bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
PENDAMPINGAN PEMANFAATAN PHOTO BOX UNTUK MENINGKATKAN DAYA TARIK PROMOSI ANINDYA CAKE AND COOKIES MELALUI MEDIA SOSIAL
Authors: Wiranata Chandra , Susanto Kevin , Mashari Lea , Hambali Mellisa Pricilia , Pakpahan Marpha Yosua , Hermawan Melina , Christina Christina , Liputra David Try , Wianto Elizabeth , Leony Florence 
Published: August 2023

<p><strong><em>Abstract</em></strong><em> Anindya Cake and Cookies is one of the Small Medium Enterprise in culinary that is located at Jalan Terusan Unpar I no 10 F, Sukawarna Village, Sukajadi County, Bandung. The products of Anindya Cake and Cookies are cookies, banana chips, bread pudding and homemade sweet food. Currently, Anindya Cake and Cookies is managed simply, and has not implemented marketing strategies, especially in social media promotion. This community service was done through mentoring method to help Anindya Cake and Cookies to implement the promotion effectively, concerning the products were included in creative industry that carried local wisdom, for example lotek banana chips, that was one Sundanese community’s traditional food. Mentoring topic that was given was the use and implementation of Mini Studio Photo Box Portable LED Lights to promote the products through social media. The result of the product picture more real although taken with cellphone and that the result would increase product marketing attractiveness of Anindya Cake and Cookies.</em></p><p><em> </em></p><p><strong>Abstrak </strong>Anindya Cake and Cookies merupakan sebuah Usaha Kecil, Mikro, dan Menengah (UMKM) bidang kuliner yang berlokasi di Jl. Terusan Unpar 1 no 10 F, Kelurahan Sukawarna, Kecamatan Sukajadi, Bandung. Produk yang dihasilkan adalah cookies, keripik pisang, bread pudding dan makanan-makanan manis homemade. Saat ini Anindya Cake and Cookies masih dikelola secara sederhana, dan belum menerapkan strategi pemasaran khususnya promosi melalui media sosial secara maksimal. Pengabdian masyarakat dilakukan dengan metode pendampingan bertujuan membantu Anindya Cake and Cookies meningkatkan daya tarik promosi secara maksimal mengingat produk yang dihasilkan Anindya Cake and Cookies termasuk hasil industri kreatif yang mengusung kearifan lokal diantaranya keripik pisang rasa lotek yang menjadi ciri khas makanan masyarakat Sunda. Topik pendampingan yang diberikan adalah cara penggunaan dan pemanfaatan Mini Studio Photo Box Portable Lampu LED untuk promosi melalui media sosial. Tampilan foto produk di media sosial terlihat lebih nyata walaupun hanya menggunakan kamera ponsel, hasil lebih meningkatkan daya tarik pemasaran produk yang dihasilkan Anindya Cake and Cookies.</p><p> </p><div id="gtx-trans" style="position: absolute; left: -28px; top: 153.69px;"> </div>
Model Prediksi Penderita HCC Menggunakan Algoritma Random Forest
Authors: Wungkana Cindy , Aror Megalita , Sandag Green Arther 
Published: August 2023

Hepatocellular carcinoma (HCC) atau kanker hati adalah salah satu dari kanker yang paling umum dan menjadi penyebab utama kematian di negara-negara Asia. Presentasi HCC telah berkembang secara signifikan selama beberapa dekade terakhir. Rokok dan minuman beralkohol yang kita konsumsi diketahui menjadi faktor yang mempengaruhi tingkat kehidupan pasien HCC. Penelitian bertujuan untuk mengkaji klasifikasi tingkat kehidupan pasien HCC dengan menggunakan algoritma Random Forest. Dasar dari kriteria penunjang adalah dengan membandingkan algoritma Random Forest dengan algoritma yang lain seperti K-Nearest Neighbors dan Logistic Regression. Percobaan disusun secara teratur dengan mengukur accuracy, precision, recall, dengan rumus yang berhasil dibuat oleh peneliti melalui Google Colaboratory. Hasil percobaan menyatakan bahwa algoritma Random Forest cocok digunakan dalam penelitian ini dengan memiliki accuracy sebesar 100% , recall dan precision sebesar 100% karena berhasil menampilkan performa terbaik.
Penggunaan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) untuk Menentukan Penerima Beasiswa
Authors: Pratama M. Ary , Sihombing Volvo , Irmayani Deci 
Published: August 2023

