Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Cyberspace: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Alim Misbullah
Universitas Syiah Kuala
Computer Science & IT Education Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) TERHADAP FENOMENA CITAYAM FASHION WEEK Laina Farsiah; Alim Misbullah; Husaini Husaini
CYBERSPACE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2022)
Publisher : UIN Ar-Raniry

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/cj.v6i2.14687

Abstract

Analisis sentimen pada teks bertujuan untuk melihat sebuah teks mengandung emosi positif, negatif, atau netral. Hasil analisis dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk mengambil keputusan terhadap sebuah isu. Seperti fenomena Citayam Fashion Week yang ramai diperdebatkan di Indonesia, khususnya pada bulan Juli 2022, sangat dibutuhkan analisis sentimen terhadap fenomena tersebut. Dataset yang digunakan berasal dari tweet masyarakat Indonesia dengan kata kunci Citayam Fashion Week. Selanjutnya, setiap tweet akan dilabeli dengan kelas positif, negatif, atau netral berdasarkan leksikal bahasa Indonesia. Penelitian ini menghasilkan model yang dapat digunakan untuk memprediksi setiap tweet bahasa Indonesia ke dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral terkait pandangan dan pendapat masyarakat tentang fenomena Citayam Fashion Week. Metode membangun model yang digunakan, yaitu Long Short Term Memory (LSTM). Akurasi model yang dihasilkan menggunakan LSTM cukup baik, yaitu sebesar 88%.
RANCANG BANGUN SISTEM WEB MONITORING KUALITAS UDARA DI DALAM RUANGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Dalila Husna Yunardi; Alim Misbullah; Gilang Gemilang
CYBERSPACE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol 7, No 1 (2023)
Publisher : UIN Ar-Raniry

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/cj.v7i1.17363

Abstract

Semakin banyak orang yang bekerja di dalam ruangan, terutama sejak wabah COVID-19 melanda. Saat ini, tidak ada cara yang baik untuk mengetahui kualitas udara di dalam ruang tertutup. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis web yang dapat menampilkan informasi kualitas udara di dalam ruangan berupa suhu, kelembapan, dan kadar Volatile Organic Compound (VOC); yang merupakan indeks penilaian kualitas udara dalam ruangan. Sensor digunakan untuk mendeteksi suhu, kelembaban dan VOC, sedangkan mikrokontroler digunakan untuk mengirimkan data dari sensor ke database secara real time. Sistem dirancang menggunakan metode Sugeno Logika fuzzy; yang membantu dalam mengkategorikan kualitas udara. Hasil pengolahan data menggunakan Logika fuzzy dibandingkan dengan simulasi pada MATLAB, dan didapatkan nilai error sebesar 0%, yang menunjukkan bahwa Logika fuzzy yang ditanamkan pada sistem bekerja dengan sangat baik. Hasil pengujian dengan metode Black Box Testing menghasilkan semua fungsi pada sistem berhasil dijalankan.
Co-Authors Dalila Husna Yunardi Gilang Gemilang Husaini Husaini Laina Farsiah