PRESENTASI TUGAS AKHIR KI PERANCANGAN DAN PEMBANGUNAN MODUL REKOMENDASI SECTION PADA OPEN JOURNAL SYSTEM (OJS)
|
|
- Hendri Kusumo
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PRESENTASI TUGAS AKHIR KI PERANCANGAN DAN PEMBANGUNAN MODUL REKOMENDASI SECTION PADA OPEN JOURNAL SYSTEM (OJS) (Kata kunci: Jurnal, K-Nearest Neighbor, Karya Ilmiah, Klasifikasi Penyusun Tugas Akhir : Achmad Zarman Syahran (NRP: ) Dosen Pembimbing : Daniel Oranova S., S.Kom., M.Sc., P.D.Eng. Ahmad Saikhu, S.Si., M.T. Juli 2013 Tugas Akhir - KI
2 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Tinjauan Pustaka Analisis dan Desain Implementasi Juli 2013 Tugas Akhir - KI
3 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Tinjauan Pustaka Analisis dan Desain Implementasi Juli 2013 Tugas Akhir - KI
4 LATAR BELAKANG(1) Untuk lulus program Sarjana harus menghasilkan makalah yang terbit pada jurnal ilmiah. (Surat Edaran Dirjen DIKTI No 152/E/T/2012 Tanggal 27 Januari 2012). Juli 2013 Tugas Akhir - KI
5 LATAR BELAKANG(2) ITS memfasilitasi mahasiswanya untuk mempublikasikan sebuah karya ilmiah dengan membuat situs POMITS Open Journal System sebuah sistem manajemen konten berbasis web yang khusus dibuat untuk menangani keseluruhan proses manajemen publikasi ilmiah dari proses call for paper, peer review, hingga penerbitan dalam bentuk daring. Juli 2013 Tugas Akhir - KI
6 OPEN JOURNAL SYSTEM 6
7 MASALAH(1) membuat Paper Tugas Akhir submit 7
8 MASALAH(2) 8
9 MASALAH(2) section A Jurnal section B section C section D Juli 2013 Tugas Akhir - KI
10 SOLUSI Open Journal System OJS Plugins Generic Plugins 1. Judul 2. Abstraksi 3. Kata Kunci Recommended Section Juli 2013 Tugas Akhir - KI
11 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Tinjauan POMITS Pustaka Open Analisis Journal dan System Desain PHP Implementasi Data Access Object Juli 2013 Tugas Akhir - KI
12 KERANGKA PRESENTASI Tinjauan Pustaka POMITS Open Journal System PHP Data Access Object Juli 2013 Tugas Akhir - KI
13 KERANGKA PRESENTASI Tinjauan Pustaka Sistem Temu Kembali Informasi: STKI 1. Prapemrosesan Tokenisasi Stopwords Stemming (Tala) K-Nearest Neighbor Penghitungan Performa 2. Model Ruang Vektor 3. Teknik Pembobotan Tf-Idf 4. Cosine Similarity Juli 2013 Tugas Akhir - KI
14 K-Nearest Neighbor 1. Tujuan dari algoritma adalah menentukan kelas kelas atau kategori dari suatu objek berdasarkan pola dari k objek terdekatnya. 2. Dibutuhkan tiga parameter yaitu himpunan data, jarak antar data dan nilai k. Juli 2013 Tugas Akhir - KI
15 Penghitungan Performa Akurasi adalah jumlah semua rekomendasi yang benar dibagi jumlah percobaan. Presisi merupakan penghitungan akurasi dari kelas tertentu yang telah diprediksi sebelumnya. Recall merupakan penghitungan kemampuan dari sebuah metode prediksi untuk menentukan kelas dari sebuah himpunan data dengan tepat. F 1 Measure: Menggabungkan presisi dan recall dengan menggunakan beban yang sama Juli 2013 Tugas Akhir - KI
16 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Tinjauan Cara KerjaPustaka Umum Sistem Arsitektur Analisis Perangkat dan Desain Lunak Spesifikasi Implementasi Kebutuhan Diagram Kasus Penggunaan Juli 2013 Tugas Akhir - KI
17 Cara Kerja Umum Sistem 17
18 Arsitektur Perangkat Lunak System Akses situs jurnal Pengaturan modul rekomendasi Prapemrosesan Pengguna (Journal Manager) OJS DAO Rekomendasi Kategori Plugin (Modul Rekomendasi Section) Register OJS Server Pembobotan Tf-Idf Pengguna (Author) Meminta rekomendasi Menampilkan rekomendasi Metadata Artikel Dokumen Baru dihitung nilai kesamaan cosine dengan dokumen training Menentukan k dokumen terdekat Hasil disimpan ke dalam database PLUGIN DAO 18
19 Spesifikasi Kebutuhan 1. Pembobotan per kata dari artikel yang telah dipublikasikan oleh situs POMITS (pembuatan model klasifikasi). 2. Penyimpanan hasil pembobotan kata ke dalam basis data. 3. Pembaruan hasil pembobotan terakhir. 4. Penentuan kategori yang nilai kesamaannya merupakan nilai tertinggi dari kategori-kategori yang ada. 19
20 Diagram Kasus Penggunaan System mempersiapkan modul <<extend>> membuat model klasifikasi Journal Manager memperbaharui model klasifikasi <<include>> melakukan penyerahan artikel <<extend>> Author meminta rekomendasi kategori 20
21 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Analisis dan Desain Cara Rangkaian Kerja Umum Proses Sistem Arsitektur Diagram Kelas Perangkat Lunak Spesifikasi Kebutuhan Diagram Kasus Penggunaan Juli 2013 Tugas Akhir - KI
22 Rangkaian Proses(1) Proses Membuat Model Klasifikasi Proses ini bertujuan untuk mendapatkan metadata dari semua artikel yang telah dipublikasikan pada sebuah jurnal. Metadata yang diambil adalah judul, abstrak dan kata kunci yang berupa tipe data string/teks. masukan: 1. jurnal keluaran: 2. judul, abstrak dan keyword dari banyak artikel 1 metadata dokumen/artikel yang telah dipublikasi STKI Tf-Idf 22
