Haeruddin Haeruddin, H. Herman, Patrick Pratama Hendri
Pada zaman modern sekarang teknologi facial recognition sudah dapat ditemukan dalam kehidupan sehari-hari, akan tetapi teknologi ini masih memiliki satu masalah besar yaitu deepfake, dimana sebuah deepfake dapat mengelabui sistem keamanan yang dikembangkan berbasis facial recognition, salah satu aspek wajah yang belum dapat di replikasi dengan sempurna oleh deepfake adalah emosi yang dapat dilihat berdasarkan ekspresi wajah, oleh karena itu emosi dapat digunakan sebagai sebuah alat untuk mendeteksi sebuah deepfake, oleh karena itu dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi wajah dan emosi secara bersamaan untuk menambahkan keamanan teknologi facial recognition, penulis berhasil mengembangkan sebuah aplikasi yang dapat melakukan emotion recognition dan facial recognition secara bersamaan menggunakan algoritma LBPH (Local Binary Pattern Histogram) dengan data yang didapatkan menggunakan teknik purposive sampling untuk aspek facial recognition dengan keakuratan 67.5% dan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) dengan menggunakan dataset FER2013 (Facial emotion Recognition 2013) untuk aspek emotion recognition dengan keakuratan 58.4%, menggunakan metode CRISP-DM yang dapat menghasilkan rata-rata keakuratan sebesar 63%, diakarenakan belum banyak penelitian yang menggabungkan facial recognition menggunakan algoritma LBPH (Local Binary Pattern Histogram) dengan emotion recognition menggunakan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) secara bersamaan.
{"title":"Pengembangan Aplikasi Emoticon Recognition dan Facial Recognition menggunakan Algoritma Local Binary Pattern Histogram (LBPH) dan Convolutional Neural Network (CNN)","authors":"Haeruddin Haeruddin, H. Herman, Patrick Pratama Hendri","doi":"10.54914/jtt.v9i1.613","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.613","url":null,"abstract":"Pada zaman modern sekarang teknologi facial recognition sudah dapat ditemukan dalam kehidupan sehari-hari, akan tetapi teknologi ini masih memiliki satu masalah besar yaitu deepfake, dimana sebuah deepfake dapat mengelabui sistem keamanan yang dikembangkan berbasis facial recognition, salah satu aspek wajah yang belum dapat di replikasi dengan sempurna oleh deepfake adalah emosi yang dapat dilihat berdasarkan ekspresi wajah, oleh karena itu emosi dapat digunakan sebagai sebuah alat untuk mendeteksi sebuah deepfake, oleh karena itu dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi wajah dan emosi secara bersamaan untuk menambahkan keamanan teknologi facial recognition, penulis berhasil mengembangkan sebuah aplikasi yang dapat melakukan emotion recognition dan facial recognition secara bersamaan menggunakan algoritma LBPH (Local Binary Pattern Histogram) dengan data yang didapatkan menggunakan teknik purposive sampling untuk aspek facial recognition dengan keakuratan 67.5% dan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) dengan menggunakan dataset FER2013 (Facial emotion Recognition 2013) untuk aspek emotion recognition dengan keakuratan 58.4%, menggunakan metode CRISP-DM yang dapat menghasilkan rata-rata keakuratan sebesar 63%, diakarenakan belum banyak penelitian yang menggabungkan facial recognition menggunakan algoritma LBPH (Local Binary Pattern Histogram) dengan emotion recognition menggunakan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) secara bersamaan.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"43 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116854628","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Sekolah dituntut untuk membentuk kepribadian siswa melalui kegiatan dan program pembelajaran yang mampu menjadikan siswa menjadi manusia yang terpelajar dan berakhlak mulia sebagai generasi penerus bangsa. Penting bagi guru sebagai pendidik untuk mengenali karakter siswa untuk mengembangkan metode pengajaran yang lebih efektif. Selama ini, proses bimbingan oleh guru di SD Inpres 12/79 Palattae dilaksanakan secara tatap muka yaitu dengan berbicara langsung pada siswa dan dilakukan tanpa mengetahui karakter siswa tersebut. Akibatnya, bimbingan dan konseling yang dilaksanakan kadang-kadang tidak dipedulikan oleh siswa. Berdasarkan keadaan tersebut, penelitian ini kemudian dilaksanakan untuk membangun sistem informasi yang mengimplementasikan metode Naïve Bayes dalam sistem klasifikasi karakter kepribadian siswa sekolah dasar berdasarkan tipologi Hippocrates-Galenus dengan tujuan untuk mengetahui karakter tipe kepribadian yang dimiliki oleh siswa. Dengan adanya sistem tersebut, Guru BK dapat membantu dalam mengetahui karakter tipe kepribadian yang dimiliki oleh siswa sehingga memudahkan dalam membangun pola pikir, sikap, dan perilaku peserta didik agar menjadi pribadi yang positif, berakhlak karimah, berjiwa luhur, dan bertanggung jawab.
