Abstract:Abstract: The Halodoc application, as a digital healthcare service platform, has been widely used for various medical purposes, such as doctor consultations, medication purchases, and laboratory services. User interactions…
ns and reviews play a crucial role in enhancing service quality. Sentiment analysis was conducted using the Support Vector Machine (SVM) method to assess user perceptions and satisfaction based on reviews obtained from the Google Play Store platform. The analysis process included data collection, text preprocessing, data transformation using TF-IDF, and training an SVM model to predict sentiment. The model achieved its highest accuracy of 88.32% in the first scenario. However, accuracy slightly decreased in the second and third scenarios, reaching 86.25% and 86.94%, respectively. The analysis results indicated that the model performed best in the first scenario, with the lowest number of prediction errors. Additionally, the model was more accurate in classifying negative and positive sentiments than neutral ones.
Keywords: halodoc application; sentiment analysis; support vector machine algorithm
Abstrak: Aplikasi Halodoc, sebagai platform layanan kesehatan digital, telah banyak digunakan untuk berbagai keperluan medis seperti konsultasi dokter, pembelian obat, dan layanan laboratorium. Interaksi pengguna dan ulasan mereka memiliki peran krusial dalam meningkatkan mutu layanan. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengetahui persepsi dan kepuasan pengguna berdasarkan ulasan yang diperoleh dari Platform Google Play Store. Proses analisis mencakup pengumpulan data, pra-pemrosesan teks, transformasi data menggunakan TF-IDF, dan pelatihan model SVM untuk memprediksi sentimen. Hasil pelatihan model dengan akurasi tertinggi sebesar 88,32% pada skenario pertama. Akurasi sedikit menurun pada skenario kedua dan ketiga, masing-masing sebesar 86,25% dan 86,94%, Hasil analisa menunjukkan bahwa model memiliki performa terbaik pada skenario pertama dengan jumlah kesalahan prediksi terkecil. Selain itu, model cenderung lebih akurat dalam mengklasifikasikan sentimen negatif dan positif dibandingkan netral..
Kata kunci: algoritma support vector machine; analisis sentimen; aplikasi halodoc
Abstract:Abstract: The need for Performance Evaluation in Scout organizations is important to ensure that organizational goals are achieved and training standards are maintained. Performance evaluation helps in identifying strengths,…
ths, weaknesses, as well as areas for improvement in training. The importance of the quality of performance of trainers in the Scout Movement cannot be underestimated, because they have a central role in guiding, training and providing inspiration to students. For this reason, there is a need to evaluate the performance of Scout trainers to increase the effectiveness of training and improve the quality of Scout education. The purpose of this research is to identify trainer performance quality criteria, evaluate their performance, and contribute knowledge in the development of a Scout trainer performance evaluation system. Then, the exponential comparison method (MPE) is used to provide a comprehensive assessment of the trainer's performance based on predetermined criteria. The results of this research are a web-based decision support application by applying the Exponential Comparison Method to evaluate the quality of Scout trainer performance, which can help improve the quality of training and provide guidance for Scout education providers. This research makes an important contribution to the development of a more efficient and effective Scout trainer performance evaluation system.
Keywords: coaching; decision support systems; exponential comparison; performance.
Abstrak : Kebutuhan akan Evaluasi Kinerja dalam organisasi Pramuka menjadi penting untuk memastikan bahwa tujuan organisasi tercapai dan standar pelatihan dipertahankan. Evaluasi kinerja membantu dalam mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, serta area untuk perbaikan dalam pelatihan. Pentingnya kualitas kinerja para pelatih dalam Gerakan Pramuka tidak dapat dianggap rendah, karena mereka mempunyai peranan sentral dalam membimbing, melatih dan memberikan inspirasi kepada peserta didik. Untuk itu kebutuhan akan evaluasi kinerja pelatih Pramuka diperlukan untuk meningkatkan efektivitas pelatihan dan meningkatkan mutu pendidikan pramuka. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi kriteria kualitas kinerja pelatih, mengevaluasi kinerja mereka, dan menyumbangkan pengetahuan dalam pengembangan sistem evaluasi kinerja pelatih Pramuka. Kemudian, metode perbandingan eksponensial (MPE) digunakan untuk memberikan penilaian komprehensif terhadap kinerja pelatih berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Hasil dari penelitian ini sebuah aplikasi pendukung keputusan berbasis web dengan menerapkan Metode Perbandingan Eksponensial untuk mengevaluasi kualitas kinerja pelatih Pramuka, yang dapat membantu meningkatkan mutu pelatihan dan memberikan panduan bagi penyelenggara pendidikan Pramuka. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem evaluasi kinerja pelatih Pramuka yang lebih efisien dan efektif.