23 Rangkaian Proses(2) Proses Membuat Model Klasifikasi Proses ini terdiri dari beberapa proses, yaitu: 1. Tokenisasi, berguna untuk memecah sebuah teks menjadi token-token dengan menghilangkan tanda baca, spasi dan simbol. 2. Stop word, berguna untuk menghilangkan kata umum yang sering muncul sehingga kata tersebut bernilai kecil. 3. Stemming, berguna untuk mendapatkan kata dasar dari kata yang berimbuhan. 4. Vector Space Model (VSM), untuk merepresentasikan token beserta frekuensinya pada sebuah dokumen 2 metadata dokumen/artikel yang telah dipublikasi STKI Tf-Idf 23
24 Rangkaian Proses(3) Proses Membuat Model Klasifikasi Proses ini akan memberikan bobot nilai pada kata-kata dengan rumus sebagai berikut: metadata dokumen/artikel yang telah dipublikasi tfidf t,d = log 1 + tf t,d idf t dengan STKI idf t = log N df t 3 Tf-Idf 24
25 Diagram Kelas Diagram Kelas Membuat Model Klasifikasi <<boundary>> PengelolaanPluginFrom <<entity>> Plugin * 1 <<entity>> 1 1..* Artikel <<entity>> Kata 1..* 1 <<control>> InstalasiHandler <<control>> pluginhandler <<boundary>> InstalasiPluginForm 1 <<entity>> Journal Manager 25
26 Rangkaian Proses(1) Proses Meminta Rekomendasi Kategori Proses yang sama sampai mendapatkan nilai tf-idf per kata 1 metadata dokumen/artikel permintaan STKI Tf-Idf Cosine Similarity K-Nearest Neighbor 26
27 Rangkaian Proses(2) Proses Meminta Rekomendasi Kategori Proses ini bertujuan untuk menghitung jarak antara dokumen permintaan (query) dengan dokumen latih dengan membandingkan masing-masing vektor tf-idf-nya. metadata dokumen/artikel permintaan STKI Tf-Idf 2 Cosine Similarity K-Nearest Neighbor 27
28 Rangkaian Proses(3) Proses Meminta Rekomendasi Kategori Setelah mendapatkan masing-masing jarak dari dokumen permintaan dengan semua dokumen latih, maka dengan mengambil dokumen yang memiliki jarak terdekat (cosine similarity terbesar) sejumlah k, kemudian didapatkanlah section dengan jumlah cosine similarity terbesar untuk dijadikan sebuah rekomendasi. metadata dokumen/artikel permintaan STKI Tf-Idf Cosine Similarity 3 K-Nearest Neighbor 28
29 Diagram Kelas Diagram Kelas Meminta Rekomendasi Kategori <<boundary>> RecommendationForm 1 <<entity>> Artikel 1 0..* 0..* 1 1 <<control>> 1 1 RecommendationHandler 1 1 <<boundary>> AuthorForm 1 1..* <<entity>> Kata 0..* 1 1 <<entiry>> Author <<control>> AuthorHandler 29
30 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Tinjauan Implementasi Pustaka Data Implementasi Analisis dan Antarmuka Desain Implementasi Juli 2013 Tugas Akhir - KI
31 Implementasi Data Tabel word_articles Tabel word_articles_temp 31
32 Implementasi Antarmuka Modul rekomendasi kategori terdapat pada daftar Generic Plugins 32
33 Implementasi Antarmuka Antarmuka meminta rekomendasi kategori 33
34 KERANGKA PRESENTASI Uji Coba Kesimpulan Saran Juli 2013 Tugas Akhir - KI
35 KERANGKA PRESENTASI Uji Coba Kesimpulan Saran Juli 2013 Tugas Akhir - KI
36 Uji Coba Fungsionalitas o Tabel basis data modul belum terinstal atau tersedia. 36
37 Uji Coba Fungsionalitas o Tabel basis data modul telah terinstal atau tersedia. 37
38 Uji Coba(2) Fungsionalitas o Instalasi Modul Rekomendasi 38
39 Uji Coba Fungsionalitas o Tautan rekomendasi pada halaman Author. 39
40 Uji Coba(3) Fungsionalitas o Uji coba meminta rekomendasi kategori 40
41 Uji Coba(4) Performa klasifikasi K-Nearest Neighbor Skenario Uji Coba: 1. Pengujian menggunakan data dari 2 issue dari Jurnal Teknis ITS (Vol. 1, No. 1, 2012 dan Vol. 2, No.1, 2013) 2. Untuk mendapatkan data latih dan data uji, dilakukan k-fold cross validation pada dataset yang digunakan 3. Uji coba dilakukan dengan mengubah nilai k dengan batasan jumlah term pada dokumen query adalah 10 term dengan nilai tf-idf terbesar 41
42 Uji Coba(5) Performa klasifikasi K-Nearest Neighbor Hasil Uji Coba: k Akurasi Presisi Recall F
43 Uji Coba(6) Performa klasifikasi K-Nearest Neighbor Analisa Hasil Uji Coba Nilai (%) k Akurasi Presisi Recall F-Measure Dari hasil uji coba dapat disimpulkan bahwa KNN mendapatkan nilai optimal dengan nilai k = 10 dengan nilai akurasi sebesar 71,84% 43
44 KERANGKA PRESENTASI Uji Coba Kesimpulan Saran Juli 2013 Tugas Akhir - KI
45 KERANGKA PRESENTASI Uji Coba Kesimpulan Saran Juli 2013 Tugas Akhir - KI
46 Kesimpulan 1. OJS merupakan suatu sistem yang tersusun secara rapi sehingga untuk melakukan sebuah pengembangan sangat terbantu. 2. Pada uji coba yang dilakukan, modul rekomendasi kategori menghasilkan performa terbaik dengan parameter sebagai berikut, nilai k = 10 dan batasan jumlah term pada dokumen permintaan adalah 10 term dengan nilai tf-idf terbesar. Performa yang dihasilkan adalah akurasi sebesar 71.84%, presisi sebesar 65.97%, recall sebesar 70.38% dan F 1 sebesar Tingkat presisi, recall dan F 1 yang dicapai pada modul rekomendasi kategori berbeda kurang lebih 10% dengan tingkat presisi. 46
47 Saran 1. Rekomendasi kategori tidak hanya mengacu terhadap metadata dari artikel-artikel yang dipublikasi. Pengembang dapat menambahkan Author sebagai acuan untuk merekomendasi sebuah artikel. 2. Penambahan sebuah fitur penyerahan artikel ketika Author memperoleh rekomendasi kategori dari artikel yang diminta. Author tidak harus memasukkan data artikel dari awal melainkan menggunakan data yang sudah dimasukkan ketika meminta rekomendasi kategori. 3. Penambahan pilihan bahasa sehingga rekomendasi kategori tidak terbatas pada bahasa tertentu saja. 47