{"title":"Sistem Klasifikasi Karakter Kepribadian Siswa Sekolah Dasar berdasarkan Tipologi Hippocrates Galenus menggunakan Metode Naïve Bayes","authors":"M. Sabri, Dedy Kasriadi, Irsal Irsal, S. Arifin","doi":"10.54914/jtt.v9i1.577","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.577","url":null,"abstract":"Sekolah dituntut untuk membentuk kepribadian siswa melalui kegiatan dan program pembelajaran yang mampu menjadikan siswa menjadi manusia yang terpelajar dan berakhlak mulia sebagai generasi penerus bangsa. Penting bagi guru sebagai pendidik untuk mengenali karakter siswa untuk mengembangkan metode pengajaran yang lebih efektif. Selama ini, proses bimbingan oleh guru di SD Inpres 12/79 Palattae dilaksanakan secara tatap muka yaitu dengan berbicara langsung pada siswa dan dilakukan tanpa mengetahui karakter siswa tersebut. Akibatnya, bimbingan dan konseling yang dilaksanakan kadang-kadang tidak dipedulikan oleh siswa. Berdasarkan keadaan tersebut, penelitian ini kemudian dilaksanakan untuk membangun sistem informasi yang mengimplementasikan metode Naïve Bayes dalam sistem klasifikasi karakter kepribadian siswa sekolah dasar berdasarkan tipologi Hippocrates-Galenus dengan tujuan untuk mengetahui karakter tipe kepribadian yang dimiliki oleh siswa. Dengan adanya sistem tersebut, Guru BK dapat membantu dalam mengetahui karakter tipe kepribadian yang dimiliki oleh siswa sehingga memudahkan dalam membangun pola pikir, sikap, dan perilaku peserta didik agar menjadi pribadi yang positif, berakhlak karimah, berjiwa luhur, dan bertanggung jawab.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"136 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114254317","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Teknologi informasi sekarang ini sudah memiliki kemajuan yang cukup pesat dan semakin bertambahnya tahun semakin berkembang teknologi di dunia. Teknologi informasi memberi manfaat yang besar dalam dunia pemerintahan, sebagai contoh dalam pembuatan website desa dan pembangunan sistem informasi berbasis komputer. Dengan teknologi informasi setiap orang dapat mengolah dan mengakses data dan informasi yang ingin di ingin disampaikan kepada seluruh masyarakat melalui laman website sehingga setiap orang dapat mengaksesnya dengan sangat mudah, tanpa harus datang dan bertanya kepada staff atau orang yang bersangkutan. Permasalahan pelayanan surat menyurat di Kelurahan Desa Sriwijaya Lampung Tengah, di mana proses pembuatan surat masih dilakukan pencatatan manual, masih terdapat kesalahan tulisan. Tujuan dibuatnya sistem informasi surat menyurat ini adalah untuk mengatasi permasalahan yang ada serta membantu karyawan dan staff mempermudah untuk memperbarui informasi perkembangan desa dan masyarakat mudah dalam mengakses informasi tersebut, dengan adanya sistem ini staff juga bisa meningkatkan keterampilan dalam bidang teknologi informasi. Metode yang digunakan waterfall dalam pembuatan sistem informasi ini, meliputi pembuatan surat menyurat dan sistem informasi yang ada di desa Sriwijaya, dengan menggunakan program PHP dan database MYSQL. Hasil dari penelitian ini yaitu, sistem informasi surat menyurat berbasis web yang sangat membantu pelayanan masyarakat dalam pembuatan surat keterangan, KK, KTP, SKU dan lebih cepat serta menghemat waktu.
