Hendro Priyatman, M. Saleh, Herry Sujaini, Ismail Yusuf, Budi Aryanto, Muhammad Rezy Anshari, Heriadi Darmawan, Ulfa Ulfa
Perkembangan teknologi di segala bidang kehidupan dirasakan semakin terus berkembang, salah satunya teknologi informasi (TI) dimana dalam menjalan suatu organisasi perlu adanya sistem TI yang baik, diperlukan suatu evaluasi atas penggunaan sistem informasi agar pengelolaan informasi dapat berjalan secara efektif dan efisien. Yayasan Baitul Maal PLN Unit Induk Pembangunan Kalimantan Bagian Barat (YBM PLN) didirikan dengan tujuan untuk menghimpun dana zakat, infak, shodaqoh, dan wakaf (ZISWAF) dari masyarakat muslim dan dana-dana halal lainnya. Dalam penelitian ini, COBIT 2019 dipilih sebagai framework dan berfokus pada 5 domain, yaitu EDM02, APO04, APO05, APO07, dan APO08. Metode penelitian yang digunakan yaitu analisis kebutuhan, penentuan domain COBIT, pembuatan RACI Chart, dan penyusunan rencana audit. Hasil analisis didapati capability level domain EDM02, APO05, APO07, dan APO08 telah melebihi target, sedangkan domain APO04 memiliki gap 1 dari target meskipun yayasan telah berhasil merekrut ide-ide inovatif dari luar (pelanggan, pemasok, dan mitra), namun masih perlu melakukan proof-of-concept terhadap setiap jenis kegiatan organisasi yang akan dilakukan untuk menutupi kekurangan gap tersebut.
生活各个领域的技术发展被认为是不断发展的，其中一种信息技术需要良好的信息体系体系，需要对信息系统的使用进行评估，以便信息管理能够有效地发挥作用。Baitul Maal PLN基金会(YBM PLN)是为了从穆斯林社区和其他合法资金中获得zakat、infak、shodaqoh和wakaf (ZISWAF)而建立的。在本研究中，COBIT 2019被选为框架，重点关注5个领域，即EDM02、APO04、APO05、APO07和APO08。使用的研究方法包括需求分析、确定字基数域、设计图表和审计计划。分析结果发现-能力水平EDM02域,APO05 APO07 APO08超出了目标,而域名APO04基金会有gap 1的目标,即使已经成功地从外面招募的创新想法(顾客、供应商和合作伙伴),但仍然需要做对每一个类型的组织活动,这些活动将proof-of-concept为了弥补这些差距。
{"title":"Audit Teknologi Informasi di Yayasan Baitul Maal PLN Unit Induk Pembangunan Kalimantan Bagian Barat","authors":"Hendro Priyatman, M. Saleh, Herry Sujaini, Ismail Yusuf, Budi Aryanto, Muhammad Rezy Anshari, Heriadi Darmawan, Ulfa Ulfa","doi":"10.26418/jp.v8i2.54093","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.54093","url":null,"abstract":"Perkembangan teknologi di segala bidang kehidupan dirasakan semakin terus berkembang, salah satunya teknologi informasi (TI) dimana dalam menjalan suatu organisasi perlu adanya sistem TI yang baik, diperlukan suatu evaluasi atas penggunaan sistem informasi agar pengelolaan informasi dapat berjalan secara efektif dan efisien. Yayasan Baitul Maal PLN Unit Induk Pembangunan Kalimantan Bagian Barat (YBM PLN) didirikan dengan tujuan untuk menghimpun dana zakat, infak, shodaqoh, dan wakaf (ZISWAF) dari masyarakat muslim dan dana-dana halal lainnya. Dalam penelitian ini, COBIT 2019 dipilih sebagai framework dan berfokus pada 5 domain, yaitu EDM02, APO04, APO05, APO07, dan APO08. Metode penelitian yang digunakan yaitu analisis kebutuhan, penentuan domain COBIT, pembuatan RACI Chart, dan penyusunan rencana audit. Hasil analisis didapati capability level domain EDM02, APO05, APO07, dan APO08 telah melebihi target, sedangkan domain APO04 memiliki gap 1 dari target meskipun yayasan telah berhasil merekrut ide-ide inovatif dari luar (pelanggan, pemasok, dan mitra), namun masih perlu melakukan proof-of-concept terhadap setiap jenis kegiatan organisasi yang akan dilakukan untuk menutupi kekurangan gap tersebut.