Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.572
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Transportasi Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan SISFOTENIKA CogITo Smart Journal JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Jurnal Teknologi Transportasi dan Logistik Jurnal Manajemen Informatika & Teknologi SmartComp Power Elektronik : Jurnal Orang Elektro
Mokhammad Rifqi Tsani
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Transportation Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : SmartComp

 1 
ANALISIS SENTIMEN REVIEW TRANSPORTASI MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS CHI SQUARE Mokhammad Rifqi Tsani; Anggun Prima Gilang Rupaka; Langgeng Asmoro; Brasie Pradana
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 9, No 1 (2020): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v9i1.1817

Abstract

Analisis sentimen merupakan teknik yang bertujuan menentukan opini dari masyarakat bersifat positif atau negatif. Internet merupakan bagian terpenting dalam kehidupan sehari- hari. Banyak situs yang menyediakan berbagai macam review tentang suatu produk atau jasa yang menggambarkan pendapat pengguna. Salah satu contohnya adalah situs internet Yelp. Yelp adalah sebuah situs yang berisi berbagai macam review, seperti transportasi, media massa, restoran, hotel, makanan, elektronik dan lain sebagainya. Transportasi memiliki peran yang sangat penting dalam menunjang pertumbuhan ekonomi masyarakat dan merupakan urat nadi dalam pembangunan ekonomi suatu negara. Oleh karena itu keberhasilan pembangunan dibidang ekonomi harus ditunjang dengan pengembangan sistim transportasi yang baik, sesuai dengan kebutuhan dan perkembangan zaman. Pengguna transportasi bisa memberikan pendapat mereka mengenai kualitas dari transportasi yang sudah tersedia secara online. Jika membaca review tersebut secara keseluruhan bisa memakan waktu dan sebaliknya jika hanya sedikit review yang dibaca, hasil evaluasi akan bias. Algoritma klasifikasi sentimen review seperti support vector machine (SVM) adalah algoritma yang sering digunakan untuk klasifikasi analisis sentimen review. Namun klasifikasi sentimen review mempunyai kelemahan pada banyaknya fitur atau atribut dataset yang digunakan, metode seleksi fitur chi square dapat digunakan untuk mengurangi fitur atau atribut yang tidak relevan.Kata kunci : analisis sentimen, review transportasi, klasifikasi, chi Square.
ANALISIS SENTIMEN REVIEW MEDIA MASSA MENGGUNAKAN METODE C4.5 BERBASIS FORWARD SELECTION Arif Rakhman; Mokhamad Rifqi Tsani
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 8, No 2 (2019): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v8i2.1491

Abstract

Pertumbuhan jaringan sosial yang ada saat ini, membuat konsumenmenggunakan konten dalam media untuk membuat keputusan yang lebihbaik, analisis sentimen review diakui sebagai sumber informasi yangbermanfaat untuk pemantauan dan meningkatkan tingkat kepuasan konsumen. Beberapa konsumen menuangkan opini atau pengalaman merekamelalui media sosial seperti Facebook, Twitter, atau situs media yanglainnya. Saat ini, pendapat khalayak umum telah menjadi salah satu sumberyang begitu penting dalam berbagai review produk di jejaring sosial.Popularitas internet mendorong orang untuk mencari pendapat pengguna dari internet sebelum membeli produk tertentu. Klasifikasi sentimen bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan secara otomatis mengelompokkan review pengguna menjadi opini positif atau negatif.Dari Hasil penelitian analisis sentimen review media massa diperoleh metode forward selection untuk seleksi fitur dan algoritma C4.5 menghasilkan akurasi yang lebih baik, dibandingkan pada penelitian sebelumnya dimana hasil akurasi tertinggi sebesar 80.00%. Pada analisis sentimen review media massa menggunakan C4.5 dengan seleksi fitur forward selection mendapatkan hasil akurasi sebesar 84,00%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penelitian klasifikasi dengan algoritma C4.5 pada analisis sentimen review media massa dapat ditingkatkan akurasinya dengan menggunakan forward selection sebesar 4.00%.Kata Kunci:Sentimen Review, Decision tree, Forward selection
APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA KERUSAKAN PADA PRINTER DENGAN METODE BACKWARD CHAINING PADA BAHARI KOMPUTER TEGAL Mokhammad Rifqi Tsani
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 7, No 2 (2018): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v7i2.971

