cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ramdan Satra
Contact Email
ramdan@umi.ac.id
Phone
+6285255680963
Journal Mail Official
linier@umi.ac.id
Editorial Address
Gedung Fakultas Ilmu Komputer Kampus II Universitas Muslim Indonesia Jln. Urip Sumoharjo KM.5, Makassar, Sulawesi Selatan, Makassar, Provinsi Sulawesi Selatan, 90231
Location
Kota makassar,
Sulawesi selatan
INDONESIA
Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Published by Universitas Muslim Indonesia
ISSN : -     EISSN : 30632218     DOI : https://doi.org/10.33096/linier.v1i1.2266
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Mathematics
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer encompasses all aspects of the latest outstanding research and developments in the field of Computer science including: Artificial intelligence, Computer networks, Software engineering.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 100 Documents
 1   2   3   4   5 
Implementasi Fitur Vector Bag Of Word Dan TF IDF untuk Analisis Sentiment Muhammad Salman Al Markas; Siska Anraeni; Lutfi Budiman Ilmuwan
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3104

Abstract

Penggunaan internet dengan media sosial mempengaruhi masyarakat terhadap kegiatan yang dilakukan saat ini. Salah satu media sosial yang sekarang ini sedang populer digunakan oleh masyarakat adalah X. Informasi yang disebarkan dapat merupakan berita, opini, komentar, serta kritikan. Data yang didapat dari tweet ini dapat menjelaskan tanggapan masyarakat terhadap pelayanan pajak dari X. Maka dari itu penelitian ini sangat efisien jika X menjadi media untuk pengambilan data mengenai komentar Masyarakat sehingga dapat memberikan efektivitas perubahan yang diberikan kepada instansi pemerintah. Analisis sentimen menjadi proses yang sangat penting dalam memahami isi data dengan tujuan mengolah komentar yang diberikan oleh pengguna melalui tweet di X mengenai sebuah produk, layanan, dan instansi. Karya ilmiah ini bertujuan untuk membandingkan fitur Vector Bag Of Word dan TF IDF untuk mengevaluasi seberapa penting suatu term dalam sebuah dokumen pada dokumen yang lebih besar. Seperti diketahui bahwa komputer hanya mampu memproses input yang numerik sehingga data opini public berupa teks perlu direpresentasikan sebagai nilai numerik yang dikenal dengan ekstraksi fitur dan dapat dilakukan menggunakan model Binary Bag of Words (BOW), Count BOW dan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dikarenakan kedua teknik tersebut sangat berperan baik dan sama-sama digunakan untuk merepresentasikan numerik dari data teks serta memiliki kekurangan dan kelebihan masing masing. Berdasarkan hasil analisis maka dapat disimpulkan dengan menganalisis statement dengan menggunakan Bag Of Word dan TF-IDF dapat mengetahui jumlah tiap kemunculan kata di setiap kalimat dan dari hasil yang didapatkan bahwa kata yang sering diucapkan dalam sentimen yaitu dengan bobot nilai TF-IDF sebesar 0.1403.
K-Nearest Neighbor dengan Jarak Euclidean, Manhattan, dan Minkowski pada klasifikasi sampah Siti Rahmi Kelilauw; Purnawansyah Purnawansyah; Abdul Rachman Manga’; Rahma Puspitasari
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i3.3141

Abstract

Sampah menjadi permasalahan besar di Indonesia seiring dengan meningkatnya populasi dan konsumsi masyarakat. Untuk mengatasi permasalahan ini, klasifikasi sampah yang akurat diperlukan guna mendukung pengelolaan dan daur ulang yang lebih efektif. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk mengklasifikasikan sampah berdasarkan jenisnya, dengan menggunakan tiga metrik jarak: Euclidean, Manhattan, dan Minkowski. Dataset yang digunakan terdiri dari 997 gambar yang terbagi menjadi dua kelas, yaitu kertas dan kardus. Data dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Proses preprocessing meliputi resize gambar ke ukuran 128x128 piksel serta normalisasi data. Model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jarak Manhattan memberikan performa terbaik dengan akurasi 83%, diikuti oleh Euclidean dengan 75,50%, dan Minkowski dengan 66,50%. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan metrik jarak dalam algoritma KNN sangat memengaruhi kinerja model. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi sistem pengelolaan sampah berbasis teknologi, sehingga mendukung upaya daur ulang yang lebih baik dan ramah lingkungan
Monitoring Kualitas Udara pada Area Pembuangan Sampah Akhir Menggunakan Internet of Things Arun Samudra Alfatiha; Ramdan Satra; andi Widya Mufila Gafar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i4.3333

