Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.599
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer International Journal of Computing and Informatics (IJCANDI) Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar Jurnal Informasi dan Teknologi Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Jurnal Abdidas Indonesian Journal of Data and Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal La Multiapp Jurnal Minfo Polgan (JMP) Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Ilmu Komputer untuk Masyarakat JURNAL SIPISSANGNGI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bulletin of Social Informatics Theory and Application Engineering: Journal of Mechatronics and Education Prosiding SeNTIK STI&K JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Siska Anraeni
Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 45 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : Linier: Literatur Informatika dan Komputer

 1 
Implementasi Fitur Vector Bag Of Word Dan TF IDF untuk Analisis Sentiment Muhammad Salman Al Markas; Siska Anraeni; Lutfi Budiman Ilmuwan
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3104

Abstract

Penggunaan internet dengan media sosial mempengaruhi masyarakat terhadap kegiatan yang dilakukan saat ini. Salah satu media sosial yang sekarang ini sedang populer digunakan oleh masyarakat adalah X. Informasi yang disebarkan dapat merupakan berita, opini, komentar, serta kritikan. Data yang didapat dari tweet ini dapat menjelaskan tanggapan masyarakat terhadap pelayanan pajak dari X. Maka dari itu penelitian ini sangat efisien jika X menjadi media untuk pengambilan data mengenai komentar Masyarakat sehingga dapat memberikan efektivitas perubahan yang diberikan kepada instansi pemerintah. Analisis sentimen menjadi proses yang sangat penting dalam memahami isi data dengan tujuan mengolah komentar yang diberikan oleh pengguna melalui tweet di X mengenai sebuah produk, layanan, dan instansi. Karya ilmiah ini bertujuan untuk membandingkan fitur Vector Bag Of Word dan TF IDF untuk mengevaluasi seberapa penting suatu term dalam sebuah dokumen pada dokumen yang lebih besar. Seperti diketahui bahwa komputer hanya mampu memproses input yang numerik sehingga data opini public berupa teks perlu direpresentasikan sebagai nilai numerik yang dikenal dengan ekstraksi fitur dan dapat dilakukan menggunakan model Binary Bag of Words (BOW), Count BOW dan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dikarenakan kedua teknik tersebut sangat berperan baik dan sama-sama digunakan untuk merepresentasikan numerik dari data teks serta memiliki kekurangan dan kelebihan masing masing. Berdasarkan hasil analisis maka dapat disimpulkan dengan menganalisis statement dengan menggunakan Bag Of Word dan TF-IDF dapat mengetahui jumlah tiap kemunculan kata di setiap kalimat dan dari hasil yang didapatkan bahwa kata yang sering diucapkan dalam sentimen yaitu dengan bobot nilai TF-IDF sebesar 0.1403.
Pendeteksi Hama pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Wandi Anggara; Siska Anraeni; Sugiarti Sugiarti
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i1.2485

Abstract

Perubahan teknologi saat ini berkembang sangat pesat disetiap tahunnya. Dengan adanya teknologi informasimenjadikan manusia dapat dengan mudah untuk menggali informasi melalui dunia internet. Pertanianmemegang peran kunci dalam perekonomian Indonesia di salah satu komoditas utama yaitu tanamanpadi,menjadi makanan pokok bagi sebagian besar penduduk Indonesia. Meskipun produksi padi melimpah tetapipara petani sering menghadapi ancaman serus dari hama pada tanaman padi yang dapat menyebabkan kerugiansignifikan. Deteksi hama merupakan proses analisa hama yang akan diamati. Sedangkan hama tanaman paditersebut diantaranya wereng coklat, penggerek batang, wereng hijau, belalang sangit, kepinding tanah, ulatgrayak. Petani dapat mengidentifikasi jenis hama dan gejala dengan lebih akurat, yang pada gilirannyamemungkinkan petani untuk mengambil tindakan yang sesuai dan efisien untuk melindungi tanaman padimereka. Sehingga peneliti mengusulkan metode Fuzzy Tsukamoto dalam pendeteksi hama pada tanaman padi.Penelitian ini menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto untuk mendeteksi hama pada tanaman padidenganterdapat 19 jenis hama dan 78 jenis gejala yang terpadat pada tanaman padi. Pendeteksi hama inidiharapkam dapat membantu petani padi. Hal ini meliputi serangan burung, serangan serangga, gangguan cuaca,penyakit tanaman, dan masalah lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mencapai tingkatakurasi sebesar 90%, memberikan kemampuan kepada petani untuk mengidentifikasi dan mengatasi hamaburung dengan lebih efisien
Analisis Perbandingan Metadata Bukti Digital Gambar Dengan Menggunakan Tools Metadata++ Hidzrullah Ash Syuhrawardi; Siska Anraeni; Erick Irawadi Alwi
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i1.2782