Penelitian ini bertujuan untuk membantu pihak Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Labuhanbatu dalam pengambilan keputusan penentuan kelayakan mahasiswa untuk menerima beasiswa peningkatan prestasi akademik. Penentuan penerimaan beasiswa ini dilakukan dengan membangun sebuah sistem pendukung keputusan yang membantu mempermudah dalam menentukan mahasiswa yang berhak untuk mendapatkan beasiswa tersebut. Sistem pendukung keputusan yang dibangun menggunakan metode Electre. Kriteria yang digunakan dalam SPK Metode Electre ini terdiri dari indeks prestasi mahasiswa, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, jumlah sertifikat prestasi. Masing-masing kriteria diberi bobot dengan perbandingan 5, 2, 2, 1. Hasil akhir dari SPK metode Electre ini adalah rekomendasi melalui data rangking yang ditentukan berdasarkan jumlah angka 1 terbanyak. Hasil dari studi kasus dalam penelitian ini, diperoleh alternatif dengan nilai 1 terbanyak didapatkan oleh alternatif Mhs_007, dan alternatif dengan nilai 1 paling sedikit dapat dieleminasi.
Rancang Bangun Sistem Informasi Pengelolaan Pendadaran Menggunakan Framework Laravel
Authors: Afuan Lasmedi , Nofiyati Nofiyati , Ridlwan Ahmad Fauzi 
Published: August 2023

Salah satu kegiatan yang harus diikuti oleh mahasiswa tingkat akhir untuk memperoleh gelar sarjana S1 adalah Pendadaran. Pendadaran di Fakultas Teknik Universitas Jenderal Soedirman (UNSOED) terdiri dari beberapa proses yaitu pendaftaran, penjadwalan pendadaran, dan pengelolaan nilai. Permasalahan yang terjadi dalam pengelolaan proses pendadaran di Fakultas Teknik UNSOED adalah pengelolaan pendadaran pada proses–proses tersebut dilakukan dengan mencatat data dalam buku dan papan tulis. Hal ini menyebabkan proses pengelolaan pendadaran menjadi kurang efektif dan efisien, kekurangan tersebut akan mempersulit kinerja dari staff bapendik, dan dalam hal ini tentunya akan menghambat bagi dosen penguji dan mahasiswa. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini telah mengembangkan sebuah sistem informasi pengelolaan pendadaran (SIPENDAR) di Fakultas Teknik UNSOED. Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam pengembangan SIPENDAR yaitu pengumpulan data, analisis dan perancangan, tahapan pengembangan SIPENDAR, dan pengujian sistem informasi. Pengembangan SIPENDAR menggunakan framework Laravel dan menggunakan MySQL sebagai Database Management System. Pengujian dilakukan menggunakan pengujian blackbox dan Mean Opinion Score. Dari hasil pengembangan dan pengujian dapat disimpulkan bahwa SIPENDAR dapat digunakan untuk mempermudah dalam proses pengelolaan pendadaran di Fakultas Teknik UNSOED.
Klasifikasi Rumah Tangga Penerima Subsidi Listrik di Provinsi Gorontalo Tahun 2019 dengan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine
Authors: Hutahaean Yohana Madame , Wijayanto Arie Wahyu 
Published: August 2023

