Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.946
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik ITS Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Systemic: Information System and Informatics Journal Jurnal Mantik Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEKS JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer International Journal of Science and Society (IJSOC) Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, dan Akuntansi) Smart Techno (Smart Technology, Informatic and Technopreneurship) Demokrasi: Jurnal Ilmu Pemerintahan Jurnal Aplikasi Sistem Informasi dan Elektronika International Applied Science ENDLESS : International Journal of Future Studies Jurnal Penelitian IPTEKS
Bagus Setya Rintyarna
Universitas Muhammadiyah Jember
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Social Sciences Other

Published : 36 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 36 Documents
Search

 1   2   3   4 
Sentiment Analysis pada Data Twitter dengan Pendekatan Naïve Bayes Multinomial Bagus Setya Rintyarna
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 2, No 1 (2017): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v2i1.1034

Abstract

Sebagai platform di mana user bertukar informasi dalam bentuk pesan pendek, link ke website lain, gambar maupun video, twitter telah berevolusi menjadi platform microblogging yang menjadi sumber informasi bagi banyak permasalahan karena karakteristiknya yang bersifat real time. Salah satu informasi yang penting diekstraksi dari data twitter adalah opini atau sentimen. Teknik untuk mengekstraksi sentimen dengan pendekatan komputasional disebut sebagai Sentiment Analysis. Penelitian ini mengusulkan eksperimen dengan teknik Sentiment Analysis pada dataset twitter dengan metode Multinomial Naïve Bayes untuk kategorisasi data teks. Tool yang dipergunakan adalah WEKA. Pada penelitian ini dievaluasi pengaruh algoritma stemming yang berbeda, yaitu : 1) IteratedLovinsStemmer, 2) LovinsStemmer, 3) NullStemmer dan 4) SnowBallStemmer. Evaluasi kinerja disajikan dalam enam matriks parameter yaitu TP Rate, FP Rate, Precision, Recall dan F Measure serta ROC.
Sentiment Analysis pada Movie Review dengan Pendekatan Klasifikasi dalam Algoritma J.48 Bagus Setya Rintyarna
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 1, No 2 (2016): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v1i2.567

Abstract

Sentiment Analysis yang disebut juga sebagai Opinion Mining adalah topik penelitian yang aktif di bawah Natural Language Processing (NLP) yang bertujuan untuk membangun sebuah metode yang dapat diimplementasikan menjadi sebuah tool yang dapat dipergunakan untuk mengekstraksi informasi subyektif berupa sentiment atau opini dalam sebuah data text. Pada penelitian ini akan disimulasikan Sentiment Analysis dengan pendekatan klasifikasi data text. Data text yang digunakan adalah Large Movie Review Dataset. Simulasi Sentiment Analysis dengan pendekatan klasifikasi data text akan dilakukan dengan menggunakan tool dari WEKA.Kata kunci: Hidden Naïve Bayes, Naïve Bayes Classifier
Pengaruh Seleksi Fitur Pada Skema Klasifikasi Naive Bayes Berbasis Gaussian dan Kernel Density Bagus Setya Rintyarna
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 1, No 1 (2016): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v1i01.245

Abstract

Penyakait diabetes termasuk salah satu jenis penyakit yang perlu diwaspadai karena memiliki tingkat prevalensi yang cukup tinggi. Sebagai upaya deteksi dini penyakit diabetes, pada penelitian ini digunakan Hidden Naïve Bayes sebagai metode untuk klasifikasi penyakit diabetes. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Hidden Naïve Bayes dapat digunakan untuk klasifikasi penyakit diabetes dengan kinerja yang lebih baik dibandingkan Naïve Bayes Classifier.
Application Of N-Gram On K-Nearest Neighbor Algorithm To Sentiment Analysis Of TikTok Shop Shopping Features Riska Dwi Ayu Lestari; Bagus Setya Rintyarna; Moh. Dasuki
Jurnal Mantik Vol. 6 No. 3 (2022): November: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

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

Abstract

This study contains sentiment analysis on Twitter data with the direction of sentiment on the TikTokShop feature. In this study, the k nearest neighbor method is implemented in which the metric distance cosine similarity is used with the value of the nearest neighbor distance k = 3, 5, 7, and 9. In the modeling, a k-fold cross-validation scenario is used with a value of k = 10 fold. This study also uses unigram, bigram, and trigram selection features to handle imbalanced data using undersampling techniques. From the modeling results, it is found that the best modeling is the model with unigram feature selection with nearest neighbor k = 3. From this model, the average accuracy value is 89.92%, the average precision is 90.54% and the recall average is 87.37%. In the test, the results showed that the unigram feature selection had the best performance with 91% accuracy, 92% precision, and 89% recall
Perancangan Ditektor Gas Karbon Monoksida (CO) Dan Hidro Karbon (HC) Dengan Sistem Air Purifier Berbasis Arduino Candra Krismana; M. Aan Auliq; Bagus Setya Rintyarna
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol 4, No 2 (2022): ELKOM
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v4i2.7232

