Claim Missing Document
Check
Articles

Data Clustering Menggunakan Metodologi CRISP-DM Untuk Pengenalan Pola Proporsi Pelaksanaan Tridharma Budiman, Irwan; Prahasto, Toni; Christyono, Yuli
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 1, No 3 (2011): Volume 1 Nomor 3 Tahun 2011
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (504.898 KB) | DOI: 10.21456/vol1iss3pp129-134

Abstract

Quality of human resources faculty can be reflected from the implementation of productivity and quality Tridharma (education, research, community service  and  supporting  field  activities).  Lecturer  Workload  and Evaluation of  Higher Education  Tridharma  (BKD  and theEPT-PT)  aims  to  ensure  the  implementation  of  the  faculty  task  runs  according  to  the  criteria  set  out  in  legislation.  Data  clusteringTridharma  implementation is needed to  get  some  knowledge  of the  pattern of Tridharma  implementation  at  college.  Clustering  as a  data mining  technique  should be  scalable, reliable  and  meet  an  agreed  standard.  CRISP-DM is the standardization of  data mining  is  used  in this study. The results of data clustering found the pattern of proportion of Tridharma  into 3 clusters representing patterns: professionals, managers and teachers.Keywords : Clustering, CRISP-DM, K-Means, Tridharma
Uji Sensitivitas Metode Aras Dengan Pendekatan Metode Pembobotan Kriteria Sahnnon Entropy Dan Swara Pada Penyeleksian Calon Karyawan Halimah, Halimah; Kartini, Dwi; Abadi, Friska; Budiman, Irwan; Muliadi, Muliadi
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol 4 No 2 (2020)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/eltikom.v4i2.194

Abstract

Penelitian ini melakukan uji sensitivitas metode Additive Ratio Assessment (ARAS) pada penyeleksian calon karyawan dengan pendekatan pembobotan kriteria menggunakan metode Shannon Entropy dan metode Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) yang bertujuan untuk mengukur seberapa sensitif metode ini jika diterapkan pada sebuah kasus pengambilan keputusan. Data yang digunakan ialah data penyeleksian calon karyawan. Uji Sentitivitas pada penelitian ini digunakan untuk mengetahui metode yang lebih sensitif saat diterapkan pada suatu kasus. Metode perangkingan menggunakan ARAS karena metode perangkingan ini memiliki fungsi utilitas dan nilai optimalisasi. Metode Shannon Entropy bobot kriteria diperoleh berdasarkan perhitungan data alternatif penyeleksian karyawan, sedangkan metode SWARA bobot kriteria diperoleh dari pakar atau si pengambil keputusan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang paling sensitif dengan kasus penyeleksian calon karyawan adalah metode SWARA-ARAS yang pemberian bobotnya berdasarkan pakar atau si pengambil keputusan dengan hasil sebesar 91,24203% lebih tinggi dibandingkan metode Shannon Entropy-ARAS yang hasil sebesar 74,75263%.
Studi Ekstraksi Fitur Berbasis Vektor Word2Vec pada Pembentukan Fitur Berdimensi Rendah irwan budiman; M Reza Faisal; Dodon Turianto Nugrahadi
Jurnal Komputasi Vol 8, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v8i1.2517

