Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Yasir Alghifari, Muhammad
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS PENGARUH KEBIASAAN MEROKOK DAN AKTIVITAS BEGADANG TERHADAP RISIKO PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE Yasyfi Imran, Athallah; Rafli Maulana, Muhammad; Lifiano Jamot Munthe, Gabriel; Athallah Ubaid, Deni; Yasir Alghifari, Muhammad; Adriansyah, Rizki; Ditha Tania, Ken; Meiriza, Allsela
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14030

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh kebiasaan merokok dan aktivitas begadang terhadap risiko penyakit paru-paru menggunakan Support Vector Machine (SVM). Kebiasaan merokok dan kurang tidur telah diidentifikasi sebagai faktor risiko gangguan paru-paru, namun interaksi kompleks antara keduanya sering diabaikan dalam penelitian konvensional. Metode statistik tradisional cenderung tidak mampu menangani hubungan nonlinier atau efek pengacau tersembunyi. Dataset terdiri dari 30.001 sampel dengan 10 atribut, termasuk usia, jenis kelamin, kebiasaan merokok, dan aktivitas begadang. Data diproses melalui tahapan Knowledge Discovery in Database meliputi seleksi data, praproses dengan label encoding dan scaling, transformasi data, pemodelan SVM, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan model SVM mencapai akurasi 89,28%, dengan presisi 0,83 dan recall 1,00 untuk kelas tidak berisiko, serta presisi 1,00 dan recall 0,78 untuk kelas berisiko. Temuan ini menegaskan kombinasi kebiasaan merokok dan pola tidur irregular signifikan meningkatkan risiko penyakit paru-paru, serta memberikan rekomendasi berbasis bukti bagi praktisi kesehatan dalam merancang intervensi preventif.
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH TERBARU TENTANG PENDISTRIBUSIAN GAS ELPIGI SUBSIDI PADA MASYARAKAT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA SVM Fathoni, Fathoni; Lifiano Jamot Munthe, Gabriel; Yasir Alghifari, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14213

Abstract

Kebijakan pemerintah terbaru mengenai pendistribusian gas elpiji subsidi hanya melalui pangkalan resmi Pertamina menuai berbagai respons dari masyarakat, khususnya di media sosial X (Twitter). Permasalahan muncul karena perubahan sistem ini dinilai menyulitkan masyarakat tertentu, serta menimbulkan keresahan terkait aksesibilitas dan kelangkaan pasokan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan tersebut dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi. Data dikumpulkan melalui proses crawling menggunakan sejumlah kata kunci relevan selama periode 1 Februari hingga 28 Februari 2025. Setelah itu data diproses melalui tahapan preprocessing, normalisasi, ekstraksi fitur menggunakan metode N-gram, serta pelabelan sentimen secara otomatis dengan bantuan pustaka TextBlob. Berdasarkan hasil analisis terhadap 1.091 data, ditemukan bahwa sentimen publik didominasi oleh sentimen positif sebesar 47,3%, diikuti oleh sentimen negatif sebesar 27,0%, dan sentimen netral sebesar 25,7%. Evaluasi performa model menunjukkan tingkat akurasi sebesar 68,35%, dengan kinerja terbaik pada klasifikasi sentimen positif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa masyarakat cenderung menerima kebijakan tersebut secara positif, meskipun masih terdapat kekhawatiran yang perlu diantisipasi melalui strategi komunikasi publik yang lebih informatif, terbuka, dan berkelanjutan.
Co-Authors Adriansyah, Rizki Allsela Meiriza, Allsela Athallah Ubaid, Deni Fathoni Fathoni Ken Ditha Tania Lifiano Jamot Munthe, Gabriel Rafli Maulana, Muhammad Yasyfi Imran, Athallah