p-Index From 2021 - 2026
9.345
P-Index
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : jsitp

Analisis Sentimen Google Glass Pada Pengguna Twitter Dengan Metode Lexicon Based Crecia, Crecia; Michael Junius Aguswan; Andri Wijaya
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban Vol. 4 No. 2 (2023): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban
Publisher : Prodi Sistem Informasi Universitas Peradaban

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58436/jsitp.v4i2.1665

Abstract

Google Glass merupakan bukti dari salah satu kemajuan teknologi, dimana teknologi ini dapat mengakses hampir seluruh komponen yang terdapat didalam smartphone. Namun banyaknya kontravensi membuat produk google ini sempat berhenti produksi dan menarik edaran dimasyarakat. Hal ini dikarenakan produk google ini membuat banyaknya masyarakat yang khawatir bahwa kacamata pintar ini melanggar hak dan privasi. Hingga kini produk kacamata pintar ini memiliki 4 generasi dan rata-rata digunakan oleh para perusahaan atau pekerja. Para pekerja tersebut sangat terbantu, namun disisi lain jika dipakai oleh masyarakat umum maka akan menimbulkan ketidaknyamanan Oleh sebab itu, maka dalam penelitian ini kami mengangkat tema Google Glass disalah satu media sosial yaitu Twitter untuk mengetahui apakah banyak diantara masyarakat yang setuju, bersikap netral atau tidak setuju dengan teknologi ini. Maka metode yang sesuai adalah analisis sentimen menggunakan metode lexicon based. Dalam penelitian ini Terdapat 1000 data tweets yang telah di crawling data kemudian nantinya data tersebut akan melalui tahap text processing (cleaning & stemming), dianalisis dan divisualisasikan. Sehingga hasil dari penelitian ini adalah banyak masyarakat di Twitter memberikan ulasan positif dengan skor 386
Klasifikasi resiko Diabetes Mengunakan Algoritma Decision Tree Stefanus Charles Selvianto, Stefanus Charles Selvianto; Novaldi, Alexander; Wijaya, Andri
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban Vol. 6 No. 2 (2025): jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Peradaban

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58436/jsitp.v6i2.2485

Abstract

Abstrak Peningkatan kasus Diabetes Mellitus menuntut adanya metode deteksi dini yang efektif untuk mencegah komplikasi serius pada penderita. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan risiko diabetes menggunakan algoritma Decision Tree yang mampu menghasilkan aturan keputusan yang mudah diinterpretasikan oleh tenaga medis. Penelitian memanfaatkan dataset Pima Indians Diabetes dari repositori UCI Machine Learning yang diolah menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Melalui tahapan preprocessing dan pembagian data latih serta uji dengan rasio 80:20, model dievaluasi menggunakan Confusion Matrix dan kurva ROC. Hasil pengujian menunjukkan model mencapai akurasi 70.13%, presisi 70.00%, recall 25.93%, dan nilai AUC sebesar 0.736 (fair performance). Meskipun nilai recall rendah mengindikasikan keterbatasan sensitivitas, tingginya nilai presisi menunjukkan model sangat andal dalam meminimalkan kesalahan diagnosis positif palsu. Secara spesifik, model menemukan aturan klinis bahwa kadar glukosa di atas 127.5 mg/dL merupakan indikator risiko tinggi, diikuti oleh Body Mass Index (BMI) dan usia sebagai faktor determinan sekunder pada pasien dengan gula darah normal. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Decision Tree efektif digunakan sebagai sistem pendukung keputusan medis berbasis aturan (rule-based decision support) untuk identifikasi profil risiko pasien.
Implementasi Data Warehouse Industri Film Menggunakan PostgreSQL Stefanus Charles Selvianto, Stefanus Charles Selvianto; Septia Angelika Gettin daely, Septia Angelika Gettin daely; Andri Wijaya, Andri Wijaya
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban Vol. 6 No. 2 (2025): jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Peradaban

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58436/jsitp.v6i2.2492

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sebuah Data Warehouse film dengan memanfaatkan PostgreSQL sebagai sistem basis data utama. Data film diambil dari Kaggle dan berisi informasi seperti judul, sutradara, negara, tahun rilis, kategori, hingga durasi tayangan. Proses pengolahan data dilakukan melalui tahapan ETL, mulai dari extract data mentah, transform untuk membersihkan duplikasi, menangani nilai kosong, memperbaiki format tanggal, hingga menata ulang data agar lebih konsisten, lalu load ke dalam struktur Data Warehouse. Desain penyimpanan menggunakan model star schema yang terdiri dari tabel fakta dan beberapa tabel dimensi agar proses analisis berjalan lebih mudah dan terarah. Pada tahap analisis, konsep OLAP juga digunakan untuk menelusuri data secara multidimensi melalui proses seperti drill-down, roll-up, slice, dan dice. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PostgreSQL tidak hanya efektif sebagai database penyimpanan, tetapi juga mampu mendukung analisis data dengan baik. Data Warehouse yang dibangun menjadi lebih rapi, terstruktur, dan siap digunakan untuk kebutuhan analisis di bidang film dan hiburan.
Pembobotan Sentimen Publik Menggunakan TF-IDF pada Console dan Video Game Offline Crecia, Crecia; Wijaya, Andri; Maharani, Mutia; Aguswan, Michael Junius
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Peradaban

