Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Peningkatan aksesibilitas koleksi perpustakaan, khususnya koleksi skripsi, tesis, dan disertasi perlu dilakukan, mengingat jumlah koleksi yang tinggi, namun sistem pengelolaan saat ini masih didasarkan pada kedatangan koleksi di Perpustakaan Universitas Indonesia. Untuk mengelola koleksi tersebut dibutuhkan kategori-kategori yang dapat mewakili skripsi, tesis, dan disertasi. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan kategori-kategori tersebut melalui pengolahan data abstrak setiap skripsi, tesis, dan disertasi pada tahun 2005-2015 dengan salah satu algoritma clustering, yaitu Self-Organizing Map. Melalui penelitian ini ditemukan 139 kategori yang dapat mewakili skripsi, tesis, dan disertasi, yang akan digunakan untuk mengelompokkan skripsi, tesis, dan disertasi Universitas Indonesia.

---

Accessibility improvement of library collection, in particular undergraduate thesis, post-graduate thesis, and dissertation needs to be done, given the high number of collection, but the current management system is still based on the arrival of collection in Universitas Indonesia?s Library. Categories that can represent undergraduate thesis, post-graduate thesis, and dissertation are required in order to manage those collections. This research aims to determine categories through abstract data processing of each undergraduate thesis, post-graduate thesis, and dissertation in 2005-2015 with a clustering algorithm, namely Self-Organizing Map. This study found 139 categories that can represent undergraduate thesis, postgraduate thesis, and dissertation, that can be used to classify those collections."

"This book contains a wide swath in topics across social networks & data mining. Each chapter contains a comprehensive survey including the key research content on the topic, and the future directions of research in the field. There is a special focus on text embedded with heterogeneous and multimedia data which makes the mining process much more challenging. A number of methods have been designed such as transfer learning and cross-lingual mining for such cases."

"ABSTRAKTesis ini membahas kemampuan dan penggunaan tiga metode data mining dalam melakukan rangkaian analisis dan menemukan informasi dari sekumpulan data yang berjumlah besar yaitu data penggukuran condition monitoring dan faktor ekstenal dari suatu engine alat berat dengan tujuan untuk mendapatkan penjadwalan penggantian engine yang lebih optimal. Metode clustering digunakan untuk mengelompokkan data condition monitoring, association rule digunakan untuk menganalisis keterkaitan antar variabel dan analisis time series digunakan untuk memprediksi nilai dari pengukuran condition monitoring. Hasil penelitian menunjukkan metode data mining dapat digunakan untuk melakukan optimasi penjadwalan.

---

ABSTRACTThis thesis discusses the capability and use of three data mining rsquo s methods in perform the sequence of analysis and explore information from large data set, that is condition monitoring data and external factors of the heavy equipment engine in order to get more optimized engine replacement scheduling.Clustering method is used to classify condition monitoring data, association rule is used to analyze the interrelationship between variables and time series analysis is used to predict the value of condition monitoring. The result showed that data mining methods can be used to perform scheduling optimization."

"Peningkatan kunjungan di situs web Online Public Access Catalog (OPAC) Perpustakaan Universitas Indonesia perlu disertai dengan peningkatan kualitas pelayanan, salah satunya melalui penyusunan sistem rekomendasi buku dalam situs web OPAC. Untuk menyusun sistem tersebut, penggalian pola asosiasi antar buku dilakukan dengan menggunakan salah satu metode data mining yaitu association rules. Dua algoritma digunakan yakni algoritma Apriori dan Apriori Inverse. Untuk menguji dan menyeleksi pola yang dihasilkan, objective interestingness measure dilakukan dan menghasilkan sembilan belas pola asosiasi sebagai luaran (output) akhir penelitian.

---

An increasing use of Online Public Access Catalog (OPAC) Universitas Indonesia Library's website should be followed by a service quality improvement, such as organizing a book recommendation system. To build mentioned system, user behaviors in terms of loaned books were discovered by using one of data mining techniques namely association rules. In this research, two algorithms were used which are Apriori and Apriori Inverse. After all association rules were gathered, objective interestingness measure were conducted to evaluate the quality of association rules and resulted nineteen association rules as final output."

