RESAMPLING LOGISTIC REGRESSION UNTUK PENANGANAN KETIDAKSEIMBANGAN CLASS PADA PREDIKSI CACAT SOFTWARE – 2015

Abstrak

Software yang berkualitas tinggi adalah software yang dapat membantu proses bisnis perusahaan dengan efektif, efesien dan tidak ditemukan cacat selama proses pengujian, pemeriksaan, dan implementasi. Perbaikan software setelah pengirimana dan implementasi, membutuhkan biaya jauh lebih mahal dari pada saat pengembangan. Biaya yang dibutuhkan untuk pengujian software menghabisakan lebih dari 50% dari biaya pengembangan. Dibutuhkan model pengujian cacat software untuk mengurangi biaya yang dikeluarkan. Saat ini belum ada model prediksi cacat software yang berlaku umum pada saat digunakan digunakan. Model Logistic Regression merupakan model paling efektif dan efesien dalam prediksi cacat software. Kelemahan dari Logistic Regression adalah rentan terhadap underfitting pada dataset yang kelasnya tidak seimbang, sehingga akan menghasilkan akurasi yang rendah. Dataset NASA MDP adalah dataset umum yang digunakan dalam prediksi cacat software. Salah satu karakter dari dataset prediksi cacat software, termasuk didalamnya dataset NASA MDP adalah memiliki ketidakseimbangan pada kelas. Untuk menangani masalah ketidakseimbangan kelas pada dataset cacat software pada penelitian ini diusulkan metode resampling. Eksperimen dilakukan untuk membandingkan hasil kinerja Logistic Regression sebelum dan setelah diterapkan metode resampling. Demikian juga dilakukan eksperimen untuk membandingkan metode yang diusulkan hasil pengklasifikasi lain seperti Naïve Bayes, Linear Descriminant Analysis, C4.5, Random Forest, Neural Network, k-Nearest Network. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa tingkat akurasi Logistic Regression dengan resampling lebih tinggi dibandingkan dengan metode Logistric Regression yang tidak menggunakan resampling, demikian juga bila dibandingkan dengan pengkalisifkasi yang lain. Dari hasil eksperimen di atas dapat disimpulkan bahwa metode resampling terbukti efektif dalam menyelesaikan ketidakseimbangan kelas pada prediksi cacat software dengan algoritma Logistic Regression

SISTEM INFORMASI E-COMMERCE BAJU RAJUT MENGGUNAKAN METODE B2C – 2012

Abstrak

The technology of integrated information stored information in the form of documents with information that can be viewed on the monitor screen that consists of words, numbers, diagrams, videos, sounds and images. Information technology can be utilized for marketing the much-loved crafts community. Particular crafts of knitting materials such as bags, shirts, bags HP, tablecloths and various other products requiring precise marketing tools and accurate that can be published and marketed throughout Indonesia. By working on competent parties especially in the world of IT (Information Technology) can provide to contribute in helping women artisans craft of knitting materials. So that is exactly what factors ultimately marketing information systems is made.

PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM MARGINAL RELEVANCE – 2013

Abstrak

Pembelajaran Bahasa Indonesia bagi siswa sekolah dasar amatlah sulit, khususnya mulai kelas satu sampai kelas empat dalam hal pemahaman penalaran kalimat dalam bahasa Indonesia. Dibutuhkan suatu metodeyang dapat mempermudah pemahaman kalimat bahasa Indonesia menggunakan metode maximum marginal relevance. metode inidapat mengurangi redudansi dalam perangkaian kalimat pada dokumen dan memiliki lima tahap dalam pencarian text preprocessing yaitu pemecahan kalimat, case folding, tokenizing, filtering, dan stemming. Proses selanjutnya menghitung bobot tf-idf, bobot query relevance dan bobot similarity. Aplikasi ini telah di ujicoba secara acak pada siswa sekolah dasar kelas satu sampai kelas empat.

PENGOLAHAN DATA MINING UNTUK DATA MEMBER MULTI LEVEL MARKETING MENGGUNAKAN METODE ALGORITMAN APRIORI – 2014

Abstrak

PT. Nutricircle World merupakan sebuah perusahaan multi level marketing yang memiliki banyak member. Data member PT. Nutricircle World hanya akan menjadi segudang data yang tidak bisa digunakan jika tidak diolah dengan benar. Dengan teknik data mining, dapat dilakukan analisa hubungan atara kumpulan data member PT. Nutricircle World sehingga di perolah informasi yang baru dan mudah dimengerti. Salah satu metede data mining untuk asosiasi data adalah metode Apriori. Tujuan penggunaan metode apriori dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antar data member dan item set aktifitas data member yang aktif di PT. Nutricircle World. Hasil penelitian ini adalah berupa suatu perangkat lunak dengan mengimplementasikan algoritma Apriori yang dapat digunakan untuk menentukan nilai support dan confidence untuk tiap item

Penulisan Artikel Ilmiah pada Jurnal Nasional

Sebagai wujud pengembagan diri Dosen dan pelaksanaan Tri Dharma Perguruan Tinggi. Pada tanggal 1 Februari 2016 saya mengikuti Workshop Penulisan Artikel Ilmiah pada Jurnal Nasional. Kegiatan Workshop dilaksanakan di Kampus BSI Jatiwaringin Jakarta Timur.

Peserta dalam kegitatan ini merupakan para dosen dari BSI group. Luaran yang diharapkan dari kegiatan workshop ini adalah agar pada dosen dapat menulis artike ilmiah di Jurnal Nasional. Dengan melakukan menulikan hasil penelitian yang sudah dilakukan untuk di terbitkan pada jurnal-jurnal nasional. 

Setelah kegiatan selesai peserta mendapatkan sertifikat.