Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.881
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Electrical Engineering and Informatics JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Jurnal Sistem Cerdas TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika eProceedings of Engineering Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology
Ratna Astuti Nugrahaeni
Telkom University
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1   2 
Pengembangan Motif Karang Anacropora Forbesi Pada Aplikasi Batik Berbasis Web Astrid Melati; Muhammad Ken; Purba Daru Kusuma; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Batik merupakan warisan asli milik Indonesia, bukan hanya kesenian biasa tetapi batik sudah mendarah daging bagi masyarakat Indonesia, bahkan di berbagai daerah terdapat motif khas milik masing-masing daerah, motif yang dibuat tidak semata-mata tanpa arti, bahkan dari motif-motif tersebut mengandung makna, seperti motif batik sekar jagad yang bermaknakan keragaman dunia. Motif telah banyak berkembang dengan seiring waktu. Motif bisa saja dikembangkan dari berbagai objek, contohnya karang . Keanekaragaman biota laut seperti karang merupakan kekayaan yang tak ada habisnya , karena Indonesia memiliki 1/8 karang Dunia. Oleh karena itu penulis ingin memanfaatkan keanekaragaman biota laut yaitu karang menjadi motif batik yang baru , dan jenis karang yang digunakan adalah jenis Anacropora Fobresi, yang mudah ditemukan di daerah Indonesia bagian timur.Pengembangan motif batik akan menggunakan aplikasi dengan memanfaatkan algoritma L-System yang sering digunakan untuk mendapatkan topologi dari suatu tumbuhan. Aplikasi yang akan dibuat yaitu berbasis web, sehingga orang lain khususnya perajin batik dapat menggunakanya kapan saja. Kata kunci: Batik, Karang, Anacropora Fobresi , L-System, Sistem L Abstract Batik is Indonesia's original heritage, not only ordinary arts but batik is ingrained for the people of Indonesia, even in various regions there are distinctive motives belonging to each region, the motive is made not solely without meaning, even from these motifs contain meaning, such as batik motif sekarn jagad that berkaknakan world diversity. Motives have evolved over time. Motifs can be developed from various objects, for example corals. The diversity of marine biota like corals is an endless wealth, because Indonesia has 1/8 of the World's reefs. Therefore the authors want to take advantage of the diversity of marine biota that is a new batik motifs, and the type of coral that is used is Anacropora Fobresi, which is easily found in the eastern part of Indonesia. Development of batik motif will use the application by utilizing L-System algorithm which is often used to get topology from a plant. Applications to be made that is web-based, so that others, especially batik crafters can use it anytime. Keywords: Batik, Reef, Anacropora Fobresi, L-System, System L
Deep Neural Network Untuk Pengenalan Ucapan Pada Bahasa Sunda Dialek Utara Ghiffari Arwandani; Andrew Brian Osmond; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Indonesia merupakan Negara dengan banyak ragam suku. Dari berbagai macam suku tadi, Indonesia mempunyai banyak Bahasa daerahnya masing-masing sebagai pembeda atau identitas dari daerah tersebut. Dalam hal ini pengenalan ucapan sangat penting untuk mempermudah pengenalan Bahasa yang digunakan. Pengenalan ucapan memiliki banyak metode sebagai pembelajaran, salah satunya menggunakan Deep Learning. Deep learning sebuah model jaringan syaraf tiruan yang akhir-akhir ini mulai ramai dikembangkan. Pendekatan yang sering digunakan untuk mengimplementasikan Deep Learning adalah graphical methods atau Multilayer Representation, atau Multilayer Graphical model seperti Belief Network, Neural Network, Hidden Markov, dan lain-lain. Deep Learning telah menunjukkan hasil yang baik dalam meningkatkan akurasi pengenalan suara atau kasus-kasus lainnya yang serupa. Oleh karena itu pada penelitian ini penulis akan mencoba untuk mengimplementasikan Deep Neural Network pada Speech Recognition untuk mengklasifikasian