Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

2.286

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Buana Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) Jurnal Inspiration JOIN (Jurnal Online Informatika) Creative Information Technology Journal SISFOTENIKA Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Jurnal Sains Dan Teknologi (SAINTEKBU) Jurnal Eksplora Informatika JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI ILKOM Jurnal Ilmiah JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Angkasa: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal FATEKSA : Jurnal Teknologi dan Rekayasa CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Jurnal Ilmiah Sinus Informasi Interaktif EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jurnal Tecnoscienza Respati Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jurnal TIKOMSIN (Teknologi Informasi dan Komunikasi Sinar Nusantara) Jurnal Teknimedia: Teknologi Informasi dan Multimedia JNANALOKA INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS Jurnal Ekonomi dan Teknik Informatika Jurnal Ilmiah IT CIDA : Diseminasi Teknologi Informasi Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Prisma Sains: Jurnal Pengkajian Ilmu dan Pembelajaran Matematika dan IPA IKIP Mataram Techno Teknomatika: Jurnal Informatika dan Komputer Explore Jurnal Sistem Informasi Komputer dan Teknologi Informasi

Emha Taufiq Luthfi

Universitas Amikom Yogyakarta

Author-ID : 2483683

Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 81 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

Implementasi Case Base Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Fryda Fatmayati; - Kusrini; Emha Taufiq Lutfi
Techno.Com Vol 16, No 1 (2017): Februari 2017
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Penyakit gigi dan mulut dapat dialami oleh semua orang mulai dari anak-anak hingga dewasa.Namun karena biaya berobat ke dokter gigi yang mahal maka masyarakat enggan memeriksanakan keluhannya terutama pada masyarakat kalangan menengah ke bawah. Padahal jika penyakit gigi dan mulut tidak segera dirawat akan bertambah parah. Case-Based Reasoning meniru kemampuan manusia, yaitu menyelesaikan masalah baru menggunakan jawaban atau pengalaman dari masalah lama.Penyajian pengetahuan (knowledge representation) dibuat dalam bentuk kasus-kasus (case).Setiap kasus berisi masalah dan jawaban, sehingga kasus lebih mirip dengan suatu pola tertentu.Cara kerja Case-Based Reasoning adalah dengan membandingkan kasus baru dengan kasus lama. Jika tidak ada yang cocok maka Case-Based Reasoning akan melakukan adaptasi, dengan cara memasukkan kasus baru tersebut ke dalam database penyimpanan kasus (case base), sehingga secara tidak langsung pengetahuan CBR akan bertambah. Tujuan dari penelitian ini, yaitu mengetahui kemiripan kasus baru dan kasus lama dengan penerapan Case-Based Reasoning (CBR) dan membandingkan dua metode yang digunakan, yaitu Extended Jaccard Coefficient (Tanimoto Coefficient) dan Euclidean Distance similarity dengan memilih hasil akurasi terbaik dari kedua metode tersebut. Hasil pengujian terhadap data uji penyakit gigi dan mulut menunjukkan sistem memiliki unjuk kerja dengan tingkat akurasi menggunakan metode Extended Jaccard Coefficient sebesar 95.24% dan Euclidean Distance Similarity sebesar 100%. Â Kata kunciâ€”Case Base Reasoning, Extended Jaccard Coefficient, Euclidean Distance Similarity, penyakit gigi dan mulutÂ

Analisis Perbandingan Akurasi Algoritma NaÃ¯ve Bayes dan C4.5 untuk Klasifikasi Diabtes Mursyid Ardiansyah; Andi Sunyoto; Emha Taufiq Luthfi
Jurnal Pendidikan Informatika (EDUMATIC) Vol 5, No 2 (2021): Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika
Publisher : Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/edumatic.v5i2.3424

Diabetes is a metabolic disease in which blood sugar rises high. If blood sugar is not controlled properly, it can cause a variety of critical diseases, one of which is diabetes. The purpose of this study was to find out the results of comparing the performance values of Naïve Bayes and C4.5 algorithms with 7 different scenarios in the classification of diabetes that will be tested for accuracy, precision, and recall performance. The method used in this study is descriptive, and the source of skunder data obtained from the data of diabetic patients available on Kaggle with the format .csv issued by Ishan Dutta as many as 520 data and 17 fields. The tool used for data analysis is Rapidminer for the process of classification and performance testing of Naïve Bayes algorithm and C4.5 Algorithm. Our results showed that the C4.5 algorithm (scenario 4) had good results in the classification of diabetes compared to Naïve Bayes' algorithm (scenario 2) where the performance of the C4.5 algorithm had an accuracy of 99.03%, precision 100%, and recall 98.18%.

