KLASIFIKASI KALIMAT TANYA BERDASARKAN TAKSONOMI BLOOM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE TUGAS ASKHIR
|
|
- Yuliana Yulia Susanto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 KLASIFIKASI KALIMAT TANYA BERDASARKAN TAKSONOMI BLOOM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE TUGAS ASKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Oleh : Zakiyah Rakhmawati JURUSAN INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2017
2 i
3 ii
4 iii
5 KATA PENGANTAR Alhamdulillah, puji syukur kehadirat Allah SWT, yang telah melimpahkan rahmat dan karunia-nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir yang menjadi salah satu syarat untuk menyelesaikan program studi Teknik Informatika jenjang Strata-1 Universitas Muhammadiyah Malang (UMM). Sholawat serta salam semoga tetap tercurah kepada Nabi besar Muhammad SAW, keluarga, sahabat dan para pengikutnya hingga akhir jaman. Penulis menyadari bahwa dalam menyelesaikan tugas akhir ini tidak lepas dari peran berbagai pihak yang telah banyak memberi bantuan, nasehat, bimbingan dan dukungan. Dalam kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang tak terhingga khususnya kepada : 1. Bapak Setio Basuki, S.T., M.T. dan Bapak Galih Wasis Wicaksono, S.Kom., M.Cs selaku Dosen Pembimbing I dan II tugas akhir. Terima kasih atas pengarahan yang telah di berikan sehingga dapat menyelesaikan laporan tugas akhir ini dengan benar adanya. 2. Orang Tua Penulis atas segala do a restu dan dukungannya baik material atau spiritual kepada penulis dalam penyelesaian tugas akhir ini. 3. Teman-teman yang membantu dan memberikan dukungan dalam proses penulisan tugas akhir ini. Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan tugas akhir ini banyak kekurangannya. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang dapat menyempurnakan penulisan ini sehingga dapat bermanfaat untuk pengembangan ilmu. Malang, 12 Oktober 2017 Penulis iv
6 DAFTAR ISI LEMBAR PERSETUJUAN... i LEMBAH PENGESAHAN... ii LEMBAR PERNYATAAN... iii KATA PENGANTAR... iv ABSTRAK... v ABSTRACT... vi DAFTAR ISI... vii DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR TABEL... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiii BAB I... 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Metodologi Studi Literatur Analisis Sistem Desain Sistem Implementasi Sistem Pengujian dan Evaluasi Penyusunan Laporan Sistematika Penulisan... 5 BAB II... 7 LANDASAN TEORI Studi Literatur Text Mining Preprocessing Data... 8 vii
7 2.3.1 Case Folding Remove Number & Punctuation Tokenisasi Klasifikasi Taksonomi Bloom Support Vector Machine Konsep SVM SVM Linear Multi Class SVM Karakteristik SVM Ekstraksi Fitur Fitur Sintaktik Fitur Bag-of-Words (BoW) Metode Pengujian Akurasi Presisi Recall BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Persiapan Data Analisis Data Preprocessing Data Case Folding Remove Number & Punctuation Tokenisasi Perancangan Pelatihan Klasifikasi SVM Perancangan Pengujian Preprocessing Ekstraksi Fitur Pemodelan Klasifikasi SVM Perhitungan SVM viii
8 3.7 Skenario Pengujian Pengujian Klasifikasi BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi Kebutuhan Sistem Implementasi Kebutuhan Perangkat Keras Implementasi Kebutuhan Perangkat Lunak Implementasi Perangkat Lunak Preprocessing Data Ekstraksi Fitur Klasifikasi Cross Validation Pengujian Klasifikasi Pengujian Klasifikasi Tiap Kelas Perbandingan Akurasi Data Penelitian Sebelumnya BAB V PENUTUP Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA ix
9 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Tahap Case folding... 9 Gambar 2.2 Tahap Remove Number & Punctuation... 9 Gambar 2.3 Tahap Tokenisasi Gambar 2.4 Margin Hyperplane Gambar 3.1 Preprocessing Data Gambar 3.2 Proses Case Folding Gambar 3.3 Proses Remove Number & Punctuation Gambar 3.4 Proses Tokenisasi Gambar 3.5 Proses Perancangan Klasifikasi SVM Gambar 3.6 Ilustrasi Klasifikasi dengan Metode one-against-all Gambar 4.1 Halaman Preprocessing Data Gambar 4.2 Halaman Load Data Kalimat Tanya Gambar 4.3 Halaman Hasil Preprocessing Data Gambar 4.4 Proses Pelabelan Data Gambar 4.5 Halaman Ekstraksi Fitur Gambar 4.6 Halaman Load Data Ekstraksi Fitur Gambar 4.7 Halaman Hasil Ekstraksi Fitur Sintaktik Gambar 4.8 Data Untuk Fitur Bag-of-Words Gambar 4.9 Hasil Filter StringToWordVector Gambar 4.10 Hasil Filter NumericToNominal Gambar 4.11 Hasil Ordered Gambar 4.12 Load Data Model Ekstraksi Fitur Sintaktik Gambar 4.13 Load Data Klasifikasi Gambar 4.14 Hasil Klasifikasi Ekstraksi Fitur Sintaktik Gambar 4.15 Detail Hasil