Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Saputra, Septian Dwi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 3 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI API CHATGPT SUMMARIZER BERBASIS WEBSITE Syahrohim, Imam; Saputra, Septian Dwi; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Sari, Nova Noor Kamala
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.v12i3.4313

Abstract

Penelitian ini memaparkan implementasi API ChatGPT sebagai komponen utama dalam membangun sistem peringkas teks otomatis berbasis website. Dengan semakin melimpahnya informasi dalam bentuk teks di era digital, kebutuhan untuk meringkas konten menjadi ringkasan yang padat namun informatif menjadi semakin penting. Sistem yang diusulkan mengintegrasikan model peringkasan teks canggih dari OpenAI, yakni ChatGPT, ke dalam aplikasi web agar dapat diakses secara luas oleh pengguna. Implementasi mencakup pembangunan antarmuka pengguna yang intuitif, server backend untuk memroses permintaan, serta mekanisme integrasi dengan API ChatGPT. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan ringkasan berkualitas. Analisis mendalam terhadap output ringkasan juga dilakukan untuk mengidentifikasi area perbaikan seperti peningkatan kemampuan identifikasi informasi penting, optimalisasi kejelasan, penyesuaian gaya bahasa, dan penambahan fitur kontrol bagi pengguna. Penelitian ini berkontribusi pada pemanfaatan teknologi AI terkini untuk memfasilitasi akses terhadap informasi penting dari teks panjang secara efisien melalui platform website.
PERBANDINGAN ANALISIS SENTIMEN SETELAH PILPRES 2024 DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING Syahrohim, Imam; Saputra, Septian Dwi; Saputra, Rizal Wahyu; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Priskila, Ressa
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i2.4249

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini masyarakat di media sosial Twitter setelah Pemilihan Presiden 2024 menggunakan beberapa algoritma machine learning yaitu Naive Bayes, Support Vector Machine, dan Logistic Regression. Data yang digunakan bersumber dari Twitter dengan total 4.260 data yang terdiri dari 3 dataset calon presiden (Ganjar Pranowo, Anies Baswedan, dan Prabowo Subianto). Dilakukan proses crawling data, pembersihan data, pelabelan data menggunakan Vader, dan pelatihan data dengan TF-IDF sebelum dilakukan klasifikasi sentimen. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Logistic Regression memiliki performa terbaik pada dataset Ganjar Pranowo dengan akurasi 84,39%, presisi 84,92%, recall 84,39%, dan f-measure 81,52%. Penelitian ini memberikan insight tentang perbandingan performa algoritma klasifikasi dalam kasus analisis sentimen pada media sosial yang dapat digunakan sebagai referensi untuk penelitian serupa di masa mendatang.
IMPLEMENTASI API CHATGPT SUMMARIZER BERBASIS WEBSITE Syahrohim, Imam; Saputra, Septian Dwi; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Sari, Nova Noor Kamala
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.v12i3.4313

Abstract

Penelitian ini memaparkan implementasi API ChatGPT sebagai komponen utama dalam membangun sistem peringkas teks otomatis berbasis website. Dengan semakin melimpahnya informasi dalam bentuk teks di era digital, kebutuhan untuk meringkas konten menjadi ringkasan yang padat namun informatif menjadi semakin penting. Sistem yang diusulkan mengintegrasikan model peringkasan teks canggih dari OpenAI, yakni ChatGPT, ke dalam aplikasi web agar dapat diakses secara luas oleh pengguna. Implementasi mencakup pembangunan antarmuka pengguna yang intuitif, server backend untuk memroses permintaan, serta mekanisme integrasi dengan API ChatGPT. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan ringkasan berkualitas. Analisis mendalam terhadap output ringkasan juga dilakukan untuk mengidentifikasi area perbaikan seperti peningkatan kemampuan identifikasi informasi penting, optimalisasi kejelasan, penyesuaian gaya bahasa, dan penambahan fitur kontrol bagi pengguna. Penelitian ini berkontribusi pada pemanfaatan teknologi AI terkini untuk memfasilitasi akses terhadap informasi penting dari teks panjang secara efisien melalui platform website.
Co-Authors Nova Noor Kamala Sari Priskila, Ressa Saputra, Rizal Wahyu Syahrohim, Imam Viktor Handrianus Pranatawijaya