Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
6.905
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Information Technology and Telematics Dinamik Jupiter Publikasi Eksternal Jurnal Buana Informatika Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis JUITA : Jurnal Informatika Proceeding SENDI_U Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURNAL ILMIAH INFORMATIKA JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Aiti: Jurnal Teknologi Informasi Dinamika Informatika: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Maritime Park: Journal Of Maritime Technology and Socienty Jurnal Pengabdian Masyarakat Intimas (Jurnal INTIMAS): Inovasi Teknologi Informasi Dan Komputer Untuk Masyarakat Eduvest - Journal of Universal Studies Seminar Nasional Teknologi dan Multidisiplin Ilmu Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Eri Zuliarso
Universitas Stikubank
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mechanical Engineering Neuroscience Social Sciences

Published : 67 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 67 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
ANALISIS SENTIMEN TWITTER MENGGUNAKAN TEXT MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER Sudiantoro, Adhi Viky; Zuliarso, Eri
Dinamika Informatika : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 10 No 2 (2018)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank (Unisbank) Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (152.045 KB) | DOI: 10.35315/informatika.v10i2.8135

Abstract

Analisis sentimen atau bisa di sebebut juga opinion mining merupakan proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung beropini negatif atau positif. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet menjadi 2 sentimen yaitu positif dan negatif. Dalam penelitian ini menggunakan teks Bahasa Indonesia yang terdapat di sosial media twitter berupa tweet. Opini masyarakat yang terdapat di tweet tersebut dapat dimanfaatkan sebagai bahan analisis sentimen untuk mengetahui masyarkat terhadap pilkada jawa barat apakah positif atau negatif. Data yang digunakan terdiri 300 data tweet yang didibagi menjadi 2 yaitu untuk data latih sebanyak 200 data dan 100 data untuk data uji. Pengklasifikasian data tweet menggunakan text mining dengan Naïve Bayes Classifier. Sebelum klasifikasi, dilakukan beberapa tahap pemrosesan teks seperti case folding, normalisasi, tokenisasi dan stopwords removal. Hasil dari 100 data uji yang klasifikasi menghasilkan 32 data bersentimen positif dan sebanyak 68 data sentimen negative. Dapat diartikan bahwa 100 data uji yang diklasifikasi masuk dalam kategori bersentimen negatif dikarenakan data positif lebih kecil daripada data yang bersentimen negatif. Adapun nilai akurasi algoritma Naïve Bayes Classifier memberikan nilai akurasi sebesar 84%.
ANALISA SENTIMEN PERSEPSI MASYARAKAT TERHADAP PEMINDAHAN IBUKOTA BARU DI KALIMANTAN TIMUR PADA MEDIA SOSIAL TWITTER Safra, Icha Adellia; Zuliarso, Eri
Proceeding SENDI_U 2020: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

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

Abstract

Pada Senin 26 Agustus 2019 atau setelah 74 tahun Indonesia merdeka, presiden terpilih Joko Widodomelalui kanal Youtube resmi Sekretariat Presiden mengumumkan bahwa pemindahan Ibu Kota Indonesia yangbaru yaitu di wilayah administratif Kabupaten Penajam Paser Utara dan Kabupaten Kutai Kartanegara,Kalimantan Timur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persepsi Masyarakat Indonesia di Twittermengenai pemindahan Ibukota dengan menggunakan kata kunci #IbuKotaBaru dan #IbuKotaPindah setelah itudata disimpan dalam database MySQL, lalu dilakukan proses text processing. Proses klasifikasi text dibagimenjadi kelas sentimen positif dan negatif, algoritma Naïve Bayes Classifier dibutuhkan untuk itu. Data yangdigunakan sebesar 200 data tweets, yang terdiri dari 159 data training dan 41 data testing menghasilkan akurasisebesar 78%. Visualisasi tab tabel data asli, tabel data test, histogram, wordcloud serta confusion matrixditampilkan menggunakan R Shiny. Aplikasi web ini dapat diakses pengguna lainnya melalui internet.
ATURAN ASOSIASI BAHAN PADA RESEP JAMU TRADISIONAL DENGAN ALGORITMA APRIORI Putri, Indah Lissiana; Zuliarso, Eri
Proceeding SENDI_U 2020: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

