Claim Missing Document
Check
Articles

Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Analisis Sentimen Terhadap Isu Khilafah dan Radikalisme di Indonesia: Implementation K-Nearest Neighbor Algorithm for Sentiment Analysis on Khilafah and Radicalism Issues in Indonesia Legito Legito; Nindi Permata Riau; Adi Nugroho Susanto Putro; Eri Mardiani; Nofri Yudi Arifin; Sepriano Sepriano; Moh. Erkamim
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.893

Abstract

Seiring dengan majunya teknologi, media sosial merupakan salah satu alternatif untuk mendapatkan dan menyebarkan informasi dengan cepat. Salah satu media sosial yang saat ini digunakan yaitu Twitter. Terdapat banyak topik yang diperbincangkan salah satunya mengenai Khilafah. Khilfah merupakan suatu institusi politik yang tidak dapat diasingkan dari aktivitas politik, dimana munculnya setelah sepeninggal Rasulullah untuk dapat meneruskan kepemimpinannya. Khilafah biasanya dikaitkan dengan yang namanya Radikalisme. Opini tentang khilafah dan radikalisme tidak pernah berhenti diperbincangkan dikalangan masyarakat, oleh karena itu dibutuhkan analisa sentimen untuk menganalisa tanggapan masyarakat di Indonesia mengenai pernyataan khilafah tersebut. Analisa sentimen ini menggunakan Algoritma  K-Nearest Neighbor atau K-NN. Berdasarkan hasil yang telah dilakukan menunjukkan bahwa Algoritma  K-NN memperoleh hasil akurasi yang tinggi yaitu 92.11% dan 88,2% pada masing-masing kata kunci Khilafah dan Radikalisme dengan menggunakan 5000 data yang terdapat pada twitter.
Rancang Bangun Perangkat Lunak Penjualan Dengan Menggunakan Metode Waterfall Eri Mardiani; Ferdan Akbar Ramadhan
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.3224

Abstract

Perkembangan bisnis khususnya penjualan di Indonesia semakin meningkat dan kompleksitas, mulai dari persaingan, perubahan dan ketidakpastian bisnis. Keadaan tersebut menimbulkan persaingan yang ketat antar perusahaan, baik karena pesaing yang bertambah, dan pesatnya perkembangan teknologi. Melihat dari kondisi tersebut, maka perusahaan membutuhkan strategi agar dapat bertahan dan memenangkan persaingan. Strategi yang dibangun oleh perusahaan, memiliki dampak yang signifikan pada kesuksesan atau kegagalan suatu perusahaan serta pada kebangkrutan atau bertahan hidup perusahaan di pasar. Penjualan merupakan kegiatan yang melibatkan proses menjual produk atau layanan kepada konsumen atau pelanggan dengan tujuan untuk memperoleh pendapatan bagi suatu bisnis atau perusahaan. Aktivitas penjualan melibatkan interaksi antara penjual dan pembeli, di mana penjual berupaya untuk mempengaruhi keputusan pembelian dengan tujuan menawarkan produk atau layanan yang memenuhi kebutuhan atau keinginan pelanggan..E-commerce merupakan salah satu kegiatan proses jual beli barang atau layanan yang dilakukan secara online melalui internet. Untuk meningkatkan penjualan perusahaan maka diperlukan wesite E-commerce yang menjadi bagian dari banyak model bisnis modern karena kemudahan akses, kenyamanan berbelanja, dan kesempatan untuk mencapai pasar yang lebih luas secara global. Dalam era digital, keberadaan e-commerce menjadi penting bagi banyak perusahaan yang ingin bertahan dan berkembang dalam lingkungan bisnis yang kompetitif.
Membandingkan Algoritma Data Mining Dengan Tools Orange untuk Social Economy Eri Mardiani; Nur Rahmansyah; Ira Kurniati; Nurhafifah Matondang; Tesalonika; Dinda Amelia Zanitha; Inayah Romzy
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.3256