Program subsidi listrik merupakan salah satu program pemerintah untuk penanganan kemiskinan, dimana keluarga tidak mampu mendapatkan bantuan subsidi listrik yang dibayarkan pemerintah ke PT Perusahaan Listrik Negara (PLN). Permasalahannya adalah masih terdapat rumah tangga yang mampu secara ekonomi namun tetap mendapatkan subsidi listrik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi rumah tangga penerima subsidi listrik menggunakan data mining serta melakukan perbandingan hasil klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Alasan pemilihan metode ini dibandingkan metode lainnya dalam data mining, KNN merupakan metode yang dapat mewakili lazy learning dan SVM merupakan metode klasifikasi yang dapat memberikan generalisasi. Data yang digunakan adalah data Susenas Provinsi Gorontalo tahun 2019. Variabel yang digunakan adalah status penerimaan subsidi listrik sebagai kelas dan variabel penjelas (atribut) mencakup jumlah anggota rumah tangga, status kepemilikan bangunan, luas lantai rumah, bahan atap rumah terluas, bahan dinding terluas, bahan lantai rumah terluas, sumber air minum utama, bahan bakar utama untuk memasak, dan tempat pembuangan akhir tinja. Program yang digunakan dalam pengolahan data adalah R. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN memiliki akurasi yang lebih baik dalam melakukan klasifikasi yaitu sebesar 98,07%. Secara keseluruhan, terdapat perbedaan yang signifikan dari klasifikasi KNN dan SVM, dimana kinerja KNN jauh lebih baik dari SVM dalam melakukan klasifikasi.
Aplikasi Food Sharing Menggunakan Metode Haversine dan Algoritma K-means
Authors: Maharani Sri Intan , Fauziah Fauziah , Iskandar Agus 
Published: August 2023

Limbah makanan saat ini merupakan masalah besar yang terjadi secara nasional maupun global. Berdasarkan data pada Food Sustainability Index, Indonesia menghasilkan sampah makanan sebanyak 4.86 persen dari total produksi pangan dan 77 kapita per tahun dari limbah rumah tangga. Masalah sampah makanan ini berhubungan dengan kemiskinan dan kelaparan. Pada data Global Hunger Indonesia menyatakan, tingkat kelaparan Indonesia berada pada level moderat dimana masih banyak masyarakat Indonesia yang membutuhkan makanan. Dalam upaya penangangan masalah ini penulis membangun sistem donasi makanan berbasis web menggunakan metode haversine dan algoritma k-means. Metode Haversine menghasilkan jarak lokasi pemberi makanan dan konsumen makanan sedangkan algoritma k-means menghasilkan pemetaan wilayah berdasarkan tinggi, sedang, dan rendah persentase penduduk miskin. Pengujian metode haversine mengahasilkan tingkat keakurasian sebesar 98,97% dengan menggunakan data uji sebanyak 300 data sedangkan pada algoritma k-means menghasilkan 3 cluster yaitu cluster rendah berjumlah 285 anggota, cluster sedang berjumlah 182 anggota, dan cluster tinggi berjumlah 46 anggota dengan dataset 513 kabupaten dan kota di Indonesia. Hasil dari cluster ini diharapkan dapat membantu pemerintah dan masyarakat untuk lebih membantu wilayah dengan tingkat persentase penduduk miskin yang tinggi.
Alat Bantu Pembelajaran Pendidikan Lingkungan Hidup Mengenai Bencana Alam
Authors: - W Wahyuni , Fadillah Gisda Muflih 
Published: August 2023