Klasifikasi Fitur Sintaktik Gambar 4.16 Detail Hasil Klasifikasi Fitur Bag-of-Words Gambar 4.17 Cross Validation Ekstraksi Fitur Sintaktik Gambar 4.18 Cross Validation Ekstraksi Fitur Bag-of-Words Gambar 4.19 Hasil Prediksi Klasifikasi Fitur Sintaktik Gambar 4.20 Detail Hasil Pengujian Klasifikasi Fitur Sintaktik Gambar 4.21 Hasil Prediksi Klasifikasi Fitur Bag-of-Words Gambar 4.22 Detail Hasil Pengujian Klasifikasi Fitur Bag-of-Words Gambar 4.23 Confusion Matrix Tes Klasifikasi Fitur Sintaktik Gambar 4.24 Detail Akurasi Tes Klasifikasi Fitur Sintaktik Gambar 4.25 Confusion Matrix Tes Klasifikasi Fitur Bag-of-Words Gambar 4.26 Detail Akurasi Tes Klasifikasi Fitur Bag-of-Words Gambar 4.27 Detail Cross Validation Fitur Sintaktik Kelas Mengingat Gambar 4.28 Detail Cross Validation Fitur Bag-of-Words Kelas Mengingat Gambar 4.29 Detail Cross Validation Fitur Sintaktik Kelas Memahami Gambar 4.30 Detail Cross Validation Fitur Bag-of-Words Kelas Memahami Gambar 4.31 Detail Cross Validation Fitur Sintaktik Kelas Menerapkan Gambar 4.32 Detail Cross Validation Fitur Bag-of-Words Kelas Menerapkan Gambar 4.33 Detail Cross Validation Fitur Sintaktik Kelas Menganalisis x
10 Gambar 4.34 Detail Cross Validation Fitur Bag-of-Word Kelas Menganalisis.. 52 Gambar 4.35 Detail Cross Validation Fitur Sintaktik Kelas Mengevaluasi Gambar 4.36 Detail Cross Validation Fitur Bag-of-Words Kelas Mengevaluasi. 53 Gambar 4.37Detail Cross Validation Fitur Sintaktik Kelas Membuat Gambar 4.38 Detail Cross Validation Fitur Bag-of-Words Kelas Membuat xi
11 DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Hasil Penelitian Selvia Ferdiana Kusuma... 7 Tabel 2.2 Aspek Kognitif Taksonomi Bloom Tabel 2.3 Ekstraksi Fitur Sintaktik Tabel 2.4 Ekstraksi Fitur Bag-of-Words Tabel 2.5 Confusion Matrix Tabel 3.1 Data Kalimat Tanya Tabel 3.2 Kalimat Tanya Aspek Kognitif berdasarkan Taksonomi Bloom Tabel 3.3 Daftar Ekstraksi Fitur Tabel 3.4 Data Kalimat Tanya Sebelum Proses Preprocessing Tabel 3.5 Data Kalimat Tanya Sesudah Proses Preprocessing Tabel 3.6 Proses Ekstraksi Fitur Sintaktik Tabel 3.7 Proses Ekstraksi Fitur Bag-of-Words Tabel 3.8 Contoh 2 SVM biner Tabel 3.9 Perancangan Pengujian Klasifikasi Tabel 3.10 Perancangan Confusion Matrix xii
12 DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1. Surat Pengantar Validasi Data Lampiran 2. Data Validator Lampiran 3. Daftar Kata Kunci Taksonomi Bloom Lampiran 4. Daftar Variasi Kata Lampiran 5. Data Hasil Uji Klasifikasi Fitur Sintaktik Lampiran 6. Data Hasil Uji Klasifikasi Fitur BOW xiii
13 DAFTAR PUSTAKA [1] C. H. Giani, Zulkardi, ANALISIS TINGKAT KOGNIITF SOAL-SOAL BUKU TEKS MATEMATIKA KELAS VII BERDASARKAN TAKSONOMI BLOOM, vol. 1, [2] A. Masduki. Subandriah, M.R. Irawan, D.Y. Prihantoro, Level Kognitif soal-soal Pada Buku Teks Matematika SMP Kelas VII, [3] Widodo, Ari, Taksonomi Tujuan Pembelajaran Jurusan Pendidikan Biologi FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia Jl. Dr. Setiabudhi 229 Bandung widodo@upi.edu September 2005 Dari penulis Furst, Hill dan Krathwohl ( 1956 ), vol. 4, pp , [4] A. H. Nasrulloh, Analisis Tingkat Kognitif Tes Kompetensi pada Buku Sekolah Elektronik (Bse) Matematika Smp/Mts Kelas IX berdasarkan Berdasarkan Taksonomi Bloom, [5] A. Sudarsyah, Manajemen Implementasi Kurikulum: Sisi Lain Ujian Nasional, [Online]. Available: ad/543693/1/sisi-l. [6] D. Wulandini, F., A Study on Text Classification for Webmining Based Spatio Temporal Analysis of the Spread of Tropical Diseases., [7] Ferdiana Kusuma, Selvia, Otomatisasi Klasifikasi Soal Berbahasa Indonesia Berdasarkan Taksonomi Bloom Menggunakan Pengolahan Bahasa Ilmiah, ITS, Surabaya, P. Magister, B. Keahlian, R. Perangkat, J. T. Informatika, and F. T. Informasi,. [8] I. Adiwijaya, Text Mining dan Knowledge Discovery, pp [9] Saraswati, Sumartini N.W, P. Pascasarjana and U. Udayana, Text mining dengan metode naïve bayes classifier dan support vector machines untuk sentiment analysis, Univ. Stuttgart, pp. 1 99, [10] R. Srividhya, V., & Anitha, Evaluating Preprocessing Techniques in Text Categorization. International Journal of Computer Science and Application Issue 2010, pp , [11] E. Susilowati, M. K. Sabariah, and A. A. Gozali, Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk Melakukan Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Pada Twitter Implementation Support Vector Machine Method for 57
