Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal The Indonesian Journal of Computer Science Sriwijaya Foodtech Journal
Pranata, Boby
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Support Vector Machine untuk Sentiment Analysis Bakal Calon Presiden Republik Indonesia 2024 Pranata, Boby; Susanti
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 3 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i3.3231

Abstract

Survei Lingkaran Survei Indonesia dan Indo Barometer menempatkan 3 figur bakal calon presiden tertinggi, figur tersebut adalah Ganjar Pranowo, Anies Baswedan, dan Prabowo Subianto. Tiga tokoh yang dihasilkan dari survei tersebut merupakan figur terkenal. Banyak berita yang membicarakan tokoh tersebut, begitu juga dengan masyarakat. Masyarakat baik yang mendukung ataupun tidak, banyak membicarakan pada media sosial. Salah satu media sosial yang digunakan untuk beropini figur tersebut adalah media sosial Twitter. Dengan sentimen terhadap figur bakal calon presiden, dapat mengetahui bagaimana masyarakat menyikapi terhadap figur tersebut, trend sentimen terhadap figur, dan kata-kata yang menjadi sentimen. Sentimen-sentimen yang diberikan oleh pengguna Twitter tersebut banyak berupa opini ataupun berita yang jumlahnya sangat banyak di Twitter. Banyak teknik otomasi yang digunakan untuk melakukan analisis sentimen seperti pendekatan berbasis leksikon, menggunakan machine learning, atau gabungan keduanya. Algoritma machine learning yang digunakan beragam salah satunya Support Vector Machine (SVM). Hasil pelabelan menggunakan VADER Lexicon di dapatkan hasil sentimen positif 57.8% atau sebanyak 1022 ulasan, untuk sentimen netral 16.6% atau sebanyak 295 ulasan, dan untuk sentimen negatif 25.4% atau sebanyak 450 ulasan. Hasil pengujian menggunakan SVM menggunakan perbandingan 80% data latih 20% data uji menghasilkan akurasi sebesar 60%. Untuk perbandingan 70% data latih 30% data uji menghasilkan akurasi sebesar 59%. Sedangkan perbandingan 60% data latih 40% data uji menghasilkan akurasi sebesar 58%. Selanjutnya dapat disimpulkan hasil dari Confusion matrix bahwa pengenalan kalimat negatif lebih banyak dikenali sebagai kalimat positif. Berdasarkan hasil Word cloud kata capres, elektabilitas, pemilih, kritis, anis, dan ganjarmenangtotal merupakan kata yang sering muncul.
Pengaruh Konsentrasi Natrium Karbonat (Na2CO3) pada Pembuatan Karbon Aktif Ampas Tebu Sherendita, Nabila; Yanuriati, Anny; Santoso, Budi; Priyanto, Gatot; Yuliati, Kiki; Ichsan, Onne Akbar Nur; Pranata, Boby; Hermanto, Hermanto
Sriwijaya FoodTech Journal Vol 2 No 01 (2025): Sriwijaya Foodtech Journal
Publisher : Prodi Teknologi Hasil Pertanian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64723/sftj.v2i01.15

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi aktivator natrium karbonat (Na2CO3) terhadap kualitas karbon aktif ampas tebu yang dihasilkan. Metode penelitian yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) non faktorial dengan perlakuan konsentrasi natrium karbonat (A = 4,5%, B = 5,0%, C = 5,5%, D = 6,0%, dan E = 6,5%). Setiap perlakuan diulang sebanyak 3 kali. Parameter yang diamati terdiri dari kadar air, abu, zat mudah menguap, karbon terikat dan daya serap terhadap iodium. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan berpengaruh nyata terhadap semua parameter yang diuji.
Co-Authors Dwi Budi Santoso Gatot Priyanto Hermanto Hermanto Ichsan, Onne Akbar Nur Kiki Yuliati Sherendita, Nabila SUSANTI Yanuriati, Anny