Bahasa Sunda dialek Utara. Dari hasil penelitian yang dilakukan, dari nilai parameter tertentu didapatkan akurasi sebesar 100%. Setelah mendapatkan parameter ideal dilakukan klasifikasi dengan rasio dari data latih : data data uji sebesar 50% : 50%, 60% : 40%, 70% : 30%, 80% : 20% dan 90 : 10%. Dari pengujian dengan rasio tesebut didapatkan kesimpulan bahwa, semakin banyak data latih semakin baik akurasi yang didapatkan. Kata kunci : Deep learning, Speech Recognition, Deep Neural Network Abstract Indonesia is a country with many tribes. From various tribes earlier, Indonesia has many languages of their respective regions as a differentiator or identity of the region. In this case speech recognition is very important to facilitate the introduction of the language used. Speech recognition has many methods as learning, one of them using Deep Learning. Deep learning of a model of artificial neural network which recently began to be developed. A common approach used to implement Deep Learning is graphical methods or Multilayer Representation, or Multilayer Graphical models such as Belief Network, Neural Network, Hidden Markov, and others. Deep Learning has shown good results in improving the accuracy of speech recognition or other similar cases. Therefore in this study the authors will try to implement Deep Neural Network on Speech Recognition to classify the Sundanese language of the Northern dialect. From the results of research conducted, obtained accuracy by changing each parameter of 100%. After obtaining the ideal parameters are classified with the ratio of the training data: the test data data is 50%: 50%, 60%: 40%, 70%: 30%, 80%: 20% and 90: 10%. From the test with the ratio, it is concluded that, the more train data the better the accuracy obtained. Keywords : Deep learning, Speech Recognition, Deep Neural Network
Pengembangan Motif Karang Jenis Montipora Aequituberculata Pada Aplikasi Batik Berbasis Web Muhammad Ken; Astrid Melati; Purba Daru Kusuma; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak : Banyak peninggalan bersejarah Indonesia yang diakui oleh negara tetangga, salah satunya adalah batik. Kurangnya minat warga Indonesia terhadap batik mengakibatkan batik diakui oleh negara tetangga. Berkembangnya teknologi di Indonesia bisa dijadikan titik balik supaya batik bisa lebih diminati lagi oleh warga Indonesia, dengan memanfaatkan teknologi dalam pembuatan desain motif batik yang baru. Pada penelitian ini, telah tercipta sebuah desain motif batik menggunakan jenis karang Montipora Aequituberculata dengan aplikasi berbasis web. Pada pembuatannya terdapat beberapa rumus yang memilikir peranan masing-masing dalam membangun desain motif batik. Hasil dari pengujian melalu survey pun menunjukkan masih perlunya pengembangan lagi terhadap pola batik supaya bisa lebih baik kedepannya. Kata kunci : Batik, Karang, Web, L-System, Montipora Aequituberculata Abstract : Many historic relics of Indonesia are claimed by neighboring countries, one of them is batik. The lack of interest of Indonesian citizens towards batik resulted in batik claimed by neighboring countries. The development of technology in Indonesia can be a turning point so that batik can be more desirable by citizens of Indonesia, by utilizing technology in making new batik motif. In this research, has created a design of batik motifs using Montipora Aequituberculata coral species with web-based applications. In the making there are several formulas that have their respective roles in building design batik motif. Results from testing through the survey also shows the need for more development of batik patterns in order to better the future Keyword : Batik, Coral, Web, L-System, Montipora Aequituberculata
