Articles

Found 5 Documents
Search

Identifikasi Sel Darah Merah Bertumpuk Menggunakan Pohon Keputusan Fuzzy Berbasis Gini Index Mandyartha, Eka Prakarsa; Kurniawan, Muchammad; Perdana, Rizal Setya
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 1 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 1 Januari 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (717.118 KB)

Abstract

Pendekatan teknik data mining diusulkan untuk identifikasi sel darahmerah bertumpuk pada citra makroskopik sel darah untuk meningkatkan akurasipenghitungan jumlah sel darah merah. Fitur yang digunakan adalah geometri danwarna. Fitur geometri terdiri dari luasan dan eksentrisitas sel. Pada prosesidentifikasi digunakan pendekatan fuzzy. Setiap fitur direpresentasikan denganfungsi keanggotaan fuzzy. Identifikasi dilakukan berdasarkan aturan yangdiperoleh dari pohon keputusan fuzzy yang dibangkitkan. Pencabangan multisplitdigunakan pada pohon keputusan fuzzy. Pengukuran split atribut menggunakannilai gini index. Hasil pengujian pada 10 citra makroskopik sel darah yangmengandung 532 sel darah merah menunjukkan bahwa metode yang diusulkanmemiliki rata-rata akurasi sebesar 96,14%. Dengan akurasi yang tinggidiharapkan dapat meningkatkan akurasi diagnosis penyakit berdasarkan jumlahsel darah merah.
Prediksi Code Defect Perangkat Lunak Dengan Metode Association Rule Mining dan Cumulative Support Thresholds Perdana, Rizal Setya; Yuhana, Umi Laili
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 2 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 2 April 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (317.005 KB)

Abstract

Kualitas perangkat lunak merupakan salah satu penelitian pada bidangrekayasa perangkat lunak yang memiliki peranan yang cukup besar dalamterbangunnya sistem perangkat lunak yang berkualitas baik. Prediksi defectperangkat lunak yang disebabkan karena terdapat penyimpangan dari prosesspesifikasi atau sesuatu yang mungkin menyebabkan kegagalan dalam operasionaltelah lebih dari 30 tahun menjadi topik riset penelitian. Makalah ini akandifokuskan pada prediksi defect yang terjadi pada kode program (code defect).Metode penanganan permasalahan defect pada kode program akan memanfaatkanpola-pola kode perangkat lunak yang berpotensi menimbulkan defect pada data setNASA untuk memprediksi defect. Metode yang digunakan dalam pencarian polaadalah memanfaatkan Association Rule Mining dengan Cumulative SupportThresholds yang secara otomatis menghasilkan nilai support dan nilai confidencepaling optimal tanpa membutuhkan masukan dari pengguna. Hasil pengujian darihasil pemrediksian defect kode perangkat lunak secara otomatis memiliki nilaiakurasi 82,35%.
PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS Perdana, Rizal Setya; Fatichah, Chastine; Purwitasari, Diana
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 13, No 2, Juli 2015
Publisher : Teknik Informatika, ITS

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK Pada penelitian ini diajukan sebuah sistem pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik (trivial) dengan pem-ilihan kata kunci kejadian penting menggunakan perhitungan korelasi (autocorrelation) pada wavelet coefficient. Pem-ilihan kata kunci dilakukan untuk menemukan kata yang berulang secara periodik yang dianggap sebagai kejadian trivi-al. Hasil penelitian menunjukkan pemilihan kata kunci dengan nilai confidence boundary yang paling optimal adalah 0.20 pada nilai autocorrelation sebesar 31. Proses yang dilakukan oleh pengguna untuk menemukan kata kunci dari sua-tu kejadian, secara manual pengguna harus membaca banyak tweet dalam jumlah tertentu. Kata kunci yang merepresen-tasikan suatu kejadian penting menentukan tingkat penting atau tidaknya suatu kejadian. Pengguna twitter memiliki keterbatasan untuk membaca seluruh tweet yang ada untuk mengetahui adanya suatu kejadian. Sistem deteksi kejadian pada twitter telah dilakukan oleh para peneliti dalam bidang analisis sosial media. Pendeteksian kejadian trivial atau tidak penting yang terpisah dari kejadian penting diperlukan untuk memisahkan dua kejadian tersebut. Proses eliminasi terhadap kejadian trivial akan menyisakan tweet kejadian penting. Salah satu kejadian trivial adalah kejadian yang ber-ulang secara periodik dimana membutuhkan suatu cara spesifik untuk mendeteksi kemunculannya. Pendeteksian kejadian dilakukan dengan memanfaatkan pola-pola temporal atau sinyal dari data Twitter dalam bentuk sinyal wavelet untuk mendeteksi kemunculan kejadian penting. Pada penelitian ini melakukan pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik dengan pemilihan kata kunci untuk kejadian penting. Sistem pendeteksian kejadian penting melakukan perhitungan terhadap autocorrelation pada koefisien wavelet. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa pemilihan kata kunci paling optimal pada nilai confidence boundary sebesar 0.20 dan nilai autocorrelation sebesar 31.
BOT SPAMMER DETECTION IN TWITTER USING TWEET SIMILARITY AND TIME INTERVAL ENTROPY Perdana, Rizal Setya; Muliawati, Tri Hadiah; Alexandro, Reddy
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 8, No 1 (2015): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (235.716 KB)

