-
Kelompok Makro Riset
Hari ini saya diminta untuk memperbaiki usulan penelitian. Jadi ada transisi web penelitian kemdikbud dari simlibtabmas ke bima. Di menu substansi usulan ada diminta memilih kelompok makro riset. Ada 7 pilihan disana: Kelompok riset terapan berbasis sumber daya alam Kelompok riset maju berbasis sumber daya alam Kelompok riset terapan manufaktur Kelompok riset maju manufaktur Kelompok…
-
Connected Paper
Buat para peneliti, dosen atau mahasiswa biasanya perlu untuk ngebaca paper penelitian. Ada banyak banget paper penelitian, sehingga kita kadang bingung untuk milih mana yang musti dibaca dulu. Kemaren saya nemu tools connected paper. Tools ini bisa dipake buat ngeliat keterhubungan antara paper-paper yang ada. Webnya bisa dilihat disini: http://connectedpapers.com Disana kita tinggal masukin sebuah…
-
Membandingkan kemiripan 2 dokumen dengan ithenticate
Kemaren saya diminta membandingkan kemiripan (similarity) dari 2 paper. Jadi ceritanya paper ini satunya sudah disubmit di proceeding conference, satu lagi di jurnal. Paper yang dijurnal adalah versi extended (pengembangan dari paper yang di proceeding. Similarity ini penting banget karena takutnya paper2 ini nanti dicurigai sebagai plagiarisme alias nyontek. Berhubung kampus masih langganan ithenticate, jadi…
-
Aksioma Probabilitas
Saya lagi belajar tentang aksioma probabilitas. Di matematika teori dapat dikembangkan dari aksioma. Aksioma itu adalah aturan dasar atau prinsip yang dijadikan sandaran teori matematika berikutnya. Dari aksioma diturunkan menjadi teori berdasarkan bukti (proof) melalui logika deduktif. Contohnya dalam teori probabilitas, kita bisa turunkan keseluruhan teori hanya dari 3 aksioma. Pendekatan aksioma ini berguna misalnya…
-
Occam Razor
Dalam kuliah machine learning ada dibahas tentang Occam Razor principle. Occam razor yang dimaksud adalah prinsip law of parsimony yang disampaikan oleh Sir William of Ockham (1287-1347), yaitu “plurality must never be posited without necessity” . Maksudnya bila ada beberapa hypothesis yang bisa diambil untuk menyelesaikan sebuah masalah (prediksi) yang sama, hipotesis yang lebih sederhana…
-
Forensik Android
Hari ini ada anak bimbingan yang sidang (michelle) dia ngambil tema forensik di Android. Kasusnya di salah satu apps e-payment. Biasanya untuk android musti di root dulu, supaya bisa diakses databasenya. Kemudian mulai dicloning data2nya. Biasanya di folder /root/data/data/ disana ada banyak folder apps. Tinggal dicari folder appsnya. Kemudian tinggal dicari file .db nya. File…
-
Bagging dan Boosting
Saya lagi baca2 tentang metode ensemble learning. Ensemble learning melakukan kombinasi beberapa algoritma learning untuk meningkatkan performa. Ada dua metode yang populer di model ensemble, yaitu bagging dan boosting. Bagging Bagging atau bootstrap aggregation adalah metode ensemble yang melakukan training beberapa classifier secara terpisah (paralel). Hasil dari training klasifier2 ini kemudian dikombinasi untuk menghasilkan prediksi…
-
Decision Tree – CART
Pada tulisan sebelumnya telah dibahas tentang Decision Tree, dengan contoh algoritma ID3. Sekarang akan dibahas tentang algoritma CART. Klo ID3 menggunakan perhitungan Information Gain untuk menentukan atribut yang dipilih, di CART digunakan Gini index. Contohnya misalnya kita masih menggunakan dataset berikut tentang cuaca yang cocok untuk main tenis: Gini index adalah metrix yang digunakan untuk…
-
Decision Tree Learning
Decisition Tree Learning adalah salah satu metode yang cukup banyak digunakan pada mesin learning. Ada beberapa algoritma yang dapat digolongkan sebagai Decision Tree (DT), yaitu ID3, ASSISTANT dan C4.5. DT adalah metode untuk memprediksi nilai diskret dari fungsi target. Fungsi yang dipelajari direpresentasikan dalam bentuk decision tree. Tree dapat direpresentasikan juga dengan rules if-then. DT…
-
Pengenalan Machine Learning – 3
Berikut ini contoh dari learning task T, dengan pengukuran performance P, berbasis pengalaman E. T: Bermain catur P: Persentase game yang dimenangkan E: Pengalaman Berlatih melawan diri sendiri T: Pengenalan kata dari tulisan tangan P: Persentasi jumlah kata yang berhasil diklasifikasi dengan benar E: Database gambar-gambar kata dari tulisan tangan yang telah diberi label oleh…