48 48
49 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Tinjauan Latar Belakang Pustaka Rumusan Analisis Masalah dan Desain BatasanImplementasi Masalah Tujuan Juli 2013 Tugas Akhir - KI
50 LATAR BELAKANG 1. Kewajiban publikasi ilmiah bagi mahasiswa sebagai syarat kelulusan. 2. Salah satu cara publikasi ilmiah adalah melalui situs e-jurnal. 3. POMITS merupakan salah situs e-jurnal yang dikhususkan untuk mahasiswa ITS. 4. Pada POMITS, penulis dapat memilih section untuk artikel yang hendak didaftarkan ke POMITS tetapi pilihan ini seringkali tidak sesuai dengan deskripsi dari section terkait. Juli 2013 Tugas Akhir - KI
51 SOLUSI Dibuatlah sebuah modul OJS untuk merekomendasi sebuah kategori apa yang sesuai dengan artikel yang hendak didaftarkan penulis. Juli 2013 Tugas Akhir - KI
52 RUMUSAN MASALAH 1. Bagaimana membuat sebuah modul rekomendasi kategori pada Open Journal System (OJS) berdasarkan metadata dari artikel ilmiah? 2. Bagaimana proses modul pada OJS merekomendasikan kategori dari sebuah artikel ilmiah? 52
53 BATASAN MASALAH Situs jurnal yang digunakan adalah situs POMITS yang menerapkan OJS sebagai sistemnya. 53
54 TUJUAN Modul rekomendasi kategori pada OJS ini diharapkan akan mempermudah penulis dalam menentukan kategori untuk sebuah artikel ilmiah yang hendak didaftarkan ke dalam situs POMITS. 54
55 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Tinjauan Open Journal Pustaka System POMITS Analisis dan Desain STKI Implementasi K-Nearest Neighbor Juli 2013 Tugas Akhir - KI
56 OPEN JOURNAL SYSTEM Open Journal Systems atau OJS adalah sebuah sistem manajemen konten berbasis web yang khusus dibuat untuk menangani keseluruhan proses manajemen publikasi ilmiah dari proses call for paper, peer review, hingga penerbitan dalam bentuk daring. 56
57 POMITS Publikasi Online Mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember (POMITS) merupakan media publikasi daring yang disediakan Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya yang diperuntukan untuk publikasi karya ilmiah yang diharapan mendorong kebudayaan ilmiah yang baik di kalangan civitas akademika. 57
58 POMITS Halaman situs: ejurnal.its.ac.id 58
59 STKI Sistem Temu Kembali Informasi: 1. Prapemrosesan Tokenisasi Stopwords Stemming (Tala) 2. Model Ruang Vektor 3. Teknik Pembobotan Tf-Idf 4. Cosine Similarity 59
60 K-NEAREST NEIGHBOR 1. Tujuan dari algoritma adalah menentukan kelas kelas atau kategori dari suatu objek berdasarkan pola dari k objek terdekatnya. 2. Dibutuhkan tiga parameter yaitu himpunan data, jarak antar data dan nilai k. 60
61 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Open Journal System POMITS STKI K-Nearest Neighbor Juli 2013 Tugas Akhir - KI
62 Penghitungan Performa Akurasi = Jumlah semua rekomendasi yang benar dibagi jumlah percobaan rekomendasi A B C hasil A tp A e AB e AC B e BA tp B e BC C e CA e CB tp C tp A + tp B + tp C Akurasi = tp A + e AB + e AC + tp B + e BA + e BC + tp C + e CA + e CB 62
63 Penghitungan Performa Presisi merupakan penghitungan akurasi dari kelas tertentu yang telah diprediksi sebelumnya. Presisi didefinisikan sebagai persamaan berikut: Presisi = tp tp + fp Dimana: tp merupakan prediksi true positive dari kelas tertentu fp merupakan prediksi false positive dari kelas tertentu rekomendasi A B C hasil A tp A e AB e AC B e BA tp B e BC Presisi A = tp A tp A + e BA + e CA C e CA e CB tp C 63
64 Penghitungan Performa Recall merupakan penghitungan kemampuan dari sebuah metode prediksi untuk menentukan kelas dari sebuah himpunan data dengan tepat. Recall didefinisikan sebagai persamaan berikut: tp Recall = tp + fn Dimana: tp merupakan prediksi true positive dari kelas tertentu fn merupakan prediksi false negative dari kelas tertentu tp + fn merupakan jumlah percobaan yang dilakukan pada kelas tertentu rekomendasi A B C hasil A tp A e AB e AC B e BA tp B e BC Recall A = tp A tp A + e AB + e AC C e CA e CB tp C 64
65 KERANGKA PRESENTASI Rangkaian Proses Prapemrosesan STKI Model Ruang Vektor 1 2 Tokenisasi Stopword Penghitungan bobot Tf-Idf 3 Stemming K-Nearest Neighbor Juli 2013 Tugas Akhir - KI
66 1. Tokenisasi 1 Tokenisasi Stopword 1. Masukan berupa teks dari abstrak, judul serta kata kunci dari sebuah artikel 2. Tokenisasi berguna untuk memecah sebuah teks menjadi token-token yang nantinya akan diproses kembali untuk mendapatkan token-token yang mempunyai nilai tinggi (kata-kata yang bermakna) Stemming 66
67 2. Stopword 2 Tokenisasi Stopword Bertujuan untuk menghilangkan kata umum dari sebuah teks Dengan cara membandingkan sebuah kata (hasil dari proses Tokenisasi) dengan daftar kata umum Bahasa Indonesia Stemming 67
68 3. Stemming Tokenisasi Bertujuan untuk mendapatkan kata dasar dari sebuah teks Menggunakan stemmer Tala Stopword 3 Stemming 68
