Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
15.331
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Bisnis dan Manajemen Journal of Innovation and Applied Technology Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal POINTER Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (Indonesian Journal of Community Engagement) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri DIKEMAS (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) JPKMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesia) Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) Bulletin of Social Informatics Theory and Application
Bayu Rahayudi
Fakultas Ilmu Komputer - Universitas Brawijaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Public Health Social Sciences

Published : 208 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 208 Documents
Search

 17   18   19   20   21 
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi Wearable Devices (Studi Kasus: Pengguna di Kota Malang) Aditya, Nathanael Chandra; Rahayudi, Bayu; Maghfiroh, Intan Sartika Eris
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6 (2025): Juni 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Meskipun pasar wearable devices Indonesia menunjukkan pertumbuhan pesat dengan CAGR 36,85% dan proyeksi valuasi USD 4.188,70 juta pada 2032, penetrasi adopsi masih rendah (10,77% pada 2025), mengindikasikan adanya gap pemahaman tentang faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi teknologi ini di konteks lokal Indonesia. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi wearable devices di Kota Malang yang dipilih sebagai fokus penelitian karena memiliki demografis ideal (30,4% populasi berusia 20-39 tahun) dan sebagai pusat pendidikan dengan penetrasi teknologi yang berkembang. Penelitian menggunakan pendekatan IoT Adoption Model (IoTAM) yang diintegrasikan dengan Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk menganalisis hubungan kausal antar variabel secara simultan, dengan sampel 57 pengguna wearable devices berusia 20-39 tahun. Hasil analisis menunjukkan bahwa sikap (Attitude) merupakan faktor dominan yang mempengaruhi niat perilaku adopsi wearable devices (R² = 46,3%), sementara kemudahan penggunaan (Perceived Ease of Use) berperan signifikan dalam membentuk sikap positif pengguna. Temuan kontras menunjukkan bahwa perceived usefulness, trust, dan social influence tidak berpengaruh signifikan terhadap adopsi, mengindikasikan bahwa pengguna di Kota Malang memprioritaskan aspek praktis dan kemudahan penggunaan daripada faktor sosial atau kepercayaan. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis bagi pengembang wearable devices untuk fokus pada pengembangan antarmuka user-friendly dan pengalaman pengguna yang positif dalam strategi penetrasi pasar Indonesia.
Rancang Bangun Sistem Informasi Integrasi Sosial Media Pada Perum Jasa Tirta 1 Primayuda, Averil; Rahayudi, Bayu; Wisnu Brata, Dwija
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perum Jasa Tirta 1 (PJT1) merupakan BUMN yang bergerak di bidang pengelolaan sumber daya air dan memanfaatkan media sosial sebagai sarana komunikasi publik. Namun, pengelolaan media sosial masih dilakukan secara manual sehingga kurang efisien dan berisiko menimbulkan kesalahan. Untuk mengatasi hal ini, dibangun sebuah sistem informasi berbasis web yang terintegrasi dengan berbagai platform media sosial seperti Facebook, Instagram, dan X (Twitter). Sistem ini dirancang untuk mempermudah proses pembuatan, penjadwalan, dan publikasi konten secara otomatis. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah Rapid Application Development (RAD) yang memungkinkan iterasi cepat dan fleksibel terhadap kebutuhan pengguna. Sistem ini juga dilengkapi dengan fitur manajemen akun sosial media, penjadwalan konten, serta pelaporan performa konten. Hasil pengujian menggunakan metode blackbox dan System Usability Scale (SUS) menunjukkan bahwa sistem berjalan sesuai kebutuhan dan mendapatkan skor kepuasan pengguna sebesar 83,21 yang termasuk dalam kategori “excellent”. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses pengelolaan media sosial di PJT1 menjadi lebih efisien, terintegrasi, dan terukur.
