Fakhriza, M Hilman
Unknown Affiliation

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

Found 2 Documents
Search

Perancangan Animasi Edukasi Bahasa Inggris Tingkat Dasar Ispandi, Ispandi; Fakhriza, M Hilman
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol 15, No 1 (2018): Edisi Januari 2018
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (670.35 KB) | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v15i1.12994

Abstract

With the development of technology, the role of educational applications in education is increasingly important. Almost at various levels of education, ranging from toddler age up to a higher level is used as an alternative medium of education and science penggettahuan. Various themes are taken increasingly diverse, including learning a foreign language, practice UAS (End Semester Exam), exercise UAN (National Final Examination), exercise SNCA (Selection of New Student Reception), kindergarten (kindergarten), elementary education (ElementarySchool). The application provides many facilities for educating the educators in providing knowledge and learning for their children outside of school education, books. With the above reasons pembelajaan module was created as a means of education for children who have aged 6-9 years to get to know a variety of English vocabulary that exist around them. In this paper the authors use a flash.
Analisis Sentiment Instagram Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Berbasis Grid Search Algorithm (GSA) Salim, Agus Salim; Gata, Windu; Fakhriza, M Hilman; Rhayu, Cicih Sri; Budiarto, Arif
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 3 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i3.3899

Abstract

Instagram adalah sebuah aplikasi berbagi foto dan video yang memungkinkan pengguna mengambil foto, mengambil video, menerapkan filter digital, dan membagikannya ke berbagai layanan jejaring sosial, termasuk milik Instagram sendiri. Pada penelitian ini akan dilakukan Analisis sentiment Instagram menggunakan metode support vector machine (SVM)  berbasis Grid Search Algorithm (GSA). SVM salah satu metode yang dapat melakukan teknik klasifikasi kalimat menjadi positif, negatif ataupun netral, karena proses yang akan dilakukan bersifat non linear maka parameter yang akan digunakan adalah nilai C dan γ. Agar proses klasifikasi lebih optimal maka digunakan GSA sebagai model seleksi fitur. Untuk membuat sebuah aplikasi analisis sentimen diperlukan data training dan data testing. Dataset yang digunakan Sanders Instagram.Dataset tersebut dilabel secara manual dan terdiri dari 654 negatif, 570 positip, 2503 netral, 1786 irrelevant. Tahap-tahap analisis sentimen dimulai dengan Loading data, Tokenizing, Weighting, Preprocessing, Filtering dan klasifikasi. Dari hasil uji coba, Analisis sentimen pada aplikasi memiliki tingkat keakuratan sekitar 79%. Persentase tag Instagram pada data sanders cenderung lebih banyak tag Instagram netral dan negatif  dari pada positif.