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

Abstract

Seringkali masyarakat bingung dalam mengolah jamu karena bahan yang tersedia terbatas. Sehinggadiperlukan suatu metode yang dapat membantu masyarakat dalam menemukan kombinasi bahan resep jamutradisional yang akan diolah. Kombinasi tersebut dapat diperoleh menggunakan teknik data mining denganteknik asosiasi. Biasanya teknik asosiasi diterapkan pada analisis transaksi penjualan atau yang biasa disebutdengan market basket analysis yang digunakan untuk mengetahui pola hubungan antar barang yang dibelisecara bersamaan. Teknik asosiasi dapat diterapkan pada dataset jenis lain seperti resep jamu tradisional.Pada suatu resep pembuatan jamu terdapat beberapa bahan seperti kunyit, jahe, kencur, dll. Pada penelitianini, peneliti mengambil data resep jamu tradisional yang di simpan dalam suatu database. Penelitian inimenggunakan nilai minimum support (0,05) dan minimum confidence (0,70) yang menghasilkan aturankombinasi sebanyak 12 aturan asosiasi dengan kombinasi yang berbeda. Aturan asosiasi tersebut akan divisualisasikan dalam bentuk graph, scatter, circle graph, dan group matrix yang akan ditampilkan melaluiinterface dengan menggunakan Shiny.
DETEKSI PENYAKIT KULIT WAJAH MENGGUNAKAN TENSORFLOW DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Indah Widhi Prastika; Eri Zuliarso
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 2 (2021): MISI Juni 2021
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v4i2.418

Abstract

Abstrak Masyarakat Indonesia dengan kondisi yang berbeda khususnya kulit pada wajah. Hal tersebut menyebabkan beberapa penyakit yang dapat menyerang kulit wajah. Di Indonesia, banyak wanita yang menderita penyakit kulit, hal ini dibuktikan dari profil kesehatan Indonesia tahun 2015. Masyarakat banyak yang belum mengetahui penyakit kulit dan bahaya penyakit kulit akibat keterlambatan dalam penanganan. Penelitian ini akan mendeteksi penyakit kuit wajah secara real-time, lalu sistem ini akan mengklasifikasikan penyakit kulit yang ada di wajah. Tipe jaringan saraf yang disebut Convolutional Neural Network (CNN) cocok untuk tugas berhubungan gambar. Jaringan dilatih untuk mencari fitur, seperti tepi, sudut dan perbedaan warna, diseluruh gambar dan menggabungkannya menjadi bentuk yang kompleks. Aplikasi ini hanya dapat digunakan pada android sehingga menjalankan sistem secara real-time. Hasil yang didapat menunjukkan hasil yang cukup baik dengan menggunakan metode deep learning. Kata kunci: Convolutional Neural Network (CNN), Penyakit Kulit, TensorFlow, DeepLearning, Sistem Deteksi Abstract Indonesian people have different skin conditions, especially the skin on the face. This one causes several diseases that can attack facial skin. Indonesia's 2015 health profile shows that many women suffer from skin diseases. Many people do not know about skin diseases and the dangers caused by delays in handling. This study will detect facial skin disease in real-time, then this system will classify skin diseases on the face. A type of neural network called a Convolutional Neural Network (CNN) is suitable for image-related tasks. The system is regular to look for features, such as edges, angles, and color differences across images and combine them into complex shapes. This application only on android, so it runs the system in real-time. The results obtained show passably results using the deep learning method. Keywords: Convolutional Neural Network (CNN), Penyakit Kulit, TensorFlow, DeepLearning, Sistem Deteksi
Aplikasi Pengolah Bahasa Alami untuk Query Basisdata XML Sri Hartati; Eri Zuliarso
Dinamik Vol 13 No 2 (2008)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v13i2.82

Abstract

Telah dikembangkan sebuah aplikasi pengolah bahasa alami untuk melakukan query basisdataXML. Data yang tersimpan dalam basisdata XML berupa bibliografi koleksi perpustakaan.  Bahasa alamiyang diproses untuk query merupakan bahasa Indonesia sehari-hari yang mengikuti pola kalimat tertentusesuai dengan tata bahasa Indonesia.Query basisdata XML dilakukan setelah aplikasi ini menerima masukan berupa kalimat bahasaIndonesia yang sederhana. Kalimat ini mengikuti pola aturan produksi yang telah ditetapkan dan mengikutitatabahasa Indonesia.   Setelah proses penginputan kalimat bahasa alami selesai, dilakukan proses analisisleksikal, sintaks, parsing, dan  semantiks untuk verifikasi bahasa alami yang masuk. Hasil yang benar akanditerjemahkan menjadi XQuery sebagai suatu perintah untuk melakukan query pada basisdata XML.Perintah ini kemudian akan diproses untuk menghasilkan keluaran hasil operasi query tersebut.Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi pengolahan bahasa alami melakukan query padabasisdata XML dengan benar, dan memberi kemudahan bagi user untuk melakukan operasi pencarianinformasi bibliografi.
Crawling Web berdasarkan Ontology Eri Zuliarso; Khabib Mustofa
Dinamik Vol 14 No 2 (2009)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v14i2.97