Abstract

Tempat Pembuangan Sampah Akhir (TPA) merupakan sumber emisi gas berbahaya seperti Metana (CH4) yang mudah terbakar dan Karbon Monoksida (CO) yang beracun, hasil dari dekomposisi sampah organik. Metode pemantauan konvensional yang periodik dan manual memiliki keterbatasan dalam penanganan dini lonjakan gas berbahaya, sehingga berpotensi membahayakan kesehatan pekerja dan lingkungan sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring kualitas udara berbasis Internet of Things (IoT) di area TPA untuk mendeteksi gas-gas berbahaya tersebut secara real-time. Sistem yang dikembangkan menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 yang terintegrasi dengan sensor gas MQ-4 (untuk CH4), MQ-7 (untuk CO), MQ-135 (untuk kualitas udara umum seperti Amonia - NH3/H2S), serta sensor DHT22 untuk mengukur suhu dan kelembaban. Data dari sensor-sensor ini dipantau secara real-time melalui aplikasi Blynk dan ditampilkan pada LCD 16x2 I2C secara lokal. Sistem ini juga dilengkapi fitur notifikasi otomatis dan alarm visual (LED) serta suara (Buzzer) yang aktif jika konsentrasi gas berbahaya, seperti CO (50ppm), CH4(1000ppm), atau nilai MQ-135 (2500), melebihi ambang batas yang ditentukan. Diharapkan sistem ini dapat memitigasi risiko pencemaran udara, meningkatkan keselamatan, dan mendukung pengelolaan lingkungan yang lebih baik di TPA, menawarkan solusi yang lebih efisien, komprehensif, dan real-timedibandingkan pendekatan konvensional
Pendeteksi Hama pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Wandi Anggara; Siska Anraeni; Sugiarti Sugiarti
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i1.2485

Abstract

Perubahan teknologi saat ini berkembang sangat pesat disetiap tahunnya. Dengan adanya teknologi informasimenjadikan manusia dapat dengan mudah untuk menggali informasi melalui dunia internet. Pertanianmemegang peran kunci dalam perekonomian Indonesia di salah satu komoditas utama yaitu tanamanpadi,menjadi makanan pokok bagi sebagian besar penduduk Indonesia. Meskipun produksi padi melimpah tetapipara petani sering menghadapi ancaman serus dari hama pada tanaman padi yang dapat menyebabkan kerugiansignifikan. Deteksi hama merupakan proses analisa hama yang akan diamati. Sedangkan hama tanaman paditersebut diantaranya wereng coklat, penggerek batang, wereng hijau, belalang sangit, kepinding tanah, ulatgrayak. Petani dapat mengidentifikasi jenis hama dan gejala dengan lebih akurat, yang pada gilirannyamemungkinkan petani untuk mengambil tindakan yang sesuai dan efisien untuk melindungi tanaman padimereka. Sehingga peneliti mengusulkan metode Fuzzy Tsukamoto dalam pendeteksi hama pada tanaman padi.Penelitian ini menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto untuk mendeteksi hama pada tanaman padidenganterdapat 19 jenis hama dan 78 jenis gejala yang terpadat pada tanaman padi. Pendeteksi hama inidiharapkam dapat membantu petani padi. Hal ini meliputi serangan burung, serangan serangga, gangguan cuaca,penyakit tanaman, dan masalah lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mencapai tingkatakurasi sebesar 90%, memberikan kemampuan kepada petani untuk mengidentifikasi dan mengatasi hamaburung dengan lebih efisien
Rancang Bangun Jaringan Tournament Offline Esport Permainan Player Unknown Battleground Mobile Muhammad Fiqram; Farniwati Fattah; Abdul Rachman Manga’
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i3.2501

