Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.974
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Manajemen Informatika EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Building of Informatics, Technology and Science Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Infotekmesin Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Journal of Robotics and Control (JRC) Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT LogicLink: Journal of Artificial Intelligence and Multimedia in Informatics Inovasi Sosial: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Winarsih, Nurul Anisa Sri
Universitas Dian Nuswantoro
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer

 1 
Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap K-Popers Pada Twitter Miranti Alysha Zulia Larasati; Nurul Anisa Sri Winarsih; Muhammad Syaifur Rohman; Galuh Wilujeng Saraswati
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 18, No 2: Agustus 2022
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (551.485 KB) | DOI: 10.35889/progresif.v18i2.877

Abstract

The evolution of Twitter as a platform loved by the general public in Indonesia is evidenced by statistical data that shows that Indonesia is ranked 7th in the world and has a large number of users, reaching 13.2 million. Many users have expressed their opinions on Twitter. This includes expressions with hate speech to bullying. From this research, an analysis was carried out on public satisfaction with K-Pop to get a benchmark for how far people know the existence of K-Pop in Indonesia. This research was conducted using the K-Means Clustering algorithm method to group (positive, neutral and negative) sentiments from datasets taken from Twitter. The dataset used consists of 1000 data retrieved according to the results of the polarity of the tweet. Based on the test results, it got a negative sentiment value of 15.09%, neutral 51.75%, and positive 33.15%. With the evaluation level using the silhouette coefficient method, which is 0.687974 which means it has good structural results.Keywords: Data Mining, K-means Clustering, Silhouette coefficient, K-pop Abstrak. Evolusi Twitter sebagai platform yang digemari masyarakat umum di Indonesia dibuktikan dengan data statistik yang menunjukkan bahwa Indonesia menempati peringkat ke-7 dunia dan memiliki jumlah pengguna yang besar yaitu mencapai 13,2 juta. Banyak pengguna yang mengutarakan pendapat di Twitter. Ini termasuk ekspresi dengan ujaran kebencian hingga perundungan. Dari penelitian tersebut dilakukan analisis tentang kepuasan masyarakat terhadap K-Pop untuk mendapatkan tolok ukur seberapa jauh masyarakat mengetahui eksistensi K-Pop di Indonesia. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan algoritme K-Means Clustering untuk mengelompokkan sentimen positif, netral dan negatif dari dataset yang diambil dari twitter. Dataset yang digunakan terdiri dari 1000 data yang diambil sesuai hasil polaritas tweet. Berdasarkan hasil pengujian mendapatkan nilai sentimen negatif sebanyak 15,09%, netral 51,75%, dan positif 33,15%. Dengan tingkat evaluasi menggunakan metode Silhouette Coefficient yaitu sebesar 0.687974 yang berarti memiliki hasil struktur yang baik.Kata kunci: Data Mining, K-means Clustering , Silhouette coefficient, K-pop
Penggunaan Algoritme FP-Growth Untuk Mengetahui Pola Pembelian di Toko Kelontong Dhani, Iqbal; Astuti, Yani Parti; Winarsih, Nurul Anisa Sri; Kartikadarma, Etika
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1343

Abstract

Ci”n”Ci store is a grocery store that aims to provide essential supplies for the residents around Pucung village. However, the issue of mismatched stock has resulted in suboptimal sales and profits. FP-Growth algorithm is on of the algorithms that can help address the mentioned problem, with the cashier system and digital data storage that has been implemented, research become possible and can be conducted effectively. The obtained results is a set of purchasing rules with metrics, minimum support 4%, minimum confidence 60%, and lift ratio as a measure of the strength and benefit of the rules. Using 1514 historical transaction data in October 2022, a total of 22 rules were generated that include the most purchased by customers. These rules can be reference or consideration for stocking.Keywords: Grocery Store; Frequent Pattern Growth; Market Basket Analysis AbstrakToko Ci”n”Ci merupakan toko kelontong yang hadir untuk menyediakan kebutuhan pokok bagi warga sekitar desa Pucung, namun masalah kebutuhan stok yang tidak sesuai berdampak pada tidak optimumnya penjualan dan keuntungan. Algoritme FP-Growth merupakan salah satu algoritme yang dapat membantu menjawab masalah tersebut, dengan adanya sistem kasir dan penyimpanan data digital yang telah diterapkan memungkinkan penelitian dapat dilakukan. Hasil yang didapat merupakan aturan pembelian barang dengan nilai acuan, minimum support 4%, minimum confidence 60% dan lift ratio sebagai penguji kekuatan dan manfaat aturan, dengan penggunaan data riwayat transaksi sebanyak 1514 transaksi pada bulan Oktober 2022 didapat hasil sebanyak 22 aturan yang memuat barang yang paling dibeli atau dibutuhkan pelanggan yang dapat menjadi bahan acuan atau pertimbangan dalam persediaan barang.Kata kunci: Toko Kelontong; Frequent Pattern Growth; Market Basket Analysis
Co-Authors Adhitya Nugraha Ahmad Zainul Fanani Akmaludin Akbar Alvin, Fris Astuti, Yani Parti Azzahra, Tarissa Aura Danny Oka Ratmana Dhani, Iqbal Djaka, Thesa Permatasari Djaka Egia Rosi Subhiyakto, Egia Rosi Eko Hari Rachmawanto Epiphany Shavna Gracia Erlin Dolphina Etika Kartikadarma Fafaza, Safira Alya Fakhrurrozi Fakhrurrozi, Fakhrurrozi Filmada Ocky Saputra Filmada Ocky Saputra Guruh Fajar Shidik Hamid, Maulana As’an Ilmi, Nur Aqliah Imam Prayogo Pujiono Kartika, Gita Kusumawati, Yupie Mardiantara, Naya Alifiah az Azar Putri Miranti Alysha Zulia Larasati Muhammad Syaifur Rohman Muhammad Syaifur Rohman Mulyanto, Edy Naufal Fawwazi Purwanto Purwanto Raihatuzzahra, Farah Ramadhani, Irfan Wahyu Ratmana, Danny Oka Ricardus Anggi Pramunendar Rohman, Muhammad Syaifur Romadhoni, Mellynda Noor Saputra, Filmada Ocky Saraswati, Galuh Wilujeng Satria Andromeda, Rayhan Sekar Wangi, Sari Asih Septian Enggar Sukmana Sutrisno, Hendra Wibowo, Alrico Rizki Yani Parti Astuti Yani Parti Astuti Zainal Arifin Hasibuan