Analisis Clustering Pengelompokan Penjualan Paket Data Menggunakan Metode K-Means

At present with the COVID-19 pandemic situation that requires all activities based in the network, starting from work, college, school, everything is based on the network. Certain provider users will experience excessive data plan usage. This also has an effect on a counter that sells data packages, which must provide several data package services in accordance with current conditions. This research was conducted to analyze the grouping of sales of data packages that are often purchased by customers in a counter by using the K-Means method. The K-Means method is used because the K-Means algorithm is not influenced by the order of the objects used, this is proven when the writer tries to determine the initial cluster center randomly from one of the objects in the first calculation. sales of data packages at a counter. Variables used include Price, Active period, and number of data packages. The K-Means Cluster Analysis algorithm is basically applied to the problem of understanding consumer needs, identifying the types of data package products that are often purchased. The K-Means algorithm can be used to describe the characteristics of each group by summarizing a large number of objects so that it is easier.

Perbandingan Convolutional Neural Network pada Transfer Learning Method untuk Mengklasifikasikan Sel Darah Putih

Analisis struktur WBC dari gambar mikroskopis dan klasifikasi sel menjadi beberapa jenis merupakan tantangan. Meskipun sel darah putih dapat dibedakan berdasarkan bentuk, warna dan ukurannya, satu aspek yang menantang adalah bahwa mereka dikelilingi oleh komponen darah lain seperti sel darah merah dan trombosit. Pada penelitian ini diterapkan metode transfer learning dengan menggunakan empat arsitektur jaringan yang telah dilatih sebelumnya untuk mengklasifikasikan citra sel darah putih. Arsitektur jaringan yang digunakan adalah AlexNet, GoogleNet, ResNet-50 dan VGG-16. Analisis komparatif kinerja arsitektur ini dilakukan dalam mengklasifikasikan citra tersebut. Metode evaluasi dilakukan dengan menggunakan Confusion Matrix. Metrik kinerja yang diukur dalam evaluasi adalah Accuracy, Precision, Recall dan Fmeasure. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua arsitektur berhasil mengklasifikasikan sel darah putih dengan menggunakan metode transfer learning. ResNet-50 adalah arsitektur jaringan yang menunjukkan kinerja tertinggi dalam mengklasifikasikan citra sel darah putih.

Pengenalan Aktivitas Manusia Melalui Analisis Data Gerakan Smartphone

Abstrak− Telepon pintar masa tidak hanya sebagai alat komunikasi tetapi kini menawarkan banyak fitur dan penyebaran sensor. Telepon pintar juga dirancang untuk melacak kegiatan penggunanya setiap hari, belajar dan kemudian membantu pengguna untuk membuat keputusan yang lebih baik mengenai tindakan yang dilakukan pengguna di masa mendatang. Aplikasi yang memanfaatkan gerakan dari smartphone untuk menganalisa aktivitas manusia yang digunakan oleh Moves app, Fitbit Charge, Nike Fuelband, Apple Watch Health app. Untuk melakukan aktivitas pengenalan gerakan manusia, data dihasilkan dan dikumpulkan dari telepon pintar seperti iPhone dan Android, atau peralatan yang dapat dipakai seperti jam tangan pintar Apple Watch, Nike Fuelband, dan Fitbit Charge. Sensor yang biasa digunakan untuk mengumpulkan data di antaranya adalah accelerometer, gyroscope, monitor detak jantung, dan termomete. Metode lain juga mengkombinasikan sensor-sensor ini dengan magnetometer dan GPS. Pada penelitian ini membandingkan penelitian terdahulu untuk mencari peluang dari manfaat yang dihasilkan seperti monitoring tahanan kota, pengelompokkan komunitas, pendeteksian kepadatan kota dan peta distribusi yang datanya bisa digunakan oleh peluang bisnis. Kata Kunci: Accelerometer, Aktivitas pengenalan Gerakan manusia, Gyroscope, Monitor detak jantung , Termomete.