Dalam kegiatan belajar mengajar di kelas, siswa harus mampu memahami dengan baik tentang jenis-jenis bencana alam, penyebab dan akibat dari bencana alam tersebut, serta cara penanggulangan bencana alam, berupa buku-buku sumber yang mereka miliki. tanpa visualisasi. Hal ini dapat menimbulkan kesulitan karena siswa belum mendapatkan gambaran yang jelas tentang bencana yang terjadi di sekitarnya. Dengan adanya permasalahan tersebut maka dikembangkan suatu metode pengajaran dengan menggunakan alat bantu yang lebih interaktif sehingga dapat memberikan suasan pembelajaran yang menyenangkan bagi siswa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan menggunakan pendekatan objek sehingga dapat memberikan gambaran kepada pengguna tentang aplikasi yang dibuat. Hasil penelitian ini dapat menghasilkan media pembelajaran berbasis multimedia dan bersifat interaktif sehingga dapat meningkatkan minat belajar siswa, memberikan visualisasi bencana alam yang mudah dipahami serta memberikan kesempatan pada guru untuk bisa mengembangkan materi yang disesesuaikan dengan kurikulum yang berlaku.
Applying TAM and SERVQUAL to Explore User Experience of MyBEST UBSI
Authors: Purwandani Indah , Syamsiah Nurfia Oktaviani , Maulana Muhammad Sony 
Published: August 2023

Pengembangan layanan pendidikan khususnya melalui media online menjadi suatu kebutuhan bagi berbagai jenjang institusi pendidikan, terutama institusi pendidikan tinggi. Pada penelitian kali ini penulis menambahkan metode TAM untuk mengukur minat mahasiswa dalam penggunaan website elearning MyBest UBSI. Analisa skor gap pada SERVQUAL dilengkapi dengan 2 variabel eksternal TAM (Technology Acceptance Model) akan mengukur sejauh mana minat mahasiswa dalam menggunakan website elearning MyBest UBSI. Hasil dari penelitian ini menunjukan perceived usefulness (kemanfaatan) dan perceived ease of use (kemudahan penggunaan) mempengaruhi minat mahasiswa terhadap. Ketika pengguna menemukan bahwa sistem berguna bagi mereka maka mereka akan memiliki minat untuk menggunakannya. Namun diperlukan fokus perbaikan layanan terutama divariabel yang memiliki gap negatif dalam hal ini yaitu variabel assurance (jaminan) dimana pengguna belum merasakan jaminan yang baik terkait dengan sistem yang mereka gunakan.
Sistem Informasi Pemetaan Kolam Ikan Air Tawar di Nanga Pinoh Berbasis Web Apps (Studi Kasus : Kolam Ikan Air Tawar di Nanga Pinoh)
Authors: Anshari Ifan Fathoni , Irwansyah M. Azhar , Novriando Haried 
Published: August 2023

Dalam menekuni bisnis budidaya ikan air tawar diperlukan suatu sistem yang dapat memanjemen kegiatan yang berkaitan dengan proses bisnis pembudidayaan ikan air tawar, sehingga proses bisnis pembudiyaan ikan air tawar ini bisa lebih teratur dan lebih mudah. Seperti proses pengenalan profil tempat budidaya ikan air tawar, proses penjadwalan pemberian pakan ikan air tawar, proses penjadwalan pemanenan ikan air tawar, proses pemberian pakan dan pemanenan ikan air tawar tersebut harus terjadwal atau tepat waktu. Agar ikan air tawar yang dibudiyakan hasilnya lebih optimal. Oleh karena itu dibuatlah aplikasi yang dapat membantu segala kegiatan proses pembudidayaan ikan air tawar. Dan aplikasi tersebut dapat diakses oleh pengguna aplikasi dengan tiga level pengguna yaitu admin(Dinas Perikanan), Pemilik kolam ikan air tawar dan Pelanggan melalaui suatu aplikasi berbasis web apps. Perancangan website menggunakan Data Flow Diagram (DFD) yang meliputi : desain diagram konteks, diagram overview, dan diagram rinci. Aplikasi dibangun berbasis website apps dengan menggunakan teknik pemrograman terstruktur yang dalam hal ini menggunakan bahasa pemrograman PHP pada sisi back-end sistem dan menggunakan HTML, CSS, JavaScript dan Framework Bootstrap pada sisi front-end sistem. Hasil pengujian aplikasi ini menggunakan metode Black Box untuk menguji fungsionalitas sistem dan UAT untuk menguji kelayakan aplikasi dengan mendapatkan nilai hasil pengujian yaitu 90% yang menunjukkan bahwa Aplikasi Sistem Informasi Pemetaan Kolam Ikan Air Tawar di Nanga Pinoh Berbasis Web Apps sangat memuaskan dan sesuai harapan dari pihak Dinas Perikanan dan Pemilik Kolam ikan air tawar.
Penerapan Metode SMOTE dalam Klasifikasi Daerah Rawan Banjir di Karawang Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Authors: Nursyahfitri Rika , Rozikin Chaerur , Adam Riza Ibnu 
Published: August 2023

