Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Journal of Applied Veterinary Science and Technology THORIQOTUNA: Jurnal Pendidikan Islam
Ali, Sultan
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT Education Engineering Social Sciences Veterinary Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Perbandingan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine Terhadap Ulasan Aplikasi Ojol The Game. Anggi, Saputra; Ali, Sultan; Sidiq, Rezki Subhan Insani; Rudiman, Rudiman
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 8 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v8n2.p84-89

Abstract

Dengan kemajuan teknologi transportasi, internet sekarang sangat memengaruhi kehidupan masyarakat dalam menjalan aktivitas dimasyarakat, dalam penelitian ini, pengguna Google Play Store meningkat sebagai platform di mana pengguna dapat memberikan ulasan tentang produk yang mereka manfaatkan bersama jumlah pengguna yang meningkat, ulasan pengguna menjadi sumber penting bagi perusahaan untuk memperbaiki dan meningkatkan produk di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan metode Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam menganalisis ulasan pengguna aplikasi "Ojol The Game". Ulasan pengguna aplikasi Ojol The Game diklasifikasikan ke dalam dua tingkatan, yaitu positif dan negatif. Hasil penilaian dari penelitian membuktikan bahwa akurasi mencapai nilai sebesar 92%, presisi sebesar 33%, recall sebesar 6% dan f_1 score sebesar 11% untuk metode Naïve Bayes, dan untuk metode Support Vector Machine menunjukkan hasil Accuracy sebesar 90%, presisi sebesar 30%, recall sebesar 2% dan f_1 score sebesar 24%. Penelitian ini bertujuan untuk memperbaiki pengalaman dan layanan pengguna aplikasi Ojol The Game dengan memahami sentimen pengguna terhadap aplikasi tersebut. Dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine dan metode seleksi fitur TF-IDF, perusahaan dapat mengkategorikan ulasan pengguna dengan lebih efisien. Kata Kunci Ulasan, Naive Bayes, Support Vector Machine, Ojol The Game, Accuracy.
POLA INTERAKSI GURU DAN ORANG TUA DALAM MENGENDALIKAN EMOSIONAL SISWA SELAMA PEMBELAJARAN DARING DI MTS ISLAMIYAH MEDAN Limbong, Makmur; Ali, Sultan; Rabbani, Rizky; Syafitri, Erna
THORIQOTUNA: Jurnal Pendidikan Islam Vol. 3 No. 1 (2020): Thoriqotuna: Jurnal Pendidikan Islam
Publisher : Prodi PAI IAILM Suryalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47971/tjpi.v3i1.226

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis (1) perilaku emosional siswa sebelum dan saat pembelajaran daring, (2) Pola Interaksi Orang Tua dan Guru dalam Mengendalikan Emosional Siswa dalam pembelajaran secara daring, dan (3) Hambatan yang dihadapi selama penerapan daring dalam mengendalikan emosional siswa selama pandemi, Penelitian ini dilaksanakan di MTs. Islamiyah Medan, adapun metode penelitian yang dipergunakan dalam penelitian ini ialah metode penelitian kualitatif dengan pendekatan studi deskriptif. Adapun teknik pengumpulan data yang dipergunakan ialah wawancara, observasi, dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola interaksi guru dan orangtua dalam mengendalikan emosional siswa sulit terjalin dengan baik karena adanya salah satu peraturan yang mengharuskan social distancing pada saat pandemi seperti ini, hal ini mengakibatkan emosi siswa lebih sulit terkontrol karena kurangnya komunikasi antar guru dan orang tua untuk membahas strategi apa yang diharus diterapkan dalam mengendalikan emosional siswa.
The Synergistic Effect of Different Antibiotics Against Mastitis Associated Escherichia coli in Pakistan Iqbal, Muhammad Kaleem; Sultan, Hafiz Muhammad; Bashir, Bakhtawar; Aslam, Rizwan; Ali, Sultan; Niazi, Adnan Khan
Journal of Applied Veterinary Science And Technology Vol. 6 No. 2 (2025): October 2025
Publisher : Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20473/javest.V6.I2.2025.148-157

Abstract

Background: Escherichia coli is a Gram-negative, short rod-shaped, non–spore forming bacterium that acts as a pathogen in both humans and animals. It plays a major role in mastitis, one of the most challenging and economically important diseases affecting dairy animals worldwide. Purpose: This study aimed to isolate multidrug-resistant (MDR) E. coli from milk samples collected from dairy farms and to evaluate the synergistic effects of different antibiotic combinations against these isolates. Method: Escherichia coli was isolated using MacConkey agar and identified through biochemical testing. Antibiotic susceptibility testing (AST) was performed using the Kirby–Bauer disk diffusion method to identify MDR isolates. Minimum inhibitory concentrations (MICs) were determined via the broth microdilution method. To assess potential synergism, fractional inhibitory concentration (FIC) indices were calculated, and 252 antibiotic combinations were tested. Results: Most E. coli isolates were resistant to multiple antibiotics, except meropenem and vancomycin. Among all tested combinations, 22 pairs such as meropenem–amoxicillin, meropenem–enrofloxacin, amoxicillin–colistin, enrofloxacin–colistin, ceftriaxone–colistin, ceftriaxone–oxytetracycline, and others exhibited synergistic effects. Several additional combinations showed additive effects, suggesting potential utility in combating multidrug resistance in E. coli associated with mastitis. Conclusion: The FIC analysis revealed that combinations of meropenem with amoxicillin (Mer+Amox), meropenem with enrofloxacin (Mer+Enro), and colistin with amoxicillin (Col+Amox) demonstrated the strongest synergistic activity. These results indicate that specific antibiotic combinations could provide promising therapeutic strategies against MDR E. coli infections in mastitis cases.
Co-Authors Anggi, Saputra Aslam, Rizwan Bashir, Bakhtawar Iqbal, Muhammad Kaleem Limbong, Makmur Niazi, Adnan Khan Rabbani, Rizky Rudiman, Rudiman Sidiq, Rezki Subhan Insani Sultan, Hafiz Muhammad Syafitri, Erna