Publikasi Karya Ilmiah
Pada halaman ini berisikan karya ilmiah yang penulis sudah buat sebagai kewajiban dalam Tri Dharma Pergurutan Tinggi. Silahkan download hasil karya ilmiah penulis dibawah ini atau bisa ikuti tautan yang disediakan.
1. 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.
2. 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.
3. 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
4. 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
5. RANCANG BANGUN GAME “LEGENDS OF SPACESHIP” MENGGUNAKAN GAME MAKER STUDIO - 2019
Abstrak
Semua orang pasti pernah mengenal apa itu Game, mulai dari anak – anak hingga orang tua masa kini pasti pernah meminkannya. Game adalah salah satu jenis aktivitas bermain, yang didalamnya dilakukan dalam konteks berpura – pura namun terlihat seperti realitas. Game juga dapat diartikan sebagai kegiatan penyelesaian masalah, didekati dengan sikap yang menyenangkan, Game yang bagus adalah yang bisa membuat pemain berpartisipasi secara aktif, bisa menigkatkan dan melatih kelincahan pemain dan mempunyai tantangan yang tepat, tidak terlalu sedikit atau terlalu banyak. Penulis memilih latar ruang angkasa yang penulis anggap cukup menarik untuk menjadi Game petualang menggunakan Game Maker Studio. Metode penelitian yang digunakan terbagi menjadi beberapa tahap yaitu pengumpulan data, perancangan, pembuatan, dan tahap uji coba. Proses pembuatan Game ini menggunakan bahasa pemrograman Game Maker Language dan software Adobe Photoshop 7.0 untuk pembuatan desain objek dan user interface dan beberapa software pendukung lainnya. Dapat ditarik kesimpulan, bahwa telah berhasil dibuat Game ini dengan genre Action yang terbagi menjadi 3 mode permainan yang berbeda, dan Game ini dapat menjadi hiburan, meningkatkan ketangkasan dan kelincahan dan menjadi sarana penghilang jenuh setelah beraktifitas seharian.
5. INTEGRASI METODE SAMPLE BOOTSTRAPPING DAN WEIGHTED PRINCIPAL COMPONENT ANALISYS (PCA) UNTUK MENINGKATKAN PERFORMA NAÏVE BAYES PADA CITRA TUNGGAL PAP SMEAR - 2020
Abstrak
Research on cervical cancer with the Pap Smear method is useful for finding pre-cancer diagnoses. Associated with previous research that the accuracy of the Naïve Bayes algorithm to the classification of a single Pap smear image still has an unsatisfactory accuracy. Whereas determining the class of single Pap cell smears is very important in determining whether these cells are normal or not. This study aims to determine whether integration using the Sample Bootstrapping (SB) method with the Weighted Principal Component Analysis (W-PCA) algorithm can improve the performance of the Naïve Bayes algorithm for seven different cell types. This model is the best solution used in the classification of datasets that are classified as having large dimensions. So that the integration of the two algorithms can increase the accuracy value to 87.24% for the seven classes and 97.30% for the two classes, and it can be concluded that with this integration model can improve the best accuracy value