Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Sentiment analysis on app reviews using support vector machine and naïve bayes classification
Authors: Marchenda Fayza Madjid, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Sinkron: jurnal dan penelitian teknik informatika
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: A review is an assessment given by someone based on certain aspects, such as the delivery of stories, pictures, effects, or visuals. Users can provide reviews which help the company know the quality of the application. However, reviews cannot be used as a reference for rating, because there are still users who provide reviews that are irrelevant to the rating given. This study aims to carry out sentiment analysis in order to classify the application user review data. The sentiment classification process begins with collecting and labeling 700 data. The data then goes through a text preprocessing, word weighting with TF-IDF, and classification using the Support Vector Machine and Naïve Bayes Classifier. The results produce the highest accuracy in the comparison of training and test data of 90%: 10%. Support Vector Machine algorithm is capable of providing high accuracy with RBF kernel, γ= 1, and C= 10. The results obtained using 10-fold cross validation give an accuracy value of 92.86%, a precision value of 92.88%, a recall value of 92.88%, a specificity value of 94.73%, and f-measure of 92.76%. Naïve Bayes Classifier method is able to provide high accuracy by using Multinomial Naïve Bayes Classifier. The results obtained using 10-fold cross validation give an accuracy value of 92.54%, a precision value of 92.55%, a recall value of 92.51%, a specificity value of 93.9%, and f-measure of 92.44%. Based from the result, it can be concluded that the classification using the Support Vector Machine is superior to the Naive Bayes Classification.
Perbandingan Ruang Warna RGB dan HSV dalam Klasifikasi Kematangan Biji Kopi
Authors: Haidar Azmi Rabbani, Muh Arif Rahman, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: Kopi merupakan salah satu minuman yang populer di dunia, dan digemari oleh banyak kalangan, termasuk di Indonesia. Citra rasa dari kopi memiliki ciri khas masing-masing jenis kopi. Salah satu yang mempengaruhi citra rasa kopi adalah kematangan dalam mengolah biji kopi. Untuk itu dilakukan pengenalan tingkat kematangan biji kopi dengan memanfaatkan ruang warna dari citra biji kopi. Penelitian yang dilakukan memanfaatkan perbandingan ekstraksi ruang warna RGB dan HSV sebagai pengujian pertama dan penambahan ekstraksi tekstur LBP pada pengujian keduanya. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada 500 citra biji kopi didapatkan akurasi terbaik sebesar 99, 2% pada pengujian pertama dan 98, 2% pada pengujian kedua. Pengujian menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation.
Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi TIX ID di Indonesia pada Google Play Store menggunakan Support Vector Machine
Authors: Muhammad Razan Nadhif, Dwija Wisnu Brata, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Review pada Google Play Store merupakan salah satu fitur yang digunakan untuk memberikan suatu penilaian terhadap suatu aplikasi. TIX ID merupakan salah satu perusahaan layanan atau aplikasi pemesanan tiket film bioskop secara online yang dibuat oleh PT Nusantara Elang Sejahtera. Aplikasi ini memberikan layanan seperti memesan tiket film dari bioskop favorit, memilih film online untuk dibeli atau disewa, dan membeli voucher untuk menonton film streaming online. Namun rating yang disertai dengan berbagai ulasan bukan berarti bahwa keinginan atau masalah pengguna terpenuhi dan berhenti untuk melakukan evaluasi dalam peningkatan pelayanan kepada pengguna. Untuk itu diperlukan analisis sentimen yang dapat mengklasifikasikan review sebagai sentimen pengguna. Dalam penelitian ini dilakukan tahap scraping untuk pengumpulan data ulasan pengguna aplikasi, dilanjutkan tahap text preprocessing untuk mengolah data dengan menyeleksi data dan mengubahnya menjadi data yang lebih terstruktur. Data hasil text preprocessing dilakukan pembobotan kata dengan menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Kemudian dilakukan klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil terbaik yang didapatkan dengan algoritma SVM untuk pengujian sentimen 2 kelas dengan data tidakseimbang dengan data positif 274 dan data negatif 100 menggunakan nilai data latih dan data uji 90%: 10%, total data dengan 374 data, mengunakan parameter nilai C= 10, percobaan cross validation K= 10 dan penggunaan kernel linear. Hasil yang didapatkan untuk …
Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan Optimasi Artificial Bee Colony (ABC)
Authors: Arjun Nurdiansyah, Muhammad Tanzil Furqon, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Optimization Algorithms
Abstract: Bitcoin merupakan cryptocurrency paling populer yang saat ini sedang digemari sebagai sarana untuk investasi layaknya saham. Sifatnya yang tidak terpusat atau desentralisasi menyebabkan harga Bitcoin dapat mengalami inflasi sewaktu-waktu. Sehingga diperlukan metode yang dapat memprediksi harga Bitcoin secara akurat agar memudahkan pengambilan keputusan dalam transaksi jual beli Bitcoin. Metode ELM memiliki learning speed yang lebih baik daripada metode lain serta struktur yang sederhana, namun mempunyai kekurangan pada pemilihan bobot masukan dan bias yang dilakukan secara acak. Untuk mengatasi kekurangan tersebut digunakan metode ABC karena juga memiliki struktur yang sangat sederhana dan fleksibel. Oleh sebab itu, harga Bitcoin akan diprediksi menggunakan metode ELM-ABC. Penelitian ini menggunakan data time series harga Bitcoin dari bursa cryptocurrency Indodax mulai dari tanggal 01 Desember 2017 sampai 31 Agustus 2018. ABC berfungsi menghasilkan bobot masukan dan bias paling optimal pada tahap pelatihan ELM. Selanjutnya, bobot masukan, bias, dan bobot keluaran akan digunakan pada tahap pengujian ELM agar diperoleh hasil prediksi harga. Lalu, dihitung nilai evaluasi error dari hasil prediksi harga Bitcoin menggunakan MAPE. Hasil pengujian parameter ELM-ABC mendapatkan kombinasi terbaik yaitu jumlah fitur sebanyak 12, hidden neuron sebanyak 20, populasi lebah sebanyak 20, dan iterasi sebanyak 5. Kombinasi tersebut menghasilkan nilai rata-rata MAPE sebesar 1, 96983% dan akurasi sebesar 98, 03017%, sedangkan ELM sebesar 2, 70401% dan 97, 29599%.