Kata Kunci: kinerja; pembinaan; perbandingan eksponensial; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: This study aims to train computers to recognize Javanese script characters known as Hanacaraka. The evaluation was conducted on the use of Convolutional Neural Network (CNN) with the ResNet-18 architecture in recognizing…
ecognizing these characters. The research objective is to overcome traditional character recognition barriers and improve accuracy. The method employed includes building a CNN model with the ResNet-18 architecture and using diverse datasets. The results show a training accuracy of 100%, validation accuracy of 98.01%, and accuracy, precision, recall, and F1-score each at 100%. This study concludes that the developed model successfully achieves a high level of accuracy and contributes positively to the development of Javanese Hanacaraka character recognition technology.
Keywords: convolution neural network (CNN); javanese hanacaraka script; resnet-18
Abstrak: Penelitian ini bertujuan melatih komputer untuk mengenali huruf aksara Jawa Hanacaraka. Evaluasi dilakukan terhadap penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet-18 dalam pengenalan karakter tersebut. Tujuan penelitian adalah mengatasi hambatan pengenalan karakter tradisional dan meningkatkan akurasi. Metode yang digunakan mencakup pembuatan model CNN dengan arsitektur ResNet-18 dan penggunaan dataset yang beragam. Hasilnya menunjukkan akurasi pelatihan 100%, validasi 98.01%, dan akurasi, presisi, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 100%. Simpulan penelitian ini adalah bahwa model yang dikembangkan berhasil mencapai tingkat akurasi yang tinggi dan memberikan kontribusi positif pada pengembangan teknologi pengenalan karakter Hanacaraka Jawa.
Kata kunci: convolution neural network (CNN); huruf aksara jawa hanacaraka; resnet-18
Abstract:Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety…
iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.
Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,
Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF, Support Vector Machine
Abstract:Abstract: Increasing living standards cause an increase in the need for drinking water. However, current water supply estimates are still not optimal, with water production sometimes being more or less than requirements.…
To estimate the amount of water, an appropriate method is needed. The method used in this research is the back propagation algorithm artificial neural network method. When developing forecasts, past data is necessary to produce accurate results. This research aims to develop a predictive model that can estimate the volume of water that will be used by PDAM Tirtauli in the future. It is hoped that this predictive model can help PDAMs in planning more efficient water supply management and can reduce the potential for water supply shortages in the future. This research uses water distribution data for the 2015-2022 period. Training data starts in 2015-2021, testing data starts in 2016-2022. In this research, results were obtained using the Matlab R2011a application. In this research, the 5 architectures used are architecture 6-53-1, 6-58-1, 6-61-1, 6-81-1, 6-87-1. Based on these five architectures, the best architecture was obtained, namely architecture 6-87-1 with a root mean square error test value of 0.00010031 and an accuracy of 92%. The results achieved in 2023 are the total water volume of PDAM Tirtauli Pematangsiantar of 189,610,426.
Keywords: backpropagation; distribution; PDAM; prediction; water
Abstrak: Meningkatnya taraf hidup menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan air minum. Namun, perkiraan pasokan air saat ini masih belum optimal, dengan produksi air kadang-kadang lebih atau kurang dari kebutuhan. Untuk memperkirakan jumlah air diperlukan suatu metode yang sesuai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode jaringan syaraf tiruan algoritma back propagation. Saat mengembangkan perkiraan, data masa lalu diperlukan untuk menghasilkan hasil yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediktif yang dapat memperkirakan volume air yang akan digunakan oleh PDAM Tirtauli di masa mendatang. Model prediktif ini diharapkan dapat membantu PDAM dalam perencanaan pengelolaan pasokan air yang lebih efisien dan dapat mengurangi potensi kekurangan pasokan air pada masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan data sebaran air periode 2015-2022. Data pelatihan dimulai pada tahun 2015-2021, data pengujian dimulai pada tahun 2016-2022. Pada penelitian ini diperoleh hasil dengan menggunakan aplikasi Matlab R2011a. Pada penelitian ini 5 arsitektur yang digunakan adalah arsitektur 6-53-1, 6-58-1, 6-61-1, 6-81-1, 6-87-1. Berdasarkan kelima arsitektur tersebut diperoleh arsitektur terbaik yaitu arsitektur 6-87-1 dengan nilai uji root mean square error sebesar 0,00010031 dan mendapatkan akurasi sebesar 92%. Hasil yang dicapai pada tahun 2023 adalah total volume air PDAM Tirtauli Pematangsiantar sebesar 189.610.426.