Implementasi Computer Vision dengan Algoritma YOLOv11 dalam Mengamati Interaksi Sosial Tikus Abhiram, Muhammad Tegar; Ratnawati, Dian Eka; Rahayudi, Bayu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian dalam bidang ekologi perilaku tikus selama ini masih mengandalkan observasi manual yang memerlukan waktu lama, bergantung pada keahlian pengamat, serta rentan terhadap kesalahan. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengusulkan pengembangan aplikasi computer vision berbasis algoritma YOLOv11 untuk mendeteksi dan melacak pergerakan tikus secara otomatis. YOLOv11 dipilih karena kemampuannya dalam mendeteksi objek kecil yang bergerak cepat di latar belakang kompleks dan dinamis. Penelitian ini menggunakan pendekatan AI Life Cycle sebagai metode utama, yang mencakup tahapan: data preparation, model building, model training, model deployment dan model management. Model terbaik diperoleh dengan kombinasi optimizer SGD dan learning rate 0.01, yang menghasilkan performa deteksi optimal dengan nilai mAP@0.5 sebesar 0.994 dan F1-score sebesar 0.993. Aplikasi ini digunakan untuk menganalisis pengaruh antidepresan terhadap interaksi sosial tikus. Hasil analisis menunjukkan bahwa antidepresan dalam bentuk bubuk dengan dosis 200 memberikan nilai Social Interaction (SI) tertinggi, yaitu 86,81%. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi teknologi computer vision dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam penelitian perilaku hewan. Kata kunci: Computer Vision, YOLOv11, Deteksi Objek, Interaksi Sosial Tikus, Antidepresan
Algoritma MediaPipe Face Detection dan FaceNet untuk Pengenalan Wajah yang Diimplementasikan pada Aplikasi Pengawasan Ujian Online Arsan, Danish Alif; Arwani, Issa; Rahayudi, Bayu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di Konferensi Nasional SENTRIN
Pemetaan Data Dan Visualisasi Kedalaman Air Pada Bendungan / Waduk Rahayudi, Bayu; Marji, Marji
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 4 No 2: Juni 2017
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (713.9 KB) | DOI: 10.25126/jtiik.201742305

Abstract

AbstrakPenelitian dilakukan untuk melakukan pemetaan data dan visualisasi kedalaman air suatu waduk. Hasil dari pemetaan dan visualisasinya digunakan untuk mengetahui kontur endapan  dan volume waduk. Pemetaan dilakukan dengan memprediksi titik-titik yang tidak diketahui kedalaman airnya berdasarkan titik-titik yang diketahui kedalaman airnya. Metode prediksi yang digunakan pada penelitian ini adalah metode interpolasi IDW (Inverse Distance Weighting), yaitu perhitungan rata-rata n buah titik, dimana titik-titik terdekat memiliki bobot pengaruh yang lebih besar dibandingkan titik-titik hasil pengukuran yang lebih jauh. Digunakannya metode ini bertujuan agar proses prediksi yang dilakukan dapat dilakukan dengan cepat, karena prediksi dilakukan untuk banyak titik-titik lain yang belum diketahui kedalaman airnya. Dari hasil penelitian diperoleh hasil bahwa jumlah titik yang paling baik digunakan untuk memprediksi titik yang tidak diketahui kedalaman airnya adalah sebanyak 5 buah titik terdekat. Data yang digunakan sebagai data percobaan pada penelitian ini adalah data pengukuran kedalaman air di waduk atau bendungan Wonorejo tahun 2004 dan tahun 2005. Hasil dari penelitian ini adalah suatu perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan pemetaan dan memvisualisasikan kedalaman air di suatu waduk atau bendungan.Kata kunci: visualisasi, pemetaan, interpolasi, inverse distance weighting (idw)AbstractPrediction has been widely used in every research and field. In water level visualization system, prediction can be used for measuring water level at the dam. From the measurement, can be known the dam contour and also its water volume. The prediction can be done by measuring water level at several certain points, and used the points to predict another unmeasure points. Prediction metode used in this research is inverse distance weighting (IDW) interpolation, which were using greater weighting on neaerer point than farther point. From this research known that using 5 nearest point will result optimum prediction. This metode is used in order to get faster result because of thousand prediction will be done. Data used in this research are water level measurement data of Wonorejo dam in 2004 and 2005. The result of this research is a program that can be used to map and visualize water level of a dam.Keywords: visualization, mapping, interpolation, inverse distance weighting (idw)