Abstract

Klasifikasi teks adalah salah satu metode untuk mengelola dan mencari informasi penting yang terdapat pada format tekstual yang tidak terstruktur. Ekstraksi fitur merupakan proses penting pada klasifikasi teks untuk mengubah format tekstual yang tidak terstruktur menjadi terstruktur sehingga dapat diproses oleh algoritma machine learning untuk mengklasifikasikan ke class yang telah ditentukan. Salah satu teknik ekstraksi fitur yang umum digunakan adalah vector space representation. Teknik ini mudah digunakan tetapi berpotensi menghasilkan data dengan dimensi banyak yang berakibat kepada peningkatan waktu komputasi bahkan tidak dapat diproses karena limitasi perangkat keras. Pada riset ini kami melakukan studi terhadap teknik ekstraksi fitur yang mampu menghasilkan data berdimensi sedikit. Ekstraksi fitur yang digunakan memanfaatkan vektor word2vec untuk mengontrol jumlah fitur yang dihasilkan. Pada riset ini kami membandingkan beberapa model yang dihasilkan sendiri dengan jumlah fitur yang bervariasi dan model yang telah disedikan oleh Google. Hal ini dilakukan untuk mengetahui jumlah fitur yang dapat menghasilkan kinerja klasifikasi terbaik. Hasilnya didapat nilai kinerja tertinggi akurasi yaitu 0.877 dengan jumlah fitur adalah 300 dari model yang dihasilkan sendiri.
Implementasi Reduksi Fitur t-SNE Pada Clustering Gambar Head shape Nematoda Muhammad Rizky Adriansyah; Mohammad Reza Faisal; Abdul Gafur; Radityo Adi Nugroho; Irwan Budiman; Muliadi Muliadi
Jurnal Komputasi Vol 10, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v10i1.2963

Abstract

Pada penelitan ini dilakukan clustering terhadap gambar head shape nematoda, dalam melakukan pengolahan gambar diperlukan metode ekstraksi fitur untuk menemukan informasi penting dari gambar yang akan diolah, salah satu esktraksi fitur yang bisa digunakan adalah wavelet. Setelah gambar melewati ekstraksi fitur dihasilkan sebanyak 5624 fitur, dengan fitur sebanyak ini dapat mengakibatkan waktu komputasi yang lama. Oleh sebab itu perlu dilakukan reduksi fitur untuk mengurangi jumlah fitur yang awalnya 5624 fitur menjadi 2 atau 3 fitur saja, salah satu metode reduksi fitur terbaru yang bisa digunakan adalah t-SNE. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan hasil kualitas cluster antara yang menggunakan reduksi fitur dengan yang tidak. Hasil Silhouette Index   yang didapatkan tanpa reduksi fitur adalah 0.046 dan setelah menggunakan reduksi fitur t-SNE terjadi peningkatan yang cukup signifikan menjadi 0.418.
Signature Identification Menggunakan Metode Template Matching dan Fuzzy K-Nearest Neighbor Andi Farmadi; Ahmad Faris Asy’arie; 3Irwan Budiman; Dwi Kartini; Ahmad Rusadi Arrahimi; muliadi muliadi
Jurnal Komputasi Vol 9, No 1 (2021): Komputasi
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v9i1.2776

Abstract

Abstract — Signature is the result of the process of writing a person of a particular nature as a symbolic substance, which means a symbol or mark. Signature is usually used as an identifying mark of a person, each person must have his own signature in a different pattern. Because it's used as a person's identifying badge, Signatures now become particularly susceptible to counterfeiting and abuse that require check with a signature pattern recognition. This research has created a signature pattern recognition system using methods Template Matching and Fuzzy K-Nearest Neighbor to help recognize a person's signature pattern. The number of signatures used is 110 in two categories: the original signature with 100 data and the false signature with 10 data, and there were 10 classes taken using smartphone cameras. From this research, it was found that the best value from the image size of 200x200 pixels was 92% of the class that owned the signature legible, Positive Predictive Value (PPV) 88% and False Rejection Rate (FRR) 12%, with a k=3 on the original signature, and 90% of the class that owned the signature legible, Negative Predictive Value (NPV) 90% dan False Acceptance Rate (FAR) 10% with a k=9 on the false signature. From these results, it could be concluded that methods Template Matching and Fuzzy K-Nearest Neighbor could be used for signature pattern recognition.Keywords: Pattern, Signature, Template Matching, Fuzzy K-Nearest Neighbor
K-Modes Clustering untuk Mengetahui Jenis Masakan Daerah yang Populer pada Website Resep Online (Studi Kasus: Masakan Banjar di cookpad.com) Fatma Indriani; Irwan Budiman
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 4 No 4: Desember 2017
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1144.909 KB) | DOI: 10.25126/jtiik.201744548