Kata Kunci: air; backpropagation; distribusi; PDAM; prediksi
Abstract:Abstract: Basically, this region experiences growth every year. The negative impact of uncontrolled population growth will cause social inequality and poverty and affect the progress and prosperity of the region. Judging…
from the number of residents registered with the Population and Civil Registration Service, Siantar Martoba District has a fairly high population growth rate, so it is necessary to predict the future population. In making a prediction, a good method is needed to solve a problem. In this research, a backpropagation algorithm was used using five architectures, namely architecture 4-71-1, 4-31-1, 4-16-1, 4-72-1, 4-83-1. From the results of tests carried out using data on the population of Siantar Martoba, the best architecture was obtained, namely architecture 4-31-1 with a mean squared error for training of 0.00009960 and a mean squared error for testing of 0.000099957 and obtained an epoch of 14012 iterations with a time of 01 minutes 40 seconds. It was concluded that this method can predict the population of Siantar Martoba in the future using Matlab R2011a, thus obtaining a population of Siantar Martoba of 36470 people.
Keywords: architecture; backpropagation; pematangsiantar; population; welfare
Abstrak: Pada dasarnya, wilayah ini mengalami pertumbuhan setiap tahunnya. Dampak negatif pertumbuhan penduduk yang tidak terkendali akan menyebabkan kesenjangan sosial dan kemiskinan dan mempengaruhi kemajuan, kesejahteraan daerah tersebut. Dilihat dari jumlah penduduk yang terdaftar pada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kecamatan siantar martoba mempunyai laju pertumbuhan penduduk yang cukup tinggi, sehingga perlu dilakukan prediksi jumlah penduduk masa depan. Dalam melakukan sebuah prediksi dibutuhkan sebuah metode yang baik dalam menyelesaikan sebuah permasalahan, dalam penelitian ini digunakan algoritma backpropagation dengan menggunakan lima arsitektur yaitu arsitektur 4-71-1, 4-31-1, 4-16-1, 4-72-1, 4-83-1. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan data jumlah penduduk siantar martoba diperoleh arsitektur terbaik yaitu arsitektur 4-31-1 dengan nilai mean squared error pelatihan 0.00009960 dan mean squared error pengujian 0.000099957 dan memperoleh epoch 14012 iterations dengan waktu 01 menit 40 detik. Disimpulkan bahwa metode ini dapat memprediksi jumlah penduduk Siantar Martoba di masa depan dengan menggunakan Matlab R2011a, sehingga memperoleh jumlah penduduk siantar martoba sebanyak 36470 Jiwa.
Kata kunci: arsitektur; backpropagation; pematangsiantar; kependudukan; kesejahteraan
Abstract:Abstract: Interest is an interest in an object that comes from the heart. Talent is a condition in a person that enables him with special training to achieve a special skill, knowledge, skill. For this reason, an expert…
system for determining students' interests and talents was designed. The method used in this research is the certainty factor (CF) method. The results based on the characteristics experienced by these students show that the type of interest and talent that exists in these students is linguistics with an expertise level of 0.66 and a percentage of 66% and has a fairly good accuracy score.
Keywords: certainty factor;interest; talent
Abstrak: Minat merupakan ketertarikan akan sesuatu objek yang berasal dari hati. Bakat adalah suatu kondisi pada seseorang yang memungkinkannya dengan suatu latihan khusus mencapai suatu kecakapan, pengetahuan, keterampilan khusus Untuk itu dirancang suatu sistem pakar penentuan minat dan bakat siswa. Metode yang digunakan pada penelitian kali ini ialah metode faktor kepastian (CF),. Hasil bedasarkan ciri-ciri yang dialami oleh siswa tersebut bahwa jenis minat dan bakat yang ada pada siswa tersebut adalah linguistik dengan tingkat kepakaran 0,66 dan persentase 66 % dan memiliki nilai akuasi yang cukup baik.
Kata kunci: bakat ; faktor kepastian;minat
Abstract:Abstract: Drug abuse in Indonesia is currently very worrying because of the lack of information and knowledge about the risks posed by drug abuse. Much information about drug abuse prevention is disseminated through various…
ous media such as films, seminars, training, and guidance groups. This study aims to create drug counseling media that uses 3D technology and is created through the Blender 3D tool, by combining text, audio, and video. 3D models of Image objects are represented by Augmented Reality (AR) technology. Application development is made using the MDLC (Multimedia Development Life Cycle) method. The results of this study are the development of an Augmented Reality application for social media for drug abuse using the Trilib Technique, which is a cross-platform 3D model importer.
Keywords: Augmented Reality; Drugs; Blender; Trilib; MDLC
Abstrak: Penyalahgunaan narkoba di Indonesia saat ini sangat mengkhawatirkan karena kurangnya informasi dan pengetahuan tentang risiko yang ditimbulkan oleh penyalahgunaan narkoba. Banyak informasi tentang pencegahan penyalahgunaan narkoba disebarkan melalui berbagai media seperti film, seminar, pelatihan, dan kelompok bimbingan. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan media penyuluhan narkoba yang menggunakan teknologi 3D dan dibuat melalui perangkat Blender 3D, dengan menggabungkan teks, audio, dan video. Model 3D objek figur direpresentasikan dengan teknologi Augmented Reality (AR). Pengembangan aplikasi dibuat dengan menggunakan metode MDLC (Multimedia Development Life Cycle). Hasil pada penelitian ini merupakan sebuah pengembangan aplikasi Augmented Reality untuk media sosialiasi penyalahgunaan narkoba dengan menggunakan Teknik Trilib yang merupakan importir model 3d secara runtime dengan lintas platform.
