cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Esther Irawati Setiawan
Contact Email
esther@istts.ac.id
Phone
+62315027920
Journal Mail Official
insyst@istts.ac.id
Editorial Address
Kampus Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya) Ngagel Jaya Tengah 73-77, Surabaya, Indonesia
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Insyst : Journal of Intelligent System and Computation
Published by Sekolah Tinggi Teknik Surabaya
ISSN : 26219220     EISSN : 27221962     DOI : https://doi.org/10.52985/insyst
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
The Intelligent System and Computation Journal will be published for 2 editions in a year, every April and October. The Intelligent System and Computation Journal is an open access journal where full articles in this journal can be accessed openly. Review in this journal will be conducted with a blind review system. All articles in this journal will be indexed by Google Scholar. The topics contained in this journal consist of several fields (but not limited to): Algorithms and complexity Artificial Intelligence Big Data Analytics Biomedical Instrumentation Computational logic Computer Vision and Biometric Data and Web Mining Digital Signal Processing Image Processing Information Retrieval & Information Extraction Intelligence Embedded Systems Machine Learning Mathematics and models of computation Natural Language Processing Parallel & Distributed Computing Pattern Recognition Programming languages and semantics Speech Processing Virtual Reality & Augmented Reality
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Kecerdasan Buatan
Articles 94 Documents
 5   6   7   8   9 
Segmentasi Citra Area Tumpukan Sampah Dengan Memanfaatkan Mask R-CNN Budi, Rizal; Harianto, Reddy Alexandro; Setyati, Endang
Intelligent System and Computation Vol 5 No 1 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v5i1.305

Abstract

Penelitian ini mengusulkan penggunaan konsep deteksi objek sampah dalam gambar untuk membantu petugas kebersihan dalam mengatasi masalah penumpukan sampah di sungai, lahan kosong, dan jalan. Metode yang digunakan adalah Mask R-CNN, sebuah pendekatan two-stage object detection yang tidak hanya mengidentifikasi objek dengan bounding box, tetapi juga melakukan segmentasi objek dengan masking. Dataset terdiri dari 700 data latihan dan 100 data validasi yang diambil menggunakan kamera. Objek yang dideteksi adalah sampah. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil deteksi dari model Mask R-CNN dengan perhitungan manual oleh manusia untuk 25 data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Mask R-CNN memberikan performa yang lebih baik, dengan tingkat akurasi sebesar 80.16%. Dengan adanya program ini, petugas kebersihan dapat memanfaatkan teknologi deteksi objek untuk membantu dalam memilih lokasi yang harus dibersihkan, mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk memantau dan membersihkan sampah. Selain itu, dengan tingkat akurasi yang memadai, program ini dapat menjadi alat yang efektif untuk mengidentifikasi sampah dalam gambar, membantu meningkatkan efisiensi operasional petugas kebersihan, dan mengurangi dampak negatif yang disebabkan oleh penumpukan sampah di lingkungan. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan solusi teknologi untuk mengatasi masalah penumpukan sampah dan meningkatkan efektivitas upaya pembersihan di sungai, lahan kosong, dan jalan.
Pengendalian Suhu dan Kelembaban Budidaya Jamur Kuping dengan Kendali PID Penalaan Ziegler-Nichols Ardhi, Setya; Gunawan, Tjwanda Putra; Tjandra, Suhatati
Intelligent System and Computation Vol 5 No 2 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v5i2.309