69 KERANGKA PRESENTASI Rangkaian Proses Prapemrosesan STKI Model Ruang Vektor Penghitungan bobot Tf-Idf K-Nearest Neighbor Juli 2013 Tugas Akhir - KI
BAB 1 PENDAHULUAN UKDW
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan ilmu pengetahuan yang pesat dewasa ini telah mendorong permintaan akan kebutuhan informasi ilmu pengetahuan itu sendiri. Cara pemenuhan kebutuhan
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan dengan melalui empat tahap utama, dimana
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini dilakukan dengan melalui empat tahap utama, dimana tahap pertama adalah proses pengumpulan dokumen teks yang akan digunakan data training dan data testing. Kemudian
Lebih terperinciSistem Rekomendasi Hasil Pencarian Artikel Menggunakan Metode Jaccard s Coefficient
Jurnal Transistor Elektro dan Informatika (TRANSISTOR EI) Vol. 2, No. 1 1 Sistem Rekomendasi Hasil Pencarian Artikel Menggunakan Metode Jaccard s Coefficient Muhammad Fadelillah, Imam Much Ibnu Subroto,
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan yaitu metode eksperimental dimana metode ini bekerja dengan memanipulasi dan melakukan kontrol pada objek penelitian
Lebih terperinciRANCANG BANGUN ADD-ONS MOZILLA FIREFOX UNTUK IDENTIFIKASI TOPIK PADA MATERI BELAJAR ONLINE
RANCANG BANGUN ADD-ONS MOZILLA FIREFOX UNTUK IDENTIFIKASI TOPIK PADA MATERI BELAJAR ONLINE Penyusun Tugas Akhir: Carolina Florida Edjam 5108100142 Dosen Pembimbing: 1. Umi Laili Yuhana, S.Kom., M.Sc. 2.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Rekomendasi Sistem rekomendasi adalah sebuah sistem yang dibangun untuk mengusulkan informasi dan menyediakan fasilitas yang diinginkan pengguna dalam membuat suatu keputusan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah Dalam era teknologi seperti saat ini, informasi berupa teks sudah tidak lagi selalu tersimpan dalam media cetak seperti kertas. Orang sudah mulai cenderung
Lebih terperinciUKDW. Bab 1 PENDAHULUAN
Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Skripsi merupakan tugas akhir mahasiswa S1 yang bersifat mandiri dan wajib untuk mendapatkan gelar sarjana. Seorang mahasiswa yang akan menulis tugas akhir harus mencari
Lebih terperinciLatent Semantic Analysis dan. Similarity untuk Pencarian. oleh : Umi Sa adah
Metode Latent Semantic Analysis dan Algoritma Weighted Tree Similarity untuk Pencarian berbasis b Semantik oleh : Umi Sa adah 5109201030 Pembimbing : Prof. Drs.Ec. Ir. Riyanarto Sarno, M.Sc, Ph.D Umi Laili
Lebih terperinciUKDW. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi komputer yang pesat pada masa kini menjadi perhatian utama bagi manusia. Kemajuan teknologi komputer yang pesat ini menimbulkan bermacam-macam
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN UKDW
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada era ini perkembangan teknologi informasi sangat pesat. Hal ini ditandai dengan semakin populernya penggunaan internet dan perangkat lunak komputer sebagai
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sentimen dari pengguna aplikasi android yang memberikan komentarnya pada fasilitas user review
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Semakin hari semakin banyak inovasi, perkembangan, dan temuan-temuan yang terkait dengan bidang Teknologi Informasi dan Komputer. Hal ini menyebabkan semakin
Lebih terperinciBAB II LANDASDAN TEORI
DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PERSETUJUAN... ii LEMBAR PENGESAHAN... iii MOTTO DAN PERSEMBAHAN... iv LEMBAR KEASLIAN... v HALAMAN PERNYATAAN PUBLIKASI... vi ABSTAKSI... vii ABSTRACT...
Lebih terperinciImplementasi Vector Space Model dalam Pembangkitan Frequently Asked Questions Otomatis dan Solusi yang Relevan untuk Keluhan Pelanggan
Scientific Journal of Informatics Vol. 2, No. 2, November 2015 p-issn 2407-7658 http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji e-issn 2460-0040 Implementasi Vector Space Model dalam Pembangkitan Frequently
Lebih terperinciSistem Temu Kembali Informasi pada Dokumen Teks Menggunakan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Sistem Temu Kembali Informasi pada Dokumen Teks Menggunakan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) 1 Dhony Syafe i Harjanto, 2 Sukmawati Nur Endah, dan 2 Nurdin Bahtiar 1 Jurusan Matematika,
Lebih terperinciPENGGUNAAN FITUR ABSTRAKSI DAN CATATAN PUBLIKASI PENULIS UNTUK KLASIFIKASI ARTIKEL ILMIAH DENGAN METADATA YANG TERBATAS
PENGGUNAAN FITUR ABSTRAKSI DAN CATATAN PUBLIKASI PENULIS UNTUK KLASIFIKASI ARTIKEL ILMIAH DENGAN METADATA YANG TERBATAS Halimatus Sa dyah, Nurissaidah Ulinnuha Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Buku merupakan media informasi yang memiliki peran penting dalam perkembangan ilmu pengetahuan, karena dengan buku kita dapat memperoleh banyak informasi, pengetahuan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terkait 2.1.1. Implementasi Opinion Mining Pernah dilakukan penelitian tentang opinion mining membahas tentang ekstraksi data opini publik pada perguruan tinggi.
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: ( Print) A-75
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-75 Pendeteksian Malware pada Lingkungan Aplikasi Web dengan Kategorisasi Dokumen Fransiskus Gusti Ngurah Dwika Setiawan, Royyana
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN UKDW
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Saat ini sudah banyak sistem klasifikasi yang diciptakan dalam rangka membantu pengguna dalam melakukan pengklasifikasian dokumen, baik dokumen yang berbentuk
Lebih terperinciContoh Perhitungan Kemiripan Cosinus pada Model Ruang Vektor
Contoh Perhitungan Kemiripan Cosinus pada Model Ruang Vektor Persoalan 1: Ada 4 dokumen (D1 s.d D4): D1: dolar naik harga naik penghasilan turun D2: harga naik harusnya gaji juga naik D3: Premium tidak
Lebih terperinciPembuatan Kakas Komunikasi Antar Pengembang Perangkat Lunak
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) 1 Pembuatan Kakas Komunikasi Antar Perangkat Lunak Anugerah Firdaus, Daniel Oranova Siahaan dan Rizky Januar Akbar Jurusan Teknik
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan sistematika tahap-tahap yang dilaksanakan dalam pembuatan tugas akhir. Adapun tahapan yang dilalui dalam pelaksanaan penelitian ini adalah
Lebih terperinciINFORMATION RETRIEVAL SYSTEM PADA PENCARIAN FILE DOKUMEN BERBASIS TEKS DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL DAN ALGORITMA ECS STEMMER
INFORMATION RETRIEVAL SSTEM PADA PENCARIAN FILE DOKUMEN BERBASIS TEKS DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL DAN ALGORITMA ECS STEMMER Muhammad asirzain 1), Suswati 2) 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: ( Print) A-534
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-534 Rancang Bangun Sistem Navigasi Indoor Berbasis Integrasi Symbolik Location Model dan Wifi Based Positioning System Untuk
Lebih terperinci1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang 1.2 Perumusan masalah
1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang Informasi telah menjadi kebutuhan primer pada kehidupan saat ini. Informasi seakan-akan menjadi mata uang baru yang membuat akurasi menjadi sangat penting ketika mencari
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Penelitian Terdahulu Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Rahmatulloh (2016). Penelitian yang berjudul Rancang Bangun Sistem Informasi Pencarian Benda Hilang Lost &
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR BERBASIS TEXT MINING MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL
SISTEM REKOMENDASI DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR BERBASIS TEXT MINING MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL SKRIPSI Disusun Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer pada Departemen Ilmu
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. jenis dokumen, yaitu dokumen training dan dokumen uji. Kemudian dua
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Dokumen yang digunakan Pada penelitian yang dilakukan oleh penulis ini menggunakan dua jenis dokumen, yaitu dokumen training dan dokumen uji. Kemudian dua jenis dokumen
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Informasi telah menjadi kebutuhan primer pada kehidupan saat ini. Pesatnya
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Informasi telah menjadi kebutuhan primer pada kehidupan saat ini. Pesatnya perkembangan teknologi dewasa ini telah menyebabkan aliran informasi begitu lancar
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Persiapan Data BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Dalam pengerjaan tugas akhir ini data yang digunakan adalah kalimat tanya Berbahasa Indonesia, dimana kalimat tanya tersebut diambil dari soal-soal
Lebih terperinciDAFTAR ISI. SKRIPSI... ii
DAFTAR ISI SKRIPSI... i SKRIPSI... ii HALAMAN PENGESAHAN... ii PERNYATAAN... iii HALAMAN MOTO DAN PERSEMBAHAN... iv PRAKATA... v DAFTAR ISI... vii DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR TABEL... xiii INTISARI... xiv
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tinjauan atau review seseorang yang ditujukan kepada suatu objek atau produk sangat berpengaruh terhadap penilaian publik atas produk tersebut (Sahoo, 2013). Review
Lebih terperinciPENCARIAN FULL TEXT PADA KOLEKSI SKRIPSI FAKULTAS TEKNIK UHAMKA MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACEMODEL
Vol. 2, 2017 PENCARIAN FULL TEXT PADA KOLEKSI SKRIPSI FAKULTAS TEKNIK UHAMKA MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACEMODEL Miftahul Ari Kusuma 1*, Mia Kamayani 2, Arry Avorizano 3 Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI K NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA KLASIFIKASI ARTIKEL WIKIPEDIA INDONESIA
IMPLEMENTASI K NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA KLASIFIKASI ARTIKEL WIKIPEDIA INDONESIA Erik Hardiyanto 1, Faisal Rahutomo 2, Dwi Puspitasari 3 Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciImplementasi Algoritma K-Nearest Neighbour yang berdasarkan One Pass Clustering untuk Kategorisasi Teks
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbour yang berdasarkan One Pass Clustering untuk Kategorisasi Teks Penyusun: Andreas Daniel Arifin - 5108100132 Pembimbing: Isye Arieshanti, S.Kom, M.Phil Dr. Agus
Lebih terperinciIbuKreatif: Pengembangan Modul Pengelolaan Video untuk Sebuah Facebook Apps
IbuKreatif: Pengembangan Modul Pengelolaan Video untuk Sebuah Facebook Apps Pembimbing I : Dr. Ir. Siti Rochimah, M.T. Pembimbing II : Abdul Munif, S.Kom., M.Sc. Diniar Nabilah Ghassani (5109100095) Facebook
Lebih terperinciTEKNIK VECTOR SPACE MODEL (VSM) DALAM PENENTUAN PENANGANAN DAMPAK GAME ONLINE PADA ANAK
F.13 TEKNIK VECTOR SPACE MODEL (VSM) DALAM PENENTUAN PENANGANAN DAMPAK GAME ONLINE PADA ANAK Bania Amburika 1*,Yulison Herry Chrisnanto 1, Wisnu Uriawan 2 1 Jurusan Informatika, Fakultas MIPA, Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketersediaan informasi yang semakin banyak menjadikan ringkasan sebagai kebutuhan yang sangat penting (Mulyana, 2010). Menurut (Hovy, 2001) Ringkasan merupakan teks
