Articles
DECISSION SUPPORT SYSTEM DI AMERIKA: SEBUAH EKISTENSI GLOBAL DAN MASADEPAN
Novia Ratnasari;
Dhani Wahyu Wijaya;
Akrom Tegar Khomeiny;
Aji Prasetya Wibawa
Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 14 No 1 (2020): Mei 2020
Publisher : Universitas Islam Balitar
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35457/antivirus.v14i1.1139
The Industrial Revolution in America was influenced by technological development to become a highly developed country. Information technology combined with the Decision Support System (DSS) is able to give a new face to the application of technology in several fields, including: 1). Industry; 2). Health; 3). Agriculture; 4). Living environment ; 5). Military; and 6). Education. DSS was known in 1970 due to limitations in the development of technology for the military field. However, gradually the development of DSS can be applied in several fields. In this study using the Systematic Literature Review method with 4 stages of research, including: a). Research Questions; b). Inclusion Criterl; c). Identification of Papers; and D). Conclusions are carried out by grouping according to categories in certain years, including: 1). 1980-1990; 2). 1990-2000; 3). 2000-2010; and 4). 2010-2020. This research outlines an analysis of how the development of the use of DSS in various fields from year to year in America can be used as a policy maker and evaluating the use of technological trends in several fields. The results of this study are. The conclusion of this research is the field of industry and the health field is more dominant in use in the decision support system. Because the decision support system is very needed in the field. And as the time goes by, the use of the decision support system is increasingly reduced, even in the year 2010 to 2020, the use of a decision support system is called as artificial intelligence. Because artificial intelligence technology includes a decision support system in it. And artificial intelligence has a broader meaning is not merely a decision support system.
K-Medoids Clustering untuk Pembentukan Database Stopword Bahasa Jawa
Aji Prasetya Wibawa;
Farid Miftahuddin;
Suyono Suyono
Ranah: Jurnal Kajian Bahasa Vol 10, No 2 (2021): Ranah: Jurnal Kajian Bahasa
Publisher : Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26499/rnh.v10i2.2125
Stopword is a word that can be ignored in the natural language process. This word removal process does not affect the text analysis process. The technique used to remove stopword is called Stopword Removal. This technique matches words to a stopword list. If the word is in the list it will be deleted. Javanese language to date still has a limited list of stopword. This study aims to form a list of stopword using cluster techniques namely K-medoids clustering. This technique groups words by occurrence in Javanese text. Each cluster result is tested by matching it with a stopword of javanese expert identification. The results of this study suggest that the stopword produced by k-medoids clustering with a value of K=13 has an accuracy of 70.5%. AbstrakStopword merupakan kata yang bisa diabaikan dalam permrosesan bahasa alami. Proses penghapusan kata ini ini tidak mempengaruhi proses analisis teks. Teknik yang digunakan untuk menghapus stopword disebut Stopword Removal. Teknik ini mencocokkan kata dengan daftar stopword (stoplist). Apabila kata tersebut terdapat pada daftar maka akan dihapus. Bahasa jawa sampai saat ini masih memiliki daftar stopword yang terbatas. Penelitian ini bertujuan membentuk daftar stopword menggunakan teknik cluster yakni K-medoids clustering. Teknik ini mengelompokkan kata berdasarkan kemunculan dalam teks bahasa Jawa. Dalam penerapannya, metode yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari lima tahap. Tahapan penelitian tersebut dimulai dari pengumpulan dataset, preprocessing data, clustering, dan terakhir adalah evaluasi. Setiap hasil cluster diuji dengan mencocokkannya dengan stopword hasil identifikasi ahli bahasa Jawa. Hasil penelitian ini menunujkkan bahwa stopword yang dihasilkan k-medoids clustering dengan nilai K=13 yang memiliki akurasi sebesar 70,5%.
Analisis Persepsi Pengguna dengan Melihat Kualitas Layanan pada Aplikasi Mobile Transportasi Online
Inggar Tri Agustin Mawarni;
Aji Prasetya Wibawa
Inovbiz: Jurnal Inovasi Bisnis Vol 8, No 1 (2020)
Publisher : Politeknik Negeri Bengkalis
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35314/inovbiz.v8i1.1286
The study was conducted to determine user perceptions of online transportation mobile applications by looking at PlayStore transportation mobile application analysis and user perceptions when using online transportation mobile applications. This research method is a qualitative method. This type of research uses informants, where direct users who use online mobile transportation applications and PlayStore observations as supporters. Data collection techniques carried out in the form of 1) interviews, 2) participant observation, 3) study documentation. The analysis method uses the interactive model of Mile and Hubermen with 4 stages, including collecting data, trying to formulate data or reduce data, after that the data presentation and drawing conclusions. The results showed that online mobile transportation applications have differences in improving service quality and in creating customer satisfaction. However, the observation of user perception shows that the Grab online transportation mobile application is considered to have superior quality and service than the Gojek and OK-Jack online transportation mobile application.