Abstract

Budidaya tumbuhan jamur kuping bisa menjadi  sumber bahan pangan alternatif serta menjadi sumber pendapatan. Salah satu yang menjadi kendala dalam budidaya tumbuhan jamur kuping dalam produktifitas budidaya jamur kuping adalah proses pembesaran atau inkubasi. Hasil optimal yang diperoleh dalam budidaya jamur kuping adalah memerlukan suhu dan kelembaban yang ideal dalam kumbung. Penerapan pengendali PID menggunakan kaidah tunning Ziegler-Nichols metode pertama pada budidaya jamur kuping yang dilengkapi dengan sistem pengendali suhu dan kelembaban akan sangat membantu proses inkubasi tersebut. Dengan menggunakan aturan Ziegler-Nichols dari pendekatan pertama, nilai konstanta PID ditentukan setelah tanaman diidentifikasi berdasarkan karakteristik respons sistem. Desain perangkat keras kumbung jamur kuping prototipe mengintegrasikan generator kabut, generator panas, dan sensor DHT22 untuk membaca suhu dan kelembapan, dengan Arduino Uno yang berfungsi sebagai pengendali pusat melalui penggunaan sketsa program PID dan PWM. Berdasarkan analisa data yang dilakukan dengan hasil analisa respon pada kendali kelembaban diberikan setpoint terbaik pada nilai 85 sehingga menghasilkan nilai overshoot sebesar 3,1% RH dan Error Steady State sebesar 1,7% RH, sedangkan untuk kendali suhu diberikan setpoint terbaik pada nilai 26 sehingga menghasilkan nilai overshoot sebesar 0,7℃ dan error steady state sebesar 0,2℃. Oleh karena itu konsumsi daya total seluruh sistem sebesar 31,16 watt pada posisi setpoint terbaik. Semua itu dilakukan pada prototipe kumbung jamur dengan volume ruangan sebesar 7m3 yang menampung 48-52 baglog.
Implementasi Metode Fuzzy Analytica Hierarchy Process (FAHP) Dalam Penentuan Bobot Seleksi Mahasiswa Program Pendidikan Dokter Spesialis Murni, Ni Nyoman; Dantes, Gede Rasben; Candiasa, I Made
Intelligent System and Computation Vol 5 No 2 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v5i2.321

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasi metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP) dalam menentukan bobot penerimaan mahasiswa pendidikan dokter spesialis Ilmu Kesehatan Kulit dan Kelamin di Fakultas Kedokteran Universitas Udayana dan mengukur tingkat akurasinya menggunakan confusion matrix. Metode F-AHP mampu mengurangi penilaian kriteria yang bersifat subjektif dari metode AHP dan menghasilkan keputusan yang lebih baik. Proses perhitungan dimulai dari menyusun matriks perbandingan berpasangan dari hasil wawancara, menghitung nilai eigen, menghitung nilai rasio konsistensi, mengubah pembobotan kriteria ke dalam bentuk matrik berpasangan kriteria F-AHP, menghitung nilai fuzzy syntethic extent untuk tiap kriteria sampai mendapatkan bobot dari masing-masing variabel. Bobot yang dihasilkan adalah: C1 = tes kompetensi dasar sebesar 30%, C2 = tes wawancara sebesar 30%, C3= tes potensi akademik sebesar 17%, dan C4 = TOEFL sebesar 23%. Pengujian akurasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan diperoleh akurasi total sebesar 89%, sedangkan akurasi per-predikat kelulusan diperoleh untuk cumlaude = 93%, sangat memuaskan = 84% dan memuaskan = 90%. Temuan tersebut mengindikasikan bahwa bobot yang diperoleh signifikan untuk diterapkan dalam proses seleksi mahasiswa program pendidikan dokter spesialis.
Klasifikasi Kualitas dan Prediksi Kondisi Air Tanah di DKI Jakarta Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Fathiarahma, Arsya; Sulistiyowati, Nina; Ridwan, Taufik; Voutama, Apriade
Intelligent System and Computation Vol 5 No 2 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v5i2.325

Abstract

Air tanah tetap menjadi sumber penting untuk pemenuhan kebutuhan air bersih sehari-hari bagi sebagian besar masyarakat DKI Jakarta, dengan 32% penduduknya mengandalkan sumber ini. Kepadatan penduduk yang tinggi dan masalah lingkungan yang terkait, seperti kurangnya infrastruktur resapan air dan sanitasi yang memadai, telah memicu keprihatinan akan kualitas air tanah di wilayah ini. Terutama, terkontaminasinya air tanah oleh bakteri seperti E. coli menghadirkan risiko serius bagi kesehatan masyarakat seperti perut kram, adanya darah saat diare, hingga muntah-muntah.  Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan menganalisis kualitas air tanah di berbagai wilayah DKI Jakarta. Pendekatan ini melibatkan pemetaan visual menggunakan QGIS untuk mengilustrasikan pencemaran air tanah, sehingga memfasilitasi pemahaman yang lebih mendalam mengenai kondisi air tanah. Total data sejumlah 1068 yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari dua sumber yang berbeda dan dianalisis menggunakan algoritma klasifikasi Naïve Bayes Gaussian. Teknik evaluasi melibatkan penggunaan cross-validation dan percentage split dalam 10 skenario. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 84.36% serta nilai precision sejumlah 0.8566, recall 0.8436, dan F1-score 0.8436 diperoleh menggunakan teknik percentage split dengan rasio 80:20. Temuan ini dapat meningkatkan kesadaran masyarakat tentang kualitas air tanah di DKI Jakarta dan berkontribusi pada perencanaan upaya perlindungan sumber daya air yang lebih efektif.
Klasifikasi Micro-Expression Menggunakan K-Nearest Neighbors Menggunakan Fitur CAS dan HOG Wardoyo, Nikko Riestian Putra; Santoso, Joan; Setiawan, Esther Irawati
Intelligent System and Computation Vol 5 No 2 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v5i2.346