14 Traffic Jam Classification on Twitter, pp. 1 7, [12] D. H. N. S. A. Ariief Budi Witarto, Support Vector Machine- Teori dan Implementasinya dalam Bioinformatika., [13] A. A. Pranatha, Analisis Perbandingan Lima Metode Klasifikasi Pada Dataset Sensus Penduduk, J. Sist. Inf., vol. 4, no. 2, pp , [14] I. K. Sukajaya, N., Purnomo, M. H., & Purnama, Intelligent Classification of Learner s Cognitive Domain using Bayes Net, Naive Bayes, and J48 Utilizing Bloom s Taxonomy-based Serious Game. International Journal Of Emerging Technologies in Learning (IJET), pp , [15] A. Yahya, A. A., & Osman, Automatic Classification Of Questions Into Bloom s Cognitive Levels Using Support Vector Machine., [16] O. M. Taher, W. Pertama, B. Diklat, and K. Medan, 07/11/2013, [17] J. S. T. Christianini, Nello, An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods., [18] Prasetyo, Eko., Alim, Syariful., Rosyid, Harunur, N. Dengan and S. V. M. Dan, UJI KINERJA DAN ANALISIS K-SUPPORT VECTOR NEAREST B-173 B-174, vol. 6, pp , [19] D. Widiastuti, Analisa Perbandingan Algoritma SVM, Naïve Bayes, dan Decission Tree dalam Mengklasifikasikan Serangan (Attack) pada Sistem Pendeteksi Intrusi, Dwi Widiastuti, p. 3, [20] K. Sembiring, Pengantar, Training, no. September, pp. 1 28, [21] E. Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB, [22] B. Loni, Enhanced Question Classification With Optimal Combination of Features. Delft University of Technology, [23] Bag of words model. [Online]. Available: [Accessed: 05-Dec- 2014]. [24] A. Indriani, Klasifikasi Data Forum dengan menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier, Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., pp. 5 10,
IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK ANALISA SENTIMEN PADA KALIMAT OPINI BERBAHASA INDONESIA TUGAS AKHIR
IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK ANALISA SENTIMEN PADA KALIMAT OPINI BERBAHASA INDONESIA TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas
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 terperinciANALISIS SENTIMEN DATA KRITIK DAN SARAN PELATIHAN APLIKASI TEKNOLOGI INFORMASI (PATI) MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
ANALISIS SENTIMEN DATA KRITIK DAN SARAN PELATIHAN APLIKASI TEKNOLOGI INFORMASI (PATI) MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE LAPORAN TUGAS AKHIR Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
2.1 Studi Literatur BAB II LANDASAN TEORI Penelitian yang berkaitan dengan klasifikasi kalimat tanya berdasarkan Taksonomi Bloom telah dilakukan oleh Selvia Ferdiana Kusuma dengan menggunakan algoritma
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK EKSTRAKSI KALIMAT OPINI PADA ARTIKEL BERBAHASA INDONESIA. Tugas Akhir
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK EKSTRAKSI KALIMAT OPINI PADA ARTIKEL BERBAHASA INDONESIA Tugas Akhir Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SIMULATOR UJIAN AKHIR SEKOLAH UNTUK ANAK INKLUSI SEKOLAH DASAR TUGAS AKHIR
RANCANG BANGUN SIMULATOR UJIAN AKHIR SEKOLAH UNTUK ANAK INKLUSI SEKOLAH DASAR TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Meningkatnya perkembangan teknologi juga diikuti dengan berkembangnya penggunaan berbagai situs jejaring sosial. Salah satu jejaring sosial yang sangat marak digunakan
Lebih terperinciOleh: ARIF DARMAWAN NIM
APLIKASI PENGKLASIFIKASIAN DOKUMEN INFO PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI OPINI PADA DATA TWITTER DENGAN EKSPASI QUERY MENGGUNAKAN PENDEKATAN SINONIM
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI OPINI PADA DATA TWITTER DENGAN EKSPASI QUERY MENGGUNAKAN PENDEKATAN SINONIM Laporan Tugas Akhir Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata
Lebih terperinciPENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN ALGORITMA ADABOOST UNTUK PREDIKSI PENYAKIT GINJAL KRONIK
PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN ALGORITMA ADABOOST UNTUK PREDIKSI PENYAKIT GINJAL KRONIK SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan mendapatkan gelar Strata Satu Program Studi Informatika
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 terperinciUKDW 1. BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
1. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Universitas yang baik dan terpercaya selalu memperhatikan perkembangan dan kondisi yang terjadi di universitas tersebut, salah satunya dengan memantau kinerja
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL MESIN BELAJAR SUPPORT VECTOR MACHINES PADA AUTOMATIC SCORING UNTUK JAWABAN SINGKAT
