Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Biner : Jurnal Ilmu Komputer, Teknik dan Multimedia Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Adam Bahtiar
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Transportation

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Korelasi Banyaknya Pengajar dan Penyebarluasan Pendidikan di Provinsi Aceh, Kalimantan Tengah, Maluku, dan Papua Tahun 2023/2024 Alya Salsabila Az Zahra; Adam Bahtiar; Afriaty Rohmah; Muhammad Sholahuddin Al Ayubi Yunus; Tri Prasetyo
Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia Vol 2 No 3 (2024): Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Pendidikan yang merata merupakan salah satu tujuan Pembangunan nasional yang penting untuk mengurangi kesenjangan social dan ekonomi antar wilayah di Indonesia. Namun, provinsi- provinsi yang memiliki karakteristik geografis dan social budaya yang unik, seperti Aceh, Kalimantan Tengah, Maluku dan Papua, untuk menghadapi tantangan tersendiri dalam mencapai pemerataan Pendidikan. Salah satu tujuan dilakukan penelitian ini yaitu untuk menganalisis hubungan antara jumlah pengajar dan penyebarluasan Pendidikan di keempat provinsi tersebut pada tahun ajaran 2023/2024. Dengan menggunakan metode kuantitatif dan analisis korelasi pearson, data dikumpulkan dari berbagai sumber resmi seperti Bapan Pusat Statistik (BPS) dan Kementrian Pendidikan, kebudayaan, Riset, dan Teknologi, serta melalui survei lapangan. Hasil penelitian menunjukkan adanya korelasi positif yang signifikan antara jumlah pengajar dan Tingkat penyebarluasan Pendidikan, meskipun kekuatan korelasi bervariasi di tiap provinsi. Di Aceh dan Kalimantan Tengah, memiliki korelasi yang lebih kuat dibandingkan di Maluku dan Papua yang dipengaruhi oleh tantangan tambahan seperti infrastruktur terbatas dan distribusi geografis yang terpencar. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi kebijakan bagi pemerintah dan instansi kepentingan Pendidikan di masing-masing provinsi untuk meningkatkan akses dan kualitas Pendidikan melalui peningkatan jumlah pengajar yang berkualitas. Implikasi dari penelitian ini adalah pentingnya distribuksi pengajar yang merata dan peningkatan infrastruktur Pendidikan di wilayah-wilayah terpencil.
Enhanced TextCNN dengan Gated Mechanism dan Aspect Fusion untuk Klasifikasi Rating Film Berdasarkan Ulasan Pengguna Rahmat Hidayat; Nur Laelasari; Adam Bahtiar; Rizky Hermawan; Perani Rosyani
BINER : Jurnal Ilmu Komputer, Teknik dan Multimedia Vol. 3 No. 5 (2025): BINER : Jurnal Ilmu Komputer, Teknik dan Multimedia
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

This research proposes an Enhanced TextCNN architecture, integrating a Gated Mechanism and Aspect Fusion to address challenges in automatic movie rating classification from user reviews, such as text complexity and the need to understand sentiment towards specific aspects (e.g., plot, acting). The proposed model incorporates Gated Linear Units (GLU) as an adaptive filter in the convolutional layers to suppress noise and enhance key features, alongside an aspect fusion layer that employs multi-head self-attention to explicitly extract and weight information relevant to specific movie aspects from the text, enabling context-aware classification. Experimental results on a dataset of 50,000 movie reviews show the model achieves an accuracy of 85.67% and a weighted F1 score of 85.55%, significantly outperforming the baseline TextCNN (78.34% accuracy) by a 7.33% improvement, while also demonstrating robustness across reviews of varying lengths and offering better computational efficiency compared to more complex models like BERT.
Co-Authors Afriaty Rohmah Alya Salsabila Az Zahra Muhammad Sholahuddin Al Ayubi Yunus Nur Laelasari Perani Rosyani Rahmat Hidayat Rizky Hermawan Tri Prasetyo