Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sebagai negara hukum, Indonesia memiliki sistem peradilan yang aktif. Setiap bulannya, terdapat sekitar 100.000 dokumen putusan yang dihasilkan oleh lembaga kehakiman di Indonesia. Volume dokumen yang banyak tersebut menimbulkan suatu tantangan bagi insan hukum di Indonesia. Guna mendukung dan mengakomodasi institusi publik dari aspek teknologi dan informasi, serta mendorong pelaksanaan keterbukaan informasi bagi masyarakat umum, maka dibutuhkan suatu metode yang dapat membantu untuk mencari dan mengumpulkan informasi penting dari suatu dokumen putusan pengadilan. Secara khusus, metode ini juga ditujukan untuk membantu para praktisi hukum untuk kepentingan penegakan hukum dan para akademisi hukum untuk kepentingan pendidikan dan pengembangan di bidang hukum. Salah satu teknik untuk mengumpulkan informasi penting dari suatu dokumen adalah Named Entity Recognition (NER). Teknik NER bekerja dengan cara menandai kata-kata yang merupakan informasi penting seperti orang, tempat, lokasi, waktu, kejadian, dan lainnya. NER dapat diterapkan untuk berbagai bidang permasalahan, seperti medis, hukum, dan pertanian. NER yang secara spesifik bekerja untuk menandai entitas hukum disebut dengan Legal Entity Recognition (LER). Penelitian sebelumnya telah menerapkan LER untuk dokumen legal berbahasa Indonesia dengan pendekatan BiLSTM dan CRF sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengetahui bagaimana performa model-model lain terhadap kasus tersebut. Penelitian ini menguji performa language model, yaitu model berbasis RoBERTa dan model berbasis BERT serta membandingkannya dengan deep learning model, yaitu BiLSTM dan BiLSTM-CRF sebagai model baseline penelitian sebelumnya untuk task LER bahasa indonesia. Hasil penelitian menunjukkan model berbasis RoBERTa memliki performa terbaik untuk task LER pada dataset penulis, XLM-R large dengan skor F1 sebesar 0,9295, XLM-R base dengan skor F1 sebesar 0,9281 dan Indonesian RoBERTa dengan skor F1 sebesar 0,9246.

---

As a rule of law country, Indonesia has an active justice system. Every month, there are around 100,000 decision documents produced by the judiciary in Indonesia. The large volume of documents poses a challenge for legal people in Indonesia. In order to support and accommodate public institutions from the aspects of technology and information, as well as encourage the implementation of information disclosure for the general public, a method is needed that can help find and collect important information from a court decision document. In particular, this method is also intended to assist legal practitioners for the benefit of law enforcement and legal academics for the benefit of education and development in the field of law. One technique for collecting important information from a document is Named Entity Recognition (NER). The NER technique works by marking words that are important information such as people, places, locations, times, events, and so on. NER can be applied to various problem areas, such as medical, legal, and agriculture. NER which specifically works to mark legal entities is called Legal Entity Recognition (LER). Previous studies have applied LER to legal documents in Indonesian using the BiLSTM and CRF approaches, so further research is needed to find out how other models perform in this case. This study examines the performance of language models, namely the RoBERTa-based model and the BERT-based model and compares them with deep learning models, namely BiLSTM and BiLSTM-CRF as the baseline models for previous studies for the Indonesian language LER task. The results showed that the RoBERTa-based model had the best performance for the LER task in the author’s dataset, XLM-R large with an F1 score of 0.9295, XLM-R base with an F1 score of 0.9281 and Indonesian RoBERTa with an F1 score of 0.9246."

"Ilmu Data adalah irisan dari matematika dan statistika, komputer, serta keahlian domain. Dalam beberapa tahun terakhir inovasi pada bidang ilmu data berkembang sangat pesat, seperti Artificial Intelligence (AI) yang telah banyak membantu kehidupan manusia. Deep Learning (DL) sebagai bagian dari AI merupakan pengembangan dari salah satu model machine learning yaitu neural network. Dengan banyaknya jumlah lapisan neural network, model deep learning mampu melakukan proses ekstrasi fitur dan klasifikasi dalam satu arsitektur. Model ini telah terbukti mengungguli teknik state-of-the-art machine learning di beberapa bidang seperti pengenalan pola, suara, citra, dan klasifikasi teks. Model deep learning telah melampaui pendekatan berbasis AI dalam berbagai tugas klasifikasi teks, termasuk analisis sentimen. Data teks dapat berasal dari berbagai sumber, seperti sumber dari media sosial. Analisis sentimen atau opinion mining merupakan salah satu studi komputasi yang menganalisis opini dan emosi yang diekspresikan pada teks. Pada penelitian ini analisis peforma machine learning dilakukan pada metode deep learning berbasis representasi data BERT dengan metode CNN dan LSTM serta metode hybrid deep learning CNN-LSTM dan LSTM-CNN. Implementasi model menggunakan data komentar youtube pada video politik dengan topik terkait Pilpres 2024, kemudian evaluasi peforma dilakukan menggunakan confusion metric berupa akurasi, presisi, dan recall.