Salah satu akibat terjadinya perubahan iklim yaitu meningkatnya kejadian ekstrem yang ditandai dengan peningkatan frekuensi bencana. Frekuensi bencana paling besar adalah banjir. Karawang menjadi salah satu daerah yang sering dilanda banjir, hal tersebut membuat kemajuan kota Karawang menjadi terhambat. Untuk mengantisipasi hal tersebut, maka dilakukan penilaian terhadap pengelolaan banjir dengan tujuan untuk memprediksi daerah yang termasuk dan yang tidak termasuk rawan banjir. Naive Bayes salah satu algoritma klasifikasi menggunakan metode probabilitastik dan statistik yang dapat memprediksi peluang di masa depan berdasarkan data sebelumnya. Namun, dalam klasifikasi biasanya penggunaan data imbalance sering terjadi sehingga akan menyebabkan klasifikasi lebih cenderung terhadap kelas mayoritas dibanding kelas minoritas. Maka dari itu, diperlukan salah satu teknik sampling untuk mengatasi data imbalance yaitu SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique). Sehingga penelitian ini menggunakan 2 skenario pengujian untuk dilakukan perbandingan, pertama pemodelan hanya menggunakan Naive Bayes dan kedua pemodelan menggunakan Naive Bayes+SMOTE dengan percobaan nilai k-SMOTE sebanyak 5 kali. Data yang digunakan pada tahun 2016-2017 menggunakan 5 data parameter sebagai input dengan total 309 record. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penerapan Naive Bayes+SMOTE dinilai mampu meningkatkan dan menghasilkan performance yang lebih baik dengan nilai akurasi tertinggi pada saat k = 11 sebesar 83,75% dibandingkan dengan Naive Bayes saja sebesar 65,38%. Selain itu, Naive Bayes dinilai mampu mengklasifikasikan daerah rawan banjir secara sangat baik dengan nilai AUC (The Under Curve) yang dihasilkan sebesar 0,944. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat dikombinasikan secara baik dengan metode SMOTE.
Prototipe E-Wallet Berbasis Mobile untuk Mendukung Transaksi Elektronik di Lingkungan Kampus
Authors: Munawar Ghifari , Dini Firiontina Argan 
Published: August 2023

