Garuda - Garba Rujukan Digital

PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS ALGORITMA GENETIKA UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA TWITTER Putri, Dwi Andini
Jurnal Teknik Informatika Vol. 1 No. 1 (2015): JTI Periode Februari 2015
Publisher : LPPM STMIK ANTAR BANGSA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v1i1.28

Abstract __ Twitter has become one of the platforms of the most popular micro-blogging recently. Millions of users can share their thoughts and opinions on various aspects, it is because twitter is considered as a rich source of information for decision making and sentiment analysis. In this case the sentiment aims to overcome the problem of classifying tweets automatically to the user becomes a positive opinion and a negative opinion. In this study, classifier Support Vector Machine (SVM) is a machine learning technique that text classifier popular research areas Text Mining. However Support Vector Machine (SVM) has a weakness in the right parameter selection problem. The trend in recent years is to simultaneously optimize the features and parameters to Support Vector Machine (SVM), so as to improve the accuracy of classification Support Vector Machine (SVM). Genetic algorithms have the potential to produce better features and become the optimal parameters at the same time. This Penelitiana generate text classification in the form of positive and negative tweets the account Starbuck. Accuracy of measurement is based on a Support Vector Machine (SVM) before and after using Genetic Algorithms. Evaluation is done by using a 10 fold cross vadilation while the measurement accuracy is measured by the confusion matrix and ROC curves. The results showed an increase in the accuracy of Support Vector Machine (SVM) from 69.32% to 97.97%.Â Intisari __ Twitter telah menjadi salah satu platform micro-blogging paling populer baru-baru ini. Jutaan pengguna dapat berbagi pikiran dan pendapat mereka tentang berbagai aspek, hal ini dikarenakanÂ twitter dianggap sebagai sumber yang kaya informasi untuk pengambilan keputusan dan analisis sentimen. Dalam hal ini sentimen ini bertujuan untuk mengatasi masalah secara otomatis untuk mengelompokkan tweet pengguna menjadi pendapat positif dan pendapat negatif. Dalam penelitian ini, Mesin classifier Support Vector (SVM) adalah teknik pembelajaran mesin yang pengklasifikasi teks populer untuk bidang penelitian Teks Mining. Namun Support Vector Machine (SVM) memiliki kelemahan dalam masalah pemilihan parameter yang tepat. Kecenderungan dalam beberapa tahun terakhir adalah untuk secara bersamaan mengoptimalkan fitur dan parameter untuk Support Vector Machine (SVM), sehingga dapat meningkatkan akurasi klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Algoritma Genetika memiliki potensi untuk menghasilkan fitur yang lebih baik dan menjadi parameter optimal pada waktu yang sama. Penelitiana ini menghasilkan klasifikasi teks dalam bentuk tweet positif dan negatif pada akun Starbuck. Akurasi pengukuran didasarkan pada Support Vector Machine (SVM) sebelum dan sesudah menggunakan Algoritma Genetika. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan 10 Â fold cross vadilation sementara akurasi pengukuran diukur dengan confusion matrix dan kurva ROC. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi Support Vector Machine (SVM) dari 69.32% menjadi 97.97%.Â Kata kunci: Analisis Sentimen, Twitter, Support Vector Machine (SVM), Klasifikasi Teks.

PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS ALGORITMA GENETIKA UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA TWITTER Putri, Dwi Andini
Jurnal Teknik Informatika Vol 1 No 1 (2015): JTI Periode Februari 2015
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v1i1.28