Abstract

Micro-Expression adalah ekspresi yang muncul dalam waktu singkat, hanya berlangsung sepersekian detik. Hal ini mungkin merupakan akibat dari aktivitas komunikasi antar manusia selama interaksi sosial. Reaksi ekspresi mikro wajah terjadi secara alami dan segera, sehingga hanya menyisakan sedikit ruang untuk manipulasi. Namun, karena Micro-Expression bersifat sementara dan memiliki intensitas rendah, pengenalan dan pengenalannya sulit dan sangat bergantung pada pengalaman para ahli. Karena kekhususan dan kompleksitas intrinsiknya, klasifikasi Micro-Expression menggunakan 2 ekstraksi yaitu CAS dan HOG menarik tetapi menantang, dan baru-baru ini menjadi area penelitian yang aktif. context-aware saliency (CAS) yang bertujuan untuk mendeteksi wilayah gambar yang mewakili pemandangan. Tutujuannya adalah untuk mendeteksi objek dominan. Histogram Oriented Gradient (HOG) Bertujuan sebagai deskriptor yang efektif untuk pengenalan dan deteksi objek. Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) digunakan untuk klasifikasi Micro-Expression berdasarkan fitur HOG dari citra saliency. Dataset yang digunakan pada penelitian ini dari data sampel siswa SMK Ma’arif NU Prambon jurusan Multimedia sebanyak 45 siswa dan ditambahkan dataset dari affecnet. Hasil yang didapatkan dari total dataset sebanyak 4116 citra yang dibagi menjadi 6 Micro-Expression yaitu anger, disgust, fear, happy, sad dan surprise, mendapatkan hasil akurasi diatas 80% dari perbandingan dataset sejumlah 4116 terbagi menjadi 2 dengan persentase 70% training dan 30% data testing.
Sistem Deteksi dan Klasifikasi Truk Air Menggunakan YOLO v5 dan EfficientNet-B4 Kurniawan, Ardian; Wonohadidjojo, Daniel Martomanggolo
Intelligent System and Computation Vol 5 No 2 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v5i2.356

Abstract

Kegiatan pencatatan dalam usaha pengisian air yang dilakukan dengan menggunakan truk air mengalami masalah karena kesalahan manusia (human error) misalnya pencatatan yang terlewat dan efisiensi waktu yang diperlukan. Untuk itu diperlukan otomatisasi sistem dengan menggunakan teknologi. Untuk mengatasi masalah tersebut, pada penelitian ini digunakan metode yang termasuk dalam Computer Vision dengan penggunaan algoritma Object Detection dan Classification. Pada penelitian ini dibangun suatu sistem yang mengambil frame video menggunakan CCTV yang kemudian dimasukkan pada algoritma object detection dengan arsitektur YOLOv5 (You Only Look Once versi 5). Hasil deteksi kemudian diklasifikasikan  dengan menggunakan algoritma dengan arsitektur EfficientNet-B4. Hasil klasifikasi tersebut akan menentukan secara spesifik truk air yang mana yang sedang melakukan pengisian dan dicatat. Kemudian rekapitulasi hasil pencatatan tersebut dikirimkan dengan menggunakan aplikasi messaging Telegram menggunakan library Tkinter kepada pemilik usaha yang mengambil air tersebut. Rekapitulasi tersebut kemudian digunakan oleh sang pemilik usaha dalam memantau usaha tersebut dan melakukan pembayaran sesuai dengan jumlah pengambilan air. Hasil pengujian untuk object detection dan classification dengan menggunakan evaluation metrics menunjukkan bahwa metode tersebut berhasil melakukan deteksi dan klasifikasi dengan baik. Pengujian keseluruhan sistem menunjukkan bahwa semua tahap pengujian berhasil dilakukan dengan baik. Hal ini menunjukkan bahwa sistem tersebut dapat digunakan untuk mengatasi masalah yang dihadapi.
Algoritma Random Forest pada Prediksi Status Kredit Usaha Rakyat untuk Mengurangi Nonperforming Loan Rate Wulansari, Wulansari; Purwitasari, Diana
Intelligent System and Computation Vol 5 No 2 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v5i2.358

