cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muchamad Kurniawan
Contact Email
muchamad.kurniawan@itats.ac.id
Phone
+6281335250560
Journal Mail Official
kernel.journal@itats.ac.id
Editorial Address
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim no. 100 Surabaya
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika
Published by Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
ISSN : -     EISSN : 27744345     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Other
1. Teknologi Informasi 2. Rekayasa Perangkat Lunak: a. Rekayasa Kebutuhan b. Pengembangan Game dan Realitas Virtual c. Management Proyek Perangkat Lunak d. User Interface / User Experience 3. Jaringan Komputer: a. Sekuritas Jaringan b. Internet Of Things c. Wireless Network d. Cloud Computing e. Jaringan Multimedia 4. Kecerdasan Buatan: a. Citra Digital dan Visi Komputer b. Big Data c. Optimisasi d. Sistem Temu Kembali Informasi e. Data Science f. Data Mining 5. Manajemen Informasi 6. Algoritma dan Pemrograman 7. Data warehouse
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 3, No 2 (2022)" : 5 Documents clear
Analisis Sentimen Terhadap Video Ulasan Produk Menggunakan Metode Support Vector Machine Dengan Sequential Minimal Optimization Mohammad Aji Subarkah; Wenny Mistarika Rahmawati; Septiyawan Rosetya Wardhana; Rinci Kembang Hapsari
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 3, No 2 (2022)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2022.v3i2.4039

Abstract

The popularity of video as a medium for reviewing a product today has created interest and dependence on other users to look for video recommendations before buying the desired effect. Youtube social media is one of the media that has product reviews in the form of videos. The use of sentiment analysis can predict the tendency of someone's video review to have a positive or negative opinion which can be done by processing the video review into text form first using speech recognition. In this study, thoughts that have been in the form of text will be followed by the process of tokenizing, weighting and classification by applying the Support Vector Machine (SVM) algorithm model using Sequential Minimal Optimization (SMO) optimization. Based on the results of this study, it shows that the accuracy, recall, precision and f-measure values will increase with the increasing number of terms tested, while the C value variable in the enhanced SMO cannot be retrieved because the resulting accuracy value fluctuates. The test results with term 300 and C 1.5 get the highest value: accuracy 89.91%, recall 89.12%, precision 94.97% and f-measure 91.05.
Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Komoditas Toko Tani Indonesia Dzulfan Abid; Rahmatullah Wirya Adikusuma; Alif Mufti AL Fikri; Rinci Kembang Hapsari
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 3, No 2 (2022)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2022.v3i2.4076

Abstract

Thisreportdescribesthegroupingofagriculturalcommodities.AgriculturalCommoditiesaretheresults of farming activities that can be traded, stored and exchanged. In carrying out testing ofthis algorithm, the data used is goods data at the Indonesian Farmer Center shop. In thisapplication, clustering is used using the K-means algorithm. From the data that was processedwith data samples taken at the Indonesian farmer's shop center, three types of data groups wereproduced. Namely low sales data, medium sales data, and high sales data. So that with this datagrouping, the Indonesian farm shop can find out the types of goods that are selling well andwhichare not. Sothatthe goods in the warehousedo notaccumulate.
Implementasi Metode K-Nearest Neighbors (KNN) Guna Mengetahui Klasifikasi Kematangan Stroberi Agus Widodo; Fitra Dwi Prasetya; Hendro Nugroho
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 3, No 2 (2022)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2022.v3i2.4185

Abstract

To determine the maturity of the Strawberry fruit can be seen in the color of the fruit. The color of ripe strawberries can be seen in red and those that are not yet ripe are green. To determine the ripeness of strawberries, classification can be carried out on the fruit using feature extraction of the waena. The feature extraction results are classified using the K-Nearest Neighbors (KNN) method. The first method of classification of strawberry ripeness is (1) feature extraction using the Hue Saturation and Value (HSV) method, and (2) KNN. From the implementation results, the success rate of classification using the KNN method is 76%
Pemilihan Kurir yang Memperoleh Rewards Courier of the Month dalam Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SMART Budanis Dwi Meilani; Mohammad Rizky Aditya
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 3, No 2 (2022)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2022.v3i2.3510

Abstract

PT RAJAWALI JAYA EKSPRES merupakan salah satu perusahaan yang  bergerak di bidang ekspedisi jasa pengiriman yang terbaik secara pelayanan dan proses pengiriman. Dalam penyeleksian kurir terbaik yang akan mendapatkan Rewards Courier Of The Month, maka banyak kriteria yang harus dinilai oleh HRD PT RAJAWALI JAYA EKSPRES, berdasarkan kriteria dan intelegency kurir. Untuk membantu proses penyeleksian kurir ini agar berjalan obyektif, maka dalam penelitian ini dibangun sebuah sistem yang dapat mempermudah HRD dan Koordinator dalam penyeleksian kurir terbaik yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Metode yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan ini metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Data kurir yang digunakan dalam penelitian ini adalah kurir yang tergabung dalam PT RAJAWALI JAYA EKSPRES, dengan periode data mulai tahun 2020 sampai 2021.Berdasarkan pengujian yang dilakukan sebanyak 30 kali uji coba dengan membandingkan hasil rekomendasi sistem dengan hasil rekomendasi Koordinator, maka diperoleh tingkat akurasi sebesar 80%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan pemilihan kurir berdasarkan kriteria dan intelegency terbaik pada PT RAJAWALI JAYA EKSPRES telah dapat berjalan dengan baik dan dapat membantu pihak perusahaan dalam menyeleksi kurir terbaiknya.
Penentuan Relevansi Artikel Ilmiah dengan Metode Word2Vec Kaisul Fuqara Dewanda; Weny Mistarika Rahmawati; Septiyawan Rosetya Wardhana; Gusti Eka Yuliastuti
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 3, No 2 (2022)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2022.v3i2.4038

Abstract

ArXiv merupakan tempat menyimpan pracetak elektronik termasuk artikel ilmiah dan dapat diakses oleh semua pengguna internet secara online. Seiring berjalannya waktu, dokumen artikel ilmiah makin bertambah banyak. Hal tersebut dapat menurunkan tingkat efektifitas pengelompokkan artikel ilmiah berdasarkan bidang keminatan pengguna. Suatu sistem rekomendasi diperlukan untuk penentuan relevansi artikel ilmiah dapat memberi pengguna rekomendasi artikel ilmiah yang sesuai bidang keminatan pengguna, sehingga pengguna akan lebih mudah dalam mengakses artikel ilmiah pada sistem tersebut. Penulis akan melakukan word embedding dengan menerapkan metode Word2Vec. Word2Vec merupakan metode pembelajaran mesin untuk mendapatkan sebuah vektor berkualitas tinggi. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan kesimpulan bahwa metode Word2Vec dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi artikel ilmiah sesuai bidang keminatan pengguna dan menghasilkan nilai parameter terbaik n=150, epoch=100, window size=3 dan learning rate=0.01.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6, No 1 (2025) Vol 5, No 2 (2024) Vol 5, No 1 (2024) Vol 4, No 2 (2023) Vol 4, No 1 (2023) Vol 3, No 2 (2022) Vol 3, No 1 (2022) Vol 2, No 2 (2021) Vol 2, No 1 (2021) Vol 1, No 2 (2020) Vol 1, No 1 (2020) More Issue