PENERAPAN MODEL MESIN BELAJAR SUPPORT VECTOR MACHINES PADA AUTOMATIC SCORING UNTUK JAWABAN SINGKAT TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Prasyarat Mencapai Derajat Teknik Informatika Disusun Oleh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penentuan dosen pembimbing tugas akhir masih dilakukan secara manual di Jurusan Teknik Informatika UMM yang hanya mengandalkan pengetahuan personal tentang spesialisasi
Lebih terperinciEKSTRAKSI LOKASI DAN PRODUK DARI DATA TRANSAKSI ONLINE PADA TWITTER
EKSTRAKSI LOKASI DAN PRODUK DARI DATA TRANSAKSI ONLINE PADA TWITTER TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang LINDA NUR WULANSARI
Lebih terperinciPENCARIAN DOKUMEN MENGGUNAKAN METODE SINGLE PASS CLUSTERING (STUDI KASUS : ABSTRAKSI TA TEKNIK INFORMATIKA UNIV. MUHAMMADIYAH MALANG) TUGAS AKHIR
PENCARIAN DOKUMEN MENGGUNAKAN METODE SINGLE PASS CLUSTERING (STUDI KASUS : ABSTRAKSI TA TEKNIK INFORMATIKA UNIV. MUHAMMADIYAH MALANG) TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1
Lebih terperinciKLASIFIKASI TEKS SURAT KABAR DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA N-GRAM STEMMERS TUGAS AKHIR
KLASIFIKASI TEKS SURAT KABAR DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA N-GRAM STEMMERS TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Oleh: KHOZINATUL
Lebih terperinciJURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
KLASIFIKASI ENTERTAINER BERDASARKAN TWEET MENGGUNAKAN METODE SCORING BERBASIS LEXICON BASED TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM PENGUKUR TINGGI BADAN MENGGUNAKAN ARDUINO UNO TUGAS AKHIR
RANCANG BANGUN SISTEM PENGUKUR TINGGI BADAN MENGGUNAKAN ARDUINO UNO TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. untuk bisa mengeluarkan pendapat dan ekspresi secara bebas. Itu artinya perusahaan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pesatnya perkembangan media sosial menawarkan pengguna kesempatan untuk bisa mengeluarkan pendapat dan ekspresi secara bebas. Itu artinya perusahaan tidak lagi memiliki
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Manajemen Jurnal TUGAS AKHIR
Rancang Bangun Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Manajemen Jurnal TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Lebih terperinciBandung, Indonesia Bandung, Indonesia
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.2, No.2 Agustus 2015 Page 6353 Analisis dan Implementasi Pengklasifikasian Pesan Singkat pada Penyaringan SMS Spam Menggunakan Algoritma Multinomial Naïve
Lebih terperinciIMPLEMENTASI KLASIFIKASI SOAL BERDASARKAN TAKSONOMI BLOOM MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM
Seminar Nasional Inovasi Teknologi ISBN : 978-6-69--6 UN PGRI Kediri, Februari 7 e-issn : 9-79 IMPLEMENTASI KLASIFIKASI SOAL BERDASARKAN TAKSONOMI BLOOM MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM Selvia Ferdiana Kusuma,
Lebih terperinciRancang Bangun Alat Monitoring Ukur PH dan Suhu Air Pada Kolam Pembenihan Ikan Lele Sangkuriang Menggunakan Arduino Uno Berbasis Web TUGAS AKHIR
Rancang Bangun Alat Monitoring Ukur PH dan Suhu Air Pada Kolam Pembenihan Ikan Lele Sangkuriang Menggunakan Arduino Uno Berbasis Web TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana
Lebih terperinciOTOMATISASI PEMILIHAN KALIMAT UTAMA DALAM DOKUMEN TUNGGAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE MAXIMUM MARGINAL RELEVANCE TUGAS AKHIR
OTOMATISASI PEMILIHAN KALIMAT UTAMA DALAM DOKUMEN TUNGGAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE MAXIMUM MARGINAL RELEVANCE TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi yang pesat mempermudah akses terhadap informasi tekstual yang sangat besar jumlahnya, baik yang terdapat pada Internet maupun pada koleksi dokumen
Lebih terperinciKLASIFIKASI DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) TUGAS AKHIR
KLASIFIKASI DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciPerbandingan Klasifikasi Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor
Perbandingan Klasifikasi Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor Yusra 1, Dhita Olivita 2, Yelfi Vitriani 3 1,2,3 Jurusan Teknik
Lebih terperinciPEMBUATAN MODEL NAMED ENTITY RECOGNITION UNTUK TWITTER BAHASA INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN STANFORD NER
PEMBUATAN MODEL NAMED ENTITY RECOGNITION UNTUK TWITTER BAHASA INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN STANFORD NER TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB UNTUK PEMETAAN RUMAH SAKIT DI KOTA MALANG TUGAS AKHIR
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB UNTUK PEMETAAN RUMAH SAKIT DI KOTA MALANG TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMBANTU CALON KONSUMEN DALAM MENENTUKAN PROGRAM ASURANSI YANG SESUAI (STUDI KASUS : PT. ASURANSI BINTANG Tbk.
