Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

Analisis Penginderaan Jarak Jauh Dengan Memanfaatkan LST&NDWI Untuk Mengukur Tingkat Kekeringan Lahan Mau, Stefanus Dwi Istiawan; Pati, Gregorius Kopong; Bulu, Bernardus
Jurnal Inovatif Vol. 3 No. 1 (2024): April 2024
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/inovatif.v3i1.920

Abstract

Kekeringan yang sering terjadi pada suatu wilayah biasa nya diakibatkan dengan suatu kondisi hidrologi. Informasi mengenai suhu permukaan tanah atau SPT perlu diketahui, karena SPT sendiri juga salah satu faktor yang mempengaruhi terhadap proses perubahan iklim global. Sebagai upaya untuk media informasi terjadinya pulau panas pada perkotaan maka diperlukan suatu analisis tentang SPT. Oleh karena itu dalam penelitian ini dilakukan proses mengenai analisis identifikasi mengenai suhu permukaan tanah dengan memanfaatkan gelombang thermal ( band thermal ) yang didapat dari Citra Landsat 9. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode konversi Digital Number, dan juga teknik analisis serta pengolahan data yang digunakan adalah kombinasi antara penginderaan jarak jauh dan Sistem Informasi Geografis.
Analisis Sentimen Komentar Pengunjung Air Terjun Waikelo Sawa Menggunakan Metode Naive Baiyes Classifier: Studi pada Desa Tema Tana Wewewa Timur Kabupaten Sumba Barat Daya Simson Lende, Amatus; Pati, Gregorius Kopong; Adis, Alexander
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 15 No. 2 (2024): Vol. 15 No. 2 (2024)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v15i2.764

Abstract

Analisis Sentimen adalah suatu teknik mengekstrak data teks untuk mendapatkan informasi tentang sentimen bernilai positif, netral maupun negatif. Analisis sentimen diberikan oleh pengguna internet pada media sosial untuk memberikan suatu penilaian atau opini pribadi. Air Terjun Wekelo Sawa yang sering mendapatkan sentimen pengguna melalui media sosial adalah Air Terjun Wekelo Sawa. Adanya sentimen opini dari konsumen tentang wisata Air Terjun Wekelo Sawa dapat dianalisis dan dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi yang berguna bagi pelanggan lain maupun pihak pengolah Air Terjun Wekelo Sawa . Dengan menggunakan teknik Text Mining metode klasifikasi, akan diketahui suatu sentimen bernilai positif, netral atau negatif. Salah satu algoritme yang banyak digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan pembobotan tf-idf disertai penambahan fitur konversi ikon emosi (emoticon) untuk mengetahui kelas sentimen yang ada dari tweet tentang wisata Air Terjun Wekelo Sawa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes tanpa penambahan fitur mampu mengklasifikasi sentimen dengan nilai akurasi sebesar 88,46%, sementara jika ditambahkan fitur pembobotan tf-idf disertai konversi ikon emosi mampu meningkatkan nilai akurasi menjadi 88,46%,
Analisis Komentar Pembeli Tentang Pelayanan Penjualan Material Bangunan Menggunakan Metode Naïve Bayes Pada PT. Bumi Indah Tema, Agustinus; Pati, Gregorius Kopong; Sanga, Felysitas Ema Ose
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 15 No. 2a (2024): Vol. 15 No. 2a Special Issue (2024)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v15i2a.898

Abstract

Analisis komentar adalah suatu teknik mengekstrak data teks untuk mendapatkan informasi tentang sentimen bernilai positif, netral maupun negatif. Tujuan analisis komentar diberikan oleh pengguna internet pada media sosial untuk memberikan suatu penilaian atau opini pribadi. PT. Bumi Indah yang sering mendapatkan sentimen pengguna melalui media sosial adalah PT. Bumi Indah . Adanya sentimen opini dari konsumen tentang Toko Paga Lewu dapat dianalisis dan dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi yang berguna bagi pelanggan lain maupun pihak toko Toko Paga Lewu. Dengan menggunakan teknik Text Mining metode klasifikasi, akan diketahui suatu sentimen bernilai positif, netral atau negatif. Salah satu algoritme yang banyak digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan pembobotan tf-idf disertai penambahan fitur konversi ikon emosi (emoticon) untuk mengetahui kelas sentimen yang ada dari tweet tentang toko PT. Bumi Indah . Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes tanpa penambahan fitur mampu mengklasifikasi sentimen dengan nilai akurasi sebesar 96,44%, sementara jika ditambahkan fitur pembobotan tf-idf disertai konversi ikon emosi mampu meningkatkan nilai akurasi menjadi 98%.
Analisis Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pembangunan Taman Kota Tambolaka: Studi Kasus PT. Bumi Indah Rara, Febronia Angelina Gadi; Pati, Gregorius Kopong; Ledi, Dian Fransiska
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 15 No. 2a (2024): Vol. 15 No. 2a Special Issue (2024)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v15i2a.904

