Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Peternakan The Indonesian Journal of Computer Science
M Afdal
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Profil Gas Rumput Gajah Yang Diinkubasi Menggunakan Inokulum Feses Sapi Dan Feses Kerbau Sebagai Pengganti Cairan Rumen Menggunakan Metode In Vitro Gebby Rizna; M Afdal; Darlis Darlis
Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Peternakan Vol. 24 No. 1 (2021): Mei 2021
Publisher : Fakultas Peternakan Universitas Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (421.894 KB) | DOI: 10.22437/jiiip.v24i1.12677

Abstract

Penelitiaan ini bertujuaan untuk mengetahui profil gas dari rumput gajah yang diinkubasi selama 96 jam dengan menggunakan inokulum feses sapi dan feses kerbau sebagai penganti cairan rumen dengan menggunakan metode in vitro. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (3 x 6) dengan 3 perlakuan dan 6 kali ulangan, masing-masing perlakuan sebagai berikut P0 = cairan rumen (kontrol) P1 = cairan feses sapi + molases (5%) P2 = cairan feses kerbau + molases (5%). Data yang diperoleh dari setiap parameter yang diamati dianalisis menggunakan ragam (Anova). Bila terdapat pengaruh nyata maka dilanjutkan dengan Uji Jarak Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan inokulum feses sapi dan feses kerbau sebagai penganti cairan rumen pada rumput gajah berbeda nyata (P<0,05) terhadap total produksi gas, potensi produksi gas (b) dan laju produksi gas (c). Kesimpulan dari penelitiaan ini yaitu penggunaaan inokulum feses kerbau mampu menyamai inokulum cairan rumen hal ini dapat dilihat dari tingginya total produksi gas dan laju produksi gas pada inokulum feses kerbau.
PENERAPAN MACHINE LEARNING PADA ANALISIS SENTIMEN APLIKASI MYTELKOMSEL MENGUNAKAN DATA ULASAN GOOGLE PLAYSTORE Fauzan, Farin Junita; M Afdal; Rice Novita; Mustakim
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 3 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i3.4024

Abstract

The MyTelkomsel application is a digital access platform that provides telecommunications services. Therefore, sentiment analysis of MyTelkomsel application users is relevant for obtaining valuable insights for application development and management. This research aims to conduct sentiment analysis and compare methods on review data of the MyTelkomsel application. The dataset used is divided into two topics: service and user reviews. The labeling method in this research uses Lexicon Based and Indonesian Language Experts with three classes: positive, negative, and neutral. The labeled review dataset is then applied with SVM and Random Forest methods. The results obtained from applying two datasets with two labeling approaches indicate that the approach by experts tends to be more accurate compared to the lexicon-based approach because the highest accuracy of the lexicon-based approach is 79%, while the expert labeling achieves an accuracy of 83%. Additionally, in this study, the SVM algorithm demonstrates the highest accuracy, namely 83%, on the user dataset analyzed by Indonesian Language Experts.
Co-Authors Darlis Darlis Fauzan, Farin Junita Gebby Rizna Mustakim Rice Novita