Abstract

The popularity of Twitter has attracted spammers to disseminate large amount of spam messages. Preliminary studies had shown that most spam messages were produced automatically by bot. Therefore bot spammer detection can reduce the number of spam messages in Twitter significantly. However, to the best of our knowledge, few researches have focused in detecting Twitter bot spammer. Thus, this paper proposes a novel approach to differentiate between bot spammer and legitimate user accounts using time interval entropy and tweet similarity. Timestamp collections are utilized to calculate the time interval entropy of each user. Uni-gram matching-based similarity will be used to calculate tweet similarity. Datasets are crawled from Twitter containing both normal and spammer accounts. Experimental results showed that legitimate user may exhibit regular behavior in posting tweet as bot spammer. Several legitimate users are also detected to post similar tweets. Therefore it is less optimal to detect bot spammer using one of those features only. However, combination of both features gives better classification result. Precision, recall, and f-measure of the proposed method reached 85,71%, 94,74% and 90% respectively. It outperforms precision, recall, and f-measure of method which only uses either time interval entropy or tweet similarity.
Framework Design for Modular Web-based Application Using Model-CollectionService-Controller-Presenter (MCCP) Pattern Pinandito, Aryo; Permana, Ferdika Bagus Pristiawan; Perdana, Rizal Setya
Journal of Information Technology and Computer Science Vol 2, No 1: June 2017
Publisher : Faculty of Computer Science (FILKOM) Brawijaya University

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1188.423 KB)

Abstract

Information system is one of the most important business supports in organizations. Web-based applications become an appropriate solution to overcome the dynamically changing environment among different units in an organization. Model-View-Controller (MVC) is a well-known design pattern in web-based application development due to the separation of an application into several parts, hence it is easy to reuse and maintain. However, such design pattern requires improvements since the information system handles business process choreography and integration between application. Therefore, modifying the interaction of object of class in a design pattern become a challenging problem. In this paper, an application framework based on Model-CollectionService-Controller-Presenter (MCCP) design pattern, which is a modification of an MVC, was proposed. The proposed framework allows multiple different applications to run and provides inter-application data exchange mechanisms to improve the data communication process between applications. Several performance comparisons with another popular web application framework are also presented.
Co-Authors Abdurasyid, Muhammad Agnes Rossi Trisna Lestari, Agnes Rossi Amsyar, Rizaldy Antinasari, Prananda Ari Hernawan Arief Andy Soebroto Arina Indana Fahma, Arina Indana Aryo Pinandito, Aryo Budi Darma Setiawan, Budi Darma Budi Darma Setiyawan Chastine Fatichah Claudio Fresta Suharno, Claudio Fresta Claudy, Yessivha Imanuela Davinsyah, Grady Dian Eka Ratnawati Diana Purwitasari Dinul Wikramaditya Syah, Dinul Wikramaditya Dirgantara, M Yusron Syauqi Dwi Rahayu Dyan Dyanmita Putri, Dyan Dyanmita Edi Santoso Eka Prakarsa Mandyartha Fakihatin Wafiyah, Fakihatin Fathor Rosi, Fathor Fauzi, Mochamad Ali Febriana, Resti Ferdika Bagus Pristiawan Permana, Ferdika Bagus Pristiawan Fitriyani, Irma Ramadanti Hidayatullah, Muhammad Maulana Solihin I Made Budi Surya Darma, I Made Budi Surya Imam Cholissodin Indriati Indriati Kuntjoro, Dwi Anggraeni Lailil Muflikhah Lestari, Dwi Wahyu Puji Luqyana, Wanda Athira Makrina Christy Ariestyani, Makrina Christy Mochammad Ali Fauzi, Mochammad Ali Muchammad Kurniawan Muhammad Tanzil Furqon, Muhammad Tanzil Munir, Muhammad Mishbahul Nofiana, Nana Nur Adli Ari Darmawand, Nur Adli Ari Nurfarida, Riska Dewi Nurul Hidayat Pradnyana, I Putu Bagus Arya Prayoga, Faisal Aji Putra Pandu Adikara R. Arief Setiyawan Rachmansyah, Ghenniy Rafliza, Erma Randy Cahya Wihandika, Randy Cahya Reddy Alexandro, Reddy Riyant Fajar, Riyant Saraswati, Nirmala Fa'izah Satrio Agung Wicaksono Tri Hadiah Muliawati, Tri Hadiah Umi Laili Yuhana Umi Rofiqoh, Umi Wafi, Muhammad Wayan Firdaus Mahmudy Widyastomo, Dhony Lastiko Widyaswari, Putu Amelia Vennanda Wijaya Kurniawan Winda Estu Nurjanah, Winda Estu Yuliana, Marine Putri Dewi Yusuf Nurcahyo, Yusuf