Deteksi Covid-19 pada Citra Sinar-X Dada Menggunakan Deep Learning yang Efisien Yudistira, Novanto; Widodo, Agus Wahyu; Rahayudi, Bayu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020763651

Abstract

Deteksi Covid-19 merupakan tahapan penting untuk mengenali secara dini pasien terduga Covid-19 sehingga dapat dilakukan langkah lanjutan. Salah satu cara pendeteksian adalah melalui citra sinar-x paru. Namun demikian, selain dibutuhkan suatu model algoritma yang dapat menghasilkan akurasi tinggi, komputasi yang ringan merupakan hal yang dibutuhkan sehingga dapat diaplikasikan dalam alat pendeteksi. Model deep CNN dapat melakukan deteksi dengan akurat namun cenderung memerlukan penggunaan memori yang besar. CNN dengan parameter yang lebih sedikit dapat menghemat storage maupun penggunaan memori sehingga dapat berproses secara real time baik berupa alat pendeteksi maupun sistem pengambilan keputusan via cloud. Selain itu, CNN dengan parameter yang lebih kecil juga dapat untuk diaplikasikan pada FPGA dan perangkat keras lainnya yang mempunyai kapasitas memori terbatas. Untuk menghasilkan deteksi COVID-19 pada citra sinar-x paru yang akurat namun komputasinya juga ringan, kami mengusulkan arsitektur CNN kecil namun handal dengan menggunakan teknik pertukaran channel yang disebut ShuffleNet. Dalam penelitian ini, kami menguji dan membandingkan kemampuan ShuffleNet, EfficientNet, dan ResNet50 karena mempunyai jumlah parameter yang lebih kecil dibanding CNN pada umumnya seperti VGGNet atau FullConv yang menggunakan lapisan konvolusi secara penuh namun mempunyai kemampuan deteksi yang mumpuni. Kami menggunakan 1125 citra sinar-x dan mencapai akurasi 86.93 % dengan jumlah parameter model yang 18.55 kali lebih sedikit dari EfficientNet dan 22.36 kali lebih sedikit dari ResNet50 untuk mendeteksi 3 kategori yaitu Covid-19, Pneumonia, dan normal melalui uji 5-fold crossvalidation. Memori yang diperlukan oleh masing-masing arsitektur CNN tersebut untuk melakukan sekali deteksi berhubungan secara linier dengan jumlah parameternya dimana ShuffleNet hanya memerlukan memori GPU sebesar 0.646 GB atau 0.43 kali dari ResNet50,  0.2 kali dari EfficientNet, dan 0.53 kali dari FullConv. Lebih lanjut, ShuffleNet melakukan deteksi paling cepat yaitu sebesar 0.0027 detik.AbstractCovid-19 detection is an important step in identifying early patients with suspected Covid-19 so that further steps can be taken. One way of detection is through pulmonary x-ray images. However, besides requiring an algorithm model that can produce high accuracy, lightweight computation is needed so that it can be applied in a detector. The deep CNN model can detect accurately but tends to require large memory usage. CNN with fewer parameters can save storage and memory usage so that it can process in real time both in the form of detection devices and decision-making systems via the cloud. In addition, CNN with smaller parameters can also be applied to FPGA and other hardware that have limited memory capacity. To produce accurate COVID-19 detection on x-ray images with lightweight computation, we propose a small but reliable CNN architecture using a channel shuffle technique called ShuffleNet. In this study, we tested and compared the capabilities of ShuffleNet, EfficientNet, and ResNet because they have a smaller number of parameters than usual deep CNN, such as VGGNet or FullConv which uses a full convolution layers with a robust detection capability. We used 1125 x-ray images and achieved an accuracy of 86.93% with a number of model parameters of 18.55 times less than EfficientNet and 22.36 times less than ResNet50 to detect 3 categories namely Covid-19, Pneumonia, and normal through the 5-fold cross validation. The memory required by each CNN architecture to perform one detection is linearly related to the number of parameters where ShuffleNet only requires GPU memory of 0.646 GB or 0.43 times that of ResNet50, 0.2 times of EfficientNet, and 0.53 times of FullConv. Furthermore, ShuffleNet performs the fastest detection at 0.0027 seconds.