{"title":"Sistem Informasi Pelayanan Surat Menyurat Di Kelurahan Desa Sriwijaya Lampung Tengah","authors":"Andro Siregar, Arief Satriansyah, Rachmat Taufiq Hidayat, Maya Septa Wijaya","doi":"10.54914/jtt.v9i1.588","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.588","url":null,"abstract":"Teknologi informasi sekarang ini sudah memiliki kemajuan yang cukup pesat dan semakin bertambahnya tahun semakin berkembang teknologi di dunia. Teknologi informasi memberi manfaat yang besar dalam dunia pemerintahan, sebagai contoh dalam pembuatan website desa dan pembangunan sistem informasi berbasis komputer. Dengan teknologi informasi setiap orang dapat mengolah dan mengakses data dan informasi yang ingin di ingin disampaikan kepada seluruh masyarakat melalui laman website sehingga setiap orang dapat mengaksesnya dengan sangat mudah, tanpa harus datang dan bertanya kepada staff atau orang yang bersangkutan. Permasalahan pelayanan surat menyurat di Kelurahan Desa Sriwijaya Lampung Tengah, di mana proses pembuatan surat masih dilakukan pencatatan manual, masih terdapat kesalahan tulisan. Tujuan dibuatnya sistem informasi surat menyurat ini adalah untuk mengatasi permasalahan yang ada serta membantu karyawan dan staff mempermudah untuk memperbarui informasi perkembangan desa dan masyarakat mudah dalam mengakses informasi tersebut, dengan adanya sistem ini staff juga bisa meningkatkan keterampilan dalam bidang teknologi informasi. Metode yang digunakan waterfall dalam pembuatan sistem informasi ini, meliputi pembuatan surat menyurat dan sistem informasi yang ada di desa Sriwijaya, dengan menggunakan program PHP dan database MYSQL. Hasil dari penelitian ini yaitu, sistem informasi surat menyurat berbasis web yang sangat membantu pelayanan masyarakat dalam pembuatan surat keterangan, KK, KTP, SKU dan lebih cepat serta menghemat waktu.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"8 17 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129140964","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Arsya Fathiarahma, A. Voutama, Taufik Ridwan, Nono Heryana
Tumor otak adalah pertumbuhan jaringan abnormal yang ditandai dengan pertumbuhan sel yang berlebihan di bagian otak tertentu. Salah satu teknik andal saat ini yang tersedia untuk mengidentifikasi tumor otak adalah penggunaan pemindaian Magnetic Resonance Imaging (MRI). Gambar MRI yang dipindai dipantau dan diperiksa untuk deteksi tumor oleh dokter spesialis. Mengembangkan alat yang lebih efektif dan efisien untuk membantu profesional medis mengidentifikasi tumor otak dirasa cukup mendesak karena jumlah orang yang menderita tumor otak melonjak dan tingkat kematian yang mencapai 18.600 pada tahun 2021. Dalam penelitian sebelumnya, model berbasis pembelajaran mesin mampu menunjukkan kemampuan untuk mendeteksi tumor otak dengan akurasi klasifikasi 92% dan hal hasil ini dapat diandalkan. Untuk mendapatkan akurasi klasifikasi biner yang paling andal dalam gambar otak MRI, kami menguji secara komputasi beberapa hyperparameter menggunakan kumpulan data MRI yang tersedia untuk umum. Tingkat akurasi model yang tinggi dicapai dengan menguji berbagai arsitektur model machine learning yang ada, diikuti dengan memasukkan feature map yang diekstraksi dari Discrete Cosine Transform (DCT). Klasifikasi gambar MRI mencapai akurasi pada data test tertinggi sebesar 93% dengan menggunakan model Support Vector Machine (SVM).