Abstract

Telah dikembangkan sebuah aplikasi Web Crawler untuk melakukan penjelajahan dan pengambilanhalaman-halaman Web yang ada di Internet. Program crawl memanfaatkan WordNet dan ontology daristruktur Open Directory Project (ODP) untuk mencari relevansi suatu halaman web dengan kata kunci.Pentingnya suatu halaman web dihitung menggunakan rumus similaritas tekstual. Pengujian dilakukanuntuk membandingkan harvest-rate crawling menggunakan WordNet dengan menggunakan ontology daristruktur ODP.
Aplikasi Web crawler Berdasarkan Breadth First Search dan Back-Link Sulastri Sulatri; Eri Zuliarso
Dinamik Vol 15 No 1 (2010)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v15i1.111

Abstract

Web crawler, juga sering dikenal sebagai Web Spider atau Web Robot adalah salah satu komponenpenting dalam sebuah mesin pencari modern. Fungsi utama Web crawler adalah untuk melakukanpenjelajahan dan pengambilan halaman-halaman Web yang ada di Internet. Pada tulisan ini akan disajikanujicoba perbandingan algoritma penelusuran program crawler menggunakan Breadth First Search danbanyaknya backlink (Backlink Count). Pengujian berdasarkan situs www.dmoz.org dan dir.yahoo.com.
Prototipe Mesin Pencari Dokumen Teks Herny Februariyanti; Eri Zuliarso; Mardi Siswo Utomo
Dinamik Vol 15 No 2 (2010)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v15i2.119

Abstract

Pada saat ini informasi sangatlah mudah didapat salah satunya adalah dari internet kita dapat mendapatkan informasi yang sangat luas. Dengan banyaknya informasi yang didapat maka akan menyulitkan dalam menemukan dokumen seperti yang diinginkan. Dengan semakin bertambahnya dokumen yang didapat, pendayagunaan sistem temu kembali dokumen menjadi penting agar dapat menghemat waktu dan kerja untuk mendapatkan dokumen yang mirip (similar) dengan kata kunci (query) yang diinputkan oleh pengguna.Pada prinsipnya, penyimpanan dokumen teks dan proses pencarian kembali dokumen tersebut sifatnya sederhana, selama ada kumpulan dokumen yang disimpan dan pengguna yang memberikan pertanyaan ataupun kebutuhan. Maka sistem temu kembali dokumen dapat mengembalikan kumpulan dokumen yang mirip dengan menghitung similarity atau tingkat kesamaan antara dokumen dengan query yang diinputkan oleh pengguna.Penelitian ini menggunakan algoritma indeks inverted untuk proses indeks kata (term), cosine similaritas untuk menghitung kesamaan kata dalam dokumen. Dokumen yang digunakan pada penelitian adalah dokumen teks abstrak skripsi mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Unisbank Semarang. Algoritma yang dikembangkan diuji dengan menggunakan dokumen teks naskah abstrak skripsi Fakultas Teknologi Informasi Unisbank Semarang. Hasil uji menunjukan bahwa algoritma dapat digunakan untuk menghitung tingkat similaritas (kesamaan) dokumen berdasarkan kata kunci yang diinputkan oleh pengguna. Pemilihan kata kunci sangat mempengaruhi hasil pencarian dokumen teks.
Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit pada Bayi Menggunakan Piranti Mobile . Sulastri; Eri Zuliarso
Dinamik Vol 16 No 1 (2011)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v16i1.345

