Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika
indwiarti
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Prediksi Retweet Berdasarkan Fitur UserBased, Content-Based, dan Time-Based Menggunakan Metode ANN-GSO Muhalani, Raisul; Jondri; indwiarti
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak - Media sosial menjadi salah satu platform yang banyak dipilih untuk sarana saling berbagi informasi, hiburan, serta dapat membuat mereka menghilangkan rasa penat dari aktifitas mereka sehari-hari. Media sosial sudah menjadi kebutuhan untuk sebagian besar masyarakat khususnya indonesia. Salah satu media sosial yang sering digunakan oleh masyarakat indonesia yaitu twitter. Twitter dapat membagikan sebuah postingan yang biasa disebut dengan tweet(kicauan) yang dapat digunakan oleh pengguna untuk membagikan tulisan, foto, video, maupun gif kepada publik. Salah satu fitur twitter yaitu retweet. Fitur retweet ini memiliki fungsi untuk membagikan kembali sebuah postingan, baik postingan mereka sendiri maupun postingan pengguna lain. Fitur ini sangat berperan penting dalam penyebaran informasi. Penelitian ini membahas mengenai prediksi retweet menggunakan fitur user-based, content-based, dan timebased dengan metode Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network) untuk klasifikasinya, yang dioptimalkan dengan algoritma Glowworm Swarm Optimization (GSO) untuk mendapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Model ANN yang dioptimalkan dengan GSO menunjukkan hasil terbaik ketika dilakukan skenario oversampling, dengan akurasi sebesar 78% dan F1-Score 78%. Pada GSO terdapat peningkatan pada dataset model prediksi secara keseluruhan. Kata kunci - klasifikasi, Twitter, retweet, ANN, GSO
Prediksi Retweet Berdasarkan Konten Dan Pengguna Dengan Metode Classifier Selection Febiansyah, Muhamad; Jondri; indwiarti
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak - Perkembangan media sosial telah merubah cara penyebaran informasi, dengan Twitter memainkan peran utama. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi retweet di Twitter menggunakan fitur content-based dan user-based, serta teknik oversampling untuk meningkatkan kinerja model. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa meta learner tanpa oversampling pada fitur content-based memiliki macro average F1-score sebesar 0.52, namun dengan recall yang sangat rendah untuk kelas retweet (6%) dan F1-score 0.11. Sebaliknya, meta learner dengan oversampling pada fitur contentbased memperbaiki performa dengan presisi 0.86, recall 0.77, dan F1-score 0.80 untuk retweet, dengan nilai macro average F1-score sebesar 0.82 yang menunjukan kenaikan dibandingkan dengan meta learner tanpa oversampling. Untuk model user-based, tanpa oversampling, macro average F1-score memiliki nilai 0.75 dengan keseimbangan baik antara presisi dan recall pada kelas non retweet. Setelah oversampling, model user-based mempertahankan keseimbangan yang baik dengan presisi, recall, F1-score, dan macro average F1- score masing-masing sebesar 0.88 pada kelas retweet dan non retweet. Secara keseluruhan, oversampling meningkatkan kinerja model, terutama pada fitur content-based, dengan model user-based menunjukkan performa yang paling konsisten dan baik. Kata kunci - twitter, pemilihan pengklasifikasi, berbasis pengguna, berbasis konten
Co-Authors Febiansyah, Muhamad Hadi Sabililhaq Jondri Jondri Muhalani, Raisul Muhamad Febiansyah Raisul Muhalani