IMPLEMENTASI PROBABILISTIC NEURAL NETWORK DAN WORD EMBEDDING UNTUK ANALISIS SENTIMEN VAKSIN SINOVAC

Penelitian ini bertujuan melakukan implementasi Probabilistic neural network dan Word Embedding dalam kasus sentiment analysis tentang tanggapan masyarakat tentang pemberian vaksin sinovac yangg diunggah di Twitter dan 3 class:positif, negative dan netral. Metode yang dipilih adalah metode klasifikasi Probabilistic Neural Network. Sebelum melakukan klasifikasi, praprocessing pada penelitian ini meliputi tokenizasi, normalisasi, menghilangkan emoticon, Convert Negasi, Stemming, Stopword Removal serta Word embedding. dataset yang digunakan berjumlah 1177 dataset dengan pembagiannya yaitu 560 dataset positif, 355 dataset negative dan 262 dataset netral. Program dirancang menggunakan Bahasa pemrograman python dengan beberapa library seperti keras, tensorflow dan pandas. Akurasi yang didapatkan pada pelatihan menggunakan Probabilistic Neural Network sebesar 91%. Hasil pengujian adalah penelitian ini mampu melakukan sentiment analysis dengan kesalahan sebesar 9%.

KLASIFIKASI JENIS KENDARAAN RODA EMPAT MENGGUNAKAN EXTREME LEARNING MACHINE

Kendaraan merupakan sebuah objek yang menjadi alat transportasi penduduk khususnya di Indonesia. Kendaraan roda empat saat ini sudah beranekaragam jenisnya mulai dari kendaraan kecil, sedang sampai kendaraan besar. Tujuan penelitian ini melakukan klasifikasi jenis kendaraan roda empat dengan bidang Image Processing. Metode yang dipilih adalah metode Extreme learning machine, dimana metode ini cukup baik dalam melakukan pemroresan gambar dan untuk klasifikasi. Penelitian ini mengklasifikasikan kedalam empat class yaitu class sedan, MVP, truck dan Bus dengan total masing-masing dataset 100 gambar. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa metode Extreme learning machine baik untuk mengklasifikasikan kendaraan roda empat dengan akurasi baik yaitu 86% dan nilai precisionnya 82%.

APLIKASI DETEKSI DINI PERKEMBANGAN ANAK USIA 1 SAMPAI 3 TAHUN BERBASIS ANDROID

Perkembangan anak usia dini memiliki peranan yang sangat penting dalam perkembangan seorang individu. Agar seorang anak memiliki perkembangan yang baik, maka perlu ada deteksi dini tumbuh kembang anak yang memiliki tujuan tercapainya optimalisasi perkembangan seorang anak. Sangat disayangkan masih sedikit orang tua yang memiliki kesadaran untuk melakukan deteksi dini tumbuh kembang anak ini. Metode deteksi dini perkembangan anak ini menggunakan media berbasis android. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi deteksi dini perkembangan anak yang berusia 1 sampai 3 tahun berbasis android. Aplikasi ini ditujukan bagi orang tua serta tim medis kesehatan yang bertugas guna memberikan informasi mengenai perkembang anak, menemukali penyimpangan pertumbuhan dan dapat memberikan saran stimulasi dini apa yang harus di berikan kepada anak. Dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap Aplikasi Deteksi Dini Perkembangan anak Usia 1 sampai 3 Tahun, maka dapat disimpulkan hasil Layout sudah sesuai dengan layout yang didesign dan Setiap tombol maupun form sudah berfungsi sesuai dengan kebutuhan aplikasi.

