Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.663
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUITA : Jurnal Informatika JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Informatika Universitas Pamulang KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Repositor INJECT Interdisciplinary Journal of Communication
Christian Sri Kusuma Aditya
Universitas Muhammadiyah Malang
Religion Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Public Health Social Sciences

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search
Journal : Jurnal Repositor

 1 
Rancang Bangun Sistem Informasi Berbasis WEB Pada Asrama Mahasiswa Kalimantan Selatan (AMKS) Mandastana Malang Menggunakan Arsitektur HMVC (Hierarchical, Model, View, Controller) Christian Sri Kusuma Aditya; Ilyas Nuryasin; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti; Muhammad Robby Fathuda
Jurnal Repositor Vol 1 No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v1i2.879

Abstract

Asrama Mahasiswa Kalimantan Selatan (AMKS) Mandastana Malang merupakan fasilitas yang diberikan oleh Pemerintah Provinsi Kalimantan Selatan untuk mahasiswa yang menempuh pendidikan di kota Malang. Pengolahan data merupakan komponen penting dalam suatu organisasi. Pengelolaan data dan penyampaian informasi yang lambat juga akan menjadi kendala yang akan datang dan semua pelaporan data atau informasi juga belum terkomputerisasi. Semua proses yang masih menitik beratkan kepada sistem manual membuat pengolahan data dan informasi menjadi kurang efesien. Pada penelitian ini dilakukan perancangan sebuah sistem informasi berbasis web pada AMKS Mandastana Malang yang berfungsi untuk pengelolaan data dan informasi dari kegiatan-kegiatan organisasi asrama serta pelaporan data kepada Pemerintah Provinsi Kalimantan Selatan. Sistem ini menggunakan framework codeigniter modular extensions atau sering disebut HMVC (Hierarchical, Model,View,Controller) sebagai struktur yang memudahkan untuk perancangan, perawatan dan pengembangan. Metode waterfall digunakan sebagai metode pengembangan dalam sistem ini. Pengujian sistem menggunakan blackbox testing, requirement test dan UAT (User Acceptance Test) menghasilkan sistem yang berjalan dengan baik.
Analisa Sentimen Tweet Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan Metode Lexicon Pada Topik Perpindahan Ibu Kota Indonesia Abdul Hadiy Dyo Fatra; Nur Hayatin Hayatin; Christian Sri Kusuma Aditya
Jurnal Repositor Vol 2 No 11 (2020): November 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i11.933

Abstract

Pada pertengahan tahun 2019 Presiden Republik Indonesia resmi memutuskan bahwa Ibu kota dipindahkan ke luar pulau Jawa. Hal ini menyebabkan banyak respon dari masyarakat yang menyikapi pada keputusan ini. Respon masyarakat tersebut banyak kita lihat di media sosial terutama twitter. Untuk melihat kenyataan respon masyarakat Indonesia dibutuhkan sebuah penelitian yang dapat mengambil kesimpulan dari banyaknya respon masyarakat. Maka dari masalah ini penelitian ini dilakukan untuk mencari kebenaran darirespon masyarakat terkait dengan keputusan perpindahan Ibu kota Indonesia dengan menggunakan metode lexicon. Penelitian ini juga ingin melihat perbandingan pengaruh proses stemming terhadap Analisa sentiment yangakan dilakukan. Untuk mengukur performa dari metode Lexicon, dalam penelitian ini akan diuji dengan seorang pakar. Kemudian hasil dari pakar akan dimasukan kedalam confusion matrix. Dari perhitungan dengan confusion matrix di dapatkan hasil bahwa respon masyarakat Indonesia banyak yang setuju dengan keputusan pemindahan Ibu kota Indonesia.
Sentimen Analisis Tweet Berbahasa Indonesia Pada Pilkada Serentak 2020 Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Adam Novrisal; Gita Indah Marthasari; Christian Sri Kusuma Aditya
Jurnal Repositor Vol 3 No 2 (2021): Februari 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v3i2.1169

