Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika
Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika (JIKI) merupakan sebuah jurnal ilmiah nasional yang mempublikasikan artikel hasil penelitian di bidang Ilmu Komputer, Informatika, dan Sistem Informasi, terutama pada pengembangan software, pengembangan sistem informasi, sistem komputer, jaringan komputer, algoritma dan komputasi, serta penerapan teknologi informasi. Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika (JIKI) terdaftar di LIPI dengan P-ISSN : 2807-6664 dan E-ISSN : 2807-6591. Selain itu, JIKI terdaftar di Crossref dengan DOI : https://doi.org/10.54082/jiki.IDPaper. Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika (JIKI) dipublikasikan 2 kali dalam setahun, yaitu pada bulan Juni dan Desember. Semua penerimaan naskah akan diproses secara double blind review oleh mitra bestari. Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika (JIKI) menerima artikel ilmiah hasil penelitian dari beberapa bidang sebagai berikut : - Organisasi sistem komputer: Arsitektur komputer, sistem tertanam, komputasi waktu nyata - Jaringan : Arsitektur jaringan, protokol jaringan, komponen jaringan, evaluasi kinerja jaringan, layanan jaringan - Keamanan: Kriptografi, layanan keamanan, sistem deteksi intrusi, keamanan perangkat keras, keamanan jaringan, keamanan informasi, keamanan aplikasi - Organisasi perangkat lunak : Penerjemah, Middleware, Mesin virtual, Sistem operasi, Kualitas perangkat lunak - Notasi dan alat perangkat lunak : Paradigma pemrograman, Bahasa pemrograman, Bahasa khusus domain, Bahasa pemodelan, Kerangka kerja perangkat lunak, Lingkungan pengembangan terintegrasi - Pengembangan perangkat lunak : Proses pengembangan perangkat lunak, Analisis kebutuhan, Desain perangkat lunak, Konstruksi perangkat lunak, Penyebaran perangkat lunak, Pemeliharaan perangkat lunak, Tim pemrograman, Model sumber terbuka - Teori Komputasi : Model Komputasi, Kompleksitas Komputasi - Algoritma : Desain algoritma, Analisis algoritma - Matematika komputasi : Matematika diskrit, Perangkat lunak matematika, Teori informasi - Sistem informasi : Sistem manajemen basis data, Sistem penyimpanan informasi, Sistem informasi perusahaan, Sistem informasi sosial, Sistem informasi geografis, Sistem pendukung keputusan, Sistem kontrol proses, Sistem informasi multimedia, Penambangan data, Perpustakaan digital, Platform komputasi, Pemasaran digital, World Wide Web , Pengambilan informasi - Interaksi manusia-komputer : Desain interaksi, Komputasi sosial, Komputasi di mana-mana, Visualisasi, Aksesibilitas - Konkurensi: Komputasi bersamaan, Komputasi paralel, Komputasi terdistribusi - Kecerdasan buatan : Pemrosesan bahasa alami, Representasi dan penalaran pengetahuan, Visi komputer, Perencanaan dan penjadwalan otomatis, Metodologi pencarian, Metode kontrol, Filosofi kecerdasan buatan, Kecerdasan buatan terdistribusi - Pembelajaran mesin: Pembelajaran dengan pengawasan, Pembelajaran tanpa pengawasan, Pembelajaran penguatan, Pembelajaran multi-tugas - Grafik : Animasi, Rendering, Manipulasi gambar, Unit pemrosesan grafik, Realitas campuran, Realitas virtual, Kompresi gambar, Pemodelan padat - Komputasi terapan: E-commerce, Perangkat lunak perusahaan, Penerbitan elektronik, Cyberwarfare, Pemungutan suara elektronik, Video game, Pengolah kata, Riset operasi, Teknologi pendidikan, Manajemen dokumen.