Abstract

Udara sehat merupakan udara yang tidak berwarna dan tidak berbau, menurut Indeks Standard Pencemaran Udara (ISPU) kandungan udara yang baik adalah 0 – 50 ppm. Pada lingkungan tempat parkir indoor, biasanya kurang diperhatikan sarana ventilasinya, keluar masuknya kendaraan dapat mengakibatkan udara dalam ruangan terpenuhi oleh gas CO dan HC yang berasal dari asap kendaraan, untuk meminimalisir kadar gas CO dan HC dalam parkir indoor dirancang sebuah alat pendeteksi gas CO dan HC berbasis Arduino Uno. Dengan menggunakan sensor Mq – 7 dan sensor Mq – 2 untuk mendeteksi gas, apabila kadar gas CO dan HC lebih dari 35 ppm maka kipas akan menyala, kemudian data hasil pembacaan sensor akan ditampilakan pada LCD 4 x 20. Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksperimental dengan cara melakukan perancangan dan pembuatan alat, selanjutnya dilakukan pengujian pengukuran terhadap alat tersebut. Pada penelitian yang dilakukan dengan menggunakan ketetapan ppm dan ketentuan Rpm kipas, yaitu Rpm tinggi, Rpm rendah, Rpm sedang. Pada Rpm tinggi menghasil waktu penurunan sebesar 1 menit 17 detik, dan pada Rpm sedang waktu penurunan 1 menit 30 detik, Rpm rendah membutuhkan waktu penurunan 4 menit. Untuk masing masing akurasi sensor yang telah diuji dengan gas analyzer pada sensor Mq – 2 mendapatkan nilai rata – rata eror 0,4% dan untuk sensor Mq – 7 mendapatkan nilai rata – rata eror 0,9%.
Desain Sistem Keamanan Sepeda Motor Dengan Memanfaatkan GPS Tracker Berbasis IoT Muhammad Yosi Ashadi; Sofia Ariyani; Bagus Setya Rintyarna; Nanda Kurnia Wardati
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol 4, No 2 (2022): ELKOM
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v4i2.7428

Abstract

Jumlah kendaraan bermotor khususnya sepeda motor di Indonesia yang terus mengalami peningkatan setiap tahunnya diiringi dengan semakin tingginya tindak pencurian sepeda motor. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat melacak sepeda motor tersebut sehingga mudah untuk ditemukan. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk proses pelacakan yaitu GPS Tracker. Pada penelitian ini, dilakukan perancangan sistem keamanan sepeda motor dengan memanfaatkan GPS Tracker berbasis IoT yang bertujuan untuk mempermudah penggunanya melihat track disekitar objek yang dilacak tersebut bergerak. Hasil tracking ini dapat ditampilkan diaplikasi BLYNK. Metode GPS tracker yang digunakan adalah geocoding yang merupakan proses penyimpanan source code berdasarkan titik koordinat dari GPS. Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dalam beberapa cara, salah satunya yaitu dengan menghitung selisih jarak antara GPS Tracker dan GoogleMap. Hasil dari perhitungan data tersebut digunakan untuk menginformasikan posisi keberadaan GPS tersebut dengan titik koordinat yang sudah ditentukan dari alat GPS tracker. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa nilai akurasi hasil tracking sistem keamanan sepeda motor berbasis IoT, didapatkan nilai rata-rata selisih koordinat sebesar 2,43 meter. Hasil pelacakan alat ini memiliki kehandalan sebesar 80,49% dengan kesalahan sebesar 19,51%.
BLOCKCHAIN TECHNOLOGY IN THE DIGITAL MARKETING SECTOR Nico Djundharto Djajasinga; Bagus Setya Rintyarna; Siti Nurhayati; Saida Zainurossalamia ZA; Intan Nurrachmi
Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi) Vol 6 No 3 (2022): Edisi September - Desember 2022
Publisher : LPPM STIE Muhammadiah Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (221.894 KB) | DOI: 10.31955/mea.v6i3.2693

Abstract

Similar to the internet, blockchain technology could be the next digital revolution. Blockchains offer tremendous potential, which is why numerous businesses have begun implementing this technology. With the internet enabling the transmission of information, blockchain enables the communication of value. Blockchain is not only associated with cryptocurrencies; thanks to this technology, businesses may increase brand value. As blockchain is a developing technology, there are still numerous possible applications. This has prompted us to investigate the viability of implementing blockchain in the marketing industry. This study examines the application of blockchain technology in the digital marketing industry. This study employs a qualitative approach and descriptive methodologies. The survey results indicate that blockchain is very effective in digital marketing since it may increase consumer trust. This is because blockchain technology guarantees the honesty and integrity of data. In addition, blockchain technology eliminates intermediaries, making the marketing process more straightforward, cheaper, faster, and more accessible.
Artificial Intelligence and Ethics: Building an Artificial Intelligence System that Ensures Privacy and Social Justice Muhammad Hermansyah; Ainun Najib; Any Farida; Rian Sacipto; Bagus Setya Rintyarna
International Journal of Science and Society Vol 5 No 1 (2023): International Journal of Science and Society (IJSOC)
Publisher : GoAcademica Research & Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54783/ijsoc.v5i1.644

