Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Minfo Polgan (JMP)
Albert Julio Tampubolon
Universitas Katolik Santo Thomas
Computer Science & IT Library & Information Science Mathematics Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma Dijkstra Menentukan Rute Terpendek Dari Unika St. Thomas Menuju Kantor dinas kependudukan Kota Medan Albert Julio Tampubolon; Erich Ricardo; Daniel S. Simbolon; Adri Pasaribu; Jusnan Panggabean; Sardo Pardingotan Sipayung
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 1 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i1.14997

Abstract

Studi ini meneliti penerapan metode algoritma Dijkstra dalam menentukan jalur terpendek yang menghubungkan Universitas Katolik Santo Thomas (Unika St. Thomas) dengan Kantor Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil di Medan. Pemilihan algoritma Dijkstra didasarkan pada keunggulan efektivitasnya dalam menemukan lintasan optimal pada struktur graf yang memiliki bobot dengan tingkat kompleksitas waktu O((V + E) log V). Metodologi penelitian melibatkan pengumpulan data geografis dari Google Maps untuk membangun representasi graf berbobot dari jaringan jalan, yang terdiri dari 13 node dan 13 edge dengan densitas graf 0,166. Algoritma diimplementasikan dan diuji pada struktur graf sparse ini untuk mengidentifikasi rute optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Dijkstra berhasil mengidentifikasi jalur terpendek dengan jarak total 7,345 km melalui rute: A → B → C → E → G → I → K → L → M, yang merepresentasikan jalur via Jl. Setia Budi - Jl. Sunggal - Jl. Sri Batang Hari - Jl. Gajah Mada - Jl. K.H. Wahis Hasyim - Jl. Jend. D.I Panjaitan - Jl. Sei Babalan. Algoritma mencapai akurasi 99,3% dibandingkan dengan referensi Google Maps dan menunjukkan efisiensi komputasi dengan waktu eksekusi kurang dari 1 milidetik. Solusi ini memberikan perbaikan optimasi jarak sebesar 6,25% dibandingkan rute alternatif, menawarkan kerangka navigasi yang efektif untuk sistem transportasi urban.
Analisis Sentimen Masyarakat Pada Media Sosial X Terhadap Kepemimpinan Presiden Prabowo Subianto Tahun 2025 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Albert Julio Tampubolon; Wita Manik; Michael Ginting; Sardo Pardingotan Sipayung
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15837

Abstract

Penelitian ini dirancang untuk mengevaluasi pandangan publik terhadap gaya kepemimpinan Presiden Prabowo di tahun 2025 melalui penerapan metode Naive Bayes. Sumber data utama berasal dari platform Twitter yang mengandung ragam perspektif dan respon masyarakat terkait strategi pemerintahan, inisiatif pembangunan, dan karakteristik kepemimpinan yang ditunjukkan. Metodologi penelitian mencakup beberapa fase utama: koleksi data, proses pembersihan dataset, pengolahan teks menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP), serta kategorisasi sentimen ke dalam dua klasifikasi utama yaitu sentimen positif dan negatif. Implementasi algoritma Naive Bayes digunakan untuk menganalisis dataset yang telah melalui proses pelabelan manual. Hasil evaluasi menunjukkan model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 72,22%, dengan kinerja yang lebih baik pada identifikasi sentimen positif dibanding negatif. Meskipun akurasi masih perlu ditingkatkan, hasil ini memberikan indikasi awal yang cukup memadai untuk memahami kecenderungan opini publik terhadap kepemimpinan Presiden Prabowo. Temuan ini dapat menjadi fondasi untuk penelitian lanjutan dengan optimalisasi model dan penambahan fitur untuk meningkatkan performa klasifikasi sentimen pada analisis opini digital.
Co-Authors Adri Pasaribu Daniel S. Simbolon Erich Ricardo Jusnan Panggabean Michael Ginting Sardo Pardingotan Sipayung Wita Manik