---

Data Science is the intersection of mathematics and statistics, computing, and a domain of expertise. In recent years innovation in the field of data science has developed very rapidly, such as Artificial Intelligence (AI) which helped a lot in human life. Deep Learning (DL) as part of AI is the development of one of the machine learning models, namely neural network. With the large number of neural network layers, deep learning models are capable of performing feature extraction and classification processes in a single architecture. This model has proven to outperform state-of-the-art machine learning techniques in areas such as pattern recognition, speech, imagery, and text classification. Deep learning models have gone beyond AI-based approaches in a variety of text classification task, including sentiment analysis. Text data can come from various sources, such as source from social media. Sentiment analysis or opinion mining is a computational study that analyze opinions and emotions expressed in text. In this research, machine learning performance analysis is carried out on a deep learning method based on BERT data representation with the CNN and LSTM and hybrid deep learning CNN-LSTM and LSTM-CNN method. The implementation of the model uses YouTube commentary data on political videos related to the 2024 Indonesia presidential election, then performance analysis is carried out using confusion metrics in the form of accuracy, precision, and recall."

"Sistem rekomendasi menjadi salah satu kebutuhan utama bagi penyedia layanan e-commerce untuk memberikan saran rekomendasi produk sesuai dengan apa yang diinginkan oleh pengguna. Salah satu pendekatan yang paling banyak dilakukan dalam membangun sistem rekomendasi adalah collaborative filtering, dengan menggunakan data explicit feedback, yang dapat berupa review atau rating. Sistem rekomendasi dengan pendekatan collaborative filtering telah banyak dikembangkan dengan menggunakan metode machine learning dan metode deep learning. Penelitian ini berfokus untuk mengembangkan sistem rekomendasi dengan pendekatan collaborative filtering berbasis deep learning dengan menggunakan data gabungan review dan rating. Teknik deep learning yang digunakan diperkaya dengan word embeddings untuk dapat menangkap interaksi yang terdapat dalam data review. Penelitian ini menggunakan arsitektur yang diadopsi dari CARL. Modifikasi yang dilakukan pada CARL meliputi pengubahan optimizer dan penggunaan beberapa pretrained word embedding yang berbeda. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan performa sistem rekomendasi yang diusulkan antara dataset berbahasa Inggris dan berbahasa Indonesia. Untuk melakukan evaluasi performa sistem rekomendasi yang dikembangkan, digunakan metrik evaluasi mean squared error (MSE). Hasil penelitian menunjukkan modifikasi model CARL (Review-based) dengan menggunakan optimizer Adam (CARL (Review-based) – Adam) menunjukkan performa terbaik dan dapat mengalahkan performa dari baseline model.

---

Recommender systems are one of the main needs for e-commerce to provide product recommendations according to what the users want. One of the most widely used approaches in developing recommender systems is collaborative filtering, using explicit feedback data, which can be in the form of reviews or ratings. Various collaborative filtering methods have been developed using machine learning and deep learning methods. This study focuses on developing deep learning-based recommender systems with collaborative filtering approach using combined reviews and ratings data. The deep learning technique that being used is enriched with word embeddings to capture the interactions contained in the review data. This study uses an architecture adopted from CARL. Modifications made to CARL include changing the optimizer and using several different pretrained word embeddings. This study also compares the performance of the proposed recommender systems between English datasets and Indonesian datasets. To evaluate the performance of the recommender systems, the mean squared error (MSE) evaluation metrics is used. The results showed that the modification of CARL (Review-based) model using Adam optimizer (CARL (Review-based) – Adam) showed the best performance and could beat the performance of the baseline model."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi penyakit kulit pada hewan peliharaan menggunakan image processing dan Deep Learning. Model ini dirancang untuk mendeteksi tiga jenis penyakit kulit yang umum, yaitu Ringworm, Scabies, dan Earmite, dengan memanfaatkan gambar yang diambil menggunakan kamera ponsel. Model ini menggabungkan teknik image processing, seperti CLAHE, filter Gaussian, dan segmentasi HSV, dengan model CNN. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-score. Pada penelitian ini digunakan dua model untuk mendeteksi penyakit yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk model 1, yang melakukan klasifikasi multi-kelas, nilai metrik validasi Akurasi mencapai 83%, F1-score mencapai 82%, Precision mencapai 89%, dan Recall mencapai 83%. Sedangkan untuk hasil model 2, yang melakukan klasifikasi biner, nilai akurasi mencapai 100%, F1-score mencapai 100%, Precision mencapai 100%, dan Recall mencapai 100%. Model ini juga menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model transfer learning ResNet-50 dan VGG16.