Analisis Sentimen Mengenai Moda Raya Terpadu (MRT) Jakarta dengan Metode BM25 dan K-Nearest Neighbor Indriati, Indriati -; Rahayudi, Bayu; Dewi, Candra
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824508

Abstract

Moda Raya Terpadu (MRT) Jakarta merupakan alat transportasi berkecepatan tinggi berupa kereta rel listrik yang ada di ibukota Jakarta . Adanya banyak tanggapan positif maupun negatif dari masyarakat dapat dipergunakan sebagai masukan bagi operator layanan MRT Jakarta untuk terus bisa memperbaiki pelayanan demi terwujudnya angkutan massal yang berguna bagi masyarakat. Proses pengumpulan data tanggapan dapat diperoleh dari sosial media maupun komentar-komentar di setiap pemberitaan mengenai MRT Jakarta. Data-Data tersebut akan diolah dulu dengan melewati tahapan preprocessing untuk diklasifikasikan menjadi sentimen yang bersifat positif maupun sentimen yang bersifat negatif. Metode untuk mengklasifikasikan tanggapan adalah K-Nearest Neighbor dengan menggunakan metode BM25 sebagai metode untuk mengetahui kesamaan antar data. Proses pengujian yang digunakan pada penelitian ini yaitu cross validation dengan k-fold sebanyak 5. Pengujian dilakukan dengan jumlah data data uji sebanyak 130 dokumen dan data latih sebanyak 520 dokumen untuk setiap fold. Berdasarkan rata-rata hasil pengujian diperoleh hasil terbaik pada nilai k=11 dengan nilai f-measure sebesar 0,89088, recall sebesar 0,934286, dan precision sebesar 0,852351. Hasil pengujian menunjukkan nilai k yang semakin besar menghasilkan nilai f-measure yang semakin kecil karena proses klasifikasi berjalan kurang baik dengan banyaknya tetangga yang tidak sama kelasnya dengan data uji digunakan untuk menentukan kelas data uji.
Implementasi Arsitektur Web Server Cluster Menggunakan Single Board Computer untuk Menunjang Kebutuhan High Availability System Setiawan, Roisul; Kartikasari, Dany Primanita; Rahayudi, Bayu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824512

Abstract

Untuk mewujudkan ketahanan pangan, diperlukan mekanisme pengumpulan data secara real-time dari produsen  bahan pangan, pendisitribusi bahan pangan sampai pengolah bahan pangan. Namun tidak semua organisasi yang berkecimpung dalam distribusi pangan memiliki infrastruktur sistem informasi yang cukup baik. Untuk mengatasi kendala infrastruktur, penelitian ini mengusulkan untuk membangun arsitektur web server cluster yang dapat menunjang kebutuhan high availability system menggunakan single board computer.  Komponen arsitektur terdiri dari dua tier yaitu: frontend dan backend. Untuk menjamin kehandalan sistem, arsitektur  yang diusulkan didukung dengan komponen load balancing, mekanisme failover dan replikasi database. Sistem telah diuji berasarkan kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional yang sudah didefinisikan sesuai kebutuhan organisasi. Dari hasil pengujian, tingkat availabilitas yang dihasilkan sebesar 95.83%. AbstractTo achieve food security, a real-time data collection mechanism is needed from food producers, food distribution to food processing. However, not all organizations involved in food distribution have adequate information system infrastructure. To overcome infrastructure constraints, this study proposes to build a web server cluster architecture that can support the needs of a high availability system using a single board computer. The architectural component consists of two tiers, namely: frontend and backend. To ensure system reliability, the proposed architecture is supported by load balancing components, failover mechanisms, and database replication. The system has been tested based on functional requirements and non-functional requirements that have been defined according to organizational requirements. From the test results, the resulting availability level is 95.83%.