AbstrakDompet elektronik (e-wallet) saat ini dinilai dapat menjadi solusi dari permasalahan yang sering kali timbul dari penggunaan uang tunai terutama dari segi kemudahan dan keamanan dalam bertransaksi. Penerapan e-wallet pada lingkungan kampus terbilang masih minim, jika pun ada biasanya pengelolanya adalah pihak ketiga (non-official). Banyaknya jumlah mahasiswa dengan penggunaan uang tunai sebagai instrumen pembayaran di kampus dapat berisiko terhadap penularan virus COVID-19 dan penyakit lainnya, sehingga terdapat urgensi untuk menggunakan alternatif instrumen lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang prototipe e-wallet berbasis mobile yang secara spesifik dapat menangani transaksi pembayaran elektronik di lingkungan kampus, seperti pembayaran uang kuliah tunggal (UKT), pembayaran di tempat layanan umum (koperasi, kantin, tempat fotokopi), serta penggalangan dana untuk donasi atau event dengan menggunakan QR Code sebagai media transaksinya. Pengumpulan kebutuhan sistem dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada target pengguna (mahasiswa) untuk memperoleh daftar kebutuhan fungsional sistemnya. Metode yang digunakan dalam pengembangan aplikasinya adalah model iteratif rational unified process (RUP) dengan pemodelan unified modeling language (UML), sedangkan implementasinya dikembangkan pada platform Android sebagai teknologi front-end, dan framework Laravel sebagai teknologi back-end. Prototipe e-wallet yang telah dikembangkan ini kemudian diuji fungsionalitasnya dan diukur berdasarkan pengalaman pengguna (user experience) menggunakan metode user experience questionnaire (UEQ). Berdasarkan hasil pengukuran UEQ yang telah dilakukan pada 113 responden diperoleh evaluasi positif dengan nilai lebih dari 0,8, hal ini berarti prototipe yang telah dikembangkan sudah baik dari segi daya tarik, fungsionalitas, desain tampilan, maupun kenyamanan penggunaannya.
Pembangunan Sistem Layanan Statistik Online Menggunakan Metode Waterfall pada Pelayanan Statistik Terpadu
Authors: Ardi Rolian 
Published: August 2023

Salah satu tanggung jawab Badan Pusat Statistik (BPS) adalah pelayanan statistik kepada pengguna data. Layanan statistik dapat diperoleh pada setiap satuan kerja BPS Pusat maupun BPS daerah. Pelayanan statistik di daerah masih lebih banyak dilakukan secara offline, termasuk di BPS Kabupaten Kepahiang. Untuk itu, dalam penelitian ini kami memanfaatkan teknologi informasi dalam mendukung peningkatan pelayanan statistik. Sistem layanan statistik online berbasis Android yang kami kembangkan diharapkan dapat memberikan kemudahan kepada pengguna data dalam memperoleh layanan yang terdiri dari layanan publikasi, layanan indikator, dan layanan konsultasi. Pengembangan aplikasi ini menggunakan pendekatan metode waterfall. Melalui aplikasi ini, pengguna data dapat berinteraksi dengan pelayanan statistik terpadu menggunakan perangkat mobile smartphone. Pengguna data akan memperoleh layanan statistik dengan lebih mudah dan lebih cepat. Pengujian terhadap aplikasi dilakukan untuk mengetahui tingkat performa sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat memenuhi kebutuhan sistem layanan statistik online di BPS Kabupaten Kepahiang.
Perbandingan Model Saxena Easo dan Model Chen Hsu pada Fuzzy Time Series untuk Prediksi Harga Emas
Authors: Witono Witono 
Published: August 2023

Emas menjadi salah satu produk investasi karena harganya yang dapat mengalami kenaikan maupun penurunan harga. Kenaikan maupun penurunan harga emas menjadi indikator yang dapat digunakan dalam memprediksi harga emas untuk kedepannya. Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu metode fuzzy time series, fuzzy time series adalah suatu metode yang digunakan untuk memprediksi data kedepannya dengan menggunakan data historis berdasarkan perhitungan matematik. Dalam fuzzy time series terdapat banyak pengembangan model, diantaranya adalah model Saxena Easo, dan model Chen Hsu. Penelitian ini membandingkan kedua model tersebut untuk mengetahui hasil keakuratan yang lebih baik dengan pembanding model menggunakan metode AFER, MAD, dan MSE. Pada panjang interval model Chen Hsu menggunakan average-based fuzzy time series sedangkan pada model Saxena Easo panjang interval menggunakan selisih data terbesar dan terkecil dibagi dengan banyaknya kelas. Data yang digunakan dalam penelitian yaitu data tahun 2017 – 2019, terdapat 3 kali percobaan dengan jumlah data yang berbeda yaitu data 2019, data 2018 - 2019, dan data 2017 - 2019. Dari hasil percobaan, model Saxena Easo mempunyai hasil prediksi yang lebih baik dengan nilai AFER dan MSE yang lebih kecil yaitu AFER 0.00430%, MAD 28.66, dan MSE 48907 sedangkan model Chen Hsu mempunyai nilai AFER, MAD, dan MSE yang lebih besar yaitu AFER 0.0472%, MAD 315.33 dan MSE 153908.
Prediksi Jumlah Penduduk Jakarta Selatan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda
Authors: Kurniawan Prawidana , Rossa Hanrian , Permana Aditya , Ramadan Wahyu Adi , Aji Adhim Bagas Wisnu , Hidayatulloh Syarif , Iksan Nur , Arief Ulfah Mediaty 
Published: August 2023

