Dahur, Arnoldus Janssen
Institut Filsafat Dan Teknologi Kreatif Ledalero

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP PENERAPAN NEW NORMAL DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED Dahur, Arnoldus Janssen; Albanna, Isa
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2021: Peluang dan Tantangan Peningkatan Riset dan Teknologi di Era Pasca Covid-19
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Pandemi virus covid-19 memberikan banyak dampak bagi perkembangan kehidupan manusia disemuabagian negara di dunia., tak luput juga di Indonesia. Setiap harinya ada korban manusia yang terjangkitvirus covid-19 yang menyebabkan banyak korban meninggal dunia. Oleh karena itu menyebabkan aktivitasdalam berbagai aspek banyak yang tidak berjalan normal seperti biasanya, untuk mengatasi itu semuabanyak negara mengeluarkan kebijakan masing-masing dan yang banyak digunakan adalah kebijakan newnormal. Akan tetapi kebijakan new normal ini banyak menuai pro dan kontra di tengah masyarakat yangmenyebabkan berbagai opini dari mereka yang seringkali mereka tuangkan lewat media social, salahsatunya media sosial twitter. Oleh karena itu opini masyarakat itu bisa menjadi informasi yang digunakanuntuk mengeluarkan kebijakan pemerintah selanjutnya. Untuk mengolah data dari opini masyarakat yangmereka tuangkan lewat media sosial twitter maka dilakukan analisis sentiment. Analisis sentiment inimemiliki tahapan-tahapan didalamnya diantaranya pengumpulan data, preprocessing, klasifikasi, dan yangterakhir visualisasi data. Dalam penelitian ini digunakan metode lexicon based untuk proses klasifikasidata. Berdasarkan penelitian tersebut maka didapat hasil akhir klasifikasi yaitu dari jumlah 1338 tweettotal keseluruhan data, setelah dianalisis ada 563 data yang positif, 751 yang negative dan ada 24 yangnetral, atau dikonversikan dalam bentuk persen, yaitu 42,1 % untuk sentiment positif ,56,1% untuksentiment negative, dan 1,8% untuk sentiment netral.
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP PENERAPAN NEW NORMAL DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED Arnoldus Janssen Dahur; Isa Albanna
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2021: Peluang dan Tantangan Peningkatan Riset dan Teknologi di Era Pasca Covid-19
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Pandemi virus covid-19 memberikan banyak dampak bagi perkembangan kehidupan manusia disemuabagian negara di dunia., tak luput juga di Indonesia. Setiap harinya ada korban manusia yang terjangkitvirus covid-19 yang menyebabkan banyak korban meninggal dunia. Oleh karena itu menyebabkan aktivitasdalam berbagai aspek banyak yang tidak berjalan normal seperti biasanya, untuk mengatasi itu semuabanyak negara mengeluarkan kebijakan masing-masing dan yang banyak digunakan adalah kebijakan newnormal. Akan tetapi kebijakan new normal ini banyak menuai pro dan kontra di tengah masyarakat yangmenyebabkan berbagai opini dari mereka yang seringkali mereka tuangkan lewat media social, salahsatunya media sosial twitter. Oleh karena itu opini masyarakat itu bisa menjadi informasi yang digunakanuntuk mengeluarkan kebijakan pemerintah selanjutnya. Untuk mengolah data dari opini masyarakat yangmereka tuangkan lewat media sosial twitter maka dilakukan analisis sentiment. Analisis sentiment inimemiliki tahapan-tahapan didalamnya diantaranya pengumpulan data, preprocessing, klasifikasi, dan yangterakhir visualisasi data. Dalam penelitian ini digunakan metode lexicon based untuk proses klasifikasidata. Berdasarkan penelitian tersebut maka didapat hasil akhir klasifikasi yaitu dari jumlah 1338 tweettotal keseluruhan data, setelah dianalisis ada 563 data yang positif, 751 yang negative dan ada 24 yangnetral, atau dikonversikan dalam bentuk persen, yaitu 42,1 % untuk sentiment positif ,56,1% untuksentiment negative, dan 1,8% untuk sentiment netral.
Analisis Faktor-Faktor Kesuksesan Penerapan Enterprise Resource Planning Terhadap Kinerja Organisasi Arnoldus Janssen Dahur; Eko Sediyono; Aris Puji Widodo
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 8, No 1: Maret 2023
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2023.v8i1.3711