Math Creativity Survey For Class 4 Elementary School
Arnelia Dwi Yasa;
Denna Delawanti Chrisyarani;
Ludovikus Boman Wadu;
Aji Prasetya Wibawa;
Dedy Kuswandi
Jurnal Ilmiah Sekolah Dasar Vol 5 No 4 (2021): November 2021
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jisd.v5i4.39479
Problems in mathematics are increasingly complicated, especially related to students' creativity. The fundamental problem of learning mathematics is that learning is difficult and tedious and impacts students' learning outcomes. It needs special attention so that students' creative abilities in mathematics must be developed in various ways. The purpose of this study is to analyze the creativity of elementary school students in learning Mathematics. This research uses a descriptive approach in the form of a survey. This study involved 200 students from 11 elementary schools. The research instrument is a questionnaire based on four aspects: flexibility, originality, and elaboration. A descriptive approach was used to analyze the research data. The findings show that students' creativity differs in four aspects. The Fluency Aspect got a score of 3.07 in the medium category. The flexibility aspect got a score of 3,098 in the medium category. The originality aspect got a score of 2.37 in the medium category. The aspect elaboration got a score of 2.47 in the medium category. Based on the study results, it can be found that from the four aspects of student creativity in the medium category. The findings state that sub-indicators in every aspect of creativity need to be developed and improved.
Teknik-teknik Optimasi Knapsack Problem
Riri Nada Devita;
Aji Prasetya Wibawa
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 2, No 1 (2020): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jsakti.v2i1.3299
Optimasi merupakan sebuah teknik yang identik dengan memaksimalkan sumber daya yang terbatas. Salah satunya adalah permasalahan nyata yang memperlukan teknik optimasi adalah cara mengatur barang-barang yang dimuat dalam suatu knapsack (karung/ Tas). Knapsack problem merupakan masalah dimana orang dihadapkan pada persoalan optimasi pemilihan benda yang dapat di tampung ke dalam sebuah knapsack (karung) yang memiliki keterbatasan daya dan ruang tampung. Oleh karena itu, dengan adanya optimasi dalam pemilihan barang yang akan ditampung dalam knapsak tersebut diharapkan dapat menghasilkan efisiensi yang maksimal. Oleh karena itu, paper ini bertujuan untuk mendiskusikan beberapa algoritma optimasi yang sesuai untuk masalah knapsack. Hasil dari studi ini menunjukkan bahwa algoritma Dynamic Programming adalah algoritma yang paling sesuai dalam penyelesaian masalah knapsack karena menghasilkan solusi yang optimum dan waktu running yang tidak lama.
Klasifikasi Artikel Ilmiah Dengan Berbagai Skenario Preprocessing
Hidayatul Ma'rifah;
Aji Prasetya Wibawa;
Muhammad Iqbal Akbar
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 2, No 2 (2020): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jsakti.v2i2.2681
Penelitian ini bertujuan untuk menemukan kombinasi dan urutan preprocessing dalam text mining yang paling maksimal untuk klasifikasi bidang jurnal berbahasa Indonesia berdasarkan judul dan abstraknya. Tahap-tahap preprocessing yang akan diterapkan terdiri dari case folding, stemming, stopwords removal, transformasi VSM (Vector Space Model), dan SMOTE. Namun, pengamatan tiap skenario berfokus pada stemming dan dua teknik stopwords removal, yaitu stopwords removal berbasis kamus, dan berbasis document frequency setelah melewati proses transformasi ke dalam bentuk VSM dengan pembobotan TF-IDF (Term Trequency–Inverse Document Frequency). Proses klasifikasi mengadopsi algoritma k-NN (K-Nearest Neighbour), yang menentukan kelas suatu data tes dengan melihat tetangga terdekatnya. Dalam penelitian ini, metrik untuk menemukan jarak tetangga terdekat adalah Cosine Similarity. Pengujian klasifikasi menggunakan 10-Fold Cross Validation untuk menghasilkan confusion matrix sebagai hasil akhir. Kinerja klasifikasi terbaik dicapai dengan persentase accuracy sebesar 72.91% dan precision mencapai 73,36%.
