon dibuat secara statis. Peta dungeon statis adalah jika pemain memasukinya lagi, maka bentuk petanya masih tetap. Peta dinamis adalah jika pemain memasukinya lagi, maka peta dungeon tersebut akan berubah. Jadi pemain yang memasuki lagi dungeon yang dibuat secara dinamis dipastikan tidak mengetahui peta dungeon tersebut secara pasti. Permasalahannya masih belum diketahui tingkat enjoyment pemain dalam memainkan game yang mempunyai konten dungeon yang dibuat secara dinamis ataupun statis. Dari permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan tingkat enjoyment pemain terhadap game yang mempunyai konten dungeon yang dibuat secara dinamis dan statis. Konten dungeon statis dan dinamis diterapkan pada game “Catch the Chicken”. Dungeon dinamis dibuat dengan menggunakan metode Generative Grammar. Metode pengukuran tingkat enjoyment pemain terhadap dungeon statis dan dinamis dengan menggunakan metode analisis statisitik yang dibagi menjadi data kualitatif dan kuantitatif. Berdasarkan nilai yang didapatkan dari pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa dungeon yang dibuat secara dinamis lebih tinggi tingkat enjoyment-nya daripada dungeon dibuat secara statis. Kesimpulan ini berasal dari nilai rata-rata data kualitatif dan kuantitatif. Untuk data kualitatif, nilai rata-rata dungeon statis adalah 27.93 dan dungeon dinamis adalah 29.93. Sedangkan untuk data kuantitatif, nilai rata-rata dungeon statis adalah 7.37 dan nilai rata-rata dungeon dinamis adalah 8.47. Dari hasil pengukuran tersebut, terdapat perbedaan hasil yang siginifikan antara dungeon yang dibuat secara statis dan dinamis
Segmentasi Citra Sel Tunggal Smear Serviks Menggunakan Metode Radiating Normally Biased Generalized Gradient Vector Flow Snake
Full text linkSebuah sistem penyaringan otomatis dan sistem diagnosa yang akurat sangat berguna untuk proses analisis hasil pemeriksaan pap smear. Langkah yang paling utama dari sistem tersebut adalah proses segmentasi sel nukleus dan sitoplasma pada citra hasil pemeriksaan pap smear, karena dapat memengaruhi keakuratan sistem. Normally Biased Generalized Gradient Vector Flow Snake (NBGGVFS) merupakan sebuah algoritma gaya eksternal untuk active contour (snake) yang menggabungkan metode Generalized Gradient Vector Flow Snake (GGVFS) dan Normally Biased Gradient Vector Flow Snake (NBGVFS). Dalam memodelkan snake, terdapat fungsi edge map. Edge map biasanya dihitung dengan menggunakan operator deteksi tepi seperti sobel. Namun, metode ini tidak dapat mendeteksi daerah nukleus dari citra smear serviks dengan benar. Penelitian ini bertujuan untuk segmentasi citra sel tunggal smear serviks dengan memanfaatkan penggunaan Radiating Edge Map untuk menghitung edge map dari citra dengan metode NBGGVFS. Metode yang diusulkan terdiri atas tiga tahapan utama, yaitu tahap praproses, segmentasi awal dan segmentasi kontur. Uji coba dilakukan dengan menggunakan data set Herlev. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil segmentasi metode yang diusulkan dengan metode pada penelitian sebelumnya dalam melakukan segmentasi citra sel tunggal smear serviks. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu mendeteksi area nukleus lebih optimal metode penelitian sebelumnya. Nilai rata-rata akurasi dan Zijdenbos Similarity Index (ZSI) untuk segmentasi nukleus adalah 96,96% dan 90,68%. Kemudian, nilai rata-rata akurasi dan ZSI untuk segmentasi sitoplasma adalah 86,78% and 89,35%. Dari hasil evaluasi tersebut, disimpulkan metode yang diusulkan dapat digunakan sebagai proses segmentasi citra smear serviks pada identifikasi kanker serviks secara otomatis
PENINGKATAN KECERDASAN COMPUTER PLAYER PADA GAME PERTARUNGAN BERBASIS K-NEAREST NEIGHBOR BERBOBOT
Full text linkSalah satu teknologi komputer yang berkembang dan perubahannya cukup pesat adalah game. Tujuan dibuatnya game adalah sebagai sarana hiburan dan memberikan kesenangan bagi penggunanya. Contoh elemen dalam pembuatan game yang penting adalah adanya tantangan yang seimbang sesuai level. Dalam hal ini, adanya kecerdasan buatan atau AI merupakan salah satu unsur yang diperlukan dalam pembentukan game. Penggunaan AI yang tidak beradaptasi ke strategi lawan akan mudah diprediksi dan repetitif. Jika AI terlalu pintar maka player akan kesulitan dalam memainkan game tersebut. Dengan keadaan seperti itu akan menurunkan tingkat enjoyment dari pemain. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode AI yang dapat beradaptasi dengan kemampuan dari player yang bermain. Sehingga tingkat kesulitan yang dihadapi dapat mengikuti kemampuan pemainnya dan pengalaman enjoyment ketika bermain game terus terjaga. Pada penelitian sebelumnya, metode AI yang sering digunakan pada game berjenis pertarungan adalah K-NN. Namun metode tersebut menganggap semua atribut dalam game adalah sama sehingga hal ini mempengaruhi hasil learning AI menjadi kurang optimal.Penelitian ini mengusulkan metode untuk AI dengan menggunakan metode K-NN berbobot pada game berjenis pertarungan. Dimana, pembobotan tersebut dilakukan untuk memberikan pengaruh setiap atribut dengan bobot disesuaikan dengan aksi player. Dari hasil evaluasi yang dilakukan terhadap 50 kali pertandingan pada 3 skenario uji coba, metode yang diusulkan yaitu K-NN berbobot mampu menghasilkan tingkat kecerdasan AI dengan akurasi sebesar 51%. Sedangkan, metode sebelumnya yaitu K-NN tanpa bobot hanya menghasilkan tingkat kecerdasan AI sebesar 38% dan metode random menghasilkan tingkat kecerdasan AI sebesar 25%
Soft Weighted Median Filter Method for Improved Image Segmentation with Noise
No full textSoft Weighted Median Filter Method (SWMF) is one of the new methods for noise filtering in image processing. This method is used for two types of noise in images, there is fixed valued noise (FVN) and random valued noise (RVN). Fixed valued noise is a noise type with an unchanged value, it changes the pixel value of the image to the maximum and minimum values (0 and 255), while random valued noise is a noise type with a changed value. An example of fixed valued noise is salt & pepper noise, while for random valued noise can be exemplified as gaussian, poisson, speckle, and localvar noise.Based on previous research, SWMF method can be applied to all images with all kinds of noise (FVN and RVN) and able to reduce the noise well. This method has a higher PSNR value than other methods, especially for random valued noise types such as: gaussian, speckle, and localvar noise.In this study, we propose to examine the performance of the SWMF method further by comparing this method with other methods such as Median Filter, Mean Filter, Gaussian Filter, and Wiener Filter in an image segmentation process. The image segmentation process in this research is based on area detection using Top-Hat transform and Otsu thresholding and line detection using Sobel edge detection. The performance measurement process uses the calculation of sensitivity value, specificity, and accuracy on the image segmentation with the groundtruh image.The results show that Soft Weighted Median Filter method can improve the quality of image segmentation with the average accuracy of 95.70% by reducing fixed value noise and random valued noise in the images
KLASIFIKASI MULTILABEL MOTIF CITRA BATIK MENGGUNAKAN BOOSTED RANDOM FERNS
Full text linkPenelitian yang telah dilakukan terkait klasifikasi motif batik kebanyakan hanya mengenali satu motif batik dalam satu citra. Saat ini banyak terdapat citra batik yang memiliki lebih dari satu motif di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali banyak motif batik dalam satu citra menggunakan metode ekstraksi fitur bentuk Histogram of Oriented Gradient (HOG) dikombinasikan dengan metode klasifikasi Boosted Random Ferns (BRF). Pada penelitian sebelumnya, kombinasi metode tersebut mampu mengidentifkasi beberapa pejalan kaki dalam satu citra. Kemampuan kombinasi metode tersebut dalam mengidentifikasi multiobject dalam satu label (pejalan kaki) dikembangkan untuk mengidentifikasi multiobject dalam multilabel (motif-motif batik). Untuk kasus pengenalan motif batik, sistem yang dibangun mengekstrak fitur HOG dari data citra training dan menyusunnya menjadi fitur ferns dalam BRF untuk membuat model-model klasifikasi motif batik. Selanjutnya setiap model klasifikasi motif digunakan untuk mengidentifikasi masing-masing motif pada citra testing. Uji coba dilakukan terhadap 64 data citra testing dengan 6 jenis motif batik. Pengujian performa metode menggunakan skenario pengujian berdasarkan variasi jumlah subset random ferns, jumlah weak classifier dan iterasi boostrapping. Terdapat empat variasi jumlah subset random ferns yakni 5, 10, 15 dan 20 subset, empat variasi jumlah weak classifier yakni 100, 200, 300 dan 400, serta enam variasi iterasi boostrapping yakni 0, 1, 2, 3, 4, dan 5 iterasi. Label-label hasil klasifikasi kemudian dihitung menggunakan tanimoto distance. Nilai tanimoto distance terbaik dari sistem yakni 0.0130, dengan jumlah citra testing yang dideteksi dengan benar sebanyak 62 citra dari 64 citra