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMBANTU CALON KONSUMEN DALAM MENENTUKAN PROGRAM ASURANSI YANG SESUAI (STUDI KASUS : PT. ASURANSI BINTANG Tbk.) TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana
Lebih terperinciKLASIFIKASI DOKUMEN BERITA BERBAHASA INDONESIA DI TWITTER
KLASIFIKASI DOKUMEN BERITA BERBAHASA INDONESIA DI TWITTER TUGAS AKHIR Disusun Oleh : HANUM MASAYU PURNAMASARI NIM : 09560281 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2013
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendidikan merupakan salah satu aspek penting di dalam kehidupan. Oleh karena itu, pendidikan mendapat perhatian besar dalam kehidupan masyarakat dan negara. Pendidikan
Lebih terperinciPENGUKURAN TINGKAT KEPOPULARITASAN PARTAI POLITIK DI INDONESIA BERDASARKAN DATA DARI TWITTER
PENGUKURAN TINGKAT KEPOPULARITASAN PARTAI POLITIK DI INDONESIA BERDASARKAN DATA DARI TWITTER TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciRANCANG BANGUN PENCARIAN TUGAS AKHIR DENGAN METODE HILL CLIMBING AUTOMATIC CLUSTER TUGAS AKHIR
RANCANG BANGUN PENCARIAN TUGAS AKHIR DENGAN METODE HILL CLIMBING AUTOMATIC CLUSTER TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Mining Data Mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge)
Lebih terperinciPEMBUATAN AGEN UNTUK CUSTOMER SERVICE DI WEBSITE UMM BERBASIS PENGETAHUAN TUGAS AKHIR
PEMBUATAN AGEN UNTUK CUSTOMER SERVICE DI WEBSITE UMM BERBASIS PENGETAHUAN TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang DisusunOleh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menurut Liu opini merupakan pernyataan subyektif yang mencerminkan sentimen orang atau persepsi tentang entitas dan peristiwa [1]. Opini atau pendapat orang lain terhadap
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA NEURAL NETWORK DENGAN METODE PRUNE UNTUK KLASIFIKASI PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR TUGAS AKHIR
IMPLEMENTASI ALGORITMA NEURAL NETWORK DENGAN METODE PRUNE UNTUK KLASIFIKASI PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik
Lebih terperinciPENAMAAN LABEL TEKS PENDEK (TWEET) DI TWITTER MENGGUNAKAN JACCARD COEFFICIENT TUGAS AKHIR
PENAMAAN LABEL TEKS PENDEK (TWEET) DI TWITTER MENGGUNAKAN JACCARD COEFFICIENT TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Oleh
Lebih terperinciKLASIFIKASI PADA TWEET BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE GRAVITASI DATA TUGAS AKHIR. Disusun Oleh : Mufida Lutfiah Ulfa
KLASIFIKASI PADA TWEET BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE GRAVITASI DATA TUGAS AKHIR Disusun Oleh : Mufida Lutfiah Ulfa 201010370311410 JURUSAN TEKNIK INFOMRATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH
Lebih terperinciKLASIFIKASI BAHAN PUSTAKA BERDASARKAN DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
1 KLASIFIKASI BAHAN PUSTAKA BERDASARKAN DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA PERPUSTAKAAN AKADEMI FARMASI NUSAPUTERA SEMARANG Bima Bintang Firdaus Abstract
Lebih terperinciDETEKSI SUBJEKTIFITAS TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LEXICON RULE BASED
DETEKSI SUBJEKTIFITAS TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LEXICON RULE BASED Tugas Akhir Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam beberapa tahun terakhir teknologi informasi dan telekomunikasi berkembang dengan pesat. Masyarakat mendapatkan manfaat dari tekonologi informasi dan telekomunikasi
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA EKSTRAKSI FITUR TINGKAT RENDAH MENGGUNAKAN METODE
PERBANDINGAN KINERJA EKSTRAKSI FITUR TINGKAT RENDAH MENGGUNAKAN METODE Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan GABOR FILTER DALAM PENGENALAN MOTIF BATIK OLEH : ANUGRAH SURADIPURWO NIM : 41508110061
Lebih terperinciKLASIFIKASI STATUS GIZI NARAPIDANA DEWASA MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5 (Studi Kasus : Lembaga Pemasyarakatan Klas IIA Sidoarjo) TUGAS AKHIR
KLASIFIKASI STATUS GIZI NARAPIDANA DEWASA MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5 (Studi Kasus : Lembaga Pemasyarakatan Klas IIA Sidoarjo) TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata
Lebih terperinciKLASIFIKASI WILAYAH DESA-PERDESAAN DAN DESA-PERKOTAAN WILAYAH KABUPATEN SEMARANG DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
KLASIFIKASI WILAYAH DESA-PERDESAAN DAN DESA-PERKOTAAN WILAYAH KABUPATEN SEMARANG DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) SKRIPSI Disusun Oleh : MEKAR SEKAR SARI NIM. 24010210120008 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciANALISIS KLASIFIKASI PADA NASABAH KREDIT KOPERASI X MENGGUNAKAN DECISION TREE C4.5 DAN NAÏVE BAYES SKRIPSI
ANALISIS KLASIFIKASI PADA NASABAH KREDIT KOPERASI X MENGGUNAKAN DECISION TREE C4.5 DAN NAÏVE BAYES SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta Sebagai
Lebih terperinciKLASIFIKASI TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES UPDATEABLE PADA SOAL UJIAN SBMPTN HALAMAN JUDUL
KLASIFIKASI TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES UPDATEABLE PADA SOAL UJIAN SBMPTN HALAMAN JUDUL SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat mencapai gelar Strata Satu Program Studi Informatika
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem jaringan komputer memiliki peran yang sangat penting dalam masyarakat modern karena memungkinkan informasi dapat diakses, disimpan dan dimanipulasi secara online.