Abstract

AbstrakPada makalah ini dipaparkan clustering pada data resep masakan daerah Banjar untuk mengetahui jenis makanan yang paling banyak di-post secara online oleh pengguna website recipe sharing. Pertama-tama data resep sebanyak 355 dikumpulkan dari suatu website resep, untuk selanjutnya dilakukan ekstraksi data bahan dan pembersihan. Metode clustering yang dipilih adalah k-modes karena cocok digunakan pada data kategorikal. Berdasar metode Elbow, jumlah cluster yang ideal adalah k=4 dan k=8. Jumlah cluster k=4 menghasilkan kelompok yang lebih umum, sedangkan k=8 menghasilkan kelompok yang lebih spesifik. Adapun kelompok yang berhasil diidentifikasi untuk k=4 adalah sayur asam, soto banjar, masakan gurih lain-lain, kue dan bubur manis. Sedangkan kelompok dengan jumlah cluster k=8 adalah sayur asam, soto banjar, kue basah, masakan gurih lain-lain, masak habang, bubur manis, kuah ketupat, dan masakan gurih asam. Evaluasi nilai purity menunjukkan nilai masing-masing 0,825 untuk k=4 dan 0,831 untuk k=8.Kata kunci: data mining, clustering, k-modes, resep masakan, bahanAbstractIn this paper, we cluster user-submitted recipes of Banjar regional cuisine to find out which type of cuisine are popular according to its ingredients. 355 recipes are collected from a recipe sharing website, then the ingredients extracted and cleaned. The clustering method chosen is k-modes because it is suitable for categorical data. Based on the Elbow method, the ideal number of clusters is k = 4 and k = 8. The number of clusters k = 4 produces more general cuisines group, whereas k = 8 produces more specific groups. The groups identified for k = 4 are (1) “sayur asam” (sour soup), (2)“soto banjar” (Banjar chicken soup), (3) savory dishes, and (4) sweet dishes. While the group with the number of clusters k = 8 consists of (1)“sayur asam” (sour soup)  (2) “soto banjar”, (3) Banjar sweet puddings, (4) various savory dishes, (5) “masak habang” (Banjar sweet chili dishes), (6) sweet porridge, (7) “kuah ketupat” (spicy coconut soup) and (8) various savory sour dishes. The purity of clusters are shown to be 0.825 for k=4 and 0.831 for k=8.Keywords: clustering, k-modes, data mining, recipe, ingredient
Implementasi ARAS Melalui Pendekatan Interpolasi Linier pada Penyeleksian Peserta Magang Dita Amara; Dwi Kartini; Andi Farmadi; Muliadi Muliadi; Irwan Budiman
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 8, No. 2, August 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIM.2020.v08.i02.p06

Abstract

Penyeleksian peserta magang umumnya masih dilakukan secara manual, dilakukan dengan membandingkan keseluruhan data para pendaftar yang memenuhi setiap persyaratan berdasarkan urutan kepentingan persyaratan yang ditentukan oleh penyelenggara magang tersebut. Hasil keputusan pendaftar yang dinyatakan diterima didapatkan berdasarkan urutan penilaian para pendaftar dari yang tertinggi sesuai dengan kuota yang diperlukan pada setiap periodenya. Interpolasi Linier digunakan dengan melakukan penyetaraan skala nilai yang berbeda pada kriteria nilai kelulusan berdasarkan strata kelulusannya. Rank Order Centroid (ROC) digunakan untuk memberikan nilai input kriteria strata kelulusan dan bobot kriteria, yaitu bobot untuk kriteria komunikasi 0,33973, sikap 0,21473, penampilan 0,15223, kecakapan 0,11057, tinggi badan 0,07932, strata kelulusan 0,05432, nilai kelulusan 0,03348, dan usia 0,01563. Additive Ratio Assessment (ARAS) digunakan untuk mendapatkan perankingan alternatif yang dijadikan sebagai pertimbangan dalam memutuskan pendaftar diterima atau tidak. Hasil penelitian diperoleh nilai kemiripan antara hasil keputusan menggunakan metode ARAS dan hasil keputusan penyelenggara magang berdasarkan perhitungan accuracy yang didapatkan dari Confusion Matrix adalah 91,453%.
Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi Irwan Budiman; Muliadi -; Retma Ramadina
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 7 No 1 (2015): Jupiter April 2015
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.3432716