{"title":"Perbandingan Model Machine Learning pada Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan Fitur Discrete Cosine Transform","authors":"Arsya Fathiarahma, A. Voutama, Taufik Ridwan, Nono Heryana","doi":"10.54914/jtt.v9i1.605","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.605","url":null,"abstract":"Tumor otak adalah pertumbuhan jaringan abnormal yang ditandai dengan pertumbuhan sel yang berlebihan di bagian otak tertentu. Salah satu teknik andal saat ini yang tersedia untuk mengidentifikasi tumor otak adalah penggunaan pemindaian Magnetic Resonance Imaging (MRI). Gambar MRI yang dipindai dipantau dan diperiksa untuk deteksi tumor oleh dokter spesialis. Mengembangkan alat yang lebih efektif dan efisien untuk membantu profesional medis mengidentifikasi tumor otak dirasa cukup mendesak karena jumlah orang yang menderita tumor otak melonjak dan tingkat kematian yang mencapai 18.600 pada tahun 2021. Dalam penelitian sebelumnya, model berbasis pembelajaran mesin mampu menunjukkan kemampuan untuk mendeteksi tumor otak dengan akurasi klasifikasi 92% dan hal hasil ini dapat diandalkan. Untuk mendapatkan akurasi klasifikasi biner yang paling andal dalam gambar otak MRI, kami menguji secara komputasi beberapa hyperparameter menggunakan kumpulan data MRI yang tersedia untuk umum. Tingkat akurasi model yang tinggi dicapai dengan menguji berbagai arsitektur model machine learning yang ada, diikuti dengan memasukkan feature map yang diekstraksi dari Discrete Cosine Transform (DCT). Klasifikasi gambar MRI mencapai akurasi pada data test tertinggi sebesar 93% dengan menggunakan model Support Vector Machine (SVM).","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126629614","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Saat ini, penggunaan aplikasi mobile dan total aktivitas pada ponsel melalui penjelajahan web atau melalui aplikasi native sangat tinggi. Sebagian besar pengguna menggunakan aplikasi native mobile untuk menelusuri isi industri tertentu. Cara lain adalah dengan melalui browser web, namun keduanya memiliki keterbatasan. Pada penjelajahan web, user experience yang diterima pengguna tidak terlalu bagus dibandingkan dengan yang diterima pada native app, dan pada aplikasi native mobile, memerlukan biaya pengembangan yang lebih tinggi untuk memastikan aplikasi bisa diakses pada berbagai platform. Untuk mengatasi masalah tersebut, Google meluncurkan progressive web app sebagai sebuah alternatif, di mana progressive web apps bisa diakses di berbagai platform yang berbeda, menghemat biaya pengembangan namun tetap bisa memberi user experience yang hampir sama dengan native app. Fokus dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah progressive web apps dengan React.js menggunakan metode scrum, serta meneliti penerimaan pengguna terhadap progressive web apps melalui metode kualitatif/wawancara dengan model UTAUT kepada mahasiswa dan dosen ilmu komputer secara umum. Hasil penelitian yang berdasar atas poin-poin UTAUT, menunjukkan respons yang positif terhadap penerimaan progressive web apps. Kemudian dengan pengembangan-pengembangan cepat dari web dan browser, progressive web apps berpotensi besar memiliki masa depan yang menjanjikan. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan bisa membawa manfaat untuk menilai penggunaan progressive web apps, menjadi acuan penelitian berikutnya, dan meningkatkan wawasan masyarakat dan pembaca mengenai progressive web apps.
