bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Rancang Bangun Game Untuk Mengenalkan SOP Pendakian Gunung Semeru Menggunakan Pemodelan FSM
Authors: Dermawan Dodik arwin
Published: March 2022

Game merupakan sarana hiburan berbentuk multimedia dengan menggunakan media elektronik yang dibuat semenarik mungkin sehingga pengguna mendapatkan sesuatu sehingga adanya kepuasan batin. Oleh sebab itu dirancanglah suatu Game Edukasi Survival yang mengkaji tentang ilmu  pengetahuan serta pelestarian lingkungan alam yang terdapat di pegunungan Semeru. Dengan tujuan menjadikan player lebih mengenal ilmu pengetahuan alam dan rule (aturan) yang harus dipatuhi di Gunung Semeru, serta memperhatikan Standart Operasional Prosedur (SOP) Pendakian. Pedoman tersebut umumnya dibuat dalam bentuk tulisan, permasalahan yang muncul ialah tulisan alur kerja pada SOP kurang menarik untuk dipahami, sehingga diperlukannya sebuah simulasi yang dapat mendeskripsikan SOP dan tujuan tersebut dalam bentuk Game. Dalam penelitian ini, game survival dibangun menggunakan pemodelan Finite State Machine dimana player dapat mengetahui aturan yang harus ditaati saat mendaki serta ilmu pengetahuan alam apa yang bisa di dapat jika player mendaki di Gunung Semeru. Keluaran dari penelitian ini berupa pengenalan aturan pendakia Gunung dalam bentuk Game sehingga menarik dan mudah dipahami.
Analisa Pengaruh Ulasan Pembeli dan Harga Jual Smartphone Terhadap Tingginya Penjualan Smartphone Secara Online. Studi Kasus Smartphone Oppo F9 4Gb Di Toko Online Tokopedia
Authors: Zehroh Siti Aminatus , Zehroh Siti , Rakhmawati Nur Aini , Putri Aris Purwanti , Sidum LK Alexander , Bagas Farhan Muhammad
Published: March 2022

Tingginya permintaan smartphone di Indonesia membuat produsen dan penjual smartphone kian dibanjiri pesanan, terutama untuk merek smartphone Oppo yang kini menjadi primadona masyarakat Indonesia. Didukung dengan kecanggihan teknologi, pembelian barang menjadi sangat mudah dengan adanya toko online. Pembeli tidak perlu lagi pergi ke toko untuk membeli barang, cukup melakukan transaksi online, pembayaran menggunakan kartu kredit/bank, barang akan tiba di dirumah pembeli. Namun, dibalik kemudahan dan kecanggihan teknologi ini, kita harus lebih berhati-hati dalam melakukan transaksi online karena kita tidak dapat melihat barangnya secara langsung sehingga kita tidak mengetahui apakah barangnya benar ada, barang tidak cacat, serta barangnya benar-benar akan dikirim ke alamat kita. Inilah yang perlu kita pelajari sebagai pembeli untuk turut menganalisa akun toko online penjual sebelum melakukan transaksi. Dan penting sekali diketahui bagi penjual bahwa ulasan konsumen sangat mempengaruhi pembeli baru untuk membeli di toko onlinenya atau tidak. Oleh karena itu, kami melakukan penelitian pengaruh ulasan pembeli dan harga jual smartphone terhadap tingginya penjualan smartphone secara online. Didapatlah hasilnya bahwa jumlah penjualan toko yang masuk dalam kategori kurang terpercaya yaitu Wahana Accessories dan Laku8989  yang terdapat pada Tabel 2. dan hasilnya kedua sampel toko tersebut memiliki rata-rata jumlah penjualan yang tergolong rendah yaitu sebesar 28.5 penjualan, walaupun kedua toko ini mematok harga pada kisaran menengah kebawah, sedangkan pada sampel toko yang masuk kedalam kategori terpercaya memiliki rata-rata penjualan yang jauh lebih tinggi yaitu 225.
Rancang Bangun Sistem Online Judge dan Pendeteksian Plagiarisme Menggunakan Arsitektur Serverless
Authors: Rahmatulloh Romadlon , Putra Ricky Eka
Published: March 2022

Beberapa perguruan tinggi telah menjadikan Informatika sebagai jurusan yang dapat dipilih oleh calon mahasiswa. Salah satu kemampuan dasar yang harus dimiliki oleh mahasiswa Informatika adalah kemampuan menulis kode program. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi akan semakin menuntut mahasiswa  untuk dapat menulis kode program yang semakin rumit. Proses evaluasi kode program yang dilakukan secara manual oleh dosen pengajar tidak lagi dapat mengikuti perkembangan ini, karena mempertimbangkan jumlah mahasiswa dan banyaknya baris kode yang harus diperiksa. Oleh karena itu dibutuhkan sistem online judge yang dapat mengevaluasi kode program hasil pekerjaan mahasiswa. Pada penelitian ini, sistem online judge dibangun menggunakan Judge0 API. Algortima Sherlock N-Overlap pada sistem ini mampu mendeteksi plagiarisme lebih efektif melebihi tools JPlag dan SIM, dengan nilai harmonic average lebih dari 0.8 dengan threshold sebesar 10 sampai dengan 90 pada skenario known similarity. Sedangkan skenario  Unknown Similarity dengan threshold sebesar 50 sampai dengan 90 meghasilkan nilai harmonic average lebih dari 0.89.Sistem ini dibangun menggunakan arsitektur serverless. Sistem dibagi menjadi 2 bagian agar beban sistem untuk melayani permintaan pengguna lebih ringan.  Sehingga sistem online judge ini dapat menangani permintaan pengguna hingga rata-rata 15.000 pengguna dengan sangat baik.
Penerapan Machine Vision untuk Sistem Panen Otomatis di Robot Agrikultur
Authors: Rahmadian Reza , Widyartono Mahendra
Published: March 2022

Peningkatan hasil dari sector agrikultur adalah salah satu hasil keuntungan dari berkembangnya penelitian tentang sistem robot di agrikultur. Penelitian-penelitian tersebut berguna untuk meningkatkan kapabilitas robot tersebut untuk semakin efektif dalam membantu di sektor agrikulutur, yang salah satu kapabilitasnya adalah otomatisasi. Dengan adanya otomasi dalam robot agrikultur maka kefektifitasan dalam membantu sektor ini juga bertambah, juga mengurangi kurangnya akurasi atau kesalahan yang di hasilkan jika menggunakan pekerja manual. Salah satu komponen penting dalam perkembangan robot agrikultur adalah sistem panen otomatis yang menerapkan teknologi Machine Vision sebagai inti dari sistem tersebut.
PREDIKSI NILAI AKHIR MAHASISWA DENGAN METODE REGRESI (STUDI KASUS MATA KULIAH PEMROGRAMAN DASAR)
Authors: Qoiriah Anita , Yamasari Yuni
Published: March 2022

