p-Index From 2020 - 2025
9.038
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Buana Informatika Jurnal Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JUITA : Jurnal Informatika Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi POSITIF Edu Komputika Journal Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Jurnal Khatulistiwa Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Jurnal Sains dan Informatika INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika SINTECH (Science and Information Technology) Journal Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal Teknoinfo Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Jurnal Riset Informatika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Teknologi Terapan Jurnal Teknologi Terpadu EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika EVOLUSI : Jurnal Sains dan Manajemen Building of Informatics, Technology and Science JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) JISA (Jurnal Informatika dan Sains) International Journal of Engineering, Technology and Natural Sciences (IJETS) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Idealis : Indonesia Journal Information System Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Science in Information Technology Letters Journal of Soft Computing Exploration Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Sains dan Teknologi International Journal Science and Technology (IJST) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Scientific Research, Education, and Technology Journal of Data Science Theory and Application NERO (Networking Engineering Research Operation) SmartComp Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Emitor: Jurnal Teknik Elektro IJISCS (International Journal of Information System and Computer Science)
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer)

Analisis Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu di Twitter Menggunakan Naive Bayes Clasifier Aziz Perdana; Arief Hermawan; Donny Avianto
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol 11, No 2 (2022): JULI
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v11i2.1412

Abstract

Penundaan pemilu Indonesia menjadi isu terhangat dan kontroversial baru-baru ini. Isu ini dilontarkan pertama kali oleh ketua umum PKB, Muhaimin Iskandar setelah menerima pelaku UMKM, pengusaha dan para analis ekonomi di ruang Delegasi DPR RI, Nusantara III, Jakarta pada Rabu, 23 Februari 2022 [14]. Isu penundaan pemilu ini menyebabkan sentimen publik terpecah menjadi tiga, yaitu sentimen negatif, netral, dan positif. Untuk mengetahui persentase sentimen terbesar, diperlukan suatu analisis  sentimen terhadap data cuitan twitter pada periode waktu 1 Januari 2022 sampai dengan saat penelitian ini dilakukan (27 Mei 2022). Dengan menggunakan model Naive Bayes Classifier, kita mencoba memetakan analisis sentimen sebelum Muhaimin Iskandar mengutarakan isu (31.840 data cuitan) dan setelah Muhaimin Iskandar mengutarakan isu (151.878 data cuitan). Analisis sentimen di durasi waktu sebelum Muhaimin Iskandar mengutarakan isu diperlukan untuk mengetes, apakah klaim penundaan pemilu adalah keinginan rakyat adalah benar. Sedangkan analisis sentimen di durasi waktu setelah Muhaimin Iskandar mengutarakan isu diperlukan untuk melihat polarisasi di twitter, seberapa besar dukungan maupun penolakan terhadap isu tersebut. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan masyarakat baru membahas isu penundaan pemilu setelah dibahas oleh Muhaimin. Sedangkan sentimen terhadap isu penundaan pemilu setelah dilontarkan oleh Muhaimin cenderung menunjukkan sentimen positif sebesar 60.581 cuitan unik, dengan  58.998 cuitan unik yang menunjukan sentimen negatif, sedangkan sisanya, yaitu sebesar 32.291 menunjukkan sentimen netral.
Analyze Important Features of PIMA Indian Database For Diabetes Prediction Using KNN Perdana, Aziz; Hermawan, Arief; Avianto, Donny
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol 12, No 1 (2023): MARET
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v12i1.1598

Abstract

Diabetes is a chronic, non-communicable disease, and a long-term health condition that affects how the body uses glucose, the type of sugar that gives energy. In Indonesia, diabetes ranks as the sixth highest cause of death, following conditions related to childbirth. In 2021, Indonesia has a total of 19.5 million diabetes patients, making it the fifth-highest in the world. Some machine learning research has used data from the PIDD (PIMA Indian Diabetes Dataset) to predict diabetes. In this research, in addition to prediction accuracy, data complexity is also important. This research analyzes important features in the PIMA Indian database using the KNN (k-nearest neighbor) method for classification. The results show that using KNN with k=22 value results in the highest accuracy of 83.12%. The analysis also found that the important features required by the KNN method to achieve high accuracy from the PIMA Indian database, in order of importance, are glucose, age, insulin, blood pressure, Body Mass Index, pregnancy, skin thickness, and diabetes pedigree function. However, when used in the KNN classification method, the diabetes pedigree function feature was found to be unnecessary, not relevant, and can be reduced. 
Co-Authors Adhitama, Satriya Adicahya, Bina Sukma Adityo Permana Wibowo Alfin Syarifuddin Syahab Alwani, Adie G. Amalia Rizki Wulandari Apriansyah, Ferryma Arba Ardiansyah, Diky Aribowo Aribowo Arief Budiyanto Arief Hermawan Arieska Restu Harpian Dwika Arif Hermawan, Arif Ashari, Nadia Aziz Perdana Baiq Nurul Azmi Bowo Hirwono Budiyanto, Irfan Budiyanto, Irffan Dewi, Amelia Citra Dian Wijayanti Dimas Dwi Kurniawan Dwi Ratnawati, Dwi Edi Priyanto Enggar Novianto Enggar Novianto Erfin Nur Rohma Khakim Fadhila, Arifa Farras Fadilah, Faiz Fahri Putra Herlambang Fakharudin, Panji Rangga Adzan Fajar Faqih, Allan Bil Febiansyah Annaufal Ahnaf Fauzi Ferdinandus Edwin Penalun Gumilang, Muhammad Satrio Gunawan, Asrul Hanif, Rifqi Fadhlurrahman Hardiyantari, Oktavia Herdy Andriksen Ilmy Eka Handayani Imantoko Imantoko Iqbal, Muhammad Izza Jagad Raya Ramadhan Kusban, Muhammad Kusumastuti, Asriana Dyah Maulana, Adha Muh Arifandi Muhammad Irsyad Indra Fata Muhammad Rizki Muhammad Rizki Muhammad Rizki Nasmah Nur Amiroh Nazar Iqbal Bimantoro Novaldy, Olwin Kirab Nur Widiastuti Nurazila, Siti Octavianus, Yonathan Perdana, Aziz Purba, Yurjaa Ghoniyyan Putra, Kristianto Pratama Dessan Reski Noviana Rian Oktafiani Rian Oktafiani Rianto Rianto Rizarta, Rusma Eko Fiddy Rizky Samudra Falasyfa Roy Fasti Rubangi Rubangi Rudi, Rudiono Rusma Eko Fiddy Rizarta Saputra, Candra Heru Setiawan, Muhhamad Ajun Siti Rokhanah Soraya Fatmawati Sri Wulandari SRI WULANDARI Sutarman Sutarman Syahab, Alfin Syarifuddin Tri Untoro, Iwan Hartadi Tri Widodo Vivianti Wahid, Ach. Nur Aqil Widyastuti, Evi