Peningkatan Performa Pendeteksian Anomali Menggunakan Ensemble Learning dan Feature Selection Ripto Sudiyarno; Arief Setyanto; Emha Taufiq Luthfi
Creative Information Technology Journal Vol 7, No 1 (2020): Januari - Juni
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2020v7i1.238

Intrusion detection systems (IDS) atau Sistem pendeteksian intrusi dikenal sebagai teknik yang sangat menonjol dan terkemuka untuk menemukan malicious activities pada jaringan komputer, tidak seperti firewall konvensional, IDS berbeda dalam hal pengidentifikasian serangan secara cerdas dengan pendekatan analitik seperti data mining dan teknik machine learning. Dalam beberapa dekade terakhir, ensemble learning sangat memajukan penelitian pada machine learning dan klasifikasi pola, serta menunjukan peningkatan hasil kinerja dibandingkan single classifier. Pada Penelitian ini dilakukan percobaan peningkatan nilai akurasi terhadap sistem pendeteksian anomali, pertama dilakukan klasifikasi menggunakan single classifier untuk didapati hasil nilai akurasi yang nantinya dibandingkan dengan hasil dari ensemble learning dan feature selection. Penggunaan ensemble learning bertujuan untuk mendapatkan nilai akurasi yang terbaik dari single classifier. Hasil didapatkan dari nilai confusion matrix dan akan dilakukan pengujian dengan cara membandingkan nilai kedua metode diatas. Penelitian berhasil mendapatkan nilai akurasi single classifier (naïve bayes) yaitu 77,4% dan nilai ensemble learning 96,8%. Kata Kunci— ensemble learning, nsl-kdd, naïve bayes, anomali, feature selectionIntrusion detection systems (IDS) are known as very prominent and leading techniques for finding malicious activities on computer networks, unlike conventional firewalls, IDS differs in terms of identifying attacks intelligently with analytic approaches such as machine learning techniques. In the last few decades, ensemble learning has greatly advanced research in machine learning and pattern classification it has shown an improve in performance results compared to a single classifier. In this study an attempt was made to increase the accuracy of anomalous detection systems, first by classification using a single classifier to find the results of accuracy which will be compared with the results of ensemble learning and feature selection. The use of ensemble learning aims to get the best accuracy value from a single classifier. The results are obtained from the value of the confusion matrix and will be tested by comparing the values of the two methods above. The research succeeded in getting a single classifier accuracy value of 77,4% and ensemble learning 96,8%. Keywords— ensemble learning, nsl-kdd, naïve bayes, anomali, feature selection

Perancangan Enterprise Arsitektur Sistem Informasi Billing PT. Time Excelindo Menggunakan TOGAF ADM Yans Safarid Hudha; Ema Utami; Emha Taufiq Luthfi
Creative Information Technology Journal Vol 5, No 1 (2017): November-Januari
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

