Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Teknologi Informasi
Sitanggang, Altolyto
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Rekomendasi Anime Menggunakan Metode Singular Value Decomposition (SVD) dan Cosine Similarity Sitanggang, Altolyto
Jurnal Teknologi Informasi Vol 2, No 2 (2023): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v2i2.7787

Abstract

Sistem rekomendasi anime telah menjadi topik yang menarik dalam bidang teknologi informasi. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan sebuah sistem rekomendasi anime menggunakan metode Singular Value Decomposition (SVD) dan Cosine Similarity. Metode SVD digunakan untuk mengurangi dimensi data dan meningkatkan akurasi rekomendasi, sedangkan Cosine Similarity digunakan untuk mengukur kemiripan antara anime. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah MyAnimeList, yang berisi informasi tentang anime dan preferensi pengguna. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang diusulkan dapat memberikan rekomendasi anime yang lebih akurat dan relevan dengan preferensi pengguna.
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PROGRAM MAKAN SIANG GRATIS PADA MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Sitanggang, Altolyto; Umaidah, Yuyun; Adam, Riza Ibnu
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4902

Abstract

Dalam era digital, media sosial seperti X, Facebook, dan Instagram telah menjadi bagian penting dari kehidupan modern, memungkinkan individu untuk berbagi pandangan dan opini dengan cepat. Salah satu topik hangat di X adalah program makan siang gratis dari pasangan calon presiden nomor urut 02, yang bertujuan meningkatkan gizi anak dan ibu hamil, mencakup 82,9 juta orang. Program ini memicu beragam tanggapan masyarakat. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap program tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes dan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Data dikumpulkan melalui crawling pada media sosial X, menghasilkan 2.211 tweet yang kemudian diseleksi dan diberi label sentimen positif dan negatif. Algoritma Naïve Bayes diuji dengan tiga skenario pembagian data training dan testing, dan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan model mencapai hasil terbaik pada rasio data 60:40 dengan akurasi 72,2%, presisi 63,2%, recall 66,1%, dan F1-Score 64%. Keywords: Naïve Bayes, KDD, Makan Siang Gratis, X, Sentimen.
Co-Authors Riza Ibnu Adam, Riza Ibnu Umaidah, Yuyun