Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.768
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MANAJEMEN IKM: Jurnal Manajemen Pengembangan Industri Kecil Menengah Jurnal Informatika Jurnal Algoritma Neo-Bis Jurnal Ilmiah KOMPUTASI RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab ILKOM Jurnal Ilmiah SISFO Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Jurnal Ilmiah Media Sisfo Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Jurnal Teknologi Sistem Informasi Kharisma Tech Jurnal Algoritma Journal of Technology Research in Information System and Engineering
Mohammad Fajar, Mohammad
STMIK Kharisma Makassar
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 39 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : SISFO

 1 
PENERAPAN DEEP SENTIMENT ANALYSIS PADA ANGKET PENILAIAN TERBUKA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR Riany, Jane; Fajar, Mohammad; Lukman, Musfirah Putri
SISFO Vol 6 No 1 (2016)
Publisher : Department of Information Systems, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

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

Abstract

Proses penilaian dan analisis angket terbuka secara manual membutuhkan biaya yang tinggi. Olehnya itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan deep sentiment analysis pada angket penilaian terbuka menggunakan K Nearest Neighbor (KNN). Data angket yang digunakan yaitu angket penilaian perkuliahan terhadap dosen di STMIK KHARISMA Makassar yang diisi oleh setiap mahasiswa diakhir semester. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan uji coba deep sentiment analysis menggunakan Ms.Excel. Proses penerapan deep sentiment analysis dilakukan dengan mengkategorikan data uji kedalam tiga kategori yaitu: cara mengajar, waktu perkuliahan, dan harapan. Selanjutnya kategori tersebut diproses secara mendalam (deep) dengan melakukan preprocessing tanpa stemming, pembobotan kata menggunakan Term Frequence–Inverse Document Frequence, menghitung tingkat kemiripan antara data latih dan data uji, menentukan koefisien dan melakukan klasifikasi serta penetuan apakah data bermakna positif atau negatif. Evaluasi menunjukkan sistem mampu mengklasifikasikan data uji ke dalam tiga kategori deep sentiment analysis dengan hasil pengujian rata-rata tingkat keberhasilan sistem menemukan informasi sebesar 95,6%, rata-rata tingkat ketepatan sebesar 59,4%, dan tingkat harmonisasi keduanya sebesar 73,3%.
DESAIN DAN EVALUASI PROTOTIPE JARINGAN SENSOR NIRKABEL UNTUK MONITORING LAHAN PERSAWAHAN DI KABUPATEN GOWA Fajar, Mohammad; Halid, Agus; Rahman, Syaiful
SISFO Vol 6 No 3 (2017)
Publisher : Department of Information Systems, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

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

Abstract

Saat ini, jaringan sensor nirkabel merupakan teknologi yang tepat digunakan untuk pengumpulan data pertanian dibandingkan teknologi pengindraan lainnya. Sejumlah studi telah dilakukan sebagai upaya pengembangan jaringan sensor di bidang pertanian. Tetapi, jaringan sensor pada studi tersebut dikhususkan untuk jenis produk pertanian tertentu dengan pemakaian sensor yang masih terbatas, jaringan sensor dipasang dilokasi yang tidak memiliki kendala sumber energi atau tersedia infrastruktur untuk suplai energi yang memadai, serta kompleksitas desain yang diusulkan masih menyulitkan pengembang mengimplementasikannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan jaringan sensor nirkabel sebagai sistem monitoring kondisi lahan persawahan. Prototip sistem dikembangkan berbasis platform opensource Arduino dan XBee yang mudah digunakan serta ekonomis, melibatkan tiga perangkat sensor untuk mengumpulkan kondisi lahan persawahan yaitu temperatur, kelembaban udara dan kelembaban tanah serta dirancang agar dapat digunakan dilokasi yang tidak memiliki infrastruktur energi/listrik. Evaluasi diatas lingkungan simulasi dan eksperimen yang dilakukan di lahan persawahan di kabupaten Gowa, memperlihatkan performansi jaringan yang dapat diterima. Selain itu, node sensor yang dikembangkan mampu mengumpulkan kondisi lahan persawahan secara real di lapangan dan mengirimnya ke sink/base  station untuk pemrosesan lebih lanjut.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Abdul Munir Abdul Munir Abdul Munir S. Afifah Agus Halid Agus Halid Agus Halid, Agus Anthony Arfan Yunus Arianti Caroline Layadi Ciuandi, Fudianto Dian Yustika Doni Yusri Erwina Farel Chrisber KawiIarang Farid Wikarsa Felycia Wisanto Ferian Bagus Chandra Gabryella Angelina Ho Hamdan Arfandy Hasniati Hasniati Hasniati Hasniati, Hasniati Hendra Surasa Hijaya, Daniel Alexander Hong William Fondy Huda, Andi M. Nurul Imin, Jonathan Hansen Inri Christiana Winardy izmy alwiah musdar Jakfar Sadik Jason Pratama Sunarji Junaedy Kambodji, Audri Billy Kelvin Aurin Kevin Suharto Lauw Reduardy I. Laulyta, Lauw Reduardy I. Layadi, Caroline Leonardo O. J Takumansang Lukman, Musfirah Putri m Muhammad Afif Panjiwinata, Sampurna Pratiwy aggraeny puspita sari Rahmatika, Richla Riany, Jane Richard Mpila Rizal Syarief Ronny Jubhari Phie Joarno Santriawan, Bondan Sun, Enrique Justine Suryanto, Christian Rayhan Syaiful Rahman Syaiful Rahman Syamsul Bahri Takumansang, Leonardo O. J Wikarsa , Rex Roald Yason, Clarissa Yovita A. Maria Zahir Zainuddin Zulfajri B. Hasanuddin