Sistem Informasi Klinik Hewan Untuk Meningkatkan Kinerja Keuangan Menggunakan Metode Rasio Profitabilitas

Veterinary Clinic which is located at Jalan Brigjend. S. Sudiarto No. 134 Semarang is an agency engaged in serving its clients in caring for the health of livestock and pets. In recording and processing data using an organized system and not yet well integrated. In financial management and also in making financial reports, it is not optimal in evaluating financial performance, so that they cannot see the ability to generate operating profit from the income generated. There is a need for a system to be used to increase activity at the veterinary clinic, so that it is much more effective and efficient in the provision of equipment, equipment, and data management including recording, making financial reports, and assessing financial performance, so that it can show the time used and the system as well. can be accessed simultaneously by interested parties. In the implementation of a new system, namely the Animal Clinic Information System to Improve Financial Performance with the Web-Based Ratio method. From these problems, an application program can be made using PHP and MySQL as the database. With the above design, it provides benefits for veterinary clinics that provide benefits in improving their financial performance, can be accessed simultaneously, and provides services in the provision of equipment and equipment needed.

Sistem Konten Pembelajaran di Indonesia : Systematic Literature Review

Wikipedia is the largest web-based digital encyclopedia today that contains almost all knowledge in general. On Wikipedia many readers have difficulty finding accurate information about the topic they are looking for, as content on Wikipedia usually contains only an overview of the topic referenced from some existing references. This study aims to examine Wikipedia, other encyclopedias and other online media that contain specific topics with their target users. The study was conducted on literature related to Wikipedia, encyclopedias, education and children's interests, especially at the elementary school level. Literature search is done by including some of the main keywords in Google Scholar such as "Wikipedia", "encyclopedia", "elementary school curriculum", "educational content" and "learning media". Literature is also obtained through the official website of the Ministry of Education and Culture which contains elementary and junior high school education standards, educational assessment standards, and literacy and numeration learning modules at elementary level. The results of literature analysis include 4 classifications based on topics, namely evaluation of usage, content, online learning and media. Based on the results of the analysis found that there has not been much research on the digital encyclopedia for education.

Prediksi Akurasi Kemenangan Pada Permainan Poker Menggunakan Algortima C5.0 Dan WIPSO

Di era teknologi informasi, banyak sekali data yang bisa diambil dari aktivitas manusia yang berbasis sistem komputer. Namun sistem tidak hanya terdapat pada komputer saja, akan tetapi disemua bidang kehidupan manusia, baik dari segi kesehatan, keamanan bahkan dalam game dimana kumpulan data dari kegiatan tersebut menjadi database yang dapat digunakan untuk mencari ilmu baru. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi akurasi permainan poker menggunakan algoritma Weight Improved Particle Swarm Optimization (WIPSO) untuk pemilihan atribut yang kemudian menggunakan algoritma C5.0 untuk memprediksi akurasi. Sebelum diolah, dataset akan diubah dari 11 atribut menjadi 6 atribut. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi kartu poker akan meningkat, jika menggunakan algoritma C5.0 akurasi yang diperoleh adalah 49.952% sedangkan akurasi yang diperoleh dengan algoritma C5.0 + WIPSO adalah 51.2%.

Implementasi Algoritma Complement dan Multinomial Naïve Bayes Classifier Pada Klasifikasi Kategori Berita Media Online

Perkembangan teknologi dan penyebaran informasi di internet terus mengalami peningkatan. Salah satu bentuk informasi yang jumlahnya terus bertambah adalah berita. Media cetak dan elektronik yang kini telah dikemas dalam bentuk digital atau sering dikenal dengan portal berita online atau media online. PT Merah Putih Media merupakan media berita online. Berita yang disampaikan terdiri dari tiga kategori mulai dari berita tentang Indonesia, Hiburan dan Gaya Hidup, serta Olahraga. Namun, pembagian artikel berita ke dalam kategori dilakukan secara manual oleh kepala redaksi jurnalis. Text Mining adalah salah satu teknik yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi sebuah dokumen. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kategori otomatis dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes, Complement Naïve Bayes, dan gabungan kedua model. Model yang memiliki performa terbaik dinilai dari metrik F1-Score dengan jumlah pembagian data latih dan data uji sebanyak 80:20, diperoleh keberhasilan performa sebesar 90,13% F1-Score.