Pengembangan Fast Render Objek Grafis Menggunakan Shader dan Non-Shader Berbasis WebGL dari Primitive Object untuk Membuat Raw Metaverse Material Objek Skybox 3D di Filkom UB Cholissodin, Imam; Jonemaro, Eriq Muhammad Adams; Rahayudi, Bayu; Ksatria, Willyan Eka; Sukmawati, Annisa; Muzayyani, Muhammad Farid
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022976739

Abstract

Dalam perkembangannya, teknologi komputer telah mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Seiring berkembangnya komputer sekarang, setiap pengembang dapat merekayasa suatu objek di dunia maya. Permasalahan pengembangan yang muncul biasanya terkait kecepatan proses render rekayasa objek yang dalam penelitian ini membuat raw metaverse material berupa penambahan objek dasar grafis 3D (bola, kubus, torus, silinder, dan lainnya) pada Skybox sebagai bagian dari augmented reality dengan disertai efek tekstur mapping, pencerminan, gradasi pewarnaan, dan animasi kontrol pergerakan objek. Salah satu hasil dari berkembangnya Grafika Komputer ini adalah munculnya WebGL yang mendukung penggunaan shader maupun non-shader untuk mengatasi permasalahan tersebut, yaitu sebuah JavaScript API yang digunakan untuk rendering grafis 3D interaktif dan grafis 2D dalam browser web yang kompatibel tanpa menggunakan plug-in. Semenjak kemunculan WebGL ini, banyak pengembang/developer browser yang telah memanfaatkannya ke dalam browser mereka. Karena sistemnya yang interaktif dan tidak memerlukan plug-in, WebGL mendapat sebutan “future of the internet” atau “masa depan dari internet”. Pada penelitian ini diberikan pengembangan contoh dari apa yang dapat dilakukan melalui Grafika Komputer dan WebGL, yaitu untuk pembuatan raw metaverse material objek Skybox 3D di FILKOM UB dengan beberapa macam penambahan augmented reality objek grafis 3D. Hasil pengamatan pengujian pada beberapa skenario yang berbeda berdasarkan lama waktu proses render objek untuk membuat raw metaverse material objek Skybox 3D tersebut, didapatkan rata-rata waktu 0,12668 detik. AbstractIn its development, computer technology has undergone a fairly significant improvement. Along with the development of computers today, any developer can engineer an object in the virtual world. The development problems that arise are usually related to the speedy rendering process of object engineering which in this study is making raw metaverse material in the form of adding basic 3D graphic objects (balls, cubes, torus, cylinders, and others) to the Skybox as part of augmented reality accompanied by effects of texture mapping, mirroring, coloring gradations, and animation control of object movements. One of the pillars of the development of Computer Graphics is the emergence of WebGL that supports the use of shaders and non-shaders to solve these problems, i.e., a JavaScript API utilized for rendering interactive 3D graphics and 2D graphics in compatible web browsers without using plug-ins. Since the emergence of WebGL, many browser developers have utilized it into their browsers. Because the system is interactive and does not require plug-ins, WebGL gets the name of “the future of the internet”. In this study, an example of the development of the thing can be performed through Computer Graphics and WebGL was given, i.e., for the creation of raw metaverse material of 3D Skybox objects at FILKOM UB with several kinds of addition of augmented reality 3D graphic objects. The results of testing observations in several different scenarios based on the length of time for the object rendering process to create the raw metaverse material of the 3D Skybox object obtained an average time of 0.12668 seconds.