{"title":"Progressive Web Apps: Pengembangan dan Studi Penerimaan pada Mahasiswa Indonesia Menggunakan Scrum dan UTAUT","authors":"H. Herman, Frederick Frederick","doi":"10.54914/jtt.v9i1.603","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.603","url":null,"abstract":"Saat ini, penggunaan aplikasi mobile dan total aktivitas pada ponsel melalui penjelajahan web atau melalui aplikasi native sangat tinggi. Sebagian besar pengguna menggunakan aplikasi native mobile untuk menelusuri isi industri tertentu. Cara lain adalah dengan melalui browser web, namun keduanya memiliki keterbatasan. Pada penjelajahan web, user experience yang diterima pengguna tidak terlalu bagus dibandingkan dengan yang diterima pada native app, dan pada aplikasi native mobile, memerlukan biaya pengembangan yang lebih tinggi untuk memastikan aplikasi bisa diakses pada berbagai platform. Untuk mengatasi masalah tersebut, Google meluncurkan progressive web app sebagai sebuah alternatif, di mana progressive web apps bisa diakses di berbagai platform yang berbeda, menghemat biaya pengembangan namun tetap bisa memberi user experience yang hampir sama dengan native app. Fokus dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah progressive web apps dengan React.js menggunakan metode scrum, serta meneliti penerimaan pengguna terhadap progressive web apps melalui metode kualitatif/wawancara dengan model UTAUT kepada mahasiswa dan dosen ilmu komputer secara umum. Hasil penelitian yang berdasar atas poin-poin UTAUT, menunjukkan respons yang positif terhadap penerimaan progressive web apps. Kemudian dengan pengembangan-pengembangan cepat dari web dan browser, progressive web apps berpotensi besar memiliki masa depan yang menjanjikan. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan bisa membawa manfaat untuk menilai penggunaan progressive web apps, menjadi acuan penelitian berikutnya, dan meningkatkan wawasan masyarakat dan pembaca mengenai progressive web apps.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131361071","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Apriansyah Rizqi Setiawan, Marsani Asfi, Agus Sevtiana, Sudadi Pranata, W. Septian
Dalam mengembangkan sistem perangkat lunak, selama ini belum ada aturan tentang pola standar interface pada perangkat lunak berbasis web. Masalah inkonsistensi pada gaya desain antar perangkat lunak dan waktu yang dibutuhkan dalam pengembangan desain interface cenderung menghabiskan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan kerangka kerja desain bernama Akses Digital Design System. Pendekatan metode perancangan desain sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah Atomic Design. Pada penelitian ini design system yang dibangun dibatasi berupa elemen product yang terdiri dari functional pattern dan perceptual pattern. Adapun hasil atau artefak keluaran menghasilkan design system yang terdiri perceptual pattern dan functional pattern dalam bentuk pattern library, style guide dan code library. Dari hasil penelitian, design system dapat meningkatkan produktivitas dalam mendesain antarmuka pengguna sehingga waktu yang diperlukan dapat dikurangi. Hal ini dikarenakan adanya dokumentasi sebagai panduan terkait komponen-komponen yang akan digunakan sebagai elemen dasar standar. Selain itu, desain user interface yang dihasilkan lebih menyatu dan konsisten.
{"title":"Design System pada Perancangan Antarmuka Perangkat Lunak Sistem Akses Digital","authors":"Apriansyah Rizqi Setiawan, Marsani Asfi, Agus Sevtiana, Sudadi Pranata, W. Septian","doi":"10.54914/jtt.v9i1.619","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.619","url":null,"abstract":"Dalam mengembangkan sistem perangkat lunak, selama ini belum ada aturan tentang pola standar interface pada perangkat lunak berbasis web. Masalah inkonsistensi pada gaya desain antar perangkat lunak dan waktu yang dibutuhkan dalam pengembangan desain interface cenderung menghabiskan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan kerangka kerja desain bernama Akses Digital Design System. Pendekatan metode perancangan desain sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah Atomic Design. Pada penelitian ini design system yang dibangun dibatasi berupa elemen product yang terdiri dari functional pattern dan perceptual pattern. Adapun hasil atau artefak keluaran menghasilkan design system yang terdiri perceptual pattern dan functional pattern dalam bentuk pattern library, style guide dan code library. Dari hasil penelitian, design system dapat meningkatkan produktivitas dalam mendesain antarmuka pengguna sehingga waktu yang diperlukan dapat dikurangi. Hal ini dikarenakan adanya dokumentasi sebagai panduan terkait komponen-komponen yang akan digunakan sebagai elemen dasar standar. Selain itu, desain user interface yang dihasilkan lebih menyatu dan konsisten.