Implementasi Algoritma Simon Pada Aplikasi Kamus Perubahan Fi’il (Kata Kerja Bahasa Arab) Berbasis Android

Kata kunci—Algoritma String Matching, Algoritma Simon, Kamus Perubahan Fi’il Android Ilmu Shorof atau Tashrif adalah bidang keilmuan derivasi kata dalam Bahasa Arab, salah satu fokus pembahasan bidang ilmu tersebut ialah proses perubahan kata kerja atau disebut juga dengan Fi’il menjadi beberapa jenis kata yang lain, seperti Fi’il Mudhori’, Fi’il Madhi, Fi’il Amr, Fi’il Nahi, Isim Fa’il, Isim Maf’ul, Isim Zaman, Isim Makan, Isim Alat, Masdar maupun Masdar mim. Proses pembelajaran ilmu Shorof masih banyak dilakukan dengan cara tradisional, terutama dilingkungan pesantren dengan cara menghafal turunan-turunan kata tersebut beserta terjemahanya. Sedangkan salah satu kitab dasar yang sering digunakan ialah kitab Amtsilah At-Tashrifiyah karangan KH.Ma'shum bin Ali sebagai rujukan proses perubahan kata, sedangakan untuk mencari terjemahan dalam Bahasa Indonesia harus menggunakan kamus Arab-Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah proses pencarian kata dengan cara membuat kamus perubahan Fi’il berbasis android dan memanfaatkan Algoritma Simon sebagai metode pencarian katanya, sehingga dapat mempermudah proses pembelajaran ilmu Shorof. Algoritma Simon merupakan salah satu algoritma string matching dengan fase pencocokannya dilakukan dari kiri ke kanan dengan tahapan inisialisasi tiap indeks pada pola yang diberikan. Setelah dilakukan pengujian, proses pencarian kata dapat dilakukan dengan rata-rata running time yang dibutuhkan selama 3,67097786 mili second untuk pencarian kata dalam Bahasa Indonesia dan 23,8447333 mili second untuk pencarian kata dalam Bahasa Arab

Aplikasi Pemantauan Media Sosial untuk Analisa Merek

Abstract— In recent years, micro-blogs on the Internet have become a popular way of expressing feelings, thoughts, and even communicating opinions about products and services that are common among its users. Collecting user opinions can be an expensive and time-consuming task using conventional methods such as surveys. The sentiment analysis of the customer opinions makes it easier for businesses to understand their competitive value in a changing market and to understand their customer views about their products and services. In this research, Lexicon-Based approach especially AFINN lexicon is implemented to classify user twitter sentiment, throughout which, twitter Micro-blogs data has been collected, pre-processed analyzed, and classified. The results of this research is an android application that could classify users' perspective via tweets into positive and negative, which is represented in a pie chart for Monthly report. Index Terms— Sentiment Analysis, Brand Analysis, Twitter, Android Application

Kinerja Arsitektur Interoperabilitas Menggunakan Government Service Bus (GSB) dan Peer to Peer (P2P)

Peran arsitektur interoperabilitas menjadi salah satu solusi terhadap permasalahan redudansi data dan perbedaan data yang menyebabkan tingkat keakuratan data menjadi rendah. Namun kinerja dari arsitektur interoperabilitas perlu dilakukan evaluasi sebagai upaya untuk meningkatan kualitas aplikasi itu sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi arsitektur interoperabilitas antara arsitektur menggunakan Government Service Bus (GSB) dan Peer to Peer (P2P), melalui beberapa pengujian, yaitu load testing dan stress testing. Pengujian load testing dan stress testing bertujuan untuk mengukur kecepatan dan ketahanan aplikasi dengan cara mengirimkan request dan mengukur respon dari aplikasi tersebut. Perbedaannya, pada load testing dilakukan pengujian dengan load condition tertentu, sedangkan pada stress testing dilakukan pengujian pada kondisi ekstrem. Pengujian load testing, dilakukan penetapan load condition dengan kelipatan jumlah pengguna 100 hingga 500, dengan tools JMeter. Pada stress testing, dilakukan pengujian dengan jumlah 1000 pengguna, dengan tools Loader.io. Hasil pengujian load testing menunjukan bahwa waktu rata-rata akses GSB lebih kecil dibanding P2P, dengan rata-rata 2ms hingga 309ms dan tingkat error request 0%. Hasil pengujian stress testing, arsitektur GSB lebih cepat dibanding dengan arsitektur P2P dengan selisih waktu rata-rata akses 2957/ms, selisih throughput sebesar 1.5/s, namun GSB memiliki tingkat error request lebih tinggi dibandingkan P2P dengan selisih 16,05%. Pada kondisi umum dengan beban tertentu, arsitektur GSB memiliki performansi yang lebih unggul, hal ini terlihat dari waktu akses dan error request. Sedangkan pada kondisi ekstrem arsitektur GSB mengalami penurunan performansi, hal ini terlihat dari tingkat error request yang lebih besar ketika menangani request dalam jumlah sangat besar.