RANCANGAN IMPLEMENTASI ANIMASI INTERAKTIF EDUKASI PENGENALAN SAMPAH BERDASARKAN JENISNYA

Saat ini ilmu pengetahuan tentang pentingnnya pengenalan limbah sampah sudah seharusnya diterapkan pada anak usia dini sehingga anak usia dini dapat mengetahui pengaruh yang akan dirasakan dari dampak penimbunan limbah sampah terhadap kesehatan dan juga dampak yang dapat dirasakan pada lingkungan. Penelitian ini bertujuan memberikan edukasi pembelajaran menggunakan aplikasi animasi interaktif yang lebih menarik sehingga tidak membosankan dalam hal memahami jenis sampah dan cara pengelolaanya. Metode pengembangan sistem waterfall tahapan pertama analisa kebutuhan untuk mendapatkan pemahaman seperti apa sistem yang akan dibutuhkan untuk user, desain sistem menggunakan storyboard untuk memberikan gambaran secara langsung tampilan animasi, implementasi dari desain menggunakan text editor adobe flash professional cs6, pengujian aplikasi menggunakan blackbox testing menguji keseluruhan fungsional pada aplikasi yang telah dirancang, maintenance/pemeliharaan pada software/hardware untuk memastikan tidak terjadi error kecil yang mungkin saja bisa terjadi dan tidak terdeteksi sebelumnya. Rancangan aplikasi ini menghasilkan media pembelajaran animasi interaktif mampu meningkatan minat tentang edukasi pembelajaran limbah sampah berdasarkan jenisnya karena aplikasi yang dirancangan menampilkan animasi gambar dan juga suara yang dapat menarik pada saat proses pembelajaran edukasi limbah sampah, sehingga edukasi yang disampaikan tidak membosankan dapat meningkatan motivasi serta semangat dalam hal pemahaman limbah sampah.

PERAMALAN ARUS LALU LINTAS BERDASARKAN WAKTU TEMPUH DAN CUACA MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES DECOMPOSITION

Prediksi lalu lintas telah menjadi tren topik penelitian untuk pengembangan transportasi cerdas. Permasalahan lalu lintas pada setiap negara khususnya negara berkembang permasalahan masyarakat umum yang terjadi yaitu tidak dapat memprediksi kondisi lalu lintas di masa yang akan datang. Kondisi lalu lintas pada waktu tertentu berbeda dengan kondisi lalu lintas pada saat yang berbeda karena kebiasaan masyarakat yang berbeda pada setiap waktunya. Kondisi lalu lintas juga dipengaruhi oleh kondisi cuaca pada saat itu. Dengan mengolah data arus lalu lintas yang dijadikan faktor untuk menganalisa kondisi lalu lintas. Prediksi lalu lintas yang akurat dan efektif akan memberikan informasi arus lalu lintas sesuai kepada pengguna jalan dan efektif dalam memecahkan kepadatan arus lalu lintas. Pada penelitian ini penulis mengusulkan metode Time Series decomposition guna melakukan prediksi lalu lintas. Metode time series decomposition adalah metode peramalan dengan menggunakan analisa pola hubungan antara variable yang akan diperkirakan dengan variable waktu. Secara umum time series mengalisa 4 pola data yaitu pola trend, seasonal, pola horizontal dan pola siklis. Data yang hitung pada penelitian yaitu data waktu tempuh perjalan dan kondisi cuaca. Metode prediksi time series decomposition diterapkan pada pada aplikasi mobile berbasis android agar pengguna dapat mengetahui informasi prediksi melalui smartphone. Hasil dari penelitian ini menghasilkan prediksi dengan nilai error RMSE sebesar 3.80%. Hasil tersebut membuktikan bahwa metode time series decomposition dapat digunakan untuk membantu prediksi lalu lintas.

ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA ZOOM CLOUD MEETINGS SEBAGI MEDIA PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN MODEL DELONE & MCLEAN

Aplikasi Zoom meeting cloud merupakan layanan konferensi video berbasis cloud computing. aplikasi ini memungkinkan penggunanya bertatap muka dengan pengguna lainnya secara virtual yang telah tergabung sebelumnya. Aplikasi tersebut meningkat penggunanya ditengah pandemic virus yang sedang melanda. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kepuasan pengguna aplikasi Zoom Meeting Cloud khususnya Mahasiswa Universitas Adhirajasa Reswara Sanjayauntuk malakukan pembelajaran jarak jauh. Penelitian ini menggunakan metode Delone & McLean menggunakan empat variabel yaitu Kulitas Informasi (Information Quality), Kualitas Sistem (Sistem Quality), Kualitas Layanan (Service Qaulity), Kepuasan Pengguna (User Satisfaction).Pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan kuisioner secara onlinekepada Mahasiswa Universitas Adhirajasa Reswara Sanjayadan mengambil Samplesebanyak 50 responden. Metode pengolahan data yang digunakan adalahRegresi Linear berganda menggunakan SPSS 21. Hasil penelitian ini menunjukan variabel Kulitas Informasi (Information Quality), Kualitas Sistem (Sistem Quality), Kualitas Layanan (Service Qaulity),Kepuasan Pengguna (User Satisfaction).memiliki nilai korelasi sebesar 0,807 terhadap keberhasilan kinerja sistem, artinya variabel independen dan dependen dalam penelitian ini memiliki hubungan yang kuat, nilai F hitung sebesar 28,619nilai R Square (R2) sebesar 65,1%, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukan dalam model ini.Dengan demikian menyatakan bahwa variabel Kualitas Informasi (X1), Kualitas Sistem (X2), dan Kualitas Layanan (X3) secara simultan berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pengguna (Y) dapat diterima.

SISTEM PENJUALAN KREDIT SUKU CADANG JENIS BEARING BERBASIS VB.NET PADA CV ACE JAYA ABADI

CV Ace Jaya Abadi merupakan salah satu perusahaan dagang yang bergerak dibidang penjualan yang merupakan perusahaan berbasis bisnis dibidang pabrikan, agensi dan perorangan. Untuk mengelola penjualannya diperlukan suatu penanganan sistem akuntansi yang baik. Penulis membahas bagaimana penerapan komputerisasi akuntansi penjualan kredit suku cadang jenis bearing pada CV Ace Jaya Abadi. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Analisa Sistem, Perancangan Sistem, dan Implementasi Sistem. Analisa Sistem dalam bahasa, hal ini meliputi Analisa Sistem yang Berjalan dan Analisa Masalah serta Solusi. Perancangan Sistem meliputi Perancangan Masukan, Keluaran, Proses dan Database. Sedangkan Metode Implementasi Sistem meliputi penyusunan program dan tes program. Dalam menyelenggarakan prosedur yang berjalan, CV Ace Jaya Abadi saat ini dalam pengolahan datanya terutama pada proses penanganan order dari pelanggan menggunakan microsoft excell dan kemudian transaksi tersebut dicatat kembali ke buku besar penjualan secara manual, dengan maksud menghindari apabila terjadi kerusakan pada komputer. Sehingga membutuhkan waktu lama dalam penanganan order, dan pencarian informasi data laporan penjualan tidak bisa dilakukan secara cepat. Dengan penerapan sistem penjualan diharapkan akan dapat bermanfaat bagi perusahaan dalam operasionalnya dimasa yang akan datang.