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. ilmu tertentu dengan menggunakan kaidah-kaidah yang berlaku dalam bidang
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Masalah Tugas Akhir (TA) atau Skripsi merupakan suatu karya tulis ilmiah, berupa paparan tulisan hasil penelitian yang membahas suatu masalah dalam bidang ilmu tertentu
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1. Analisa Pada bab analisa dan perancangan ini akan dibahas tentang analisa kebutuhan dan desain antarmuka (interface) fitur analisis kedekatan matakuliah pada sistem
Lebih terperinciBAB I. Pendahuluan. 1. Latar Belakang Masalah
BAB I Pendahuluan 1. Latar Belakang Masalah Semakin canggihnya teknologi di bidang komputasi dan telekomunikasi pada masa kini, membuat informasi dapat dengan mudah didapatkan oleh banyak orang. Kemudahan
Lebih terperinciGambar 1.1 Proses Text Mining [7]
1. BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Text Mining Text mining memiliki definisi menambang data yang berupa teks dimana sumber data biasanya didapatkan dari dokumen, dan tujuannya adalah mencari kata-kata yang dapat
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI ABSTRAK TUGAS AKHIR MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNSOED Oleh : Lasmedi Afuan
RANCANG BANGUN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI ABSTRAK TUGAS AKHIR MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNSOED Oleh : Lasmedi Afuan Prodi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Jenderal
Lebih terperinciPembuatan Kakas Bantu untuk Mendeteksi Ketidaksesuaian Diagram Urutan (Sequence Diagram) dengan Diagram Kasus Penggunaan (Use Case Diagram)
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-71 Pembuatan Kakas Bantu untuk Mendeteksi Ketidaksesuaian Diagram Urutan (Sequence Diagram) dengan Diagram Kasus Penggunaan (Use
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN berikut. Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian adalah sebagai Indentifikasi Masalah Merumuskan Masalah Study Literatur Perancangan : 1. Flat Teks 2. Database
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kebutuhan akan informasi yang sangat luas dan tidak terbatas merupakan sebuah bukti nyata bahwa informasi sangat diperlukan bagi pencari informasi [16]. Dengan munculnya
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN IMPLEMENTASI KERNEL PADA LIBRARY LibSVM UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN MENGGUNAKAN WEKA
ANALISIS PERBANDINGAN IMPLEMENTASI KERNEL PADA LIBRARY LibSVM UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN MENGGUNAKAN WEKA Prawidya Destarianto 1, Wahyu Kurnia Dewanto 2, Hermawan Arief Putranto 3 1,2,3 Jurusan, Teknologi
Lebih terperinciAPLIKASI MESIN PENCARI DOKUMEN CROSS LANGUAGE BAHASA INGGRIS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL
APLIKASI MESIN PENCARI DOKUMEN CROSS LANGUAGE BAHASA INGGRIS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL SKRIPSI Disusun Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer pada Jurusan
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Gereja Kristen Indonesia (GKI) adalah sebuah gereja Kristen Protestan yang sudah lama berkembang dan tersebar di berbagai daerah di Indonesia. Menurut pengamatan
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. menyelesaikan penyusunan laporan tugas akhir APLIKASI KLASIFIKASI ARTIKEL TEKNOLOGI INFORMASI PADA MAJALAH CHIP
KATA PENGANTAR Syukur Alhamdulillah, puji dan syukur kami panjatkan kehadirat Allah SWT, karena dengan limpah dan rahmat dan karunia-nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan laporan tugas akhir APLIKASI
Lebih terperinciREKAYASA SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI DOKUMEN TEKS BERBAHASA JAWA METODE COSINE SIMILARITY DAN RULE BASE STEMMING BAHASA JAWA
REKAYASA SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI DOKUMEN TEKS BERBAHASA JAWA METODE COSINE SIMILARITY DAN RULE BASE STEMMING BAHASA JAWA Fatkhul Amin 1, Eddy Nurraharjo 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas
Lebih terperinciRancang Bangun Modul Pengelompokan Dokumen Pada Sistem Manajemen Dokumen Kepegawaian
Rancang Bangun Modul Pengelompokan Dokumen Pada Sistem Manajemen Dokumen Kepegawaian ANITA SUSANTI 5110100145 Dosen Pembimbing Umi LailiYuhana S.Kom, M.Sc Nurul Fajrin Ariyani S.Kom, M.Sc LATAR BELAKANG
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL (Studi Kasus Perpustakaan Universitas Udayana) LEMBAR JUDUL KOMPETENSI RPL SKRIPSI NI MADE
Lebih terperinciKlasifikasi Dokumen Tumbuhan Obat Menggunakan Metode Improved k-nearest Neighbor
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 2, Februari 2018, hlm. 486-492 http://j-ptiik.ub.ac.id Klasifikasi Dokumen Tumbuhan Obat Menggunakan Metode Improved
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan rangkaian dari langkah-langkah yang diterapkan dalam penelitian, secara umum dan khusus langkah-langkah tersebut tertera pada Gambar flowchart
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Sains, Teknologi, Ekonomi, Sosial dan Budaya Vol. 1 No. 4 Desember 2017
TEXT MINING DALAM PENENTUAN KLASIFIKASI DOKUMEN SKRIPSI DI PRODI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER BERBASIS WEB Teuku Muhammad Johan dan Riyadhul Fajri Program Studi Teknik Informatika Fakultas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Rekomendasi
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Rekomendasi Sistem rekomendasi merupakan sebuah perangkat lunak yang bertujuan untuk membantu pengguna dengan cara memberikan rekomendasi kepada pengguna ketika pengguna
Lebih terperinci1. IDENTITAS PENGUSUL 2. JUDUL TUGAS AKHIR 3. LATAR BELAKANG JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI INSTITUT TEKNLOGI SEPULUH NOPEMBER USULAN TUGAS AKHIR 1. IDENTITAS PENGUSUL NAMA : Helena Nadia Pratiwi NRP : 5110100155 DOSEN WALI : Imam Kuswardayan,
Lebih terperinciRANCANG BANGUN MODUL PENGKATEGORIAN TOPIK DAN PENGELOMPOKKAN TOPIK DENGAN KLUSTER DARI APLIKASI FORUM phpbb3 SECARA OTOMATIS.
