Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP VAKSINASI COVID-19 BERDASARKAN OPINI PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Zulfikar Firmansyah Firmansyah; Nila Feby Puspitasari
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA Vol 14, No 2 (2021): JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/jti.v14i2.24024

Abstract

Corona virus is a group of viruses that infect the respiratory tract. This virus is known as Covid-19 which is known to have originated from China, which appeared in December 2019. In early March 2020, the first time the Covid-19 virus was reported to have entered Indonesia and spread to all provinces in Indonesia. The steps taken by the government to prevent the spread of the virus include creating a Covid-19 vaccination program where this information can be obtained through social media, including Twitter, which is a popular social media in Indonesia and is currently a trending topic. Its users are free to have an opinion or opinion through posts or comments. There are various kinds of opinions from the public, there are positive, neutral, and negative opinions about the Covid-19 vaccination program.Therefore, this study can be formulated that how to respond to Indonesian public opinion on the Covid-19 vaccination program using data taken from Twitter social media and conducting sentiment analysis using the Naive Bayes algorithm by classifying positive, neutral, and negative sentiments from Twitter using keywords. namely “Vaccine” and “Covid”.The results of the research that have been carried out show that the level of system accuracy in the application of the Naïve Bayes algorithm gets an accuracy value of 78% and testing using the k-fold cross validation method gets an accuracy value of 80%.
PENERAPAN DATA MINING DAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PEMILIHAN KONSENTRASI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI Muhammad Farid Satrio Wibowo; Nila Feby Puspitasari; Barka Satya
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 3 No. 2 (2022): Januari
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (621.825 KB) | DOI: 10.24076/joism.2022v3i2.680

Abstract

Pemilihan konsentrasi atau minat studi merupakan hal yang tidak mudah dilakukan oleh seorang mahasiswa pada sebuah jurusan di Perguruan Tinggi. Mahasiswa akan berupaya memilih konsentrasi yang menurut mereka paling tepat dan sesuai dengan kompetensi dan minat studi, karena konsentrasi yang dipilih akan mempengaruhi minat belajar, prestasi, lama studi dan juga berpengaruh terhadap Indeks Prestasi Akademik (IPK) mahasiswa. Pentingnya memilih sebuah konsentrasi penjurusan bagi mahasiswa pada Institusi Perguruan Tinggi, maka perlu dibangun suatu model yang dapat membantu mahasiswa dalam memilih konsentrasi sesuai dengan kompetensi dan minat studi mahasiswa. Oleh karena itu, peneliti akan melakukan penelitian dengan membuat sistem untuk pemilihan konsentrasi mahasiswa menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan metode klasifikasi. Untuk membantu dalam mengambil keputusan pemilihan konsentrasi, penelitian ini menggunakan teknik data mining sebagai proses pencarian pola yang diinginkan dalam sebuah database yang besar. Hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap sample dataset sebanyak 1534 data menggunakan Algoritma Naïve Bayes, diperoleh bahwa hasil prediksi untuk menentukan konsentrasi memiliki nilai akurasi sebesar 84.27%. Variabel berpengaruh terhadap tingkat akurasi yang di hasilkan. Ukuran variabel yang sempit atau sedikit menyebabkan hasil akurasi yang kurang baik, tetapi ukuran variabel yang luas dapat menghasilkan akurasi ouput yang lebih optimal
Analisa dan Perbandingan Performa Jaringan Protokol Komunikasi AIS dan MAVLINK Menggunakan Network Simulator 2 Dimas Arif Setyawira; Nila Feby Puspitasari; Muhammad Agung Nugroho
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology Vol 6, No 2 (2023): Perkembangan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas PGRI Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/doubleclick.v6i2.14606

Abstract

Teknologi VMS (Vessel Monitoring System) dan AIS (Automatic Identication System) merupakan sarana komunikasi canggih yang dapat digunakan pada kapal dengan biaya mahal. Alternatif lain dapat menggunakan teknologi VMeS (Vessel Messaging System) dengan biaya yang jauh lebih murah, sehingga dapat digunakan pada kapal nelayan berukuran kecil. VMeS dirancang untuk dapat mengirimkan data informasi dari kapal ke gateway, informasi mengandung data lokasi kapal, kecepatan kapal, data inersia kapal, data heading kapal, informasi muatan kapal dan pesan-pesan lain seperti informasi kecelakaan, kebakaran dan lain-lain. Simulasi komunikasi VMeS yang dirancang pada penelitian ini memanfaatkan gelombang radio di frekuensi 2.4 Ghz sebagai channel komunikasi dengan tipe half duplex. Pada kapal terpasang perangkat VMeS yang disimulasikan dalam bentuk node berfungsi untuk memproses informasi data kapal dan protocol komunikasi yang digunakan dalam proses pengiriman data ke node yang tergabung dalam jaringan. Penelitian analisa perbandingan performa jaringan menggunakan protokol MAVLINK dan AIS disimulasikan menggunakan software Network Simulator 2. Dari simulasi yang telah dibuat dan dilakukan pengujian maka dapat diketahui bagaimana performa jaringan protokol AIS dan MAVLINK. Penggunaan bit rate yang 4 kali lebih besar yaitu 38.4 kb dari pada pada protokol AIS maka banyak terjadi kehilangan paket saat pengiriman data. Pada pengujian protokol MAVLINK terjadi kehilangan paket sebesar 20794 paket yang memiliki rasio hanya 39.77 % keberhasilan. Dengan demikian dari hasil pengujian menunjukkan implementasi protokol AIS lebih baik dari pada implementasi protokol MAVLINK.
PENGEMBANGAN WEBSITE PROFIL SEBAGAI MEDIA INFORMASI PADA BATALYON KOMANDO 469 KOPASGAT MEDAN Nila Feby Puspitasari; Hastari Utama; Erni Seniwati; Bayu Setiaji; Banu Santoso; Achmad Lukman
Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol. 8 No. 1 (2024): Jurnal Panrita Abdi - Januari 2024
Publisher : LP2M Universitas Hasanuddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20956/pa.v8i1.22410

