PENCARIAN RUTE TERPENDEK DENGAN METODE DFS 

Saat ini teknologi dan informasi di dunia berkembang dengan sangat pesat. Banyak aspek kehidupan yang awal mulanya dilakukan oleh sekelompok manusia atau makhluk hidup mulai digantikan dengan suatu sistem yang lebih canggih dan lebih simple. Hal itu ditunjang dengan tuntutan dan gaya hidup manusia yang saat ini membutuhkan teknologi ringkas agar seluruh pekerjaan dapat dilakukan secara cepat, tepat dan efisien. Salah satunya yakni dalam menentukan rute yang dapat ditempuh dalam perjalanan dari kota C ke kota E dengan menggunakan algoritma Depth First Search Algorithm.

Algoritma Depth First Search (DFS) adalah suatu metode pencarian pada sebuah pohon dengan menelusuri satu cabang sebuah pohon sampai menemukan solusi. Pencarian dilakukan pada satu node dalam setiap level dari yang paling kiri dan dilanjutkan pada node sebelah kanan.

Cara kerja : Cara kerja algoritma depth first search hampir sama. Algoritma ini melakukan penelusuran simpul dengan pendekatan mendalam. Metode Depth First search mengeksplor setiap kemungkinan cabang yang mungkin akan menjadi sebuah solusi sebelum mengeksplor ke cabang yang lain. Membuat tabel index dan decesion tree untuk mempermudah penelitan agar mendapatkan solusi yang sesuai dengan tujuan.

Kefektifan suatu algortima pencarian dalam menemukan rute atau tujuan tergantung pada proses atau langkah-langkah yang di berikan oleh algortima itu sendiri, sehingga ada algoritma tertentu yang sesuai untuk pencarian rute terpendek ada juga algoritma tertentu yang sesuai untuk pencarian perjalanan yang paling efektif dan efisien.

Kelebihan dan Kekurangan DFS

a. Kelebihan DFS

Membutuhkan memori yang relatif kecil, karena hanya node-node pada lintasan yang aktif saja yang disimpan.

Secara kebetulan, metode DFS akan menemukan solusi tanpa harus menguji lebih banyak lagi dalam ruang keadaan.

b. Kekurangan DFS

Jika pohon yang dibangkitkan mempunyai level dalam (tak terhingga), maka tidak ada jaminan untuk menemukan solusi (Tidak Complete).

Jika terdapat lebih dari 1 solusi yang sama tetapi berada pada level yang berbeda, maka pada DFS tidak ada jaminan untuk menemukan solusi yang paling baik (Tidak Optimal).

Deskripsi permasalahan 

Pada permasalahan ini mengambil contoh kasus perjalanan transportasi alat dengan menggunakan

jalur Bus. Pada simulasi jalur bus yang digunakan adalah jalur transportasi yang ada antara kota

C menuju ke kota E.

Tujuan

Menemukan solusi untuk perjalanan dari kota C menuju ke kota E dengan metode Dept First Search (DFS)

Metode Depth First search mengeksplor setiap kemungkinan cabang yang mungkin akan menjadi sebuah solusi sebelum mengeksplor ke cabang yang lain. Membuat tabel index dan decesion tree untuk mempermudah penelitan agar mendapatkan solusi yang sesuai dengan tujuan.

CONTOH SOAL 

HASIL DAN DISKUSI 

Hasil penggunaan metode DFS :

C-A-B-D-G-E

dengan total bobot

5+7+2+7+2 = 23

KESIMPULAN

Algoritma DFS (Depth First Search) adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk pencarian jalur. Metode ini melakukan perhitungan secara terurut dari urutan terakhir. Setelah menghabiskan semua kemungkinan dari titik terakhir, barulah mundur ke titik-titik sebelumnya sampai pada titik pertama.

Saat ini, media sosial menjadi kebutuhan setiap orang. Salah satu media sosial yang digunakan oleh mayoritas penduduk Indonesia adalah Instagram. Menurut Hootsuite, jumlah pengguna Instagram di Indonesia tahun 2022 : 99,15 juta jiwa (tahun 2021: 85 juta jiwa). Pemanfaatan yang beragam dari pengguna Instagram salah satunya kebebasan berpendapat pada kolom komentar dengan media teks. Akibat kebebasan berpendapat ini, banyak yang tidak sesuai etika dan merujuk pada cyberbullying.

Menurut UNICEF, cyberbullying (perundungan dunia maya) ialah bullying/perundungan dengan menggunakan teknologi digital. Hal ini dapat terjadi di media sosial, platform chatting, platform bermain game, dan ponsel. Berdasarkan riset lembaga donasi anti-bullying ditch the label terhadap 10 ribu remaja asal Inggris dengan rentang usia 12 hingga 20 tahun sebanyak 42% di antaranya mengaku pernah menjadi korban cyberbullying di Instagram.