PT. Time Excelindo merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di bidang usaha Penyedia Jasa Layanan Internet (ISP), Online System, Telecommunication, Data Communication, Software Development, serta pembangunan dan pemeliharaan jaringan komputer maupun jaringan telekomunikasi. Dalam proses bisnis pembuatan tagihan jasa layanan, pengerjaannya masih menggunakan cara manual. Agar dapat bersaing dengan perusahaan-perusahaan sejenis maka perlu menyesuaikan diri dan mengikuti perkembangan informasi dan teknologi sekarang sebagai pendukung kelancaran bisnis. PT. Time Excelindo harus mempunyai sistem informasi billing yang lebih canggih, cepat dan akurat serta dapat dimengerti oleh pengguna. Arsitektur enterprise adalah deskripsi dari misi stakeholder dalam hal ini adalah pimpinan organisasi yang didalamnya termasuk informasi, fungsionalitas/ kegunaan, lokasi organisasi, dan parameter kinerja. Pemilihan Framework TOGAF ADM didasarkan pada kebutuhan perancangan sistem, karena TOGAF ADM terbilang lengkap untuk membuat blueprint. TOGAF ADM digunakan untuk mengembangkan enterprise architecture, dimana terdapat metode dan tools yang detil untuk mengimplementasikannya. Penelitian ini bertujuan menyusun perencanaan enterprise arsitektur sistem informasi billing menggunakan metode TOGAF ADM, validasi perancangan menggunakan enterprise architecture score card.Kata Kunci — TOGAF ADM, Enterprise Arsitekture, Billing, EA ScoreCard.PT. Time Excelindo is a company engaged in the business of Internet Service Provider (ISP), Online System, Telecommunication, Data Communication, Software Development, as well as the construction and maintenance of computer networks and telecommunications networks. In the business process to make billing in the services of the workmanship is still used manually. In order to compete with similar companies, it is necessary to adapt and follow the development of information and technology that develops now, as a supporter of business smoothness. PT. Time Excelindo must have a billing information system that is more sophisticated, fast and accurate and can be understood by the user. Enterprise architecture is a description of the mission of stakeholders in this case is the leadership of the organization that includes information, functionality / usability, location of the organization and performance parameters. Selection of TOGAF ADM Framework is based on system design requirement, because TOGAF ADM is complete to make blueprint. TOGAF ADM is used to develop enterprise architecture, where there are detailed methods and tools for implementing it. This study aims to compile enterprise information architecture billing information system using TOGAF ADM method, design validation using enterprise architecture score cardKeywords— TOGAF ADM, Enterprise Arsitekture, Billing, EA ScoreCard

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Veny Cahya Hardita; Ema Utami; Emha Taufiq Luthfi
Creative Information Technology Journal Vol 5, No 2 (2018): Februari-April
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Peran sales dalam sebuah perusahaan yaitu seseorang yang bertugas untuk melakukan tugas menawarkan, mendistribusikan dan mencari pesanan pelanggan yang berupa produk, termasuk juga mengumpulkan informasi tertentu dari para konsumen. Sehingga tugas sales ini sangat penting dalam pendapatan sebuah perusahaan. Dengan membuat apresiasi setiap bulan berupa tunjangan bonus setiap bulan yang hanya diberikan kepada sales terbaik, maka akan memberikan semangat para sales dalam melakukan promosi dan penjualan terhadap produk pada perusahaan tersebut. Dalam memberikan apresiasi diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan untuk merangkingkan sales terbaik yang akan dipilih. Penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity (TOPSIS). Metode ini dirasa mampu untuk merekomendasikan sales terbaik setiap bulannya pada suatu perusahaan. Hasil dari penelitian ini berupa rangking dan selanjutnya akan dibuat rekomendasi untuk sales terbaik yang akan dipilih. Hasil yang didapat pada penelitian menggunakan metode SAW TOPSIS yaitu alternatif C11 terpilih sebagai sales terbaik dengan nilai 0,650 sehingga menjadikan Afandi sales terbaik.Kata Kunci—Sales, SAW, TOPSIS, RangkingThe role of sales in a company is someone who is tasked with the task of offering, distributing and searching for customer’s product order, this is include collecting certain information from customers. So the sales task is very important for earnings of company with monthly appreciation in the form of bonus allowance for the best sales, it is expected to encourage sales to promote and sell the company’s product. In giving appreciation need a decision support system to rank the best sales to be chosen. This research will discuss about the implementation of Simple Additive Weighting (SAW) and Technique for Order Preference by Similarity (TOPSIS) method. This method is considered capable of recommending the best sales every month for a company. The results of this research are in the form of ranking and recommendations will then be made for the best sales to be selected. The research result using SAW and TOPSIS method is the alternative C11 is choose as the best sales with score 0.650 and made Affandi as the best sales.Keywords—Sales, SAW, TOPSIS, Ranking

