Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.241
P-Index
This Author published in this journals
All Journal DE JURE SALAM: Jurnal Sosial dan Budaya Syar-i Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Jurnal Ilmiah Hukum LEGALITY JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) RELIGIA Jurnal Mnemonic JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) LEGAL BRIEF Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Indonesian Journal of Law and Society J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Ius Poenale Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR) JURIS (Jurnal Ilmiah Syariah) Innovative: Journal Of Social Science Research RISTEC : Research in Information Systems and Technology Religia : Jurnal Ilmu-Ilmu Keislaman
Syariful Alam
Fakultas Hukum Universitas Muhammadiyah Malang
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Other

Published : 40 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 40 Documents
Search

 1   2   3   4 
Sentiment Analysis of Police Performance On Twitter Users Using Naïve Bayes Method hidayatullah, Muhammad; Alam, Syariful; Jaelani, Irsan
RISTEC : Research in Information Systems and Technology Vol. 2 No. 2 (2021): JURNAL RISTEC : Research in Information Systems and Technology
Publisher : RISTEC : Research in Information Systems and Technology

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

After the case of alleged child rape in East Luwu which was stopped went viral in the aftermath of many other cases of sexual violence that were considered by the police to be inconsistent with procedures. After the hashtag #PercumaLaorPolisi appeared #PolriSesuaiProsedur hashtag became a trending topic on Twitter. This study discusses the sentiment of police performance on twitter users, aiming to measure how much sentiment the performance of the police according to twitter citizens who earned. The topic of this study is a mining text that uses the naïve bayes method. Text mining is a computer-based algorithmic technique/approach to gaining new knowledge hidden from a set of texts. The data from crwalling on twitter were analyzed using naive bayes which is a method for analyzing. Naive Bayes' algorithm is very effective in classification or classification problems. This algorithm works based on existing probabilities to determine the probability of the future. The steps in the Naïve Bayes method are preprocessing which includes transformation, tokenization and filtering processes. It is followed by the weighting of words such as TF-IDF and ends with classificationand evaluation. As a result of this study, according to tweet data processed using the orange application and confusion matrix calculations, the police performance sentiment entered the neutral classification of 75.8%, negative 58.1% and positive 39.5% in the last order, as well as the resulting model at an accuracy value of 0.929, precision 0.933, recall 0.923, and f-measure0.954
Twitter User Sentiment Analysis Of TIX ID Applications Using Support Vector Machine Algorithm Nabillah, Asyfah; Alam, Syariful; Gito Resmi, Mochzen
RISTEC : Research in Information Systems and Technology Vol. 3 No. 1 (2022): JURNAL RISTEC : Research in Information Systems and Technology
Publisher : RISTEC : Research in Information Systems and Technology

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The cinema is a place to watch movies using the big screen. Various comments on the TIX ID application service can be used to reference the company's evaluation material in assessing the level of service quality that has been provided, so that later the TIX ID application can be used optimally by application users and the company, as for the purpose of this study to find out responses and find out the sentiment analysis stage on twitter social media using the vector machine support algorithm for the TIX ID application. This algorithm is commonly used for text mining by going through the data collection stage, cleaning and labelling data stage, training and testing data sharing stage with 3 comparison scenarios, namely 70:30, 80:20, and 90:10 using 3 kernels, namely dot, radial, and polynomial, then through the text preprocessing stage, the TF-IDF word weighting stage, the data modeling stage, and the evaluation stage. The preprocessing stage consists of transform case, tokenize, and stopwords filters. The result of this study is that the support vector machine algorithm has an accuracy value of 74.17%. The research concludes that the support vector machine algorithm with a ratio of 80:20 training and testing data ratio scenario produces the highest accuracy.
Implementation of the Multy Attribte Utily Theory Method in the Decision Support System for Determining Smart Indonesia Program Assistance (PIP) at SDN 4 Cisalada Nur Yani, Fitry; Gito Resmi, Mochzen; Alam, Syariful
RISTEC : Research in Information Systems and Technology Vol. 3 No. 1 (2022): JURNAL RISTEC : Research in Information Systems and Technology
Publisher : RISTEC : Research in Information Systems and Technology