Dampak cyberbullying diantaranya :

• Dampak psikologis : mudah depresi, marah, timbul perasaan gelisah, cemas, menyakiti diri sendiri, dan perfobaan bunuh diri
• Dampak sosial : menarik diri, kehilangan kepercayaan diri, lebih agresif kepada teman dan keluarga
• Dampak pada kehidupan sekolah : penurunan prestasi akademik, rendahnya tingkat kehadiran, perilaku bermasalah di sekolah

Tujuan Penelitian

1. Mendeteksi komentar positif cyberbullying dan komentar negatif cyberbullying di Instagram dengan analisis sentimen
2. Mengetahui komentar yang mengandung konten cyberbullying
   

Metode Pemecahan Masalah

Tahapan dalam melakukan analisis sentimen dengan metode SVM dimulai dengan input data latih dan data uji. Secara umum tahapan pemecahan masalah sebagai berikut.

1. Input : Dokumen Data Latih dan Data Uji
2. Pre-processing
3. Pembobotan Kata (TF-IF)
4. Support Vector Machine
5. Output : Kelas Komentar Positif atau Negatif

Tahapan Pre-processing

Pada kasus ini akan dilakukan tahapan Pre-processing dengan tahapan case folding, data cleansing, normalisasi kata tidak baku, stopword removal, stemming, dan tokenisasi.

• Case Folding : mengubah seluruh teks atau karakter menjadi huruf kecil
• Data Cleaning : membersihkan data dari karakter-karakter tertentu (username, angka, dan tanda baca)
• Normalisasi Bahasa : mengubah kata yang tidak baku menjadi baku
• Stopword Removal : menghapus kata yang tidak memiliki makna penting
• Stemming : mencari kata dasar (menghapus kata imbuan)
• Tokenisasi : memecah menjadi kata-kata tunggal

Tahapan Pembobotan TF-IDF

TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) merupakan metode pembobotan dalam bentuk integrasi antar term frequency dengan inverse document frequency. Tahapan ini terdiri dari :

• Menentukan fitur kata
• Perhitungan nilai TF
• Perhitungan nilai Wtf
• Perhitungan nilai DF dan IDF
• Perhitungan nilai TF-IDF

Tahapan Klasifikasi Support Vector Machine

Support Vector Machine (SVM) merupakan suatu sistem yang dikembangkan untuk membantu menganalisis komentar-komentar pada Instagram yang mengandung cyberbullying atau tidak.

Data masukan yang akan digunakan untuk proses pelatihan adalah data dari 2 kelas yang berbeda yang telah melalui preprocessing. Sesuai dengan data masukan, data komentar diberi kelas positif dan negatif, lalu diberikan label kelas 1 atau -1 yang dimana kelas -1 merupakan kelas negatif sedangkan kelas 1 merupakan kelas positif. 

Pemecahan Masalah

Pada penelitian kali kami akan menetukan sentimen dan kelas dari komentar data uji dengan proses manualisasi mulai dari tahapan pre-proseccing hingga klasifikasi SVM.

Data Latih

Manualisasi Klasifikasi Support Vector Machine

Pengujian Support Vector Machine

Pada pengujian Data Uji setelah melewati perhitungan pada SVM maka nilai yang didapatkan ialah 0.00060728 (Positif)

Setelah komentar dari data uji melalui tahapan-tahapan pemecahan masalah (manualisi), menghasilkan fungsi hyperplane 1 (positif). Jadi disimpulkan bahwa data uji merupakan komentar positif cyberbullying.

Akurasi Sistem

Dalam sumber yang kami baca, akurasi dari sistem ini jika diimplementasikan sebagai berikut.

Kesimpulan

1. Metode klasifikasi Support Vector Machine dapat digunakan dalam menganalisis sentimen pada kolom komentar Instagram. Hasil klasifikasi yang diberikan dapat berupa kelas sentimen positif cyberbullying atau negatif cyberbullying.
   
2. Perhitungan yag kami lakukan mungkin banyak terjadi human error karena semua dilakukan manual dan belum sampai tahap sistem yang menggunkaan bantuan software.

Hi, nama gw ebe
disini tempat buat nulis yang kalian rasain selama di perkuliahan

Aku harap aku bisa mengerjakan semua uas dengan baik

Halo semuanya kenalin nama aku Reynaldhi. Aku mahasiswa S1 Teknik Telekomunikasi angkatan 45. Aku mulai bikin-bikin video waktu aku SMP. Waktu itu aku sakit cacar, dan gabut di rumah gak ngapa-ngapain. Waktu browsing-browsing YouTube aku nemu video dengan judul "3 Paradox Pada Perjalanan Waktu" oleh Agung Hapsah. Habis nonton video itu, aku tonton juga video-video dia yang lainnya dan seketika menjadi fans.

Dari situ aku terinspirasi buat nyoba-nyoba bikin video. Masuk SMA aku ikut ekstrakulikuler Media. Disana aku mendalami lagi soal produksi video/film. Selama aku di ekstrakulikuler Media, aku sama temen-temen ekskul sudah produksi 4 film dengan judul:

1. Game Over (2019)
2. Mendax (2019)
3. Realitas (2020)
4. Back To School (2021)

Oh iya di SMA juga aku ikut kepanitiaan HUT yang dimana disana aku jadi panitia publikasi dan dokumentasi.

