Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TIKOMSIN (Teknologi Informasi dan Komunikasi Sinar Nusantara)
Oktafiqurahman, Andi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PREDIKSI KEPRIBADIAN BERDASARKAN STATUS SOSIAL MEDIA FACEBOOK MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN KNN Oktafiqurahman, Andi; Kusrini, Kusrini; Nasiri, Asro
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Tikomsin, Vol. 11, No. 2, Oktober 2023
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30646/tikomsin.v11i2.747

Abstract

Media sosial sekarang hampir menjadi bagian hidup semua orang dari hampir semua kalangan umur dengan beragam kepribadian. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi kepribadian seseorang berdasarkan status media sosial media facebook menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-NN kepribadian yang berdasarkan lima besar. Data yang di ambil dari MyPersonality yang dibagi menjadi 2 yaitu 40% data latih, dan 60% data uji menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100%, precision 100%, Recall 100% dapat disimpulkan bahwa variabel prediksi yang (Signifikan) dengan metode Naive Bayes . Sedangkan prediksi menggunakan metode KKNmenunjukkan rata-rata nilai prediksi kepribadian dengan akurasi 58,96% (Tidak signifikan), presisi 99,12% (Signifikan), dan recall 2,34% (Tidak signifikan).
IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK TES KEPRIBADIAN PENERIMAAN KARYAWAN DI DINAS PERHUBUNGAN PROVINSI SULAWESI TENGAH Oktafiqurahman, Andi; Kusrini, Kusrini; Nasiri, Asro
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 11, No 1 (2023): Jurnal TIKomSiN, Vol. 11, No. 1, April 2023
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30646/tikomsin.v11i1.719

Abstract

The employee who has bad performance in working can influence the other employee to disturb many jobs. The purpose of this research is creating prediction system which it makes easier for HRD to select prospective employees who have appropriate personality based on the position, by utilizing the C4.5 algorithm known to be the personality of employees of the Central Sulawesi Provincial Transportation Office with a level of accuracy in the implementation of the C.45 algorithm. Testing using the confusion matrix, obtained a system accuracy of 79.167%. 
Co-Authors Kusrini, Kusrini Nasiri, Asro