Abstract

Perkembangan teknologi dan informasi yang semakin pesat membawa banyak pengetahuan dan keuntungan bagi penggunanya. Dalam mengerjakan semua pekerjaan tidak pernah terlepas dari teknologi dan media komunikasi. Perkembangan teknologi di indonesia sendiri cukup signifikan ditandai dengan adanya kemajuan di berbagai sektor. Di era digital seperti saat ini, penggunaan aplikasi sebagai media informasi dan interaksi antara pengguna dengan suatu layanan di berbagai bidang semakin meningkat, Termasuk dalam bidang Pembangunan kontruksi.. PT. Bumi Indah yang sering mendapatkan sentimen pengguna melalui media sosial adalah PT. Bumi Indah . Adanya sentimen opini dari konsumen tentang Toko Bumi Indah dapat dianalisis dan dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi yang berguna bagi pelanggan lain maupun pihak toko Bumi Indah. Dengan menggunakan teknik Text Mining metode klasifikasi, akan diketahui suatu sentimen bernilai positif, netral atau negatif. Salah satu algoritme yang banyak digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan pembobotan tf-idf disertai penambahan fitur konversi ikon emosi (emoticon) untuk mengetahui kelas sentimen yang ada dari tweet tentang toko PT. Bumi Indah . Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes tanpa penambahan fitur mampu mengklasifikasi sentimen dengan nilai akurasi sebesar 76,92% sementara jika ditambahkan fitur pembobotan tf-idf disertai konversi ikon emosi mampu meningkatkan nilai akurasi menjadi 76,92%
Klasifikasi Data Mining Dalam Memprediksi Penjualan Obat Pada Apotek Sehat Sejahtera Dengan Metode Frequent Pattern-Growth Mata, Selvialita Ina Gau; Pati, Gregorius Kopong; Rato, Karolus Wulla
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 15 No. 2a (2024): Vol. 15 No. 2a Special Issue (2024)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v15i2a.915

Abstract

Perkembang Teknologi saat ini, mengumpulkan informasi penawaran yang dapat digunakan untuk memutuskan desain pembelian klien, penyimpangan penawaran, dan lebih lanjut mengembangkan strategi promosi. Transaksi pengobatan adalah salah satu area bisnis yang sangat terkena dampak kemajuan inovasi data. Penjualan obat dapat memperoleh manfaat luar biasa dengan mengatur transaksi obat secara tepat. Organisasi dapat merancang pembuatan, stok, dan penyebaran obat dengan lebih sukses dengan pengaturan yang lebih baik. Pengeluaran dapat dikurangi, dan kemungkinan kekurangan atau kelebihan stok dapat dikurangi. Strategi yang dapat digunakan untuk mengawasi informasi dengan baik dan cepat adalah dengan memanfaatkan prosedur perintah penambangan informasi. Dalam aturan afiliasi juga terdapat kumpulan item yang berurutan, yang digunakan dalam perhitungan pengembangan contoh reguler (pengembangan fp). Perhitungan contoh pengembangan (fp-development) yang terus-menerus akan menentukan indeks informasi yang paling sering muncul secara bersamaan (set item berturut-turut). Sementara itu, penghitungan contoh pengembangan (fp-development) biasa akan memberikan metode untuk menentukan pilihan. Eksplorasi ini bertujuan untuk menentukan desain pembelian obat di Apotek Sejati Sejaterah yang nantinya akan dijadikan informasi baru.
Analisis Komentar Pelayanan Menggunakan Metode Naïve Bayes pada Puskesmas Waimangura Ngongo, Yenita; Pati, Gregorius Kopong; Rato, Karolus Wulla
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 15 No. 2a (2024): Vol. 15 No. 2a Special Issue (2024)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v15i2a.919

Abstract

Pada era globalisasi saat ini, semakin banyaknya keluhan masyarakat dan kemajuan layanan kesehatan di Indonesia telah meningkatkan harapan terhadap Puskesmas (klinik kesehatan masyarakat) yang terjangkau dan berkualitas tinggi. Layanan kesehatan harus memenuhi kebutuhan pasien dan berhasil menanggapi pandangan masyarakat sambil memberikan perawatan berkualitas tinggi untuk memenuhi tugas dan kewajibannya. Setiap Puskesmas diharapkan dapat bekerja lebih baik untuk menegakkan standar ini. Oleh karena itu, penelitian ini akan melakukan analisis komentar terhadap pelayan di dalam Puskesmas Waimagura. Pendekatan Naive Bayes akan digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat sebagai bagian dari analisis. Dua pendekatan akan dibandingkan untuk mengevaluasi keakuratan masing-masing. Balasan positif atau negatif akan dikategorikan menggunakan kategorisasi sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk menilai keakuratan kedua metodologi yang diuji dan menawarkan wawasan tentang kualitas pelayan di Puskesmas Waimagura berdasarkan komentar pengunjung. Tingkat keakuratan kedua pendekatan akan dipastikan dengan memanfaatkan alat RapidMiner untuk menilai hasilnya.