Evaluasi merupakan salah satu cara untuk mengetahui hasil pembelajaran seorang mahasiswa dan membantu mahasiswa dalam mengetahui kinerja pembelajarannya. Untuk membantu  mahasiswa dan dosen dalam melacak kemajuan pembelajaran, diperlukan adanya prediksi kinerja mahasiswa sebelum pembelajaran berakhir. Tujuan dari prediksi adalah untuk memperkirakan nilai variabel yang tidak diketahui yang menggambarkan kinerja mahasiswa. Dalam Pendidikan, nilai-nilai yang biasanya diprediksi adalah kinerja, pengetahuan, skor atau tandai. Nilai ini dapat berupa nilai numerik / kontinu atau nilai kategori / diskrit. Analisis regresi menemukan hubungan antara variabel terikat dan satu atau lebih variabel bebas. Penelitian ini dimaksudkan untuk memprediksi nilai akhir mahasiswa peserta matakuliah Pemrograman Dasar menggunakan algoritma regresi. Variabel terikat adalah nilai akhir dan variabel bebas bervariasi dari 1 nilai tugas teori, 2 nilai tugas praktikum dan 1 nilai UTS. Data merupakan hasil pembelajaran sejumlah 105 mahasiswa. Data akan dibagi 2 secara acak. 75% data digunakan sebagai data training dan 25% data sebagai data testing. Dari 4 model yang dibuat, model 3 mempunyai nilai RMSE yang terbaik yaitu 1.949. Pada model 3 ini menggunakan prediktor nilai tugas,  2 nilai praktikum serta nilai UTS. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa ketiga jenis nilai tersebut sangat berpengaruh terhadap kinerja mahasiswa pada pembelajaran matakuliah Pemrograman Dasar.
Smart Garden Automation Dengan Memanfaatkan Teknologi Berbasis Internet Of Things (IoT)
Authors: Prihanto Agus , Rachmawati Naim , Prapanca Aditya
Published: March 2022

Sulitnya mendapatkan lahan tanah di kota menjadikan perumahan masa kini memiliki luasan yang sangat sempit. Keterbatasan lahan tersebut menyebabkan halaman rumah maupun kantor menjadi sangat sempit, namun dengan keterbatasan lahan ini tidak menurunkan minat warga kota untuk menampilkan taman sehingga suasana rumah/kantor lebih ‘hijau’ dan ‘dingin’. Salah satu konsep taman yang saat ini sedang marak dan menjadi perhatian masyarakat luas adalah penggunaan vertical garden. Vertikal garden ini mempunyai beberapa kelebihan diantaranya adalah merupakan solusi penghijauan cukup efisien karena tidak membutuhkan lahan yang luas dan media tanah yang sedikit, namun juga mempunyai beberapa kelemahan yaitu perawatannya harus intens terutama dalam hal kecukupan air. Jika sampai telat dalam penyiraman air, maka akan menimbulkan tanaman yang rusak karena kekeringan, selain itu masyarakat di perkotaan umumnya banyak yang sibuk sehingga tidak jarang mereka sering lupa menyiram tanaman. Bagi para pekerja kantor yang harus berangkat pagi sebelum matahari terbit hingga pulang setelah matahari terbenam, tentunya sulit menyirami tanaman secara rutin. Salah satu solusi untuk mengatasi kesulitan tersebut adalah dengan melakukan automasi penyiraman air yang memanfaatkan teknologi berbasis Internet of Things (IoT) sehingga menjadikan lebih smart.

Dari hasil pengujian dan pembahasan diperoleh hasil bahwa metode penjadwalan Countdown memiliki hasil yang paling baik yaitu: a) sudah mendukung automasi, b) mendukung pengambilan keputusan, c) konfigurasi yang paling sederhana dibandingkan metode lain. Metode penjadwalan Countdown juga dapat melakukan aksi saklar otomatis menjadi Off setelah melakukan perhitungan mundur dari awal saklar On meskipun tidak ada koneksi internet. Hal ini penting agar ketika jadwal penyiraman telah dimulai, maka bisa dipastikan penyiraman juga dapat diakhiri meskipun dalam kondisi internet terputus setelah penyiram berhasil dimulai.

Kata Kunci - Vertical Garden, IoT, Automasi, Smart, Countdown
Klasterisasi Topik Konten Channel Youtube Gaming Indonesia Menggunakan Latent Dirichlet Allocation
Authors: Rakhmawati Nur Aini , Waskitho Rekyan Bayu , Rahman Dimas Arief , Nuha Muhammad Fajrul Alam Ulin
Published: March 2022

Youtube adalah platform untuk saling berbagi video terbesar di internet. Semakin platform ini berkembangan, semakin banyak konten yang tersedia di dalamnya, yang dikarenakan semakin beragam genre videonya. Salah satu genre video yang sedang naik daun adalah konten gaming, yang mana topik tersebut adalah objek pada penelitian ini. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Latent Dirichlect Allocation (LDA) untuk memetakan topik-topik dari genre gaming ini. Data didapatkan dari 10 kanal gaming dengan subscribers terbanyak di Indonesia, yang diekstrak dengan melakukan text mining. Total data yang didapatkan adalah sebanyak 12.757 video. Sekian banyak video ini dipetakan menjadi 5 topik yang paling dominan. Adapun jumlah topik yang diambil didasarkan pada perhitungan perplexity, dan keterkaitan kata dalam topik dihitung menggunakan coherence. Topik tersebut antara lain bocoran update dan season baru, review hero dan skin baru, live bermain game di saat ada event yang menarik, membahas bug yang terjadi pada patch baru rilis sehingga mempengaruhi gameplay, dan konten memborong skin dalam game.

