Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

Analisis Sentimen Layanan Akademik Civitas – Suteki Menggunakan Metode Naïve Bayes Hilmi Rahmawati; Nuk Ghurroh Setyoningrum
Journal of Information Technology Vol. 6 No. 2 (2026): Journal of Information Technology
Publisher : Institut Shanti Bhuana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46229/jifotech.v6i2.1133

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi layanan akademik Civitas–Suteki guna memahami bagaimana pengguna merespons dan mengalami penggunaan aplikasi tersebut. Tingginya proporsi ulasan negatif yang mencapai lebih dari sepertiga total data mengindikasikan perlunya evaluasi sistematis terhadap kualitas layanan aplikasi. Data dikumpulkan melalui teknik web scraping pada Google Play Store, menghasilkan 534 ulasan pada rentang Maret 2020 hingga April 2026. Proses preprocessing meliputi penghapusan duplikat, cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Pembobotan kata menggunakan TF-IDF dan klasifikasi dilakukan dengan algoritma Multinomial Naive Bayes. Dari 473 ulasan valid, sebanyak 291 ulasan (61,52%) bersentimen positif dan 182 ulasan (38,48%) bersentimen negatif. Model mencapai akurasi sebesar 78,26%, dengan precision 0,79, recall 0,87, dan F1-score 0,83 untuk kelas positif, serta precision 0,77, recall 0,65, dan F1-score 0,71 untuk kelas negatif. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Multinomial Naive Bayes dengan pembobotan TF-IDF efektif digunakan dalam klasifikasi sentimen ulasan berbahasa Indonesia dan dapat menjadi bahan evaluasi bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan kualitas layanan.
PATSE: PyTorch-Native Polar Encoding for Runtime Stability in Audio Processing Nuk Ghurroh Setyoningrum; Ema Utami; Kusrini Kusrini; Ferry Wahyu Wibowo
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10 No 5 (2026): October 2026 (In progress)
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v10i5.7776

Abstract

Efficient and stable audio feature extraction is essential for real-time AI systems, yet conventional spectral representations often incur preprocessing overhead and framework-conversion dependencies. This study proposes PATSE (Polarized Amplitude Time Spiral Encoding), a PyTorch-native spatial–temporal encoding framework that converts one-dimensional audio into CNN-compatible two-dimensional polar representations while preserving temporal–amplitude information. Evaluated on 100 infant cry samples, PATSE achieved competitive CPU runtime (5.37 ms), improved latency stability over Mel-Spectrogram, and 91% classification accuracy with a Macro-F1 score of 0.85 using a lightweight CNN. These results suggest that PATSE provides an effective balance between computational efficiency, framework integration, and discriminative representation in the evaluated CPU-based infant cry setting, while broader validation is reserved for future work.