Analisis Sentimen Komentar pada Media Sosial Twitter tentang PPKM Covid-19 di Indonesia dengan Metode Naïve Bayes
Authors: Aldi Bagus Sasmita, Bayu Rahayudi, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Penyebaran COVID-19 yang masih berlangsung membawa banyak perubahan, tidak terkecuali negara Indonesia. Penanganan yang tepat bagi setiap sektor untuk menghadapi pandemi ini masih terus berjalan, diantaranya adalah penetapan kebijakan untuk mencegah penyebaran virus. Upaya penetapan kebijakan yang dilakukan pemerintah untuk memutus angka penyebaran COVID-19 adalah Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat yang disebut PPKM. Kebijakan yang diterapkan oleh pemerintah ini mendapat beragam tanggapan dari masyarakat melalui banyak media terutama dalam bentuk komentar. Media sosial Twitter menjadi ruang argumentasi yang efektif khususnya bagi fenomena yang sedang banyak dibicarakan termasuk di dalamnya kebijakan PPKM. Berbagai tanggapan dalam bentuk komentar perlu dilakukan analisis sentimen dengan klasifikasi tanggapan positif atau negatif yang berperan sebagai penyaring. Tujuan dilakukannya studi mengenai metode Naive Bayes ini adalah untuk mengetahui nilai akurasi dalam klasifikasi sentimen masyarakat pada media sosial Twitter dalam menanggapi kebijakan PPKM yang dilakukan pemerintah di Indonesia. Hasil dari penelitian yang dilakukan kali ini mengutarakan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier dengan menggunakan Library Filtering NLTK memiliki hasil akurasi yang paling tinggi dengan Library Filtering yang lain seperti Library Filtering Tala dan Library Filtering Combined Stopword. Nilai akurasi yang didapatkan oleh Library Filtering NLTK sebesar 77, 2%, Library Filtering Tala sebesar 76, 6%, dan Library Filtering Combined Stopword sebesar 75, 2%.
Pemanfaatan Spark untuk Analisis Sentimen Mengenai Netralitas Berita dalam Membahas Pemilu Presiden 2019 Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier: Utilization of Spark for …
Authors: Reza Aprilliana Fauzi, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Big Data
Abstract: Sebuah berita yang aktual dan netral merupakan harapan dari masyarakat selaku penerima informasi dari media penyampaian berita. Terutama dalam masa Pemilihan Umum di Indonesia, masih ada berita-berita yang disampaikan secara berpihak atau tidak aktual. Hal tersebut pun membuat masyarakat masih berpandangan bahwa banyak berita yang memiliki unsur keberpihakan dalam memberikan informasi. Maka dari itu, penelitian ini melakukan analisis sentimen berita dari berbagai portal berita yang membahas Pemilu tahun 2019 di Indonesia. Data pada penelitian ini diambil dari berbagai portal berita dan masing-masing portal berita mengambil 20 hingga 25 berita, sehingga akan menghasilkan data yang begitu banyak hingga 100 data. Pada penelitian ini memanfaatkan Resilient Distributed Dataset (RDD) yang dimiliki oleh Spark sebagai tipe data dalam mengklasifikasi sentimen berita. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi sentimen sebuah data (pada kasus ini adalah teks berita) yaitu Naive Bayes Classifier. Metode Naive Bayes memiliki kemampuan yang baik dalam mengklasifikasi sebuah data besar yang tidak terstruktur, serta memiliki model yang sederhana. Penelitian ini menggunakan tabel Confusion Matrix sebagai tabel evaluasi dari hasil klasifikasi sentimen berita, dengan menghitung nilai evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F-Measure. Berdasarkan berbagai pengujian dan skenario yang telah dilakukan, nilai evaluasi terbaik dihasilkan pada pengujian menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai K= 10. Pada pecahan (fold) ke-8 menghasilkan nilai akurasi sebesar 100%, presisi sebesar 100 …
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PeduliLindungi dengan Metode Random Forest
Authors: Muhammad Reza Utama Pulungan, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: PeduliLindungi merupakan aplikasi yang di kembangkan oleh Kementrian Komunikasi dan Informatika (KOMINFO) telah berkolaborasi dengan Komite Penanganan Covid-19. Aplikasi ini berguna untuk tindakan tracing aktivitas pengguna terhadap tempat yang di kunjungi, mendapatkan info vaksinasi, dan juga pemberitahuan regulasi yang berlaku di indonesia selama terjadi pandemi Covid-19. Aplikasi PeduliLindungi digunakan oleh lebih dari Lima Puluh juta pengguna berdasarkan informasi total unduhan yang ada di platform playstore, Dengan banyak pengguna PeduliLindungi selama pandemi, sering kali terdapat ulasan positif, negatif dan netral terhadap aplikasi PeduliLindungi khususnya di platform App Store. Data Ulasan aplikasi PeduliLindungi ini akan menjadi sumber data untuk dianalisa dan juga di klasifikasikan sentimennya. Data ulasan aplikasi PeduliLindungi ini akan di peroleh menggunakan teknik Scrapping dimana proses ini dapat mengekstrasi data dari halaman website. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu Random Forest dengan pengujian kedalaman tree dan jumlah tree. Metode evaluasi yang digunakan yaitu Confusion Matrix. Hasil dari penelitian dengan kedalaman tree 65 dan jumlah tree 400 mendapatkan nilai terbaik yaitu precision 71%, recall 71%, F1-Score 71% dan accuracy 72% dengan rasio data latih 90% dan data uji 10%.