Kata Kunci— Latent Dirichlet Allocation, Gaming, analisis topik, topik dominan, konten youtube.
Prediksi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Machine Learning dengan Sequential Minimal Optimization untuk Pengelola Program Studi
Authors: Nurhidayat Andi , Asmunin Asmunin , Suyatno Dwi Fatrianto
Published: March 2022

Kinerja akademik mahasiswa menjadi salah satu tolok ukur keberhasilan pengelolaan program studi.Kinerja akademik mahasiswa dapat dilihat pada nilai indek kumulatif (IPK) dan kelulusan tepat waktu. Maka dari itu, peneliti melakukan penelitian untuk membuat pemodelan Prediksi Kinerja Mahasiswa untuk Pengelola Program Studi di Perguruan Tinggi (Studi Kasus: Program Studi Teknik Informatika dan Sistem Informasi UNESA). Penelitian ini menggunakan data akademik berupa sampel data mahasiswa Jurusan Teknik Informatika UNESA sejumlah 330 data. Metode yang digunakan adalah metode Support Vector Machine (SVM) dengan SMO. Pelatihan dan pengujian sistem dilakukan dengan metode Percentage split 80% dengan mengukur hasil akurasi, presisi dan recall. Pelatihan dan pengujian dilakukan dengan mengukur hasil akurasi, presisi, waktu pemrosesan, dan recall. Berdasarkan uji coba yang dilakukan, penerapan SVM memiliki hasil perhitungan akurasi=93,94%, presisi=94,7% dan recall=94,7%
Pengaruh Product Quality dan Brand Image terhadap Repurchase Intention Produk Kosmetik Halal di E-Commerce
Authors: Purnapardi Magfirah Safitri , Indarwati Tias Andarini
Published: March 2022

The cosmetic industry is a potential market for companies. Ease of access to shopping using e-commerce makes competition between companies more competitive. The company tries to retain customers by improving product quality and brand image so that consumers choose to repurchase the product. This study seeks to determine whether product quality and brand image affect the repurchase of Wardah products at Shopee e-commerce. This type of research is quantitative research using the judgmental sampling method. The number of samples used was 200 respondents with data collection through an online questionnaire. The data analysis technique used multiple linear regression. This study found that product quality and brand image positively and significantly affect repurchase intention. Based on this research, cosmetic companies can improve product quality on various lipsticks and packaging designs that are easier and more comfortable. In addition, cosmetic companies must maintain their brand image as reputable and well-known brands to increase consumer intentions to repurchase and retain customers on halal cosmetic products.
Pengaruh Financial Literacy, Financial Self-Efficacy, Locus of Control, Parental Income, Love of Money terhadap Financial Management Behavior: Lifestyle sebagai Mediasi
Authors: 'Ulumudiniati Mawalia , Asandimitra Nadia
Published: March 2022

Thrifty can be used as an indication that someone has good financial management behavior. This research aims to investigate the influence of financial literacy, financial self-efficacy, locus of control, parental income, love of money on financial management behavior and lifestyle as mediating variables of Z Generation Thriftier in East Java. The type of research used is quantitative conclusive causality, and data analysis technique used Structural Equation Model (SEM) with Amos 24 software. The number of samples obtained was 264 respondents by using purposive and snowball sampling techniques and taken from an online questionnaire. The findings show that there is no influence of parental income on financial management behavior, but there is an influence of financial literacy, financial self-efficacy, locus of control, love of money and lifestyle on financial management behavior. In addition, financial literacy influences lifestyle, and lifestyle mediate between financial literacy and financial management behavior. Therefore, the results of this research can be contributed as a reference for all parties, especially Z Generation Thriftier in East Java to improve their skills, abilities and responsibilities for making the right financial decisions and managing their finances better.
Pengaruh Financial Knowledge, Financial Attitude, Financial Self Efficacy, Income, Locus of Control, dan Lifestyle terhadap Financial Management Behavior Generasi Z di Kota Surabaya
Authors: Nisa Firda Khoirotun , Haryono Nadia Asandimitra
Published: March 2022

The research of this study investigates financial management behavior among adolescents aged 9 to 24 years or referred to as Generation Z in the city of Surabaya, it also analyzes the relationship between financial knowledge, financial attitude, financial self-efficacy, income, locus of control, and lifestyle. Theobject of this research is Generation Z in Surabaya and used the technique of purposive sampling and snowball sampling. The number of respondents obtained was 320 respondents by distributing questionnaires online. This research is conclusive causality and uses the Structural Equation Modeling (SEM) analysis technique in the AMOS software. The results show that financial knowledge, financial attitude, and financial self-efficacy have no effect on financial management behavior, it proves that although financial knowledge, financial attitude, and financial self-efficacy of respondents in a good category cannot guarantee that their financial management behavior will be good and vice versa. While the income, locus of control and lifestyle has asignificant impact on financial management behavior. because the sample dominant is 18 to 22 year-olds and almost all of them have the highest income <Rp1.500.000 in one month or it can be said that they are not financially independent so they can not manage financial independence to the greatest extent and do not have much experience related to finance. It was also caused by female respondents who often engage in implusive buying. This study could be useful references for various parties, especially Generation Z, to be responsible for making financial decisions and wise in managing their finances.
Pengaruh Kreativitas, Pengetahuan, dan Motivasi terhadap Inovasi Karyawan PT. Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur Tbk Kantor Pusat Surabaya
Authors: Wahyuni Fira Eka
Published: March 2022

Abstract

The purpose of this study was to determine and analyze the impact of creativity, knowledge, and motivation on innovative employees at PT. Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur Tbk Cantor Pusat Surabaya. This survey is a quantitative approach to 30 employees. The analysis of statistical analysis of this study using PLS (Partial Least Square) with PLS 3.0. The Likert Scale is used as a measurement scale. The results of the survey show that creativity has not significant impact on employees innovation. In addition, knowledge has not significant impact on employees innovation, motivation has a significant and positive impact on employees innovation, motivation has a significant and positive impact on creativity, and knowledge has a significant and positive impact on creativity.
Rancang Bangun Aplikasi Drone Simulator Berbasis Android Menggunakan Game Engine Unity
Authors: Java Muhammad Iskandar , Putra Ricky Eka
Published: March 2022

Abstrak— Drone merupakan sebuah teknologi yang sedang populer pada saat ini. Akan tetapi untuk membeli sebuah drone tidaklah murah dan beresiko akan terjadi kerusakan pada saat proses belajar mengendalikannya. Namun dengan adanya teknologi digital, seseorang dapat dengan mudah belajar menggunakan teknologi manual dalam bentuk virtual atau biasa yang disebut dengan simulasi atau simulator. Keuntungan yang diberikan oleh simulator sendiri yaitu biayanya yang relatif lebih murah dibandingkan biaya untuk membeli peralatan yang sesungguhnya seperti drone. Agar memudahkan seseorang dalam belajar menggunakan drone, dibuatlah aplikasi bernama Drone simulator. Aplikasi tersebut memberikan fitur dimana pengguna dapat menerbangkan drone dengan kontrol yang mirip dengan drone asli. Aplikasi tersebut berjalan pada platform android sehingga dapat digunakan dimana saja. Dalam pembangunan aplikasi tersebut, metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode SDLC (Software Development Life Cycle) dengan model waterfall dengan alur analisis kebutuhan sistem, perancangan, implementasi, testing dan pemasaran. Dari hasil pengujian yang dilakukan, aplikasi berjalan dengan baik tanpa adanya error pada pengujian black box testing dan didapatkan nilai yang cukup baik dari hasil uji kuisioner yaitu sebesar 73% dari 45 responden.Kata Kunci— drone; simulasi; simulator; digital; Drone Simulator; waterfall; testing; black box testing .
Analisis Performa Load Balancing Algoritma Weighted Round Robin di Infrastruktur BPBD Provinsi Jawa Timur
Authors: Pradana Molion Surya , Prapanca Aditya
Published: March 2022