Abstract

The presence of the internet is a form of technological and information development that has a positive impact on life because given the many benefits. An example is the existence of a website organization which can be felt by the institution. As a response, it is appropriate for the website organization to be an important consideration for the organization, one of the military environments which in carrying out its duties and functions. The 469th Kopasgat Command Battalion is a Kopasgat combat unit directly under the Commander of Wing III Kopasgat located in Medan, North Sumatra. The existence of the 469th Kopasgat Command Battalion certainly has a very important role in maintaining national security. However, the public does not yet know much information related to the profile of the organization, due to limited access to information services owned by the organization and the community. One of the media for information and communication to the public used by this institution is Instagram. It has access is so easy, but the context is still limited, only uploading photos and videos and preventing Instagram users from reaching other domains. In addition, the quality of uploads is degraded and must be changed periodically. Therefore we need a mechanism to implement information media in the form of website services. This can provide information related to unit performance and others. The existence of this problem motivates me to develop a profile website as a form of community service. This service program aims to develop a website service profile for the 469 Kopasgat commando battalion to be able to work together to build a complete culture of information and communication.  ---  Kehadiran internet adalah salah satu bentuk perkembangan teknologi dan informasi yang memberikan dampak positif bagi kehidupan, karena mengingat banyaknya manfaat yang didapatkan. Salah satu contohnya adalah keberadaan website organisasi yang kemudian dapat dirasakan manfaatnya oleh pihak lembaga yang bersangkutan. Menanggapi hal tersebut, sudah sepatutnya website organisasi menjadi pertimbangan yang penting bagi organisasi salah satunya adalah institusi di lingkungan militer yang dalam menjalankan tugas dan fungsinya Batalyon Komando 469 Kopasgat adalah satuan tempur Kopasgat yang berkedudukan langsung di bawah Komandan Wing III Kopasgat yang berlokasi di Medan Sumatera Utara. Keberadaan Batalyon Komando 469 Kopasgat tentunya memiliki peran yang sangat penting dalam mempertahankan keamanan nasional. Namun masyarakat belum banyak mengetahui informasi terkait profil organisasi tersebut, karena keterbatasan layanan akses informasi yang dimiliki organisasi maupun masyarakat. Salah satu media informasi dan komunikasi kepada masyarakat yang digunakan Batalyon Komando 469 Kopasgat Medan berupa Instagram. Instagram merupakan media sosial yang aksesnya begitu mudah, tetapi konteksnya masih terbatas, hanya memuat foto dan video serta membuat pengguna Instagram tidak dapat menjangkau ranah ranah lainnya. Selain itu, kualitas unggahan yang menurun dan harus diubah secara berkala.  Oleh karena itu perlu suatu mekanisme untuk menerapkan sebuah media informasi berupa layanan website. Hal ini dapat memberikan informasi terkait dengan kinerja satuan dan lainnya. Adanya permasalahan ini memotivasi untuk mengembangkan website profil sebagaiwujud dari pengabdian masyarakat. Adapun tujuanprogram pengabdian masyarakat dosen ini adalah melakukan pengembangan layanan website profil batalyon komando 469 kopasgat untuk dapat bersinergi untuk bersama sama membangun budaya informasi dan komunikasi secara lengkap.
Implementasi Deep Learning untuk Klasifikasi Motor Imagery pada Sinyal EEG I Made Artha Agastya; Robert Marco2; Nila Feby Puspitasari
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v8i2.6413

Abstract

Electroencephalography (EEG) adalah teknik yang digunakan untuk merekam aktivitas listrik otak melalui sensor yang ditempatkan pada kulit kepala. Salah satu area penelitian yang menarik dalam analisis EEG adalah motor imagery (MI), yaitu kemampuan untuk membayangkan suatu gerakan tanpa adanya stimulus visual eksternal. Pengolahan sinyal EEG yang kompleks dalam skenario MI memerlukan pendekatan komputasi yang canggih untuk mengenali pola-pola yang terbentuk selama proses pembayangan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja empat arsitektur deep learning populer—yaitu EEGNet, EEGConformer, EEGInception, dan EEGITNet—dalam mengklasifikasikan data EEG pada konteks motor imagery. Hasil pengujian menunjukkan bahwa EEGConformer dan EEGNet adalah model yang paling efektif, dengan akurasi rata-rata masing-masing sebesar 72,41% dan 71,88%, serta performa yang stabil di berbagai subjek. Di sisi lain, EEGInception dan EEGITNet mencatatkan akurasi yang lebih rendah, terutama EEGInception dengan akurasi rata-rata sebesar 55,59%. Temuan ini mengindikasikan bahwa arsitektur sederhana seperti EEGNet tetap kompetitif, meskipun model yang lebih kompleks seperti EEGConformer memberikan sedikit keunggulan dalam performa. Penelitian ini juga menyoroti pentingnya faktor spesifik-subjek dalam meningkatkan performa model, yang dapat diatasi melalui pendekatan adaptif atau personalisasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan lebih mendalam terkait model yang paling akurat dalam tugas motor imagery EEG dan berkontribusi pada pengembangan aplikasi berbasis Brain-Computer Interface (BCI).