"ABSTRAKSkripsi ini bertujuan untuk mengetahui kepuasan pelanggan layanan data operator CDMA di Indonesia dengan menggunakan pesan tweet sebagai data kepuasan pelanggan real time. Data tersebut diolah menggunakan text mining dan sentiment analysis dengan membuat model klasifikasi teks. Tingkat akurasi model yang dibuat untuk memprediksi sentimen dari pesan tweet mencapai 80 %. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelanggan data operator CDMA di Indonesia baik secara umum maupun pada masing-masing operator cenderung tidak puas dengan layanan data yang diberikan. Secara umum kriteria kemudahan koneksi paling mempengaruhi ketidakpuasan pelanggan layanan data operator CDMA di Indonesia. Sedangkan kriteria kemudahan koneksi paling mempengaruhi ketidakpuasan pelanggan layanan data operator CDMA 1. Kemudian kriteria kemudahan koneksi dan kehandalan jaringan paling mempengaruhi ketidakpuasan pelanggan layanan data operator CDMA 2.

---

ABSTRACTThis thesis aims to gain insight of customer satisfaction of Indonesian CDMA data services operators by using tweets as real time customer satisfaction data. The data is processed using text mining and sentiment analysis by creating text classification model. The model accuracy to predict sentiment of a tweet achieve 80%. The results showed that Indonesia CDMA data subcribers in general or to individual operators tend to not satisfied with the service provided. Connection easiness criteria most influencing customer dissatisfaction of Indonesia CDMA data service operators in general. While, the connection easiness criteria most influencing customer dissatisfaction of CDMA data service operator 1. Then, Connection easiness and network reliability criteria most influencing customer dissatisfaction of CDMA data service operator 2."

"Proses mencari pola atau informasi yang berguna pada suatu kumpulan data dengan menggunakan metode tertentu, saat ini telah menjadi topik yang menarik. Salah satu manfaatnya yaitu dapat menunjang pengambilan keputusan dalam suatu organisasi baik itu organisasi profit maupun non profit. Pada makalah ini akan dilakukan pengujian terhadap sekumpulan data yang diambil dari kejadian nyata untuk diolah, guna mendapatkan informasi atau pola yang dapat berguna untuk penentuan pengambilan sebuah keputusan. Pengujian pada makalah ini merupakan prediksi terhadap pengguna jasa sebuah operator seluler akan kehadirannya pada suatu acara berdasarkanbeberapa indicator, cuaca, jarak relative terhadap lokasi acara, serta apakah pengguna jasa tersebut merupakan termasuk pelanggan pasca bayar atau tidak. Pengujian dilakukan dengan menggunakan tiga metode klasifikasi, yakni naïve bayes, decision tree, dan oneR. Hasil dari percobaan ini bisa menunjukkan prediksi dari setiap percobaan dengan tingkat akurasi prediksi yang berbeda-beda disetiap metode yang digunakan."

"ABSTRACTPelayanan publik berperan penting untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Kepolisian Republik Indonesia merupakan lembaga pelayanan publik yang memiliki peranan penting di masyarakat. Namun, penilaian kinerja Polri yang berhubungan langsung dengan masyarakat masih rendah dan perlu ditingkatkan. Peningkatan kinerja layanan Polri dilakukan dengan memahami aduan dan masukan dari masyarakat. Aduan merupakan informasi penting untuk penyedia layanan untuk mengetahui arah perbaikan dan pengembangan layanan ke depannya. Perkembangan teknologi membuat sistem penyampaian pengaduan dapat disampaikan secara online sehingga lebih mudah. Kemudahan ini sejalan dengan banyaknya jumlah aduan yang disampaikan masyarakat kepada Polri. Aduan masyarakat merupakan data teks yang tidak terstruktur dengan penggunaan kosa kata yang bervariasi. Maka dari itu, pendekatan text miningpenting untuk dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi dan melakukan clustering dari aduan masyarakat kepada Polri untuk topik permasalahan yang sering disampaikan masyarakat. Untuk klasifikasi, algoritme yang digunakan adalah Support Vector Machine SVM dan Random Forest Classifier RFC karena kedua algoritme bekerja dengan baik untuk mengklasifikasi data teks dalam jumlah besar. Hasilnya algoritme RFC bekerja lebih baik pada kasus ini dengan akurasi 72 . Untuk clustering, algoritme yang digunakan adalah Self-Organizing Maps. Hasil penelitian menunjukkan aduan terbanyak masyarakat terdapat di Kelas Pelayanan Buruk dengan topik yang sering dibahas berkaitan dengan satuan kerja Korps Lalu-Lintas Polri.

---

ABSTRACTPublic services take a major role to improve the welfare of society. Indonesia National Police is one of public service institution which have an important role. Unfortunately, assessment of Police performance related to the public service quality is still low. Police needs to improvetheirservice quality. For improving the performance, by analyzing inputs and complaints from public. Complaint is an valuable information for service provider in order to know the service improvement and development in the future. Technology advances make the online complaint handling system easy to access. This is allign with the number of public complaints for Police. Public complaints is unstructured text data with varying vocabulary. Hence, this research is using text mining approach. This research aims to classify and cluster the public complaints to Indonesia National Police to get the specific topic of the complaint. Support Vector Machine and Random Forest Classification RFC algorithms are used for classification. RFC works better on this research with 72 accuracy. Self Organizing Maps algorithm is used for clustering. The result is the highest public complaints are in poor service quality class with topics related to National Police rsquo s Traffic Corps."