Abstrak— Bencana alam terus terjadi dengan waktu kejadian yang tidak dapat diprediksi. Pada saat bencana terjadi seluruh masyarakat ingin mendapatkan informasi yang benar dan akurat. Sumber informasi tersebut dapat diperoleh pada website lembaga pemerintahan non-departemen yang bergerak di bidang social yaitu Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi Jawa Timur.Meningkatnya jumlah pengunjung setiap tahun pada website BPBD Jatim membuat kondisi web server akan overload sehingga tidak semua orang dapat mengakses website untuk mencari informasi. Untuk menghindari hal tersebut, dengan memasang aplikasi load balancer pada web server dapat menambah performa web server menjadi lebih cepat dan semua request yang masuk akan terkelola dengan baik.Dari hasil penelitian ini dapat dinyatakan bahwa Algoritma weighted round robin dengan rasio (2:3) yang terpasang pada load balancer dapat membantu meningkatkan performa parameter Troughput sebanyak 113 KB/s, dan Request error sebanyak 986 client pada web server yang belum menggunakan load balancer.Kata Kunci— Bencana alam, BPBD, Overload, Load Balancer, Web Server, Weighted Round Robin.
Perbandingan Efisiensi Algoritma RSA dan RSA-CRT Dengan Data Teks Berukuran Besar
Authors: Sulistiyorini Sulistiyorini , Prihanto Agus
Published: March 2022

Abstrak— RSA (Rivest Shamir Adleman) merupakan algoritma asimetris yang paling banyak digunakan dalam kriptografi. Dalam beberapa penelitian menyebutkan bahwa proses RSA memakan waktu yang cukup lama. Untuk mempercepat waktu proses dari RSA dilakukan penambahan suatu algoritma CRT (Chinese Remainder Theorem) untuk mengurangi perhitungan aritmatika modular dengan modulus besar dalam RSA yang disebut RSA-CRT. Dalam penelitian ini penulis akan membandingkan dua algoritma asimetris yaitu RSA (Rivest Shamir Adleman) dengan modifkasi RSA yaitu RSA-CRT (Rivest Shamir Adleman-Chinese Remainder Theorem) pada data teks berukuran besar dari segi efisiensi waktu. Algoritma RSA dan RSA-CRT digunakan untuk mengenkripsi dan mendekripsi suatu data teks berukuran 5 mb, 10 mb, 15 mb dan 20 mb untuk dibandingkan efisiensi waktu atau segi kecepatan prosesnya. Hasil pengujian waktu dari penilitian ini menunjukkan bahwa nilai waktu dari proses enkripsi antara algoritma RSA dan RSA-CRT tergolong sama sebab kunci publik yang digunakan rumusnya memang sama. Sedangkan dari proses dekripsi menunjukkan bahwa algoritma RSA-CRT lebih cepat dari pada algoritma RSA biasa. Dari pengujian kecocokan kunci menunjukkan bahwa kunci yang bangkitkan dan digunakan untuk proses enkripsi dekripsi harus berpasangan antara kunci publik dan kunci privatnya. Hasil pengujian ukuran file dari proses enkripsi mengalami kenaikan dengan rata-rata 42.757 kb, sedangkan dari proses dekripsi berkurang dengan rata-rata 0,007 kb dikarenakan terdapat karakter yang tidak dikenali sistem yaitu simbol bullets list yang mengakibatkan file tidak dapat kembali 100% seperti semula. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam proses dekripsi suatu data teks berukuran besar algoritma RSA- CRT memiliki efisiensi waktu 50% dibandingkan dengan algoritma RSA biasa.Kata Kunci— Algoritma Elgamal, Kriptografi, Enkripsi, Dekripsi, Gambar Warna.
Penerapan Algoritma Kriptografi Asimetris Elgamal dengan Modifikasi Pembangkit Kunci terhadap Enkripsi dan Dekripsi Gambar Warna
Authors: Indahwati Nonik , Prihanto Agus
Published: March 2022

Abstrak— Perkembangan yang terjadi pada teknologi digital diikuti pula dengan perkembangan perilaku pada masyarakat yang dengan mudahnya menciptakan data maupun mengakses data pada media digital, kemudahan menggunakan media digital untuk mendokumentasikan momen dalam bentuk foto maupun video. Hal tersebut bukan hanya menimbulkan sebuah peluang dalam pengembangan aplikasi, namun juga akan membuka peluang adanya ancaman terhadap manipulasi, perusakan hingga pencurian data tersebut. Pentingnya nilai dari data dan informasi mengakibatkan data hanya boleh diakses oleh orang tertentu, apalagi jika data dan informasi tersebut merupakan aset bernilai yang diharuskan untuk dilindungi dengan perlindungan yang aman. Pada keamanan jaringan sangat diperlukan untuk menanggulangi ancaman pencurian data tersebut sehingga membutuhkan sebuah penerapan mekanisme keamanan jaringan menggunakan teknik-teknik penyandian. Penelitian ini mencoba untuk membuat sistem yang digunakan untuk proses enkripsi dan dekripsi gambar warna yang menggunakan algoritma asimetris elgamal dengan modifikasi pada pembangkit kunci. Adapun metode yang digunakan adalah algoritma elgamal.Pada penelitian ini algoritma elgamal dengan modifikasi pembangkit kunci mampu dengan baik memproses enkripsi dan dekripsi pada gambar warna. Perbandingan antara gambar asli dan gambar yang telah dienkripsi menggunakan PSNR (Peak Signal Noise Ratio). Secara keseluruhan sistem yang dihasilkan dari penelitian ini sudah berjalan dengan baik dan sesuai dalam melakukan enkripsi dan dekripsi. Waktu yang dibutuhkan untuk melakukan proses bergantung pada ukuran file serta untuk proses enkripsi lebih lama dibandingan dengan waktu yang dibutuhkan untuk proses dekripsi. Hasil perbandingan dari gambar yang diuji coba menghasilkan beberapa perbedaan yaitu gambar asli dengan gambar setelah dienkripsi terdapat perbedaan, sedangkan perbandingan gambar asli dengan gambar setelah didekripsi tidak terdapat perbedaan.Kata Kunci— Algoritma Elgamal, Kriptografi, Enkripsi, Dekripsi, Gambar Warna.
Implementasi Steganografi Dengan Metode Pixel Value Differencing (PVD) pada Gambar JPG dan PNG
Authors: Firdaus Yonatan , Suartana I Made
Published: March 2022

