Bagus Dwi Wicaksono
Universitas Nusa Mandiri

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

Found 2 Documents
Search

PREDIKSI JUMLAH PENONTON VIDEO YOUTUBE MENGGUNAKAN MODEL DEEP NEURAL NETWORK (DNN) Dwin Indrawan; Sena Ramadona Cakrawijaya; Bagus Dwi Wicaksono; Erni Erni; Windu Gata
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 5 No 1 (2021): JISICOM : Volume 5, Nomor 1, Juni 2021
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v5i1.463

Abstract

Youtube viewer becomes a major factor in a content creator's success. The problem is how can predict the number of viewers of a youtube content to determine the success of a content or make it a trending video topic. A machine or computer can predict the number of viewers using the ANN method. DNN is one of ANN models that can predict a dataset. This study compared the success rate in predicting the number of viewers of youtube content from Youtube API dataset. DNN model prediction results have a higher level of excellence compared to the use of traditional methods Linear Regression and Naive Bayes.
KLASIFIKASI PERSEPSI PENGGUNA TWITTER TERHADAP KASUS COVID-19 MENGGUNAKAN METODE LOGISTIC REGRESSION Aloysius Kurniawan Santoso; Astrid Noviriandini; Aliyah Kurniasih; Bagus Dwi Wicaksono; Ahmad Nuryanto
Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Vol 5, No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2 Juli 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jik.v5i2.517

Abstract

Dunia dilanda penyakit coronavirus (COVID-19) yang menyerang sistem pernafasan pada manusia. Virus tersebut berasal dari Wuhan, China. Dan saat ini sudah ditetapkan sebagai pandemi karena sudah menyebar hampir di seluruh Negara. Hal tersebut memicu gagasan dan opini masyarakat Amerika Serikat di media sosial twitter. Cuitan tersebut dimanfaatkan untuk mengetahui emosi seseorang dengan mengelompokan dalam 5 label diantaranya, extreme positive, positive, neutral, negative dan extreme negative. Pada hal ini penulis mengelompokan label menjadi 3 label kelas, diantaranya positive, neutral dan negative. Penulis menguji menggunakan metode Logistic Regression dengan memberi variasi hyperparameter L2 dan None. Pada hyperparameter L2 diperoleh nilai akurasi 77% dan F1 score sebesar 74%. Dan pada variasi hyperparameter None diperoleh nilai akurasi 74% dan F1 Score 70%. Dalam demikian, pada nilai hyperparameter L2 merupakan variasi terbaik pada metode Logistic Regression.