Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika)
Winarto, Monikka Nur
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Produk Terbaik Menggunakan Metode Preference Selection Index Purnamawati, Annida; Winarto, Monikka Nur; Eka Saputri, Daniati Uki
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 1 No. 2 (2023): Volume 1 Number 2 April 2023
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v1i2.28

Abstract

The purpose of this research is to assist the company in determining the best product to use based on production results so that it can increase customer satisfaction in using and consuming products sold using the preference selection index method. The application of the preference selection index method in determining the best product will result in a comparison of the values of all product data produced in the 1st quarter period. So that the developed decision support system can determine the best product according to predetermined criteria. The calculation of determining the best product using the preference selection index shows that the results of calculating the final value of the 1st best product get a final score of 0.9495 obtained for the Original Banana Chips product, the 2nd best product gets a final score of 0.8969 obtained for the Banana Chips product Balado Hijau and the 3rd best product with a final score of 0.8783 was obtained for the Milk Banana Chips product.
Analisis Sentimen Aplikasi TikTok menggunakan Metode BM25 dan Improved K-NN Fitur Chi-Square Purnamawati, Annida; Winarto, Monikka Nur; Mailasari, Mely
Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Vol 7 No 1 (2023)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Magelang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31603/komtika.v7i1.8938

Abstract

Saat ini kemajuan teknologi sangat pesat, begitu juga halnya penggunaan internet semakin meningkat. Perubahan tersebut didukung dengan berkembangnya media komunikasi yang membuat jumlah penggunaan internet meningkat dan mendorong persebaran informasi sangat cepat melalui aplikasi sosial media. Aplikasi TikTok merupakan salah satu sosial media di Indonesia yang sangat popular saat ini. Aplikasi TikTok memberikan wadah untuk membuat video dengan durasi 60 detik dan mempunyai banyak fitur seperti menambahkan musik, mengubah suara, memberikan filter, menambahkan efek dan stiker. Pengguna aplikasi tersebut dari anak dibawah umur sampai dengan yang sudah tua maka tidak sedikit pengguna memberikan ulasan positif maupun negatif. Maka dari itu pada penelitian ini membantu pengguna untuk menganalisis data ulasan tersebut dengan melakukan eksperimen menggunakan teknik klasifikasi sentimen menggunakan metode BM25 sebagai pembobotan kata, dan Improved K-NN sebagai penentu dalam memilih sentimen dengan menambahkan fitur Chi-Square guna untuk mengurangi jumlah kata dalam klasifikasi. Pengujian menggunakan 5 kali pengujian rasio fitur kemudian di dapatkan hasil terbaik dari rasio fitur 50% dan k = 20 sehingga memperoleh hasil terbaik yaitu nilai precision 70,03%, recall 67,22%, accuracy 83,33% dan f-measure 66,26%. Dapat disimpulkan untuk penambahan fitur seleksi dapat membantu meningkatkan hasil recall, f-measure, precision, dan accuracy.
Co-Authors Eka Saputri, Daniati Uki Mely Mailasari Purnamawati, Annida