Abstract __ Twitter has become one of the platforms of the most popular micro-blogging recently. Millions of users can share their thoughts and opinions on various aspects, it is because twitter is considered as a rich source of information for decision making and sentiment analysis. In this case the sentiment aims to overcome the problem of classifying tweets automatically to the user becomes a positive opinion and a negative opinion. In this study, classifier Support Vector Machine (SVM) is a machine learning technique that text classifier popular research areas Text Mining. However Support Vector Machine (SVM) has a weakness in the right parameter selection problem. The trend in recent years is to simultaneously optimize the features and parameters to Support Vector Machine (SVM), so as to improve the accuracy of classification Support Vector Machine (SVM). Genetic algorithms have the potential to produce better features and become the optimal parameters at the same time. This Penelitiana generate text classification in the form of positive and negative tweets the account Starbuck. Accuracy of measurement is based on a Support Vector Machine (SVM) before and after using Genetic Algorithms. Evaluation is done by using a 10 fold cross vadilation while the measurement accuracy is measured by the confusion matrix and ROC curves. The results showed an increase in the accuracy of Support Vector Machine (SVM) from 69.32% to 97.97%.Â Intisari __ Twitter telah menjadi salah satu platform micro-blogging paling populer baru-baru ini. Jutaan pengguna dapat berbagi pikiran dan pendapat mereka tentang berbagai aspek, hal ini dikarenakanÂ twitter dianggap sebagai sumber yang kaya informasi untuk pengambilan keputusan dan analisis sentimen. Dalam hal ini sentimen ini bertujuan untuk mengatasi masalah secara otomatis untuk mengelompokkan tweet pengguna menjadi pendapat positif dan pendapat negatif. Dalam penelitian ini, Mesin classifier Support Vector (SVM) adalah teknik pembelajaran mesin yang pengklasifikasi teks populer untuk bidang penelitian Teks Mining. Namun Support Vector Machine (SVM) memiliki kelemahan dalam masalah pemilihan parameter yang tepat. Kecenderungan dalam beberapa tahun terakhir adalah untuk secara bersamaan mengoptimalkan fitur dan parameter untuk Support Vector Machine (SVM), sehingga dapat meningkatkan akurasi klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Algoritma Genetika memiliki potensi untuk menghasilkan fitur yang lebih baik dan menjadi parameter optimal pada waktu yang sama. Penelitiana ini menghasilkan klasifikasi teks dalam bentuk tweet positif dan negatif pada akun Starbuck. Akurasi pengukuran didasarkan pada Support Vector Machine (SVM) sebelum dan sesudah menggunakan Algoritma Genetika. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan 10 Â fold cross vadilation sementara akurasi pengukuran diukur dengan confusion matrix dan kurva ROC. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi Support Vector Machine (SVM) dari 69.32% menjadi 97.97%.Â Kata kunci: Analisis Sentimen, Twitter, Support Vector Machine (SVM), Klasifikasi Teks.

Decision Support System To Choose The Best Social Media Platform For Product Marketing Using Topsis Method Putri, Dwi Andini; Alawiah, Enok Tuti
IJISTECH (International Journal of Information System & Technology) Vol 5, No 4 (2021): December
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Komputer (STIKOM) Tunas Bangsa

Currently, many content creators use social media to conduct product reviews or testimonials. This often attracts followers to make purchases of the same product. Marketing of products with social media is mostly done by the industry to attract buyers. However, in-depth research is needed to analyze which social media is most appropriate to use to market their products. This study uses the TOPSIS method, which is a multi-criteria selection method that uses a positive and negative ideal solution distance approach to obtain a valid final preference value. The results showed that as many as 0.31 social media youtube, 0.24 for social media tiktok, 0.20 for social media instagram and 0.11 for social media facebook. The results of the study can be used by policy makers to decide the selection of the right social media for marketing their products

Decision Support System To Choose The Best Social Media Platform For Product Marketing Using Topsis Method Dwi Andini Putri; Enok Tuti Alawiah
IJISTECH (International Journal of Information System and Technology) Vol 5, No 4 (2021): December
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Komputer (STIKOM) Tunas Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/ijistech.v5i4.157

Currently, many content creators use social media to conduct product reviews or testimonials. This often attracts followers to make purchases of the same product. Marketing of products with social media is mostly done by the industry to attract buyers. However, in-depth research is needed to analyze which social media is most appropriate to use to market their products. This study uses the TOPSIS method, which is a multi-criteria selection method that uses a positive and negative ideal solution distance approach to obtain a valid final preference value. The results showed that as many as 0.31 social media youtube, 0.24 for social media tiktok, 0.20 for social media instagram and 0.11 for social media facebook. The results of the study can be used by policy makers to decide the selection of the right social media for marketing their products

