Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Telematics and Informatics Jurnal Repositor
Muhammad Athaillah
Universitas Muhammadiyah Malang
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Evaluation of Student Admission System Using Expressing, Emotions And Experiences (3E) Method Muhammad Athaillah; Abims Fardiansa; Agung Rizka; Wahyu Andhika Kusuma
Journal of Telematics and Informatics Vol 6, No 4: December 2018
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jti.v6i3.

Abstract

Admission website or well-known as PMB in University of Muhammadiyah Malang is used by millions of people every year. The accessibility of the website for mobile platform should be elevated to meet the standard of modern website by taking note of User Experience (UX) aspect. This study aims to evaluate the prototype of admission website for mobile platform using Expressing, Emotions and Experiences (3E) method. 3E is a self-report method allowing both pictorial and verbal reporting. A set of questionnaires in a form of a paper with human body sketch and a box dialog are compiled and distributed to respondents. The result shows that the prototype has 60% positive responds.
Perbandingan Metode Klasifikasi Berita Hoaks Berbahasa Indonesia Berbasis Pembelajaran Mesin Muhammad Athaillah; Yufis Azhar; Yuda Munarko
Jurnal Repositor Vol 2 No 5 (2020): Mei 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i5.692

Abstract

Klasifiaksi berita hoaks merupakan salah satu aplikasi kategorisasi teks. Berita hoaks harus diklasifikasikan karena berita hoaks dapat mempengaruhi tindakan dan pola pikir pembaca. Dalam proses klasifikasi pada penelitian ini menggunakan beberapa tahapan yaitu praproses, ekstraksi fitur, seleksi fitur dan klasifikasi. Penelitian ini bertujuan membandingkan dua algoritma yaitu algoritma Naïve Bayes dan Multinomial Naïve Bayes, manakah dari kedua algoritma tersebut yang lebih efektif dalam mengklasifikasikan berita hoaks. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari www.trunbackhoax.id untuk data berita hoaks sebanyak 100 artikel dan data berita non-hoaks berasal dari kompas.com, detik.com berjumlah 100 artikel. Data latih berjumlah 140 artikel dan data uji berjumlah 60 artikel. Hasil perbandingan algoritma Naïve Bayes memiliki nilai F1-score sebesar 0,93 dan nilai F1-score Multinomial Naïve Bayes sebesar 0,92.
Perbandingan Metode Klasifikasi Berita Hoaks Berbahasa Indonesia Berbasis Pembelajaran Mesin Muhammad Athaillah
Jurnal Repositor Vol 2 No 12 (2020): Desember 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i12.693

Abstract

Klasifiaksi berita hoaks merupakan salah satu aplikasi kategorisasi teks. Berita hoaks harus diklasifikasikan karena berita hoaks dapat mempengaruhi tindakan dan pola pikir pembaca. Dalam proses klasifikasi pada penelitian ini menggunakan beberapa tahapan yaitu praproses, ekstraksi fitur, seleksi fitur dan klasifikasi. Penelitian ini bertujuan membandingkan dua algoritma yaitu algoritma Naïve Bayes dan Multinomial Naïve Bayes, manakah dari kedua algoritma tersebut yang lebih efektif dalam mengklasifikasikan berita hoaks. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari www.trunbackhoax.id untuk data berita hoaks sebanyak 100 artikel dan data berita non-hoaks berasal dari kompas.com, detik.com berjumlah 100 artikel. Data latih berjumlah 140 artikel dan data uji berjumlah 60 artikel. Hasil perbandingan algoritma Naïve Bayes memiliki nilai F1-score sebesar 0,93 dan nilai F1-score Multinomial Naïve Bayes sebesar 0,92.
Co-Authors Abims Fardiansa Agung Rizka Wahyu Andhika Kusuma Yuda Munarko Yufis Azhar