Melalui perhitungan dan prediksi, bahwa jumlah penduduk merupakan data yang penting bagi suatu negara untuk merancang pembangunan negara melalui perekonomian, pendidikan, kesehatan, dan aspek penting lainnya, oleh sebab itu pentingnya penyesuaian rancangan pembangunan dengan jumlah penduduk agar rancangan kegiatan berhasil dan tepat sasaran. penelitian ini diharapkan bisa memberikan kontribusi dalam pengambilan kebijakan Jakarta Selatan yang menyangkut pertumbuhan guna mempersiapkan rencana pembangunan dan aspek lainnya. Metode yang digunakan menggunakan metode estimasi regresi linear berganda dimana analisis tentang hubungan dua variabel independen jumlah penduduk laki-laki dan jumlah penduduk perempuan terhadap satu variabel dependen jumlah penduduk Jakarta Selatan. Metode ini dipilih karena mampu membuat suatu estimasi atau prediksi dengan memanfaatkan data-data lama mengenai laju pertumbuhan penduduk. Penelitian ini telah memprediksi penambahan jumlah laju pertumbuhan penduduk di Jakarta Selatan berjumlah 4195 jiwa, sehingga tahun 2019 penduduk Jakarta Selatan diestimasi berjumlah 2.298.974.
Perbandingan Metode Machine Learning dalam Analisis Sentimen Twitter
Authors: Ansori Yusuf , Holle Khadijah Fahmi Hayati 
Published: August 2023

Perbedaan pemahaman di kalangan masyarakat sering terjadi terkait diterbitkannya kebijakan baru oleh pemerintah. Diantaranya adalah kebijakan dalam menangani kasus kekerasan seksual di lingkungan kampus yang tertulis dalam Peraturan Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi Nomor 30 Tahun 2021 sehingga diperlukan kajian mendalam dengan melakukan analisis sentimen. Ada banyak algoritma yang digunakan dalam penelitian analisis sentimen, maka dalam penelitian ini peneliti menggunakan 4 algoritma klasifikasi machine learning, yaitu Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes Classifier, dan Logistic Regression untuk dilakukan perbandingan performa dari masing-masing algoritma. Data penelitian yang digunakan berjumlah 470 data dengan pembagian 236 tweet berlabel positif dan 238 tweet berlabel negatif yang diambil pada rentang bulan Oktober sampai Desember. Dalam penelitian ini menggunakan perangkat lunak RapidMiner dengan menerapkan teknik k-Fold Cross Validation untuk memisahkan data latih dan data uji secara acak. Terdapat perbedaan performa pada algoritma machine learning yang digunakan untuk analisis sentimen, dari algoritma yang telah diujikan, nilai akurasi tertinggi terdapat pada algoritma Support Vector Machine, yaitu sebesar 69,15%, kemudian nilai presisi tertinggi terdapat pada algoritma K-Nearest Neighbor, sebesar 69,07%, kemudian nilai recall tertinggi terdapat pada algoritma Support Vector Machine sebesar 71,98%, dan nilai f-measure tertinggi terdapat pada algoritma K-Nearest Neighbor yaitu sebesar 68,08%.