Garuda - Garba Rujukan Digital

TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN ALGORITMA KUNANG-KUNANG Diyah Wijayati
Naratif (Jurnal Nasional Riset, Aplikasi Dan Teknik Informatika) Vol 1 No 2 (2019): NARATIF (Jurnal Ilmiah Nasional Riset Aplikasi Dan Teknik Informatika)
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Bandung

AbstrakTeori permainan merupakan suatu model matematika yang digunakan dalam situasi konflik atau persaingan antara berbagai kepentingan yang saling berhadapan sebagai pesaing. Model untuk menyelesaikan permainan strategi campuran adalah masalah pemrograman linier. Dalam penelitian sebelumnya untuk menyelesaikan masalah pemrograman linier digunakan kombinasi metode simpleks dan metode pivot dan metode aljabar matriks. Tujuan penelitian ini mencari solusi optimal dari masalah pemrograman linier menggunakan pendekatan numerik yaitu metode metaheuristik algoritma kunang-kunang pada Matlab. Dari simulasi numerik, solusi optimal yang diperoleh cenderung berbeda-beda hal ini disebabkan karena hampir seluruh proses dalam algoritma kunang-kunang menggunakan bilangan acak yang sangat berpengaruh.Kata kunci :Teori permainan, Minimum, Maksimum, Algoritma, OptimalAbstractGame theory is a mathematics model used in situations of conflict or competition between various interests facing each other as competitors. The model for solving mixed strategy game is a linear programming problem. In previous studies to solve linear programming problems used the combination between simplex method and pivot and matrix aljabar method. The aim of this research is to find optimal solution linear programming problems using metahuristic method firefly algorithm at Matlab. From numerical simulation, optimal solution is obtained tend to be different, this is because almost all the processes in the firefly algorithm use random numbers that are very influential.Keywords :Game theory, Minimum, Maximum, Algorithm, Optimal

Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Terhadap Layanan ERHA-Clinic Berbasis NLP Menggunakan Algoritma SVM Antika, Azizah Qolbu; Agustina, Nova; Wijayati, Diyah
Eksplora Informatika Vol 14 No 2 (2025): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/eksplora.v14i1.1273

Ulasan pelanggan adalah indikator penting dalam menilai kualitas layanan di suatu klinik kecantikan. Di era digital, ulasan pelanggan tersebar luas di berbagai platform media sosial. Oleh karena itu, penting untuk memahami sentimen dan opini pelanggan terhadap layanan yang diberikan. Mengelola ulasan pelanggan secara manual menjadi tidak efisien dan memakan waktu, terutama dengan volume ulasan yang terus meningkat. Dengan memanfaatkan teknologi seperti Natural Language Processing (NLP) dan algoritma Machine Learning, Support Vector Machine (SVM), proses analisis sentimen menjadi lebih cepat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mengumpulkan ulasan dari berbagai platform media sosial seperti Instagram, TikTok, dan Google Review, serta menganalisis sentimen menggunakan teknologi NLP dan algoritma SVM. Metode penelitian ini bersifat kuantitatif, dan untuk metode pengembangan sistem, penelitian ini menggunakan Machine Learning Life Cycle. Hasil uji algoritma SVM dalam penelitian ini menunjukkan bahwa Kernel RBF dan Kernel Linear memiliki akurasi masing-masing sebesar 90% dan 92%, yang mengindikasikan bahwa model SVM dengan Kernel Linear memberikan kinerja yang lebih stabil dan andal dibandingkan dengan Kernel RBF.

Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Terhadap Layanan ERHA-Clinic Berbasis NLP Menggunakan Algoritma SVM Antika, Azizah Qolbu; Agustina, Nova; Wijayati, Diyah
Eksplora Informatika Vol 14 No 2 (2025): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/eksplora.v14i1.1273

Ulasan pelanggan adalah indikator penting dalam menilai kualitas layanan di suatu klinik kecantikan. Di era digital, ulasan pelanggan tersebar luas di berbagai platform media sosial. Oleh karena itu, penting untuk memahami sentimen dan opini pelanggan terhadap layanan yang diberikan. Mengelola ulasan pelanggan secara manual menjadi tidak efisien dan memakan waktu, terutama dengan volume ulasan yang terus meningkat. Dengan memanfaatkan teknologi seperti Natural Language Processing (NLP) dan algoritma Machine Learning, Support Vector Machine (SVM), proses analisis sentimen menjadi lebih cepat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mengumpulkan ulasan dari berbagai platform media sosial seperti Instagram, TikTok, dan Google Review, serta menganalisis sentimen menggunakan teknologi NLP dan algoritma SVM. Metode penelitian ini bersifat kuantitatif, dan untuk metode pengembangan sistem, penelitian ini menggunakan Machine Learning Life Cycle. Hasil uji algoritma SVM dalam penelitian ini menunjukkan bahwa Kernel RBF dan Kernel Linear memiliki akurasi masing-masing sebesar 90% dan 92%, yang mengindikasikan bahwa model SVM dengan Kernel Linear memberikan kinerja yang lebih stabil dan andal dibandingkan dengan Kernel RBF.