Abstract

Teknologi informasi yang berkembang pesat mempengaruhi perkembangan masyarakat Indonesia. Terutama melalui penggunaan platform media sosial sebagai sumber informasi tercepat. Tercatat media sosial whatsapp, instagram dan facebook menjadi tiga media sosial yang paling banyak digunakan di Indonesia pada januari tahun 2024. Selain sebagai sumber informasi tercepat, penggunaan platform media sosial juga seringkali disalahgunakan sebagai media tindak kejahatan berupa penyebaran berita bohong atau berita sensitif. Dalam mengungkap pelaku penyebaran berita bohong atau berita yang sensitif ini, dilakukan eksplorasi dan perbandingan terhadap metadata antara foto asli dan setelah diunggah ke media sosial. Dengan menggunakan tools offline yaitu tools Metadata++ sebagai tools digital forensik. Setelah dilakukan pemeriksaan dan perbandingan metadata foto, terungkap bahwa mengunggah foto ke platform media sosial mengakibatkan beberapa informasi dalam metadata mengalami perubahan. Hal ini menunjukkan adanya perubahan pada metadata foto asli dan setelah diunggah ke platform media sosial. Perbedaan ini dapat dijadikan sebagai salah satu acuan dalam mengungkap pelaku pengirim awal foto yang tidak benar atau foto sensitif tersebut dengan menelusuri metadata foto asli dan setelah terunggah ke platform media sosial
Analisis Sentimen Komentar Konten Kreator Gaming Menggunakan Metode Naive Bayes dan KNN M. Dimas Taufiqurahman; Siska Anraeni; Herdianti Darwis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2531

Abstract

Perkembangan teknologi telah membawa banyak pergeseran termasuk dalam transformasi media konvensional seperti radio dan televisi menjadi media online. Salah satu platform yang mengalami peningkatan signifikan adalah YouTube yang kini menjadi pilihan utama hiburan, terutama bagi anak-anak dan orang dewasa. YouTube, didirikan pada Februari 2005, memiliki 2.56 miliar pengguna per Januari 2022 dan memuat berbagai konten, termasuk video klip film, acara TV, dan video buatan pengguna. Di Indonesia, konten tutorial game menjadi salah satu yang paling sering ditonton, mencapai 7.1% dari total 19 jenis konten populer berdasarkan survei dari Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII). Penelitian ini bertujuan untuk mengekstrak data opini dan menganalisis sentimen netizen terhadap konten gaming di YouTube menggunakan pendekatan Naive Bayes dan KNN. Berdasarkan hasil klasifikasi kedua metode Naïve Bayes KNN didapatkan hasil akurasi 96% untuk metode Naïve Bayes dan akurasi 87% untuk metode KNN sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki akurasi yang lebih tinggi
Analisis Sentimen Tweet Netizen Terhadap Timnas Sepak Bola Indonesia di Era Shin Tae-Yong Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Muhammad Rifqi Fauzan; Siska Anraeni; Lutfi Budiman Ilmuwan
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i3.3144

Abstract

Era kepelatihan Shin Tae-Yong menjadi momen penting bagi sepak bola Indonesia. Performa Timnas Indonesia di bawah asuhan Shin Tae-Yong menuai beragam respons di media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen netizen terhadap timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 398 tweet yang dikumpulkan dari platform media sosial X, namun setelah prosedur preprocessing, jumlah tersebut berkurang menjadi 391 tweet yang merepresentasikan opini dan pandangan netizen tentang timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong. Dari data yang dianalisis, 200 data (51,15%) menunjukkan sentimen positif terhadap timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong, sementara 191 data (48,85%) menunjukkan sentimen negatif. Proses pengumpulan data melibatkan pemilihan tweet yang relevan dengan menggunakan keyword terkait timnas Indonesia di era Shin Tae Yong, diikuti dengan tahap preprocessing untuk membersihkan data. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score setiap algoritma dalam mengklasifikasikan sentimen tweet sebagai positif atau negatif. Penerapan metode SVM dalam analisa sentimen tentang timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong berhasil mencapai tingkat accuracy sebesar 63,29%, precision sebesar 65%, recall sebesar 65% dan F1-Score sebesar 63%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM secara signifikan relatif baik dalam mengenali dan mengklasifikasikan sentimen terkait timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong. Penelitian ini dapat memberikan wawasan penting mengenai pemilihan algoritma machine learning yang optimal untuk analisis sentimen dan dapat membantu peneliti dalam memilih metode yang tepat untuk analisis sentimen di berbagai topik
Perancangan Aplikasi Pengaduan dan Layanan Masyarakat Kabupaten Luwu Utara Berbasis Mobile Hendrial Hendrial; Siska Anraeni; Muhammad Arfah Asis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i1.2483