Peningkatan kapasitas teknik penulisan jurnal ilmiah pada guru sekolah
Authors: Faizatul Amalia, Tri Astoto Kurniawan, Bayu Rahayudi, Adam Hendra Brata
Journal: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (Indonesian Journal of Community Engagement)
Year: 2019
Topics: Education; Teacher Training
Abstract: Teachers as professional educators should have some competencies, such as pedagogical competence, personal competence, social competence, and professional competence. The focus of this workshop is on the professional competence which its definition is the teacher's ability in mastering broad and in-depth subject matter that allows guiding students to meet the competency standards set in the National Education Standards. There are many activities that can support or enhance the professional competence of teachers, such as writing. By writing, teachers have the opportunity to develop themselves in order to become more creative, active, innovative and professional teachers. The module of X applications usage for vocational teachers can be used to support teacher activities in writing scientific papers. This module will be useful to facilitate the writing of citations in a scientific work. Using the Mendeley application in this workshop, make the teacher to be more insightful which support their research activity, also can improve their motivation to know how the important thing of research in their field. Therefore, this service activity want to give the teacher a knowledge of tips and tricks to facilitate journal writing. There are tools that can be used to make citations in the bibliography, such as the reference feature, Endnote, or Mendeley. So that the teacher's writing will be known and it is easier for teacher to convey the results of his research in relevant journals, especially vocational teachers in Malang.
Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Terhadap Undang-Undang Cipta Kerja Menggunakan Algoritma Backpropagation dan Term Frequency-Inverse Document Frequency
Authors: Muhammad Kevin Sandryan, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Media sosial merupakan wadah bagi masyarakat untuk membagikan pandangan mereka pada suatu hal atau kejadian tertentu. Salah satu hal yang diperbincangkan di media sosial adalah Undang-Undang Cipta Kerja (UU Cipta Kerja). UU Cipta Kerja merupakan Undang-Undang yang memuat penyederhanaan regulasi terkait kegiatan perizinan dalam memulai berusaha dan investasi dengan tujuan meningkatkan pertumbuhan ekonomi Indonesia. Twitter merupakan media sosial dimana banyak penggunanya membagikan opini mereka terkait Undang-Undang Cipta Kerja. Maka dari itu, Twitter dapat menjadi sumber untuk melakukan analisis terhadap opini penggunanya terkait UU Cipta Kerja. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis sentimen pada tweet (istilah untuk konten yang diunggah ke Twitter) mengenai UU Cipta Kerja dengan mengklasifikasikan tweet ke dalam dua kategori, yaitu sentimen positif dan negatif. Proses klasifikasi dilakukan dengan mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) dengan algoritma pelatihan Backpropagation dan pembobotan term menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) ke dalam bahasa pemrograman Python. Terdapat beberapa tahapan pada penelitian ini, yaitu data scrapping, data labeling, preprocessing, term weighting, pelatihan, pengujian, serta evaluasi performa. Performa terbaik yang didapatkan oleh JST adalah akurasi sebesar 95%, precision sebesar 98%, recall sebesar 92.4%, dan f-measure sebesar 95.1%. Nilai tersebut diperoleh ketika Jaringan Syaraf Tiruan melakukan pelatihan sebanyak 1500 epoch, 1 hidden …
Implementasi Plugin Notifikasi Sebagai Media Integrasi Antara E-Learning Moodle dengan BOT Telegram (Studi Kasus: Bimbingan Belajar The Second School)
Authors: Renaldi Muhammad, Issa Arwani, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: E-Learning; Chatbots
Abstract: Saat ini e-learningÂ Moodle merupakan website yang sering digunakan untuk mendukung proses pembelajaran salah satunya yaitu pada Bimbingan Belajar yang bernama The Second School. Pada bimbingan belajar terdapat ativitas yang akan dilakukan pada e-larning, agar siswa tahu akan adanya aktivitas pada e-learning maka guru mengirimkan pengumuman yang diberikan kepada siswa dengan cara memberitahukan pengumuman tersebut melalui group whatsapp masing-masing kelas. Dari proses diatas, terdapat masalah yang dihadapi oleh guru yaitu pada saat mengirim pemberitahuan adanya pengumuman pada e-learning masih dilakukan secara manual dengan mengirimkan pemberitahuan pada setiap kelas dan group whatsapp yang berbeda. Berdasarkan permasalahan diatas maka peneliti akan mengimplementasikan plugin notifikasi sebagai media integrasi antara e-learning Moodle dengan BOT Telegram. Penelitian ini menggunakan Telegram daripada Whatsapp dikarenakan Telegram dilengkapi oleh fasilitas BOT yang dapat diintegrasikan ke banyak aplikasi salah satunya adalah e-learning Moodle yang digunakan pada bimbingan belajar The Second School. Tujuan diimplementasikannya plugin notifikasi ini diharapkan dapat membantu guru mengirimkan pemberitahuan adanya pengumuman dan siswa mendapatkan notifikasi dari e-learning Moodle melalui aplikasi Telegram. Hasil yang didapat dari pengujian blackbox testing implementasi plugin notifikasi sebagai media integrasi antara e-learning Moodle dengan BOT Telegram dapat berjalan yang dibuktikan dengan masuknya notifikasi pada Telegram setelah …
Implementasi Metode Naive Bayes Pada Diagnosis Penyakit Lambung
Authors: Trio Pamujo Wicaksono, Nurul Hidayat, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Penyakit dalam adalah penyakit yang berhubungan dengan banyak organ penting dalam badan manusia, salah satunya Lambung. Lambung merupakan organ penting dalam tubuh karena merupakan salah satu organ pencernaan makanan dan minuman yang dikonsumsi manusia. Penyakit lambung kurang diketahui oleh masyarakat karena kurangnya informasi dan pengetahuan tentang penyakit lambung sehingga masyarakat mengabaikan gejala-gejala yang timbul. Kurangnya dokter spesialis penyakit lambung juga menjadi pemicu kendala dalam pemeranan pencegahan penyakit lambung sejak dini sehingga diperlukan sebuah sistem yang mempunyai kemampuan seperti seorang pakar dengan memberikan nilai kepastian. Untuk itu, berdasarkan kebutuhan seorang dokter dan masyarakat umum dalam mengatasi kekurangan dokter, dibutuhkan sebuah aplikasi sistem pakar yang mampu mendiagnosa penyakit lambung sehingga kebutuhan masyarakat akan penanganan penyakit yang diderita dapat terpenuhi, maka dapat di bangun rekayasa perangkat lunak dengan metode Naive Bayes untuk mendiagnosa penyakit lambung dengan menggunakan aplikasi berbasis android.
