Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.073
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) TEKNOLOGIA Jurnal Linguistik Komputasional Building of Informatics, Technology and Science Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Journal of Data Science and Its Applications Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR Journal of Renewable Energy, Electrical, and Computer Engineering Jurnal Indonesia Sosial Teknologi eProceedings of Engineering Community Service Seminar and Community Engagement (COSECANT) Dike Jurnal INFOTEL CSRID LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika
Kemas Muslim Lhaksmana
Universitas Telkom, Indonesia
Arts Humanities Automotive Engineering 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 Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 117 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : Indonesian Journal on Computing (Indo-JC)

 1 
Kategorisasi Berita Menggunakan Metode Pembobotan TF.ABS dan TF.CHI Muhammad Arif Kurniawan; Yuliant Sibaroni; Kemas L Muslim
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 3 No. 2 (2018): September, 2018
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2018.3.2.236

Abstract

Dengan kemajuan teknologi saat ini, berita dapat ditemukan dengan mudah dan berjumlah sangat banyak dalam bentuk digital yang menyebabkan diperlukannya suatu teknik untuk mengkategorikan berita-berita tersebut ke dalam topik tertentu agar mempermudah pembaca menemukan berita sesuai dengan topik yang diinginkan. Kategorisasi teks merupakan suatu teknik yang dapat mengkategorikan berita ke dalam topik yang telah ditentukan secara otomatis. Salah satu proses yang penting dalam kategorisasi adalah ekstraksi fitur yang mana unigram binary merupakan salah satu ekstraksi fitur yang dasar dibandingkan dengan term weighting yang dalam penelitian ini akan menggunakan metode pembobotan TF.ABS dan TF.CHI untuk memperoleh hasil kategorisasi berita yang optimal. Berdasarkan hasil pengujian, rata-rata akurasi yang didapatkan dari tiga sumber data pada ekstraksi fitur unigram binary sebesar 90.44%. Sedangkan pada metode pembobotan TF.ABS sebesar 95.74% dan TF.CHI sebesar 95.87%. Berdasarkan hasil akurasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa term weighting lebih baik dibandingkan dengan unigram binary. Metode pembobotan TF.ABS dan TF.CHI sama-sama baik dalam kategorisasi karena tidak berbeda secara signifikan dalam performansinya. Pada hasil pengujian lainnya menunjukkan bahwa proses stemming tidak memberikan banyak pengaruh terhadap akurasi kategorisasi berita, namun proses ini dapat mengefisiensikan waktu hingga 45%.
Analysis of the Commutative Method Approach on English Thesaurus for Developing Synonym Sets Arini Rohmawati; Moch. Arif Bijaksana; Kemas Muslim Lhaksmana
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 4 No. 2 (2019): September, 2019
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2019.4.2.332

Abstract

WordNet is a lexical database for languages, the difference between WordNet and dictionaries in general is that WordNet focuses on the synonyms. The main unit of WordNet is synonym set (synset), synset is a set of one or more words that have the same meaning and certainly can be replaced in certain contexts. Synset is a very important element in implementing WordNet. In this paper, an analysis of the synonym extraction process is carried out by using commutative approach, the data test obtained from the Oxford Paperback Thesaurus by taking 51 word entries. Commutative method has similar characters with synonym set, synonym set can replace each other in certain contexts. The data test extraction process is carried out until the performance measurement evaluation process using F1Score. The system generates synonym sets that matched with the manual extraction, the result of F1Score between the program and Princeton synonym sets are worth 10%.
Pembangunan Synonym Set untuk WordNet Bahasa Indonesia dengan Menggunakan Metode Komutatif dina juni restina; Moch. Arif Bijaksana; Kemas Muslim Lhaksamana
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 4 No. 2 (2019): September, 2019
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2019.4.2.334

