Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika

Penerapan Forward Chaining Pada Program Diagnosa Anak Penderita Autisme Gusti Ayu Kadek Tutik A.; Rosa Delima; Umi Proboyekti
Jurnal Informatika Vol 5, No 2 (2009): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Kristen Duta Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (204.675 KB) | DOI: 10.21460/inf.2009.52.73

Abstract

Autisme merupakan gangguan perkembangan mental pada anak yang menyebabkan seorang anak sulit untuk berinteraksi sosial. Diagnosa autisme biasanya dilakukan oleh seorang pakar/ahli dibidang tumbuh kembang anak, namun sebenarnya orang tua juga dapat melakukan diagnosa awal kemungkinan autisme pada anak dengan melakukan pengamatan perilaku anak dalam kesehariannya terutama dari cara berkomunikasi, berinterkasi sosial dengan anak sebayanya, dan kemampuan berimajinasi pada anak. Aplikasi yang dibangun bertujuan untuk membantu orang tua didalam melakukan diagnosa awal kemungkinan autisme pada anak. Pengetahuan pada sistem direpresentsikan dalam bentuk aturan dan metode penalaran yang digunakan adalah metode runut maju (forward chainning). Keluaran pada sistem berupa ada tidaknya kemungkinan autisme pada seorang anak berdasarkan fakta/gejala yang diberikan kepada sistem.
IMPLEMENTASI NAIVE BAYES CLASSIFIER PADA PROGRAM BANTU PENENTUAN BUKU REFERENSI MATAKULIAH Atri Nurani; Budi Susanto; Umi Proboyekti
Jurnal Informatika Vol 3, No 2 (2007): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Kristen Duta Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (4127.974 KB) | DOI: 10.21460/inf.2007.32.60

Abstract

Perpustakaan adalah bagian yang penting dari suatu Universitas karenamenyediakan buku-buku referensi. Kesulitan yang terjadi adalah ketika perpustakaanharus mengidentifikasi buku-buku referensi tersebut sesuai dengan matakuliahnya.Ada beberapa buku yang sering dijadikan referensi bersama atas beberapamatakuliah. Ada juga buku-buku yang dijadikan referensi tunggal suatu matakuliah,tetapi bahasan materi matakuliah yang bersangkutan tidak dibahas secara optimaldalam buku referensi tersebut. Setiap matakuliah memiliki silabus perkuliahan yangberisi materi-materi dan disusun berdasarkan buku-buku referensi utama danreferensi pendukung dari matakuliah tersebut. Proses klasifikasi akan dilakukanmenggunakan metodeNaiue BayesianClassifier (NBC). Dalampenelitianini, prosesHasifikasi buku referensi buku menggunakan metode Naive Bayesian memiliki nilaipresisi 6g%.Dalammelaksanakan tugasnya untuk mengklasifikasikan daftar isi bukureferensi sistem dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti pola data dan jumlah datatraining.
KOMPRESI DATA TEKS MENGGUNAKAN PENDEKATAN GRAMMAR COMPRESSION DENGAN ALGORITMA SEQU ITUR Ervin Ervin; Umi Proboyekti; Lucia D. Krisnawati
Jurnal Informatika Vol 3, No 1 (2007): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Kristen Duta Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (5801.847 KB) | DOI: 10.21460/inf.2007.31.41

Abstract

Ukuran media penyimpanan data yang terbatas dan kebutuhan waktu transfer datayang cepat merupakan suitu masalah yang dihadapi dalam menyimpan dan mentransfer data.Sequitur merupakan algoritma kompresi yang dapat menyimpulkan konteks tatabahasa apa saja. Sequitur merniliki 2 batasan dalam memampatkan data teks yaittt digramuniqueneis danrule utility, dimana 2 batasan ini akan diterapkan dalamprogramkompresi yangakan dibangun ini. Melalui penelitian dan analisis yang dilakukan pada karya tulis ini diperolehbahwa semakin besar file yang akan dimampatkan dengan besarnya compressed charactersbase yang digunakan maka peluang keberhasilan pemampatan data teks juga sernakin besartetapi membutuhkan waktu yang cukup lama dalampemampatan tersebut.
PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Alfa Ceria Agustina; Sri Suwarno; Umi Proboyekti
Jurnal Informatika Vol 7, No 1 (2011): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Kristen Duta Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (91.833 KB) | DOI: 10.21460/inf.2011.71.100

Abstract

Saat ini jaringan saraf tiruan telah berkembang dengan pesat, berbagai aplikasi telah diterapkan dengan memanfaatkan jaringan saraf tiruan ini. Salah satu penerapan aplikasi jaringan saraf tiruan adalah dalam hal pengenalan pola. Aksara Jawa yang memiliki bentuk yang unik bahkan masing-masing aksara terkadang mirip satu dengan yang lainnya merupakan pola yang bagus untuk coba dikenali dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Proses pengenalan aksara Jawa ini dimulai dari mengubah gambar menjadi biner terlebih dahulu, kemudian dari data ini dilakukan proses pelatihan dengan menggunakan metode LVQ yang pada akhirnya digunakan oleh sistem untuk mengenali aksara Jawa tersebut. Pada beberapa kali percobaan ternyata memperlihatkan bahwa metode jaringan saraf tiruan yang dipilih yaitu metode LVQ tidak mampu mengenali pola aksara Jawa dengan baik. Proses pengenalan ini tidak berjalan dengan baik karena beberapa hal yang mempengaruhi proses pengenalan aksara Jawa, yaitu banyaknya target yang pada akhirnya mempengaruhi perhitungan bobot, ketika bobot terus diupdate untuk memperoleh bobot akhir. Adanya aksara Jawa yang memiliki bentuk unik, dan terkadang terdapat aksara yang mirip juga mempengaruhi proses pelatihan sehingga berpengaruh pula pada proses pengenalan aksara Jawa ini. Kata Kunci: Learning Vector Quantization (LVQ), Pengenalan aksara Jawa