Detektor Kebohongan Dengan Analisa Gerakkan Mata Dan Perubahan Diameter Pupil Berbasis Video Kamera Dan Image Processing Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier Dan Neural Network (multilayer Perceptron) Bagus Tryanto; Muhammad Nasrun; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Berbohong adalah sifat yang tidak terpuji, semua manusia didunia ini pasti pernah berbohong. Berbohong boleh dilakukan untuk kebaikan, namun banyak sekali orang – orang yang menggunakan kebohongan untuk menguntungkan dirinya sendiri. Sangat dibutuhkan sekali alat untuk mendeteksi kebohongan, namun harganya yang sangat mahal dan memiliki komponen yang banyak membuat masyarakat sulit memilikinya. Untuk menyelesaikan tugas akhir ini penulis membuat sistem untuk mendeteksi kebohongan berbasis video kamera dengan parameter yang berikan yaitu pergerakkan bola mata dan perubahan diameter pupil menggunakan metode haar cascade classifier. Teori psikologi menyimpulkan, seseorang yang berbohong akan cenderung melihat kearah kanan dan akan terjadi pembesaran pupil 4% sampai 7%. Dengan metode haar cascade classifier dan Neural network (multilayer perceptron) didapat hasil akurasi sistem sebesar 87%. Kata kunci : Lie detector, Haar cascade classifier, Neural network, Multilayer perceptron, Video kamera, Pupil mata, Eye tracking. Abstract Lying is a trait that is not commendable, all humans in this world must have lie. Lying can be done for good sake, but there are a lot of people who use lies in the wrong way, for example to slander others or to benefit themselves. The lie detector is urgently needed nowadays, but the price is expensive and there a lot of its components which make it difficult to own for the society and the lie detector only belongs to state security organization. Therefore, the affordable and easy components lie detector is needed, so that the society can understand the tool and use it wisely. To finish this final assignment, the Author make a system to detect someone’s lie based on camera video by anlysing the given parameters, which are eye moving (eye tracking) and the change of pupil diameter. With the method of Haar Cascade Classifier and Neural Network (Multilayer Perceptron). Psychological theories conclude that, someone who lies will have certain characteristics, especially in the part of eye, such as enlarged pupil diameter of eyes, the eyelid does not blink when it says lies, and the movement of eyeballs which always moving to indicate someone is thinking something. These parameters are to be tested and taken with video cameras that are integrated with the software to be analysed whether someone is lying or not. With the method of haar casecade classifier and neural network (multilayer perceptron) get the accuracy of the research system 87%. keywords:Lie Detector, Haar cascade classifier, Neural network, Multilayer Perceptron, Camera video, Eye pupils, Eye tracking.
Detektor Kebohongan Dengan Analisa Gerakan Mata Dan Jumlah Kedipan Mata Menggunakan Metode Viola-jones Dan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Hanif Afianto Dwi Nugroho; 2Muhammad Nasrun; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Setiap Manusia memiliki kelebihan dan kekurangan dalam kehidupannya. Terkadang untuk dapat diterima oleh masyarakat, sesorang akan berusaha menutupi kekurangannya atau bahkan kelebihannya dengan cara melakukan kebohongan. Pada tugas akhir ini telah membuat sistem untuk mendeteksi kebohongan dengan analisis gerakan bola mata dan jumlah kedipan mata menggunakan metode Viola-Jones. Menurut teori psikologi, jika mata seseorang cenderung menghadap kesebelah kiri maka hal ini dikarenakan mereka sedang memikirkan hal-hal yang sudah terjadi sebelumnya, sesuai juga dengan fungsi otak kiri sebagai memori yang telah lalu. Sedangkan tatapan seseorang yang cenderung menghadap kesebelah kanan berhubingan dengan otak kanan atau daya imajinasi. Sementara rata-rata orang dewasa berkedip adalah 10-15 kali dalam satu menit dan terdapan jeda antara 2-10 detik antara sebuah kedipan dengan kedipan berikutnya.Kedua paramenter dalam sistem yang dibuat akan digabungkan dengan metode Backpropagation untuk dapat melakukan prediksi kebohongan, dimana akurasi yang didapat adalah sebesar 85.33%. Kata Kunci Detektor Kebohongan, Gerakan Bola Mata, Kedipan Mata, Viola-Jones, Facial Landmark, Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Abstract Every human being has abundance and weakness in