Articles
57 Documents
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Parkir dan Ketersediaan Slot Parkir Otomatis Menggunakan Arduino ]]>
<![CDATA[Ahmad Iqbal Pulungan]]>;
<![CDATA[Sumarno Sumarno]]>;
<![CDATA[Indra Gunawan]]>;
<![CDATA[Haru Satria Tambunan]]>;
<![CDATA[Abdi Rahim Damanik]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 2 No 2 (2022): JIKI - Desember 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.33
<![CDATA[Masih terdapat banyak fasilitas parkir yang tidak memberikan informasi kepada pengguna jasa parkir bahwa area parkir sudah terisi penuh dengan kendaraan, sehingga membuat pengguna jasa parkir harus mengitari lahan parkir hanya untuk mencari slot parkir yang masih kosong. Sistem prototipe ini dirancang untuk membuka dan menutup portal masuk dan portal keluar secara otomatis serta memberikan informasi slot parkir yang masih tersedia kepada pengguna jasa parkir pada layar monitor yang diletakkan sebelum portal masuk. Perancangan ini menggunakan sensor Infrared dan lampu LED pada setiap slot parkirnya, dimana sensor Infrared akan membaca hadangan yang berada tepat di depan sensor dan lampu LED yang berfungsi untuk memberikan indikasi menyala jika slot sudah terisi dan lampu tidak akan menyala jika slot parkir tidak terisi. LCD berfungsi sebagai pemberi informasi area slot parkir yang kosong dengan angka “0” dan angka “1” penanda slot parkir sudah terisi, ketika area parkir sudah penuh, maka di layar LCD bertuliskan kalimat “ SORRY PARKIR FULL” yang menandakan area parkir pada setiap slot parkir penuh dan tidak akan membuka portal masuk.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Alat Pembuka Kunci Otomatis pada Komputer Windows Menggunakan RFID Berbasis Arduino ]]>
<![CDATA[Nurkholis Andika]]>;
<![CDATA[Sumarno Sumarno]]>;
<![CDATA[Indra Gunawan]]>;
<![CDATA[Heru Satria Tambunan]]>;
<![CDATA[Abdi Rahim Damanik]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 2 No 2 (2022): JIKI - Desember 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.34
<![CDATA[Teknologi Radio Frequency Identification RFID banyak digunakan untuk identifikasi pada object bergerak, keylock pintu pada mobil, dan sebagai sistem keamanan. Teknologi ini banyak diterapkan sebagai media penunjang untuk mengidentifikasi suatu objek.Oleh karena itu permasalahan yang dikaji dalam penelitian ini yaitu bagaimana merancang sebuah alat yang dapat digunakan untuk membuka kunci komputer windows atau login user otomatis berbasis Arduino Pro Micro Atmega 32U4. Dimana alat ini dapat membantu untuk mempermudah dalam membuka kunci komputer windows. Sistem prototype ini menggunakan tag serial rfid dalam penggunaannya sebagai alat autentikasi penulisan password, dan pembukaan kunci kompter windows secara otomatis. Penelitian ini dilakukan untuk memberi kenyamanan dan kemudahan untuk login user dan masuk ke tampilan dekstop. Pemanfaatan RFID di pilih karena menggunakan metode identifikasi objek dengan menggunakan sarana tag dan reader untuk menyimpan dan menerima data tanpa membutuhkan kontak secara langsung. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah rencana Pemanfaatan RFID dalam mempermudah dalam proses login user pada komputer berbasis sistem operasi windows.]]>
<![CDATA[Deteksi Emosi Berdasarkan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) ]]>
<![CDATA[Putri, Tasya Busrizal]]>;
<![CDATA[Saidah, Sofia]]>;
<![CDATA[Hidayat, Bambang]]>;
<![CDATA[Qothrunnada, Fadia]]>;
<![CDATA[Darwindra, Darwindra]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2023): JIKI - Juni 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.45
<![CDATA[Manusia saling berkomunikasi melalui dialog. Suasana hati seseorang merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi kualitas komunikasi. Salah satu bentuk yang merepresentasikan suasana hati adalah emosi. Emosi adalah suatu kondisi yang mendorong seseorang untuk melakukan suatu tindakan akibat dari adanya rangsangan. Penelitian mengenai deteksi dan klasifikasi emosi berdasarkan sinyal wicara. Speech recognition merupakan bidang yang berpengaruh pada penelitian ini untuk mengukur tingkat emosi pada manusia. Penelitian ini merancang sistem yang dapat mendeteksi emosi seseorang berdasarkan ciri sinyal wicara. Pada penelitian ini menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) untuk ekstraksi ciri. DWT adalah teknik analisa sinyal yang dikembangkan dari Short Time Fourier Transform (STFT) melalui domain waktu dan frekuensi yang