Abstract

Program Kredit Usaha Rakyat (KUR) adalah salah satu program pemerintah Indonesia dalam meningkatkan akses pembiayaan kepada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang disalurkan melalui lembaga keuangan dengan pola penjaminan. Dana penyaluran KUR 100% berasal dari dana lembaga keuangan penyalur KUR. Pemerintah memberikan subsidi berupa pembayaran penjaminan kredit yang menjamin kredit sebesar 70% dari nilai total kredit yang ditetapkan dan 30% sisanya ditanggung lembaga keuangan salah satunya adalah bank. Mempertahankan non performing loan (NPL) rate yang rendah sangat penting untuk mencegah terjadinya pembentukan biaya pencadangan kerugian yang akan mengurangi keuntungan bank. Memprediksi variabel yang berpengaruh terhadap macetnya KUR diperlukan untuk mencegah kredit macet terutama pada tahap awal pemberian kredit. Belum terdapat penelitian untuk memprediksi kredit macet pada KUR menggunakan machine learning. Penelitian ini bertujuan agar Bank dapat melakukan prediksi dengan pendekatan machine learning dan mengetahui kontribusi variabel yang mempengaruhi KUR macet. Teknik SMOTE juga digunakan dalam penelitian untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa klasifikasi random forest memberikan akurasi lebih tinggi dari regresi logistik yaitu sebesar 88% pada data uji. Urutan tingkat kepentingan dari kontribusi variabel yang mempengaruhi macet pada KUR adalah status restrukturisasi kredit, ketersediaan debt service payment account, unit operasional pemroses kredit, dan sektor usaha dapat menjadi dasar Bank untuk menganalisis profil resiko proses KUR baru sehingga dapat menurunkan potensi kredit bermasalah kedepannya dan menekan NPL rate.
Pembentukan Aturan Fuzzy Untuk Pemberian Rekomendasi Penerima Bantuan Keluarga Berumah Tidak Layak Huni Menggunakan K-means Clustering Aidil; Sugiono, Judi Prajetno; Setiawan, Esther Irawati; Putra, Adi Surya
Intelligent System and Computation Vol 4 No 2 (2022): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v4i2.216

Abstract

Bantuan bagi keluarga yang rumah tidak layak huni merupakan salah satu manfaat sosial yang diberikan kepada keluarga yang mengalami kesulitan keuangan dan/atau memiliki rumah tidak layak huni. Variabel yang dipertimbangkan saat menentukan penerima manfaat sering kali membuat keputusan sulit diambil. Oleh karena itu, diperlukan sistem penalaran fuzzy yang secara otomatis menghasilkan aturan-aturan sebagai pembuat keputusan yang diharapkan. Untuk membentuk aturan fuzzy diperlukan seorang pakar. Pakar adalah seorang ahli yang berpengalaman dalam suatu bidang yang mampu menjelaskan suatu aturan yang terkait dengan suatu bidang. Dalam penelitian ini dibentuk suatu rule secara otomatis yang tidak tergantung dengan seorang pakar. Aturan fuzzy dibangkitkan bisa diperoleh dari beberapa teknik seperti proses clustering. Metode yang digunakan dalam membangkitkan aturan fuzzy ini yaitu metode k-means clustering. Dalam hal rekomendasi penerima bantuan rumah tidak layak huni, K-means clustering digunakan untuk mengelompokkan data dan mengembangkan aturan. Hasil dari pembangkitan aturan fuzzy digunakan untuk proses inferensi fuzzy menggunakan metode Fuzzy Inference System Sugeno. Metode sugeno menghasilkan output (konsekuen) berupa konstanta atau persamaan linier. Dalam penelitian ini digunakan 1000 data training dan dilakukan proses pengujian 300 data uji untuk mendapatkan rekomendasi penerima bantuan rumah tidak layak huni. Hasil pengujian digunakan untuk mengetahui akurasi aturan yang terbentuk.Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil k- means clustering dapat membentuk rule secara otomatis untuk pembangkitan aturan Fuzzy Inference System Sugeno dapat dilihat dari hasil akurasi perhitungan pengujian data uji skenario global sama-sama menghasilkan akurasi minimal di atas 75%.
Metode Pembobotan Hibrida untuk Ekstraksi Frasa Kunci Bahasa Arab Kusuma Susanto, Evan; Subkhi, M. Bahrul; Arifin, Agus Z.; Maryamah; Sholikah, Rizka W.; Indraswari, Rarasmaya
Intelligent System and Computation Vol 4 No 2 (2022): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v4i2.255