Abstract

Cara menyikapi suatu penyakit saat ini sangat berubah. Masyarakat saat ini mengharapkan semua perawatan, bahkan atas kelainan yang paling berat pun, harus berhasil. Sementara itu, masyarakat saat ini juga semakin mandiri. Pada umumnya masyarakat sadar bahwa berbagai sakit ringan biasa, seperti pilek atau diare, tidak memerlukan bantuan ahli kesehatan atau pengobatan yang rumit. Masalah bagi masyarakat yang tidak terlatih secara medis adalah bahwa keluhan semacam sakit kepala atau batuk dapat merupakan petunjuk awal adanya sakit yang serius. Sejauh mana seseorang cukup aman untuk mengatasi sendiri sebuah masalah? Kapan mereka harus menelepon dokter atau meminta bantuan layanan kesehatan? Kapan mereka harus membawa si sakit ke unit gawat darurat sebuah rumah sakit? Dengan meluasnya teknologi piranti  mobile di masyarakat, maka mendorong pemanfaatan teknologi informasi tersebut untuk membantu dalam bidang kesehatan. Khususnya sebagai alat bantu untuk menyampaikan informasi dan mendiagnosa gejala penyakit yang diderita bayi. Hal ini akan membantu para orang tua dalam melakukan pencegahan dan pengobatan pada bayi mereka yang sakit.
Klasifikasi Dokumen Berita Teks Bahasa Indonesia menggunakan Ontologi Herny Februariyanti; Eri Zuliarso
Dinamik Vol 17 No 1 (2012)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v17i1.1612

Abstract

Salah satu cara yang paling berhasil untuk mengorganisasikan informasi dalam jumlah banyak dan dapat dipahami oleh para pencari informasi adalah dengan melakukan klasifikasi dokumen berdasarkan topiknya. Kebutuhan akan dokumen pembelajaran untuk melakukan klasifikasi dokumen merupakan salah satu permasalahan yang sering muncul dalam topik klasifikasi dokumen. Permasalahan yang timbul menjadi semakin rumit dengan adanya fakta bahwa jumlah simpanan data berita menjadi sangat besar dan tidak terorganisir. Oleh karena itu, diperlukan suatu strategi pengelompokan otomatis dokumen-dokumen berita tersebut. Klasifikasi merupakan salah satu metode dalam data mining yang bertujuan untuk mendefinisikan kelas dari sebuah objek yang belum diketahui kelasnya. Pada klasifikasi terlebih dahulu akan dilakukan proses training dan testing. Pada proses tersebut akan digunakan dataset yang telah diketahui kelas objeknya. Pada penelitian ini akan dibangun aplikasi Klasifikasi Berita Menggunakan Ontologi. Obyek penelitian dari penelitian ini adalah artikel berita berbahasa Indonesia dari situs http://www.google.com Dengan adanya klasifikasi dokumen maka hasil download berita dari situs http://www.google.com dapat lebih terstruktur sehingga untuk mendapatkan informasi lebih cepat dan relevan sesuai dengan yang diinginkan.
Co-Authors . Sulastri . Suwarsito Aditya Bobby Rizki Allaam, Ekananda Naufal Amalina, Hana Anefia Mutiara Atha ariadi, hastomo Arief Jananto Ariyani, Dewi Ayu Arya Sena Setyanegara Astuti, Vivi Rizki Indri Bambang Wiranto, Joko Cahyono Purbomartono Dewi Handayani Untari Ningsih Dian Kristiawan Nugroho Dwi Agus Diartono Dwi Budi Santoso Edy Winarno Fathoni, Aliffatul Majid Februarianti, Herny Fidiniari, Fathia Gunadi, Ilham Hastomo Ariadi Herny Februariyanti Herny Februariyanti Hersatoto Listiyono Hindayati Mustafidah Indah Widhi Prastika Indriani, Cheryllista Isworo Nugroho Khabib Mustofa Kogoya, Erminus Kusuma Satria, Hafiyan Nafan Mardi Siswo Utomo Munna, Aliyatul Nur Rohim Nurmakhlufi, Alfin Hilmy Putra Alva, Ilyasa Garuda Putri, Indah Lissiana R. Soelistijadi Radyanto, Mohammad Riza Rara Sri Artati Redjeki Ratmoko, Hari Rezal Arminto, Edo Rina Candra NS Rizky Abdul Malik Rosyida, Elviana Ruslana, Zauyik Nana S Sunardi Safra, Icha Adellia Safra, Kyla Kaneshia Sariyun Naja Anwar Sri Eniyati Sri Hartati Sudiantoro, Adhi Viky Sugiyamto Sugiyamto, Sugiyamto Sulastri Sulastri Sulastri Sulastri Sulatri sulis, Sulistiyowati Sunardi Sunardi Velamentosa, Desvio Wahyu Prasetyo Wibowo, Sayogo Wismarini, Th Dwiati Yassin Achmad Nur Aziz Yohanes Suhari Yunus Anis Yunus Anis, Yunus Yuwan, Ridho Pangestu Zulfa Febriana Dewi Mellinia