ANALISA PERBANDINGAN METODE HISTOGRAM DAN MEDIAN FILTERING PADA CITRA MATA

Metode biometrik seperti sistem pengenalan ekspresi wajah, finger print, sistem pengenalan mata merupakan sebuah teknologi terkemuka yang dapat dimanfaatkan sebagai otentikasi pengguna. Karena mempunya sifat unik dan stabil, maka dapat berfungsi sebagai identitas hidup. Biometri mata membantu dalam mengidentifikasi individu dengan cara yang lebih intuitif dan alami. Pengenalan mata berfokus pada mengenali identitas individu menggunakan karakteristik tekstur berdasarkan pola mata. Mata menjamin stabilitas jangka panjang dan persyaratan juga jarang untuk proses pendaftaran. Akurasi, isi informasi yang lebih tinggi, ketepatan waktu nyata, kinerja, stabilitas, pengelakan rendah dan keunikan membuat teknologi mata sebagai salah satu yang paling cocok untuk digunakan di bidang identifikasi. Citra mata yang berhasil didapatkan merupakan citra mata yang terbagi atas data latih dan data uji yang akan diproses dalam tahap preprocessing. Pencahayaan, oklusi, jumlah piksel pada mata adalah elemen yang mempengaruhi kualitas citra. Penelitian ini berusaha untuk menyoroti kinerja berbagai teknik preprocessing digunakan dalam memperbaiki kualitas citra mata. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa metode Histogram Equalization dapat memperbaiki citra lebih baik dibandingkan dengan metode Adaptive Histogram Equalization dan Median Filtering

IMPLEMENTASI SISTEM PENJUALAN SECARA KREDIT PADA PT OMEGA LESTARI MANDIRI KARAWANG

Dalam hal pembuatan rekap tagihan atas penjualan jasa service kendaraan secara kredit pada PT Omega Lestari Mandiri seringkali mengalami kesalahan input data, baik dalam tanggal pembuatan rekap mau pun dari potongan harga dan pembuatan SKB. Kesalahan tersebut mengakibatkan proses pengiriman lebih lama sehingga menghambat proses pembayaran dari pelanggan sehingga tidak sesuai dengan harapan perusahaan. Metode penelitian yang digunakan adalah SDLC (System Development Life Cycle) menggunakan pendekatan waterfall yang diawali dengan analisis sistem, desain sistem, pembuatan kode program dan pengujian. Penyusunan sistem penjualan spare part dan jasa secara kredit yang diawali oleh proses perencanaan kebutuhan sistem, dilanjutkan dengan analisa dan proses perancangan sistem berdasarkan dari hasil analisa kebutuhan sistem. Tahap akhir dari penyusunan sistem ini yaitu implementasi perancangan untuk menjadi sebuah sistem yang baru. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem penjualan spare part dan jasa secara kredit berbasis komputer VB.Net dengan SQL Server sebagai databasenya. Hasil keluaran yang diperoleh dari sistem ini adalah data penjualan kredit yang terkait dengan faktur penjualan dan kontrabon. Dengan dibuatnya sistem penjualan spare part dan jasa secara kredit ini diharapkan dapat mempermudah untuk melakukan proses penjualan dan penagihan piutang, terhindar dari kesalahan input dan dapat mengefektifkan waktu penginputan dan penghitungan pph pasal 23.

OPTIMASI NAÏVE BAYES MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK TINGKAT KEBERHASILAN CRYOTHERAPY PADA PENYAKIT KUTIL

Penyakit kutil merupakan salah satu penyebab masalah kesehatan kulit yang ditandai dengan timbulnya benjolan kecil pada kulit, penyakit ini disebabkan oleh virus Human Papiloma Virus. Ada berbagai cara dalam penyembuhan penyakit kutil, salah satunya dengan melakukan cryotherapy. Metode cryotherapy adalah teknik pengobatan terapi dengan berendam didalam es atau air yang dingin selama kurang lebih 30 menit, dalam suhu -18 derajat celcius sampai 24 derajat celcius, sehingga sel-sel kanker dalam tubuh pasien membeku dan terbukti dapat memperpanjang umur pasien bahkan ada kemungkinan sembuh. Untuk mengurangi kesalahan deteksi penyakit ini serta menghindari keterlambatan dalam mendiagnosis dengan memanfaatkan teknik data mining. Salah satu metode data mining yang bisa digunakan adalah klasifikasi algoritma Naïve Bayes serrta untuk meningkatkan akurasi menggunakan pembobotan optimasi Particle Swarm Optimization. Pada penelitian ini, algoritma Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization meningkatkan nilai akurasi sebesar 97.22% dan nilai AUC sebesar 0.991 yang termasuk kategori Excellent Classification.