The online helpdesk with ticketing system with the help of operators often experiences problems such as inappropriate delegation processes, the duration of the helpdesk waiting time to be delegated, even the helpdesk is missed to be handled. The ticket delegation checked manually by the operator has risks creating an error in delegating helpdesk tickets to inappropriate technicians. The helpdesk classification system is needed so that every incoming helpdesk ticket can be classified to the right technician according to the job description. The incoming Helpdesk is classified into 6 types of requests, namely multimedia, documentation, internet, server, hardware, software and miscellaneous. This helpdesk grouping is needed so that related technicians for each helpdesk can work and help the helpdesk according to their respective job descriptions. The Support Vector Machine method is used to classify text on the helpdesk. The use of Linear and Polynomial kernels produces an accuracy of 78%, the RBF or Gaussian kernel produces the highest accuracy of 81% while the Sigmoid kernel produces the smallest accuracy of 51%. The helpdesk classification results with the Support Vector Machine method can produce quite good accuracy.Abstrak Helpdesk secara online dengan sistem ticketing dengan bantuan operator sering kali mengalami permasalahan seperti proses pendelegasian yang kurang tepat, lamanya waktu tunggu helpdesk didelegasikan, bahkan terlewatnya helpdesk untuk dapat ditangani. Proses delegasi tiket secara manual oleh operator beresiko menimbulkan terjadinya kesalahan pendelegasian tiket helpdesk kepada teknisi yang tidak sesuai. Sistem klasifikasi helpdesk dibutuhkan agar setiap tiket helpdesk yang masuk dapat diklasifikasikan dan didelegasikan ke teknisi yang tepat sesuai dengan job description. Helpdesk yang masuk diklasifikasi menjadi 6 macam permintaan bantuan yaitu multimedia, dokumentasi, internet, server, hardware, software. Pengelompokan helpdesk ini diperlukan agar teknisi terkait untuk masing-masing helpdesk dapat mengerjakan dan membantu helpdesk sesuai dengan job description masingmasing. Metode Support Vector Machine dipakai untuk melakukan klasifikasi teks pada helpdesk. Penggunaan kernel Linear dan Polynomial menghasilkan akurasi sebesar 78%, kernel RBF atau Gaussian menghasilkan akurasi paling tinggi yaitu sebesar 81% sedangkan kernel Sigmoid menghasilkan akurasi paling kecil yaitu 51%. Hasil klasifikasi helpdesk dengan metode Support Vector Machine dapat menghasilkan akurasi cukup baik.
Penempatan posisi kamera secara manual membutuhkan proses dan perhitungan yang berulang-ulang untuk sebuah adegan, tentu saja hal ini akan membut uhkan banyak waktu dan biaya. Oleh karena itu dibuat sebuah sistem penempatan posisi kamera secara otomatis dalam lingkungan virtual yang sesuai dengan kaidah sinematografi. Sistem akan menangani pengaturan kamera untuk mendapat sudut, jarak, dan ketinggian yang cocok untuk setiap adegan. Penelitian ini akan menggunakan simulasi permainan komputer dengan beberapa aksi dengan dua macam gaya penempatan posisi kamera yaitu kamera statis dan kamera dinamis. Metode yang digunakan adalah logika fuzzy dengan metode mamdani. Terdapat 3 tahapan yang dilakukan yaitu tahap masukan dari pengguna berupa kombinasi penekanan tombol untuk melakukan sebuah aksi. Tahap kedua adalah sistem inferensi fuzzy yang akan mengolah input menjadi output. Tahap terakhir adalah perekaman aksi berdasarkan posisi kamera yang telah ditentukan. Selain itu dalam simulasi permainan ini akan dipasang modul event selector untuk validasi aksi dan modul state director untuk operator transisi kamera virtual. Uji coba dilakukan dengan cara merekam 7 macam aksi dan akan divalidasi berdasarkan profiling dan responden. Dari uji coba didapatkan nilai 3.66 untuk kamera statis dan 4.08 untuk kamera dinamis. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu melakukan penempatan posisi kamera sesuai kaidah sinematografi.
Machinima is a computer imaging technology typically used in games and animation. It prints all movie cast properties into a virtual environment by means of a camera positioning. Since cinematography is complementary to Machinima, it is possible to simulate a director’s style via various camera placements in this environment. In a gaming application, the director’s style is one of the most impressive cinematic factors, where a whole different gaming experience can be obtained using different styles applied to the same scene. This paper describes a system capable of automatically profile a director’s style using fuzzy logic. We employed 19 output variables and 15 other calculated variables from the animation extraction data to profile two different directors’ styles from five scenes. Area plots and histograms were generated, and, by analyzing the histograms, different director’s styles could be subsequently classified.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.