Abstract

Waktu kelulusan merupakan permasalahan umum bagi pihak program studi dan mahasiswa, karena kedua pihak tersebut sama-sama tidak dapat memprediksi masa studi tepat waktu mahasiswa. Teknik data mining klasifikasi dapat memecahkan masalah ini, yakni dengan menggunakan algoritma C4.5. Hasil penelitian menunjukkan persentasi sebesar 73% terhadap data yang yang telah diuji. Dengan demikian, pengolahan data ini dapat digunakan oleh program studi untuk memprediksi masa studi tepat waktu mahasiswa.
IMPLEMENTASI “PICTURE DESCRIPTION” PADA APLIKASI MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INGGRIS Rizki Amelia; Dodon T. Nugrahadi; Irwan Budiman
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 2, No 1 (2015)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v2i1.15

Abstract

The development of technology information in education has been growing fastly. Nowadays, English takes an important role in education and global communication in the world. On learning process, English is a foreign language subject that will tested in National Final Examination so it needs mastery and enough understanding in studying English. By optimizing the process of delivering learning materials with the use of TIK that include multimedia aspects are expected to give good influence in helping students to understand the learning material. This research study is aimed at: (1) designing english learning media application “Picture Description”; (2) to find out the influence of using english learning media application “Picture Description”. The research validators included three expert in english educattion, two expert in instructional multimedia, and twenty four students. The result shows: the difference between average of students’ study result from experiment class by using (learning media application) 80,70 with average of students’ study result from control class (conventional teaching) 72,83 shows that english learning media application “Picture Description” able to support English teaching and learning process. Keywords: Media Learning, Picture Description. Perkembangan teknologi informasi dalam bidang pendidikan sudah berkembang pesat. Saat ini, bahasa inggris memiliki peranan penting dalam dunia pendidikan dan komunikasi global di kehidupan dunia. Pada proses pembelajaran, bahasa inggris merupakan mata pelajaran bahasa asing yang diujikan pada saat Ujian Akhir Nasional (UAN) sehingga perlu penguasaan serta pemahaman yang cukup dalam mempelajari mata pelajaran bahasa inggris. Dengan mengoptimalisasi proses penyampaian materi pembelajaran dengan pemanfaatan TIK yang terdapat aspek-aspek multimedia diharapkan memberi pengaruh yang baik dalam membantu siswa memahami materi yang dipelajari. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi media pembelajaran bahasa inggris “picture description” dan untuk mengetahui pengaruh penerapan aplikasi media pembelajaran bahasa inggris “picture descrioption”. Validator dari penelitian ini adalah 3 orang ahli bidang studi bahasa inggris , 2 orang ahli multimedia pembelajaran dan 24 siswa. Berdasarkan hasil penelitian, menunjukkan bahwa adanya perbedaan rata-rata hasil belajar siswa dari kelas eksperimen 80,70 dengan rata-rata hasil belajar siswa kelas kontrol 72,83 yang menunjukkan aplikasi media pembelajaran bahasa inggris “Picture Description” mampu menunjang proses pembelajaran bahasa inggris. Kata Kunci : Media Pembelajaran, Picture Description.
PENERAPAN USABILITY TESTING TERHADAP SISTEM INFORMASI PENYEBARAN PENYAKIT UNGGAS Nahdhatuzzahra Nahdhatuzzahra; Irwan Budiman; Dodon T Nugrahadi
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 3, No 2 (2016)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v3i2.58

