Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal

Pemodelan Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB) mengunakan Algoritma Naïve Bayes SITI YULIYANTI; SITI SHOLIHAH
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 6, No 2 (2021): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v6i2.155-167

Abstract

AbstrakPandemi Covid-19 hampir masuk tahun ke dua di Indonesia, pemerintah terus berupaya menekan laju peningkatan penularan Covid-19 melalui berbagai media. Sosialisasi dan informasi melalui media sosial yang merupakan wadah paling cepat untuk tersampaikan kepada masyarakat. Berbagai istilah digunakan seperti adaptasi kebiasaan baru, social distancing, PSBB sampai PPKM sehingga memicu masyarakat untuk beropini di media sosial. Penelitian ini menganalisis sentiment masyarakat terkait opini peningkatan Covid-19 dari twitter. Klasifikasi tweet menggunakan Naive Bayes dengan penambahan seleksi fitur. Penggunaan confusion matriks untuk mengetahui performance algoritma Naive Bayes. Berdasarkan pengujian, penelitian ini menghasilkan 76% dengan accuracy positif sebesar 72,727%, accuracy negatif sebesar 75% dan accuracy netral sebesar 78,947%. Sehingga disimpulkan penggunaan model klasifikasi Naive Bayes dengan fitur seleksi dapat meningkatkan akurasi.Kata kunci: analisis sentimen, seleksi fitur, twitter crawling, naïve bayes, klasifikasi, emosiAbstractCovid-19 pandemic is almost in its second year in Indonesia, the government continues to try to suppress the rate of increase in the transmission of Covid-19 through various media. Socialization and information through social media which is the fastest medium to be conveyed to the public. Various terms are used, such as adapting new habits, social distancing, PSBB to PPKM, thus triggering the public to share opinions on social media. This study analyzes public sentiment regarding the increasing opinion of Covid-19 from twitter. Tweet classification based on positive, negative and neutral classes using Naive Bayes with feature selection. The use of confusion matrix to determine the performance of the Naive Bayes algorithm. BasedThis Research, the results from the sentiment analysis system using the nave Bayes classifier of 76% with positive accuracy of 72.727%, negative accuracy of 75% and neutral accuracy of 78.947%. So it can be concluded that the use of the Naive Bayes classification model with the selection feature can increase accuracy.Keywords: sentiment analysis, fitur selection twitter crawling, naïve bayes, clasification, emotion
Evaluasi Aplikasi Aksara Sunda Mobile menggunakan API Gesture SITI YULIYANTI; AHMAD RIZKY FAUZI; PUSPA CITRA
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 7, No 2 (2022): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v7i2.218-228

Abstract

ABSTRAKAksara sunda merupakan kebudayaan yang hampir terlupakan di kalangan anak-anak ataupun remaja milenial dan generasi Z, belum banyaknya media interaktif yang menjadi trigger dalam belajar aksara, sehingga aksara Sunda kurang diminati, sehingga objek yang diangkat dalam penelitian adalah aksara sunda. Pemanfaatan API Gesture dengan media android dalam aplikasi aksara sunda menjembatani pembelajaran yang interaktif dan komunikatif sehingga menjadi daya tarik bagi pengguna khususnya usia sekolah. Materi pada aplikasi menampilkan sejarah dan filosofi aksara Sunda, aksara ngalagena, rarangken, swara, aksara rekaan, angka, serta evaluasi. Secara keseluruhan menyatakan rata-rata kualitas aplikasi adalah 3.59 point atau sebesar 89.83% yang memenuhi aspek uji kehandalan sebesar 91.67%, uji kebergunaan sebesar  88.33%, uji efisiensi sebesar 90.83%, uji fungsionalitas sebesar 85.25% dan uji umum sebesar 92.50%.Kata Kunci: aksara sunda, API gesture, interaktif, polaABSTRACTThe Sundanese script is a culture that has been almost forgotten among millennial and generation Z children or youth, not many interactive media have become triggers in learning the script, so that the Sundanese script is less attractive, so the object raised in this research is the Sundanese script. Utilization of the Gesture API with Android media in the Sundanese script application bridges interactive and communicative learning so that it becomes an attraction for users, especially school age. The material in the application displays the history and philosophy of the Sundanese script, the ngalagena script, rarangken, swara, fictional script, numbers, and evaluation. Overall stated that the average application quality is 3.59 points or 89.83% which fulfills the reliability test aspect of 91.67%, the usability test is 88.33%, the efficiency test is 90.83%, the functionality test is 85.25% and the general test is 92.50%.Keywords: sundanese script, API gesture, interactive, pattern
Ektraksi Fitur menggunakan Regular Expression pada Naïve Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen GUFRONI, ACEP IRHAM; YULIYANTI, SITI; DEWI, EUIS NUR FITRIANI
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 8, No 2 (2023): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v8i2.230-241