Prediksi Tingkat Inflasi Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network
Kelvin Wong;
Aji Prasetya Wibawa;
Herman Santoso Pakpahan;
Anton Prafanto;
Hario Jati Setyadi
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2019): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (436.462 KB)
|
DOI: 10.30872/jsakti.v1i2.2600
Artikel ini bertujuan untuk memprediksi tingkat inflasi di Kota Samarinda, Kalimantan Timur dengan mengimplementasikan algoritma cerdas, Backpropagation Neural Network (BPNN). Data tingkat inflasi diperoleh dari Biro Pusat Statistik Provinsi (BPS) Kota Samarinda https://samarindakota.bps.go.id/ periode Januari 2012 hingga Januari 2017. Pengukuran akurasi prediksi algoritma BPNN menggunakan metode mean square error (MSE). Berdasarkan hasil percobaan, metode BPNN dengan parameter arsitektur 5-5-5-1; fungsi pembelajaran adalah trainlm; fungsi aktivasi adalah logsig dan purelin; laju pembelajaran adalah 0.1 mampu menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang baik dengan nilai MSE sebesar 0.00000424. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BPNN ini dapat digunakan sebagai alternatif metode dalam memprediksi tingkat inflasi dalam rangka mendukung pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat di Kota Samarinda, Kalimantan Timur.
ANALISIS PENERAPAN APLIKASI MUSEUM VIRTUAL INDONESIA (SIMVONI)
Tri Lathif Mardi Suryanto;
Nur Cahyo Wibowo;
Aji Prasetya Wibawa;
Baitun Nadhiroh
Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Vol 15 No 1 (2022): Februari 2022
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, UPN Veteran Jawa Timur
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (600.845 KB)
|
DOI: 10.33005/sibc.v15i1.8
Penelitian ini mengggunakan metode deskriptif analisis dengan tujuan untuk mengetahui peran SIMVONI sebagai sistem informasi baru yang dapat mempermudah pengunjung museum dalam melakukan kunjungan sehingga dapat menjaga eksistensi kunjungan museum itu sendiri di tengah pandemi Covid-19. Teknologi tersebut dinamakan virtual tour, di tengah pandemic virtual tour menjadi primadona di berbagai sektor termasuk sektor pariwista. Pengembangan SIMVONI digunakan untuk menjaga eksistensi kunjungan museum ditengah segala keterbatasan yang ada. Dengan hasil kuesioner yang didapatkan menunjukkan terdapat gap yang sangat jauh terhadap minat pengguna, dimana pengunjung memiliki niat yang cukup besar untuk berkunjung secara langsung ke museum setelah melakukan tur di SIMVONI. Dari hasil tersebut menunjukkan bahwa saat atau setelah menerapkan SIMVONI di museum memberikan dampak yang positif.
Manakah yang Lebih Diminati Masyarakat?: Bukalapak, Tokopedia atau Shopee
Dhani Wahyu Wijaya;
Aji Prasetya Wibawa
Performance: Jurnal Personalia, Financial, Operasional, Marketing dan Sistem Informasi Vol 27 No 2 (2020): Performance
Publisher : Faculty of Economics and Business Universitas Jenderal Soedirman
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32424/1.jp.2020.27.2.2581
One of the drivers of technological advances is the Internet, which led to the occurrence of shifting trading patterns from offline to online. But the problem is that some users of e-marketplace services, such as Bukalapak, Tokopedia, and Shopee do not know what is most interested by the community. Therefore we need to do the research which one is most interested by the community. In this research conducted observations and analyses of Website features, featured Website features, promotions what is done and by using Google Trend, in a way by comparing the three e-marketplace. The results of this study are used to find out which people are most interested in and for reference in choosing e-marketplace for the perpetrators of small and medium enterprises (SMES) or the public.
PSO based Hyperparameter tuning of CNN Multivariate Time- Series Analysis
Agung Bella Putra Utama;
Aji Prasetya Wibawa;
Muladi Muladi;
Andrew Nafalski
JOIN (Jurnal Online Informatika) Vol 7 No 2 (2022)
Publisher : Department of Informatics, UIN Sunan Gunung Djati Bandung
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.15575/join.v7i2.858
Convolutional Neural Network (CNN) is an effective Deep Learning (DL) algorithm that solves various image identification problems. The use of CNN for time-series data analysis is emerging. CNN learns filters, representations of repeated patterns in the series, and uses them to forecast future values. The network performance may depend on hyperparameter settings. This study optimizes the CNN architecture based on hyperparameter tuning using Particle Swarm Optimization (PSO), PSO-CNN. The proposed method was evaluated using multivariate time-series data of electronic journal visitor datasets. The CNN equation in image and time-series problems is the input given to the model for processing numbers. The proposed method generated the lowest RMSE (1.386) with 178 neurons in the fully connected and 2 hidden layers. The experimental results show that the PSO-CNN generates an architecture with better performance than ordinary CNN.