Abstract

Sistem pakar untuk diagnosa kerusakan printer ini merupakan sistem pakar yangdirancang sebagai alat bantu pengguna untuk mendiagnosa kerusakan printer dari sisianalisa menurut seorang pakar, dan analisa kerusakan menurut buku manual printer.Pengetahuan dari sistem pakar ini mempunyai banyak sumber diantaranya penelitiandan pengamatan yang sudah dipraktekan oleh para pakar dan dikeluarkan baikmelalui sumber web dan sumber lain seperti buku manual, dan lain-lain. Basis darisistem pakar ini adalah database yang disusun ke dalam berbagai table laluditegakkan aturan agar pengguna dapat mengambil kesimpulan dari apa yang sudahdidiagnosa oleh sistem pakar ini. Sistem pakar ini menggunakan metode ForwardChaining sehingga gejala dan solusi dari masalah dapat ditambahkan sesuaiberkembangnya pengetahuan dari pengguna. Sistem pakar ini akan menampilkanpertanyaan yang kemudian akan dipilih oleh user sampai menemukan solusi darisistem pakar ini. Selain itu sistem pakar ini mempunyai dokumen-dokumen yangmenyusun sistem pakar ini baik untuk mengetahui gejala kerusakan printer,memperbaiki printer dan banyak lainnya.Kata Kunci: Diagnosa Kerusakan Printer, Forward Chaining, Sistem pakar
Artificial Intelligence Diagnosa Kerusakan Mobil dengan Algoritma Dempster Shafer Berbasis Codeigneter Mokhammad Rifqi Tsani
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 10, No 3 (2021): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v10i3.2888

Abstract

Dalam ilmu komputer, banyak ahli yang berkonsentrasi pada pengembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). AI adalah suatu studi khusus di mana tujuannya adalah membuat komputer berfikir dan bertindak seperti manusia. Banyak implementasi AI dalam bidang komputer, misalnya Decision Support System (Sistem Penunjang Keputusan), Robotic, Natural Language (Bahasa Alami), Neural Network (Jaringan Saraf), dan lain-lain.Sistem pakar adalah salah satu dari Artificial Intelligence (AI) yang sangat menarik untuk dikembangkan, seperti di bidang otomotif tentang mendeteksi dan penanganan kerusakan pada Mobil membutuhkan konsultasi perbaikan dengan cepat dan akurat. Oleh karena permasalahan tersebut, maka diperlukan suatu sistem yang dapat mengatasi persoalan diatas. Dimana nantinya hasil dari diagnose Artificial Intelligence (AI) ini akan dapat sangat membantu pemilik Mobil. Dengan menggunakan Algoritma dempster shafer pada sistem AI tersebut diharapkan lebih efektif dan akurat untuk hasilnya. Pada penelitian ini menggunakan metode penelitian SDLC (Software Development Life Cycle) waterfall. Untuk pembuatan Aplikasinya menggunakan bahasa pemrograman Codeigniter dengan database MySQL. Aplikasi ini dapat membantu pengguna mobil/sopir untuk mengetahui gejala kerusakan lebih awal pada mobil serta dapat digunakan sebagai media pembelajaran taruna PKTJ Tegal pada bidang otomotif.
Co-Authors - Nurhadianto Annisa, Shafirza Arif Rakhman Awaludin Febrianto Brasie Pradana Budi Mardikawati Dendy Dimas Dwi Saputra Djarot Suradji Dwi Wahyu Hidayat Edi Purwanto Edo Panda Mesakh Silaban Fauzi, Muhammad Bagas Fu’ad Febriyana, Bagus Hilyatul Jannah Humami, Faris Ibnu Adib Adika Langgeng Asmoro LENTERA GINARIS AL DINSQI Mochammad Hanafi Saputra Muhammad Heru Dwi Nugroho Muhammad Iman Nur Hakim Nurul Fitriani Ramadhani, Ilham Rupaka, Anggun Prima Gilang Wijaya, Yogie