Masyarakat di Kabupaten Cilacap khususnya warga masyarakat Kecamatan Maos umumnya bekerja di bidang pertanian. Berdasarkan data yang didapatkan dari Badan Pusat Statistika tahun 2019, sebanyak 6.494 jiwa penduduk kecamatan maos bekerja sebagai buruh tani. Permasalahan yang dihadapi di musim kemarau sangat mengganggu kegiatan masyarakat Desa Maos. Permasalahan yang timbul seperti kekurangan air untuk pertanian; masyarakat susah dalam mencari sumber air; dan perekonomian masyarakat terganggu. Solusi pada permasalahan ini adalah adanya pembuatan dan penerapan pompa air terintegrasi photovoltaic untuk pertanian yang diharapakan mampu meredakan bahkan menghilangkan akar permasalahan yang sedang dialami masyarakat Kecamatan Maos. Target dari kegiatan ini adalah terciptanya suatu pompa yang mampu mengalirkan air dari sumber air dengan pemanfaatan energi dari Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) yang ramah lingkungan dan terciptanya kemandirian energi desa berbasis Energi Baru Terbarukan (EBT). Hasil yang dicapai pada kegiatan ini adalah terciptanya desa mandiri energi; semakin berkembangnya hasil panen dari pertanian masyarakat Kecamatan Maos walaupun dimusim kemarau; dan dapat meningkatkan perekenomian masyarakat Kecamatan Maos.
Purpose: The tourism potential in the maritime sector can be Indonesia's mainstay at this time, especially in enjoying the charm of the natural beauty of the coast as people know Indonesia is an archipelagic country. The purpose of this study is to find the best model by applying the feature selection genetic algorithm (GA) and Information Gain (IG) to get the best Naïve Bayes (NB) model and the best features to produce the best level of sentiment classification accuracy.Methods: The stages of the research were carried out by going through the process of searching, pre-processing, analyzing research data using the Naïve Bayes model and optimizing genetic algorithms, validating data, and model evaluation.Result: The experimental results show that the best model is naïve Bayes based on information gain and the genetic algorithm yields an accuracy rate of 86.34%.Novelty: The main contribution to this research is proposing a new model of the best NB optimization model by applying an optimization algorithm in the search for feature selection to increase sentiment classification accuracy.
Peningkatan pelayanan sebagai upaya untuk memberikan kenyamanan sebuah tempat wisata, khususnya pesisir pantai selatan pulau Jawa, bagi para pengunjung merupakan sebuah tuntutan bagi para pengelola wisata yang akan memberikan dampak positif di masa depan. Penilaian yang dilakukan untuk mengetahui respons pengunjung wisata pantai mengenai tempat tersebut, memberikan kesan positif atau tidak, menjadi kesulitan tertentu bagi pihak terkait, baik pemerintah maupun pengelola, untuk dapat meningkatkan pelayanan wisata, khususnya pesisir pantai di wilayah selatan pulau Jawa. Penerapan teknologi text mining berbasis machine learning, khususnya sebuah sentiment review, menjadi salah satu solusi yang diusulkan untuk mengatasi permasalahan tersebut, sehingga prediksi potensi wisata dapat diketahui sebelumnya. Pada makalah ini, diusulkan sebuah model sentiment review pesisir pantai dengan menggunakan metode library support vector machine (LibSVM). Proses optimalisasi model mengusulkan sebuah optimasi model yang berbasiskan feature weights menggunakan algoritma particle swarm optimization (PSO) sebagai optimasi model untuk peningkatan akurasi. Upaya peningkatan akurasi pada model yang diusulkan merupakan kontribusi utama pada makalah ini. Hasil penelitian dan eksperimen terhadap model yang diusulkan menghasilkan model terbaik yang diberi nama LibSVM_IG+PSO dengan menggunakan metode LibSVM berbasis information gain (IG) dan PSO, yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 88,97%. Model yang diusulkan ini diharapkan dapat menjadi pendukung keputusan dalam menilai sentimen terhadap pariwisata maritim pesisir pantai yang dapat dimanfaatkan oleh wisatawan, pemerintah, maupun pengelola wisata.
Plagiarism is the act of imitating and quoting and even copying or acknowledging other people's work as one's own work. Plagiarism is currently growing rapidly, especially in the world of education. So that plagiarism detection is needed to prevent plagiarism from growing rapidly. In response to this, this paper intends to conduct research that compares the dice similarity and the jaccard coefficient to find the best document similarity value level against the Winnowing algorithm which functions to find the fingerprint value of each document. The test results show that the winnowing algorithm is quite good at using the dice similarity level with the results of an average similarity value of 71.17615% than testing using jaccard coefficient with the resulting value 35,58837%.
Earthquakes are a type of natural disaster that currently cannot be predicted. Predicting the value of earthquake magnitude for related parties such as government and National Disaster Management Authority is very important. Furthermore, the results of earthquake predictions by several parties are used as indicators in post-earthquake response in minimizing the risks that will occur. Several studies have applied machine learning methods to predict earthquakes such as deep neural networks and parallel Support Vector Regression. In this article, we propose a data mining method using the Support Vector Machine (SVM) algorithm accompanied by the optimization of the windowing parameter value in the model that is applied to predict the value of the earthquake magnitude. Based on its advantages, the SVM model was chosen because it has been applicable in time series data processing. In the experimental stage process, parameter settings are first carried out, namely setting the kernel type, sampling type, and number of windowing to optimize the level of accuracy of the resulting model. The results showed that the best model with the smallest Root Mean Square Error (RMSE) was 0.712.
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.