Abstract

Kebutuhan dalam segala organisasi atau sektor baik pemerintahan maupun organisasi swasta yang beragam dan terus meningkat seiring dengan populasi manusia yang terus bertambah membuat organisasi-organisasi ini terus memberikan inovasi terbaik dalam menjalankan pekerjaan mereka sehari-hari dengan efektif dan efisien. Kehadiran teknologi memberikan banyak manfaat dalam permasalahan apapun terkhusus membantu memecahkan masalah agar bisa efisien dan efektif. Manfaat teknologi inilah yang tentunya akan membantu dalam menjalankan proses bisnis, contohnya dengan penerapan ERP, akan tetapi penerapan ERP pada bidang organisasi pastinya memiliki kelebihan dan kekurangan. Pada penelitian ini juga dilakukan untuk mengetahui dampak yang terjadi dari dalam menerapkan ERP pada organisasi atau perusahaan. Penelitian ini dilakukan dengan studi literatur review. Berdasarkan kajian literatur yang dilakukan pada penelitian ini mendapatkan faktor yang banyak diperhatikan oleh peneliti sebelumnya dalam menerapkan ERP yaitu user training, top management support dan vendor support yang akan mempengaruhi keberhasilan atau kegagalan dalam menerapkan ERP. keberhasilan dan kegagalan pada penerapan ERP juga berdampak pada kinerja organisasi. Peningkatan kinerja tidak hanya pada organisasi, melainkan berdampak juga pada kinerja karyawan yang bekerja. Sedangkan untuk kegagalan pada penerapan ERP yaitu organisasi atau perusahaan dapat mengalami kerugian yang dimana berupa investasi Teknologi Informasi yang hilang.
TANTANGAN DAN PENERAPAN LITERASI DIGITAL DALAM PENDIDIKAN TRANSFORMATIF MANUSIA DI ERA POST-TRUTH Dahur, Arnoldus Janssen; Solosumantro, Heribertus
Jurnal Inovasi Pendidikan dan Teknologi Informasi (JIPTI) Vol. 5 No. 2 (2024): Jurnal Inovasi Pendidikan dan Teknologi Informasi (JIPTI)
Publisher : Information Technology Education Department

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52060/jipti.v5i2.2476

Abstract

The presence of digital era humans has created a new step in the sustainability of the existential calling of humans that is always running and changing. Social media as an artificial media for digital humans responds to this by providing full contributions through available information and communication facilities. This contrasts with the weak application of digital literacy in human education. The placement of humans in the digital world itself does not immediately apply practical ways of thinking and review to pre-digital era society. Humans are trapped in technical ways of thinking and not critical and constructive. The method used in this study is a qualitative method. Therefore, this study aims to discuss the challenges of digital literacy in the life of the digitalization era and a study of the application of digital literacy in the education of humans in the digital era. The results of the writing show that there are four pillars of digital literacy that are important for introducing and providing an understanding of information and communication technology devices, which include digital skills, digital culture, digital ethics, and digital safety.
Prediksi Pergerakan Harga Ethereum Menggunakan Machine Learning dengan Algoritma Random Forest dan XGBoost Girinata, I Made Candra; Styawan, Budi; Saputra, Arwin Wahyu; Arif, M Aidil; Dahur, Arnoldus Janssen
Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK) Vol 4 No 2 (2025): Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK)
Publisher : STMIK Amika Soppeng

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70247/jumistik.v4i2.222

Abstract

ABSTRAK Perkembangan aset kripto yang pesat, khususnya Ethereum, menuntut adanya model prediksi harga yang akurat untuk mendukung strategi investasi dan manajemen risiko. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja dua algoritma machine learning ensemble, yaitu Random Forest (RF) dan XGBoost, dalam memprediksi harga harian Ethereum. Dataset historis ETH/USD sebanyak 3.423 observasi dari periode September 2016 hingga Juli 2025 diperoleh dari platform Bitfinex. Setelah melalui tahap pra-pemrosesan data dan rekayasa fitur temporal, dataset dibagi dengan rasio 80:20 untuk pelatihan dan pengujian. Model dievaluasi menggunakan metrik Root Mean Square Error (RMSE) dan Koefisien Determinasi (R²). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa XGBoost secara signifikan mengungguli Random Forest, dengan nilai RMSE 134.63 dan R² 0.958. Sebagai perbandingan, Random Forest menghasilkan RMSE 208.45 dan R² 0.899. Temuan ini mengindikasikan bahwa mekanisme boosting pada XGBoost lebih efektif dalam menangkap kompleksitas dan volatilitas data pasar kripto. Kata kunci: Prediksi Harga, Ethereum, Machine Learning, XGBoost, Random Forest.