Abstrak— Informasi dalam bentuk pesan tidak hanya disandikan, namun dapat juga disisipkan ke dalam citra digital. Teknik menyembunyikan atau menyisipkan pesan disebut steganografi. Steganografi merupakan metode yang digunakan untuk menyembunyikan informasi sehingga informasi yang bersifat rahasia tidak dapat diketahui pihak yang tidak berhak mengetahuinya. Dalam steganografi terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam mengamankan informasi dari suatu pihak yang tidak berhak mengetahuinya, salah satunya dengan menggunakan metode PVD (Pixel Value Differencing) yang dalam implementasinya memanfaatkan citra digital sebagai media penampung. Penelitian ini bermaksud menghitung kapasitas jumlah bit dan melihat pengaruh format gambar terhadap jumlah kapasitas bit yang dapat disisipi pesan. PVD yang digunakan adalah dengan dua blok piksel untuk mempertahankan kualitas citra hasil steganografi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan kapasitas yang didapat pada gambar JPG dan PNG tidak berbeda signifikan. Kemudian juga didapat nilai PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dari gambar JPG dan PNG yang relatif sama diatas 40 dB. Namun metode PVD tidak dapat mengantisipasi perhitungan nilai piksel baru yang melebihi nilai maksimal warna 255 dan tidak memiliki ketahanan terhadap modifikasi hasil steganografi.   Kata Kunci— Steganografi, Citra Digital, Pixel Value Differencing, Kapasitas, PSNR.
Prediksi Kepribadian Pengguna Instagram Berdasarkan Model Big Five Personality Menggunakan Algoritma SVM
Authors: Ramadhan Muhammad , Putra Ricky Eka
Published: March 2022

Abstrak— Popularitas media sosial Instagram terus merangkak naik sejak debutnya pada tahun 2010. Popularitas tersebut membuat Instagram menjadi media sosial terbesar di dunia di samping Facebook dan Twitter. Kini sebagian besar perusahaan mulai menggunakan media sosial sebagai salah satu aspek untuk menilai kepribadian pelamar. Analisis kepribadian dapat dilakukan dengan mengamati aktivitas di media sosial. Hal ini menjadi alasan dibalik pentingnya pembuatan sistem prediksi kepribadian otomatis berdasarkan aktivitas di media sosial. Instagram dipilih sebagai sumber data pada penelitian ini, dan Big Five Personality dipilih sebagai model kepribadian untuk pelabelan data. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan tes kepribadian terhadap 191 pengguna Instagram, kemudian melakukan crawling feed akun Instagram menggunakan API Instagram. Berdasarkan hasil pengujian sistem, kombinasi algoritma Support Vector Machine dengan kernel RBF dan Bayesian Optimization mampu menghasilkan akurasi mencapai 60.34%, presisi 30.17%, dan recall 50% untuk mengklasifikasi kepribadian pengguna Instagram.   Kata Kunci— prediksi kepribadian, big five personality, instagram, support vector machine, bayesian optimization.
Transliterasi Aksara Jawa Tulisan Tangan ke Tulisan Latin Menggunakan CNN
Authors: Ilham Fandi , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak— Aksara jawa adalah hal yang menarik untuk diteliti. Namun sayangnya aksara jawa sudah tidak banyak lagi diminati. Maka dari itu, dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat lebih menarik minat masyarakat umum untuk melakukan penelitian terhadap aksara jawa. Dalam penelitian ini kami mencoba mengusulkan sistem untuk melakukan pengenalan tulisan tangan aksara jawa dengan benar. Sistem segmentasi yang dirancang menerapkan kombinasi dua metode yaitu projection profile dan connected component labeling. Kedua metode tersebut adalah metode untuk segmentasi yang masih memiliki beberapa kekurangan untuk kasus aksara jawa. Kami mencoba menggabungkan dua metode tersebut untuk menutupi kekurangan-kekurangan sebelumnya. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode pembelajaran mendalam convolutional neural network. Data uji yang digunakan berupa 20 citra tulisan tangan aksara jawa yang diambil menggunakan kamera smartphone. Penelitian ini memperoleh hasil akurasi 90% pada tahap segmentasi karakter. Sehingga dapat diambil kesimpulan jika kombinasi metode projection profile dan connected component labeling dapat melakukan segmentasi citra dengan baik. Metode convolutional neural network pada saat melakukan learning terhadap data pembelajaran mendapatkan akurasi 0,9962. Pada saat pengujian, metode CNN mendapatkan akurasi 80% menggunakan 20 citra pengujian. Hal ini membuktikan bahwa CNN adalah metode yang baik untuk digunakan dalam pengenalan karakter.   Kata Kunci— projection profile, connected component labeling, aksara jawa, segmentasi, OCR
Algoritma Stemming Nazief & Adriani dengan Metode Cosine Similarity untuk Chatbot Telegram Terintegrasi dengan E-layanan
Authors: Herlingga Aan Choesni , Prismana IGL Putra Eka , Prehanto Dedy Rahman , Dermawan Dodik Arwin
Published: March 2022

Abstrak—Sistem Informasi yang berkembang memiliki sejumlah pertanyaan yang sering diajukan kepada customer servicedengan tingkat kesamaan pertanyaan yang tinggi. Untuk membantu hal tersebut dibuat FAQ terkait sistem informasi. FAQmemiliki banyak informasi sehingga pengguna bingung dan memerlukan waktu untuk mencari informasi. Pengguna lebih untuk mengajukan pertanyaan ke customer service. Chatbot merupakan salah cara untuk membantu pengguna dan customer service dalam masalah ini. Customer servicedapat menjawab pertanyaan secara otomatis dan pengguna dapat mengajukan pertanyaan seolah-olah bertanya kepada customer servicesecara langsung. Pada penelitian ini peneliti akan menerapkan algoritma Nazief & Adriani yang digunakan untuk melakukan stemming karena algoritma ini merupakan salah satu algoritma yang efektif dalam stemming bahasa Indonesia. Dan metode cosine similarity untuk mencari tingkat kemiripan dari pertanyaan dengan FAQyang ada dalam database FAQ. Dengan mengimplementasikan algoritma dan metode tersebut dalam chatbot dengan bantuan layanan MessangerTelegrammenghasilkan jawaban yang relative sesuai dengan yang diharapkan pengguna. Cara ini merupakan cara yang efektif untuk menjawab pertanyaan secara otomatis. Dan jika pertanyaan yang diajukan tidak menemukan jawaban atau jawaban tidak sesuai maka pertanyan akan di sampaikan dalam e-Layanan PPTI UNESA.