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The Smart Indonesia Program (PIP) is one of the government's programs as Poor Student Assistance (BSM). The government program is in the form of cash assistance given to children aged 6-21 years who are still in the world of education. Currently, pip selection at SDN 4 Cisalada from the school is less targeted to have problems in determining potential beneficiaries of assistance where not all students who come from poor families can receive the Smart Indonesia Program (PIP). for this resulting in the injustice of students who should be entitled to PIP funding assistance. To avoid existing problems for the selection of prospective recipients of the Smart Indonesia Program (PIP) requires a Decision Support System (SPK). The Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method is a quantitative comparison method that usually combines measurements of different risk and profit costs. Design and Build using the Waterfall method in the process of working on it, the design is made using a flowmap and modeling using Unified Model Language (UML) including Use Case Diagrams, Activity Diagrams, Sequence Diagrams and Class Diagrams. As for programming, it uses PHP and the database uses MySQL. The results of the research that has been carried out by the researcher, it can be concluded by the application of the Decision Support System in determining the determination of PIP assistance in schools using the Multy Attribute Utility Theory (MAUT) method, for the school can be more objective in assessing the determination of PIP recipients, so as to minimize the risk of misuse and distribution of PIP funds to students not appropriately receiving them. Which is in the nature of providing recommendations for decisions to the school.
Analisis Sentimen Penilaian Masyarakat Terhadap Childfree Berdasarkan Komentar di Youtube Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Syofiani, Febriyanti; Alam, Syariful; Sulistyo S, M. Imam
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 9 No. 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1661

Abstract

YouTube merupakan jejaring sosial tempat pengguna dapat menonton video yang telah diunggah dan memiliki panjang durasi tertentu dalam berbagai genre. Salah satu acara YouTube yang masih menjadi trending saat ini adalah childfree.  Childfree adalah perjanjian sepasang kekasih, atau antara suami dan istri, untuk tidak memiliki anak selama pernikahan mereka. Dunia maya, yang begitu bebas dan sulit diatur, memberi kesan kepada setiap orang bahwa mereka memiliki pendapat atau pandangan mereka sendiri tentang masalah childfree, yang menghasilkan banyak opini publik, baik yang positif maupun negatif. Tujuan analisis sentimen adalah untuk menentukan respon audiens terhadap masalah Childfree, mengidentifikasi dan mengklasifikasikan polaritas suatu teks untuk menentukan apakah suatu dokumen memiliki nilai positif atau negatif menurut kategori tertentu. Teknik pembelajaran analisis sentimen adalah Naïve Bayes Classifer dan pengujian data menggunakan confusion matrix yang ada pada tools orange. Hasil dari reaksi orang terhadap childfree tergolong negatif dengan hasil persentase 97% pada akurasi (accuration), 98% pada nilai precision, dan tingkat keberhasilan (recall) 96%. Berdasarkan nilai tersebut membuktikan sentimen penilaian masyarakat terhadap childfree berdasarkan komentar di YouTube tergolong negatif. Untuk penelitian selanjutnya, lebih bagus apabila peneliti mengambil komentar YouTube dari luar negeri seperti Jepang, Tiongkok, dan negara Arab Saudi. Dierkomendasikan juga untuk menggunakan algoritma lain untuk menganalisis sentimen, seperti algoritma SVM dan algoritma K-Nearest Neighbor.
Perancangan UI/UX Aplikasi Media Pembelajaran Pengenalan Budaya Indonesia Untuk Siswa Sekolah Dasar Menggunakan Metode User Centered Design (UCD) Apriliyanti, Putri; Irmayanti, Dede; Alam, Syariful
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 9 No. 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1665