Abstract

AbstrakRegular expression atau regex merupakan metode ekstraksi fitur yang menemukan substring pada sebuah teks yang cocok dengan harapan dapat meningkatkan kompleksitas waktu atau akurasi dengan melakukan preprocessing teks. Permasalahan praproses teks salah satunya kurang memperhatikan ektraksi fitur untuk proses klasifikasi sentiment, sehingga akurasi yang diperoleh kurang optiomal. Inovasi utama dari pendekatan penelitian ini yaitu mengembangkan pengklasifikasi teks berbasis ekspresi reguler sehingga menghasilkan performance kinerja algoritma yang baik. Tahapan penelitian ini, yaitu pengumpulan dataset lalu mengklasifikasikan sentiment dengan Naïve Bayes dan dalam praproses teks dilakukan ektraksi fiitur regular expression. Hasil rata-rata akurasi yang dihasilkan dengan ekstraksi ciri sebesar 88,05% dan yang tidak menggunakan 79,26% sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunaan ekstraksi fitur pada praproses dapat meningkatkan akurasi sebesar 8,08% dari 1000 data latih dan 400 data uji. Kata kunci: ekstraksi fitur, regex, regular expression, substringAbstractRegular expression or regex is a feature extraction method that finds matching substrings in a text in hopes of increasing time complexity or accuracy by preprocessing the text. One of the problems with text preprocessing is the lack of attention to feature extraction for the sentiment classification process, so the accuracy obtained is not optimal. This research stage begins with collecting a dataset and then classifying sentiment using Naïve Bayes, which pre-processes the text by extracting features with regular expressions. The main innovation of this research approach is to develop a text classifier based on regular expressions so as to produce good algorithm performance. The average accuracy produced by feature extraction is 88.05% and 79.26% is not used, so it can be concluded that the use of feature extraction in pre-processing can increase accuracy by 8.08% from 1000 training data and 400 test data.Keywords:  extraction feature, regex, regular expression, substring
Pengujian Parameter Algoritma Genetika dan Feed-Forward Neural Networks pada Permainan Ular Klasik BISRY, AHMAD; RAMDANI, CECEP MUHAMAD SIDIK; YULIYANTI, SITI
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 9, No 2 (2024): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v9i2.135-152

Abstract

AbstrakKonfigurasi parameter yang tepat sangat penting untuk memaksimalkan kinerja dari sebuah algoritma. Algoritma genetika dan neural networks memerlukan pemilihan parameter yang sesuai dalam penggunaannya. Pada permainan ular, performa diukur dari score dan efisiensi runtime. Penelitian ini menguji parameter untuk menemukan konfigurasi optimal bagi kedua algoritma. Permainan ular digunakan sebagai model eksperimen karena metrik kinerja yang jelas, seperti score yang didapat dan beberapa rintangan yang ada. Sebanyak 60 eksperimen dilakukan untuk membandingkan jumlah generasi dan populasi, mutation chance, dan jumlah neuron pada hidden layer. Hasil penelitian menunjukkan konfigurasi dengan generasi lebih besar dari populasi adalah yang paling optimal, menghasilkan score setara dengan generasi dan populasi yang sama besar, namun dengan runtime lebih efisien. Mutation chance 0.1% merupakan yang terbaik dibandingkan dengan 0.2% sampai 0.5%. Selain itu, hidden layer dengan 16 neuron lebih efisien dibandingkan 24 neuron, baik dari segi score maupun runtime.Kata kunci: Algoritma genetika, neural networks, Permainan ular klasikAbstract Appropriate parameter configuration is crucial to maximizing algorithm performance. Genetic algorithms and neural networks require careful parameter selection. In the game of Snake, performance is measured by score and runtime efficiency. This research tests parameters to find optimal configurations for both algorithms. Snake serves as an experimental model due to clear performance metrics such as score and various obstacles. Sixty experiments compare generation and population sizes, mutation chances, and neuron counts in hidden layers. Findings indicate that configurations with larger generations than populations are optimal, yielding scores similar to equal-sized generations and populations but with more efficient runtime. A 0.1% mutation chance outperforms rates of 0.2% to 0.5%. A hidden layer with 16 neurons proves more efficient than 24 neurons in both score and runtime aspects.Keywords: Genetic algorithm, neural networks, classic snake game