Penggunaan Metode Naïve Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Penilaian Masyarakat Terhadap Pelayanan Rumah Sakit di Malang Dzulkarnain, Tsania -; Dzulkarnain, Tsania; Ratnawati, Dian Eka; Rahayudi, Bayu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 5: Oktober 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024117979

Abstract

Peran rumah sakit dalam kehidupan masyarakat sangatlah penting terkait tingkat kepuasan Masyarakat terhadap pelayanan, fasilitas, dan aspek lainnya. Opini dan penilaian masyarakat turut menjadi penilaian terhadap kinerja pelayanan rumah sakit. Pada Google Maps Reviews banyak ulasan dari berbagai rumah sakit.Penilaian yang sangat besar dapat kita lihat pada Google Maps Reviews akan memakan waktu bagi masyarakat. Keluhan-keluhan Masyarakat disekitar penulis terhadap pelayanan rumah sakit di Malang menjadikan penilaian pelayanan rumah sakit di Malang menjadi objek dari penelitian dasar ini. Penulis memanfaatkan algoritma Naïve Bayes Classifier dan Cross Validation untuk mengkategorikan penilaian berdasarkan sentimen positif dan negatif serta  aspek agar mempermudah pengkategorian. Aspek yang dipergunakan tersebut adalah aspek penanganan, fasilitas, administrasi, dan biaya. Penulis juga menggunakan analisis Root Cause untuk mempermudah masyarakat dan pihak terkait dalam menemukan masalah dan rekomendasi pemecahan masalah. Awalnya data di proses dengan  text preprocessing lalu pembobotan kata TF-IDF, pelabelan data, penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier dan mengambil sentimen negatif untuk menentukan Root Cause. Hasil pengujian dengan menggunakan Cross Validation dengan fold k-9 memiliki nilai accuracy 82,97% , precision sebesar 83,13%, recall 82,93%, dan f-measure sebesar 82,92%. Hasil uji dengan menggunakan 20% data tes diperoleh akurasi 90%.   Abstract   The role of hospitals in society is crucial in terms of the level of satisfaction that the community derives from their services, facilities, and other aspects. Public opinions and assessments also contribute to evaluating hospital service performance. On Google Maps Reviews, there are numerous reviews from various hospitals. A significant evaluation can be observed on Google Maps Reviews, which might take time for the community. The complaints of the community around the writer regarding the hospital services in Malang make the assessment of hospital services in Malang the subject of this basic research. The author utilizes the Naive Bayes Classifier algorithm and Cross Validation to categorize assessments based on positive and negative sentiments, as well as 4 aspects to facilitate categorization. The author also employs Root Cause analysis to aid the public and relevant parties in identifying issues and providing problem-solving recommendations. After processing the data through text preprocessing and TF-IDF word weighting, data labeling, applying the Naive Bayes Classifier algorithm, and extracting negative sentiments to determine the Root Cause in negative hospital sentiments. Based on this process, applying Cross Validation with k-9 folds yields the highest values: an accuracy of 82.97%, precision of 83.13%, recall of 82.93%, and an f-measure of 82.92%. Through the sentiment classification and Cross Validation process, the accuracy results in 90% for hospital reviews with the highest number of assessments divided into 2 sentiments and 4 aspects: positive and negative sentiments, as well as treatment, facilities, administration, and costs.
