Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Zuhdi Hanif
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisa Kepuasan Konsumen Pada Laundry Menggunakan Algoritma C4.5 Rosiana Dewi; Zuhdi Hanif; Imam Santoso
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol 7 No 2 (2023): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 7 No 2 Juli 2023
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

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

Abstract

Perkembangan usaha bisnis yang semakin pesat dibidang jasa dapat dilihat dengan banyaknya gerai usaha yang buka dalam satu lingkup. Meskipun banyak usaha yang sejenis, tetapi belum tentu usaha tersebut mempunyai banyak konsumen. Kepuasan konsumen merupakan kepuasan yang dirasakan konsumen ketika membeli dan menggunakan suatu produk atau jasa. Kepuasan konsumen sebagai mutu pelayanan. Peningkatan jumlah konsumen bisa dilakukan dengan menjaga hubungan yang baik dengan konsumen. Ini adalah indikator penting dalam usaha yang menunjukkan seberapa baik layanan. Teknik yang digunakan untuk mengukur kepuasan konsumen adalah mengunakan Teknik klasifikasi dengan menggunakan Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 ini merupakan suatu algoritma yang dapat membentuk suatu pohon keputusan ( Decision Tree). Pohon keputusan ini berfungsi dalam menemukan hubungan dalam menyelesaikan persoalan.Pengumpulan data sebanyak 200 data untuk diolah. Dapat dilihat bahwa hasil akurasi sebesar 88.00% dan sebanyak 141 data class pred ya dinyatakan sesuai dan masuk kedalam class true ya, sebanyak 9 data yang diprediksi class pred tidak ternyata masuk ke dalam class pred ya. Dan sebanyak 15 data yang diprediksi class pred ya ternyata masuk kedalam class true tidak, selanjutnya sebanyak 35 data diprediksi class pred tidak dinyatakan sesuai masuk kedalam class true tidak. Dapat disimpulkan bahwa ya dihasilkan karena kepuasan konsumen terhadap Laundry Bunda
Analisis Sentimen terhadap Perpanjangan Masa Jabatan Presiden Indonesia Menggunakan Naïve Bayes Zuhdi Hanif; Untung Surapati
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 9 No 1 (2025): JANUARI-MARET 2025
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v9i1.3080

Abstract

Twitter social media is often used as a medium to express opinions on the government in Indonesia. There  are  also  many  controversial  things  on  Twitter  social  media  against  the  government,  as  is  the case  today  there  is  a  controversy  wherethere  is  a  proposal  to  make  the  term  of  office  of  the President in Indonesia three periods, which previously could only serve up to two terms or ten years. for  one  President.  Public  opinion  or  sentiment  which  in  Twitter's  terms  is  commonly  referred  to  as "shrink"  can  be  in  the  form  of  negative  or  positive  opinions.  However,  the  amount  of  data  is  quite large  so it takes a method that can be used to make it  happen, namely by using sentiment analysis. Sentiment  analysis  can  be  used  as  a  solution  to  process  these  opinions  using  the  Naïve  Bayes Classifier  algorithm.  The  results  of  the  nave  Bayes  technique  require  evaluation  to  determine  the best model. The test is carried out with three models, namely 70:30, 80:20, and 90:10 which are then evaluated using a confusion matrix. Based on the comparison of the evaluation test results, the best scenario for the Naïve Bayes  classification model is in the first scenario or model (90% training data and 10% testing data) with an accuracy value of 95%, a precision value of 97%, a recall value of 96%, and the f-measure value is 96%.
Co-Authors Imam Santoso Rosiana Dewi Untung Surapati