Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Mohammad Farhan Fatah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS PERBANDINGAN METODE WP DAN SAW DALAM MENENTUKAN DESTINASI WISATA TERBAIK Zaehol Fatah; Mohammad Farhan Fatah
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 7 No. 1 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v7i1.10491

Abstract

Studi ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas metode WP dan SAW dalam menentukan destinasi wisata terbaik di Provinsi Jawa Timur. Data diperoleh dari TripAdvisor dengan tiga kriteria utama: harga tiket, jumlah ulasan, dan rating pengunjung. Perhitungan dilakukan menggunakan Microsoft Excel untuk memperoleh nilai preferensi dan peringkat akhir tiap destinasi. Hasil menunjukkan bahwa metode WP menghasilkan nilai tertinggi sebesar 0,48217, sedangkan metode SAW sebesar 0,47904, dengan Gunung Bromo menempati posisi pertama pada keduanya. Meskipun keduanya memberikan hasil konsisten, metode SAW dinilai lebih efisien dan mudah diterapkan karena proses perhitungannya lebih sederhana. Dengan demikian, metode SAW direkomendasikan sebagai pendekatan terbaik dalam sistem pendukung keputusan untuk pemilihan destinasi wisata.
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Kebijakan Program Makan Bergizi Gratis (MBG) di X Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Mohammad Farhan Fatah; A. Hamdani; Farihin Lazim
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 11 No 1 (2026): JANUARY
Publisher : Lembaga Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA), Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v11i1.7407

Abstract

The Free Nutritious Meal (MBG) policy has elicited diverse responses on social media platform X, necessitating sentiment analysis to objectively understand public opinion. This study employs Support Vector Machine (SVM) with TF-IDF weighting to classify 3,796 opinion data into positive, negative, and neutral sentiments. Results show the SVM model achieves an accuracy of 76.05%. Public perception is predominantly positive (1,431 data), followed by neutral (1,258), and negative (1,107). Word Cloud analysis indicates optimism based on hopes for improved student nutrition, while negative opinions highlight concerns about food safety and budget transparency. In conclusion, MBG enjoys strong public support, but the government should prioritize food safety and transparent financial management to reduce public unrest. Identifying negative sentiments provides a basis for critical evaluation and future policy improvements.
Co-Authors A. Hamdani Lazim, Farihin Zaehol Fatah