his life. Sometimes to be accepted by the community, someone will try to cover up the shortcomings or even the excess by lying. In fact, lies will cause profit on one side and loss on the other. In this final project has made a system to detect lies with eyeball movement analysis and the number of blinks using the Viola-Jones method. According to psychological theory, if someone's eyes tend to face the left, this is because they are thinking about things that have happened before, according to the function of the left brain as a past memory. While the gaze of someone who tends to face the right side is related to the right brain or imagination. While the average adult blinks is 10-15 times in one minute and takes a pause between 2-10 seconds between a blink and the next blink. The two parameters in the system that are made will be combined with the Backpropagation method to predict the lies, where the accuracy is 85.33% . Keywords: Lie Detector, Eyeball Movement, Blinking, Viola-Jones, Facial Landmark, Backpropagation Neural Network
Tes Adaptif Berbasis Komputer Untuk Penelusuran Peminatan Pada Program Studi S1 Sistem Komputer Stephen Lie Juliando Soetopo; Burhanuddin Dirgantoro; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak “TES ADAPTIF BERBASIS KOMPUTER UNTUK PENELUSURAN PEMINATAN PADA PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER” dibuat untuk mempercepat dan mempermudah dalam melakukan tes penelusuran keahlian via web menggunakan html dan penerapan kecerdasan buatan untuk melakukan analisa sehingga hasil tes dapat diperoleh tepat setelah tes selesai diadakan. Hal ini akan sangat mempersingkat waktu dan memungkinkan untuk melakukan tes dengan skala yang masif karena analisa dilakukan oleh komputer. Soal diklasifikasikan ke 3 kategori yang mana setiap kategorinya mewakilkan keahlian yang mereka miliki yaitu Penalaran Matematis (Kalkulus, fisika, matematika dasar), Logika (Kalimat terbuka-tertutup, kalkulus predikat-proposisi), dan Penalaran Grafis (Pencocokkan gambar). Setiap klasifikasi akan dibagi ke 4 skala level dari terendah hingga tertinggi diwakili dengan variabel X, untuk kemudian dikalkulasikan dan ditampilkan bersama dengan infographic dari hasil test setiap mahasiswa. Tujuan dari Tugas Akhir ini adalah mengimplementasikan algoritma Fuzzy sebagai sistem untuk merekomendasikan salah satu dari tiga peminatan yang terdapat di Program Studi S1 Sistem Komputer. Dikarenakan banyaknya mahasiswa yang mengambil peminatan yang tidak sesuai dengan minat dan bakatnya, maka dengan adanya sistem ini dapat membantu seseorang dalam memilih atau mempertimbangkan peminatan yang nantinya akan diambil. Kata Kunci : Adaptive-test, Interest, computer-based test, computer engineering Abstract “COMPUTER-BASED ADAPTIVE TESTS FOR SPECIALIZATION SEARCH IN COMPUTER ENGINEERING STUDY PROGRAM" was made to speed up and simplify the testing of expertise via web by using html and the application of artificial intelligence to conduct analysis, so that the test results can be obtained right after the test is completed. This will greatly shorten the time and make it possible to carry out tests on a massive scale because the analysis is done by the computer. Questions are classified into 3 categories where each category represents their expertise, namely Mathematical Reasoning (Calculus, physics, elementary mathematics), Logic (Open-closed sentence, Predicate-proposition calculus), and Graphic Reasoning (Image Matching). Each classification will be divided into 4 level scales from the lowest to the highest represented by variable X, to then be calculated and displayed along with the infographic from the test results of each student. The purpose of this Final Project is to implement the Fuzzy algorithm as a system to recommend one of the three specializations found in the Computer Systems S1 Study Program. Due to the large number of students who take specialization that is not in accordance with their interests and talents, the existence of this system can help someone in choosing or considering which specialization that will later be taken.