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima BLSM Di Kabupaten Indramayu Supriatin Supriatin; Bambang Soedijono Wiraatmadja; Emha Taufiq Luthfi
Creative Information Technology Journal Vol 1, No 4 (2014): Agustus - Oktober
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Bantuan Langsung Sementara Masyarakat (yang selanjutnya disebut BLSM) adalah kompensasi yang diberikan pemerintah kepada orang miskin guna mengurangi beban ekonomi yang semakin menekan kehidupan mereka, sebagai akibat naiknya harga BBM yang membawa dampak membubungnya harga kebutuhan pokok. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh banyaknya kasus yang menyatakan bahwa penyaluran BLSM tidak tepat sasaran, ada BLSM yang diperuntukkan bagi masyarakat tidak mampu secara ekonomi, namun terkadang masih ada masyarakat kaya yang juga menerimanya khususnya di kabupaten Indramayu, hal tersebut menyulitkan pihak penyeleksi dalam mengadakan penyeleksian calon penerima dana BLSM ini untuk itu dibuat sistem pendukung keputusan dalam menentukan penerima BLSM di kabupaten Indramayu dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Tujuan penelitian ini adalah Memberikan usulan untuk prioritas penerima BLSM agar tepat sasaran dan dapat membantu pemerintah kabupaten indramayu dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan metode AHP, maka dapat dihasilkan suatu alternatif pengambilan keputusan dalam menentukan penerima BLSM yang efektif yang dapat menyaring 39% masyarakat yang seharusnya tidak mendapatkan BLSM.Bantuan Langsung Sementara Masyarakat (BLSM) is the compensation given by the government to the poor in order to reduce the economic burden of an increasingly pressing their lives, as a result of rising fuel prices impact soaring prices of basic necessities. This research is motivated by the many cases which states that the distribution BLSM not on target, there BLSM not intended for economically disadvantaged communities, but sometimes there are people who also receive particularly rich in Kabupaten Indramayu, it is difficult for the selectors to selection of recipients of funds held BLSM made to the decision support system in determining the recipient BLSM in Kabupaten Indramayu using Analytic Hierarchy Processahp (AHP) method. The purpose of this study is to provide the proposed recipient BLSM priority for the right target and can help local governments indramayu in decision making. Based on the analysis by using the method of AHP, it can produce an alternative decision-making in determining effective BLSM receiver that can filter out 39% of the people who should not get BLSM.

Implementasi Rumah Pintar dengan Penggabungan Jalur Analog Digital Menggunakan Raspberry Pi Pendi Ventri Hendika; M Suyanto; Emha Taufiq Luthfi
Creative Information Technology Journal Vol 6, No 2 (2019): Juli - Desember
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2019v6i2.252

Teknologi internet of things menawarkan berbagai kemudahan bagi manuasia merupakan terobosan baru yang sangat bermafaat untuk kehidupan. Kesibukan pekerjaan yang begitu padat seringkali memaksa untuk banyak meninggalkan rumah dalam keadaan kosong. Tidak jarang rumah yang ditinggalkan dalam keadaan kosong menjadi sasaran pencuri ataupun bahaya kebakaran. Kasus kebakaran saat yang terjadi saat ini sebagian besar dipicu akibat kebocoran gas konsleting listrik dan pemilik rumah lupa mematikan alat listrik saat meninggalkan rumah. Tetapi masyarakat juga masih ragu jika sistem digital mengalami kendala yang harus dilakukan. Sebagai solusi dari keadaan tersebut maka diperlukan alat yang bisa mengontrol rumah dari jarak jauh menggunakan jaringan internet. Hal ini diharapkan dapat mencegah terjadinya hal yang tidak diinginkan. Untuk mewujudkannya, penulis melakukan riset untuk membangun sebuah sistem rumah pintar yang nantinya semua peralatan listrik dan elektronik dapat dikontrol menggunakan smartphone menggunakan jaringan internet yang menggunakan fungsi switch analog digital. Tujuan lainnya adalah membuat sebuah produk smart home yang cocok di aplikasikan di Indonesia yang nantinya smart home tersebut tidak meniggalkan saklar konvensional yang sudah terpasang dirumah. Penelitian ini berhasil merancang sebuah sistem rumah pintar yang dapat di bypass menjadi sistem listrik analog. Hal ini untuk mengantisipasi ketika terjadi error pada sistem digital sehingga kelistrikan rumah masih dapat berjalan seperti biasa. Kata Kunci— rumah pintar, pengontrol listrik, analog, digital.AbstractInternet technology about things that offer various conveniences for people today is a new breakthrough that is very useful for human life. The bustle of work is so crowded while waiting to go home. There is no damaged house there. Very important for homeowners. The current fire cases are mostly triggered by a gas leak and the homeowner forgets to turn off the electricity when leaving the house. However, the public is still in doubt if a digital system is being done which must be done. As a solution to this situation, we need a tool that can control the house remotely using the internet network. This is expected to be avoided. Unwanted things. To realize this, the authors conducted research to build a smart home system that allows all electrical and electronic equipment to be controlled using a smartphone that uses the internet network provided by a digital analog switch. Not only that, smart home makers that are suitable to be applied in Indonesia while smart homes do not leave conventional diversions installed at home. This research successfully completed a smart home system that can cut bypass into an analog electrical system. This is to correct errors that occur in digital systems so that electricity can still run as usual. Keywords—Smart home, electric controller, analog, digital.

