Indriani, Aida
Unknown Affiliation

Published : 7 Documents
Articles

Found 7 Documents
Search

KLASIFIKASI DATA FORUM DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAïVE BAYES CLASSIFIER Indriani, Aida
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2014
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Klasifikasi adalah suatu prosespengkategorian yang dilakukan terhadap sekumpulandokumen. Klasifikasi sangat penting untuk kemudahanpengguna dalam melakukan pencarian dokumen. Prosesklasifikasi diawali dengan membagi koleksi dokumenmenjadi 2 bagian utama yaitu data latih dan data uji. Daridata latih, dengan menggunakan metode tertentudiperoleh model klasifikasi yang nantinya akan digunakanuntuk penentuan kelas terhadap data uji. Banyak sekalimetode-metode yang dapat digunakan dalam klasifikasidokumen, antara lain: K-NN, Rocchio, WAK-NN, NaïveBayes Classifier (NBC), dan lain-lain.Forum adalah tempat/media untuk melakukankomunikasi atau diskusi.Pada bidang pendidikan,keberadaan forum sangat penting untuk menunjangproses belajar mengajar. Dengan adanya forum, dosendan mahasiswa bisa saling berdiskusi tanpa harusbertemu langsung. Dalam forum terdapat beberapa kelas,dengan tujuan agar memudahkan dosen dan mahasiswadalam mencari bahan diskusi. Pendataan kelas yang tepatuntuk pertanyaan atau pernyataan yang ditulis olehpengguna menjadi sangat penting.Metode klasifikasi yang digunakan untukmengklasifikasikan data forum secara otomatis padapenenlitian ini yaitu NBC. NBC adalah metode klasifikasiyang berdasarkan probabilitas dan Teorema Bayesian.Dengan NBC, diperoleh hasil akurasi kebenaranpengklasifikasian terhadap 15 data uji sebesar 73%. Padapenelitian ini, pengukuran efektifitas klasifikasi denganmenggunakan Confusion Matrix dengan cara menentukannilai TP, TN, FP, dan FN.
PENGAMANAN DATA TEKS MELALUI PERPADUAN ALGORITMA BEAUFORT DAN CAESAR CIPHER Fadlan, Muhammad; Sinawati, Sinawati; Indriani, Aida; Bintari, Evi Dianti
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA Vol 12, No 2 (2019): JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Publisher : Prodi Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (858.616 KB) | DOI: 10.15408/jti.v12i2.12262

Abstract

The importance of maintaining data integrity and security is one of the challenges in the current digital era. One method that can be used to face this challenge is through cryptography. In cryptography there are several algorithms that can be used, one of which is the Caesar cipher algorithm. This algorithm has several disadvantages, including a limited number of characters of 26 characters. This can make the encryption results easily recognizable by other parties. This study aims to design a proposal for maintaining data security through cryptographic techniques, while addressing the problems inherent in the Caesar cipher algorithm. The combination of Caesar and Beaufort algorithm is done to overcome the existing problems. In addition, a character list of 94 characters was determined to be used in the process of encryption and decryption of text data. The result, through the integration of these two algorithms, the text cipher becomes more difficult to solve. There are two stages of the encryption process by using two different types of Keys for each stage in securing data
WEIGHT ADJUSTED K-NEAREST NEIGHBOR DAN MINIMUM SPANNING TREE UNTUK INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM DI PERPUSTAKAAN STMIK PPKIA TARAKANITA RAHMAWATI TARAKAN Indriani, Aida; -, Gunawan; Novianto, Endyk
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2013
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Information Retrieval System is a process of searching for a set of documents relevant with needs of the user. In the teaching and learning activities, Information Retrieval System much needed. For example at library, teachers and students can search for books that can be used as reference material. With the Information Retrieval System can improve search results more relevant book to the needs of the user.Library of STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati domiciled in Tarakan, until now have 4215 ± titles consisting of printed books and research. In this research, using 500 data books and software used to create an IR system that is Sphinx Search. The role of Sphinx Search in a IR system is the process of indexing for data set books and search for data relevant books matching the query entered by user.Methods classification text used in this research are Weight Adjusted K-Nearest Neighbor (WAK-NN). Percentage accuracy of match type classes generated by WAK-NN is 81% on 150 data test with processing time by ± 11 minutes / book. By making use of classification text, it can improve the performance of the effectiveness of the results data books are displayed by Sphinx Search. With produce value of precision 63.6% for 5 different queries. Other than displaying the data books that match the query, in this research can also display a list of books that may be used as reference material / other teachings. The establishment of documents cluster made with method Clustering Minimum Spanning Tree (MST) using the formula Cosine Distance Measure.
SISTEM INFORMASI PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS WEB Paranduk, Lusiana; Indriani, Aida; Hafid, Muhammad; Suprianto, Suprianto
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2018
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penjadwalan mata kuliah di STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati merupakan kegiatan rutin setiap semester. Pada umumnya penjadwalan mata kuliah dibuat dengan cara manual dengan membuat tabel jadwal mata kuliah, hal ini tentu tidak efektif dan lama dalam prosesnya. Jadwal mata kuliah ini terdiri dari data dosen, mata kuliah, waktu kuliah dan ruang kuliah. Algoritma genetika digunakan untuk memecahkan masalah penjadwalan mata kuliah. Algoritma genetika dimulai dengan cara membangkitkan populasi awal, dilakukan proses perhitungan nilai fitness, crossover, dan melakukan mutasi. Hasil yang diperoleh dari algoritma genetika pada sistem ini merupakan jadwal perkuliahan pada STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati yang dapat mengganti cara manual penjadwalan mata kuliah dan mempersingkat waktu dalam menyusun jadwal perkuliahan tersebut. Dapat diambil kesimpulan bahwa semakin besar jumlah populasi yang dimasukkan, maka jadwal yang dihasilkan menjadi lebih baik dengan nilai probabilitas crossover 0.75, mutasi 0.40 dan jumlah generasi sebesar 10000.
IMPLEMENTASI JACCARD INDEX DAN N-GRAM PADA REKAYASA APLIKASI KOREKSI KATA BERBAHASA INDONESIA Indriani, Aida; Muhammad, Muhammad; Suprianto, Suprianto; Hadriansa, Hadriansa
Sebatik Vol 22 No 2 (2018): DESEMBER 2018
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (269.883 KB) | DOI: 10.46984/sebatik.v22i2.314