Abstract

The term "artificial intelligence" (AI) refers to technology becoming increasingly prevalent in many facets of human life. Nevertheless, significant concerns regarding social justice and privacy in the application of AI are also being noticed. This article explores the significance of ethics in developing artificial intelligence systems that can protect individuals' privacy and promote social justice. A qualitative methodology was used for this study, which consists of a review of previous research. As a result of this research, we describe what is artificial intelligence with examples of its use, ethics with its functions, how to embed ethics into artificial intelligence technologies, including robot and machine ethics. The following is an examination of AI and ethics from the point of view of privacy and social justice. In the context of the use of AI, offer some suggestions about constructing a more moral and accountable AI system.
Telehealth in Remote Areas: A New Artificial Intelligence-Based Model Bagus Setya Rintyarna; Sasmiyanto; Odilia D. Insantuan; Ida Widiawati; Reza Yuridian Purwoko
International Journal of Science and Society Vol 5 No 4 (2023): International Journal of Science and Society (IJSOC)
Publisher : GoAcademica Research & Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54783/ijsoc.v5i4.782

Abstract

The existence of technology has led to many developments in various fields, including health. Telehealth through the use of artificial intelligence can help increase access to health, especially in remote areas. This study aims to describe the potential and challenges of implementing an artificial intelligence (AI) based Telehealth model in increasing access to health in remote areas. Using descriptive qualitative research methods with thematic data analysis, this research analyzes data obtained from literature studies and previous research related to Telehealth AI. The results reveal that Telehealth AI has the potential to reduce inequalities in access to health, improve health outcomes, and save healthcare systems costs. However, challenges such as adequate regulation, data security, limited technological infrastructure, and digital literacy need to be overcome to maximize benefits. This research provides important insights to support the development of effective and inclusive Telehealth AI in remote areas.
Assessing Technique For Mapping Public Response To DKI Jakarta Governor Policy In Handling COVID-19 Pandemic Using SVM BASED Sentiment Analysis Bagus Setya Rintyarna; Wahyu Nurkholis Hadi Syahputra; Triawan Adi Cahyanto; Riska Nur Maulida
International Applied Science Vol. 1 No. 1 (2022): Proceedings of International Conference on Rural Development (ICRD) 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/ias.v1i1.50

Abstract

Since the coronavirus outbreak or known as COVID-19 spread throughout the world, especially in Indonesia. The Governor of DKI Jakarta issued several policies to deal with the spread of COVID-19. However, this policy has become a conversation on social media such as Youtube. Through audience interaction in the comments column, giving lots of positive and negative sentiment comments, the audience response is classified using the sentiment analysis technique of comments to find out which sentiments are positive, negative, and neutral for each comment. In this study, the data were taken from news video comments. The method used is the Support Vector Machine and the selection feature uses the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). The data used amounted to 945 Indonesian language comments. Accurate results obtained by using the addition of a stoplist at the preprocessing stage a.
Co-Authors Abadi Sanosra Agus Zainal Arifin Ahmad Zulfan, Ahmad Ainun Najib aji brahma nugroho, aji brahma Al-Rosyid, Latifa Mirzatika Albani, Erza Rizki Any Farida Ari Eko Wardoyo Athoillah, Dwi Kemal Auliq, Muhammad A'an Avid Leonardo Sari A’yun, Qurrota Bahri, Mokh Hairul Candra Krismana Daryanto Daryanto Desta, Senki Dewi Lusiana Dian Wardiana Sjuchro Donny Aliyanto Fatkhul Yaqin, Muhammad Brian Fitriana Fitriana Fitriana, Fitriana Hanifatul Azizah Herry Setyawan Ida Widiawati, Ida Khalid Khalid Kursiyanto, Muhammad Nurcahyo Laksana, Rico Wahyu Lismana, Germenio Cipta M Aan Auliq Moh. Dasuki Muhammad Hermansyah Muhammad Yosi Ashadi Mutia Pamikatsih Nanda Kurnia Wardati Nico Djundharto Djajasinga Nur Qodariyah Odilia D. Insantuan Pamuji, Muhammad Ridho Permataning Tyas, Salsabila Mazya Prasastiningtyas, Widyapuri Prasetya, Tri Budi Pribadi, Heru Cahyono Rahman, Dhimas Fachri Reza Yuridian Purwoko Rezeki, Syailendra Reza Irwansyah Rian Sacipto Richo Artha Wijaya Riska Dwi Ayu Lestari Riska Nur Maulida Riyanarto Sarno Sasmiyanto, Sasmiyanto Setyawan, Herry Siti Nurhayati Sofia Ariyani Suharso, Wiwik Tazkiyah, Ivfa Tut Triawan Adi Cahyanto Tuti Dharmawati Tyas, Salsabila Mazya Permataning Wahyu Nurkholis Hadi Syahputra Wijayanti, Lumastari Ajeng Yachya Trapsilo Rochim ZA, Saida Zainurossalamia Zainul Arifin