CS is one of the most important functions of any client-related organization, whether a business or a school (customer service). Notably from the committee responsible for student selection, CS, on the other hand, has a very limited capacity to be handled by humans, which can reduce university satisfaction. Therefore, we require technological assistance, which in this case takes the form of an AI-based chatbot. The objective of this study is to design and develop a chatbot system utilizing NLP (natural language processing) to aid the CS of the new student admissions committee at Pahlawan Tuanku Tambusai University in answering questions from prospective new students. The employed method is dice similarity weighted by TFIDF. The results of the conducted tests indicated that the recall rate was 100 percent and the precision reached 76.92 percent. The evaluation results indicate that the chatbot can effectively respond to questions from prospective students.
Pengumpulan data untuk perkiraan cuaca menjadi sangat penting untuk dilakukan untuk meningkatkan kualitas dari perkiraan cuaca tetapi seringkali data yang didapatkan untuk melakukan perkiraan cuaca tersebut terdapat data yang hilang (missing values). Untuk mengatasi permasalahan missing values, metode yang paling umum dilakukan adalah dengan melakukan sebuah imputasi terhadap missing values tersebut. Agar dapat melakukan imputasi pada data yang terdapat missing values tersebut dibutuhkan suatu metode imputasi. Pada penelitian ini, metode imputasi yang dilakukan adalah dengan menggunakan metode konvensional yaitu dengan menggunakan mean dan nilai maksimum dan metode data mining yang menggunakan KNN dan Neural Network. Dari ujicoba yang dilakukan didapatkan jika Metode KNN memiliki nilai RMSE yang terendah.
<p><em>Wireless Sensor Networks</em> (WSN) merupakan sebuah perangkat jaringan yang terdiri dari <em>Base Station</em> (BS) dan beberapa sensor node. WSN sendiri banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti bidang industri, kesehatan, militer, dan pengelolaan bencana. Penggunaan WSN ini sendiri ditunjukkan untuk mendapatkan informasi terkait suhu, intensitas cahaya, getaran, panas, dan lain-lain. Saat mengumpulkan informasi, sensor <em>node</em> membutuhkan energi, namun sensor <em>node</em> memiliki energi yang terbatas. PEGASIS merupakan salah satu algoritma <em>routing</em> protokol dengan sistem <em>chain-based</em> yang berguna untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Namun dalam penggunaan berskala luas, protokol ini membutuhkan energi besar dalam melakukan transmisi data. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sebuah pengembangan PEGASIS, yaitu VCLUS-PEGASIS. VCLUS-PEGASIS memodifikasi area PEGASIS dengan membaginya menjadi beberapa grid secara vertikal. Selain itu, <em>chain</em> dalam satu <em>grid</em> akan diubah apabila terjadi transmisi yang panjang antara satu node dengan node tetangganya yang masih dalam satu area menggunakan algoritma K-Means. Hal tersebut bertujuan untuk meminimalisasi pengiriman energi setiap transmisi. Hasil pengujian menujukkan jika protokol VCLUS-PEGASIS mampu untuk mempertahankan masa hidup node dan menurunkan transmisi energi daripada PEGASIS.</p>
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.