 

Kata Kunci—algoritma nazief & andriani, cosine similarity, chatbot, bot.
Evaluasi Kualitas Website Simontasi Unesa Menggunakan Metode Webqual dan Importance Performance Analysis (IPA)
Authors: Ngulum Mochammad Chafithul , Indriyanti Aries Dwi
Published: March 2022

Abstrak -- Dalam konsteks pendidikan teknologi informasi memberikan pengaruh positif terhadap kinerja dunia pendidikan dalam upaya mewujudkan kegiatan belajar mengajar yang efektif. Situs SIMONTASI sebagai acuan mahasiswa dalam mendapatkan infomasi terkait skripsi maupun tugas akhir harus mampu memberikan informasi yang akurat dan up to date. Penilain terhadap kualitas website dapat dilihat dari harapan penggunanya, WebQual dan IPA digunakan sebagai metode evaluasi dan analisis situs SIMONTASI. Penelitian ini menggunakan WebQual sebagai dasar pembuatan kuesioner yang memiliki tiga dimensi yaitu Usability, Information Quality, dan Service Interaction. IPA digunakan sebagai alat analisa berupa tingkat  kesesuaian, kesenjangan   (GAP), dan kuadran. Hasil dari evaluasi bahwa kualitas dari website SIMONTASI tingkat kesesuaian 97,96 % yang menunjukkan responden merasa belum puas terhadap pelayananwebsite. Tingkat kesenjangan(GAP) bernilai -0,078 yang menunjukkan hasil dari kinerja website SIMONTASI belum dapat terpenuhi kepentingannya. Hasil analisis kuadran didapatkan 5 atribut berada di kuadran pertama, 5 atribut pada bagian kuadran kedua, 8 atribut pada bagian kuadran ketiga, 4 atribut pada bagian kuadran keempat.

 

Kata Kunci: WebQual, Importance- Performance Analysis, SIMONTASI
Opinion Mining Terhadap Pemberitaan Corona di Instagram menggunakan Convolutional Neural Network
Authors: Maulana Ahmad Rizki , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak—Keadaan Indonesia di tengah pandemi yang sedang terjadi saat ini menjadi berita yang sangat dibutuhkan oleh masyarakat Indonesia. Penyebaran berita saat ini sudah banyak dilakukan melalui media sosial, karena kemudahan akses dan jangkauan pasar yang sangat luas menjadikan media sosial sebagai lahan untuk menyebarkan berita. Perusahaan penyedia berita nasional telah ikut bergabung di beberapa platform media sosial. Instagram merupakan salah satu media sosial dengan pengguna terbanyak di Indonesia. Pemberitaan mengenai corona di Indonesia melalui Instagram mengizinkan pembacanya untuk dapat mengetahui reaksi pembaca lainnya terhadap berita tersebut. Opinion miningadalah suatu analisis yang dilakukan terhadap opini untuk diklasifikasikan kedalam beberapa kelas. Convolutional Neural Networkmerupakan algoritma yang dapat menganalisis dan mengklasifikasikan opini kedalam kelas yang telah ditentukan. Penelitian ini melakukan proses opinion miningmenggunakan data komentar di Instagramterhadap unggahan pemberitaan terkait corona pada tiga akun berita nasional, yaitu @kompascom,@cnnindonesia,dan@detikcom.Prosesklasifikasi yang dilakukan menggunakan algoritma Convolutional Neural Networkmengasilkan akurasi sebesar 88% pada data training, 82% pada data testing, nilai presisi sebesar 96% dan recall sebesar68%.

 

Kata Kunci—Opinion Mining, CNN, Komentar Instagram, Corona
Implementasi Algoritma Jaro-Winkler Distance dan N-Gram untuk Deteksi dan Prediksi Perbaikan Kesalahan Penulisan Kata Bahasa Indonesia pada Karya Tulis Ilmiah Mahasiswa
Authors: Dewi Nuzhul Citrasari , Qoiriah Anita
Published: March 2022

Karya tulis ilmiah merupakan sebuah tulisan yang berisi suatu permasalahan yang ditulis dan disajikan berdasarkan fakta dan data hasil penelitian. Kesalahan berbahasa yang sering terjadi pada karya tulis ilmiah mahasiswa adalah kesalahan penulisan kata. Untuk menghasilkan karya tulis ilmiah tanpa ada kesalahan penulisan kata, diperlukannya teknik tertentu untuk memperbaikinya. Penelitian ini membuat sebuah sistem deteksi dan prediksi perbaikan kesalahan penulisan kata. Algoritma Jaro-Winkler Distance merupakan algoritma yang digunakan untuk mengukur kemiripan antara 2 string. Algoritma Jaro-Winkler Distance pada sistem ini digunakan untuk daftar saran kandidat perbaikan kata. Saran kandidat perbaikan kata tersebut akan dicari yang sesuai dengan kalimat dengan menggunakan metode N-Gram. Metode N-Gram pada sistem ini digunakan untuk mencari saran perbaikan terbaik dari daftar kandidat yang dihasilkan oleh Algoritma Jaro-Winkler Distance.  Hasil terbaik yang diberikan oleh sistem ini adalah sebesar 85.7% dan hasil terkecil sebesar 45%. Hasil tersebut dipengaruhi oleh kuantitas korpus yang digunakan untuk deteksi maupun prediksi perbaikan kata. Semakin baik kuantitas korpus/kamus yang digunakan pada sistem, maka sistem dapat memberikan prediksi perbaikan kata yang sesuai dengan perbaikan kata salah dalam kalimat.
Analisis Kualitas Suara Stego Audio Penyisipan Informasi Tersembunyi dengan Metode Least Significant Bit
Authors: Hendrata Agitiya Dwi , Prihanto Agus
Published: March 2022