Pelatihan Pembuatan Desain Surat Lamaran Pekerjaan Menggunakan Aplikasi Adobe Illustrator Bagi Anak-Anak PKBM Yayasan Arrahman Parung Bogor Ade Christian; Dwi Andini Putri; Indah Suryani; Ibnu Rusdi
Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Vol 1 No 1 (2019): Periode April 2019
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) merupakan hal wajib yang dilakukan oleh dosen, karena mengusung tridharma perguruan tinggi. Pelaksanaan PKM kali ini melibatkan mitra dari Pusat Kegiatan Belajar Masyarakat (PKBM) Yayasan Arrahman Parung Bogor. Masalah yang dihadapi oleh PKBM ini adalah tidak tersedianya lab untuk praktek komputer, sedangkan di era sekarang ini penggunaan komputer sudah menjadi bagian dari pekerjaan yang tidak terpisahkan. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka team PKM memberikan solusi yaitu memberikan pelatihan komputer dasar dengan memanfaatkan aplikasi Adobe Illustrator agar anak-anak di PKBM Yayasan Arrahman Parung Bogor mendapat pengalaman mengoprasikan komputer untuk teknik dasar pengoprasian. Untuk meningkatkan kualitasnya selain mengajarkan dasar-dasar penggunaan Adobe Illustrator, pada pelatihan ini juga memberikan pelatihan pembuatan surat lamaran kerja dengan memanfaatkan aplikasi ini. Selain pelatihan, peserta nantinya akan mendapatkan sertifikat juga yang bisa dimanfaatkan sebagai surat pendamping ijazah. Berdasarkan pada pelatihan ini para peserta dapat meningkatkan kualitas ilmunya dibidang ICT khususnya pada pembuatan CV dengan menggunakan Adobe Illustrator. Hasil yang diperoleh dari kegiatan PKM ini terbagi kedalam dua kategori yaitu penilaian terhadap peserta dan team pelaksana. Pada penilaian terhadap peserta, perolehan nilai rata-rata post-test sebesar 51% dengan nilai maksimal 10 dari range 0-10, kemudian perolehan nilai terhadap team pelaksana diperoleh nilai paling tinggi yaitu pada pemberian sarana dan prasarana sebesar 71%.

Perancangan Sistem Informasi Penerimaan danPengeluaran Paket Material pada PT. Sepatu Mas idaman Bogor Dwi Andini Putri
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 4, No 1 (2018): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Paket Material adalah suatuhal yang penting di PT. Sepatu Mas Idaman (PT.SEMASI), namun padapendataannya masih dengan cara manual, mulai dari pencatatan data biro jasa, supplier, dan data divisi yang berkaitan dengan penerimaan paket material sampai dengan pencatatan pengeluaran paket material dari divisi warehouse. Dengan cara tersebut, karyawan terkait sangat kesulitan dalam melakukan pekerjaannya dalam mencari data, terutama data-data lama. Sebuah sistem aplikasi yang terkomputerisasi sangat dibutuhkan dan diusulkan untuk menyelesaikan permasalahan ini, aplikasi yang diusulkan merupakan aplikasi yang berbasis website dalam bentuk prototype, dengan metode waterfall dan menggunakan software Adobe Dreamweaver serta bahasa pemograman PHP diharapkan dapat memudahkan karyawan untuk mengelola data tanpa harus membuka berkas-berkas lama secara manual

PENGEMBANGAN SUBSISTEM APLIKASI ZAKAT ONLINE BERBASIS WEB PADA BAZNAS KOTA BOGOR MENGGUNAKAN MODEL WATERFALL Dwi Andini Putri; Siti Ernawati
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 4, No 2 (2019): SEPTEMBER - JANUARI 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Menunaikan zakat merupakan kewajiban bagi orang islam. Menunaikan zakat tidak hanya sebagai tanda ketaatan seseorang terhadap Allah SWT, tetapi zakat juga sebagai kebutuhan sosial untuk membantu sesama dan mengurangi kemiskinan. Studi kasus dalam penelitian ini dilakukan pada BAZNAS Kota Bogor, Jawa Barat. Permasalahan yang terjadi adalah masih adanya kekurangan pada web BAZNAS Kota Bogor. Adapun kekurangannya yaitu (1) Belum tersedianya laman khusus untuk muzakki; (2) Belum tersedianya chat langsung bagi muzakki (3) Belum tersedianya data mustahik atau penerima zakat; (4) ketidak efektifan dalam laporan data pemberi dan penerima zakat. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengembangkan sebuah aplikasi pembayaran zakat secara online. Aplikasi tersebut dapat memudahkan masyarakat dalam membayar zakat secara online serta laporan data pemberi dan penerima zakat menjadi lebih terbuka dan efektif. Penelitian ini menggunakan Model SDLC air terjun (waterfall) yang terdiri dari lima tahapan yaitu analisis kebutuhan perangkat lunak, desain, pembuatan kode program, pengujian dan pendukung (support) atau pemeliharaan (maintenance). Visualisasi rancangan sistem menggunakan UML (Unified Modeling Language). Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu BAZNAS Kota Bogor dalam meningkatkan pengelolaan data zakat maupun pengelolaan data pendistribusian zakat dan memudahkan masyarakat untuk melakukan pembayaran zakat secara online.