Co-Authors Abdullah Harits Abdurrahim, Ahmad Azmi Abhiram, Muhammad Tegar Achmad Choirur Roziqin Achmad Ridok Adam Hendra Brata Ade Wahyu Muntizar Adi Mashabbi Maksun Adi Maulana Rifa'i Adi, Tri Adinda Putri, Lintang Gladyza Adinugroho, Sigit Aditya Septadaya Aditya, Nathanael Chandra Afif Ridhwan Ageng Wibowo Agus Wahyu Widodo Agus Wahyu Widodo, Agus Wahyu Ahmad Afif Supianto Ahmada Bastomi Wijaya Aldi Bagus Sasmita Aldous Elpizochari Alfarisi, Raihan Alfian Reza Pahlevi Alip Setiawan Allifira Andara Hasna Alvian Akmal Nabhan Amaliah Gusfadilah Andhi Surya Wicaksana Andro Subagio Angga Wahyudi Kurniawan Pratama Anggi Novita Sari Anne Diane Rachmadani Arif Indra Kurnia Arina Rufaida Aristides, Joy Vianoktya Arjun Nurdiansyah Arsan, Danish Alif Arsti Syadzwina Fauziah Audia Refanda Permatasari Ayezha Halidar Putri Irwanda Ayuda Dhira Pramadhari Bachtiar, Harsya Bafagih, Novel Bagas Laksono Bastian Dolly Sapuhtra Basuki, Akbar Lucky Bisma Anassuka Brillian Aristyo Rahadian Buce Trias Hanggara Budi Darma Setiawan Cahyo Gusti Indrayanto Candra Dewi Candra Dewi Chandra, Ardhya Khrisna Christina Sri Ratnaningsih Cindy Cynthia Nurkholis Dahnial Syauqy Daniel Agara Siregar Dany Primanita Kartika Sari Dany Primanita Kartikasari Davia Werdiastu Dedy Surya Pradana Dese Narfa Firmansyah Devi Nazhifa Nur Husnina Dhaifa Farah Zhafira Dhimas Wida Syahputra Dhiva Mustikananda Diamanta, Ananda Dian Eka Ratnawati Dian Ratnawati Dian Sisinggih Dimas Adi Syahbani Achmad Putra Djoko Pramono Djoko Pramono Dloifur Rohman Alghifari Dwi H Sulistyarini Dwija Wisnu Brata Dwija Wisnu Brata Dwija Wisnu Brata Dzulkarnain, Tsania Dzulkarnain, Tsania - Edgar Maulana Thoriq Edy Santoso Eko Wahyu Hidayat Ellita Nuryandhani Ananti Ema Rosalina Eni Hartika Harahap Fadilah Islamawan, Adam Faiz Abiyandani Faizatul Amalia Fajar Pangestu Faradila Puspa Wardani Faris Febrianto Farizky Novanda Pramuditya Fauzia, Sri Febrina Sarito Sinaga Ferina Kusuma Anjani Ferry Jiwandhono Fitria Yesisca Gagas Budi Waluyo Gani Kharisma Wardana Gilang Pratama Gusti Reza Maulana Haidar Azmi Rabbani Hanggara , Buce Trias Hardyan Zalfi Harris Imam Fathoni Haryuni Siahaan Hayunanda, alanela ganagisarama Heryadi Mochamad Ramdani Hidayati, Chofifa Hilmy Ramadhan, Achmad Zhafran Huda Minhajur Rosyidin Husalie, Levin Vinnu Imam Cholisoddin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Immanuel Tri Putra Sihaloho Indriati Indriati Indriati Indriati Indriati, Indriati - Intan Sartika Eris Maghfiroh Irany Windhyastiti Irwan Shofwan Issa Arwani Issa Arwani Ivan Agustinus Jasico Da Comoro Aruan Jefri Hendra Prasetyo Jonemaro, Eriq Muhammad Adams Jumerlyanti Mase K., Anggraeni Dwi Kautsar, Ahmad Izzan Kevin Nastatur Chatriavandi Khairul Rizal Krishna Febianda Ksatria, Willyan Eka Kurnianingtyas, Diva Laila Diana Khulyati Lailil Muflikhah Liwenki Jus'ma Olivia