Prediksi trend harga saham jangka pendek berdasarkan fitur technical analysis dengan menggunakan algoritma random forest
Authors: Michael Eggi Bastian, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Finance
Abstract: Perdagangan saham adalah sebuah aktivitas sehari-hari yang dilakukan oleh seorang pedagang saham. Seorang pedagang saham dapat melakukan aktivitas perdagangan ini pada sebuah pasar modal. Pada pasar modal terdapat sebuah pola yang menggambarkan pergerakan harga dari suatu saham pada periode tertentu, atau disebut juga dengan â€ œTrend Hargaâ€. Karakteristik yang paling utama dari sebuah trend harga adalah perubahan arah yang cepat dan tidak teratur. Karena sifatnya yang mudah berubah dan tidak teratur, maka munculah sebuah permasalahan untuk mengetahui kemana arah trend harga akan bergerak. Adanya kesalahan dalam memprediksi arah trend dapat menimbulkan kerugian. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma random forest sebagai model solusi, dan technical analysis sebagai fitur prediksi untuk meminimalkan kesalahan dalam memprediksi trend harga di masa depan. Berdasarkan hasil pengujian, kombinasi antara algoritma random forest dan technical analysis dapat meminimalkan kesalahan dalam memprediksi trend harga dengan akurasi sebesar 84%, dan skor f1 sebesar 88%.
Pengembangan Chatbot Yanies Cookies Untuk Pemesanan Kue Kering Berbasis Dialogflow
Authors: Sultan Saladdin, Issa Arwani, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Chatbots; E-Commerce
Abstract: Saat hari raya lebaran kue kering menjadi salah satu bingkisan yang paling dicari oleh masyarakat. Menjelang hari raya lebaran, pesanan kue kering yang begitu banyak membuat Yanies Cookies kewalahan dalam menerima semua pesanan yang datang. Oleh karena itu Yanies Cookies membutuhkan sebuah layanan customer service yang dapat membantu dalam mencatat pesanan kue kering yang masuk. Layanan tersebut akhirnya dikembangkanlah menjadi Chatbot. Pengembangan Chatbot Yanies Cookies ini menggunakan metode prototyping. Chatbot ini dikembangkan dengan Dialogflow sebagai program untuk mengembangkan percakapan yang dinamis dan tanpa komplikasi yang diperlukan untuk menangani pemrosesan bahasa alami. Python dan framework Flask adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengembangkan API middleware dengan memanfaatkan webhook. API Middleware yang dikembangkan ini berfungsi sebagai jembatan penguhubung dari Dialogflow dan Google App Engine (GAE) dimana aplikasi Chatbot ditangani oleh GAE yang berjalan sebagai cloud computing. Google Sheets API juga digunakan dalam pengembangan sebagai API yang digunakan untuk membantu mengirim data pemesanan pengguna dari Chatbot menuju database google sheets. Penelitian ini menghasilkan antara lain:(1) Aplikasi Chatbot pada platform Facebook Messenger;(2) Uji fungsionalitas Chatbot Yanies Cookies yang terdiri dari fitur melihat menu kue kering, pemesanan kue kering, dan cek pemesanan kue kering;(3) Hasil pengujian System Usability Scale yang bertujuan untuk mengukur skor kelayakan dari …
Implementasi Metode Certainty Factor pada Identifikasi Kerusakan Kendaraan Bermotor Roda Dua
Authors: Gaung Rimba Putra Dirgantara, Suprapto Suprapto, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2046
Topics: Machine Learning; Automotive
Abstract: Tujuan dari penelitian ini adalah membantu para pengguna sepeda motor dan pekerja bengkel sepeda motor untuk mengidentifikasi kerusakan pada sepeda motor berdasarkan gejala kerusakan yang dialami oleh sepeda motor. Terbatasnya jumlah pakar yang ada untuk memperbaiki sepeda motor akan memakan waktu yang lama untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kerusakan pada sepeda motor. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem aplikasi yang dapat mengidentifikasi kerusakan pada sepeda motor dengan menggunakan metode Certainty Factor. Pengujian pada penelitian ini menggunakan skenario pengujian yang membandingkan nilai akurasi hasil kuesioner pakar dengan aplikasi sistem. Pada pengujiannya didapatkan nilai akurasi yang cukup baik sebesar 73, 3%. Nilai akurasi tersebut membuktikan bahwa penelitian ini masih memiliki peluang untuk dilakukan pengembangan lebih lanjut.