RANCANG BANGUN MODUL PENGKATEGORIAN TOPIK DAN PENGELOMPOKKAN TOPIK DENGAN KLUSTER DARI APLIKASI FORUM phpbb3 SECARA OTOMATIS. Dosen Pembimbing : Daniel Oranova Siahaan, S.Kom, M.Sc, Pd.Eng Nurul Fajrin
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. penunjang Al-Quran untuk memudahkan untuk mempelajarinya, yang bisa
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dengan kemajuan teknologi yang sangat pesat ini sudah banyak aplikasi penunjang Al-Quran untuk memudahkan untuk mempelajarinya, yang bisa disebut atau di artikan
Lebih terperinciPENGUKUR SEMANTIC SIMILARITY PADA ARTIKEL WEB DALAM UPAYA PENCEGAHAN PLAGIARISME
PENGUKUR SEMANTIC SIMILARITY PADA ARTIKEL WEB DALAM UPAYA PENCEGAHAN PLAGIARISME Anacostia Kowanda 1 Ika Pretty Siregar 2 Junior Lie 3 Nur Farida Irmawati 4 Detty Purnamasari 5 1,2,3,4 JurusanTeknik Informatika,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Dalam bab ini akan dijabarkan analisa, yang meliputi analisa masalah dan gambaran umum masalah yang sedang dibahas, perancangan sistem serta desain antarmuka (user interface)
Lebih terperinciKLASIFIKASI TEKS BERBASIS ONTOLOGI UNTUK DOKUMEN TUGAS AKHIR BERBAHASA INDONESIA TUGAS AKHIR
KLASIFIKASI TEKS BERBASIS ONTOLOGI UNTUK DOKUMEN TUGAS AKHIR BERBAHASA INDONESIA TUGAS AKHIR Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata I Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Nama : Ayu
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR YANG BERDASARKAN ONE PASS CLUSTERING UNTUK KATEGORISASI TEKS
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR YANG BERDASARKAN ONE PASS CLUSTERING UNTUK KATEGORISASI TEKS Andreas Daniel Arifin 1, Isye Arieshanti 2, Agus Zainal Arifin 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Kemajuan teknologi informasi memberikan kemudahan akses atas berbagai informasi termasuk hasil karya intelektual dalam bentuk dokumen, seperti karya penulisan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pendidikan, perbankan, perencanaan dan sebagainya. Dengan adanya teknologi komputer
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di era globalisasi seperti sekarang ini, perkembangan teknologi komputer berpengaruh besar pada tingkat kebutuhan manusia di berbagai bidang seperti bidang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI II.1 Text Mining Text Mining merupakan penerapan konsep dan teknik data mining untuk mencari pola dalam teks, proses penganalisaan teks guna menemukan informasi yang bermanfaat untuk
Lebih terperinciPembuatan Konten Manajemen Video untuk mendukung Komunitas IbuKreatif di Facebook
Pembuatan Konten Manajemen Video untuk mendukung Komunitas IbuKreatif di Facebook Siti Rochimah 1, Abdul Munif 2, Diniar Nabilah Ghassani 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika FTIF Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciBAB 3 LANDASAN TEORI
BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1 Twitter API Application Programming Interface (API) merupakan fungsi-fungsi/perintah-perintah untuk menggantikan bahasa yang digunakan dalam system calls dengan bahasa yang lebih
Lebih terperinciINDEXING AND RETRIEVAL ENGINE UNTUK DOKUMEN BERBAHASA INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN INVERTED INDEX
INDEXING AND RETRIEVAL ENGINE UNTUK DOKUMEN BERBAHASA INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN INVERTED INDEX Wahyu Hidayat 1 1 Departemen Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Terapan, Telkom University 1 wahyuhidayat@telkomuniversity.ac.id
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Weblog, atau yang sering disebut sebagai Blog, merupakan bagian tak terpisahkan dalam perkembangan dunia teknologi informasi berbasis Web. Berbagai jenis informasi
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan pengetahuan dan kehidupan manusia sungguh dipercepat dengan kemudahan akses terhadap begitu banyak informasi. Pada beberapa waktu yang lalu akses terhadap
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sistem rekomendasi merupakan sebuah (web) alat personalisasi yang menyediakan pengguna sebuah informasi daftar item-item yang sesuai dengan keinginan masing-masing
Lebih terperinciPemanfaatan Metode Vector Space Model dan Metode Cosine Similarity pada Fitur Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Padi
Pemanfaatan Metode Vector Space Model dan Metode Cosine Similarity pada Fitur Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Padi Ana Triana Informatika, Fakultas MIPA, Universitas Sebelas Maret Surakarta Jl. Ir. Sutami
Lebih terperinciPengembangan sistem manajemen perpustakaan digital open source SENAYAN untuk perpustakaan digital berbasis web studi kasus RBTC
Pengembangan sistem manajemen perpustakaan digital open source SENAYAN untuk perpustakaan digital berbasis web studi kasus RBTC ANAK AGUNG NGURAH PERWIRA REDI NRP 5107 100 063 Dosen Pembimbing Umi Laili
Lebih terperinciKlasifikasi Teks Bahasa Indonesia Pada Corpus Tak Seimbang Menggunakan NWKNN
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia Pada Corpus Tak Seimbang Menggunakan NWKNN Achmad Ridok 1), Retnani Latifah 2) Filkom
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan sistematika tahapan yang dilaksanakan selama proses pembuatan tugas akhir. Secara garis besar metodologi penelitian tugas akhir ini dapat dilihat
Lebih terperinciFatkhul Amin Dosen Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank Semarang
45 Dinamika Teknik Januari IMPLEMENTASI SEARCH ENGINE (MESIN PENCARI) MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL Dosen Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank Semarang Abstract Growth of Machine
Lebih terperinciPengingat Agenda Berdasarkan Konteks Lokasi Menggunakan GPS dengan Algoritma k-nearest Neighbor pada Perangkat Bergerak