Abstract

Pembelajaran adalah proses komunikasi yang bertujuan menyampaikan tujuan pembelajaran dengan cara yang efektif. Media memiliki peran penting sebagai salah satu komponen pembelajaran. Salah satu upaya untuk meningkatkan minat belajar siswa dasar adalah penggunaan media pendidikan. Di SDN Cipinang, guru masih menggunakan alat bantu seperti buku dan pernah mencoba aplikasi sebelumnya untuk murid. Hal ini menyebabkan sistem pembelajaran menjadi monoton, membuat siswa cepat bosan, dan mengurangi tujuan untuk menciptakan siswa berkualitas. Selain itu, materi yang dijelaskan dalam buku juga tidak terlalu lengkap dan mendalam. Untuk mengatasi masalah ini, peneliti menggunakan metode User Centered Design dengan mengembangkan Prototype berbasis mobile. Pengalaman Pengguna (User Experience) dalam menciptakan atau menggunakan suatu produk dapat didefinisikan sebagai kesan dan interaksi yang dirasakan oleh individu-individu yang menggunakan produk dalam kehidupan sehari-hari. Desain pengalaman pengguna bertujuan untuk memastikan bahwa produk terlihat menarik bagi pengguna dan mampu menjalankan tugas-tugas yang relevan dengan konteks penggunaan. Pengujian dilakukan menggunakan System Usability Scale (SUS). Dalam penelitian ini, digunakan figma untuk mendesain aplikasi, yang mencakup penjelasan provinsi, tarian, makanan khas, rumah adat, pakaian, alat musik, dan gif tarian daerah. Hasil dari penelitian ini adalah prototype aplikasi mobile pembelajaran budaya Indonesia untuk sekolah dasar. Berdasarkan pengujian prototype menggunakan metode System Usability Scale, rata-rata nilai SUS yang didapatkan adalah 83,682. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa aplikasi pembelajaran budaya Indonesia telah diterima dan memenuhi kriteria yang diharapkan.
Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Kitalulus pada Ulasan Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes Fristtikasari, Dwi; Alam, Syariful; Kurniawan, Imay
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 10 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v10i2.2244

Abstract

Dalam beberapa tahun ini, masalah yang signifikan terkait dengan lowongan kerja yang sedang ramai terjadi di berbagai negara di seluruh dunia. Latar belakang utama dari fenomena ini tingginya tingkat pengangguran di beberapa wilayah, meskipun ada peningkatan ekonomi yang terjadi. Dalam era digital ini, ulasan pengguna di Google Play Store tidak hanya sekadar menyampaikan kesan individual, tetapi juga menjadi sumber informasi berharga bagi calon pengguna untuk memilih aplikasi yang sesuai dengan kebutuhan mereka.Ulasan pengguna merupakan salah satu bentuk timbal balik dari pengguna yang sepatutnya dianalisis oleh pihak pengembang agar dapat digunakan sebagai dasar pengembangan aplikasi. Analisis sentimen dapat dilakukan dengan pendekatan klasifikasi. Analisis sentimen dari ulasan pengguna dapat menjadi salah satu cara untuk mengetahui sentimen pengguna terhadap aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan pada aplikasi kitalulus. Metode yang digunakan Naïve Bayes dengan Algoritma Multinomial Naïve Bayes. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan terdapat analisis sentimen pengguna aplkasi KitaLulus ke dalam kategori positif dan negatif yang diambil melalui scraping dari bulan Oktober 2023 hingga Februari 2024 sebanyak 2.277 data ulasan dan diberi label positif dan negatif. Didapatkan prediksi klasifikasi sentimen pada data testing didapatkan hasil positif sebanyak 2094 dan sentimen negatif sebanyak 183 data ulasan, dan hasil klasifikasi dari metode naïve bayes didapat hasil accuracy 94%, precision 70%, dan tingkat keberhasilan (recall) 45%.
Analisis Sentimen Pengguna MY JNE Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Putra, Egy Aria; Alam, Syariful; Kurniawan, Imay
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 10 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v10i2.2251