Penggunaan Metode Naïve Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Penilaian Masyarakat Terhadap Pelayanan Rumah Sakit di Malang
Authors: Tsania Dzulkarnain, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Peran rumah sakit dalam kehidupan masyarakat sangatlah penting terkait tingkat kepuasan Masyarakat terhadap pelayanan, fasilitas, dan aspek lainnya. Opini dan penilaian masyarakat turut menjadi penilaian terhadap kinerja pelayanan rumah sakit. Pada Google Maps Reviews banyak ulasan dari berbagai rumah sakit.Penilaian yang sangat besar dapat kita lihat pada Google Maps Reviews akan memakan waktu bagi masyarakat. Keluhan-keluhan Masyarakat disekitar penulis terhadap pelayanan rumah sakit di Malang menjadikan penilaian pelayanan rumah sakit di Malang menjadi objek dari penelitian dasar ini. Penulis memanfaatkan algoritma Naïve Bayes Classifier dan Cross Validation untuk mengkategorikan penilaian berdasarkan sentimen positif dan negatif serta aspek agar mempermudah pengkategorian. Aspek yang dipergunakan tersebut adalah aspek penanganan, fasilitas, administrasi, dan biaya. Penulis juga menggunakan analisis Root Cause untuk mempermudah masyarakat dan pihak terkait dalam menemukan masalah dan rekomendasi pemecahan masalah. Awalnya data di proses dengan text preprocessing lalu pembobotan kata TF-IDF, pelabelan data, penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier dan mengambil sentimen negatif untuk menentukan Root Cause. Hasil pengujian dengan menggunakan Cross Validation dengan fold k-9 memiliki nilai accuracy 82,97% , precision sebesar 83,13%, recall 82,93%, dan f-measure sebesar 82,92%. Hasil uji dengan menggunakan 20% data tes diperoleh akurasi 90%. Abstract The role of hospitals in society is crucial in terms of the level of satisfaction that the community …
Supervised virtual-to-real domain adaptation for object detection task using yolo
Authors: Akbar Satya Nugraha, Novanto Yudistira, Bayu Rahayudi
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Deep neural network shows excellent use in a lot of real-world tasks. One of the deep learning tasks is object detection. Well-annotated datasets will affect deep neural network accuracy. More data learned by deep neural networks will make the model more accurate. However, a well-annotated dataset is hard to find, especially in a specific domain. To overcome this, computer-generated data or virtual datasets are used. Researchers could generate many images with specific use cases also with its annotation. Research studies showed that virtual datasets could be used for object detection tasks. Nevertheless, with the usage of the virtual dataset, the model must adapt to real datasets, or the model must have domain adaptability features. We explored the domain adaptation inside the object detection model using a virtual dataset to overcome a few well-annotated datasets. We use VW-PPE dataset, using 5000 and …
Pengembangan E-Commerce dengan Integrasi API Payment Gateway Midtrans
Authors: Gani Kharisma Wardana, Bayu Rahayudi, Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: E-Commerce; Web Development
Abstract: Toko Arofah merupakan toko di Surabaya yang menjual berbagai bahan makanan dan obat-obatan herbal asli dari Arab. Saat ini proses penjualan hanya dilakukan melalui toko secara langsung dan proses promosi dilakukan melalui WhatsApp. Tentu dengan cara seperti itu kurang efektif apalagi dimusim pandemi saat ini dimana semua harus melaksanakan social distancing. Hal ini berdampak pada penurunan pendapatan pada Toko Arofah dan bagi pelanggan juga mengalami kesulitan untuk mendapatkan obat atau makanan herbal. Dari permasalahan yang ada, maka penulis membangun website e-commerce yang menerapkan metode prototype yang berisikan fitur pengelolaan produk, pengelolaan admin, serta transaksi. Website yang dibagun juga telah terintegrasi dengan Midtrans, Midtrans merupakan layanan penyedia pembayaran berbasi payment gateway. Website ini diuji dengan menggunakan pengujian blackbox dan usability testing. Hasil pengujian diperoleh bahwa website mudah untuk dipelajari dan digunakan oleh admin dan user.
Segmentasi citra makanan menggunakan clustering improved k-means untuk estimasi sisa makanan
Authors: Alip Setiawan, Yuita Arum Sari, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: Setiap mahkluk hidup membutuhkan makanan untuk hidup, tumbuh dan bereproduksi. Makanan merupakan suatu kebutuhan pokok yang diperlukan oleh manusia sebagai sumber energi untuk melakukan aktivitas dalam kehidupan sehari-hari. Dengan memakan makanan yang bergizi dapat membawa seseorang ke dalam pola makan yang sehat. Pola makan yang tidak sehat dapat menyebabkan seseorang terdampak penyakit seperti gizi buruk atau bahkan kematian. Mengingat pentingnya mengatur jumlah konsumsi makanan untuk memenuhi dan menjaga kesehatan tubuh maka dibutuhkan suatu sistem yang dapat melakukan estimasi bobot dari makanan yang telah dikonsumsi. Untuk melakukan estimasi bobot makanan yang telah dikonsumsi oleh seseorang diperlukan citra dari makanan sebelum dan sesudah dikonsumsi. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder berupa citra makanan di tray box berjumlah 31 citra yang terdiri dari 124 citra kompartemen. Metode Improved K-Means dipilih untuk segmentasi citra makanan pada tray box. Dengan penerapan metode tersebut diharapkan dapat memberikan hasil dengan tingkat kesalahan yang kecil dan memiliki akurasi yang baik pada estimasi sisa makanan pada tray box. Berdasarkan hasil evaluasi didapatkan rata-rata akurasi hasil segmentasi tertinggi sebesar 82% dengan RMSE estimasi bobot sisa makanan terkecil dicapai sebesar 2, 19. Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa metode clustering dengan algoritme Improved K-Means dapat digunakan untuk estimasi bobot citra makanan.
Optimasi Business Process Improvement Berbantuan Metode FLASH dengan Integrasi API Trello
Authors: Hilmi Aziz Bukhori Bukhori, Bayu Rahayudi, Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra
Journal: Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi)
Year: 2021
Topics: Business Process; Project Management
Abstract: The emergence of the COVID-19 case has a major impact on all sectors. At this critical time, customer satisfaction can be done by optimizing the use of resources by implementing BPI. The BPI method will conduct a review regarding the resources owned and will be adjusted to the current conditions. BPI is closely related to changes in project management. One of the optimal methods used in project management is FLASH, where the project duration will be in the form of a more flexible time interval. In this research, the system also uses Trello as a project management application. The purpose of this research is to design a scheme for calculating the duration of the project, as well as mapping project management from the data tasks that are owned using the FLASH method. System testing on the fuzzy system algorithm is implemented on the AOA network. Based on the calculation on the test object carried out, the probability of completing the project on time is 76%. This amount is obtained from the average delay factor for each task. With these values, scheduling using the FLASH method obtained the fastest duration is 19 days and the latest is 30 days.
