Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Science Technology (JoSTec) Indonesian Research Journal on Education Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK)
Pratama, Andre
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Penggunaan Metode Drill pada Ekstrakurikuler Ansambel Gitar di SMK Negeri 1 Tulung Selapan Pratama, Andre; Firmansyah, Feri; Firmansyah, Dedy
Indonesian Research Journal on Education Vol. 5 No. 1 (2025): Irje 2025
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v5i1.1889

Abstract

Latar belakang dalam penelitian ini adalah tentang bagaimana kegiatan ekstrakurikuler ansambel gitar di SMK Negeri 1 Tulung Selapan. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk Menganalisis penggunaan metode drill pada ekstrakurikuler ansambel gitar di SMK Negeri 1 Tulung Selapan. Metode dalam penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data menggunakan triangulasi dari tiga sumber data yaitu observasi, wawancara, dan dokumentasi. Dari hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa kegiatan ekstrakurikuler ansambel gitar di SMK Negeri 1 Tulung Selapan sudah berjalan cukup baik, namun untuk siswa yang ikut berpartisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler ansambel gitar ini, hal tersebut di sebabkan oleh kurangnya motivasi dalam mempelajari musik daerah itu sendiri, serta tingkat kesulitan siswa dalam mengikuti proses kegiatan ekstrakurikuler ansambel gitar bermacam-macam seperti kesulitan dalam mempelajari teknik-teknik dasar bermain gitar terutama gitar klasik, serta sulitnya untuk mempelajari notasi balok bagi para siswa.
Analisis Sentimen terhadap Terorisme pada Platform Twitter menggunakan Support Vector Machine Rahayu, Novriza; Indri Yani, Sylvia; Marwah, Marwah; Pratama, Andre
Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK) Vol 4 No 1 (2025): Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK)
Publisher : STMIK Amika Soppeng

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70247/jumistik.v4i1.152

Abstract

This research aims to classify public sentiment regarding terrorism issues using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. This topic is important because text-based sentiment analysis plays a significant role in understanding public opinion on critical issues. Initial data in the form of Indonesian text was processed through preprocessing stages, translated into English, and labeled using VADER. Data imbalance was addressed using Random Over Sampling methods, while numerical data representation was obtained through feature extraction using TF-IDF. The SVM model was evaluated using confusion matrix with accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that the model achieved 98.02% accuracy, 98.09% precision, 98.02% recall, and 98.01% f1-score, demonstrating excellent performance in classifying sentiment into negative, neutral, and positive categories. Some prediction errors were still found in the negative and positive categories. This research demonstrates that the combination of preprocessing methods, data balancing, and TF-IDF feature extraction effectively produces an accurate sentiment classification model. This research contributes significantly to the development of text-based sentiment analysis technology to support decision making. Keywords: Sentiment Analysis, Support Vector Machine, Terrorism, Twitter Penelitian ini bertujuan mengelompokkan sentimen masyarakat terkait isu terorisme menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Topik ini penting karena analisis sentimen berbasis teks berperan signifikan dalam memahami opini publik terhadap isu-isu kritis. Data awal berupa teks berbahasa Indonesia diproses melalui tahap preprocessing, diterjemahkan ke bahasa Inggris, dan dilabeli menggunakan VADER. Ketidakseimbangan data diatasi dengan metode Random Over Sampling, sementara representasi data numerik diperoleh melalui ekstraksi fitur TF-IDF. Model SVM dievaluasi menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasilnya, model mencapai akurasi 98,02%, precision 98,09%, recall 98,02%, dan F1-score 98,01%, menunjukkan performa sangat baik dalam mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori negatif, netral, dan positif. Beberapa kesalahan prediksi masih ditemukan pada kategori negatif dan positif. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi metode preprocessing, penyeimbangan data, dan ekstraksi fitur TF-IDF efektif menghasilkan model klasifikasi sentimen yang akurat. Penelitian ini berkontribusi secara signifikan terhadap pengembangan teknologi analisis sentimen berbasis teks untuk mendukung pengambilan keputusan. Kata kunci: Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Terorisme, Twitter
Sistem Deteksi Berita Hoaks berbasis Algoritma Natural Language Processing (NLP) menggunakan BERT Fardhina, Azura; Siregar, Ramadhan Mustaqim; Sibarani, Mika Ria Waty Br; Ginting, Irsya Chlara Br; Pratama, Andre
Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK) Vol 4 No 1 (2025): Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK)
Publisher : STMIK Amika Soppeng