Abstract

Analisis sentiment merupakan cabang dari text mining, fokus utamanya merupakan menganalisa dokumen berupa teks. Tweet yang berupa teks tersebut dibagi menjadi dua class yaitu class positif dan negatif. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini yaitu Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization yang digunakan untuk mengetahui apakah terdapat peningkatan akurasi pada hasil klasifikasi. Dataset yang digunakan sebanyak 1000 dan diujikan menggunakan 10 Fold Cross Validation. Hasil klasifikasi yang didapatkan dari penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 81%. Hasil tersebut lebih baik dibandingkan dengan hasil klasifikasi menggunakan Naïve Bayes tanpa ada proses seleksi fitur dengan Particle Swarm Optimization dengan hasil akurasi sebesar 74.14%
Perbandingan Feature Selection Chi-Square Dan Query Expansion Ranking (QER) Pada Analisis Sentimen Terkait Revitalisasi Monas Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Roni Hadi Wijaya; Gita Indah Marthasari; Christian Sri Kusuma Aditya
Jurnal Repositor Vol 3 No 4 (2021): Agustus 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v3i4.1314

Abstract

Monumen Nasional menjadi salah satu destinasi yang cukup populer. Di awal tahun 2020, taman Monumen Nasional dilakukan revitalisasi. Dengan adanya kebijikan tersebut, mengundang banyak kalangan untuk memberikan tanggapan secara langsung maupun lewat social media. Dengan demikian, penelitian ini mencoba menganalisis ulasan dari masyarakat dengan metode naive bayes classifier dan membandingkan penggunaan seleksi fitur chi-square dan query expansion ranking untuk mengoptimalkan kinerja klasifikasi pada penelitian. Hasil klasifikasi naïve bayes classifier yang didapatkan dengan seleksi fitur query expansion ranking sebesar 80% dengan variasi rasio seleksi fitur 75%. Hasil tersebut lebih baik dibandingkan dengan hasil klasifikasi naïve bayes classifier dengan seleksi fitur chi-square menggunakan variasi rasio 75% dengan akurasi 79%.
Perbandingan Algoritma Selection Feature Query Expansion Ranking dan Symmetrical Uncertainty Pada Instagram Terkait Sengketa ZEE di Perairan Natuna Dzur Rifqi Aziz; Nur Hayatin; Christian Sri Kusuma Aditya
Jurnal Repositor Vol 3 No 4 (2021): Agustus 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v3i4.1328

Abstract

Algoritma Naïve Bayes adalah untuk menggabungkan probabilitas kata-kata dan kategori untuk memperkirakan probabilitas kategorikan dokumen. Naïve Bayes ini merupakan algoritma klasifikasi yang sering digunakan dalam sebuah penelitian salah satunya penelitian mengenai Sentimental Analysis. Dengan demikian, penelitian ini mencoba menganalisis ulasan dari masyarakat dengan metode naive bayes classifier dan membandingkan penggunaan seleksi fitur Symmetrical Uncertainty dan query expansion ranking untuk mengoptimalkan kinerja klasifikasi pada penelitian. Hasil pengujian yang diperoleh dengan menggunakan symmetrical uncertainty adalah tingkat accuracy sebesar 76%, precision sebesar 76%, dan recall sebesar 61%. Sedangkan hasil pengujian yang diperoleh dengan menggunakan query expansion ranking adalah tingkat accuracy sebesar 75%, precision sebesar 75%, dan recall sebesar 56%.
Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Time Series Long Short - Term Memory Neural Network Fatimah Defina Setiti Alhamdani; Gita Indah Marthasari; Christian Sri Kusuma Aditya
Jurnal Repositor Vol 3 No 4 (2021): Agustus 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v3i4.1378

