Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Garuda Pengabdian Kepada Masyarakat
Syahira, Melani Alka
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Cyberbullying Pada Media Sosial X Menggunakan Metode Support Vector Machine Syahira, Melani Alka; Kurniawan, Rakhmat
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 8, No 3 (2024): Juli 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v8i3.7926

Abstract

Twitter or the platform now known as social media X is now one of the social networks most popular. Its popularity not only does it have a positive impact but it also has a negative impact on both users and non-users of the X platform. The negative impact is a lot many social media users use it to insult or defame, known as Cyberbullying. Cyberbullying is a deliberate act and occurs virtually through verbal intimidation or ongoing harassment on the internet or social media. Cyberbullying can cause serious emotional impacts for the victim, such as depression, behavior changes, mood swings, and sleep and appetite disorders. To overcome this problem, sentiment analysis using data from X to determine the level of accuracy with the Support Vector Machine algorithm. Data was collected through Crawling as many as 1000 data, then Preprocessing was carried out. After preprocessing, data labeling was carried out manually, there were 157 positive data and 843 negative data. Then, the data was separated into two parts, namely 80% training data and 20% testing data. The results of data processing showed 87% accuracy, 88% precision, 99% recall, and 93% f1-score.
Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kematangan Buah Sawit Dengan Menggunakan Metode Image Processing Berdasarkan Komposisi Warna Syahira, Melani Alka; Khoiriah, Miftahul; Harahap, Rina Syafiddini
Jurnal Garuda Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 1 No 2 (2023)
Publisher : Ali Institute of Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/gabdimas.v1i2.827

Abstract

Pemanfaatan citra digital sangat penting untuk mengetahui kematangan buah sawit dengan memanfaatkan sistem yang ada. Dengan adanya citra digital maka untuk menentukan kematangan buah sawit berdasarkan warnanya bisa dilakukan secara computing (berbasis teknologi), yaitu dengan menerapkan pengolahan citra menggunakan metode transformasi ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value). Model warna HSV (Hue, Saturation, Value) mengelompokkan komponen intensitas dari informasi warna yang dibawa (hue dan saturation) dalam warna citra. Klasifikasi kematangan buah sawit dari pengujian 30 sampel citra buah sawit, dapat dilihat dari rentang nilai Hue. Ektrasi RGB ke HSV nilai pada kulit buah Sawit menghasilkan dua klasifikasi nilai rentang Hue, yaitu warna hitam kekuningan dengan nilai Hue (0.25604 - 0.59155) untuk sawit mentah, warna orange merah tua dengan nilai Hue (0.06511 - 0.12985) untuk sawit matang. Hasil dari deteksi kematangan dapat dilihat pada masing-masing pengujian dengan nilai presentase 100% untuk kategori buah sawit matang, 100% untuk kategori buah sawit mentah. Nilai presentase untuk pengujian keseluruhan data mempunyai presentase nilai yang baik dimana berpengaruh dalam mendeteksi kematangan sawit yaitu sebesar 100%. Maka dapat disimpulkan, bahwa pendeteksian kematangan buah sawit dapat dilakukan dengan menerapkan metode transformasi ruang warna HSV.
Co-Authors Harahap, Rina Syafiddini Khoiriah, Miftahul Rakhmat Kurniawan R