Abstract

Di Kabupaten Luwu Utara kualitas pelayanan masyarakat masih dapat dikatakan rendah dengan proses yang masih konvensional yaitu menggunakan kertas, selain itu masyarakat diharuskan untuk datang ke kantor dan disampaikan secara langsung kepada unit pelayanan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi berbasis mobile yang memfasilitasi proses pengaduan dan layanan masyarakat di Kabupaten Luwu Utara. Aplikasi ini dirancang untuk mempermudah akses masyarakat dalam melaporkan permasalahan, memberikan saran, atau menerima layanan masyarakat melalui perangkat seluler. Metode pengembangan sistem menggunakan metode waterfall, yang melibatkan analisis kebutuhan pengguna, desain antarmuka pengguna, dan pengujian berkelanjutan. Aplikasi ini menyediakan fitur pengaduan berbasis teks dan gambar, memungkinkan pengguna untuk menyampaikan informasi lebih jelas dan efektif. Selain itu, aplikasi juga memberikan pembaruan status pengaduan kepada pengguna, meningkatkan transparansi dan i teraksi antara masyarakat dan pihak yang berwenang. Dengan mengintegrasikan teknologi mobile, penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan responsifitas pelayanan publik di Kabupaten Luwu Utara, serta memberikan kontribusi pada pengembangan sistem pengaduan dan layanan masyarakat di tingkat lokal. Permasalahan yang dilaporkan melalui aplikasi dapat diterima oleh admin unit pelayanan masyarakat secara langsung sehingga dapat dengan cepat ditindak lanjuti dan diteruskan kepada pihak yang terkait. Hal itu juga secara langsung dapat mempercepat penyelesaian asalah yang terjadi di masyarakat khususnya masyarakat Luwu Utara
Co-Authors Ainul Yaqin Anjasani Aisyah Aisyah Alfian Putra Ramadhan Andi Alfian Pratama Putra Andi Nurul Dzulhijjah Darwis, Herdianti Dewi, Nabila Vita Erick Irawadi Alwi Erick Irawadi Alwi Erick Irawadi Alwi, Erick Irawadi Erika Riski Melani Fadhylah Nur Rezkyqah Fitriani Hasbullah Fitriyani Umar Furqaan Ismail Gaffar, Andi Widya Mufila Halim, Andi Ainun Dzariah Harlinda Lahuddin Hasnita Hasnita Hendrial Hendrial Herdiansya Herdiansya Herdianti Darwis Herdianti Darwis Herdianti Herdianti Herman Herman Herman Hidzrullah Ash Syuhrawardi Hilma Aszahrah Huda, Besse Nurul Ihwana As’ad Imada, Anugerah Indrabayu Indrabayu Ingrid Nurtanio Iqbal, Iwi Kurnia Irawati Irawati Januaril Aditya Samudra La Ode Abdurrahman Wahid Pattawari Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari Lutfi Budi Ilmawan, Lutfi Budi Lutfi Budiman Ilmuwan M. Dimas Taufiqurahman M. Fiqry Septiawan Manga, Abdul Rachman Mansyur, St. Hajrah Mardiyyah Hasnawi Mubarak, Syahrul Muh Dasriyanto Saleh Muh. Aliyazid Mude Muhammad Arfah Asis Muhammad Fadhiel Muhammad Rifqi Fauzan Muhammad Salman Al Markas Muhsina Muhsina, Muhsina Muliyadi B Mursyid Mursyid Mustari, Muhid Nia Kurniati Nia Kurniati Nugraha Wanaspati Nur Amanah Nur Hikmah Amir Nursafi'at Nursafi'at Pahendra, Muhammad Agung Maugi Pomalingo, Suwito Ramdan Satra Ramdaniah Ramdaniah Ramdaniah Ramdaniah Rifqatul Mukarramah Rina Junita Basri St. Hajrah Mansyur Sugiarti Sugiarti Sugiarti, Sugiarti Syafie, Lukman Syahrul Mubarak Abdullah Takdir Zulhaq Dessiaming Tasrif Hasanuddin Veithzal Rivai Zainal Wanaspati, Nugraha Wandi Anggara Yudha Nugraha Syailendra Yusrina Mukhlis