cover
Contact Name
Retno Mumpuni
Contact Email
jurnalscan@upnjatim.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jurnalscan@upnjatim.ac.id
Editorial Address
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur. Jl. Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya, Indonesia.
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi
ISSN : 19780087     EISSN : 26866099     DOI : https://doi.org/10.33005/scan
Core Subject : Science,
Articles 12 Documents
Search results for , issue "Vol 11, No 1 (2016)" : 12 Documents clear
ANALISA SENTIMEN KEBIJAKAN PEMERINTAH PADA KONTEN TWITTER BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN SVM DAN K-MEDOID CLUSTERING Pradany, Latifa Nurrachma; Fatichah, Chastine
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 11, No 1 (2016)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v11i1.635

Abstract

Abstrak. Pada saat ini penggunaan Twitter semakin luas. Semua pengguna twitter yang dapat dengan bebas untuk berpendapat dan membagikan sudut pandang mereka mengenai isu tren dunia membuat konten twitter menjadi beragam dan menarik untuk dianalisa, termasuk dengan tren kebijakan politik yang ramai diperbincangkan di Indonesia setahun terakhir. Hal tersebut menjadi alasan kuat bahwa analisis opini publik dan sentimen tentang kebijakan pemerintah dari isi twitter Indonesia sangat penting untuk dilakukan. Namun, identifikasi sentimen di dalam pesan konten Twitter berbahasa Indonesia memiliki tantangan. Pertama, konten tidak memiliki kalimat dengan struktur baku. Kedua, domain dari setiap konten sangat luas dan heterogen, sehingga sulit untuk mengelompokkan topik tersebut dan mengklasifikasikan sentimen. Ketiga, penggunaan slang menyebabkan ambiguitas dan Out of Vocabbulary (OOV). Di dalam penelitian ini diusulkan metode K-Medoid Clustering dan Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan klasifikasi berdasarkan fitur sentiment score. Tujuan dari penggunaan K-Medoid clustering untuk mengeliminasi data yang tidak sesuai dan mengelompokkan data sesuai dengan homogenitas topik. Penelitian ini dilakukan dalam skenario uji coba perbandingkan hasil analisa sentimen setelah dilakukan clustering berdasarkan fitur sentiment score terhadap fitur berbasis konten dengan parameter tingkat akurasi yang dianalisa dengan uji t. Hasil akhir menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memiliki kualitas lebih baik daripada metode sebelumnya yang menggunakan fitur berbasis konten.   Kata Kunci: analisa sentimen, SVM, K-Medoid, clustering
PENGARUH PERGESERAN PADA PENGUKURAN SUHU BERBASIS SENSOR SERAT OPTIK BERSTRUKTUR SMS (SINGLEMODE-MULTIMODE-SINGLEMODE) DAN OTDR Priawan Siregar, Aslam Chitami
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 11, No 1 (2016)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v11i1.628

Abstract

Abstrak. Pada penelitian ini dikembangkan suatu teknik pengukuran suhu menggunakan serat optik berstruktur singlemode–multimode–singlemode (SMS) dan Optical Time Domain Reflectometer (OTDR). Karakteristik dari setiap sensor serat optik berstruktur SMS yang telah dibuat menggunakan serat optik multimode dengan panjang 5,5 cm, 6 cm, 6,5 cm, dan 7 cm. Pengujian suhu yang diberikan pada serat optik berstruktur SMS yaitu 37oC, 47 oC, 57 oC, dan 67 oC. Pengaruh pergeseran dilakukan dengan memberikan pergeseran dari 0 - 1000 µm pada serat optik berstruktur SMS dengan variasi kenaikan setiap 100 µm. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa pengaruh pergeseran  mengakibatkan error pengukuran suhu. Contohnya, pada panjang serat optik multimode 6,5 cm untuk pengukuran pergeseran 500 µm menimbulkan error pengukuran 3,2 oC.   Kata Kunci: Serat optik SMS,  OTDR,  Pergeseran,  Suhu.

Page 2 of 2 | Total Record : 12