Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.906
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Jurnal Computech & Bisnis (e-Journal) Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) TELEKONTRAN: Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan JMECS (Journal of Measurements, Electronics, Communications, and Systems) Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Universitas Merdeka Malang Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat eProceedings of Engineering
Ibnu Asror
Universitas Telkom
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Indonesian Journal on Computing (Indo-JC)

 1 
Penggunaan Metode berbasis Graph untuk Mining Frequent Sequential Access Pattern Pada Studi Kasus : Website iGracias Universitas Telkom Rahmi Rohdiniyah; Ibnu Asror; Gede Agung Ary Wisudawan
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 2 No. 1 (2017): Maret, 2017
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2017.2.1.146

Abstract

Penggunaan website pada bidang pendidikan, khususnya sebuah universitas, bertujuan untuk menyimpan berbagai informasi yang ada pada lingkungan universitas tersebut. Untuk itu, perlu dilakukan perbaikan struktur untuk memelihara kualitas dari web. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan web usage mining. Web usage mining merupakan salah satu cabang dari web mining yang digunakan untuk menemukan informasi atau pengetahuan yang bermanfaat dari pola navigasi user pada sebuah website. Pada penelitian ini menggunakan metode berbasis graph untuk frequent sequential access patterns dan menggunakan Igracias Universitas Telkom sebagai studi kasusnya. Karena Igracias selalu digunakan oleh seluruh entitas yang ada pada Universitas Telkom. Metode ini  memiliki kelebihan untuk menemukan behavior pola pengaksesan user. Dari implementasi metoda ini didapat pola akses group user secara berurutan.
Named Entity Recognition for an Indonesian Based Language Tweet using Multinomial Naive Bayes Classifier Ramadhyni Rifani; Moch Arif Bijaksana; Ibnu Asror
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 4 No. 2 (2019): September, 2019
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2019.4.2.330

Abstract

In Natural Languange Processing (NLP), Named Entity Recognition (NER) is a sub discussion that is widely used for research. the main task of Named Entity Recognition (NER) is to help identify and detect the entity names from a word in a sentence. The data sources we use are a real time Indonesian language tweets that often occur, which the number of letter each tweet is limited to 280 characters. The words contained in that Indonesian language tweets can refer to the name of the entity, location, or organization, so to determine the name of that entity, it must be considered first by looking at the word patterns around it. In Indonesia, an average tweet posted from an account at least is 1-3 tweets per day which contain a formal and non-formal contents that made this a difficult challenge to provide the right entity naming. In this research, we are naming the entities from the Indonesian language tweets by using the Multinomial Naive Bayes Classifier algorithm. The system uses precision, recall,and f-measure as evaluation metrics. Naming this entity is able to classify with a value of f-1 reaching 80%.
Pembangunan Korpus dari Rangkaian Kata yang Berulang pada Al-Quran Miftahul Adnan Rasyid; Moch Arif Bijaksana; Ibnu Asror
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 4 No. 3 (2019): December, 2019
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2019.4.3.351

Abstract

Salah satu cara untuk memahami al-Quran adalah dengan melakukan penafsiran yang benar dan tidak menyimpang, yaitu dengan memperhatikan redaksi kata yang digunakan dalam merangkai ayat-ayat al-Quran. Dengan cara tersebut, maka dapat ditemukan ayat lainnya yang memiliki rangkaian kata yang menyerupai. Salah satu cara untuk mencari ayat yang sama berdasarkan rangkaian kata tersebut adalah dengan menggunakan pendekatan Longest Common Subsequence (LCS) yang dapat mencari rangkaian kata terpanjang bersama dari suatu pasangan teks. Hasil dari pencarian ayat yang sama ini kemudian dikumpulkan hingga menjadi korpus yang diharapkan dapat membantu umat manusia dalam menafsirkan al-Quran. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem yang dapat mencari ayat yang sama menggunakan pendekatan LCS, kemudian hasilnya akan dikumpulkan menjadi suatu korpus berdasarkan hasil LCS. Hasil rata-rata yang diperoleh dari beberapa pengujian yang telah dilakukan adalah Data Arab mendapatkan nilai precision adalah 46.84%, nilai recall adalah 96.13%, dan nilai f1-score adalah 62.96%. Sedangkan untuk Data Indonesia mendapatkan nilai precision adalah 40.57%, nilai recall adalah 97.56%, dan nilai f1-score adalah 57.04%
Lexicon-Based Sentiment Analysis of Indonesian Language Student Feedback Evaluation Raginda Firdaus; Ibnu Asror; Anisa Herdiani
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 6 No. 1 (2021): April, 2021
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2021.6.1.408

Abstract

Student feedback for lecturer plays an important role, it used to improve the quality of lecturer in teaching. In general, student feedback consists of two types, quantitative feedback and qualitative feedback. For quantitative feedback, it can easily analyze using statistical calculations, because it contains closed questions with multiple choices. But for qualitative feedback, it is difficult to analyze, because it contains open questions with essay answers. Lecturers can analyze manually, but it takes extensive times and the results can be very subjective. To overcome this problem, sentiment analysis is applied to analyze textual data automatically in order to improve teaching evaluations. This research uses student feedback as dataset, and lexicon approach with InSet Lexicon. In this research, the evaluation result shows that system accuracy is 90.9%.
Co-Authors Adityo Nugroho Agustyna Diyah Sri Kamulyan Ahmad Marzuqi Ainun Nisa Alya Ghaitsa Rizky Pertiwi Anisa Herdiani Arie Ardiyanti Arie Ardiyanti Suryani Arief Nugroho, Muhammad Asri Inna Khoirun Nissa Atik Zilziana Muflihati Noor Aufa Eka Putri Lesatari Candra Widya Iswara Candra Widya Iswara, Candra Widya Dana Kusumo Dawam Dwi Jatmiko Suwawi Delvine Toleng Edyt Daryfayi Eka Himawanto Eko Darwiyanto Erricson Hardiansyah Faris Muhammad Firdaus Anggraini Gede Agung Ari Wisudiawan Gede Agung Ary Wisudawan Gregorius Pradana Satriawan Hafiyy Viazola Aziz I Putu Prima Ananda Ilham Akbar Indra Lukmana Sardi Jiddy Abdillah Jihan Ratnasari1 Joshua Chrisdiyanto Kemas Rahmat Saleh Wiharja Kiki Adhinugraha Kiki Adinugraha Kiki Maulana Adhinugraha Laksitowening, Kusuma Ayu Marinda Endi Lestari Markus Bernard1 Miftahul Adnan Rasyid Moch Arif Bijaksana Mohamad Fauzy Mohammad Fauzy Muhamad Hamda Muhammad Rezaldy Muhammad Thomy Farhan Murahartawaty Murahartawaty Paramita Mayadewi Pramudita Oktaviani Puput Fajriati Tri S Rachmadini P Utami Raginda Firdaus Rahmi Rohdiniyah Ramadhan Usman , Muchlis Ramadhyni Rifani Ratna Mayasari Rio Pratama Seno Anunggroho Shaufiah . Shinta Yulia Puspitasari Sri Astuti Sri Astuti Tody Ariefianto Wibowo Tora Fahrudin Yanuar Firdaus Arie Wibowo Yusza Reditya M