Abstract

Dalam NLP (Natural Language Processing) banyak keterkaitan semantik leksikal yang dapatdiaplikasikan, salah satunya adalah aplikasi WordNet. WordNet yang dibangun menggunakanmetode komutatif dalam proses pembangunan synonym set (synset)-nya. Synset yang akandibangun harus memiliki sifat komutatif baru dapat dikatakan synset yang bernilai valid, yangberarti jika sebuah kata w1 memiliki sinonim w2, maka w2 juga harus memiliki sinonimw1, seperti yang terjadi pada Princeton WordNet. WordNet pertama kali dibuat dalam bahasaInggris, sebelum para peneliti menerjemahkan kedalam berbagai bahasa seperti bahasa Jepang,bahasa Arab, bahasa Turki serta bahasa Indonesia dan bahasa lainnya. Untuk itu dibutuhkanpembangunan WordNet untuk turut serta membantu peneliti lain agar kedepanya WordNetBahasa Indonesia yang ada memiliki kosa kata yang lebih lengkap. WordNet yang akandibangun akan berfokus pada ekstraksi synset yaitu tahapan pertama pembangunan WordNetsebelum tahapan relasi antar synset dan gloss kata. Pembangunan synset ini menggunakankamus Tesaurus Bahasa Indonesia sebagai sumber kata. Nilai F-measure dari pembangunansynset dengan menggunakan metode komutatif adalah sebesar 66 persen.Kata Kunci: WordNet Bahasa Indonesia, Synset dan Metode komutatif
Sistem Pencarian Lintas Ayat Al-Qur'an Berdasarkan Kesamaan Fonetis Eki Rifaldi; Moch Arif Bijaksana; Kemas Muslim Lhaksamana
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 4 No. 2 (2019): September, 2019
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2019.4.2.342

Abstract

Mencari teks Arab dalam Al-Qur'an tidak mudah bagi pengguna yang tidak memiliki cukup pengetahuan tentang bahasa dan tulisan Arab. Banyaknya ayat dan perbedaan bahasa dalam Al-Qur'an menimbulkan kesulitan tersendiri untuk pencarian ayat oleh masyarakat muslim Indonesia. Dibutuhkan sistem pencarian ayat Al-Qur'an berbasis fonetis yang dapat memudahkan pengguna dalam mencari ayat menggunakan tulisan latin berhuruf alfabet yang merepresentasikan bunyi pengucapan pengguna. Sebagai contoh, jika dilakukan pencarian kata الْحَمْدُ لِلَّـهِ maka sistem akan menampilkan seluruh ayat yang memiliki kemiripan bunyi dengan kata kunci. Untuk saat ini, sudah ada sistem pencarian ayat Al-Qur'an dengan menggunakan phonetic string matching, namun terbatas hanya dapat menemukan ayat berdasarkan query yang tidak lintas ayat. Kemudian jika dilakukan pencarian kata lintas ayat يَوْمِ الدِّينِ (4) إِيَّاكَdengan pencocokan string dalam database, maka sistem tidak dapat memberikan hasil pencarian dua ayat sekaligus. Oleh karena itu, dibangun suatu sistem pencarian ayat Al-Qur'an berdasarkan kemiripan bunyi (fonetis) yang dapat melintasi ayat. Algoritma N-gram berupa trigram digunakan untuk menemukan ayat-ayat yang memiliki kemiripan bunyi (fonetis) karena memiliki MAP yang tinggi untuk kata kunci panjang. Untuk mencari lintas ayat, lima buah trigram ayat selanjutnya ditambahkan ke ujung trigram ayat sebelumnya. Kemudian diperoleh nilai MAP 0,9 dan Recall 0,93.
Topic Classification of Islamic Questionand Answer Using Naive Bayes Classifier Naufal Furqan Hardifa; Kemas Muslim Lhaksmana; Jondri Jondri
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 4 No. 2 (2019): September, 2019
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2019.4.2.346