didekomposisi kedalam komponen frekuensi rendah dan frekuensi tinggi. Untuk mendeteksi dan mengklasifikasi emosi berdasarkan suara manusia menggunakan Support Vector Machine (SVM). SVM adalah sistem machine learning yang menggunakan ruang hipotesis dan terdiri dari fungsi-fungsi linear yang dilatih dengan algoritma pembelajaran berdasarkan teori optimasi dengan dimensi tinggi Berdasarkan penelitian ini, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 100% dengan parameter terbaiknya menggunakan level dekomposisi 4, jenis wavelet haar dan jenis kernel quadratic. Jenis kernel quadratic memiliki delay consequences yang lebih baik daripada jenis kernel SVM yang lain dan hasil klasifikasinya dapat diverifikasi menggunakan kurva ROC.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Kualitas Beras Delanggu Berdasarkan Ciri Tekstur Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Naïve Bayes ]]>
<![CDATA[Herliana, Tiara Virlianda]]>;
<![CDATA[Sai’dah, Sofia]]>;
<![CDATA[Hidayat, Bambang]]>;
<![CDATA[Tasya, Weni]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2023): JIKI - Juni 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.47
<![CDATA[Beras merupakan salah satu makanan wajib bagi masyarakat Indonesia. Salah satu daerah penghasil beras terbesar di Indonesia adalah daerah Delanggu, tepatnya Kabupaten Klaten, Jawa Tengah. Banyak jenis beras yang beredar di pasaran memiliki kualitas dari segi warna, tekstur, dan aroma berbeda-beda. Begitu pun, peran beras sebagai bahan pangan pokok masyarakat Indonesia menjadikan permintaan masyarakat terhadap konsumsi beras juga tinggi. Namun, fluktuasi yang terjadi setiap tahunnya terhadap harga bahan pangan pokok, membuat tingkat daya beli masyarakat mengalami penurunan yang mendorong tindak kecurangan berupa manipulasi kualitas beras oleh beberapa oknum dengan mengoplos beras dengan kualitas berbeda. Maka diperlukan teknologi yang dapat membantu masyarakat maupun pemerintah dalam mengidentifikasi kualitas beras yang beredar di pasaran untuk menentukan tingkat kelayakan beras tersebut. Dalam penelitian ini telah dirancang sistem berbasis machine learning untuk mengidentifikasi kualitas beras menggunakan citra. Dalam pengklasifikasian, penulis menggunakan metode Naïve Bayes. Sedangkan, pada ekstraksi ciri digunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang nantinya akan digunakan untuk menentukan tekstur beras. Berdasarkan pengujian yang telah di lakukan, dapat diketahui bahwa sistem yang dirancang dapat mengidentifikasi beras delanggu berdasarkan dua kualitas yaitu beras kelas super dan biasa. Pengujian dilakukan menggunakan 40 citra beras di mana masing-masing kelas memiliki dua kualitas citra beras. Sehingga didapatkan dari beberapa skenario pengujian parameter orde dua terbaik pada kombinasi dua ciri orde dua metode GLCM dengan hasil akurasi terbaik yaitu contrast-correlation dengan akurasi 100,00 % dan waktu komputasi 82,59 detik dengan sudut 135° dan jarak piksel d=1.]]>
<![CDATA[Sistem Pengajuan Budget untuk Produksi FTV dan Sinetron pada PT Screenplay Produksi ]]>
<![CDATA[Talan, Vidar Octara]]>;
<![CDATA[Kartini, Kartini]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2023): JIKI - Juni 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.63
<![CDATA[PT Screenplay Produksi adalah production house yang memproduksi Film Televisi (FTV) untuk ditayangkan di Televisi (TV). Untuk memproduksi FTV tersebut terdapat sistem budgeting yang melibatkan departemen Produksi, Cost Control, Finance, Accounting dan Tax/Pajak yang sampai saat ini masih diajukan dalam bentuk dokumen kertas dan Microsoft excel. Untuk mempermudah pengajuan budget, maka perusahaan membutuhkan sebuah sistem aplikasi berbasis web untuk mengatasi hal tersebut. Metode analisa data yang digunakan adalah metode SWOT. Metode ini berguna untuk memperoleh pokok-pokok permasalahan yang lebih spesifik. Untuk mengembangkan perangkat lunak digunakan Metode Agile, dan jenisnya adalah Extreme Programming (XP). Karena metode ini berfokus pada pengkodean (coding) yang merupakan aktivitas utama dalam tahapan siklus pengembangan perangkat lunak. Untuk menguji perangkat lunak akan menggunakan Metode Blackbox Testing. teknik pengumpulan data dilakukan dengan observasi dan wawancara. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu department terkait dalam mengelola budget.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Jamur Beracun Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors ]]>
