Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer

Perancangan Aplikasi Specific Phobia Theraphy (AFIK) Berbasis Android Menggunakan Pendekatan Perilaku Wibowo Harry Sugiharto; Muhammad Imam Ghozali
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 3 No. 3 (2022): Desember 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v3i3.629

Abstract

Fobia spesifik sering disebut dengan fobia sederhana yang menetap pada objek tertentu, seperti fobia pada hewan seperti kucing, tikus, ular dan lain-lain. Terapi ini merupakan salah satu cara untuk menyembuhkan fobia spesifik. Ada beberapa teknik dalam penyembuhan fobia spesifik, salah satunya dengan menggunakan pendekatan perilaku melalui media gambar dan video untuk mengetahui respon penderita fobia spesifik. Terapi fobia dengan menunjukkan gambar atau video, terapis akan melatih penderita fobia untuk mengatasi kecemasan, namun beberapa terapis masih kesulitan untuk menemukan gambar atau video terapi karena harus mencari gambar atau video secara acak di internet. Perkembangan teknologi di era globalisasi sangat pesat, karena penggunaan android sangat familiar di lingkungan masyarakat, oleh karena itu penelitian ini membuat sebuah aplikasi android yang berisi gambar atau video yang dapat diakses oleh terapis, sehingga dapat membantu dalam proses penyembuhan. dari penderita phobia tertentu agar memudahkan terapis dalam mencari gambar atau video.
Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Muhammad Imam Ghozali; Wibowo Harry Sugiharto; Ary Fajar Iskandar
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 3 No. 6 (2023): Juni 2023
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v3i6.936

Abstract

Sentiment analysis is conducted to measure public opinion tendencies towards ongoing or past events. One of the cases analyzed in this study is Online Loans, commonly known as "Pinjol" in Indonesian. The research data regarding Online Loans was collected from the Twitter social media platform using the keyword "Pinjaman Online." The analysis method employed in this study is Naïve Bayes. Prior to the sentiment analysis process, text data was obtained through crawling from the Twitter API using the Rapidminer application. The data was then subjected to text pre-processing. Subsequently, the data underwent TF-IDF weighting. The results of this research demonstrate the tendencies of positive and negative sentiment conflicts within each tweet discussed by Twitter users regarding Online Loans. The conclusion drawn from the sentiment analysis using the Naïve Bayes classification algorithm with data obtained from Twitter concerning Online Loans is as follows: Out of the 2931 data used, after undergoing text pre-processing, a total of 2912 data were available. Among them, negative sentiment accounted for 68.61% with 1998 data, while positive sentiment accounted for 31.39% with 914 data. The sentiment analysis of Twitter users regarding Online Loans achieved an accuracy rate of 80%.