---

This research aims to develop a skin disease detection model for pets using image processing and Deep Learning . The model is designed to detect three common skin diseases, namely Ringworm, Scabies, and Earmite, using images captured by mobile phone cameras. The model combines image processing techniques, such as CLAHE, Gaussian filter, and HSV segmentation, with a CNN model. Model evaluation is performed using the Accuracy, Precision, Recall, and F1-score metrics. In this study, two models were used to detect different diseases. The research results show that for model 1, which performs multi-class classification, the validation metric value of Accuracy reaches 83%, F1-score reaches 82%, Precision reaches 89%, and Recall reaches 83%. Meanwhile, for the results of model 2, which performs binary classification, the accuracy value reaches 100%, F1-score reaches 100%, Precision reaches 100%, and Recall reaches 100%. This model also shows better performance compared to the ResNet-50 and VGG16 transfer learning models."

"Emosi adalah perasaan yang muncul dalam diri seseorang sebagai respon dari situasi tertentu. Perasan ini dapat memengaruhi pikiran, perilaku, dan persepsi seseorang terhadap suatu peristiwa. Klasifikasi emosi adalah bagian dari analisis sentimen yang bertujuan untuk menganalisis dan memperoleh emosi dari suatu data. Penelitian klasifikasi emosi berbasis teks perlu dilakukan karena dapat diimplementasikan pada berbagai bidang, seperti kesehatan dan pendidikan. Bahasa Indonesia menduduki peringkat 11 bahasa dengan penutur terbanyak di dunia dengan 200 juta penutur. Namun, penelitian klasifikasi emosi berbasis teks bahasa Indonesia masih sedikit dilakukan. Algoritma machine learning dapat digunakan untuk mengatasi berbagai tantangan dalam penelitian klasifikasi emosi seperti memahami emosi dan menganalisis emosi dari data yang tidak terstruktur. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model machine learning dengan teknik convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), dan bidirectional encoder representation from transformer (BERT). Berdasarkan pengujian yang dilakukan, metode convolutional neural network (CNN) mendapatkan F1 score sebesar 84,2%, metode long short term memory mendapatkan F1 score sebesar 82%, metode BERT en uncased mendapatkan F1 score sebesar 22%, dan metode BERT multi cased mendapatkan F1 score sebesar 32%. Hasil pengujian ini menandakan metode CNN merupakan metode dengan hasil pengujian terbaik dan BERT en uncased merupakan metode dengan hasil pengujian terburuk dibanding ketiga metode lainnya.

---

Emotions are feelings that arise within a person in response to a particular situation. These feelings can affect a person's thoughts, behavior, and perception of an event. Emotion classification is a part of sentiment analysis that aims to analyze and derive emotions from data. Text-based emotion classification research needs to be done because it can be implemented in various fields, such as health and education. Indonesian is ranked the 11th most spoken language in the world with 200 million speakers. However, there is still little research on Indonesian text-based emotion classification. Machine learning algorithms can be used to overcome various challenges in emotion classification research such as understanding emotions and analyzing emotions from unstructured data. This research focuses on developing machine learning models with convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), and bidirectional encoder representation from transformer (BERT) techniques. Based on the tests conducted, the convolutional neural network (CNN) method gets an F1 score of 84,2%, the long short term memroy method gets an F1 score of 82%, the BERT en uncased method gets an F1 score of 22%, and the BERT multi cased method gets an F1 score of 32%. These results indicate that the CNN is the bets method while the BERT en uncased is the worst method compared to the three other methods."