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70247/jumistik.v4i1.156

Abstract

The advancement of digital technology brings both benefits and challenges, one of which is the increasing spread of hoaxes that can trigger conflicts in various sectors such as social, cultural, political, and economic. Hoaxes are unverifiable and often provocative information that spreads rapidly across digital platforms. Indonesian society remains vulnerable to unverified information. Therefore, an artificial intelligence (AI)-based system is needed to automatically detect hoaxes. This study employs the BERT model for its ability to understand word context and perform effective semantic classification through tokenization and transformer architecture. The dataset, sourced from Kaggle, consists of 730 articles: 425 labeled as hoax and 305 as non-hoax. After preprocessing and tokenization, the data was input into the model. BERT was chosen for its strong word representation capabilities trained on a large-scale corpus. Evaluation results show that BERT achieved 98% accuracy, outperforming the previous KNN model which reached 93.33%. These findings demonstrate the effectiveness of the BERT-based approach in detecting digital disinformation.
PENINGKATAN PENGETAHUAN BAHAYA KELELAHAN PADA REMAJA USIA 12 - 15 TAHUN DI MTS NEGERI 9 BANYUWANGI Setyawan, Adhitya Chandra; Febriana, Dian Tri; Mawarti, Herin; Nasrudin, Nasrudin; Susanto, Hermawan; Pratama, Andre; Rokhim, Ahmad
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 6 No. 1 (2025): Volume 6 No. 1 Tahun 2025
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v6i1.41357

Abstract

Tujuan utama kegiatan penyuluhan ini adalah memberikan pengetahuan kepada siswa MTS Negeri 9 Banyuwangi mengenai bahaya kelelahan, penyebab, gejalanya, serta strategi efektif untuk mengelola dan mencegah kelelahan dalam kehidupan sehari-hari. Metode Participatory Action Research (PAR) digunakan dalam pengabdian ini untuk melibatkan siswa MTS Negeri 9 Banyuwangi secara aktif dalam penyuluhan mengenai bahaya kelelahan dan cara mengelolanya. Siswa berpartisipasi dalam diskusi, mengisi kuesioner pre-test dan post-test, serta memberikan umpan balik untuk meningkatkan pemahaman mereka. Pemateri, siswa, dan guru bekerja sama dalam proses ini untuk memastikan implementasi pengetahuan yang diperoleh dan perubahan perilaku positif terkait pengelolaan kelelahan. Penyuluhan tentang bahaya kelelahan di MTS Negeri 9 Banyuwangi berhasil meningkatkan pengetahuan siswa mengenai penyebab, gejala, dan pengelolaan kelelahan. Hasil pre-test dan post-test menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman siswa, dengan rata-rata nilai post-test meningkat sebesar 13,34 poin. Diskusi interaktif selama penyuluhan turut memperdalam pemahaman siswa mengenai pentingnya tidur yang cukup dan pola hidup sehat. Dengan pemahaman yang lebih baik, diharapkan siswa dapat mengimplementasikan kebiasaan sehat yang mendukung kesehatan fisik dan mental mereka.
THE INFLUENCE OF CURRENT STRENGTH ON THE TOUGHNESS OF JOINTS IN THE ELECTRODE ELECTRIC ARC WELDING PROCESS WRAPPED (SMAW) AISI 4340 STEEL Pratama, Andre; Julian; Supriono
Journal of Science Technology (JoSTec) Vol. 6 No. 1 (2024): Journal of Science Technology (JoSTec)
Publisher : PT Inovasi Pratama Internasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55299/jostec.v6i1.846

Abstract

The development of advanced construction technology cannot be separated from welding, as it plays an important role in constructing and repairing metal structures. At present, the construction of metal structures involves a lot of welding elements, especially in the field of good quality design. Based on the background, the problem can be formulated, namely, the effect of current strength on strength of Aisi 4340 steel joints after SMAW welding treatment. The research method used is the impact test method to see the results of the influence of strong currents in steel joints. The results of this study are the value of impact toughness at a current variation of 80 Ampere, the first specimen is 0.56080 J/mm2, the second specimen is 0.54811 J/mm2, and the third is 0.51724 J/mm2. The impact toughness value at 95 amps variation of the first sample is 0.01869 J/mm2, the second is 0.05481 J/mm2, and the third is 0.05172 J/mm2. From the test data, it can be seen that the average value of the average impact toughness in the variation of current strength of 80 Ampere and 95 Ampere is 80 Ampere current average impact toughness value of 0.54205 J/mm2 and 95 Ampere current average impact toughness value of 0.04174 J/m2. That the 80 ampere current variation is better and more efficient because it produces a higher toughness value than the 95 ampere current variation.
Co-Authors Dedy Firmansyah, Dedy Fardhina, Azura Febriana, Dian Tri Feri Firmansyah, Feri Ginting, Irsya Chlara Br Herin Mawarti Hermawan Susanto, Hermawan Indri Yani, Sylvia Julian Marwah Marwah Nasrudin Rahayu, Novriza Rokhim, Ahmad Setyawan, Adhitya Chandra Sibarani, Mika Ria Waty Br Siregar, Ramadhan Mustaqim Supriono