Kata kunci: Augmented Reality; Narkoba; Blender; Trilib; MDLC
Abstract:Abstract: Rokan Hulu Regency is one of the regencies in Riau Province and has 2 large rivers, namely the Rokan Kanan River and the Rokan Kiri River. When the level of rainfall is high, the river flow overflows and causes…
flooding in several sub-districts. Climate change that is happening has an impact on changes in rainfall patterns, to overcome the impacts of climate change Rokan Hulu Regency needs to take early steps before a flood disaster occurs. The method used in processing the data is the backpropagation method and data processing using the Matlab software. Data processing was carried out on rainfall data for the last 6 years, from 2015 to 2020, which was sourced from the Rokan Hulu Regency Statistics Agency. Rainfall data from 2015 to 2019 is used as input data, while 2020 is the target. The data processing stage begins with data normalization and determining network training parameters. Artificial neural network research was carried out on rainfall data with a 5-5-1 architecture. The results of testing the rainfall data show prediction results with high accuracy, where the average accuracy rate reaches 98.17% with the highest accuracy of 99.99% while the lowest accuracy is 91.53%. The prediction results show a fairly high level of accuracy so that they can be used as evaluation material.
Keywords: artificial neural network; backpropagation; prediction; rainfall
Abstrak: Kabupaten Rokan Hulu merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Riau dan memiliki 2 aliran sungai besar yaitu sungai rokan kanan dan sungai rokan kiri. Ketika tingkat curah hujan tinggi aliran sungai meluap dan menyebabkan banjir beberapa kecamatan. Perubahan iklim yang terjadi memberikan dampak pada perubahan pola curah hujan, untuk menanggulangi dampak perubahan iklim Kabupaten Rokan Hulu perlu melakukan langkah-langkah dini sebelum terjadi bencana banjir. Metode yang digunakan dalam mengolah data yaitu metode backpropagation dan pengolahan data menggunakan software Matlab. Pengolahan data dilakukan pada data curah hujan selama 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2015 sampai dengan 2020 yang bersumber dari Badan Statistik Kabupaten Rokan Hulu. Data curah hujan tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 sebagai data input sedangkan tahun 2020 sebagai target. Tahapan pengolahan data diawali dengan melakukan normalisasi data dan menentukan parameter pelatihan jaringan. Penelitian jaringan saraf tiruan dilakukan pada data curah hujan dengan arsitekur 5-5-1. Hasil pengujian terhadap data curah hujan menunjukkan hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi, dimana tingkat akurasi rata-rata mencapai 98,17% dengan akurasi tertinggi sebesar 99,99% sedang akurasi terendah sebesar 91,53%. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat digunakan sebagai bahan evaluasi.
Kata kunci: backpropagation; curah hujan; jaringan saraf tiruan; prediksi
Abstract:Abstract: Gender classification is one of the most important tasks of video analysis. A machine learning-based approach was presented to identify male and female facial images with a data set of 2000 images taken from kaggles. …
ggles. This method plays a role in finding the weight value that gives the best output value. This study uses the most appropriate learning rate of each optimization method as a criterion for stopping training. The results showed that the Artificial Neural Network with Adam optimization produced the highest accuracy, which was 91.5% compared to the SGD and ADADELTA optimization methods. Deep Learning techniques that are applied extensively to image recognition used utilize Adam's optimizer method.
Keywords: artificial neural networks; adadelta; adam; gender; sgm;
Abstrak: Klasifikasi gender adalah salah satu tugas analisis video yang paling penting. Pendekatan berbasis machine learning disajikan untuk mengidentifikasi gambar wajah Pria dan Wanita dengan kumpulan data sebanyak 2000 gambar yang diambil dari kaggle. Metode ini berperan dalam menemukan nilai bobot yang memberikan nilai keluaran terbaik. Penelitian ini menggunakan learning rate yang paling sesuai dari masing-masing metode optimasi sebagai kriteria pemberhentian pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan Jaringan Saraf Tiruan dengan optimasi Adam menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 91,5 % dibandingkan dengan dengan metode optimasi SGD dan ADADELTA. Teknik Deep Learning yang diterapkan secara ekstensif pada pengenalan gambar yang digunakan memanfaatkan metode optimizer Adam.
Kata kunci: Adadelta; Adam; Jaringan Syaraf; Gender; Tiruan; SGM;