Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Informatics and Digital Expert (INDEX)
Himawan, Aldi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA VIDEO YOUTUBE MENGENAI GLOBAL WARMING Himawan, Aldi; Agus Sugianto, Castaka
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 6 No. 2 (2024): INDEX, November 2024
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v6i2.1803

Abstract

Pemanasan global merupakan salah satu tantangan lingkungan utama yang dihadapi dunia saat ini, disebabkan oleh peningkatan emisi gas rumah kaca. Media sosial, khususnya YouTube, menjadi platform penting dalam menyebarkan informasi dan menciptakan kesadaran tentang isu-isu ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap video YouTube yang membahas pemanasan global, khususnya video yang dibuat oleh Najwa Shihab. Dua metode klasifikasi digunakan, yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN), untuk mengklasifikasikan komentar pengguna menjadi kategori positif atau negatif. Data komentar dikumpulkan menggunakan teknik web scraping pada Februari 2024, dan dianalisis menggunakan metode SEMMA Data Mining Process. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes dan KNN memberikan kinerja yang kompetitif dalam mengklasifikasikan sentimen komentar-komentar ini. Evaluasi dilakukan dengan membagi dataset komentar menjadi beberapa rasio pelatihan dan pengujian, Evaluasi dilakukan dengan membagi dataset komentar menjadi beberapa rasio pelatihan dan pengujian: 70:30, 80:20, dan 90:10. Hasil analisis menggunakan rasio 90:10 yang sudah dilakukan menggunakan 10-fold cross validation menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memperlihatkan kinerja yang kompetitif dengan akurasi sebesar 79.17%, presisi sebesar 80.76% recall sebesar 79.17%, dan f1-score sebesar 78.68%. Sementara itu, K-Nearest Neighbor juga menunjukkan kinerja yang kompetitif, dengan akurasi sebesar 76.06% , presisi sebesar 76.70%, recall sebesar 76.06%, dan f1-score sebesar 75.98% . Hasil pengujian T-Test menujukan perbedaan yang signifikan antara algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dengan nilai probabilstik 0.0001 kurang dari nilai alpha yaitu 0.05 yang menunjukan bahwa algoritma Naïve Bayes lebih unggul performanya. Selain itu, analisis sentimen menunjukkan bahwa mayoritas komentar memiliki sentimen negatif, mencerminkan bahwa video tersebut berhasil meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai isu pemanasan global dan memicu diskusi yang konstruktif.
RAFT: An IoT-Based Nutrition Monitoring System for Bok Choy Hydroponics Plants Himawan, Aldi; Putra, Widhy Hayuhardhika Nugraha; Setiawan, Eko
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 8 No 2 (2024): April 2024
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v8i2.5560

Abstract

The Internet of Things (IoT) plays a crucial role in technology advancements, especially in the agricultural sector, such as hydroponics. Manual monitoring of parameters such as nutrient levels, pH, and water levels in plants consumes farmers' time and energy and increases the risk of crop failure. This research aims to evaluate the effectiveness of using IoT RAFT (Remote Automated Farming Technology) system for farmers, particularly hydroponic bok choy farmers, to monitor and control plant nutrient levels and the development process using waterfall as a research methodology. The parameters tested in this research include the height of the bok choy, the number of leaves, and the weight of the harvest of the bok choy. We conducted this research on 14 plants for one harvest period, then we used linear regression to determine the growth rate by calculating the slope. The results show that the plant height, the number of leaves, and the harvest weight using the IoT RAFT system are 0.5897 cm/day, 0.6391 leaves/day, and 216.43 grams, respectively. We also compared the IoT RAFT system with a non-IoT bok choy growing method, and we concluded that our IoT RAFT system has a better growth rate compared to the non-IoT bok choy growing method.
Co-Authors Agus Sugianto, Castaka Eko Setiawan Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra