Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal REKAYASA Konvergensi
Sholihin, Firdaus
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI EMOSI TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM ENTROPY Permana, Tedy Agastya Dwi; Sholihin, Firdaus; Hastarita, Fika
KONVERGENSI Vol 13 No 2 (2017)
Publisher : Informatics, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1484.58 KB) | DOI: 10.30996/konv.v13i2.2757

Abstract

Seiring dengan berkembangnya teknologi, banyak sekali cara seseorang untuk melakukan interaksi terhadap orang lain dengan cara pertukaran informasi, dalam bentuk teks. Di dalam informasi berbentuk teks tersebut tidak hanya terdapat suatu keterangan pesan namun juga terdapat suatu keterangan yang menyatakan emosi dari informasi tersebut. Oleh karena  itu, perlu adanya perancangan dan pembuatan suatu aplikasi yang dapat melakukan klasifikasi emosi dari suatu informasi sehingga para pengguna tidak hanya mengetahui keterangan pesan namun juga dapat mengetahui keterangan emosi yang terdapat dalam informasi tersebut. Maximum Entropy (MaxEnt) merupakan salah satu metode klasifikasi dokumen dengan menggunakan nilai distribusi probabilitas dalam proses pengklasifikasiannya. Dengan aplikasi ini diharapkan mampu untuk membantu pengguna untuk mengetahui keterangan emosi dari suatu informasi yang berbentuk teks. Dari uji coba sistem klasifikasi dengan menggunakan data query diperoleh hasil akurasi sebesar 93%, dan dengan menggunakan data crawler twitter diperoleh hasil akurasi sebesar 63%, kemudian dengan menggunakan data sample diperoleh hasil rata-tata akurasi sebesar 64,6%. Kata Kunci: Klasifikasi emosi, Maximum Entropy (MaxEnt), distribusi probabilitas
PENGEMBANGAN MESIN PENCARIAN DAN ANTI PLAGIARISME MENGGUNAKAN LATENCY SEMANTIC ANALYSIS PADA MEDIA PUBLIKASI PENELITIAN (E-JOURNAL) Hermawan, Hermawan; Sholihin, Firdaus
Rekayasa Vol 5, No 2: Oktober 2012
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1200.341 KB) | DOI: 10.21107/rekayasa.v5i2.2136

Abstract

Information Retrieval (IR) memegang peranan kunci untuk mencari informasi yang relevan dari beragam jenis repository media baik terstruktur maupun tidak. Salah satu metode yang luas penggunaannya pada IR dan terus berkembang adalah Latency Semantic Analysis (LSA). LSA menggunakan pendekatan secara kontekstual dengan melakukan ekstraksi susunan kata pada korpus, untuk kemudian membangun ontologi domain pengetahuan yang saling terkait tanpa memerlukan referensi. Dengan Penggunaan metode LSA maka pencarian diharapkan lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna dan memiliki tingkat fleksibilitas yang lebih baik karena tidak melakukan pencocokan secara teks penuh. Dalam penerapannya metode ini sesuai untuk pengembangan mesin pencarian dan anti plagiasi atau Computer Aided Plagiarism Detection (CaPD) yang diterapkan kedalam media pengelolaan e-Jurnal. Dikarenakan e-Jurnal memerlukan tingkat kebutuhan yang tinggi disertai tuntutan kualitas untuk terhindar dari plagiasi.
Co-Authors Fika Hastarita, Fika Hermawan Hermawan Permana, Tedy Agastya Dwi