Abstract

Kemajuan dalam dunia e-sport, khususnya melalui platform game Playerunknown's Battlegrounds Mobile (PUBG Mobile),telah merubah pandangan masyarakat terhadap bermain game. Aktivitas yang dahulu sering dianggap hanya sebagaihiburan belaka dan dipandang sebelah mata, kini diakui sebagai kegiatan yang mampu memberikan manfaat positif,terutama dalam mengembangkan kemampuan soft skill melalui kompetisi. Namun, di balik perkembangan ini, masihterdapat beberapa masalah yang belum terselesaikan, salah satunya merupakan kurangnya dukungan infrastruktur jaringanyang memadai. Oleh karena itu, tujuan utama dari penelitian ini merupakan merancang sebuah prototype jaringan yangdapat digunakan untuk turnamen e-sport PUBG Mobile. Perancangan ini menggunakan metode studi literatur dan pengujianmelalui simulasi nyata. Penggunaan metode dalam perancangan jaringan turnamen mampu menghasilkan sebuah rancanganprototype jaringan yang dapat memenuhi seluruh kebutuhan teknis untuk kegiatan tournament, sehingga dapat mendukungkelancaran dan kualitas kompetisi e-sport secara optimal. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi praktis daninovatif untuk mendukung perkembangan e-sport yang semakin pesat
Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Perkembangan Artificial Intelligence (AI) Menggunakan Algoritma Machine Learning Azmi Fauziah Nur; Yulita Salim; Ramdaniah Ramdaniah
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2534

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap perkembangan Artificial Intelligence (AI) dengan membandingkan kinerja tiga algoritma machine learning: Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 5044 tweet yang dikumpulkan dari platform media sosial X yang merepresentasikan opini dan pandangan pengguna tentang perkembangan AI. Proses pengumpulan data melibatkan pemilihan tweet yang relevan dengan menggunakan keyword terkait perkembangan AI, diikuti dengan tahap preprocessing untuk membersihkan dan menghilangkan noise serta kata yang tidak relevan. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score setiap algoritma dalam mengklasifikasikan sentimen tweet sebagai positif, negatif, atau netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM secara signifikan lebih efektif dalam menangani analisis sentimen dibandingkan NB dan KNN, dengan akurasi masing-masing algoritma sebagai berikut: SVM=93%, NB=91%, dan KNN=81%. Penelitian ini dapat memberikan wawasan penting mengenai pemilihan algoritma machine learning yang optimal untuk analisis sentimen dan dapat membantu peneliti dan praktisi dalam memilih metode yang tepat untuk evaluasi sentimen di berbagai topik
Perancangan Alat Pengering Ikan Berbasis Arduino Uno Muhammad Zulfikar; Farniwati Fattah; Tasrif Hasanuddin
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i1.2791

Abstract

Proses pengeringan ikan asin merupakan proses pengawetan ikan dengan cara di tambahkan garam kemudian dikeringkan tetapi proses pengering masih di lakukan secara konfensional dengan tempat penjemuran berupa rak papan yang di tata pada lahan terbuka.Salah satu kendala yang sering terjadi dalam usaha ikan asin adalah cuaca yang tidak menentu. Hal tersebut bisa merepotkan dalam pengangkatan ikan asin jika sering hujan tiba-tiba,namun imbasnya udara lembab air hujan menyebabkan ikan teri dan ikan asin yang di awetkan memiliki warna yang kusam dan sebagian berjamur, selain itu harga jual ikan asin tidak berubah , hanya saja permintaan dari pembeli menjadi terhambat akibat terkendalanya produksi dan permasalahan tersebut peneliti berinsiatif merancang bangun alat pengering berbasis Arduino Uno. maka diperlukan alat yang bisa meringankan pengusaha ikan asin tanpa khawatir ikan asin terkena hujan,Sehingga dapat mempermudah pekerjaan manusia dengan memanfaatkan kemajuan teknologi. Oleh karena itu makalah ini bertujuan merancang alat pengering ikan asin berbasis Arduino Uno dengan pemanas heater, kipas, dan sensor suhu DHT22 untuk menstabilkan suhu efisiensi pada proses pengering
Analisis Quality of Service Jaringan Internet Pada PT. Bosowa Berlian Motor Menggunakan Aplikasi Wireshark Firman Gunawan; Ramdan Satra; andi Widya Mufila Gafar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3133