Lebih terperinciRancang Bangun Alat Pendeteksi Kadar Gas Karbon Monoksida (CO) pada Kendaraan Bermotor Menggunakan Arduino Uno TUGAS AKHIR
Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kadar Gas Karbon Monoksida (CO) pada Kendaraan Bermotor Menggunakan Arduino Uno TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR BERDASARKAN PREFERENSI DAN KEAHLIAN DOSEN MENGGUNAKAN EUCLIDIEN DISTANCE TUGAS AKHIR
SISTEM REKOMENDASI DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR BERDASARKAN PREFERENSI DAN KEAHLIAN DOSEN MENGGUNAKAN EUCLIDIEN DISTANCE TUGAS AKHIR Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata I Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Education data mining merupakan penelitian didasarkan data di dunia pendidikan untuk menggali dan memperoleh informasi tersembunyi dari data yang ada. Pemanfaatan education
Lebih terperinciPENGEMBANGAN APLIKASI PENGENAL WAJAH MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE DENGAN OPENCV AHMAD BASUKI
PENGEMBANGAN APLIKASI PENGENAL WAJAH MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE DENGAN OPENCV AHMAD BASUKI 41507110040 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2012 PENGEMBANGAN
Lebih terperinciPenerapan Teknik Support Vector Machine untuk Pendeteksian Intrusi pada Jaringan
Penerapan Teknik Support Vector Machine untuk Pendeteksian Intrusi pada Jaringan LAPORAN TUGAS AKHIR Disusun sebagai syarat kelulusan tingkat sarjana oleh : Krisantus Sembiring / 13503121 PROGRAM STUDI
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 terperinciLAPORAN SKRIPSI SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN KOMPUTER BERBASIS WEB MENGGUNAKAN THEOREMA BAYES
LAPORAN SKRIPSI SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN KOMPUTER BERBASIS WEB MENGGUNAKAN THEOREMA BAYES Laporan ini disusun guna memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan program studi Sistem Informasi S-1
Lebih terperinciAPLIKASI PREDIKSI KETEPATAN WAKTU KEBERANGKATAN PENERBANGANN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES (STUDI KASUS : MASKAPAI PENERBANGAN XYZ)
APLIKASI PREDIKSI KETEPATAN WAKTU KEBERANGKATAN PENERBANGANN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES (STUDI KASUS : MASKAPAI PENERBANGAN XYZ) TUGAS AKHIR Disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh
Lebih terperinciGAME EDUKASI TEMPAT BERSEJARAH DI INDONESIA TUGAS AKHIR
GAME EDUKASI TEMPAT BERSEJARAH DI INDONESIA TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Oleh : Mida Cahya Pratiwi NIM. 08560047
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Penelitian terdahulu sangat penting bagi penulis untuk mengetahui referensi dan hubungan antara penelitian terdahulu dengan penelitian yang dilakukan saat ini, sehingga hal duplikasi
Lebih terperinciDETEKSI PLAGIARISME SOURCE CODE BERBASIS ABSTRACT SYNTAX TREE
DETEKSI PLAGIARISME SOURCE CODE BERBASIS ABSTRACT SYNTAX TREE TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang SETIYA PUTRA UTAMA 201210370311278
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu tanggung jawab sosial PT. Telkom dalam program kemitraan dengan masyarakat sekitarnya adalah memberikan kredit lunak bagi pelaku Usaha Kecil Menengah (UKM).