Soal video di atas tadi, itu hasil experimen aku dengan rotoscope di After Effects. Aku terinspirasi video Sam Kolder yang berjudul "KOLD - The Creative Process". Dimenit 1:25 - 1:28 merupakan shoot yang aku coba pelajari, dimana ketika environtment nya bergerak secara cepat (timelapse) tetapi subjek nya bergerak secara normal. Sebenarnya ada shoot yang lebih WOW yaitu shoot transisi setelahnya dimana dari shoot di berselancar/berenang lalu transisi secara mulus ke shoot drone gunung. Tetapi untuk shoot itu aku tau bakal lebih rumit jadi aku coba shoot sebelumnya yang menurut aku tidak terlalu rumit untuk di reka ulang.

Jadi untuk proses pembuatan shoot video di atas itu simple aja. Kira-kira begini prosesnya:

• Aku shoot speed timelapse ruangan tanpa aku.
• Aku shoot speed normal subjeknya yaitu aku sendiri lagi liat monitor.
• Aku rekam layar desktop aku ketika ngedit.
• Aku rotoscope/masking subjeknya, lalu simpen di layer paling atas.
• Aku masukin juga rekaman layar ketika ngedit, aku percepat speednya.
• Terakhir aku tambahin effect lens blur, dan aku color grade jugavideonya.

Oh iya temen-temen kalau ada yang hobi bikin video/film boleh hubungi aku di (reynaldig40@gmail.com/reynaldhi@student.telkomuniversity.ac.id). Boleh lah kita belajar bareng sampil ngobrol-ngobrol wkwkwk.

Telkom University menggunakan teknologi Learning Management System Moodle untuk mengakomodasi kegiatan belajar secara online.

Konten didalam LMS sifatnya tertutup, pembaca harus melakukan login terlebih dahulu untuk bisa melihat artikelnya. Sehingga sangat minim kata kunci yang berkaitan dengan mata kuliah tertentu di Telkom University bisa dicari melalui mesin pencarian semacam google atau bing.

Guna meningkatkan keterbukaan informasi adanya aktifitas belajar dalam jaringan (daring) di Telkom University, maka ada fitur didalam moodle yang bernama blog. Blog dapat berisi tulisan bebas, laporan tugas, maupun diskusi bebas terbuka baik bagi mahasiswa maupun dosen.

Menulis Blog

• Login ke LMS https://lms.telkomuniversity.ac.id/login/index.php
• Buka link menu Blog Entry
• Klik Add a new entry

Blog Editor

Tipe Publish

Melihat Blog Terbaru

• Top Menu Link
• Blog Grid di Bottom Landing Page

Tapi saat dikerjakan ternyata, ada kerikil-kerikil yg kadang tidak disangka keberadaanya... wah ini biang keroknya.. setelah mumet beberapa waktu...

Yes.. thats devil di the details...

Nama: Prashti Muhammad Rido

NIM: 1502204060

Kelas: KM-44-MD1

Link Blog: https://prashtimr.student.telkomuniversity.ac.id/2022/03/25/menata-masa-depan-bersama-google-career-certificate/

Telkom University dan Google Career Certificates Scholarship Program Launch dalam sebuah webinar yang berjudul “Ready for a Future Tech” pada 22 Maret 2022 lalu membuka program pelatihan dalam upaya meningkatkan keterampilan digital karena dibutuhkannya pekerjaan seperti IT Support, Data Analytic, UX Design, dan juga Project Management. Maka Google Indonesia menghadirkan program Google Career Certificates yang pada awalnya meluncur di Amerika Serikat. Google Career Certificates adalah suatu seritifikat karir yang menawarkan pelatihan professional untuk siapa saja. Sertifikasi ini dapat dilakukan secara dalam jaringan melalui coursera dan dapat diselesaikan sesuai dengan kecepatan masing-masing pesertanya.

Sertifikasi ini tentunya merupakan peluang besar bagi para pencari kerja khususnya di Indonesia, negara berkembang. Menurut pendapat saya, teknologi digital adalah suatu hal yang akan terus terpakai dan berguna bagi kehidupan di masa yang akan dating. Maka, sangat diuntungkan dengan adanya sertifikasi Google Career Certificates Scholarship Program Launch ini untuk menambah keterampilan dan juga potensi. Keterampilan bidang informasi digital sangat penting untuk memenuhi kebutuhan negara karena pada masa sekarang ini, teknologi digital sudah hampir tidak bisa lepas dari kegiatan sehari-hari. Bekerja, belajar, berbisnis dan masih banyak lagi kegiatan yang memerlukan adanya teknologi digital. Apalagi jika kita memikirkan beberapa tahun kedepan. Mungkin teknologi digital memiliki peran utama sebagai alat bantu jalannya pekerjaan.

Pada tanggal 22 Maret 2020, Telkom University resmi menjadi universitas pertama yang diberikan beasiswa oleh Google Indonesia sebanya 2000 beasiswa Google Career Certificates. Bukan hanya untuk Mahasiswa/i, namun juga bisa untuk Dosen hingga Staff Telkom University. Google Indonesia merasa perlu menekankan upaya ini untuk mendorong lebih banyak orang di Indonesia dalam meningkatkan talenta digital.