Zhafira, Dhaifa Farah Rahayudi, Bayu Indriati, Indriati
Authors: DF Zhafira
Journal: Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Dan Edukasi Sistem Informasi
Year: 2021
Sistem Rekomendasi Pemilihan Prioritas Surat Masuk Menggunakan Metode AHP-SAW (Study Kasus: DJBC KANWIL JATIM I)
Authors: Heryadi Mochamad Ramdani, Edy Santoso, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Decision Making; Operations Research
Abstract: DJBC KANWIL JATIM I sebuah instansi pemerintah yang melayani masyarakat di bidang kepabeanan dan cukai. Pada setiap harinya DJBC KANWIL JATIM1 menerima surat dari semua sektor wilayah yang menunggu untuk menerima perintah untuk melakukan penindakan. Terkadang kepala kantor wilayah bingung memilih surat manakah yang perlu dilakukan penindakan terlebih dahulu. Oleh karena kepala kantor wilayah harus memberikan tindakan yang cepat terhadap surat yang memiliki prioritas tertinggi agar cepat mendapat tindakan. Maka dibutuhkan suatu sistem rekomendasi prioritas surat yang lebih efisien dalam menentukan surat manakah yang lebih dulu dilakukan penindakan. Pada penelitian ini, metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan SAW (Simple Additive Weighted) dikombinasikan untuk menentukan prioritas surat masuk di DJBC KANWIL JATIM I. Kombinasi metode AHP dan SAW sangat baik digunakan dalam pengambilan keputusan. Metode AHP digunakan untuk mengidentifikasi bobot untuk setiap kriteria yang diambil dari matriks perbandingan berpasangan, sedangkan metode SAW digunakan untuk menentukan surat masuk yang paling tinggi prioritasnya untuk dilakukan tindakan. Berdasarkan pengujian tingkat akurasi yang didapat terhadap hasil rekomendasi pemilihan surat masuk yang telah dilakukan pengujian menggunakan perhitungan Spearman Rank Correlation Coefficient yang menghasilkan nilai 0, 86015. Hasil tersebut menunjukan bahwa sistem berjalan dengan baik.
Perancangan dan pembuatan sistem pembayaran berbasis web menggunakan midtrans sebagai payment gateway (studi kasus: Kantin creative land ub)
Authors: Rakhmad Giffari Nurfadhilah, Bayu Rahayudi, Welly Purnomo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Web Development; E-Commerce
Abstract: Internet telah berkembang menjadi sarana penting dalam kehidupan sehari-hari, terutama dalam sektor pembayaran digital. Penelitian ini mengeksplorasi implementasi gateway pembayaran Midtrans di kantin Creative Land, Universitas Brawijaya. Saat ini, kantin tersebut masih menggunakan metode pembayaran manual dan konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis web yang mengintegrasikan proses pemesanan dan pembayaran, meningkatkan efisiensi operasional. Melalui pendekatan ini, penelitian ini berharap dapat menyederhanakan transaksi dan menyediakan metode pembayaran yang lebih beragam untuk meningkatkan kepuasan konsumen dan efisiensi operasional di Creative Land. Penulis menggunakan pendekatan SDLC Rapid Application Development yang dilakukan dari perencanaan kebutuhan hingga kesimpulan dan menggunakan bahasa pemrograman Golang dan Javascript dengan bantuan perpustakaan React JS untuk implementasi. Hasil implementasi berupa sebuah aplikasi berbasis web yang memiliki fitur utama untuk melakukan pemesanan dan pembayaran secara langsung pada aplikasi. Sistem berhasil diuji menggunakan pengujian validitas pada semua uji kasus. Pengujian usabilitas telah dilakukan menggunakan metode system usability scale dan memperoleh nilai 81, 67 yang termasuk ke dalam kategori acceptable dan excellent.
Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi RedBus berdasarkan Ulasan di Google Play Store menggunakan Metode Naïve Bayes
Authors: Devi Nazhifa Nur Husnina, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Digitalisasi sistem transportasi mendorong adanya platform pemesanan tiket online seperti aplikasi RedBus. RedBus membantu masyarakat untuk memesan tiket dari berbagai operator bus di Indonesia. Pengguna bisa mengunduh dan melihat ulasan aplikasi RedBus melalui Google Play Store. Ulasan merupakan hal yang penting bagi pengguna maupun pengembang. Namun, terdapat pengguna yang memberikan rating tinggi tetapi memiliki ulasan bersifat negatif. Oleh karena itu, diperlukan adanya analisis ulasan pengguna untuk mengklasifikasikan ulasan tersebut ke dalam sentimen kelas positif dan negatif. Total data yang digunakan yaitu 500 ulasan dengan rincian 250 ulasan pada setiap kelas positif dan negatif. Tahap untuk melakukan klasifikasi yaitu pelabelan data manual, text preprocessing untuk mengubah data menjadi lebih terstruktur, pembobotan dengan metode TF-RF dan TF-IDF, klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes, serta pengujian menggunakan confusion matrix dan k-fold cross validation. Penelitian ini membandingkan 2 metode pembobotan kata yaitu TF-RF dan TF-IDF untuk mendapatkan hasil akurasi yang optimal. Hasil akurasi terbaik yang didapatkan yaitu menggunakan rasio data latih dan data uji sebesar 90%: 10% dengan pembobotan TF-IDF dan pengujian cross validation dengan nilai k= 10. Rata-rata akurasi yang didapat yaitu accuracy 93.56%, precision 93.97%, recall 93.57%, specificity 94.68%, f-measure 93.53%.
