Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.753
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Syntax Jurnal Informatika Infotech Journal Journal of Information System IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology RESEARCH : Computer, Information System & Technology Management INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Systematics Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak RESLAJ: RELIGION EDUCATION SOCIAL LAA ROIBA JOURNAL Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi (IKOMTI) Innovative: Journal Of Social Science Research SATIN - Sains dan Teknologi Informasi VISA: Journal of Vision and Ideas
Ultach Enri
Universitas Singaperbangsa Karawang
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Innovative: Journal Of Social Science Research

 1 
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Klik Indomaret Pada Google Play Menggunakan Support Vector Machine Dina Amelia Alzahra; Ultach Enri; Yuyun Umaidah
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 4 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i4.3715

Abstract

Tingginya persaingan retail di Indonesia yang didukung dengan perkembangan teknologi, menjadi salah satu pemicu Indomaret untuk meluncurkan sebuah aplikasi yang memungkinkan para penggunanya untuk menikmati beragam kemudahan dalam berbelanja kebutuhan harian. Aplikasi dengan tagline one stop online store ini telah terunduh sebanyak 5 juta kali dan memiliki 99.000 ulasan di Google Play. Ulasan pengguna pada Google Play dapat dimanfaatkan untuk peningkatan kualitas aplikasi, pelayanan, atau bahkan produk yang disediakan. Oleh karena itu, dilakukan analisis sentimen yang bertujuan untuk memahami, mengekstrak, dan mengelola ulasan pengguna berupa data tekstual yang kemudian diketahui apakah sebuah ulasan memiliki kecenderungan pada nilai positif dan negatif. Adapun algoritme yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dengan membandingkan 4 kernel, diantaranya adalah linear, polynomial, Sigmoid, dan RBF. Metodologi yang digunakan pada penelitian ini adalah Knowledge Discovery Database (KDD) yang terdiri dari 5 tahapan yaitu data selection, preprocessing, transformation, data mining, dan terakhir evaluation. Data yang digunakan berjumlah 1563 yang terdiri dari 694 ulasan positif dan 869 ulasan negatif. Pada tahapan transformation dilakukan perbandingan antara TF-IDF dan Bag of Words. Terdapat tiga skenario pada tahapan data mining, yang membagi data train dan test menjadi 70:30, 80:90, dan 90:10. Hasil terbaik dimiliki oleh kernel Sigmoid menggunakan fitur ekstraksi Bag of Words dan rasio perbandingan data 90:10, dengan hasil accuracy 92%, precision 89%, recall 96%, dan F1-Score 92%.
Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Ikan Nila dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android Rifaldi Febrianto; Oman Komarudin; Ultach Enri
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 1 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i1.8906

Abstract

Ikan dikenal luas sebagai sumber protein makanan yang berharga untuk konsumsi manusia. Ikan seringkali diperoleh melalui proses penangkapan atau budidaya. Ikan nila merupakan salah satu jenis ikan yang dapat dibudidayakan. Meskipun demikian, budidaya ikan nila mempunyai berbagai tantangan, terutama dalam identifikasi ikan nila yang terinfeksi dan karakteristik terkaitnya. Untuk memudahkan operasional para petani kolam ikan nila, maka pengembangan aplikasi yang dilengkapi dengan sistem pakar untuk mendeteksi penyakit pada ikan nila dipandang perlu. Penelitian ini melibatkan pengembangan aplikasi sistem pakar untuk Android, memanfaatkan bahasa pemrograman Kotlin dan mengimplementasikan pendekatan Certainty Factor. Penelitian ini menggunakan metodologi Expert Systems Development Life Cycle (ESDLC). Hasil dari penelitian ini memerlukan pengembangan aplikasi sistem pakar yang secara efektif mengidentifikasi penyakit pada ikan nila berdasarkan gejala yang dipilih pengguna, sekaligus menawarkan pengobatan yang sesuai untuk penyakit yang didiagnosis.
Co-Authors Adi Kurniawan Adi Santoso Agung Prabowo Amar Luthfi Azhari Ali Ridha Bayu Laksono Wahyu Arminsyah Betha Nurina Sari Chaerur Rozikin Dewi Septiani Dharma Ajie Nur Rois Dina Amelia Alzahra Dwinda Putri Nuria Elin Nurlia Farah Fadila Rahman Farid Farid Frise Anesha Lutia Hannie, Hannie Heni   Anggraeni Heri Kurniawan Heru Triana Hopi Siti Hopipah Istiningdias, Dini Sri Jaman, Jajam Haerul Kamal Prihandani Moh. Aulia Miftakhurahmat Muhammad Diki Hendriyanto Nina Sulistiyowati Nur Arifin Putri Dewi Wulandari Rifaldi Febrianto Riska Sagita Siti Indriyana Tasyifa Nafsiah Muthmainnah Tesa Nur Padilah Tia Adha Mariam Putri Tiara Destiana Yuyun Umaidah