Pengingat Agenda Berdasarkan Konteks Lokasi Menggunakan GPS dengan Algoritma k-nearest Neighbor pada Perangkat Bergerak IVAN AHMED GIOVANNI NRP 5109100042 Dosen Pembimbing I Ary Mazharuddin S., S.Kom.,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
digilib.uns.ac.id BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Landasan Teori 2.1.1. Twitter API Twitter API terdiri dari dua komponen yang berbeda, REST dan SEARCH API. REST API memungkinkan pengembang/developer Twitter
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Term Frequency Inverse Document Frequency dan Vector Space Model untuk Klasifikasi Dokumen Naskah Dinas
Implementasi Algoritma Term Frequency Inverse Document Frequency dan Vector Space Model untuk Klasifikasi Dokumen Naskah Dinas A. Achmad 1, A. A. Ilham 2, Herman 3 1 Program Studi Teknik Elektro, Jurusan
Lebih terperinciBAB I PERSYARATAN PRODUK
BAB I PERSYARATAN PRODUK 1.1 PENDAHULUAN Pada saat kita melakukan pencarian melalui search engine (google.com, yahoo, dsb), kita bisa mendapatkan beberapa hasil, yang berupa dokumen - dokumen yang sama
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Information Retrieval System Sistem temu kembali informasi ( information retrieval system) merupakan sistem yang dapat digunakan untuk menemukan informasi yang relevan dengan
Lebih terperinciKlasifikafi Dokumen Temu Kembali Informasi dengan K-Nearest Neghbour. Information Retrieval Document Classified with K-Nearest Neighbor
Klasifikafi Dokumen Temu Kembali Informasi dengan K-Nearest Neghbour Information Retrieval Document Classified with K-Nearest Neighbor Endah Purwanti 1 Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga
Lebih terperinciPEMBANGUNAN SISTEM SMART BUILDING BERBASIS MIKROKONTROLER (Deteksi Ketinggian Air Dalam Sebuah Gedung)
PEMBANGUNAN SISTEM SMART BUILDING BERBASIS MIKROKONTROLER (Deteksi Ketinggian Air Dalam Sebuah Gedung) TUGAS AKHIR Disusun sebagai salah satu syarat untuk kelulusan Program Strata 1, Program Studi Teknik
Lebih terperinciAPLIKASI PENGKATEGORIAN DOKUMEN DAN PENGUKURAN TINGKAT SIMILARITAS DOKUMEN MENGGUNAKAN KATA KUNCI PADA DOKUMEN PENULISAN ILMIAH UNIVERSITAS GUNADARMA
APLIKASI PENGKATEGORIAN DOKUMEN DAN PENGUKURAN TINGKAT SIMILARITAS DOKUMEN MENGGUNAKAN KATA KUNCI PADA DOKUMEN PENULISAN ILMIAH UNIVERSITAS GUNADARMA Adhit Herwansyah Jurusan Sistem Informasi, Fakultas
Lebih terperinciPEMANFAATAN ARDUINO DALAM PENGEMBANGAN SISTEM RUMAH PINTAR BERBASIS MOBILE DAN WEB (Studi Kasus : Penjadwalan Lampu Rumah)
PEMANFAATAN ARDUINO DALAM PENGEMBANGAN SISTEM RUMAH PINTAR BERBASIS MOBILE DAN WEB (Studi Kasus : Penjadwalan Lampu Rumah) TUGAS AKHIR Disusun sebagai salah satu syarat untuk kelulusan Program Strata 1,
Lebih terperinciPEMBANGUNAN APLIKASI NEWS AGGREGATOR BERBASIS ANDROID DILENGKAPI FITUR BERITA PILIHAN
PEMBANGUNAN APLIKASI NEWS AGGREGATOR BERBASIS ANDROID DILENGKAPI FITUR BERITA PILIHAN TUGAS AKHIR Disusun sebagai salah satu syarat untuk kelulusan Program Strata 1, di Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS MASALAH DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS MASALAH DAN PERANCANGAN 3.1 State of the Art Pada penelitian sebelumnya sudah ada yang menggunakan metode Stemming untuk preprocessing text dalam mengolah data pelatihan dan data uji untuk
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: ( Print) A-430
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-430 VISUALISASI SIMILARITAS TOPIK PENELITIAN DENGAN PENDEKATAN KARTOGRAFI MENGGUNAKAN SELF- ORGANIZING MAPS (SOM) Budi Pangestu,
Lebih terperinciKLASIFIKASI HELPDESK UNIVERSITAS JENDERAL ACHMAD YANI MENGGUNAKAN CONCEPT FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (CF-IDF) DAN K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN)
Klasifikasi Helpdesk Universitas Jenderal Achmad ni... (Herawan dkk.) KLASIFIKASI HELPDESK UNIVERSITAS JENDERAL ACHMAD YANI MENGGUNAKAN CONCEPT FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (CF-IDF) DAN K-NEAREST
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Musik memiliki peran yang penting bagi kehidupan manusia. Selain sebagai media hiburan, musik juga merupakan media bantu diri untuk menangani perasaan emosi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PADA SISTEM PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN
Seminar Nasional Informatika 205 IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PADA SISTEM PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN Dedi Leman, Khusaeri Andesa 2 Teknik Informasi, Magister Komputer, Universitas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Tinjauan Pustaka Penelitian-penelitian yang pernah dilakukan di bidang information retrieval telah memunculkan berbagai metode pembobotan dan clustering untuk mengelompokkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Semakin canggihnya teknologi di bidang komputasi dan telekomunikasi pada masa kini, membuat informasi dapat dengan mudah didapatkan oleh banyak orang. Kemudahan ini
Lebih terperinciSISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI
SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI ROCCHIO CLASSIFICATION Badrus Zaman, S.Si., M.Kom Doc. 1..???? Doc. 2..**** Doc. 3. #### Doc. 4..@@@ 081211633014 Emilia Fitria Fahma S1 Sistem Informasi Pengertian Teknik
Lebih terperinciPENERAPAN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI PADA KUMPULAN DOKUMEN SKRIPSI
18 PENERAPAN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI PADA KUMPULAN DOKUMEN SKRIPSI Karter D. Putung, Arie Lumenta, Agustinus Jacobus Teknik Informatika Universitas Sam Ratulangi Manado, Indonesia. karterputung@gmail.com,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Dataset
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian diuraikan dalam skema tahap penelitian untuk memberikan petunjuk atau gambaran yang jelas, teratur, dan sistematis seperti yang ditunjukkan pada Gambar
Lebih terperinci