M. Ali Fauzi M. Ali Fauzi M. Attala Reza Syahputra Made Tri Ganesha Madjid, Marchenda Fayza Marji Marji Marpaung, Veronika Oktafia Marwa Mudrikatussalamah Maulana Syahril Ramadhan Hardiono Maulana, M. Ighfar Maulidhia, Abrilian Meriza Nadhira Atika Surya Michael Eggi Bastian Mochammad Ilman Asnada Mohammad Aditya Noviansyah Mohammad Setya Adi Fauzi Mohammad Zahrul Muttaqin Muh. Arif Rahman Muhammad Ferian Rizky Akbari Muhammad Hidayat Muhammad Ikhsan Nur Muhammad Jibril Alqarni Muhammad Kevin Sandryan Muhammad Nadzir Muhammad Nurhuda Rusardi Muhammad Razan Nadhif Muhammad Reza Utama Pulungan Muhammad Shidqi Fadlilah Muhammad Syahputra Muhammad Tanzil Furqon Mukhtar Darma Hidayat, Alif Ahmad Muthia Maharani Muzayyani, Muhammad Farid Nadiah Nur Fadillah Ramadhani Najihah, Siti Waheeda Nanang Yudi Setiawan Nanang Yudi Setiawan Nanda Alifiya Santoso Putri Nashihul Ibad Al Amin Niken Hendrakusuma Wardani, Niken Hendrakusuma Nilna Fadhila Ganies Novanto Yudistira Nur M. F. Dinia Nurfadhilah, Rakhmad Giffari Nuril Haq, Muhammad Nurizal Dwi Priandani Nurul Hidayat Nurul Ihsani Fadilah Obed Manuel Silalahi Panjaitan, RE. Miracle Pascad Wijanata, Ida Bagus Prakosa, Wira Zeta Pramudita, Julina Larasati Primayuda, Averil Priscillia Vinda Gunawan Purnomo, Welly Putra Pandu Adikara Putranto, Rezky Donny Putri Ratna Sari Putri, Firda Qhafari, Abi Al Qoid A Fadhlurrahman Rafli, Mohammad Ali Rahinda, Muhammad Abiyyi Ramadhani, T. Zalfa Randy Cahya Wihandika Rani Metivianis Rasif Nidaan Khofia Ahmadah RE. Miracle Panjaitan Reinaldi Guista Pradana Ismail Reiza Adi Cahya Renaldi Muhammad Revan Yosua Cornelius Sianturi Reyhan Dzickrillah Laksmana Reza Aprilliana Fauzi Rheza Raditya Andrianto Rifwan Hamidi Riswan Septriayadi Sianturi Riza Rizqiana Perdana Putri Rizky Ardiawan Rizky Nuansa Nanda Permana Rohimatus Sholihah Roisul Setiawan Roma Akbar Iswara Rudianto Raharjo Safa S Istafada Saifurrijaal, Muchammad Salsabila, Dhea Rani Sandi Dewo Rahmadianto Satrio Agung Wicaksono Sekeon, Yerobal Gustaf Setiana, Maya Setiawan, Roisul Shafira Eka Aulia Putri Slamet Thohari Sofi Hidyah Anggraini Sugeng Santoso Sugiarto S Sugiono Sugiono Sukmawati, Annisa Sultan Saladdin Sultan, Muhammad Attharsyah Firdaus Supraptoa Supraptoa Tanica Rakasiwi Tasya Agiyola Teri Kincowati Tri Astoto Kurniawan Trias Hanggara, Buce Trio Pamujo Wicaksono Ulva Febriana Umar Basher, Nizar Umu Khouroh Vivilia Putri Agustin Wahyu Bimantara Wayan Firdaus Mahmudy Welly Purnomo Welly Purnomo Weni Agustina Wenny Ramadha Putri Wibowo, Dhimas Bagus Bimasena Wicaksono, Satrio A. Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra Widhy Hayuhardika Nugraha Putra Widodo, Ibnu Sam Widyadhana, Fawwaz Kumudani Wiku Galindra Wardhana Wisnu Brata, Dwija Yahya, Faiz Yesaya Sergio Vito Putranta Yudi Setiawan, Nanang Yuita Arum Sari Yusuf Afandi Zhafira, Dhaifa Farah