Perpustakaan Digital ITB

Bahaya konsumsi informasi yang salah dapat mengakibatkan banyak kerugian. Untuk menghindari kerugian, perlu dipilah informasi yang dapat dipercaya dan yang tidak. Salah satu cara supaya sebuah informasi dapat dipercaya adalah dengan memeriksa trustworthiness penggunanya. Untuk itu, tugas akhir ini mengembangkan model user trustworthiness. Aplikasi Social Network Analysis (SNA) ITB adalah aplikasi SNA yang dikembangkan oleh tim SNA ITB. Untuk meningkatkan kapabilitas aplikasi, dilakukan pengembangan terhadap beberapa fitur. Pada tugas akhir ini, pengembangan yang dilakukan berupa penambahan dan perbaikan fitur pada aplikasi SNA ITB. Pembuatan model user trustworthiness dilakukan dengan mencoba beberapa konfigurasi arsitektur machine learning. Berdasarkan eksperimen ditemukan model dengan kinerja terbaik adalah model dengan algoritma CatBoost, teknik praproses standard scaling, dan dataset yang dikumpulkan tugas akhir ini. Model memiliki nilai f1 score sebesar 0.9877. Pengembangan aplikasi SNA ITB memanfaatkan framework FastAPI, Celery, dan PostgreSQL di bagian backend. Pengembangan aplikasi memanfaatkan framework Vue.JS di bagian frontend. Hasil dari perangkat lunak diuji kelayakannya melalui functional testing, unit testing, dan user acceptance testing.