Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Komunika : Jurnal Komunikasi, Media dan Informatika Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA)
Elisa Usada
Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Computer Science & IT Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Pengaruh Semantic Expansion pada Naïve Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Tokoh Masyarakat Muhamad Satria Adhi; Muhammad Zidny Nafan; Elisa Usada
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 3 No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (770.016 KB) | DOI: 10.29207/resti.v3i2.901

Abstract

Sentiment analysis is a field of study that analyzes one's opinions, sentiments, evaluations, attitudes and emotions that are conveyed in written text. There are several factors that cause low accuracy results from sentiment analysis. These factors such as less optimal stemming process, word negation process that does not produce maximum results, writing errors in the dataset, and others. These problems can be overcome by optimizing the process of normalizing words, negation, stemming, and adding methods of semantic expansion. The purpose of adding the Semantic Expansion method and improvement in the process is to increase the accuracy value of the Sentiment Analysis process. This study aims to create a sentiment analysis model from public comments on a public figure (Ridwan Kamil) using the Naïve Bayes Classifier algorithm. Based on the test results in the sentiment analysis model using the Naïve Bayes Classifier method with the addition of the semantic expansion method it is proven that it can improve accuracy. The accuracy obtained using the semantic expansion method is 72%. While the value of accuracy without semantic expansion is 70%.
IDENTIFIKASI CITRA TANDA TANGAN BERDASARKAN GRID ENTROPY DAN PCA MENGGUNAKAN MULTI LAYER PERCEPTRON Muhammad Zidny Nafan; Agung Wisnu Anggoro; Elisa Usada
Journal of INISTA Vol 1 No 2 (2019): Mei 2019
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/inista.v1i2.75

Abstract

Tanda tangan merupakan tanda yang bertujuan sebagai lambang dari nama seseorang yang dituliskan menggunakan tangan orang itu sendiri sebagai penanda pribadi. Penggunaan tanda tangan tidak luput dalam kehidupan sehari-hari, penting untuk mengenal bentuk tanda tangan seseorang untuk melakukan verifikasi apakah tnada tangan tersebut milik orang yang bersangkutan atau orang lain. Pada penelitian ini penulis membuat penelitian mengenai identifikasi tanda tangan dengan menggunakan Grid Entropy dan Principal Component Analysis sebagai ekstraksi ciri. Model pembelajaran dataset menggunakan Multi Layer Perceptron dan Cross Validation menggunakan nilai parameter yang berbeda pada hidden layer dan node dalam Multi Layer Perceptron. Hasil pengujian terbaik didapatkan dari pembelajaran dataset menggunakan 2 hidden layer dengan node sebanyak 40 node di setiap hidden layer, dari skenario tersebut didapatkan akurasi sebesar 87,22%.
PEMANFAATAN AUGMENTED REALITY (AR) SEBAGAI PROTOTYPE MEDIA BELAJAR PENDUKUNG DALAM PRAKTIKUM PENYAMBUNGAN SERAT OPTIK Elisa Usada
KOMUNIKA : Jurnal Komunikasi, Media dan Informatika Vol 7, No 1 (2018): KOMUNIKA
Publisher : BPSDMP KOMINFO Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (666.076 KB) | DOI: 10.31504/komunika.v7i1.1221

Abstract

Institut Teknologi Telkom Purwokerto saat ini masih mengalami kendala keterbatasan perangkat praktikum pada beberapa mata kuliah praktikum, salah satunya adalah pada penyelenggaraan praktikum penyambungan serat optik. Perangkat penyambungan yaitu fusion splicer yang dimiliki oleh laboratorium ITTP saat ini baru berjumlah satu buah. Eksplorasi mahasiswa terhadap perangkat fusion splicer hanya terbatas pada saat pertemuan praktikum saja. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dikembangkan media belajar pendukung yang memberi peluang kepada mahasiswa untuk dapat mengeksplorasi perangkat fusion splicer selain di laboratorium. Teknologi AR dapat menampilkan model 3D dari suatu perangkat beserta animasinya, sehingga mahasiswa dapat mengetahui bentuk usion splicer beserta bagian-bagiannya. AR juga dapat menampilkan video, sehingga aktifitas penggunaan fusion splicer secara nyata dapat ditampilkan kepada mahasiswa. Rumusan masalah yang akan dikaji lebih lanjut adalah bagaimana susunan muatan materi praktikum yang akan ditampilkan, interaktifitas yang akan diterapkan, dan apakah aplikasi dapat tampil dengan baik di smartphone. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah SDLC dengan siklus waterfall. Penelitian menghasilkan prototype media belajar praktikum berbasis mobile AR dengan materi yang disampaikan; persiapan praktikum, pemotongan serat optik, penyambungan serat optik, dan pengetesan. Interaksi dengan pengguna menggunakan virtual button.
Co-Authors Agung Wisnu Anggoro Muhamad Satria Adhi Muhammad Zidny Naf'an