PENGGALIAN INFORMASI MENGGUNAKAN MODEL TERDEKOMPOSISI: APLIKASI PADA RISET PENEMUAN ANTIBIOTIK
Full text linkPenemuan obat-obatan antibiotik adalah salah satu tantangan pada bidang kemoinformatika. Dibutuhkan antibiotik baru secara cepat dan efektif karena banyak bakteri menjadi kebal terhadap antibiotik lama. Molekul-molekul kimia yang tersimpan di beberapa perusahaan dan laboratorium menyediakan kandidat yang berpotensi sebagai antibiotik baru. Tetapi, terlalu banyak kandidat yang harus diteliti. Untuk mengatasinya, dibutuhkan pencarian informasi yang dapat mendeteksi kandidat-kandidat penting melalui atribut mereka. Jumlah atribut tersebut sangatlah besar. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari atribut-atribut tersebut dan menentukan atribut yang penting, dengan kata lain, untuk mereduksi dimensi data molekul. Fokus penelitian ini ditujukan pada molekul-molekul antibiotik yang sudah ada di pasaran, dengan sekitar 500 atribut yang diperoleh dari penelitian sebelumnya. Sebagai prosedur seleksi fitur, penelitian ini menggunakan analisis log-linear untuk menemukan asosiasi di antara atribut. Karena jumlah atribut mencapai ratusan, maka digunakan Chordalysis yang bekerja pada model log-linear yang bisa didekomposisi. Penelitian ini menemukan bahwa atribut-atribut dari penelitian sebelumnya memiliki beberapa asosiasi. Dengan demikian, beberapa atribut yang redundan dapat dieliminasi
STUDI KINERJA GREEDY PERIMETER STATELESS ROUTING BERBASIS OVERLAY NETWORK PADA VANET
Full text linkGPSR merupakan protokol routing geografis yang bekerja menggunakan informasi lokasi node tetangga dan jangkauan transmisi ke lokasi node tujuan terdekat. Namun, GPSR tidak selalu menemukan rute yang optimal, karena tidak semua node yang terdekat dapat meneruskan paket menuju tujuan khususnya skenario lalu lintas padat dan banyak persimpangan. Kami mengusulkan route discovery protocol Dynamic Source Routing (DSR) untuk memastikan rute yang dikirimkan paket data memiliki availability yang tinggi. Selain itu kami juga mengusulkan konsep overlay network dengan menyimpan titik lokasi persimpangan yang dilalui pada saat proses route discovery sehingga proses pengiriman data nantinya dapat diandalakan dengan tidak terpaku pada intermediate node namun mengacu pada lokasi titik yang disimpan. Untuk memvalidasi usulan kami dengan membandingkan performa GPSR modifikasi dan GPSR konvensional seperti packet delivery ratio, end-to-end delay dan routing overhead pada scenario berbeda dengan memvariasikan jumlah node dan kecepatan node menggunakan simulator NS2. Hasil simulasi menunjukan pendekatan yang kami usulkan meningkatkan packet delivery ratio 11.25% dan mereduksi 197.08 paket routing overhead pada kecepatan 10 m/s
SELEKSI PENELUSURAN MINAT DAN KEMAMPUAN (PMDK) DENGAN FUZZY TOPSIS
Full text linkPenelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) merupakan salah satu jalur penerimaan mahasiswa baru di perguruan tinggi. Berbeda dengan jalur lain yang menggunakan tes tertulis, jalur PMDK merupakan jalur penerimaan mahasiswa baru tanpa melalui tes. Mahasiswa baru akan diseleksi dengan memperhatikan nilai rapor calon mahasiswa selama duduk di bangku SMA. Pada penelitian ini, akan dikembangkan metode seleksi mahasiswa baru melalui jalur PMDK. Calon mahasiswa tidak hanya diseleksi berdasarkan nilai rapor, tetapi juga berdasarkan kualitas sekolah dan histori nilai mahasiswa yang berasal dari sekolah asal pendaftar PMDK. Ketiga parameter ini dapat saling bertentangan. Sebagai contoh, sekolah dengan kualitas yang baik dapat saja memiliki standar yang tinggi sehingga nilai rapor siswanya lebih rendah dari nilai rapor siswa yang berasal dari sekolah lain yang kualitasnya lebih rendah. Untuk itu, perlu digunakan metode pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria. Permasalahan pengambilan keputusan seperti ini dikenal dengan multicriteria decision making (MCDM).Salah satu cara untuk pengambilan keputusan MCDM adalah dengan menggunakan Fuzzy TOPSIS. Pada penelitian ini, ketiga parameter yang menentukan diterima atau tidaknya calon mahasiswa akan diproses dengan menggunakan FUZZY TOPSIS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa closeness coefficient yang dihasilkan melalui Fuzzy TOPSIS berkolerasi dengan nilai IPK mahasiswa yang diterima melalui jalur PMDK. Kata kunci: Fuzzy TOPSIS, MCDM, PMD