Abstrak—Keamanan data telah menjadi kebutuhan dalam komunikasi pada era yang sudah serba digital. Teknik mengamankan data dapat dilakukan pada lintasan komunikasi data maupun dari data yang dikirimkan. Saat ini telah banyak berkembang teknik yang dapat digunakan untuk mengamankan data yang dikirimkan, salah satunya adalah teknik steganografi. Steganografi merupakan teknik mengamankan data dengan cara menyisipkan pesan utama kedalam sebuah media. Sehingga, pengirim dan penerima akan tampak seperti berkirim file biasa. Kelebihan teknik steganografi dibandingkan dengan teknik mengamankan data lainnya, seperti enkripsi dan watermarking adalah, pihak selain pengirim dan penerima kemungkinan besar tidak menyadari bahwa terdapat pesan rahasia di dalam suatu file yang dikirimkan. Teknik steganografi dapat dilakukan pada semua jenis media pembawa (audio, video, dan audio video) dengan berbagai jenis pesan rahasia (text, audio, video, dan audio video). Teknik steganografi yang diterapkan pada media pembawa berupa audio dinilai lebih sulit karena Human Auditory System dianggap sebagai indera yang paling peka pada manusia. Sehingga pada penerapannya, dibutuhkan algoritma yang dapat menghasilkan perbedaan paling kecil pada file hasil steganografi. Algoritma Least Significant Bit (LSB) dianggap sebagai algoritma yang paling sederhana dan mudah dalam penerapannya. Steganografi dengan LSB ini dilakukan dengan mengganti bit paling kanan (20) dari media pembawa dengan bit pesan rahasia. Perubahan pada bit yang dinilai kurang signifikan akan membuat hasil steganografi tidak jauh berbeda dengan file asli. Pada penelitian ini, dibangun sebuah sistem yang menerapkan algoritma LSB untuk menyisipkan pesan rahasia bertipe txt kedalam file audio WAV.  Melalui pengamatan nilai PSNR dan MSE setelah menyisipkan pesan berukuran 50% dari kapasitas maksimal menghasilkan audio dengan rata-rata nilai PSNR sebesar 56.3571 dB dan rata-rata nilai MSE sebesar 0.15044, sedangkan rata-rata nilai PSNR setelah penyisipan pesan dengan ukuran maksimal adalah 53.2277 dB dan rata-rata nilai MSE sebesar 0.3092. Penyisipan pesan kedalam audio tidak banyak mempengaruhi kualitas signal audio, dibuktikan dengan perbandingan grafik signal audio asli dengan grafik signal audio hasil stego-audio yang hamir serupa.

Kata Kunci — Steganografi, Audio, WAV, LSB, PSNR, MSE
Implementasi Enkripsi dan Dekripsi File Dokumen menggunakan Metode Modifikasi Algoritma Tiny Encryption Algorithm
Authors: Pujiarwoko Ellsa Wahyu Candra , Prapanca Aditya
Published: March 2022

Keamanan data menjadi hal yang paling dibutuhkan bagi semua pengguna komunikasi modern. Pada era digitalisasi ini terdapat banyak celah yang dapat digunakan untuk melanggar kebijakan terkait keamanan data. Untuk itu, perkembangan teknik pengamanan data juga telah dilakukan untuk mengatasi celah tersebut. Banyak penelitian telah dilakukan untuk menciptakan teknik pengamanan data untuk dapat mencegah adanya pelanggaran hak terhadap data yang dikirimkan melalui sistem komunikasi modern. Kriptografi merupakan salah satu teknik pengamanan data yang sering digunakan karena dapat diterapkan pada semua tipe data. Dalam penerapan kriptografi dibutuhkan teknik tertentu untuk melakukan rekonstruksi pada data asli. Tiny Encryption Algorithm merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam enkripsi data. Algortima TEA bekerja dengan konsep simetris enkripsi dengan kecepatan pemrosesan yang maksimal namun dengan konsumsi memori yang sedikit. Algoritma TEA bekerja menggunakan struktur feissel network yang membagi bit-input menjadi dua bagian sama besar dalam 64 round. Pada penelitian ini dilakukan observasi terhadap hasil modifikasi algortima TEA jumlah bit-input yang diproses dan jumlah round yang dilakukan dalam proses enkripsi dan dekripsi. Modifikasi dilakukan untuk mengetahui pengaruh jumlah bit input dan round terhadap waktu pemrosesan yang dibutuhkan dan ukuran dokumen hasil dari enkripsi maupun dekripsi. Hasilnya, modifikasi pada jumlah bit-input maupun putaran yang terjadi pada proses enkripsi maupun dekripsi dokumen berpengaruh pada hasil pemrosesan, yaitu dari sisi waktu dan ukuran dokumen hasil pemrosesan.
Penerapan N-Gram menggunakan Algoritma Random Forest dan Naïve Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Kebijakan PPKM 2021
Authors: Indarbensyah Putri Pratama Erika , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak—  Kebijakan PPKM merupakan kebijakan terbaru yang dikeluarkan oleh pemerintah pada Januari 2021 untuk menangani permasalahan pandemi Covid-19. Perancangan dan penerapan Kebijakan PPKM dilakukan dengan tujuan yang utama yaitu untuk kepentingan sektor kesehatan dan ekonomi. Adanya penerapan kebijakan ini tentu sangat berdampak kepada masyarakat. Pada era saat ini, dimana internet berkembang meningkat pesat terutama pada penggunaan media sosial tentunya kebijakan tersebut sangat memicu tanggapan para pengguna media sosial khususnya Instagram, dimana saat ini salah satu media sosial populer adalah Instagram yang digunakan oleh semua kalangan selain twitter, facebook, dan lain-lain. Tanggapan para pengguna media sosial Instagram terhadap penerapan Kebijakan PPKM 2021 dapat dikelompokkan menjadi sentimen yang berlabel positif, negatif atau netral dengan melakukan analisis sentimen yaitu menggunakan text mining. Penggunaan N-Gram diterapkan sebagai fitur ekstraksi dengan menggunakan jenis Unigram, Bigram, dan Trigram dan pada tahap klasifikasi menggunakan metode Random Forest (RF) dan Naïve Bayes Classifier (NBC). Penerapan kedua metode tersebut pada penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil nilai akurasi dari penerapan N-Gram dengan menggunakan metode RF dan NBC. Proses pengklasifikasiaan menggunakan Random Forest (RF) diperoleh hasil accuracy terbaik dari penggunaan Unigram yaitu sebesar 99.5%. Sedangkan hasil precision, recall dan f1-score yang dihasilkan oleh Random Forest (RF) bernilai sama yaitu sebesar 100%. Pada proses pengklasifikasian menggunakan Naïve Bayes Classifier diperoleh hasil accuracy terbaik dari penggunaan Unigram juga yaitu sebesar 97.9% dengan nilai precision, recall dan  f1-score sebesar 98%. Dari perbandingan hasil pada pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa penerapan ketiga N-Gram berhasil ­dalam mempengaruhi dan meningkatkan hasil akurasi dari penggunaan kedua algoritma tersebut pada penelitian ini.