Abstract

Data mining adalah proses ekstraksi pengetahuan yang bermanfaat atau pola tersembunyi dari kumpulan data besar. Tujuan utama dari data mining adalah mengungkap informasi yang tidak terlihat secara langsung atau dapat diidentifikasi dengan mudah melalui analisis rutin. Teknik data mining menggunakan berbagai metode statistik, matematis, dan kecerdasan buatan untuk menganalisis dan menginterpretasi data. Salah satu data mining yang dibahas adalah Sosial ekonomi yang merupakan salah satu bidang studi yang mempelajari interaksi antara aspek sosial dan ekonomi dalam masyarakat. Hal ini melibatkan analisis tentang bagaimana kebijakan ekonomi dan praktek-praktek bisnis mempengaruhi kondisi sosial, dan sebaliknya, bagaimana kondisi sosial dapat mempengaruhi ekonomi. Dalam lingkup yang lebih luas, sosial ekonomi mencakup berbagai topik, termasuk pengangguran, kemiskinan, kesenjangan ekonomi, kebijakan sosial, hak-hak pekerja, dan ketidaksetaraan sosial. Tujuan utamanya adalah untuk mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana faktor sosial dan ekonomi saling terkait dan bagaimana interaksi ini dapat memengaruhi kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan. Studi sosial ekonomi dapat membantu memperbaiki kebijakan ekonomi dan sosial yang ada dengan menekankan pentingnya menciptakan kebijakan yang inklusif dan berkelanjutan, yang dapat membantu meningkatkan kesejahteraan masyarakat secara luas. Oleh karena itu, sosial ekonomi menjadi salah satu bidang studi yang penting dalam menciptakan masyarakat yang lebih baik dan berkelanjutan di masa depan, Dengan metode deskritif, kita dapat melakukan analisis untuk datasets Socio Economic Country.
Analisis Kompleksitas Password Dengan Metode KNN, Naïve Bayes, Decision Tree, Ensemble Methods Dan Linear Regression Eri Mardiani; Nur Rahmansyah; Yunan Fauzi Wijaya; Annisa Amalia Fitri; Rayhan Mustafa; Muhammad Romadhoni Rizki; Komang Mustika Pramesti
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.3513

Abstract

Dalam era digital yang semakin kompleks dan penuh tantangan, keamanan kata sandi menjadi krusial untuk melindungi informasi sensitif dan mencegah potensi ancaman keamanan siber. Kata sandi merupakan lapisan pertama pertahanan dalam banyak sistem keamanan digital, oleh karena itu, pemahaman mendalam tentang metode yang efisien dalam menilai dan memprediksi kompleksitas password sangatlah penting. Ketika dihadapkan dengan data yang sangat kompleks, diperlukan analisis dan representasi visual data agar informasi dapat lebih mudah dipahami. Untuk mengilustrasikan data dengan cara yang interaktif dan dapat dimengerti oleh berbagai kalangan, salah satu software atau alat bantu yang dapat digunakan adalah Orange. Dalam pengolahan data ini menggunakan aplikasi orange, kami menganalisis bagaimana prediksi hubungan antara password dan tingkat kompleksitasnya menggunakan fitur-fitur yang telah dikonstruksi. melakukan analisis data mining melalui penerapan teknik klasifikasi dengan memanfaatkan lima metode algoritma yang berbeda. Dataset yang akan dijadikan dasar proyek berasal dari publikasi data pada situs Kaggle.com.
Business sustainability challenges in the face of technology and digital literacy: a study of Micro, Small, and Medium Enterprises Indra Permana; Bagus Hari Sugiharto; Soni Suardi; Eri Mardiani; Iwan Riswandi
International Journal on Social Science, Economics and Art Vol. 13 No. 4 (2024): February: Social Science, Economics
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The study investigates Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) within the Tanjung Lesung tourism sector in Banten Province. It focuses on the application of digital literacy for business sustainability in the contemporary technological landscape. The research employed a qualitative descriptive research method involving observation and in-depth interviews. Data was collected through observation and in-depth interviews. Analysis involved data reduction, display, and conclusions drafting. The findings underscore the pivotal role of digital technology in fostering business continuity. The study emphasizes MSMEs' pursuit of sustainability through tailored strategies, including the attainment of sustainability certifications to bolster market presence, particularly in eco-conscious segments.
Online Marketing Strategy and Customer Loyalty in E-commerce-Based Asian Business: The Case of Tokopedia and Shopee Eri Mardiani; Loso Judijanto; Syamsuri Syamsuri; Siska Armawati Sufa
West Science Journal Economic and Entrepreneurship Vol. 1 No. 04 (2023): West Science Journal Economic and Entrepreneurship
Publisher : Westscience Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/wsjee.v1i04.389