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas layanan (Quality of Service/QoS) jaringan internet pada PT. Bosowa Berlian Motor dengan menggunakan aplikasi Wireshark. Dalam era digital saat ini, kualitas jaringan internet sangat mempengaruhi kinerja operasional perusahaan, termasuk dalam hal komunikasi, transfer data, dan produktivitas karyawan. Oleh karena itu, penting untuk mengukur dan memastikan kualitas jaringan yang stabil dan efisien. Wireshark, sebagai aplikasi penganalisis jaringan, digunakan untuk memantau lalu lintas data dalam jaringan dan menganalisis berbagai parameter QoS seperti latency, packetloss, jitter, dan throughput. Data yang diperoleh dari wireshark kemudian dianalisis untuk mengetahui apakah jaringan internet di PT. Bosowa Berlian Motor sudah memenuhi standar kualitas yang diinginkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat beberapa titik di jaringan yang mengalami penurunan QoS, yang dapat mempengaruhi kinerja perusahaan. Berdasarkan temuan ini, rekomendasi untuk perbaikan infrastruktur jaringan dan pengelolaan QoS disarankan untuk meningkatkan kualitas layanan jaringan internet di perusahaan tersebut
Prototipe Smart Home Berbasis ESP32 dengan Fitur Keamanan pintu, Lampu, dan AC Otomatis Berbasis IoT Muhammad Afdhal Mubarak; Farniwati Fattah; huzain Azis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i3.3152

Abstract

Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telah membawa dampak signifikan dalam kehidupan sehari-hari, terutama dalam pengelolaan rumah. Tugas akhir ini memiliki tujuan untuk merancang dan membangun prototipe smart home berbasis ESP32 yang dilengkapi dengan fitur sistem keamanan pintu, lampu pintar, dan AC pintar. ESP32 dipilih sebagai mikrokontroler karena kemampuannya dalam koneksi Wi-Fi dan Bluetooth, serta performanya yang baik dalam aplikasi IoT. Penelitian ini menggunakan metode perancangan prototipe yang mencakup analisis kebutuhan dan perancangan sistem. Hasil dari perancangan ini menunjukkan bahwa prototipe yang dibangun dapat berfungsi dengan baik dalam mengontrol akses pintu, pencahayaan, dan suhu ruangan secara efisien. Perancangan ini juga menunjukkan bahwa sistem dapat dioperasikan dengan tingkat respons yang cepat, yaitu kurang dari 2 detik untuk setiap perintah yang diberikan. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan solusi praktis untuk meningkatkan kenyamanan dan keamanan rumah, tetapi juga berkontribusi terhadap pengembangan teknologi smart home di Indonesia
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Kredivo Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan Metode TF–IDF Ariska Sari; Bambang Irawan; Ahmad Faqih; Arif Rinaldi Dikananda; Fathurrohman Fathurrohman
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i4.3344

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong peningkatan substansial dalam jumlah data teks yang dihasilkan melalui berbagai interaksi pengguna pada platform digital, khususnya di bidang layanan keuangan online. Data ulasan konsumen mengandung informasi berharga terkait tingkat kepuasan dan pandangan pelanggan terhadap suatu produk atau jasa. Kajian ini mengkhususkan diri pada penerapan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Kredivo, dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM) serta serangkaian langkah pra-pemrosesan teks yang komprehensif. Langkah-langkah tersebut meliputi case folding, pembersihan data, tokenisasi, penghapusan kata-kata berhenti, dan stemming dengan bantuan pustaka Sastrawi yang dirancang untuk Bahasa Indonesia. Fitur teks diekstraksi menggunakan pendekatan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF–IDF), kemudian diklasifikasikan melalui model SVM dengan kernel Radial Basis Function (RBF). Hasil percobaan menunjukkan bahwa model SVM menunjukkan kinerja klasifikasi yang superior, dengan tingkat akurasi yang tinggi dalam membedakan sentimen positif, negatif, dan netral. Temuan ini konsisten dengan studi sebelumnya yang menekankan bahwa penggabungan stemming, penghapusan kata-kata berhenti, dan SVM dapat meningkatkan akurasi analisis sentimen secara bermakna. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan sumbangan bagi pengembangan teknik analisis sentimen dalam Bahasa Indonesia, terutama di sektor teknologi keuangan, dengan membuktikan bahwa integrasi antara SVM dan TF–IDF, yang didukung oleh pra-pemrosesan yang sesuai, mampu menghasilkan model klasifikasi opini pelanggan yang efektif dan mampu menyesuaikan diri dengan nuansa linguistik Bahasa Indonesia

Page 3 of 10 | Total Record : 100

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2024 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 2, No 4 (2025) Vol 2, No 3 (2025) Vol 2, No 2 (2025) Vol 2, No 1 (2025) Vol 1, No 4 (2024) Vol 1, No 3 (2024) Vol 1, No 2 (2024) Vol 1, No 1 (2024)