Kata Kunci—  Kebijakan PPKM 2021, N-Gram, Random Forest, Naïve Bayes Classifier, Analisis Sentimen
Rancang Bangun Aplikasi Template Surat Online dengan Metode Fuzzy String Matching
Authors: Saputro Rio Henri , Prehanto Dedy Rahman
Published: March 2022

Pembuatan surat manual sangat berpengaruh terhadap efisiensi serta keseragaman format yang digunakan, untuk beberapa unit bisa dijumpai format surat yang sangat berbeda antara unit satu dengan unit lainnya. Serta waktu yang digunakan untuk membuat surat dari satu pegawai  admin sangat panjang, karena disetiap harinya pembuatan surat sangat beragam dari mahasiswa, dosen dan pegawai. Sistem Informasi saat ini sudah sangat berkembang pesat bahkan untuk pembuatan surat dapat dilakukan secara online dan dapat langsung di download untuk membantu mengatasi permasalahan waktu dan ketidak sesuaian format yang digunakan dan memudahkan pengguna untuk mendapatkan layanan administrasi pembuatan surat tanpa harus kesulitan memikirkan format yang digunakan. Tesuo merupakan aplikasi template surat online yang dapat digunakan untuk membuat surat dengan format yang seragam dan tersedia pada aplikasi tanpa harus datang ke kantor administrasi fakultas/unit terlebih dahulu, pengguna langsung dapat mendwonload dan mencetak surat  dan kemudian membawanya pada kantor administrasi untuk meminta nomor dan tanda tangan. Kemudahan aplikasi ini dibantu dengan pencarian yang menggunakan metode fuzzy string matching untuk mempercepat proses pencarian, dimana pengguna dapat lebih mudah mencari surat sesuai dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna, ini lebih efisien dan cepat dibandingkan harus mencari menu surat satu persatu tanpa fitur pencarian, serta dilengkapi dengan algoritma search autocomplete suggestion untuk memudahkan pengguna mencari surat yang diinginkan dengan hanya menuliskan beberapa huruf dan algoritma akan memprediksi kata apa yang ingin dicari oleh pengguna.  

 

Kata  Kunci—Template Surat, Algoritma Fuzzy String Matching.
Opinion Mining Popularitas Tempat Wisata Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dan Particle Swarm Optimization dari Instagram
Authors: Maharani Esti Ika , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Sosial media sekarang mempunyai efek besar pada pengambilan keputusan, termasuk pada industri wisata untuk mengetahui reputasi dan popularitas sebuah destinasi wisata. Pada era modern seperti sekarang penggunaan media sosial tidak  sekedar media hiburan akan tetapi juga menjadi media buat mengembangkan informasi, baik informasi yang dipercaya maupun tidak. Dari media sosial tersebut, mengizinkan penggunanya untuk bisa mengetahui reaksi pengguna lain terhadap informasi yang sedang hangat dibicarakan. Analisa sentiment atau opinion mining adalah satu dari berbagai solusi untuk mengatasi masalah dalam mengelompokan opini atau review sebagai opini positif, negatif, atau netral secara otomatis. Metode yang dipakai  merupakan Support Vector Machine (SVM) dan penerapan seleksi fitur Particle Swarm Optimization. Keduanya memanfaatkan library yang telah tersedia dalam python. Support Vector Machine (SVM) merupakan metode untuk menganalisa data dan mengenali pola yang mampu dipakai untuk pengklasifikasian.. Sementara particle swarm berpola optimizer jadi tidak mampu berdiri sendiri, wajib diikuti algoritma lain yang harus melakukan proses pembelajaran terlebih dahulu. Nilai akurasi yang didapatkan sebagai tolak ukur dalam mencari contoh pengujian terbaik untuk masalah klasifikasi sentimen. Hasil penelitian memperlihatkan peningkatan nilai akurasi sebanyak 0.07 untuk algoritma Support Vector Machine dari 0.90 menjadi 0.97 sesudah penerapan seleksi fitur Particle Swarm Optimization.
Analisis Opini Vaksin COVID-19 menggunakan SVM Berbasis PSO pada Data Twitter
Authors: Rosyada Amrina , Yamasari Yuni
Published: March 2022

Infeksi yang disebabkan Sars-Cov-2 mengakibatkan pandemi penyakit pernafasan di seluruh dunia dan belum ada pengobatan yang pasti hingga saat ini. Pemberian vaksin adalah salah satu intervensi untuk mencegah penyakit ini. Di Indonesia, pemerintah mewajibkan untuk melakukan vaksinasi. Pemberian vaksin ini mendapatkan banyak tanggapan dari berbagai kalangan masyarakat. Efektivitas dan efek samping pasca pemberian vaksin serta status penggunaan darurat pada vaksin menjadi salah satu yang menjadi pro-kontra di masyarakat. Hal-hal tersebut yang melandasi penelitian ini sangat perlu untuk dilakukan. Penelitian akan memfokuskan pada analisis sentimen tentang vaksin COVID-19 dengan algoritma SVM. Namun, algoritma ini mempunyai kelemahan dalam pemilihan fitur parameter yang menyebabkan penurunan kinerja dari model yang dibangun. Penerapan fitur Particle Swarm Optimization (PSO) dapat ditambahkan untuk melakukan optimasi dengan pemilihan dan penyetingan fitur parameter. Berkaitan dengan dataset, penelitian ini membagi kedalam 2 sentimen yaitu positif dan negatif. Data yang digunakan berasal dari media sosial twitter dengan pencarian tweet yang mengandung kata vaksin COVID-19 sebanyak 646 tweet yang telah dipilih dengan opini positif sebanyak 57,93% dan negative sebanyak 42,07%. Pengujian dilakukan dengan 2 cara yaitu dengan split dan cross-validation. Pada pengujian cross-validation, penelitian ini menghasilkan akurasi yang tinggi pada K=15. Berturut-turut level akurasi dari SVM dan SVM-PSO adalah sebesar 76,52% dan 80,63%. Hasil akurasi tertinggi pada teknik split dicapai dengan rasio 1:9. Level akurasi pada SVM dan SVM-PSO, berturut-turut, adalah sebesar 83.30% dan 84.80%. Hal ini mengindikasikan bahwa penerapan PSO pada SVM mampu menaikkan level akurasi sebesar 4,11% dan 1,5% dengan pengujian cross-validation dan split, secara berturut-turut.

Kata Kunci— Text Mining, Vaksin COVID-19, Twitter, Support Vector Machine, Particle Swarm Optimization.