Abstract

Banyaknya informasi membuat proses pengindeksan dan pencarian inti dari dokumen menjadi permasalahan yang rumit. Sebagian besar dokumen yang tersedia tidak dilengkapi dengan kata kunci terkait. Hal ini sehingga memaksa pembaca untuk membaca seluruh dokumen untuk mendapat gambaran penuh dari konten seluruh dokumen. Ekstraksi frasa kunci otomatis yang menggunakan Algoritma YAKE memberi solusi cepat ekstraksi frasa kunci menggunakan fitur lokal dari sebuah dokumen. Namun, penggunaan fitur lokal saja membuat hasil ekstraksi menjadi kurang relevan karena diperlukan istilah signifikan yang muncul di dokumen lain. Masalah lain yang muncul adalah terdapat beberapa fitur lokal yang tidak dapat digunakan untuk bahasa Arab, misalnya huruf kapital. Pada penelitian ini, diusulkan metode pembobotan kata yang mengintegrasikan fitur statistik lokal dari sebuah dokumen dan fitur eksternal dari dokumen lain untuk sistem ekstraksi kata kunci. Metode ini dapat digunakan secara efektif pada bahasa Arab dan dapat digunakan pada bahasa lain yang tidak memiliki huruf kapital serta untuk dokumen-dokumen yang tidak terstruktur seperti berita atau karya ilmiah. Dari hasil uji coba telah dibuktikan bahwa performansi metode ini lebih baik daripada metode pembanding yaitu YAKE dan TF-IDF.
Klasifikasi Kategori Hasil Perhitungan Indeks Standar Pencemaran Udara dengan Gausian Naïve Bayes (Studi Kasus: ISPU DKI Jakarta 2020) Purwanto, Devi Dwi; Honggara, Eric Sugiharto
Intelligent System and Computation Vol 4 No 2 (2022): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v4i2.259

Abstract

Pencemaran udara adalah masalah yang membahayakan manusia terutama untuk sistem pernafasan. Saat ini pencemaran udara selalu terjadi akibat beberapa hal seperti asap kendaraan, pembangkit listrik dan lainnya. Salah satu tempat di mana pencemaran udara terjadi adalah di kota besar di mana banyak orang berkumpul. Salah satu tempat yang menjadi perhatian adalah stasiun yang berada di daerah khusus ibukota jakarta. Stasiun adalah tempat di mana banyak orang berkumpul dan menunggu untuk melakukan perjalanan. Maka dari itu dinas lingkungan hidup DKI Jakarta membuka data pencemaran udara yang terjadi di stasiun agar dapat digunakan oleh masyarakat untuk diolah. Data tersebut akan dilakukan preprocessing yaitu penanganan missing value, normalisasi data, dan menggunakan one hot encoding. Data tersebut kemudian akan diklasifikasi dengan menggunakan algoritma Gausian Naïve Bayes. Setelah memperoleh hasil dari klasifikasi dapat disimpulkan bahwa atribut max dan critical yang berada dalam dataset tidak memiliki pengaruh terhadap hasil klasifikasi kategori ISPU. Atribut-atribut dari data yang berpengaruh terhadap klasifikasi kategori ISPU adalah PM10, SO2, CO, O3, dan NO2. Dengan menggunakan 5 atribut dan gausian naïve bayes, sistem dapat memberikan klasifikasi dengan akurasi sebesar 91,16% dan memiliki error rate sebesar 8,84%. Sedangkan nilai Weighted Average Recall 93,36%, Weighted Average Precision 93,92% , dan Weighted Average F1-Score sebesar 93,68%.

Page 7 of 10 | Total Record : 94

 5   6   7   8   9 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7 No 2 (2025): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 7 No 1 (2025): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 6 No 2 (2024): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 6 No 1 (2024): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 5 No 2 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 5 No 1 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 4 No 2 (2022): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 4 No 1 (2022): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 3 No 2 (2021): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 3 No 1 (2021): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation Vol 2 No 2 (2020): INSYST:Journal of Intelligent System and Computation Vol 2 No 1 (2020): INSYST:Journal of Intelligent System and Computation Vol 1 No 2 (2019): INSYST:Journal of Intelligent System and Computation Vol 1 No 1 (2019): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation More Issue