Abstract

Peningkatan industri logistik saat ini didorong oleh peningkatan industri e-commerce, di mana membutuhkan dukungan kecepatan dan keterjangkauan hingga ke seluruh pelosok tanah air. Dengan banyaknya jumlah pulau di Indonesia, dibutuhkan moda udara yang handal dalam pengiriman kargo/barang e-commerce. Di sisi lain, kecepatan waktu pengiriman membutuhkan moda yang handal dan tepat waktu. PT. Tiki Jalur Nugraha Ekakurir atau biasa dikenal sebagai JNE merupakan salah satu perusahaan ekspedisi barang terbesar di Indonesia, berkat jaringan dan jangkauan area distribusinya yang mencakup lebih dari 83.000 kota, termasuk kabupaten, desa, dan pulau terluar, dengan gerai penjualan berjumlah lebih dari 8.000 titik dan mempekerjakan lebih dari 50.000 karyawan di seluruh Indonesia. JNE memiliki aplikasi bernama MY JNE yang dirilis pada tanggal 27 Januari 2016 di Google Play. Hingga saat ini, aplikasi MY JNE telah di download oleh lebih dari lima juta pengguna. Adapun my JNE telah mendapat ulasan sebanyak lebih dari 123.000 komentar dan hingga 26 April 2024 hanya mendapatkan rating 1,5 bintang dari total keseluruhan penilaian bintang 5. Ulasan ini pun mencakup bukan hanya mengenai aplikasi namun juga pelayanan JNE secara keseluruhan, mencakup keluhan yang bersifat negatif dan juga saran yang positif. Hal ini mendorong dilakukannya penelitian terkait JNE dengan menggunakan data ulasan pengguna dari Google Play. Ulasan yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 996 ulasan pengguna yang most relevan yang diklasifikasikan menjadi kelas sentimen positif dan negatif menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Klasifikasi dengan naïve bayes classifier dengan perbandingan data latih 80% dan data uji 20% menghasilkan akurasi yang optimum yaitu sebesar 96%. Hasil sentimen dari aplikasi My JNE ini mendapatkan hasil negative karena ulasan yang terbesar sebanyak 96.8%.
Legal Validity of Teleconference Witness in Indonesia’s Criminal Justice System Ramadhan, Muhammad Arief Dwi; Alam, Syariful
Ius Poenale Vol. 4 No. 2 (2023)
Publisher : Faculty of Law, Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25041/ip.v4i2.3157

Abstract

This research is driven by the need to assess the validity and legality of witness statements delivered via teleconference within the Indonesian justice system. As technology and electronic information continue to evolve, teleconferencing emerges as a novel legal tool. Despite this, the Criminal Procedure Code, which is the foundation of criminal procedural law in Indonesia, does not yet include specific provisions regulating this practice. This absence has sparked a polemic, triggering debates and divergent views on whether teleconferencing harms or benefits the parties involved, or whether it serves as an alternative medium to shield witnesses from external interference and threats to their safety. This research concerns the legitimacy of teleconferencing as a valid means of evidence within the Indonesian justice system. The research explores the various arguments for and against the use of witness testimony via teleconference, comparing its implementation in Indonesia with that in other countries. The research methodology employed is normative juridical, focusing on the analysis of legal norms to understand the issues related to the clarity and validity of teleconference-based witness testimony in court proceedings, as well as the associated pros and cons.
Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) Suciaty, Nenda Putri; Irmayanti, Dede; Alam, Syariful
Academic Journal of Computer Science Research Vol 6, No 2 (2024): Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR)
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38101/ajcsr.v6i2.15516