<![CDATA[Batubara, Gracia Mianda Caroline]]>;
<![CDATA[Desiani, Anita]]>;
<![CDATA[Amran, Ali]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2023): JIKI - Juni 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.68
<![CDATA[Jamur adalah salah satu organisme eukariot heterotrof dengan jenis yang sangat banyak, sekitar 1.500.000 di dunia. Namun, pengenalan akan jamur masih sangat kurang, dimana jumlah jamur yang sudah dikenali hanya sebanyak 74.000 jenis. Beragamnya jenis jamur ini membuat pengenalan akan klasifikasi jamur menjadi sangat penting agar manusia tidak mengonsumsi jamur beracun yang akan memberikan dampak negatif. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan algoritma terbaik dalam pengklasifikasian jamur beracun dan tidak beracun. Klasifikasi jamur berdasarkan ciri-cirinya dapat dilakukan melalui penerapan algoritma Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbors (kNN) pada dataset jamur. Hasilnya, algoritma Naïve Bayes memberikan rata-rata akurasi sebesar 92%, lebih kecil dibanding k-Nearest Neighbors yang memberikan rata-rata akurasi sebesar 98%. Rata-rata presisi algoritma Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbors sama, yaitu 92,5%. Rata-rata recall algoritma Naïve bayes sebesar 91,5% dan algoritma k-Nearest Neighbors sebesar 98%. Berdasarkan rata-rata akurasi, presisi, dan recall kedua algoritma tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritma k-Nearest Neighbors lebih baik dibanding algoritma Naïve Bayes dalam klasifikasi jamur beracun. Namun, rata-rata akurasi, presisi, dan recall dari algoritma Naïve Bayes masih tergolong sangat baik karena nilainya berada diatas 90%.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Yamaha Menggunakan Metode Elimination Et Choix Traduisat La Realita ]]>
<![CDATA[Wiryanto, Yusuf Aji]]>;
<![CDATA[Setyaningsih, Putry Wahyu]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2023): JIKI - Juni 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.72
<![CDATA[Saat ini banyak cara dalam memudahkan pembelian sepeda motor untuk meningkatkan penjualan, sehingga kadang membuat pengguna menjadi kesulitan dalam menentukan pilihan yang sesuai dengan kebutuhannya. Maka dari itu penulis membuat Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Yamaha Menggunakan Metode ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisat La Realita). Penelitian ini dapat membantu konsumen untuk memilih kredit pembelian sepeda motor Yamaha yang sesuai dengan anggaran dana yang dimiliki. Sistem Pendukung Keputusan kali ini berbeda dengan Sistem Pendukung Keputusan lainnya, perbedaan yang ada dalam Sistem Pendukung Keputusan ini adalah dapat memberikan pertimbangan dalam harga dan anggaran dana yang dimiliki oleh konsumen dalam perbulan. Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahapan yang di mulai dari tahapan analisis data dan pengumpulan data kebutuhan konsumen. Penelitian dilakukan dengan pengamatan dan pemantauan secara langsung dilapangan dan pada objek dengan menggunakan instrument penelitian berupa wawancara. Analisis sistem dilakukan menggunakan metode ELECTRE dan dengan menggunakan 5 kriteria yaitu jenis sepeda motor, kemampuan membeli, harga sepeda motor, besar CC motor, dan kemampuan mengangsur yang bertujuan sebagai Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Yamaha Menggunakan Metode ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisat La Realita). Hasil yang didapat dalam penelitian ini adalah Sistem Pendukung Keputusan yang dibuat sangat membantu dan memudahkan konsumen.]]>
<![CDATA[Aplikasi Chatbot untuk Layanan Akademik Menggunakan Platform RASA Open Source dengan Fitur Two Stage Fallback ]]>
<![CDATA[Cannavaro, Nicholas]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2023): JIKI - Juni 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.73