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"109 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126692677","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Aplikasi MyPertamina merupakan aplikasi layanan digital dari Pertamina dengan berbagai layanan yang digagas dan diciptakan untuk melakukan pembelian dalam bertransaksi bahan bakar kendaraan. Adanya aplikasi MyPertamina yang dibuat oleh PT Pertamina menimbulkan reaksi dan kritik dari beberapa pengguna aplikasi. Setiap pengguna memiliki berbagai opini terhadap aplikasi MyPertamina dibuktikan dengan peringkat bintang yang beragam dalam ulasan Google Play Store. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sentimen pengguna aplikasi MyPertamina yang dibagi ke dalam dua kelas yaitu positif dan negative. Dataset dalam penelitian ini menggunakan hasil scraping dari ulasan pengguna pada Google Play Store. Data yang diambil untuk melakukan analisis sentimen yaitu pada rentang tanggal 1 Juli 2022 - 31 Juli 2022 dan dataset diambil dengan acak. Dataset tersebut dengan pengklasifikasian rating yaitu rating 4 dan 5 sebagai sentimen positif, rating 1, 2 dan 3 sebagai sentimen negatif. Pada penelitian kali ini akan menggunakan tools Google Colab dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Dataset yang digunakan sebanyak 5722 data berlabel positif dan negatif dengan pembagian data latih sebanyak 80% dan data uji sebanyak 20%. Hasil analisis sentimen aplikasi MyPertamina cenderung bersifat negative terhadap penggunaan aplikasi. Penelitian ini menggunakan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC). Dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier menghasilkan accuracy 87 %, precision 86%, recall 90%, dan f1-score 87%.
{"title":"Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store menggunakan Algoritma NBC","authors":"Rihan Maulana, A. Voutama, Taufik Ridwan","doi":"10.54914/jtt.v9i1.609","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.609","url":null,"abstract":"Aplikasi MyPertamina merupakan aplikasi layanan digital dari Pertamina dengan berbagai layanan yang digagas dan diciptakan untuk melakukan pembelian dalam bertransaksi bahan bakar kendaraan. Adanya aplikasi MyPertamina yang dibuat oleh PT Pertamina menimbulkan reaksi dan kritik dari beberapa pengguna aplikasi. Setiap pengguna memiliki berbagai opini terhadap aplikasi MyPertamina dibuktikan dengan peringkat bintang yang beragam dalam ulasan Google Play Store. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sentimen pengguna aplikasi MyPertamina yang dibagi ke dalam dua kelas yaitu positif dan negative. Dataset dalam penelitian ini menggunakan hasil scraping dari ulasan pengguna pada Google Play Store. Data yang diambil untuk melakukan analisis sentimen yaitu pada rentang tanggal 1 Juli 2022 - 31 Juli 2022 dan dataset diambil dengan acak. Dataset tersebut dengan pengklasifikasian rating yaitu rating 4 dan 5 sebagai sentimen positif, rating 1, 2 dan 3 sebagai sentimen negatif. Pada penelitian kali ini akan menggunakan tools Google Colab dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Dataset yang digunakan sebanyak 5722 data berlabel positif dan negatif dengan pembagian data latih sebanyak 80% dan data uji sebanyak 20%. Hasil analisis sentimen aplikasi MyPertamina cenderung bersifat negative terhadap penggunaan aplikasi. Penelitian ini menggunakan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC). Dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier menghasilkan accuracy 87 %, precision 86%, recall 90%, dan f1-score 87%.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"12 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133327685","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Regresi linier adalah metode untuk memprediksi sebuah nilai (variabel dependen) berdasarkan beberapa input (variabel independen). Permasalahan pada regresi linier adalah beberapa data tidak termasuk ke dalam kategori linier. Sebuah metode bernama RLC diciptakan untuk menemukan korelasi antara data output dengan cara memproyeksikan data ke dalam dimensi yang lebih tinggi. Sayangnya, metode RLC tidak dapat diinvers transformasinya. Selain itu, dengan memproyeksikan data ke dimensi yang lebih tinggi akan menambah kompleksitas dari algoritma pembelajaran. Oleh karena itu, PCA akan digunakan untuk memecahkan masalah ini dengan cara memproyeksikan data ke dimensi yang lebih rendah sembari mempertahankan kemampuan untuk melakukan invers proyeksi. Penelitian ini diimplementasikan dengan bantuan library scikit-learn untuk membuat model regresi dan transformasi data dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Hasilnya, untuk 12 dataset, metode augmentasi PCA mampu mendapatkan nilai error yang lebih rendah dalam 7 dataset dibandingkan dengan RLC dengan rata-rata nilai error 0.3270 untuk metode augmentasi PCA dan 0.4003 untuk metode augmentasi RLC.