Ensemble Adaboost in classification and regression trees to overcome class imbalance in credit status of bank customers
Authors: REGRESSION TREES TO OVERCOME CLASS IMBALANCE
Journal: Journal of Theoretical and Applied Information Technology
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Ensemble Learning
Abstract: The Classification and Regression Trees (CART) is a popular classification method. Generally, at a bank, debtors who have delinquent loans (Non-performed Loan/NPL) have a small proportion compared to debtors who have smooth loan (Performed Loan/PL). Standard classification methods CART is not suitable for handling such cases as it is sensitive to classes with a high degree. Hence, additional methods are needed in order to improve classification accuracy in the case of class imbalance. This study aims at determining the results of the classification using the CART and Adaptive Boosting (Adaboost) CART methods on bank loan or credit collectability data where there is class imbalance. The data used for analysis are secondary data in the form of bank debtor credit collectability data with 9 predictor variables and one response variable. Simulations are also conducted to find out the consistency of the results of analysis and general performance of Adaboost CART. The results of this study indicate the accuracy of the classification on the Adaboost CART method can be increased compared to the CART method. This implies that Adaboost can add weights to classifiers which have small misclassifications and can reduce weights on the correctly classified objects. This research can be taken into consideration in choosing the right classification analysis in the case of data with class imbalance. Simulation results confirm that the classification accuracy of Adaboost CART is relatively large, 84.1%.
Pelatihan Penulisan Jurnal Ilmiah pada Guru Sekolah Menengah Kejuruan
Authors: Faizatul Amalia, Tri Astoto Kurniawan, Bayu Rahayudi, AH Brata
Journal: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Year: 2019
Topics: Education
Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Indonesia Menggunakan Metode Average-Based Fuzzy Time Series Models
Authors: Teri Kincowati, Muhammad Tanzil Furqon, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Fuzzy Logic
Abstract: Indonesia adalah negara dengan ke aneka ragaman budaya dan kekayaan alam yang besar. Kekayaan alam Indonesia yang menjadi daya tarik dunia salah satunya yaitu tempat wisatanya. Keindahan tempat wisata di Indonesia memiliki daya tarik tertentu bagi wisatawan mancanegara untuk dijadikan sebagai tempat untuk berlibur. Pariwisata merupakan salah satu usaha yang dapat memajukan pertumbuhan perekonomian negara. Kunjungan wisatawan meningkat secara drastis disebabkan oleh banyak faktor, diantaranya yaitu biaya perjalanan yang kompetitif, strategi promosi yang terus digencarkan, dan banyaknya rute perjalanan yang memadai. Hal ini harus diimbangi dengan pembangunan fasilitas yang memadai serta keamanan yang terjamin. Jumlah pengunjung yang tidak dapat dipastikan ini harus dapat diprediksi untuk mengantisipasi terjadinya kenaikan atau kemerosotan jumlah pengunjung, sehingga negara dapat menentukan kebijakan terhadap perubahan jumlah pengunjung di masa mendatang. Untuk melakukan prediksi dalam penelitian ini yaitu menerapkan metode average-based fuzzy time series models dan data yang dipergunakan sebanyak 216 data yang diambil melalui situs resmi Badan Pusat Statistika Jawa Timur yaitu data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Indonesia periode bulan Januari 1999 hingga bulan Desember 2016. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh rata-rata nilai MAPE yaitu 10,140%, nilai MAPE yang diperoleh termasuk ke dalam kriteria baik karena kurang dari 20%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode average-based fuzzy time series cukup baik …
Maize disease classification using transfer learning and convolutional neural network with weighted loss
Authors: Krisnanda Ahadian, Novanto Yudistira, Bayu Rahayudi, Ahmad Hoirul Basori, Sharaf J Malebary, Sami Alesawi, Andi Besse Firdausiah Mansur, Almuhannad S Alorfi, Omar M Barukab
Journal: Heliyon
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Transfer Learning
Abstract: Maize stands out as a versatile commodity, finding applications in food and animal feed industries. Notably, half of the total demand for maize is met through its utilization as animal feed. Despite its importance, maize cultivation often grapples with crop failures resulting from delayed disease management or insufficient knowledge about these diseases, impeding timely intervention. The advent of technological advancements, particularly in Machine Learning, presents solutions to address these challenges. This research focuses on employing a Convolutional Neural Network (CNN) to classify maize plant diseases. Two datasets form the foundation of this study. The first dataset encompasses 4144 images distributed across 4 classes, while the second dataset comprises 5155 images distributed among 7 to 8 classes. The second dataset encounters issues related to imbalanced class distribution, where certain classes …
Implementasi Deep Learning menggunakan Algoritma EfficientDet untuk Sistem Deteksi Kelayakan Penerima Bantuan Langsung Tunai berdasarkan Citra Rumah di Wilayah Kabupaten Kediri