<![CDATA[Sejak dunia dilanda wabah COVID-19, jumlah penggunaan chatbot sebagai tenaga bantu customer service meningkat pesat sehingga memicu pengembangan chatbot yang semakin luas dan melahirkan banyak platform pihak ketiga untuk memudahkan pengembangan dan menghemat waktu serta biaya, salah satunya adalah RASA Open Source dimana dengan pemanfaatan platform ini beserta fitur-fiturnya, dapat dihasilkan konsep awal chatbot layanan akademik dan analisis dari penelitian yang bisa dijadikan acuan untuk pengembangan berkelanjutan. Penelitian menggunakan metode CRISP-DM yang dipadukan dengan model RAD untuk pengembangan chatbot yang terdiri dari banyak iterasi. Penelitian pada iterasi ke-1 memperoleh dataset awal dan di training oleh pipeline model setelah dilakukan hyperparameter tuning, kemudian dilakukan cross validation dimana rata-rata akurasi dari kedua proses ini berhasil mencapai nilai 90% keatas. Model chatbot yang didapat dari iterasi ke-1 di deploy untuk diuji oleh pengguna dan diperoleh 227 sampel baru untuk diuji klasifikasi intent dengan nilai akurasi total mencapai 72,02% pada seluruh intent dan 76,39% tanpa intent percakapan alami. Pengembangan pada iterasi ke-2 diperoleh dataset terbaru hasil pembelajaran sampel pengguna di pengujian klasifikasi intent awal dan kemudian dilakukan hyperparameter tuning serta cross validation dengan rata-rata akurasi mengalami penurunan sekitar 1-2% dibanding pada iterasi ke-1. Model terbaru di deploy untuk dilakukan kembali pengujian oleh pengguna dan diperoleh 302 sampel baru untuk dilakukan pengujian klasifikasi intent dengan nilai akurasi total mencapai 78,40% pada seluruh intent dan 82,49% tanpa intent percakapan alami.]]>
<![CDATA[Sistem Human Computer Interaction (HCI) Keamanan Rumah Pintar Berbasis IoT ]]>
<![CDATA[Roviqoh, Vella]]>;
<![CDATA[Damayanti, Arika]]>;
<![CDATA[Wardhani, Ire Puspa]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2023): JIKI - Juni 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.29
<![CDATA[Kejahatan dalam lingkungan rumah banyak terjadi, pencurian berlangsung saat pemilik rumah sedang bepergian dan rumah ditinggal dalam waktu yang cukup lama. Berbagai upaya penncegahan sekaligus mengurangi tingkat kriminalitas di sekitar lingkungan, salah satu upayanya adalah mengantisipasi dengan meningkatkan sistem keamanan di rumah maupun di sekitar rumah. Sistem The Foundation, teknologi keamanan rumah yang dilengkapi dengan hub, sensor pintu, keypad dan sensor gerak. The Haven sebuah teknologi keamanan yang dilengkapi dengan semua yang perlukan user untuk mengamankan rumah berukuran sedang ini termasuk sensor gerak, sensor pintu, kunci utama, dan banyak lagi. Nest Secure adalah teknologi keamanan rumah dengan menggunakan bel dan kamera keamanan dengan sistem keamanan base station, keypad, sensor kontak dan range extender. Teknologi lain yang mewujudkan konsep rumah pintar yang digunakan untuk meningkatkan keamanan rumah dari jarak jauh dengan konsep Human Computer Interaction (Interaksi Manusia dan Komputer). Perlu adanya teknologi yang berkaitan dengan HCI agar dapat memonitor keamanan rumah dari jarak jauh. Oleh sebab itu, dirancanglah sebuah sistem kemanan rumah berbasis IOT, sehingga pemilik rumah dapat mengakses peralatan elektronik dengan cara online melalui smartphone. Internet of thing (IoT) bisa dimanfaatkan untuk mengendalikan peralatan elektronik yang dapat dioperasikan dari jarak jauh melalui jaringan internet dan mampu menberikan pesan melalui telegram kepada pemilik rumah. Internet of Things merupakan sebuah konsep yang bertujuan untuk memperluas manfaat dari konektivitas internet yang tersambung secara terus-menerus. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem keamanan rumah berbasis HCI dengan koneksi internet yang berfungsi untuk memonitor rumah dari pergerakan orang yang mencurigakan melalui smartphone.]]>
<![CDATA[Analysis Sentiment Terhadap Ginjal Akut pada Twitter Menggunakan Algoritma Random Forest ]]>
<![CDATA[Falah, Hadi Mirojul]]>;
<![CDATA[Jamil, Muhammad Ridwan]]>;
<![CDATA[Taufik, Ahmad]]>;
<![CDATA[Botha, Marten]]>;
<![CDATA[Agustina, Nova]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 2 (2023): JIKI - Desember 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[CV Firmos ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54082/jiki.65
<![CDATA[Analisis sentimen berkaitan dengan identifikasi dan klasifikasi pendapat atau sentimen yang diungkapkan dalam teks sumber. Sosial media menghasilkan sejumlah besar data yang penuh dengan sentimen berupa tweet, update status, postingan blog maupun yang lainnya. Analisis sentimen dari data yang dihasilkan pengguna ini sangat berguna dalam mengetahui pendapat dari kerumunan. Dalam makalah ini, dilakukan analisis postingan twitter tentang Ginjal Akut menggunakan pendekatan Machine Learning, yaitu dengan menggunakan Algoritma Random Forest dan Particle Swarm Optimization. Hasil penelitian menunjukkan akurasi yang di dapat pada saat melakukan klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest dengan Cross Validation sebesar 94.47%.]]>