Abstract

Topic classification is one of the most important components in an automatic Islamic question-answering system, which is capable of automatically providing the most relevant answers given a question about the Islamic issue. In our research, the Islamic question-answering system to be built collects existing Islamic questions and answers from trusted online Islamic consultation websites. To speed up the search for finding the appropriate answers, each Q & A entry should be classified into a topic. However, the question-answering system cannot directly adopt the topic classes provided by the online Islamic consultation websites, because different websites use different classifications. Since the number of Q & A entries could reach tenth thousands, an automatic topic classification method is required. In this paper, a naive Bayes classifier is implemented to classify Q & A entries. The classifier gives a satisfying result with 0.88 precision.
Deteksi Pola Ambiguitas Struktural pada Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami Chlaudiah Julinar Soplero Lelywiary; Sri Widowati; Kemas Muslim Lhaksamana
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 4 No. 3 (2019): December, 2019
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2019.4.3.355

Abstract

Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL) merupakan dokumen yang dihasilkan dari proses rekayasa kebutuhan dan memegang peranan penting dalam pengembangan perangkat lunak. Sekitar 87.7% dokumen SKPL ditulis menggunakan bahasa alami. Masalah terbesar dalam penulisan dengan bahasa alami adalah kesalahan interpretasi yang disebabkan karena terdapat kata-kata yang ambigu. Jika terjadi ambigu dan tidak dideteksi secepat mungkin, maka kesalahan interpretasi dapat mengarah pada hasil perangkat lunak tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hal ini membuat masalah ambigu dalam SKPL sangat penting untuk ditangani. Sudah terdapat berbagai penelitian mengenai solusi penanganan ambigu dalam SKPL, dan hampir sebagian besar menggunakan SKPL dalam Bahasa Inggris. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi ambigu yang terjadi akibat struktur pernyataan kebutuhan perangkat lunak yang salah pada SKPL dalam Bahasa Indonesia. Adapun metode yang diusulkan adalah pola bahasa alami berdasarkan Part-of-Speech Tag Hidden Markov Model-Viterbi, dan pola tersebut dideteksi dengan Regular Expression Parsing. Pola bahasa alami yang diusulkan dievaluasi dengan nilai indeks Kappa. Hasil dari analisis pola bahasa alami memiliki nilai indeks Kappa tertinggi sebesar 0.9139, yang berarti ahli sangat sepakat terhadap hasil deteksi ambigu struktural dengan pola bahasa alami.
LBP Advantages over CNN Face Detection Method on Facial Recognition System in NOVA Robot Luqman Bramantyo Rahmadi; Kemas Muslim Lhaksmana; Donny Rhomanzah
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 2 (2020): September, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.2.456