{"title":"Kombinasi Linier Target Data Untuk Regresi Multitarget Menggunakan Principal Component Analysis","authors":"Yonathan Purbo Santosa","doi":"10.54914/jtt.v9i1.516","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.516","url":null,"abstract":"Regresi linier adalah metode untuk memprediksi sebuah nilai (variabel dependen) berdasarkan beberapa input (variabel independen). Permasalahan pada regresi linier adalah beberapa data tidak termasuk ke dalam kategori linier. Sebuah metode bernama RLC diciptakan untuk menemukan korelasi antara data output dengan cara memproyeksikan data ke dalam dimensi yang lebih tinggi. Sayangnya, metode RLC tidak dapat diinvers transformasinya. Selain itu, dengan memproyeksikan data ke dimensi yang lebih tinggi akan menambah kompleksitas dari algoritma pembelajaran. Oleh karena itu, PCA akan digunakan untuk memecahkan masalah ini dengan cara memproyeksikan data ke dimensi yang lebih rendah sembari mempertahankan kemampuan untuk melakukan invers proyeksi. Penelitian ini diimplementasikan dengan bantuan library scikit-learn untuk membuat model regresi dan transformasi data dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Hasilnya, untuk 12 dataset, metode augmentasi PCA mampu mendapatkan nilai error yang lebih rendah dalam 7 dataset dibandingkan dengan RLC dengan rata-rata nilai error 0.3270 untuk metode augmentasi PCA dan 0.4003 untuk metode augmentasi RLC.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"44 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124108049","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Arsya Fathiarahma, A. Voutama, Taufik Ridwan, Nono Heryana
Abstrak Peran ganda yang dilakukan oleh wanita kerap kali menimbulkan konflik dalam keluarga. Konflik dapat terjadi karena kurangnya peran keluarga dalam membantu keseimbangan antara pekerjaan di rumah dan kantor yang dialami oleh para wanita karir sekaligus ibu. Algoritma Naïve Bayes dipergunakan pada penelitian ini dengan tujuan untuk mengetahui hasil penerapan klasifikasi algoritma Naïve Bayes berdasarkan peran, aktivitas, umur dan minat dalam sebuah keluarga. Sejumlah 287 data record yang dihasilkan dari survei dipergunakan dalam penelitian ini dan dilakukan split data 80:20 untuk data training dan data testing dengan menggunakan tools orange data mining. Hasil penelitian menampilkan bahwa akurasi perhitungan dengan algoritma Naïve Bayes mencapai 93% dengan kesimpulan bahwa penggunaan tools orange data mining menghasilkan akurasi yang baik.
