Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Joined Journal (Journal of Informatics Education
Moh Risaldi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Engineering Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Komentar Pengguna Twitter Terkait Covid-19 Varian Omicron Di Indonesia Wildan Wildan; Moh Kharis; Moh Risaldi; Rizaldi Kulap
Joined Journal (Journal of Informatics Education) Vol 6 No 1 (2023): Volume 6 Nomor 1 (2023)
Publisher : Universitas Ivet

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31331/joined.v6i1.2625

Abstract

Corona virus 2019 berasal dari negeri china, telah menyebar dengan cepat ke penjuru dunia hingga saat ini. Diindonesia sendiri akhir-akhir ini lagi ramai di perbincangkan dimedia sosial berupa twitter yakni tweet mengenai Covid-19 varian omicron. Pendapat atau opini dapat dimanfaatkan untuk mencari informasi yang bisa membantu banyak pihak untuk mendukung suatu keputusan. Namun hal tersebut membutuhkan analisis yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan untuk pengenalan sistem analisis sentimen dengan menggunakan metode tf-idf yang dikombinasikan dengan K-means. Analisis Sentimen dengan menggunakan metode tf-idf yang dikombinasikan dengan K-means berhasil membagi data kedalam dua kelompok berbeda, pada cluster satu membahas tentang varian omicron yang terdeteksi. Pada cluster dua membahas tentang protokol kesehatan. Dan mendapatkan nilai Davies Bouldin Index sebesar 0,247. Hasil tersebut dinilai cukup baik sebab semakin mendekati angka nol maka kemiripan data anggota antara cluster semakin baik.
Perancangan dan Implementasi Site Data Collection System pada Google Maps Menggunakan Python Berbasis Web Moh Risaldi; Wildan Wildan; Agus Romadhona; Mohammad Andika; Anwar S Panyili
Joined Journal (Journal of Informatics Education) Vol 8 No 2 (2025): Volume 8 Nomor 2 (2025)
Publisher : Universitas Ivet

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31331/joined.v8i2.4273

Abstract

Google Maps merupakan layanan pemetaan digital yang menyediakan informasi lokasi secara luas dan dapat diakses melalui berbagai perangkat. Namun, proses pencarian dan pengumpulan data lokasi secara manual masih memerlukan waktu dan kurang efisien, terutama ketika data yang dibutuhkan berjumlah besar dan tersebar. Penelitian ini mengembangkan Site Data Collection System berbasis web menggunakan bahasa pemrograman Python untuk mengotomatisasi proses pengambilan dan pengelompokan data lokasi dari Google Maps. Sistem dirancang untuk melakukan pemindaian (crawling), ekstraksi, dan penyajian data secara terstruktur, sehingga memudahkan pengguna memperoleh informasi lokasi secara cepat, akurat, dan terintegrasi. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan pendekatan kualitatif, serta pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box untuk menilai fungsi dan kinerja sistem. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan 100%, yang menempatkan sistem dalam kategori “Sangat Baik”. Dengan demikian, sistem ini terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi proses pengumpulan data lokasi serta memberikan kemudahan bagi pengguna dalam memperoleh informasi secara otomatis dari Google Maps.
Co-Authors Agus Romadhona Anwar S Panyili Moh Kharis Mohammad Andika Rizaldi Kulap Wildan Wildan Wildan Wildan