Implementasi Algoritma A* Untuk Mekanisme Gerak Pada Permainan Edukasi Balloon Shooter Untuk Siswa Sekolah Dasar Fawwaz Aboeruslan Muyadi; Purba Daru Kusuma; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 10, No 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak— Game adalah aktivitas yang memiliki konsep menyenangkan dan bermain. Game memiliki alur, cerita, dan karakter. Setiap karakter yang ada dalam sebuah game pasti memiliki unsur Artificial Intelligence. Contoh penggunaan Artificial Intelligence dalam sebuah game ialah pada NPC. Tujuannya adalah agar NPC memiliki pergerakan yang tidak diatur oleh pemain. Dalam sebuah game, ada yang bersifat edukatif dan non-edukatif. Game edukatif memiliki sifat edukatif namun tidak menyenangkan bagi pemain, karena biasanya game edukatif berbentuk seperti quiz. Agar bisa memberikan game edukatif yang menyenangkan dan memiliki nilai edukatif, maka perlu membuat game menyenangkan tapi memiliki aturan edukatif. Salah satu cara agar memberikan sifat menyenangkan dalam sebuah game adalah dengan menerapkan Algoritma dalam unsur game, seperti Algoritma A* pada pergerakan sebuah NPC (Non-Playable Characters), agar NPC tersebut mempelajari jalur untuk pergerakannya tanpa bantuan dari pengembang game. Dengan diterapkan cara ini pada game edukatif yang dibuat yaitu balloon shooter yang berisikan materi bilangan prima, diharapkan game yang dibuat bisa memberikan tantangan yang tentunya menyenangkan bagi pemain. Penerapan algoritma A* dinilai berhasil, ditandai dengan pergerakan balon yang sesuai dengan jalurnya dan bekerja 100% pada saat pengujian. Adapun pengujian fungsi permainan berdasarkan pengujian alpha dinyatakan berjalan sesuai fungsinya dan pengujian beta berdasarkan kuesioner yang telah disebarkan dinyatakan valid dan reliable. Kata kunci— NPC (Non-Playable Characters), artificial Intelligence, game edukasi, algoritma a*, balloon shooter
Merancang Artificial Intelligence Karakter Pembeli Pada Wira Games Dengan Menggunakan Metode Knapsack Problem untuk Siswa Taman Kanak-Kanak Jabal Rachmah; Purba Daru Kusuma; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 10, No 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak—Game dengan judul Wira Games dikembangkan untuk memberikan edukasi tentang kewirausahaan. Game ini dirancang untuk tidak secara langsung mengedukasi tentang perhitungan, berinteraksi, dan bagaimana cara memesan produk dengan keterbatasan kantong atau tas. Non player character pada game ini dirancang menggunakan metode knapsack problem untuk memberikan pengenalan karakter pembeli kepada para pemain. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa metode knapsack problem dapat diterapkan pada NPC pembeli. Hasil pengujian survey yang dilakukan dengan perhitungan skala likert menunjukan bahwa game ini menarik, mudah dimainkan, dan konten edukasinya mudah dipahami. Persentase sebesar 92,72% mengatakan bahwa karakter NPC pembeli sudah sesuai.Kata Kunci— Kewirausahaan, Non-player character, Knapsack problem
Pengembangan Perilaku Karakter Tikus Pada Wira Games Dengan Metode Multi Agent Rat Character Behavior Design In Wira Games Using Multi-Agent System Muhammad Pascal Aryan; Purba Daru Kusuma; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 10, No 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak—Wirausaha memiliki peranan penting sebagai struktur dalam sebuah negara. Pemerintah menargetkan 4 juta pengusaha baru untuk mendorong penguatan struktur ekonomi negara. Oleh karena itu pengenalan tentang kewirausahaan sejak dini sangat diperlukan untuk menyokong terpenuhnya target pemerintah. Game dengan konten edukasi merupakan cara agar anak-anak dapat mengenal dan mengetahu tentang wirausaha salah satunya dengan bermain game. Game dengan judul Wira Games dikembangkan untuk memberikan edukasi tentang kewirausahaan. Game ini dirancang untuk tidak secara langsung mengedukasi tentang perhitungan, berinteraksi, dan bagaimana cara mengatasi hama. NPC tikus pada game ini dirancang menggunakan metode multi agent untuk memberikan tantangan dan pengenalan tentang hama kepada para player. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa metode multi agent dapat diterapkan pada NPC tikus. Hasil pengujian survey yang dilakukan dengan perhitungan skala likert menunjukan bahwa game ini menarik, mudah dimainkan, dan konten edukasinya mudah dipahami. Persentase sebesar 90,90% mengatakan bahwa karakter NPC tikus sudah sesuai.Kata kunci— kewirausahaan, non-player character, multi agent
Deteksi Ujaran Ancaman Berbasis Website Pada Postingan Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Azhar Eka Mulia Wiguna; Muhammad Nasrun; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 8, No 1 (2021): Februari 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Di era teknologi zaman sekarang media sosial sangat penting bagi kehidupan manusia. Twitter merupakan media sosial yang sering digunakan oleh masyarakat khususnya di Indonesia. Twitter memiliki fungsi untuk memposting kalimat yang diunggah oleh penggunanya. Ada banyak macam postingan yang disampaikan oleh komunitas maupun masyarakat, ada yang positif, dan ada juga yang negatif. Pihak berwenang kesulitan menangani ujaran ancaman yang ada karena banyak variasi dari ujaran ancaman tersebut. Oleh karena itu sistem yang dibuat yaitu mendeteksi ujaran ancaman pada postingan media sosial twitter dengan metode klasifikasi Convolutional Neural Network. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat membantu pihak yang berwenang untuk menangani kasus ujaran ancaman khususnya pada postingan Twitter. Dari hasil penelitian tugas akhir ini dalam mengklasifikasikan ujaran ancaman pada postingan Twitter mendapatkan precision sebesar 81%, recall sebesar 78%, f-1 score sebesar 79%, dan accuracy sebesar 80.63% Kata kunci : Media Sosial, Convolutional Neural Network, Ujaran Ancaman, Twitter. Abstract In today's technological era, social media is very important for human life. Twitter is a social media that is often used by people, especially in Indonesia. Twitter has a function to post sentences uploaded by its users. There are many kinds of posts submitted by the community and society, some are positive, and some are negative. The authorities have difficulty dealing with existing threat utterances because of the wide variety of threat phrases. Therefore the system created is to detect threat utterances in Twitter social media posts using the Convolutional Neural Network classification method. With this system, it is hoped that it can help the authorities to handle cases of threatening speech, especially on Twitter posts. From the results of this research, in classifying threat utterances in Twitter posts, get 81% precision, 78% recall, 79% f-1 score, and 80.63% accuracy. Keywords: Social media, Convolutional Neural Network, Threat Speech, Twitter.
Co-Authors Andi Nurfita F Andrew Brian Osmond Andri Dwi Saputra ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI Astrid Melati Azhar Eka Mulia Wiguna Bagus Tryanto Budhi Irawan Burhanuddin Dirgantoro Fawwaz Aboeruslan Muyadi Ghiffari Arwandani Hanif Afianto Dwi Nugroho Hanif Kukuh Raharjo Ilham Gumantung Gusti Jabal Rachmah Maulana Akbar Dwijaya Miftah Meinaldi Nurrochman Muhammad Ken Muhammad Nasrun Muhammad Pascal Aryan Nofrialdi Dwi Putra Nurya Fahru Rosyidin Purba Daru Kusuma R. Rumani M. R. Rumani M. Raka Putra Gustian Rudi Purwo Wijayanto Stephen Lie Juliando Soetopo Surya Michrandi Nasution Tito Waluyo Purboyo Umar Ali Ahmad