Authors: Muhammad Ferian Rizky Akbari, Bayu Rahayudi, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang memiliki permasalahan dalam hal kemiskinan. Salah satu upaya pemerintah untuk mengurangi kemiskinan ada membuat sebuah program bernama Bantuan Langsung Tunai. Program ini untuk membantu masyarakat yang masuk dalam kategori miskin atau sedang terkena musibah. Penentuan calon penerima bantuan masih dilakukan secara konvensional melalui sensus penduduk. Salah satu aspek yang menjadi pertimbangan adalah dari kondisi rumah, salah satunya adalah dari kondisi lantai serta kondisi dinding rumah. Saat ini belum ada sebuah sistem yang mampu membantu melakukan klasifikasi calon penerima dari citra rumahnya. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem khusus pemrosesan citra rumah untuk membantu pengambilan keputusan berhak atau tidak menerima bantuan dengan pendekatan deep learning. Deep learning merupakan salah satu metode yang cocok untuk melakukan klasifikasi citra dengan ukuran data yang relatif besar. Algoritma yang digunakan adalah EfficientDet, karena algoritma ini mampu untuk mendeteksi objek pada gambar atau video dengan akurasi yang tinggi. Data yang digunakan adalah citra rumah yang diambil dari hasil survei wilayah Kabupaten Kediri, yaitu sebanyak 1500 data. Data tersebut diberi label berhak atau tidak berhak menerima bantuan dan dibagi menjadi dua, yaitu 1200 data training dan 300 data test. Penelitian ini mendapatkan akurasi yang cukup baik dengan rincian sebagai berikut, nilai accuracy 93%, nilai recall 92%, nilai precision 96%, serta nilai f1-score 94%. Selain itu, pada penelitian juga dilakukan …
Perancangan dan Implementasi Aplikasi Toko Koperasi Sekolah berbasis Website dengan Memanfaatkan Payment Gateway Midtrans (Studi Kasus: SMK Negeri Temayang)
Authors: Ayezha Halidar Putri Irwanda, Bayu Rahayudi, Dwija Wisnu Brata
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Web Development; E-Commerce
Abstract: Koperasi merupakan ruang yang biasa dimanfaatkan siswa dalam melakukan transaksi antara siswa serta petugas koperasi. Saat ini koperasi SMK Negerti Temayang melayani siswa dalam melakukan transaksi pembelian makanan, minuman, dan barang masih menggunakan sistem konvensional. Permasalahan yang muncul dalam melakukan transaksi pembelian di toko koperasi saat jam istirahat mengakibatkan siswa dan pengunjung lain belum tertata rapi dalam antrian dan bisa saja berdesakan saat akan membeli, sehingga menyulitkan dalam memproses pesanan yang dibuat dalam waktu yang hampir bersamaan. Selain itu, menyebabkan pengelola koperasi mengalami hambatan dan kesalahan dalam melakukan penjumlahan hasil transaksi penjualan di toko koperasi. Solusi dari permasalahan tersebut dirancang dan dibangunlah sebuah sistem pemesanan menu dan barang yaitu, â€ œAplikasi Toko Koperasi Sekolah SMKN Temayang dengan memanfaatkan Payment Gateway Midtransâ€ agar tidak terjadi antrian dan mengakibatkan berdesakan saat jam istirahat tiba. Metode pembayaran dilakukan dengan cara payment gateway midtrans dapat menangani permasalahan transaksi di toko koperasi agar transaksi yang dilakukan lebih efisien. Untuk membangun aplikasi ini dibutuhkan uraian dan perencanaan bagi kebutuhan fungsional serta non-fungsional di aplikasi yaitu memanfaatkan skema UML. Pembangunan aplikasi menjelankan dengan memakai Rapid Application Development (RAD) dengan bahasa pemrograman PHP, DBMS MySQL, dan laravel. Pengujian ini dilaksanakan sesudah langkah implementasi selesai …
Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen terhadap Review Produk Aster Kosmetik Malang Marketplace Shopee
Authors: Dhiva Mustikananda, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Aster Kosmetik Malang merupakan toko kencantikan popular yang berada di Kota Malang. Aster Kosmetik menggunakan platform belanja online Shopee sebagai media promosi produk. Belanja online memberi banyak kemudahan ditengah pandemi covid-19. Pada platform belanja online terdapat fitur untuk menambahkan review produk, dimana review produk dapat digunakan sebagai pertimbangan bagi calon pembeli dalam mengambil keputusan. Shopee digunakan sebagai sumber data untuk analisis sentimen terhadap review produk Aster Kosmetik Malang. Data review diklasifikasikan kedalam kategori positif, negatif, dan netral. Pengklasifikasian dilakukan dengan membandingkan algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine. Pada penelitian menggunakan data sebanyak 300 data untuk klasifikasi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral kemudian 200 data untuk klasifikasi 2 sentimen yaitu positif dan negatif. Pengujian dengan membandingkan kedua metode menggunakan parameter uji yang sama yaitu presentase data latih dan data uji 80%: 20% dan cv= 10. Hasil klasifikasi mendapatkan nilai akurasi tertinggi metode Support Vector Machine pada klasifikasi 2 sentimen dengan nilai akurasi 87.56%, precision 88.81%, recall 86.76% dan f-measure 86.85%, hasil akurasi tertinggi pada klasifikasi 3 sentimen metode Support Vector Machine dengan nilai akurasi 79.71%, precision 81.56%, recall 79.56% dan f-measure 79.36%.
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Isu New Normal Scenario berdasarkan Opini dari Twitter menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier
Authors: Muhammad Nurhuda Rusardi, Bayu Rahayudi, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Pandemi COVID-19 telah menyebar ke berbagai negara belahan dunia, negara Indonesia pun tidak luput dari keganasan pandemi COVID-19, tingkat kasus positif di Indonesia sempat mengalami peningkatan. Pemerintah melakukan berbagai cara untuk menekan kasus positif COVID-19 salah satunya dengan pemberlakuan New Normal. Twitter merupakan sosial media yang banyak digunakan masyarakat Indonesia dalam banyak hal. Topik mengenai New Normal dapat muncul pada fitur trending topic Twitter karena banyaknya masyarakat Indonesia yang membahas mengenai pemberlakuan New Normal di Indonesia, berbagai pendapat mengenai pemberlakuan skenario New Normal di Indonesia didapatkan menggunakan teknik text mining dengan cara menggunakan crawling API Twitter, data teks tersebut harus melalui proses pembersihan data untuk memudahkan proses klasifikasi dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Pada awalnya data diberi label terlebih dahulu agar memudahkan proses analisis sentimen. Proses terakhir yaitu proses klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Setelah proses klasifikasi, sentimen yang diprediksi dievaluasi menggunakan 5-fold Cross-Validation dan Confusion Matrix. Penelitian ini menghasilkan akurasi menggunakan 5-fold dengan rata-rata accuracy 0, 86, precision 0, 86, recall 0, 86, f-measure 0, 86.