Abstract

AbstractEfficiency and ease of an information system is a very important thing in any information system implementation. Prevention information system is an information system that is used to assist the relevant agencies, farmers and the general public to reduce the impact of outbreaks and reduce the possibility of spread of the disease in a particular region. Thus the effectiveness and convenience of an information system would be necessary so that information systems can be used easily and provide information that can be used to reduce the adverse effects spread of livestock disease and its treatments. This system aims to determine how much comparative efficiency and ease of deployment of information systems prevention of disease in poultry compared to systems that exist today. Usability testing is used to measure the efficiency and convenience of the system. With the spread of disease information system of poultry, can facilitate employee performance and provide information to the public. Keywords: Poultry, Usability Testing, Web AbstrakEfisiensi dan kemudahan dalam sebuah sistem informasi adalah hal yang sangat penting dalam setiap pembuatan sistem informasi. Sistem informasi penanggulangan adalah sebuah sistem informasi yang digunakan untuk membantu bagian dinas terkait, peternak dan masyarakat umum untuk mengurangi dampak penyebaran wabah serta mengurangi kemungkinan terjadinya penyebaran penyakit di wilayah tertentu. Maka dari itu efektivitas dan kemudahan sebuah sistem informasi akan sangat diperlukan agar sistem informasi dapat digunakan dengan mudah dan memberikan informasi yang dapat digunakan untuk mengurangi dampak buruk penyebaran penyakit ternak serta penanganannya. Sistem ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar perbandingan efisiensi dan kemudahan sistem informasi penanggulangan penyebaran penyakit pada ternak unggas dibandingkan dengan sistem yang ada saat ini. Usability testing digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dan kemudahan sistem ini. Dengan adanya sistem infomasi penyebaran penyakit ternak unggas, dapat mempermudah kinerja pegawai dan memberikan informasi kepada masyarakat. Kata kunci: Ternak Unggas, Usability Testing,Web
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Abdul Gafur Achmad Zainudin Nur Ahmad Faris Asy'arie Ahmad Faris Asy’arie Ahmad Rusadi Arrahimi Ahmad Rusadi Arrahimi - Universitas Lambung Mangkurat) Ahmad Rusadi Arrahimi - Universitas Lambung Mangkurat) Ahmad Shofi Khairian Aji Triwerdaya Ajwa Helisa Akhmad Yusuf Andi Farmadi Andi Farmadi Andi Farmadi Andi Farmadi Andi Farmandi Antar Sofyan Aris Pratama Artesya Nanda Akhlakulkarimah Dendy Fadhel Adhipratama Dendy Dita Amara Dodon Turianto Nugrahadi Dwi Kartini Dwi Kartini Dwi Kartini Dwi Kartini Dwi Kartini Dwi Kartini, Dwi Faisal Murtadho Fatma Indriani Fatma Indriani Fatma Indriani Fitrinadi Friska Abadi Halimah Halimah Halimah Kevin Yudhaprawira Halim Lutfi Salisa Setiawati M Kevin Warendra Mega Lestari Mera Kartika Delimayanti Muflih Ihza Rifatama Muhammad Adhitya Pratama Muhammad Darmadi Muhammad Haekal Muhammad Halim Muhammad Haris Qamaruzzaman Muhammad I Mazdadi Muhammad Iqbal Muhammad Irfan Saputra Muhammad Itqan Masdadi Muhammad Itqan Mazdadi Muhammad Latief Saputra Muhammad Mada Muhammad Reza Faisal, Muhammad Reza Muhammad Rizky Adriansyah Muhammad Rusli Muliadi Muliadi Muliadi Muliadi - Muliadi Aziz Muliadi Muliadi muliadi muliadi Muliadi Muliadi Muliadi Muliadi Mutiara Ayu Banjarsari Nahdhatuzzahra Nahdhatuzzahra Nor Indrani Nursyifa Azizah Oni Soesanto Patrick Ringkuangan Radityo Adi Nugroho Rahman Hadi Rahman Rahmat Hidayat Rahmat Ramadhani Rahmi Yunida Retma Ramadina Riana Riana Riza Susanto Banner Rizki Amelia Rudy Herteno Rudy Herteno Rudy Herteno Rudy Herteno Salsabila Anjani Sam'ani Sam'ani Saragih, Triando Hamonangan Septiadi Marwan Annahar Septyan Eka Prastya Septyan Eka Prastya Siti Roziana Azizah Sofyan, Antar Sulastri Norindah Sari Sutami Sutan Takdir Alam Toni Prahasto Tri Mulyani Wahyudi Wahyudi Yuli Christyono