Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.98
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Information Technology and Telematics Dinamik Proceeding Fakultas Ekonomi Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Rekayasa: Jurnal Penerapan Teknologi dan Pembelajaran Proceeding SENDI_U Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Informasi dan Komputer JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Dinamika Informatika: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Pengabdian Masyarakat Intimas (Jurnal INTIMAS): Inovasi Teknologi Informasi Dan Komputer Untuk Masyarakat Innovative: Journal Of Social Science Research Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen)
Jati Sasongko Wibowo
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 44 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Analisis Sentimen Terhadap Tweet Mengenai Peristiwa Russia Melawan Ukraina Berbasis Machine Learning Mubarok, Muhammad Husni; Wibowo, Jati Sasongko
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : Syntax Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36418/syntax-literate.v9i2.15323

Abstract

Perang yang terjadi di Eropa antara Rusia - Ukraina berdampak langsung maupun tidak langsung diseluruh belahan dunia, termasuk Indonesia. Masyarakat banyak yang memberikan pendapat atas peristiwa tersebut, baik itu berupa pujian atau keluh kesah yang dipublikasikan pada media sosial, salah satunya adalah Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengolah atau mengekstrak tanggapan masyarakat di media Twitter agar menjadi sebuah informasi dengan menggunakan analisis sentiment. Analisis sentiment dengan algoritma klasifikasi Support Vector Machine (SVM), Multinomial Naive Bayes (MNB), dan K-Nearest Neigbhor (KKN). Berdasarkan analisis sentimen memberikan gambaran bahwa tanggapan masyarakat Indonesia pengguna twitter pada tanggal 24 Februari 2022 tentang peristiwa perang Rusia - Ukraina didominasi dengan tweet bersentimen negatif (50,1%), kemudian netral (30,5%), dan positif (19,3%). Hasil performa tertinggi model machine learning didapat pada model beralgoritma SVM dengan akurasi 90%, diikuti oleh MNB (71%), dan KKN (48%). Masyarkat Indonesia banyak yang mengaitkan peristiwa perang Rusia vs Ukraina dengan peristiwa perang dunia.
APLIKASI SPELLING CORRECTING PADA PENULISAN BAHASA INDONESIA DENGAN METODE JARO WINKLER Samudero, Fauzan Risang Agung; Jati Sasongko Wibowo
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 17 No. 1 (2024): Juli : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v17i1.1445

Abstract

Typing errors in documents are fairly common. The process of checking typing errors manually will take a lot of time. Therefore, a system called Indonesian spelling correcting with Jaro Winkler is needed. Spelling Correcting is a feature that can check and correct word writing errors automatically. Jaro Winkler is an algorithm used for the word correction process by calculating the value obtained from the results of the operation of modifying one word with another word with the help of a matrix. Based on the results of trials on 13 words, namely "Alaman Amus Seperti Pada Gamba Tersebut Digunakan Untuk Memasukkan Data Kata Pada KBBI ", this spelling correcting application can produce 3 correct word corrections to " halaman kamus seperti pada gambar tersebut digunakan untuk data pada kbbi ", each Word improvement is calculated using the Jaro Winkler formula, getting a score above 0.94 for each word tested.
Analisa Sentimen Analisa Sentimen Twitter Terhadap Capres Indonesia 2024 Menggunakan Metode KNN Rizal, Adetya Rizal Permana Putra; Jati Sasongko Wibowo
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 17 No. 1 (2024): Juli : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v17i1.1603

Abstract

Pada tahun 2024, Indonesia akan menyelenggarakan pemilihan umum serentak yang meliputi pemilihan presiden dan pemilihan wakil rakyat di seluruh Indonesia. Masyarakat menanggapi kejadian ini dengan perasaan campur aduk, membagikan pemikirannya di situs media sosial seperti Twitter. Penelitian analisis sentimen calon presiden Indonesia tahun 2024 dilakukan terkait peristiwa ini. Sebanyak 1458 tweet digunakan dalam penelitian ini. Dengan 40,31% responden menyatakan sikap positif dan 43,46% menyatakan sentimen negatif, temuan analisis menunjukkan keseimbangan antara kedua sentimen tersebut. Menggunakan frasa "calon presiden," program Python di situs web Google Colab mengambil data twitter. Pendekatan K-Nearest Neighbor digunakan dalam proses klasifikasi. Selain itu data latih dibagi 6 : 4. 40% data uji dan 60% data latih. Nilai evaluasi yang diperoleh dari pengujian model dengan teknik K-Nearest Neighbor adalah akurasi sebesar 90,95%, presisi sebesar 62,17%, recall sebesar 62,33%, dan F-Measure sebesar 61,87%.
Sistem Rekomendasi Pencarian Buku Perpustakaan Dengan Algoritma Content Based Filtering Ndaru Hendrayana; Jati Sasongko Wibowo
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 17 No. 1 (2024): Juli : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v17i1.1927

Abstract

Well-organized and methodical libraries can, either directly or indirectly, facilitate the teaching and learning process in the community in which they are housed. Manual searching takes a long time because libraries typically have a large number of reading books. Without a book search system, libraries will make it harder and take longer for patrons to find books since they will have to look through each book individually on the shelf. It is quite feasible to create an information retrieval system for libraries to make book searches easier. Based on the parameters or keywords entered, the content-based filtering approach of the library book search information retrieval system can present ten recommendations. The Complete Guide to Islam in Kafah has the highest similarity of 0.775 when it comes to the process of looking for books with religious categories and keywords related to Islam.
Co-Authors Agung Kurniawan Brama Arya Di Putra, I Putu Daris, Iqbal Darno, Darno Dewandaru, Aryo Dynia, Lintang Putri Eddy Nurraharjo Eko Nur Wahyudi Hari Murti Herny Februariyanti Herra Profiliana Hersatoto Listiyono Jeffri Alfa Razaq Jerrycho Azarea Aditama Kurniawan, Iqbal Mardi Siswo Utomo MUHAMMAD HUSNI MUBAROK Muhammad Iqbal Daris Attaqi Muji Sukur Ndaru Hendrayana Nugroho, Dwi Adi Mulyo Nurul Puspa Dewi Priambodo, Katon Qori Alfina Pratiwi Rahmanto, Yogi Nur Rizal, Adetya Rizal Permana Putra Samudero, Fauzan Risang Agung Setyawan Wibisono Sri Hartati Trisetiyo, Mohamat Dodi Villasari, Sania Wahyu, Angga Sukma Yohanes Suhari Yusuf, Adnan Fauzi Zuly Budiarso Zuly Budiharso