Abstract

This research investigates the dynamic interactions between online marketing strategies, customer loyalty, and e-commerce business success in Asian markets, with a particular focus on the Tokopedia and Shopee platforms. Quantitative analysis was conducted with a diverse sample, taking into account demographic factors such as age, gender, and geographical distribution. The measurement model assessment confirmed the reliability and validity of the survey instrument, providing a solid foundation for the subsequent analysis. Evaluation of the structural model revealed a significant direct impact of online marketing strategies on customer loyalty, which in turn positively impacts e-commerce business success. The model fit assessment, R-Square value, and hypothesis testing results collectively underscore the robustness and significance of this study's findings. The implications of this study extend to businesses, marketers, and policymakers looking to navigate the competitive landscape of Asian e-commerce.
Bibliometric Exploration of Publication Development in Entrepreneurship Education Eri Mardiani; Syamsulbahri Syamsulbahri; Mega Ilhamiwati; Mila Surahmi; Lidya Cahyani
West Science Journal Economic and Entrepreneurship Vol. 2 No. 01 (2024): West Science Journal Economic and Entrepreneurship
Publisher : Westscience Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/wsjee.v2i01.663

Abstract

This research presents a bibliometric exploration of publication development in entrepreneurship education, aiming to elucidate trends, research focuses, and emerging opportunities within the field. Entrepreneurship education has gained prominence as a crucial discipline in academia and practice, reflecting the growing recognition of entrepreneurship's role in economic and societal advancement. Through bibliometric analysis techniques, including citation analysis, keyword analysis, and visualization methods, a comprehensive examination of scholarly publications related to entrepreneurship education from 1977 to 2023 was conducted. The findings offer insights into publication metrics, such as citation counts, author productivity, and impact indices, providing a nuanced understanding of the scholarly landscape. Visualization of term networks and trends revealed dominant research themes, evolving concepts, and potential research directions within entrepreneurship education. Practical implications derived from this study inform educators, policymakers, practitioners, and other stakeholders about curriculum design, policy formulation, and program implementation strategies to foster collaboration, innovation, and excellence in entrepreneurship education research and practice.
Optimizing Academic Information Delivery: A Hybrid AI Chatbot Model Andika Isma; Fatimah Nur Arifah; Arief Zikry; Muhammad Bitrayoga; Eri Mardiani
Jurnal MediaTIK Volume 7 Issue 1, Januari (2024)
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This research investigates the implementation of artificial intelligence (AI)-based chatbots in a hybrid model in Computer Science and Computer Engineering departments. The research method used was an online survey of students, providing direct insight from key users of this technology. The findings show significant adoption of AI chatbots in this academic environment, indicating good acceptance from users. The research results provide an in-depth understanding of the extent to which chatbots have been implemented in facilitating the reception of information in the department. AI chatbots have been proven to make a positive contribution in optimizing the process of receiving information, providing fast and accurate answers to students' common questions. The conclusions of this study underscore the potential of chatbots to improve the overall quality of academic services.
COMPARISON OF KNN, NAIVE BAYES, DECISION TREE, ENSEMBLE, REGRESSION METHODS FOR INCOME PREDICTION Eri Mardiani; Nur Rahmansyah; Andy Setiawan; Zakila Cahya Ronika; Dini Fatihatul Hidayah; Atira Syakira
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol 20 No 2 (2023): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Period of
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/techno.v20i2.4613

Abstract

Using the income classification dataset, we performed data analysis with the help of data mining to gather interesting information from the available data. Currently, data processing can be done using many tools. One of the tools that we use for data processing is the orange application. By using the dataset we looked at the welfare level ranging from marital status, school, gender, and from all fields related to income ranging from sales, to daily life to find out the income earned by employees or workers from several countries such as the United States, Cambodia, United Kingdom, Puerto-Rico, Canada, Germany, Outer US (Guam-USVI-etc). The purpose of this analysis is to determine the hourly income in one week that can affect the income classification. The classification technique uses various classification models, namely the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm model, Naïve Bayes, Decision Tree, Esemble Method and Linear Regression algorithm. The results of the analysis based on the test results of various algorithm models can be concluded that the best algorithm model for measuring workers' income is to use the Naive Bayes Decision. Analysis of variables based on Hours-per-Week and Capital-Gain affects Income Classification which determines whether the income earned is more than 50 thousand/50 K and the analysis results in a prediction of a person's income level.
Meta-analysis : The Effect of Number Head Together Model on Critical Thinking Ability Eri Mardiani; YAYAT Suharyat; Mohammad Edy Nurtamam; Tomi Apra Santosa; ilwandri ilwandri
Edumaspul: Jurnal Pendidikan Vol 7 No 2 (2023): Edumaspul: Jurnal Pendidikan
Publisher : Universitas Muhammadiyah Enrekang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33487/edumaspul.v7i1.6532

