Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

Penerapan 1D-CNN untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk Kosmetik Berdasar Female Daily Review Hidayat, Erwin Yudi; Handayani, Devioletta
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 8 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v8i3.2022.153-163

Abstract

Pada tahun 2020 tercatat sekitar 797 industri kosmetik berskala besar maupun kecil yang terdapat di Indonesia. Berdasarkan tahun sebelumnya, angka ini naik 4.87%. Kondisi ini menyebabkan munculnya persaingan perusahaan kosmetik, salah satunya adalah Emina. Berbagai media digunakan sebagai sarana untuk menyampaikan sentimen atau opini masyarakat. Pihak perusahaan dapat memanfaatkan sentimen untuk mengetahui umpan balik masyarakat terhadap brand mereka. Website Female Daily Review menjadi salah satu platform yang digunakan untuk menampung segala bentuk opini mengenai produk kecantikan. Proses pengambilan data dari website pada penelitian ini menggunakan web scraping. Dari 11119 data ulasan yang didapatkan diperlukan analisis opini, emosi, dan sentimennya dengan memanfaatkan text mining untuk identifikasi serta mengekstrak suatu topik. Analisis sentimen dapat membantu mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap suatu brand kosmetik. Algoritma yang digunakan adalah 1D-Convolutional Neural Network (1D-CNN). Sebelum dilakukan klasifikasi data, perlu diterapkan text preprocessing agar dataset mentah menjadi lebih terstruktur. Hasil dari klasifikasi sentimen  dibagi ke dalam 3 kategori yaitu positif, negatif, dan netral. Berdasarkan eksperimen dalam membangun model analisis sentimen menggunakan 1D-CNN sebanyak 30 percobaan, didapatkan model terbaik dalam menganalisis sentimen dengan akurasi sebesar 80.22%.
Comparison of Gradient Boosting and Random Forest Models in the Detection System of Rakaat during Prayer Darmawan, Raihan Aris; Hidayat, Erwin Yudi
Advance Sustainable Science, Engineering and Technology Vol 6, No 1 (2024): November-January
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/asset.v6i1.17886

Abstract

Abstract. Errors in the execution of prayer among Muslims can occur due to a lack of profound understanding of the prayer procedure. This research aims to compare two machine learning models, Random Forest and Gradient Boosting, in classifying prayer movements, subsequently extending to calculate the number of prayer cycles (rakaat). A total of 7220 manually gathered data based on 33 landmark coordinates using Mediapipe Pose Detection were employed. The research findings reveal that the Random Forest model with a 70:30 ratio achieves 99.9% accuracy, precision, and recall, with the fastest training time being 3.8 seconds. Both models exhibit testing results close to 100%, but the Gradient Boosting model faces challenges in classifying specific movements. On the other hand, Random Forest successfully overcomes thesechallenges, enabling accurate prayer cycle calculations. The findings can contribute to the development of tools supporting Muslims in correct prayer execution, positively impacting religious and well-being aspects.
A Comparative Study of MobileNet Architecture Optimizer for Crowd Prediction putra, Permana langgeng wicaksono ellwid; Naufal, Muhammad; Hidayat, Erwin Yudi
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 8, No 3 (2023)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v8i3.5703

Abstract

Artificial intelligence technology has grown quickly in recent years. Convolutional neural network (CNN) technology has also been developed as a result of these developments. However, because convolutional neural networks entail several calculations and the optimization of numerous matrices, their application necessitates the utilization of appropriate technology, such as GPUs or other accelerators. Applying transfer learning techniques is one way to get around this resource barrier. MobileNetV2 is an example of a lightweight convolutional neural network architecture that is appropriate for transfer learning. The objective of the research is to compare the performance of SGD and Adam using the MobileNetv2 convolutional neural network architecture. Model training uses a learning rate of 0.0001, batch size of 32, and binary cross-entropy as the loss function. The training process is carried out for 100 epochs with the application of early stop and patience for 10 epochs. Result of this research is both models using Adam's optimizer and SGD show good capability in crowd classification. However, the model with the SGD optimizer has a slightly superior performance even with less accuracy than model with Adam optimizer. Which is model with Adam has accuracy 96%, while the model with SGD has 95% accuracy. This is because in the graphical results model with the SGD optimizer shows better stability than the model with the Adam optimizer. The loss graph and accuracy graph of the SGD model are more consistent and tend to experience lower fluctuations than the Adam model.
Pendampingan bagi Siswa – Siswi MI Miftahul Hidayah dalam Perilaku Hidup Bersih dan Sehat untuk Deteksi Kesehatan Usus Menggunakan Software Aplikasi Hidayat, Erwin Yudi; Astuti, Yani Parti; Salam, Abu; Paramita, Cinantya; Octaviani, Dhita Aulia; Kartikadarma, Etika; Dolphina, Erlin; Supriyanto, Catur
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 9, No 1 (2026): JANUARI 2026
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v9i1.3194

Abstract

Setiap manusia pasti menginginkan sehat tak terkecuali anak – anak dan juga orang dewasa. Di usia anak – anak, mereka belum memikirkan bagaimana agar hidup ini menjadi sehat. Untuk itu perlu adanya pendampingan dan juga arahan kepada anak – anak tentang perilaku hidup bersih dan sehat. Hal ini akan diterapkan tim pengabdi dari Udinus kepada siswa MI Miftahul Hidayah. Bersama dengan pakar kesehatan dari Poltekkes Semarang merumuskan hal apa yang akan diberikan kepada siswa MI Miftahul Hidayah. Sehingga muncullah ide bahwa kesehatan bisa dimulai dengan diri sendiri dengan melakukan perilaku hidup bersih dan sehat. Oleh karena itu dilakukan pendampingan kepada siswa tentang konsumsi jajanan yang tidak menyimpang dari nilai gizi untuk mempertahankan kesehatan usus. Untuk itu siswa dikenalkan sebuah software aplikasi yang mengetahui atau mendeteksi kesehatan usus setiap orang dengan menginput data diri siswa masing – masing. Selain pendampingan dan arahan tentang konsumsi jajanan, siswa juga diberikan penyuluhan tentang kebersihan lingkungan yang harus dijaga agar tidak dihinggapi penyakit seperti demam berdarah yang saat ini meresahkan masyarakat. Karena demam berdarah disebabkan oleh nyamuk yang sangat menyukai tempat yang tidak bersih dan air yang tergenang. Dengan adanya pendampingan penyuluhan ini, diharapkan siswa selalu mengkonsumsi jajanan yang tidak meninggalkan nilai gizi dan juga selalu memperhatikan kebersihan lingkungan di manapun berada. Selain itu, siswa juga akan menyadari bahwa ilmu teknik informatika bisa mendeteksi kesehatan kita dengan software aplikasi. Melalui aplikasi yang diterapkan, maka siswa siswi akan mengetahui kesehatan ususnya masing – masing..