Penerapan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process untuk SPK Penyeleksian Naskah Layak Terbit Ekastini Ekastini; Kusrini Kusrini; Emha Taufiq Luthfi
Creative Information Technology Journal Vol 4, No 2 (2017): Februari - April
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Proses penilaian terhadap naskah merupakan standar penerbitan yang merupakan sarana untuk memperlancar proses penerbitan secara optimal. Penelitian ini dilatar belakangi oleh permasalahan terkait dengan efisiensi dan efektifitas pada pengelolaan penilaian administratif naskah yang dilakukan oleh penilai dan terkait munculnya masalah dalam proses penentuan bobot dan evaluasi terhadap naskah serta adanya kendala terkait subjektivitas berupa penilaian bobot kriteria dan subkriteria, ambiguitas proses evaluasi naskah, kecepatan dan ketepatan agregasi antara bobot kriteria hasil dan evaluasi untuk mendapatkan prioritas naskah. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah model yang dapat menggambarkan seluruh sistem komputerisasi yang dapat mendukung dalam proses pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) ini melakukan penilaian pada setiap naskah dengan ragam kriteria dan nilai bobot. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan usulan untuk penentuan prioritas naskah yang layak untuk diterbitkan dan dapat membatu pengambil keputusan kelayakan naskah dalam mengambil keputusan. Berdasarkan analisis dengan menggunakan metode FAHP maka didapatkan hasil suatu alternatif pendukung keputusan penentuan naskah layak terbit dan didapatkan tingkat akurasi sebesar 85% terhadap sistem

Algoritma LSTM-CNN untuk Binary Klasifikasi dengan Word2vec pada Media Online Dedi Tri Hermanto; Arief Setyanto; Emha Taufiq Luthfi
Creative Information Technology Journal Vol 8, No 1 (2021): Januari - Juni
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2021v8i1.264

Media online banyak menghasilkan berbagai macam berita, baik ekonomi, politik, kesehatan, olahraga atau ilmu pengetahuan. Di antara itu semua, ekonomi adalah salah satu topik menarik untuk dibahas. Ekonomi memiliki dampak langsung kepada warga negara, perusahaan, bahkan pasar tradisional tergantung pada kondisi ekonomi di suatu negara. Sentimen yang terkandung dalam berita dapat mempengaruhi pandangan masyarakat terhadap suatu hal atau kebijakan pemerintah. Topik ekonomi adalah bahasan yang menarik untuk dilakukan penelitian karena memiliki dampak langsung kepada masyarakat Indonesia. Namun, masih sedikit penelitian yang menerapkan metode deep learning yaitu Long Short-Term Memory dan CNN untuk analisis sentimen pada artikel finance di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian judul berita berbahasa Indonesia berdasarkan sentimen positif, negatif dengan menggunakan metode LSTM, LSTM-CNN, CNN-LSTM. Dataset yang digunakan adalah data judul artikel berbahasa Indonesia yang diambil dari situs Detik Finance. Berdasarkan hasil pengujian memperlihatkan bahwa metode LSTM, LSTM-CNN, CNN-LSTM memiliki hasil akurasi sebesar, 62%, 65% dan 74%.Kata Kunci — LSTM, sentiment analysis, CNNOnline media produce a lot of various kinds of news, be it economics, politics, health, sports or science. Among them, economics is one interesting topic to discuss. The economy has a direct impact on citizens, companies, and even traditional markets depending on the economic conditions in a country. The sentiment contained in the news can influence people's views on a matter or government policy. The topic of economics is an interesting topic for research because it has a direct impact on Indonesian society. However, there are still few studies that apply deep learning methods, namely Long Short-Term Memory and CNN for sentiment analysis on finance articles in Indonesia. This study aims to classify Indonesian news headlines based on positive and negative sentiments using the LSTM, LSTM-CNN, CNN-LSTM methods. The dataset used is data on Indonesian language article titles taken from the Detik Finance website. Based on the test results, it shows that the LSTM, LSTM-CNN, CNN-LSTM methods have an accuracy of, 62%, 65% and 74%.Keywords — LSTM, sentiment analysis, CNN