Abstract

This study aims to determine the effect of Number Head Together model on students' critical thinking skills. This type of research is a meta-analysis. The research sample came from 9 national and international journals. The process of searching for data sources through Google Scholar, Plos ONE, Eric, and Wiley. The data source selection method is the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) method. Data collection techniques were observation and documentation. Inclusion criteria are national and international journals published in 2015-2023; The type of research must be experimental or quasi-experimental; Data has a relationship with research variables; and Research has the value of t, F and Standard deviation test results. Data analysis used quantitative statistical data analysis by calculating the effect size value with the help of the Comprehensive meta-analysis (CMA) application. The results concluded that the average effect size value of 0.863 was high criteria and the average value of the experimental class was 82.67 while the control class was 70.52 These findings indicate that the Number Head Together (NHT) learning model has a positive effect on students' critical thinking skills
Co-Authors . Syamsulbahri A.Ratna Sari Dewi Adi Nugroho Susanto Putro Adisti Suryaningtyas Putri Wirawan Aditya Nur Rohman Adityo Rahman Agung Triayudi Ahmad Rifqi Alfian Muhharam Ali Rahman Alica Dwi Fahira Andika Isma Andy Setiawan Annisa Amalia Fitri Ari Febriansyah Arief Yanto Rukmana Arief Zikry Atika Atika Atira Syakira Azzaleya Agashi Lombu Bagus Hari Sugiharto Benny Novico Zani Budi Tri Utomo Cintia Marito Sihombing Deny Hidayatullah Deta Muliyani Dhieka Avrilia Lantana Diah Widiastuti Dinda Amelia Zanitha Dinda Nurkhaliza Putri Dini Fatihatul Hidayah Dwi Juliastuti Eka Febriyanto Riski Endah Tri Esti Handayani Era Era Hia Eva Yuniarti Utami Eva Yuniarti Utami Fachri Faiq Husain Pratama Fatimah Nur Arifah Fauziah Fauziah Feliks Anggia Binsar Kristian Panjaitan Ferdan Akbar Ramadhan Guing Tri Suhatmojo Ika Agustina ilwandri ilwandri Imelta Natalia Ginting Inayah Romzy Indra Permana Ira Kurniati Ira Kurniati Irma Rahmawati Iskandar Fitri Iskandar Fitri Iwan Riswandi Kelfin Nurfaizi Keysha Belynda Tyva Panggabean Komang Mustika Pramesti Legito . Lidya Cahyani Loso Judijanto Maiza Fikri Matondang, Nurhafifah Mega Ilhamiwati Mila Surahmi Misria Attanggo Moh. Erkamim Mohammad Edy Nurtamam Muhammad Ariel Djamaludin Muhammad Bitrayoga Muhammad Ridwan Muhammad Rizky Perdana Muhammad Romadhoni Rizki Muhammad Subhan Iswahyudi Muhammad Umer Farooq Mujahid Muhammad Zidan Rosyid Nabila Puspita Wulandana Nindi Permata Riau Nofri Yudi Arifin Novi Djafri Nur Rahmansyah Nur Rahmansyah Occe Luciana Prayogo Dwi Cahyo Putro Ratih Tri Lestari Rayhan Mustafa Salestinus Petrus Dhema Sari Ningsih Satriawan Desmana Sepriano Sepriano Septi Andryana Sifonne Adi Wijaya Sisca Budyarti Siska Armawati Sufa Siska Jeanete Saununu Soni Suardi Suharto Suharto Syamsuri Syamsuri Tesalonika Tomi Apra Santosa Trie Widiarti Ningsih Unika Oktaviani Damau Upi Resti Wahyuni Vicky Agnes Arundy Waqiah Yayat Suharyat Yoga Dwi Prasetyo Yunan Fauzi Wijaya Yuni Latifah Yusriana Chusna Fadilah Zakila Cahya Ronika