WEBSITE USABILITY TESTING ON THE INFORMATION AND COORDINATION CENTER OF COVID-19 IN WEST JAVA USING THE SYSTEM USABILITY SCALE Dwi Andini Putri; Denda Rinaldi Hadinata; Siti Nurwahyuni
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol 6 No 1 (2020): JITK Issue August 2020
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Indonesia is one of the countries affected by the COVID-19 outbreak. Positive confirmed patients in Indonesia are increasing every day. The people became restless and worried because of this outbreak. Website becomes one of the media used in conveying information on the spread of COVID-19. However, the website has several weaknesses in its use such as, appearance that is too complicated, writing that is not clearly readable, there is no data update in real time, and unusual menu choices. The official website established by the West Java government in tackling the spread of COVID-19 is pikobar.jabarprov.go.id or known as The Information and Coordination Center of COVID-19 website in West Java Province (PIKOBAR). To minimize the weaknesses and the level of website usability that occurs, the PIKOBAR website needs evaluation and update. The evaluation carried out aims to make the website run well, so that it can provide up-to-date and real-time information to the public. In this study the evaluation of the PIKOBAR website is done by measuring and testing the appearance of usability using the System Usability Scale (SUS) instrument. The results showed that the SUS score obtained was 70.7 which was included in the acceptable, grade C and good categories. This means that the PIKOBAR website has good usability value and is feasible to be accessed and accepted by Users (Visitors).

PENERAPAN METODE FUZZY SAW SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGANGKATAN KARYAWAN TETAP PERUSAHAAN Dwi Andini Putri
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol 15 No 1 (2018): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Periode Ma
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Pimpinan perusahaan dalam melakukan penyeleksian haruslah objektif sesuai dengan kebutuhan suatu perusahaan. Tetapi terkadang para pimpinan menemukan permasalahan yang dihadapi diantaranya kesulitan dalam melakukan seleksi para karyawan secara objektif, lamanya proses pemilihan karena dilakukan secara bertahap, dan penilainyanya dilakukan secara manual, serta kriteria penilaian belum terukur dan memiliki bobot nilai. Hal ini dapat berakibat pada penilaian yang subjektifitas sehingga kesalahan pemilihan karyawan kerap terjadi dan karyawan tersebut tidak dapat bekerja dengan baik atau pun tidak sesuai dengan kemampuannya. Penilaian prestasi karyawan sebaiknya dilakukan untuk mengetahui prestasi yang hendak dicapai setiap karyawan. Metode Fuzzy Simple Additive Weighting merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk membantu pihak perusahaan dalam pengambilan keputusan menentukan status karywan kontrak menjadi karyawan tetap. Dengan permasalahan tersebut maka penulis akan menerapkan metode Fuzzy Simple Additive Weighting sebagai pendukung keputusan pengangkatan karyawan tetap.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN RS-RUTILAHU DENGAN METODE TOPSIS PADA DESA KOTABATU CIOMAS KABUPATEN BOGOR Enok Tuti Alawiah; Dwi Andini Putri
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol 16 No 1 (2019): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Periode Ma
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Non-Eligible Houses for Social Rehabilitation (RS-RUTILAHU) is a program of assistance from the social ministry to fulfill the needs of decent homes as an element of social welfare. Assistance is channeled to the people who need it according to the eligibility criteria. This research was carried out so that the RUTILAHU Hospital assistance program in Kotabatu Village, Ciomas District, Bogor Regency could be received on target. The research method used is the method TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). TOPSIS is a multicriteria decision-making method based on the concept that the best alternative not only has the shortest distance from a positive ideal solution but also has the longest distance from a negative ideal solution. The Decision Support System can be used to help village governments to determine the right to get RS-RUTILAHU program on target. The results of the study can be used as a reference so that the provision of RS-RUTILAHU assistance programs can be provided to eligible residents according to the eligibility criteria.

Title

Found 21 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 21 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 21 Documents
Search