Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Shita Nurul Ayasha
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Naive Bayes dalam Klasifikasi Spam pada Email mengunakan Bahasa pemrograman Python. Adam Bachtiar; Muhammad Raihan Syahputra; Shita Nurul Ayasha; Sri Homsah
Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia Vol 1 No 4 (2023): Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Klasifikasi spam pada email adalah proses penting dalam analisis data yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori-kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Metode Naive Bayes telah terbukti efektif dalam klasifikasi data dengan memanfaatkan teorema Bayes. Berdasarkan hasil survey Badan Pusat Statistik bekerjasam dengan APJII, kegiatan pengiriman dan penerimaan email sudah mengalahkan posisi media sosial dengan mencapai 95.75%. Penggunaan email yang sangat intens dapat menimbulkan dampak positif dan negatif. Dalam penelitian ini dilakukan pengolahan data dari email/gmail dengan teks mining lalu menguji dengan beberapa metode klasifikasi data mining diantaranya yaitu Algoritma Naïve Bayes, SVM, Random Forest dan dipadukan dengan Partical Swarm Optimization dalam memprediksi spam email dengan tujuan agar algoritma terpilih merupakan yang paling akurat. Dari hasil pengujian menggunakan dengan mengukur kinerja dari keempat algoritma tersebut menggunakan Confusion Matrix dan ROC , diketahui bahwa algoritma Naïve Bayes dengan Partical Swarm Optimization (PSO) memiliki nilai accuracy paling tinggi, yaitu 81.40 % dan AUC 0,78.
Jumlah Penerima Bantuan Sosial Menurut Kelompok Umur Provinsi Riau, Lampung, Sumatera Barat dan Bali Tahun 2023/2024 Diana Apriyanti; Muhammad Fauzan; Muhammad Aziz Zen; Shita Nurul Ayasha
Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia Vol 2 No 3 (2024): Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi jumlah penerima bantuan sosial berdasarkan kelompok umur di empat provinsi di Indonesia: Riau, Lampung, Sumatera Barat, dan Bali pada tahun 2023/2024. Bantuan sosial merupakan salah satu upaya pemerintah untuk mengurangi ketimpangan sosial dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat, khususnya bagi kelompok rentan. Namun, distribusi bantuan sosial seringkali tidak merata antar kelompok umur, sehingga perlu dilakukan analisis untuk memahami pola penerimaannya. Metode yang digunakan adalah analisis deskriptif melalui studi literatur yang berfokus pada data penerima bantuan sosial berdasarkan kelompok umur. Hasil penelitian menunjukkan adanya variasi signifikan dalam jumlah penerima bantuan sosial antar kelompok umur dan provinsi. Kelompok usia produktif (26-40 tahun) cenderung menjadi penerima utama di Lampung dan Riau, sementara Bali menunjukkan jumlah penerima yang lebih rendah, terutama pada kelompok usia lanjut. Penelitian ini menggarisbawahi perlunya kebijakan distribusi bantuan sosial yang lebih inklusif dan adil, untuk menjangkau kelompok rentan di seluruh usia dan wilayah.
Co-Authors Adam Bachtiar Diana Apriyanti Muhammad Aziz Zen Muhammad Fauzan Muhammad Raihan Syahputra Sri Homsah