Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.8
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal SOLMA Indonesian Journal of Obstetrics and Gynecology (Majalah Obstetri dan Ginekologi Indonesia) Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Journal Software, Hardware and Information Technology Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang TECHNOLOGIC
Muhammad Ridha
Politeknik Astra
Aerospace Engineering Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Public Health Transportation Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : technologic

 1 
PERBANDINGAN METODE SVM DAN NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN KONFLIK PERANG DAGANG CINA-AMERIKA PADA APLIKASI X Muhammad Ridha
Technologic Vol 16 No 1 (2025): TECHNOLOGIC
Publisher : LPPM Politeknik Astra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52453/t.v16i1.465

Abstract

Isu perang dagang antara Cina dan Amerika Serikat telah menjadi topik yang menarik perhatian publik di berbagai platform media sosial, termasuk Aplikasi X. Meskipun banyak penelitian sebelumnya telah membandingkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes dalam konteks analisis sentimen, studi yang secara khusus mengkaji performa kedua metode ini dalam menganalisis sentimen publik terhadap perang dagang Cina-Amerika di Aplikasi X masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengisi kekosongan tersebut dengan membandingkan kinerja SVM dan Multinomial Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen cuitan terkait topik tersebut. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Multinomial Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 82%, dengan precision 0.80 untuk sentimen negatif dan 0.82 untuk sentimen positif. Namun, model ini kurang optimal dalam mengenali sentimen negatif, dengan recall negatif hanya mencapai 0.64 dan F1-score 0.71. Sebaliknya, model SVM menunjukkan kinerja yang lebih unggul, dengan akurasi 95% serta F1-score 0.93 untuk sentimen negatif dan 0.96 untuk sentimen positif. SVM juga menunjukkan prediksi yang lebih stabil dan seimbang, dengan kesalahan prediksi yang rendah pada kedua kelas sentimen. Keunggulan SVM terletak pada kemampuannya untuk menangani ketidakseimbangan kelas dan mengenali pola yang lebih kompleks dalam data. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih dalam mengenai analisis sentimen isu-isu strategis global seperti perang dagang, serta memberikan rekomendasi untuk pengembangan model klasifikasi yang lebih efektif di media sosial.
PEMBUATAN INTEGRATED MATERIAL USAGE SYSTEM (IMUST) UNTUK PEMANTAUAN PENGGUNAAN MATERIAL DI PT. XYZ Muhammad Ridha; Elfa Khoirun Nissa; Vian Ardiyansyah Saputro
Technologic Vol 17 No 1 (2026): TECHNOLOGIC
Publisher : LPPM Politeknik Astra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52453/technologic.v17i1.507

Abstract

Pencatatan penggunaan material pada industri manufaktur otomotif masih banyak dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan berbagai permasalahan, seperti keterlambatan proses rekapitulasi, tingginya risiko kesalahan pencatatan, serta rendahnya efisiensi dalam pengelolaan data. Kondisi ini menyebabkan proses monitoring penggunaan material menjadi kurang optimal dan berdampak pada pengambilan keputusan operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan serta mengevaluasi sistem informasi berbasis web bernama Integrated Material Usage System (IMUST) yang terintegrasi dengan Production Information System (PIS) guna mengotomatisasi proses pencatatan, perhitungan, dan pelaporan penggunaan material pada Departemen Painting SAP PT. XYZ. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode System Prototyping yang terdiri atas lima iterasi untuk memastikan sistem sesuai dengan kebutuhan pengguna. Evaluasi dilakukan melalui User Acceptance Testing (UAT) berbasis black box testing serta pengukuran efisiensi waktu proses sebelum dan sesudah implementasi sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa IMUST mampu mengurangi waktu rekapitulasi dan perhitungan penggunaan material dari 180 menit menjadi 0 menit dengan tingkat efisiensi sebesar 100%, sekaligus menghilangkan kebutuhan lembur pada proses rekap harian dan bulanan. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi pencatatan material secara real-time dengan Production Information System (PIS) pada lingkungan industri otomotif yang masih relatif jarang dibahas dalam penelitian sebelumnya.
Co-Authors Abdur Rohman, Muhammad Kholil Berliana Irianti, Berliana Dewi Nasien Dian Agustin Eka Pandu Cynthia Elfa Khoirun Nissa Harkiapri Yanto Harnita Sari, Ria Israyati, Nur Liva Maita, Liva Mahmud Dwi Sulistiyo Malikah, Amiroh Hanan Manayla, Yasmine Muhammad Affandes Muhammad Rakha Muhammad Ridha Pizaini Pizaini Purba, Diya Namira Rida Indah Fariani Saputra, Muhammad Dwi Sari, Ria Harnita SETIAWAN, YOSEP Setiawati, Sandy Shaputra, Deni Handika Vian Ardiyansyah Saputro Yunior, Sheva Yudha