Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal La Multiapp Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer (JURITEK) Bigint Computing Journal
Aulia, M. Arif
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Analysis of the Corpus with Naïve Bayes in Determining Sentiment Labeling Aulia, M. Arif; Hasibuan, Muhammad Siddik
Journal La Multiapp Vol. 5 No. 4 (2024): Journal La Multiapp
Publisher : Newinera Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37899/journallamultiapp.v5i4.1465

Abstract

The raw form of data is also an issue that creates a lot of problems while attempting to extract useful insight, thus requiring the use of NLP algorithms for text mining. This paper discusses sentiment analysis, with emphasis on user comments regarding cars on the microblog X that was formerly known as Twitter, work which employs Naïve Bayes Algorithm in text categorisation. The steps involved are the formation of the corpus and use of InsetLexicon dictionary for sentiment analysis with the help of weighted keywords and then going through pre-processing of the text data that includes cleaning, normalization and tokenization. The Naive Bayes algorithm estimates the probability of text under positive or negative sentiment class. The work shows that the “Comfortable” component of car reviews obtained the highest score in terms of recall, precision, and F1-score, which equals 0.83, 0.85, and 0.563, and the second set consists of 87 instances overall including an overall data set accuracy of 71%. The result validates the use of lexicon-based sentiment analysis in specific domain and at the same time exposes the weakness of the Naive Bayes, especially with complex word dependencies. Further studies should incorporate more advanced models and suitable dictionaries which facilitate sentiment analysis in ever-shifting online media settings.
Rancang Bangun Sistem Informasi Pengelolaan Arsip Dokumen Berbasis WEB pada PT. BPRS Amanah Insan Cita Julianti, Miranda; Aulia, M. Arif; Rifki, Muhammad Ikhsan
Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer Vol. 3 No. 3 (2023): November: Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/juritek.v3i3.2303

Abstract

Sistem informasi berbasis web adalah kombinasi dari teknologi informasi berdasarkan suatu situs pada jaringan internet yang dilengkapi dengan fitur-fitur dan didesain sedemikian rupa sesuai kebutuhan pada penginputan suatu data tertentu bertujuan untuk mempermudah dan mempercepat data yang diolah meskipun pengguna tersebut merupakan pemula. Perusahaan memanfaatkan perkembangan teknologi internet dan sistem Informasi yang berkembang pesat saat ini. PT. BPRS Amanah Insan Cita adalah lembaga keuangan yang kegiatannya menghimpun dana, menyediakan pembiayaan dan penempatan dana kepada masyarakat Indonesia khususnya masyarakat kota medan dan sekitarnya berdasarkan prinsip syariah dan bagi hasil yang telah disepakati kedua belah pihak baik nasabah maupun bank. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah metode waterfall yang merupakan sebuah model metode penelitian sistematis dan sequence yang layak diterapkan dalam melakukan penelitian ini karena metode ini menyajikan tahap demi tahap yang sangat sesuai dengan keadaan di lapangan. Dengan adanya sistem informasi ini, maka dapat memberikan informasi yang tepat dan cepat terkait data arsip dokumen pada PT BPRS Amanah Insan Cita.
Mendeteksi Keaslian Uang Kertas Emisi 2022 Berdasarkan Tanda Air Dengan Metode Canny Edge Detection Arya, Dimas; Aulia, M. Arif; Althoriq, Reza
Bigint Computing Journal Vol 1 No 2 (2023)
Publisher : Ali Institute of Reseach and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/bigint.v1i2.778

Abstract

Uang menjadi alat pembayaran yang sah, yang diedarkan oleh pemerintah pada suatu negara, berupa uang kertas, emas, perak, atau logam berharga lainnya yang didesain dan dicetak dengan bentuk dan gambar tertentu. Mendeteksi menjadi cara dalam melakukan pemeriksaan terhadap sesuatu dengan menggunakan teknik tertentu. Dengan majunya teknologi informasi dan mudahnya akses informasi, banyak pelaku kriminalitas yang menyalah gunakannya. Pengolahan citra kian berkembang fungsinya dalam sistem pengenalan suatu objek unik, seperti watermark pada uang kertas rupiah. Dalam segmentasi citra juga terdapat beberapa metode, contohnya yaitu canny edge detection. Canny edge detection adalah metode yang menghasilkan sebuah tampilan gambar yang berbeda dengan menampilkan efek relief di dalamnya. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mendeteksi keaslian uang kertas dengan watermark menggunakan metode canny edge detection. Proses dari penggunaan metode diatas dengan cara akuisisi citra, operasi grayscale, operasi morfologi, kemudian canny edge detection. Citra yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 8 citra yang terdiri dari nominal uang kertas 1.000, 2.000, 5.000, 10.000, 20.000, 50.000, 75.000 dan 100.000. Hasil terakhir dari proses canny edge detection adalah kumpulan piksel yang digunakan untuk menentukan apakah di citra tersebut memiliki watermark atau tidak. Dari penelitian tersebut hasil dari akurasi program deteksi watermark pada uang kertas menggunakan metode canny edge detection untuk mendeteksi keaslian uang yaitu sebesar 75%.
Co-Authors Althoriq, Reza arya, dimas Julianti, Miranda Mhd Ikhsan Rifki Muhammad Siddik Hasibuan