"Dalam melaksanakan tugasnya sebagai penyelenggara pendidikan akademik, profesi, spesialis dan vokasi dalam sejumlah disiplin ilmu pengetahuan, teknologi, budaya, dan seni, Universitas Indonesia melakukan berbagai proses dan kegiatan akademik yang membutuhkan pengambilan keputusan. Saat ini proses analisa hanya dapat dilakukan berdasarkan data yang telah ada pada kurun waktu tertentu. Hal ini akan membatasi proses analisa tersebut. Dalam pengembangannya proses pengambilan keputusan akan lebih optimal jika didukung oleh sistem yang mampu menemukan pola atau hubungan dari kumpulan data yang ada. Kemudian dari pola atau hubungan yang didapatkan tersebut dilakukan prediksi untuk masa yang akan datang. Disinilah peran data mining diperlukan sebagai salah satu metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), sehingga proses analisa untuk kegiatan akademik dapat lebih dioptimalkan. Permasalahan yang ada saat ini adalah tidak adanya data mining database dan aplikasi data mining yang mampu melakukan proses pencarian knowledge dalam basis data yang kemudian mampu mendukung proses analisa dan pengambilan keputusan untuk kegiatan akademik.Tugas akhir dengan topik 'Perancangan Aplikasi Data Mining Untuk Kegiatan Akademik Di Universitas Indonesia' untuk ruang lingkup fakultas adalah salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan di atas. Tugas akhir ini bertujuan untuk melakukan kajian analisa perancangan data mining database dan aplikasi data mining untuk kegiatan akademik di Universitas Indonesia.Metodologi yang digunakan dalam tugas akhir ini dimulai dari pembelajaran terhadap teori-teori yang relevan dengan basis data, data warehouse, data mining, dan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Kemudian dilanjutkan dengan melakukan kajian analisa terhadap permasalahan, analisa basis data untuk data mining, analisa data mining berupa kajian tahapan dan persiapan yang harus dilakukan, serta pemilihan studi kasus evaluasi keberhasilan studi mahasiswa. Setelah itu baru diambil kesimpulan yang sesuai dengan hasil analisa. Hasil yang diperoleh dari tugas akhir ini adalah bahwa penerapan konsep data mining pada ruang lingkup fakultas di Universitas Indonesia dapat membantu mengoptimalkan proses pengambilan keputusan untuk kegiatan akademik.Hasil analisa yang dilakukan meliputi analisa permasalahan, analisa basis data untuk kebutuhan data mining, dan analisa data mining. Untuk mengembangkan aplikasi data mining dibutuhkan data warehouse atau basis data tersendiri yang memenuhi syarat dan mampu menyediakan data yang relevan dengan kebutuhan data mining. Hasil lain yang ditemukan adalah bahwa penggunaan aplikasi data mining untuk ruang lingkup akademik memerlukan aplikasi yang harus di-customized terlebih dahulu. Sedangkan hasil uji coba dengan menggunakan aplikasi statistik, yaitu SPSS menunjukkan bahwa algoritma regresi dapat digunakan untuk memprediksi IPK mahasiswa pada semester yang akan datang. Saran yang dapat diberikan untuk pengembangan selanjutnya adalah pengembangan analisa yang lebih spesifik yang diikuti dengan uji coba dengan menggunakan aplikasi data mining dan implementasi. Selain itu memperluas ruang lingkup proses analisa dan pengambilan keputusan yang tidak terbatas hanya pada evaluasi keberhasilan studi, namun dikaitkan dengan hal lain yang masih relevan seperti kaitan evaluasi keberhasilan studi dengan alokasi jadwal kuliah, dan sebagainya. Saran yang terakhir adalah mengembangkan data warehouse untuk ruang lingkup universitas, sehingga penerapan data mining tidak hanya terbatas pada kegiatan akademik."

"Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) untuk meningkatkan keunggulan kompetitif.tidak hanya dimanfaatkan oleh sektor industri, namun juga sektor pemerintahan. Pemerintah Indonesia sendiri di dalam kaitannya dengan pemanfaatan TIK, telah membangun suatu sistem yang memungkinkan masyarakat untuk melaporkan keluhan dan aspirasinya melalui sistem LAPOR!. Sistem LAPOR! ciptaan pemerintah ini ternyata ditanggapi dengan antusias oleh masyarakat, terbukti dengan banyaknya laporan yang masuk ke pemerintah. Guna membantu kinerja pemerintah, dilakukan penelitian untuk menganalisis data tekstual laporan masyarakat dengan text mining untuk kemudian dilakukan disposisi otomatis ke dalam dua kategori utama LAPOR! yaitu topik dan instansi terkait. Disposisi otomatis dilakukan menggunakan teknik problem transformation pada multilabel classification melalui algoritma klasifikasi support vector machine dan naïve bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa disposisi otomatis dapat diterapkan ke dalam sistem LAPOR! dan dapat meningkatkan kinerja disposisi laporan. Algoritma yang menghasilkan performa terbaik di dalam penerapannya adalah algoritma support vector machine

---

The application of Information Technology and Communication (ICT) to escalate the competitive advantage is not only used in the industrial sector, but also in the government as well. The government of the Republic of Indonesia itsef, in the use of ICT, has built a system that enable its citizen to report their grievance and aspiration through LAPOR! system. This system turned out to be accepted with great enthusiasm by the public, as evidenced by the many reports to the government. In order to support the government’s performance, research is conducted to analyze the textual data using text mining, for later automatic disposition into two groups of LAPOR!'s category which is topik and instansi terkait. disposition is done using problem transformation technique in multilabel classification through support vector machine and naïve bayes classification algorithm. The result showed that automatic disposition can be applied into LAPOR! system and improves the report disposition’s performance. Algorithm that produces the best performance in the application is support vector machine. "

"ABSTRACTPeningkatan jumlah pengguna internet mendorong organisasi, perusahaan, dan lembaga lain untuk berinteraksi dengan publik melalui berbagai media online. Situs website adalah contoh saluran informasi online yang digunakan oleh kelompok organisasi yang memungkinkan para pengunjung melakukan pencarian informasi didalamnya. Website SIMAK adalah website milik Universitas Indonesia yang mendistribusikan informasi mengenai cara masuk Universitas Indonesia. Ekstraksi pola perilaku pengunjung pada website SIMAK penting dilakukan untuk mengetahui tren terhadap pencarian informasi dan pengaksesan tampilan halaman yang terdapat di laman website. Hal ini dilakukan untuk meningkatkan kualitas website SIMAK dalam hal kemudahan aksesibilitas pengguna yang lebih baik. Namun, pola penggalian di website SIMAK belum pernah dilakukan sebelumnya. Sementara itu, website SIMAK merupakan salah satu website yang paling banyak dikunjungi oleh publik. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pattern mining, salah satu aplikasi pengekstraksian pola pencarian informasi yang dilakukan oleh pengunjung website untuk mengetahui pola perilaku pengunjung melalui situs website SIMAK. Data web log pengunjung website SIMAK selama bulan Februari, Maret, dan April digunakan dalam penelitian ini sebagai representasi tingginya aktivitas website dalam kurun waktu satu tahun menggunakan teknik association rules. Hasil pengolahan data kategorisasi umum menunjukkan bahwa terdapat satu pola aturan unik pada bulan Februari dan Maret, dan tiga pola aturan unik di bulan April. Selain itu, pada data berkategorisasi khusus terdapat delapan pola aturan unik di bulan Februari, tiga pola aturan unik di bulan Maret dan enam pola aturan unik di bulan April. Aturan pola yang ditemukan ini menggambarkan pola perilaku pengunjung dalam melakukan pencarian informasi melalui situs website SIMAK.

---

ABSTRACTThe increasing amount of internet usage encourages organizations, companies, and other institutions to engage with the public through various online media. Website is an example of online information channel for those institutions, enabling the visitors to search detailed information. SIMAK Website is a website owned by the Universitas Indonesia that distributes information on getting through Universitas Indonesia. Extracting pattern of website visitors behavior is important to find out the trend on information searching and page accessing. Thus, the website can be improved to have better accessibility and user performance. However, the extracting pattern in the SIMAK website is not often conducted while this website is one of the highest number vistitors. This study was conducted using pattern mining, one of the applications of web usage mining, to find out patterns and trend of visitors behavior in information searching through SIMAK website. Visitors web log data of the SIMAK website in February, March, and April was processed by association rules method as those three months have the highest number of visitors activities in accessing website information in a year. The results show that general categorized data have one unique pattern in February and March, and three unique patterns in April. Meanwhile, the distinctive categorized data have eight unique patterns in February, three unique patterns in March, and six unique patterns in April. The rules patterns found describe the visitors behavior which may occur due to the information search on SIMAK website."