Lebih terperinciPEMBUATAN APLIKASI POINT OF SALES MULTIPLATFORM USER INTERFACE MENGGUNAKAN ZEND FRAMEWORK
PEMBUATAN APLIKASI POINT OF SALES MULTIPLATFORM USER INTERFACE MENGGUNAKAN ZEND FRAMEWORK TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
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 terperinciAPLIKASI SIMULASI PEMBELAJARAN PENGATURAN KEMACETAN JARINGAN DENGAN MEKANISME FIFO
APLIKASI SIMULASI PEMBELAJARAN PENGATURAN KEMACETAN JARINGAN DENGAN MEKANISME FIFO LAPORAN TUGAS AKHIR Oleh RIYADH FARHAN NIM : 41508010040 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS
Lebih terperinciSISTEM PAKAR KERUSAKAN MESIN MOBIL DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER
SISTEM PAKAR KERUSAKAN MESIN MOBIL DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER TUGAS AKHIR Oleh: ACHMAD FARISTYAWAN YAHYA 201110370311372 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Saat ini smartphone telah berevolusi menjadi komputer pribadi kecil dan portabel yang memungkinkan pengguna untuk melakukan penjelajahan internet, mengirim e-mail
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 terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.3 Desember 2017 Page 5014
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.3 Desember 2017 Page 5014 Klasifikasi Informasi, Anjuran dan Larangan pada Hadits Shahih Bukhari menggunakan Metode Support Vector Machine. Andina
Lebih terperinciLAPORAN TUGAS AKHIR. Disusun oleh: Franky
LAPORAN TUGAS AKHIR Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naive Bayes, Maximum Entropy, dan Support Vector Machine pada Dokumen Berbahasa Inggris dan Dokumen Berbahasa Indonesia Hasil Penerjemahan Otomatis
Lebih terperinciANALISIS SERANGAN DARI LOG DATASET SISTEM DETEKSI INTRUSI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE SKRIPSI RAHMAD FAHROZI
ANALISIS SERANGAN DARI LOG DATASET SISTEM DETEKSI INTRUSI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE SKRIPSI RAHMAD FAHROZI 041401021 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciAPLIKASI SIMULASI PEMBELAJARAN STRUKTUR DATA MATERI QUEUE LAPORAN TUGAS AKHIR. Oleh DHANY TRIHANDOYO NIM :
APLIKASI SIMULASI PEMBELAJARAN STRUKTUR DATA MATERI QUEUE LAPORAN TUGAS AKHIR Oleh DHANY TRIHANDOYO NIM : 41508010022 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA 2013
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI ANTARA DECISION TREE DAN SUPPORT VECTOR MACHINE MULTICLASS UNTUK PENENTUAN JURUSAN PADA SISWA SMA
PERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI ANTARA DECISION TREE DAN SUPPORT VECTOR MACHINE MULTICLASS UNTUK PENENTUAN JURUSAN PADA SISWA SMA (Studi Kasus Nilai Mata Pelajaran Pokok di SMA Negeri 1 Jepara) SKRIPSI
Lebih terperinciKLASIFIKASI CITRA FORMULIR MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA PROSES DIGITALISASI FORMULIR
KLASIFIKASI CITRA FORMULIR MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA PROSES DIGITALISASI FORMULIR Dewi Pramudi Ismi 1), Ardiansyah 2) 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali objek 3 dimensi. Sistem penglihatan manusia dapat membedakan berbagai macam objek 3 dimensi
Lebih terperinciProses Klasifikasi Event Fans Club Bola Eropa Di Indonesia Pada Twitter Menggunakan Metode Rule Based
Proses Klasifikasi Event Fans Club Bola Eropa Di Indonesia Pada Twitter Menggunakan Metode Rule Based TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata I Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. memberikan dampak yang luas dalam bagaimana manusia menjalani hidupnya.
BAB I PENDAHULUAN 1. 1.1. Latar Belakang Perkembangan infrastruktur dan penggunaan teknologi informasi memberikan dampak yang luas dalam bagaimana manusia menjalani hidupnya. Salah satunya adalah perolehan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI TWITTER SENTIMENT ANALYSIS UNTUK REVIEW FILM MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Jurnal Informatika Polinema ISSN: 2407-070X IMPLEMENTASI TWITTER SENTIMENT ANALYSIS UNTUK REVIEW FILM MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Faisal Rahutomo 1, Pramana Yoga Saputra 2, Miftahul Agtamas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. Support Vector Machines (SVM) merupakan salah satu metode machine
BAB III METODOLOGI 3.1 Hipotesis Support Vector Machines (SVM) merupakan salah satu metode machine learning yang dapat melakukan klasifikasi data dengan sangat baik. Metode ini bertujuan untuk mendapatkan
Lebih terperinciDETEKSI TINGKAT KEMACETAN LALU LINTAS BERDASARKAN LAJU KENDARAAN BERBASIS OPEN CV TUGAS AKHIR
DETEKSI TINGKAT KEMACETAN LALU LINTAS BERDASARKAN LAJU KENDARAAN BERBASIS OPEN CV TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciTabel 1.1 Pertumbuhan Panjang Jalan dan Jumlah Kendaraan
BAB I PENDAHULUAN Sebagai negara berkembang, perekonomian Indonesia didorong untuk tumbuh dengan pesat. Salah satu indikator pertumbuhan perekonomian yang baik adalah tingginya daya beli masyarakat. Tingginya
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM LAYANAN INFORMASI P2KK BERBASIS TEKNOLOGI SMS GATEWAY TUGAS AKHIR
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM LAYANAN INFORMASI P2KK BERBASIS TEKNOLOGI SMS GATEWAY TUGAS AKHIR Sebagai Persayaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Lebih terperinciKlasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.10, No.1, Februari 2016 ISSN: 0852-730X Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram Denny Nathaniel
Lebih terperinciDIAGNOSA KETIDAKLURUSAN (MISALIGNMENT) POROS MENGGUNAKAN METODE MULTICLASS SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
DIAGNOSA KETIDAKLURUSAN (MISALIGNMENT) POROS MENGGUNAKAN METODE MULTICLASS SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat Untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik Oleh: WANTO NIM.
