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 JURNAL AL-AQIDAH
Ma'arif, Muhammad Samsul
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Manusia dalam Bumi Manusia Pramoedya Ananta Toer Cholis, Nur; Ma'arif, Muhammad Samsul; Negara, Diah Dwi Ikra
JURNAL AL-AQIDAH Vol 16, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

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

Abstract

Bumi Manusia is a controversial and interesting novel, Pramoedya Ananta Toer as the author was accused of being involved with communists. Bumi Manusia was banned from circulation but then gained a crowded place among readers and has been translated in approximately 36 languages, its ideas and messages will ultimately contribute to the color of the reading public, how to think, behave and exist. This study is a discourse analysis model that aims to describe human existence in Bumi Manusia with the hermeneutic objective method as an analytical approach. The final result can be concluded that humans who exist in Bumi Manusia are none other than those who are armed with knowledge and independence are able to struggle out of various difficulties faced, are able to stand on their own feet, and do not become criminals running away from responsibility. The concept of humanity in Bumi Manusia is rooted in the factual social conditions of the little people and the oppressed. Humans who exist in Bumi Mansusia do not envision perfect humans, or ideal humans who aspire to be, successful winners with achievements based on the ideals of perfect humans who are overwhelmed by perfection, but humans who are able to continue to struggle to get out of the factual tests experienced by humans on earth. Because perfect humans, success and always being winners according to Pramoedya do not exist on earth but in heaven.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHOPEE PADA SITUS GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER Nurian, Andriani; Ma'arif, Muhammad Samsul; Amalia, Indira Nur; Rozikin, Chaerur
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i1.3631

Abstract

Perkembangan teknologi dalam era digital ini sangat pesat. Salah satu bidang yang mengalami perkembangan signifikan adalah industri keuangan (fintech). Banyak perusahaan fintech, termasuk Shopee, yang muncul dan menawarkan kemudahan kepada pengguna. Dalam konteks ini, Google Play Store merupakan platform yang memungkinkan pengguna memberikan ulasan terhadap produk yang mereka gunakan. Seiring dengan pertumbuhan jumlah pengguna, jumlah ulasan di Google Play Store juga meningkat. Ulasan dari pengguna dapat menjadi sumber informasi berharga bagi perusahaan untuk melakukan perbaikan dan peningkatan di masa depan. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Shopee di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data ulasan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Evaluasi penelitian ini menunjukkan hasil Accuracy sebesar 87,58%, presisi sebesar 91,20%, dan recall sebesar 90,21%. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman sentimen pengguna terhadap aplikasi Shopee. Dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier dan metode seleksi fitur TF-IDF, perusahaan dapat mengklasifikasikan ulasan pengguna dengan lebih efektif. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kualitas layanan aplikasi Shopee.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI INVESTASI MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Ma'arif, Muhammad Samsul; Jaman, Jajam Haerul; Irawan, Agung Susilo Yuda
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.v12i3.4569

Abstract

Perkembangan teknologi telah mengubah cara hidup manusia menjadi digital, memberikan dampak yang besar terhadap sektor ekonomi, bisnis, dan investasi. Namun, tindakan penipuan sering terjadi. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan ulasan pengguna sebelumnya dalam memilih aplikasi. Namun, jumlah ulasan yang terus meningkat membaca sebagian ulasan membuat hasilnya kurang representatif. Metodologi yang digunakan yaitu KDD dengan dua pemodelan, pertama Algoritma SVM dan yang kedua Algoritma SVM dioptimasi dengan PSO. Data dibagi menjadi dua, yaitu data pelatihan dan data uji, dengan empat skenario perbandingan 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40. Hasil yang didapat dari pemodelan pertama menyatakan bahwa Algoritma SVM mendapatkan hasil bahwa nilai accuracy tertinggi pada tiap aplikasi berbeda-beda. Sedangkan pada pemodelan kedua dengan Algoritma SVM dioptimasi oleh PSO mendapatkan bahwa nilai akurasi tertinggi pada semua aplikasi yaitu pada skenario ke-1 dengan pembagian data 90:10. Nilai evaluasi lainnya juga meningkat, termasuk akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Aplikasi Ajaib berhasil mencapai hasil terbaik dengan akurasi tertinggi mencapai 93,33%, serta nilai presisi 100%, recall 90%, dan f1-score 95%. Maka dapat disimpulkan bahwa kombinasi analisis sentimen ulasan menggunakan algoritma SVM yang kemudian dioptimasi dengan PSO menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan penggunaan algoritma SVM saja.
Co-Authors Amalia, Indira Nur Irawan, Agung Susilo Yuda Jaman, Jajam Haerul Negara, Diah Dwi Ikra Nur Cholis Nurian, Andriani Rozikin, Chaerur