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58436/jsitp.v5i2.2062

Abstract

Penelitian ini mengkaji penerapan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk membobotkan sentimen publik terhadap video game offline, dengan dukungan Vector Space Model (VSM). Video game offline tetap populer karena pengalaman imersif, cerita mendalam, serta fleksibilitas modifikasi di berbagai platform seperti PC, mobile, dan konsol, meskipun tren game online terus meningkat. Data penelitian diperoleh dari Kaggle, mencakup 11.001 entri dengan 17 atribut, termasuk judul, rating pengguna, dan genre. Proses penelitian melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan pengolahan data. Game "Hades" ditemukan sebagai game dengan rating tertinggi, sedangkan genre "Party" dan "Fighting" paling diminati. PlayStation tercatat sebagai platform terpopuler dengan 67.798 pengguna dan 2.269 game. Analisis lanjutan menggunakan TF-IDF menunjukkan kata-kata seperti "bugs" dan "amazing" memiliki bobot tinggi dalam ulasan tertentu. Dengan VSM, relevansi dokumen terhadap kueri dianalisis melalui kesamaan kosinus dan jarak Euclidean. Evaluasi sistem menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan precision 80%, recall 100%, F1-measure 88,9%, dan MAP 95%. Penelitian ini memberikan wawasan tentang preferensi pemain game offline dan menawarkan metode yang efektif untuk analisis sentimen publik terhadap video game, memberikan kontribusi berharga bagi industri gaming.
Co-Authors Aditya, Putra Adtiya, Setenilaus Afifah Azzahra Agnes Felicia Lubis Agustin, Evelyn Agustio Dwitama Aguswan, Michael Junius Alessandro, Andreas Alfonso Sitompul Andreas Alessandro Andreas Alessandro Fernando Putra Andronikus G Anggoro, Deo Ardi Riyadi Ardika, Petra Putri Arif Aliyanto Arif Aliyanto Arif Aliyanto Arif Aliyanto Arif Aliyanto Arron Mosses Jhon Hadi Ayu Elisya Natama Sianturi Azzahra, Afifah Azzahra, Violina Bima Aprianto S Br Hombing, Nova Magdalena Branchris Buchori Asyik Chintia Cantika Christy, Hanna Crecia Crecia Crecia Crecia Crecia, Crecia Daely, Septia Angelika Gettin Damayanti, Lily Daniawan, Benny Deo anggoro Dwitama, Agustio Effendy, Ellena Enjeli, Margareta Erwin erwin Erwin Erwin Filikano, Thomas Gunawan, Andronikus Hans Rafael Gabriel Turnip Imanuel, Michael Iskandar Syah Jacqueline Henny P Johan Abisay Tambunan Jonathan Supriadi Julian Masidin, Nevin Juni Lapita Hasugian Kevin Alexander Yech Kevin kevin Kusneti, Leni Latius Hermawan Leni Kusneti Maharani, Wianti Marcello, Daniel Maria Bellaniar Ismiati Martinus Ponco Pamungkas Masidin, Nevin Julian Mayer Dani Sitompul Meilinda Meilinda Meilinda Michael Junius Aguswan Michael Junius Aguswan Muhamad Raka Nur Habibi Muhammad Basri Muhammad Raka Nur Habibi Mutia Maharani Nababan, Clara Nova Magdalena Br Hombing Novaldi, Alexander Oktarina, Theresia P. Arindra Pratama Pamungkas, Martinus Ponco Pratama, Paskalis Arindra Putra, Steven Adi Ratu, Anggitta Riski Surya Saputra Rosana Rosana Sanjaya, Aloisius Egi Seli Septi Putri Septi Putri Azzahra Septia Angelika Gettin daely, Septia Angelika Gettin daely Setenilaus Aditya Setiawan, Ferdy Shevchenko, Angelus Galang Silaban, Bintang Jelita Nasrani Simanjuntak, Welmi Simbolon, Defrianti Simbolon, Defrianti Sri Andayani Sri Andayani Stefanus Agung Sagita Stefanus Charles Selvianto, Stefanus Charles Selvianto Stenilaus A Sugiarti, Sabar Sumual, Imanuel Marcell Supriadi, Jonathan Sutikno, Samuel Dimas Theresia Anita Thomas Filikano Thomas Filikano Turnip, Hans Rafael Gabriel VF Anindya W Wayan Pondra Lesmana Welmi Simanjuntak Wiikananda, Ketut Agus Wikananda, Ketut Agus Yakub, Handoyo Yohanes Agung Apriyanto Zalukhu, Indri Feni Asih