PREDIKSI MAHASISWA DROP OUT MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Siti Nurhayati; Kusrini kusrini; Emha Taufiq Luthfi
SISFOTENIKA Vol 5, No 1 (2015): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

AbstrakTingginya tingkat keberhasilan mahasiswa dan rendahnya tingkat kegagalan mahasiswa dapat mencerminkan kualitas dari suatu perguruan tinggi. Salah satu indikator kegagalan mahasiswa adalah kasus drop out. Untuk mengatasi permasalah, dilakukan prediksi menggunakan metode support vector machine. Support Vector Machine berusaha mencari hyperplane yang optimal dimana dua kelas pola dapat dipisahkan dengan maksimal, parameter yang di gunakan pada Support Vector Machine hanya parameter kernel dalam satu parameter C yang memberikan pinalti pada titik data yang di klasifikasikan secara acak. Dalam Support Vector Machine bobot (w) dan bias (b) merupakan solusi global optium dari quadratic programming sehingga cukup dengan sekali running akan menghasilkan solusi yang akan selalu sama untuk pilihan kernel dan parameter yang sama. Melalui penerapan support vector machine diharapakan untuk mendapatkan parameter Support Vector Machine yang digunakan tepat untuk memperoleh margin terbaik dalam memprediksi mahasiswa drop out.Kata Kunci— prediksi drop out, kernel, support vector machine, unified modeling language

Co-Authors Abdul Rokhim Abdullah Ardi Abidarin Rosidi Abidarin Rosidi Achmad Agus Athok Miftachuddin Agatha Deolika AGUS PURWANTO Akhmad Dahlan Anastasia Meyliana Andi Sunyoto Ardi, Abdullah Arham Rahim Arief Setyanto Astika Wulansari Bambang Soedijono WA Bambang Soedijono Wiraatmadja Berlilana Berlilana Christin Nandari Dengen Christin Nandari Dengen Danang Tejo Kumoro Dedi Tri Hermanto Dhani Ratna Sari Dhani Ratna Sari, Dhani Ratna Diah, M. Dwi Krisbiantoro, Dwi Ekastini Ekastini Eko Purwanto Elik Hari Muktafin Eliza Staviana Ema Utami Farozi, Mohamad Fendy Prasetyo Nugroho Fiyas Mahananing Puri Fryda Fatmayati Hardita, Veny Cahya Hasrul Intan Oktaviani Joang Ipmawati Kaharuddin Kanafi Kanafi Krisnawati Krisnawati Kusrini Lasimin Lili Kartikawati M Suyanto M. Diah M. Suyanto M. Suyanto, M. Manik Hapsara Miftachuddin, Achmad Agus Athok Miftahul Huda Mochammad Yusa Mochammad Yusa Mochammad Yusa, Mochammad Muqorobin Muqorobin Mursyid Ardiansyah Musa Hendri Janto Rahanra Musthofa Galih Pradana Norlaila Norlaila Nurhasan Nugroho Pamekas, Bondan Wahyu Parjono, Parjono Patmawati Patmawati, Patmawati Pendi Ventri Hendika Pranata, Caraka Aji Puri, Fiyas Mahananing Ripto Sudiyarno Rizky Handayani Rizqi Sukma Kharisma Robi Wariyanto Abdullah Saifulloh - STT Dharma Iswara Madiun, Saifulloh Saifulloh . Selvy Megira, Selvy Sigit Suryono Sigit Suryono Siti Alvi Sholikhatin Siti Nurhayati Sriyati Sriyati Stabit Handoyo Sukadi . Supriatin Supriatin Supriyati Supriyati Suryono, Sigit Tutut Maitanti Veny Cahya Hardita Victor Saputra Ginting Victor Saputra Ginting Wachid Marindra Hary Setyawan Wahyu Adie Saputro Wariyanto Abdullah, Robi Wing Wahyu Winarno Yans Safarid Hudha Yoga Handoko Agustin Yosef Murya Kusuma Ardhana

Title

Found 81 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 81 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 81 Documents
Search