Abstract

Network-optimized virtual assistant (NOVA) is a robot developed by Bandung Techno Park (BTP) that can interact with humans for various purposes, such as a receptionist robot. NOVA robot is still in development and one of the main focuses is adding face recognition features so that the robot can actively greet and interact with humans. Therefore, we propose a face recognition and tracking system based on neural networks. This system is developed using the Google FaceNet feature extraction method. Previously, face detection in NOVA robot was implemented by employing the multi-task cascaded convolutional networks (MTCNN) method, whereas face tracking on the system was realized by using the modification of the MOSSE object tracking method. However, we found that the implementation of MTCNN in NOVA robot cannot run better than 30 fps. Therefore, this paper aims to solve this issue by investigating conventional face detection methods that could outperform MTCNN in this regard. Tests conducted on the ChokePoint dataset demonstrates that the system with LBP can achieve 30.44 fps framerate with a precision of 95% and recall of 83%. The test results show that LBP is not only better than MTCNN in identifying faces but also more efficient to compute.
Co-Authors Abdurrahman, Azzam Abiyyu, Ahmad Syafiq Achmad Salim Aiman Adelia, Dila Adhyaksa Diffa Maulana Aditya Eka Wibowo Aditya Gifhari Soenarya Adiwijaya Aghi Wardani Agni Octavia Agus Kusnayat Ahmad Y, Rafly Ahmad Y Ahmad, Alif Faidhil Ahmad, Fathih Adawi Al Faraby, Said Alberi Meidharma Fadli Hulu Amalia Elma Sari Amien, Iqmal Lendra Faisal Andiani, Annisa Dwi Andini, Bilqiis Shahieza Angraini, Nadya Arda Anisa Herdiani Annisa Miranda Arini Rohmawati Athallah, Muhammad Rafi Aura Sukma Andini Bayu Muhammad Iqbal Bonar Panjaitan Brata Mas Pintoko Chandra Jaya Riadi Chlaudiah Julinar Soplero Lelywiary Choirulfikri, Muhammad Rizqi Damayanti, Lisyana Dana Sulitstyo Kusumo Danang Triantoro Murdiansyah David Winalda Delva, Dwina Sarah Deni Saepudin Denny Darlis Dewantara, Muhammad Pascal Dida Diah Damayanti Didit Adytia dina juni restina Dino Caesaron Donni Richasdy Donny Rhomanzah Dzidny, Dimitri Irfan Eki Rifaldi Eko Darwiyanto Ela Nadila Emrald Emrald Erwin Budi Setiawan Fakhrana Kurnia Sutrisno Farisi, Kamaludin Hanif Fatih, Muhammad Abdurrohman Al Ferdian Yulianto Fhira Nhita Ghina Annisa Shabrina Guido Tamara Hadi, Salman Farisi Setya Haga Simada Ginting Haidar, Muhammad Dzakiyuddin Harahap, Rizki Nurhaliza Harmandini, Keisha Priya Haura Athaya Salka Herodion Simorangkir Hutama, Nanda Yonda Ika Puspita Dewi Intan Khairunnisa Fitriani Irgi Aditya Rachman Isman Kurniawan Jofardho Adlinnas Jondri Jondri Jordan, Brilliant Kacaribu, Isabella Vichita Kamaludin Hanif Farisi Kautsar Ramadhan Sugiharto Lukito Agung Waskito Luqman Bramantyo Rahmadi Luthfi, Muhammad Faris M. Mahfi Nurandi Karsana Mahendra Dwifebri Purbolaksono Mahendra, Muhammad Hafizh Marendra Septianta Marozi, Ericho Mehdi Mursalat Ismail Mira Rahayu Moch Arif Bijaksana Mohamad Reza Syahziar Muhammad Adzhar Amrullah Muhammad Arif Kurniawan Muhammad Yuslan Abu Bakar Muhammad Zaid Dzulfikar muhammad zaky ramadhan Muhammad Zidny Naf'an Murman Dwi Praseti Musyafa’noer Sandi Pratama Nanda Yonda Hutama Naufal Furqan Hardifa Naufal Hilmiaji Naufal Rasyad Nibras Syihabil Haq Octaryo Sakti Yudha Prakasa Okky Zoellanda A. Tane Pamungkas, Danit Hafiz Praja, Yudhistira Imam Purwita, Naila Iffah Putri, Arla Sifhana Putri, Meira Reynita Putrisia, Denada R. Fajrika hadnis Putra Rafi Hafizhni Anggia Rahadian, Muhammad Rafi Ramdhani, Muhammad Rifqi Fauzi Rastim Rastim Rayhan, Muhammad Aditya Razaka, Akmal Sidki Resky Nadia Rizki Luthfan Azhari Rizky Ahmad Saputra Rizky Aria Mu’allim Rizky, Fariz Muhammad Seno Adi Putra Seto Sumargo Siddiq, Ikhsan Maulana Sindi Fatika Sari Sri Utami Sri Widowati Sukmawan Pradika Janusange Santoso Suwaldi Mardana Syadzily , Muhammad Hasan Tri Widarmanti Try Moloharto Try Moloharto Vitalis Emanuel Setiawan Wardhani, Fitri Herinda Widi Astuti Widi Astuti Youga Pratama Yuliant Sibaroni Yusuf Nugroho Doyo Yekti Zaena, Siffa Zaenal Abidin ZK Abdurahman Baizal Zulkarnaen, Imran