Abstract

Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan program bantuan tunai pemerintah yang menyasar anak usia sekolah yang orang tuanya tidak mampu, yang teridentifikasi dengan Kartu Indonesia Pintar (KIP). Namun program tersebut masih belum menyasar calon penerima bantuan sehingga menimbulkan kesenjangan bagi siswa yang memenuhi kriteria penerima bantuan PIP. Sistem pendukung keputusan dapat membantu dalam mengurangi ketidak tepatan saat memilih calon penerima bantuan. Sistem ini dibangun menggunakan metode pengembangan Waterfall dan metode WASPAS untuk menghitung peringkat calon penerima bantuan PIP serta menggunakan metode Rank Order Centrooid (ROC) untuk pembobotan pada setiap kriteria. Perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML). Bahasa pemrograman menggunakan PHP, Framework CodeIgniter dan database MySQL. Sistem menyediakan fungsi pengelolaan data kriteria, subkriteria, alternatif, penilaian, pengelolaan data pengguna, data profil, serta memungkinkan tampilan perhitungan dan pencetakan hasil akhir. Hasil perhitungan sistem ini memberikan urutan pilihan alternatif penerima bantuan PIP, dari nilai tertinggi hingga terendah.
Akuisisi Data Pengiriman Pupuk Berbasis Machine-To-Machine (M2M) Mulyana, Mulyana; Minarto, Minarto; Alam, Syariful
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 4 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i4.13639

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengatasi masalah ketidaksesuaian jumlah pupuk saat pencatatan dan penimbangan di PT Pupuk Kujang yang berdampak pada efisiensi waktu dan kepercayaan perusahaan. Solusi yang diusulkan adalah sistem Akuisisi Data Pengiriman Pupuk berbasis Machine-to-Machine (M2M), menggunakan Arduino Mega untuk menghitung jumlah pupuk dan berat karung di konveyor. Tujuan utama adalah mendeteksi jumlah karung, tonase, dan waktu pengangkutan secara otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan teknologi M2M meningkatkan akurasi pencatatan dan penimbangan, mendukung efisiensi bisnis, serta mengurangi kesalahan. Penelitian ini berpotensi diterapkan lebih luas di industri lain yang memerlukan sistem akuisisi data yang akurat dan efisien, mendukung inovasi dan peningkatan kualitas dalam berbagai sektor
Co-Authors Abdullah Muttaqin, Aab Agus Sunandar, Muhamad Alim Adiyatma, Fikri Apriliyanti, Putri ardiningrum, Talitha widyadhana Arialdi, Miftahul Borsa, Merve Ozkan Cony Dehas Ratna Devi Darusalam, Tatan Dede Irmayanti Defriani, Meriska Dewi, Selvy Kirana Fajrin, Yaris Adhial Fristtikasari, Dwi Hafid Totohendarto, Moch Happy David Pradhan Hermawan, Muhammad Rizki Hidayatullah, Muhammad Iman Hermanto, Teguh Jaelani, Irsan Kurniawan, Imay Masripah, Nunung Masykur, Alia Azizah Maulana Yusup, Maulana Meisa Azzahra, Dinda Merve Ozkan Borsa Minarto, Minarto Muhammad Aditya, Andika Mulyana Mulyana Mutiara Andayani Komara Nabillah, Asyfah Nugroho, Imam Ma'ruf Nur Yani, Fitry Nurul Azizah, Elma Nurzainah, Nia Siti Pauzi, Nur Pradhan , Happy David Pradhan, Happy David Prasetio, Bayu Putra, Egy Aria Ramadhan, Muhammad Arief Dwi Raymond Ramadhan, Yudhi Resmi, Mochzen Gito Salsabila, Mutiara Shaquila Sanjaya, Leonard Putra Shahidzinda, Rezha Sholahuddin Al-Fatih Suciaty, Nenda Putri Sulistyo S, M. Imam Syofiani, Febriyanti Winanda, Pandu Arya Yaris Adhial Fajrin Yohana Puspitasari Wardoyo