Lebih terperinciNur Indah Pratiwi, Widodo Universitas Negeri Jakarta ABSTRAK
Klasifikasi Dokumen Karya Akhir Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) Berdasarkan Abstrak Karya Akhir Di Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Jakarta Nur Indah Pratiwi, Widodo Universitas
Lebih terperinciANALISIS SOAL-SOAL ULANGAN AKHIR SEMESTER MATEMATIKA KELAS IX SMP NEGERI 2 WONOSARI DITINJAU DARI ASPEK KOGNITIF TAHUN AJARAN 2010/2011 DAN 2011/2012
ANALISIS SOAL-SOAL ULANGAN AKHIR SEMESTER MATEMATIKA KELAS IX SMP NEGERI 2 WONOSARI DITINJAU DARI ASPEK KOGNITIF TAHUN AJARAN 2010/2011 DAN 2011/2012 Skripsi Untuk memenuhi sebagian persyaratan Guna mencapai
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN KOMPRESI 2 GAMBAR TIFF DAN BMP MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET. Oleh: FIRU AL FARIZI
ANALISA PERBANDINGAN KOMPRESI 2 GAMBAR TIFF DAN BMP MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET Oleh: FIRU AL FARIZI 41508110009 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Internet saat ini merupakan kebutuhan pokok yang tidak bisa dipisahkan dari segenap sendi kehidupan. Berbagai pekerjaan ataupun kebutuhan dapat dilakukan melalui media
Lebih terperinciPENGARUH DUMMY VARIABLE PADA METODE NAÏVE BAYES DALAM KASUS KLASIFIKASI PENYAKIT KANDUNGAN
PENGARUH DUMMY VARIABLE PADA METODE NAÏVE BAYES DALAM KASUS KLASIFIKASI PENYAKIT KANDUNGAN SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu Prodi Informatika HALAMAN JUDUL Disusun
Lebih terperinciJURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADYAH MALANG 2014
IMPLEMENTASI HUKUM GRAVITASI PADA GAME BERBASIS DESKTOP DENGAN MENGGUNAKAN UNITY GAME ENGINE TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata Satu Teknik Informatika Universitas Muhammadyah
Lebih terperinciPERBANDINGAN DECISION TREE
84 2015 Jurnal Krea-TIF Vol: 03 No: 02 PERBANDINGAN DECISION TREE PADA ALGORITMA C 4.5 DAN ID3 DALAM PENGKLASIFIKASIAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA (Studi Kasus: Fasilkom Universitas Singaperbangsa Karawang)
Lebih terperinciPenerapan Data Mining Classification Untuk Prediksi Perilaku Pola Pembelian Terhadap Waktu Transaksi Menggunakan Metode Naïve Bayes
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Penerapan Data Mining Classification Untuk Prediksi Perilaku Pola Pembelian Terhadap Waktu Transaksi Menggunakan Metode
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Support Vector Machines (SVM) Setelah melalui proses training dan testing dengan metode Support Vector Machines (SVM), diperoleh hasil yang tertera
Lebih terperinciIMPLEMENTASI GABUNGAN METODE HIERARCHY DAN ALGORITMA K-MEANS DALAM CLUSTER DOKUMEN BERITA TUGAS AKHIR
IMPLEMENTASI GABUNGAN METODE HIERARCHY DAN ALGORITMA K-MEANS DALAM CLUSTER DOKUMEN BERITA TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Sistem Klasifikasi Emosi Musik Otomatis TUGAS AKHIR
Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Sistem Klasifikasi Emosi Musik Otomatis TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Oleh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam mencapai tujuan pembangunan ekonomi diperlukan peran serta lembaga keuangan untuk membiayai pembangunan tersebut. Lembaga keuangan memegang peranan penting dalam
Lebih terperinciAPLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PERSETUJUAN PERMOHONAN ASURANSI MENGGUNAKAN ALGORITMA CART (Studi Kasus PT. Asuransi Bintang Tbk.)
APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PERSETUJUAN PERMOHONAN ASURANSI MENGGUNAKAN ALGORITMA CART (Studi Kasus PT. Asuransi Bintang Tbk.) TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI KOMPRESI FILE MENGGUNAKAN METODE LZW BERBASIS JAVA OLEH : HARDIANSYAH Dosen Pembimbing : Tri Daryanto, S.Kom.
RANCANG BANGUN APLIKASI KOMPRESI FILE MENGGUNAKAN METODE LZW BERBASIS JAVA OLEH : HARDIANSYAH 4150412-020 Dosen Pembimbing : Tri Daryanto, S.Kom., MT PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
Lebih terperinciAnalisis Data Mining Untuk Menentukan Daerah Keluarga Sejahtera Di Kecamatan Balong Dengan Metode Algoritma K-MEANS Clustering SKRIPSI
Analisis Data Mining Untuk Menentukan Daerah Keluarga Sejahtera Di Kecamatan Balong Dengan Metode Algoritma K-MEANS Clustering SKRIPSI Diajukan Sebagai Salah satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciTESIS KLASIFIKASI TEKS SHORT MESSAGE SERVICE (SMS) HARLIANDI No. Mhs : /PS/MTF
TESIS KLASIFIKASI TEKS SHORT MESSAGE SERVICE (SMS) HARLIANDI No. Mhs : 135302026/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA PROGRAM PASCA SARJANA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA 2016 UNIVERSITAS
Lebih terperinci