Abstract

Emas merupakan salah satu alat investasi populer dikalangan masyarakat yang tahan akan inflasi. Namun kegiatan investasi emas memiliki resiko berjenis data time series. Sehingga masyarakat perlu memilliki ilmu sebagai pegangan saat melakukan kegiatan investasi emas yaitu dengan memprediksi harga emas di masa depan untuk meminimalisasi resiko. Long Short-Term Memory merupakan turunan dari metode RNN yang dapat digunakan dalam memprediksi pada data time series. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga emas dari data time series per 1 hari yang telah dikumpulkan dari website harga-emas.org untuk mengetahui nilai error prediksi menggunakan metode LSTM. Analisis parameter yang dilakukan pada penelitian ini adalah jumlah neuron hidden, learning rate, dan epoch. Kombinasi parameter terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini adalah 16 neuron hidden, learning rate 0.01, dan 100 epoch. Nilai terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini adalah RMSE 9139,14318 dan MAPE 0,69794%. Perhitungan error MAPE terbaik pada penelitian ini dengan penelitian “Prediksi Harga Emas Menggunakan Feed Forward Neural Network dengan Metode Extreme Learning Machine” yang menghasilkan MAPE terbaik 0,8065%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa error MAPE pada penelitian ini lebih baik daripada penelitian tersebut dan model yang terbentuk dapat dikatakan sangat bagus karena nilai MAPE terbaik yang dihasilkan dibawah 10%.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Tanah Strategis di Kota Mataram Menggunakan Metode AHP-TOPSIS Dati Nafa Alfiana; Christian Sri Kusuma Aditya; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 5 No 1 (2023): Februari 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v5i1.1473

Abstract

Land location selection is very important for investors, businessmen, the community or for newcomers. The strategic land selection decision support system in the city of Mataram using the AHP (Analytic Hierarchy Process) and TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) methods has the aim of providing recommendations for strategic land locations to build shops, shopping centers or boarding houses or rented houses. for investors, businessmen or newcomers. In this study, the AHP method used to determine the criteria was carried out by the AHP method while the ranking stage was carried out by the TOPSIS method. In this study using 4 criteria, namely price, location, area, risk and getting results in the first rank, namely the value of 0.792853 and the tests carried out in this study were testing the accuracy of the results with calculations using the Cross-validation and the accuracy values obtained from the combination of both methods reached 85%.
Deteksi Konten Hoax Pada Media Berita Indonesia Menggunakan Multinomial Naïve Bayes Fatahillah Arsyad; Nur Hayatin; Christian Sri Kusuma Aditya
Jurnal Repositor Vol 5 No 4 (2023): November 2022
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v5i4.1539

Abstract

Hoax news is a problem that needs to be addressed in Indonesia. Launching a report from Kominfo (Ministry of Communication and Information) in 2020 alone there were 3464 hoax news detected. considering the large number, it will be very difficult to identify every news that is in Indonesia, not quickly let alone comprehensively. Therefore, it takes a tool or system that can detect the news that is spread, quickly and efficiently. With this purpose, this research was carried out, using the method used by Multinomial Naïve Bayes (MNB). In previous studies, there are still some shortcomings that can be covered by improvisation. To improvise in the classification of hoax news, the MNB method was chosen for this study. MNB itself is a type of Naïve Bayes which is often used for text analysis where data is represented in the form of a word frequency vector. as a comparison rival for MNB, Gaussian Naïve Bayes will also be brought in for this research. with a total of 994 news data sourced from turnbackhoax.id and as a comparison this study also uses data from previous research which amounted to 250 news. The results obtained by the GNB method reach 94% accuracy and the highest accuracy for the MNB method is 96% which shows MNB is better.
Co-Authors Abdul Hadiy Dyo Fatra Adam Novrisal Ahmad Akbar Maulana Ahmad Rizky Habibullah Chandranegara, Didih Rizki Dati Nafa Alfiana Dzur Rifqi Aziz Evi Dwi Wahyuni Fatahillah Arsyad Fatimah Defina Setiti Alhamdani Gian Bagus Sadewa Gita Indah Marthasari Hamdan Nafiatur Rosyida Hardianto Wibowo Hasbi Atsqalani Hilman Abi Sarwan Heryawan Indra Puja Laksana Moch Fuad Nasvian Muhammad Abizar Muhammad Ferry Septian Ihzanor Syahputra Muhammad Robby Fathuda Nisrina Arintia Maghfiroh Nur Hayatin Nuryasin, Ilyas Qori Raditya Damayanti Raffi Ainul Afif Rakha Pradana Susilo Putra Roni Hadi Wijaya S, Vinna Rahmayanti Sumadi, Fauzi Dwi Setiawan Syaifuddin Syaifuddin Trifebi Shina Sabrila Vera Suryani Wicaksono, Galih Wasis Wildan Suharso Yufis Azhar