OPTIMASI FUNGSI NONLINIER MENGGUNAKAN ALGORITMA SPIRAL DINAMIK Wijayati, Diyah; Dewi, Rimba Krishna Sukma
SISTEMIK (Jurnal Nasional Ilmu Teknik) Vol 12 No 1 (2024): SISTEMIK : Jurnal Ilmiah Nasional Bidang Ilmu Teknik
Publisher : Universitas Teknologi Bandung

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

Fungsi non-linier adalah fungsi matematika yang tidak mempunyai hubungan linier antara variabel masukan dengan variabel keluaran, dengan kata lain kemiringan garis singgungnya berbeda di setiap titik pada kurva. Fungsi non-linier sering menjadi formula matematika dalam bidang ekonomi, sains, dan rekayasa. Fungsi matematika dapat ditulis dalam bentuk persamaan, bentuk umum persamaan non-linier adalah persamaan yang melibatkan persamaan rasional, persamaan transenden dan persamaan campuran mengandung baik persamaan polinom maupun persamaan transenden. Optimasi adalah proses menemukan nilai di domain yang memberikan nilai maksimum atau minimum suatu fungsi non-linier. Menyelesaikan masalah optimasi dapat dilakukan dengan dua cara yaitu metode analitik dan metode numerik. Tujuan penelitian ini mencari nilai maksimum suatu fungsi nonlinier menggunakan pendekatan numerik yaitu metode metaheuristik algotitma spiral dinamik pada Octave. Algoritma metaheuristik spiral dinamik terinspirasi oleh fenomena spiral di alam. Fenomena spiral di alam ada dua jenis yaitu spiral Archimedes seperti bentuk spiral obat nyamuk bakar dan spiral logaritmik seperti cangkang bia gengge, tornado, galaksi bima sakti. Algoritma metaheuristik spiral dinamik pertama kali diusulkan untuk menyelesaikan optimasi dua dimensi tanpa kendala didasarkan pada model spiral logaritmik. Octave adalah suatu perangkat lunak gratis yang menggunakan bahasa tingkat tinggi untuk komputasi numerik dan visualisasi data. Nilai maksimum yang diperoleh adalah nilai maksimum lokal atau nilai maksimum relatif.

PENERAPAN METODE BAGI DUA DAN ALGORITMA SPIRAL DINAMIK DALAM PENENTUAN SOLUSI SISTEM PERSAMAAN NON-LINIER Diyah Wijayati; Rimba Krisnha Sukma Dewi
SISTEMIK (Jurnal Nasional Ilmu Teknik) Vol 14 No 1 (2026): SISTEMIK : Jurnal Ilmiah Nasional Bidang Ilmu Teknik
Publisher : Universitas Teknologi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53580/sistemik.v14i1.202

Finding or determining the solution of an equation, either a linear equation or a non-linear equation, is a process of finding or determining the value of an independent variable so that if its value is substituted into the equation, it produces a value of zero. The solution of the equation is called the roots of the equation or zero values. There are three ways or methods to solve the equation, the first is analytic method, the second is numerical method, and the third is using numerical approach method of metaheuristic algorithm. Analytical method is a method of solving mathematical models by applying familiar algebraic formulas, while numerical methods and metaheuristic algorithms are used if the mathematical model used is complex and difficult to solve using analytical methods. Solutions obtained using analytical methods are called true solutions, while solutions from numerical methods and metaheuristic algorithms are approximations or approximate solutions. Although the solution from using numerical methods or metaheuristic algorithms is an approximate solution, we can make this approximate solution as accurate as possible so that the difference or error from the true solution is very small. In this study, the two methods used to solve non-linear equations are the bisection method and the numerical approximation method using the dynamic spiral metaheuristic algorithm. The aim of this research is to find the roots of non-linear equations using two numerical approximation methods. Keywords : Solution; Non-Linear Equation; Numerical Methods.

Title

Found 5 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 5 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search