Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Jurnal Repositor
Ferin Reviantika
Universitas Muhammadiyah Malang
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Gempa Bumi Pada Pulau Jawa Menggunakan Clustering Algoritma K-Means Chita Nauly Harahap; Ferin Reviantika; Yufis Azhar
Jurnal Dinamika Informatika Vol 9 No 1 (2020): Jurnal Dinamika Informatika
Publisher : Universitas PGRI Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (664.812 KB)

Abstract

Java Island is the most populated island in Indonesia with a population over 145 million. It causes mitigation of natural disaster is very important to decrease the damage. Earthquake become one of the natural disasater often happens in Java Island. The data is taken from Indonesian Agency Meteorology, Climatology and Geophysics (BMKG) twitter @infoBMKG with used #Gempa, data start from December 2018 to Maret 2020. The variabels are used is four namely Date, Latitude, Longitude, and Magnitude. Earthquake clustering based on location of earthquake used K-Means algorithm with using DBSCAN algorithm as comparison. The results are visualized using maps and outcome score of index sillhoute are indicate using K-Means more better.
Analisis Klasifikasi SMS Spam Menggunakan Logistic Regression Ferin Reviantika; Yufis Azhar; Gita Indah Marthasari
Jurnal Repositor Vol. 3 No. 4 (2021): Agustus 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v3i4.32080

Abstract

SMS atau Short Message Service biasa nya terdapat pada telepon seluler. SMS dibagi menjadi dua kategori yaitu SMS spam dan SMS non spam (ham). SMS spam adalah SMS yang bersifat mengganggu pengguna telepon karena cenderung berisi pesan yang tidak penting seperti promo dan penipuan. Sedangkan SMS non spam (ham) cenderung berisi SMS yang penting, seperti sudah ada riwayat pesan dengan pengguna sebelumnya. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi SMS spam dan SMS non spam (ham) menggunakan metode logistic regression. Tujuan dari penelitian ini untuk membedakan atau mengklasifikasikan antara SMS spam dan non spam (ham). Dataset dalam penelitian ini berjumlah 1143 data, terdapat dua kolom yaitu kolom teks dan kolom label. Jumlah untuk pesan spam sebanyak 566 pesan dan jumlah untuk pesan non spam sebanyak 577. Metode yang diusulkan mendapat akurasi yang lebih baik yaitu 95%.
Co-Authors Chita Nauly Harahap Gita Indah Marthasari Yufis Azhar