{"title":"Analisis Text Mining Klasifikasi Kegiatan Keluarga menggunakan Orange dengan Metode Naive Bayes","authors":"Arsya Fathiarahma, A. Voutama, Taufik Ridwan, Nono Heryana","doi":"10.54914/jtt.v9i1.606","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.606","url":null,"abstract":"Abstrak \u0000Peran ganda yang dilakukan oleh wanita kerap kali menimbulkan konflik dalam keluarga. Konflik dapat terjadi karena kurangnya peran keluarga dalam membantu keseimbangan antara pekerjaan di rumah dan kantor yang dialami oleh para wanita karir sekaligus ibu. Algoritma Naïve Bayes dipergunakan pada penelitian ini dengan tujuan untuk mengetahui hasil penerapan klasifikasi algoritma Naïve Bayes berdasarkan peran, aktivitas, umur dan minat dalam sebuah keluarga. Sejumlah 287 data record yang dihasilkan dari survei dipergunakan dalam penelitian ini dan dilakukan split data 80:20 untuk data training dan data testing dengan menggunakan tools orange data mining. Hasil penelitian menampilkan bahwa akurasi perhitungan dengan algoritma Naïve Bayes mencapai 93% dengan kesimpulan bahwa penggunaan tools orange data mining menghasilkan akurasi yang baik.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"26 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129761900","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Alif Ridha Ramadhani, Mochamad Ardan Fauzi, Muhammad Mufti Abdullah, Syti Sarah Maesaroh, Oding Herdiana
Studi ini dilakukan agar memperoleh informasi mengenai besaran pengaruh pemasaran media sosial terhadap keterlibatan pelanggan. Pemasaran media sosial (X) merupakan variabel bebas dan keterlibatan pelanggan (Y) menjadi variabel terikat pada penelitian ini. Followers pada akun Instagram Halodoc dipilih untuk menjadi populasi pada penelitian ini dan sampelnya diambil secara acak (simple random sampling) dengan berhasil diperoleh sebanyak 120 responden. Metode SEM digunakan untuk menganalisis data dengan bantuan perangkat lunak IBM SPSS AMOS 21 untuk Windows dalam proses olah datanya. Hasil olah data menggambarkan adanya pengaruh pemasaran media sosial terhadap keterlibatan pelanggan sebesar (0,931) dengan nilai p (0,002) < 0,05. Artificial Intelligence-Analitycs untuk media sosial menjadi alat upaya peningkatan daya saing pengelola Instagram resmi untuk suatu bisnis terhadap kompetitor yang dimiliki dengan menganalisis optimasi konten melalui berbagai layanan berbentuk statistik dan metrik dari penyedia. Artificial Intelligence-Analitycs yang umumnya berbasis website. Rekomendasi penulis untuk Halodoc harus meningkatkan keeratan dengan pelanggan supaya bertambah kuat ikatannya melalui perencanaan konten yang bermanfaat bagi masyarakat dikemas secara menarik dan nantinya diharapkan akan bertambah user generate content ataupun postingan komentar rekomendasi word-of-mouth dari pelanggan ke pelanggan lainnya.
{"title":"Pengaruh Pemasaran Media Sosial terhadap Keterlibatan Pelanggan (Survei pada Pengguna Halodoc di Indonesia)","authors":"Alif Ridha Ramadhani, Mochamad Ardan Fauzi, Muhammad Mufti Abdullah, Syti Sarah Maesaroh, Oding Herdiana","doi":"10.54914/jtt.v9i1.622","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.622","url":null,"abstract":"Studi ini dilakukan agar memperoleh informasi mengenai besaran pengaruh pemasaran media sosial terhadap keterlibatan pelanggan. Pemasaran media sosial (X) merupakan variabel bebas dan keterlibatan pelanggan (Y) menjadi variabel terikat pada penelitian ini. Followers pada akun Instagram Halodoc dipilih untuk menjadi populasi pada penelitian ini dan sampelnya diambil secara acak (simple random sampling) dengan berhasil diperoleh sebanyak 120 responden. Metode SEM digunakan untuk menganalisis data dengan bantuan perangkat lunak IBM SPSS AMOS 21 untuk Windows dalam proses olah datanya. Hasil olah data menggambarkan adanya pengaruh pemasaran media sosial terhadap keterlibatan pelanggan sebesar (0,931) dengan nilai p (0,002) < 0,05. Artificial Intelligence-Analitycs untuk media sosial menjadi alat upaya peningkatan daya saing pengelola Instagram resmi untuk suatu bisnis terhadap kompetitor yang dimiliki dengan menganalisis optimasi konten melalui berbagai layanan berbentuk statistik dan metrik dari penyedia. Artificial Intelligence-Analitycs yang umumnya berbasis website. Rekomendasi penulis untuk Halodoc harus meningkatkan keeratan dengan pelanggan supaya bertambah kuat ikatannya melalui perencanaan konten yang bermanfaat bagi masyarakat dikemas secara menarik dan nantinya diharapkan akan bertambah user generate content ataupun postingan komentar rekomendasi word-of-mouth dari pelanggan ke pelanggan lainnya.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"172 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115147200","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：