Abstract

Banyaknya informasi diberbagai media, membuat pengguna harus jeli dalam mencari informasi yang benar. Informasi yang dikatakan benar bukan hanya dilihat dari sumber terpercaya, tetapi dalam penulisan tidak boleh terjadi kesalahan ejaan kata (typo) yang dapat mengakibatkan kesalahpahaman makna informasi yang dibaca. Untuk meminimalkan kesalahan ejaan kata dibutuhkan peran editor dengan melakukan koreksi kata secara satu per satu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi koreksi kata secara otomatis, dengan memanfaatkan teknik text mining yaitu set based similarity measure. Teknik yang digunakan yaitu jaccard index dan menggunakan bantuan fitur N-gram sebanyak 3 yaitu Bi-gram, Tri-gram dan Quad-gram. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan fitur N-gram yang tepat dalam melakukan koreksi kata. Dengan adanya aplikasi koreksi kata ini diharapkan dapat membantu tim editor dalam melakukan pengecekan kata sebelum dipubikasikan ke umum. Untuk analisa fitur N-gram yang tepat untuk melakukan koreksi kata adalah fitur Bi-gram.
ANALISA PENGAMANAN TEKS MENGGUNAKAN TEKNIK CHARACTER CIPHER DAN BLOCK CIPHER Indriani, Aida; Sinawati, Sinawati
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2018): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 9 2018
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (144.654 KB)

Abstract

Kriptografi adalah salah satu cara yang digunakan untuk mengamankan teks. Pengamanan teks yang dilakukan pada kriptografi yaitu dengan cara mengubah atau melakukan penyamaran teks menjadi bentuk yang tidak mempuyai makna. Dalam kriptografi ada dua proses yang dilakukan yaitu enkripsi dan dekripsi. Enkripsi adalah proses perubahan bentuk teks asli menjadi bentuk yang tidak bermakna. Kebalikan dari enkripsi, dekripsi adalah proses perubahan bentuk teks yang tidak bermakna kembali kebentuk teks asli. Dewasa ini, pengamanan teks sangat diperlukan. Perkembangan teknologi yang semakin cepat, membuat banyaknya aplikasi-aplikasi yang dapat mengambil dokumen rahasia menjadi semakin mudah. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan teknik kriptografi. Seiring dengan perkembangan jaman, kriptografi terbagi atas 2 (dua) jenis yaitu kriptografi klasik dan modern. Kriptografi klasik mempunyai 2 (dua) teknik dalam hal pengamanan data yaitu teknik character cipher dan block cipher. Kriptografi tidak lepas dari cipher key yaitu kunci yang digunakan untuk proses penyandian. Cipher key terbagi atau 2 (dua) jenis yaitu kunci simetri dan asimetri. Dalam penelitian ini, penulis menganalisa pengamanan teks dengan menggunakan metode Caesar cipher yang merupakan salah satu teknik character cipher dan transposition cipher yang merupakan salah satu teknik block cipher. Kunci yang digunakan adalah kunci simetri. Kata kunci : block cipher, caesar cipher, character cipher, kriptografi, transposition cipher
ANALISA PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP KLASIFIKASI DATA Indriani, Aida
Sebatik Vol 24 No 1 (2020): Juni 2020
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (376.103 KB) | DOI: 10.46984/sebatik.v24i1.909

Abstract

Penggunaan forum sebagai sarana pembelajaran telah banyak digunakan pada kalangan Mahasiswa. Forum digunakan sebagai sarana berdiskusi antar sesama anggota forum untuk membahas materi sesuai dengan judul topik. Judul topik biasanya ditentukan sesuai dengan isi materi yang akan dibahas. Judul topik yang sudah terlalu banyak di dalam sebuah forum dapat berakibat salah dalam pemilihan judul. Salah satu cara untuk mengatasinya yaitu dengan melakukan klasifikasi judul topik secara otomatis sesuai dengan isi materi. Klasifikasi teks dapat diselesaikan dengan menggunakan teknik text mining. Pada proses klasifikasi yang dilakukan yaitu dengan membagi dataset menjadi 2 (dua) bagian menjadi data latih (training) dan data uji (testing). Pada tahapan awal klasifikasi dilakukan proses pre-processing yang diawali dengan tahapan tokenisasi, kemudian dilanjutkan dengan filtering dan diakhiri dengan stemming. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam klasifikasi teks antara lain naïve bayes classifier (nbc), k-nearest neighbor (k-nn), rocchio, weight adjusted k-nearest neighbor (wa k-nn) dan lain-lain. Pada penelitian ini, penulis membandingkan 2 (dua) metode yaitu nbc dan k-nn. Dari hasil perbandingan kedua metode dapat disimpulkan bahwa metode k-nn lebih baik tingkat akurasinya daripada metode nbc. Hal ini dibuktikan dengan tingkat akurasi sebesar 80% untuk metode k-nn dan sebesar 73% untuk nbc yang dihitung dengan menggunakan metode confusion matrix.