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"15 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"75242857","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Universitas XYZ merupakan salah satu Perguruan Tinggi yang berlokasi di Kota Palembang yang melakukan kegiatan Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) untuk menjaring calon mahasiswa. Data PMB dari tahun ke tahun belum digunakan secara optimal dalam menghasilkan pengetahuan yang memberikan nilai manfaat bagi pengguna, sehingga diperlukan sebuah pemodelan data yang efisien dan tepat untuk menghasilkan akurasi data yang baik. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menilai kinerja akurasi pemodelan yang terdapat dalam metode klasifikasi yang meliputi pemodelan k-NN, Decision Tree Classifier, Naive Bayes Classifier, Support Vector Machine (SVM) dan AdaBoost terhadap fitur dalam dataset Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) yang digunakan untuk memprediksi preferensi pemilihan program studi. 26 Fitur dalam dataset diamati hingga menghasilkan 6 fitur yang memiliki nilai korelasi yang tinggi untuk dilibatkan dalam penilaian kinerja akurasi, yang meliputi ‘Jurusan Sekolah’, ‘Penghasilan’, ‘Tahun Masuk’, ‘Tahun Lulus’, ‘Tipe Sekolah’ dan ‘Status Sekolah’ dengan data record sebanyak 2.704 data. Tahapan dilakukan menggunakan Data Life Cycle yang meliputi: (1) Business Understanding yang terdiri dari Penentuan Masalah, Tujuan Proyek, Solusi dari Perspektif Bisnis, dan Instrumen Pengukuran Keberhasilan; (2) Data Understanding dengan penelaahan data; (3) Data Preparation; (4) Modeling; (5) Evaluation. Hasil akhir menunjukkan bahwa k-NN classifier memiliki persentasi akurasi tertinggi sebesar 72.2% dan direkomendasikan dalam pemodelan preferensi program studi bagi calon mahasiswa baru di Universitas XYZ Kota Palembang.
XYZ大学是位于帕伦邦的一所大学，为未来的学生举办招生活动(PMB)。多年来，PMB数据还没有被最恰当地用于产生给用户带来好处的知识，因此需要一个有效的、精确的数据建构来产生良好的数据准确性。这项研究的目的是评估k-NN建模、Decision Tree Classifier、Naive Bayes Classifier、支持矢量机(SVM)和用于预测研究程序选择偏好的新数据中所包含的建模性能。数据集中的26个功能被观察到产生6个具有高相关性的绩效评估，其中包括“学校专业”、“收入”、“入学年份”、“毕业年份”、“学校类型”和“学校状态”，记录多达2,704个数据。使用生命周期数据进行的步骤包括:(1)商业理解包括确定问题、项目目标、商业解决方案和成功测量工具;(2)数据通过研究数据了解;(3)准备数据;(4)模特;(5)调查员。最后的结果表明，k-NN的最低准确率为72.2%，并推荐为帕伦邦市希茨大学(XYZ university of Palembang)初入学生的首选学习计划进行模型模型。
{"title":"Penilaian Kinerja Akurasi Metode Klasifikasi dalam Dataset Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas XYZ","authors":"Indra Griha Tofik Isa, Febie Elfaladonna","doi":"10.26418/jp.v8i2.54316","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.54316","url":null,"abstract":"Universitas XYZ merupakan salah satu Perguruan Tinggi yang berlokasi di Kota Palembang yang melakukan kegiatan Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) untuk menjaring calon mahasiswa. Data PMB dari tahun ke tahun belum digunakan secara optimal dalam menghasilkan pengetahuan yang memberikan nilai manfaat bagi pengguna, sehingga diperlukan sebuah pemodelan data yang efisien dan tepat untuk menghasilkan akurasi data yang baik. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menilai kinerja akurasi pemodelan yang terdapat dalam metode klasifikasi yang meliputi pemodelan k-NN, Decision Tree Classifier, Naive Bayes Classifier, Support Vector Machine (SVM) dan AdaBoost terhadap fitur dalam dataset Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) yang digunakan untuk memprediksi preferensi pemilihan program studi. 26 Fitur dalam dataset diamati hingga menghasilkan 6 fitur yang memiliki nilai korelasi yang tinggi untuk dilibatkan dalam penilaian kinerja akurasi, yang meliputi ‘Jurusan Sekolah’, ‘Penghasilan’, ‘Tahun Masuk’, ‘Tahun Lulus’, ‘Tipe Sekolah’ dan ‘Status Sekolah’ dengan data record sebanyak 2.704 data. Tahapan dilakukan menggunakan Data Life Cycle yang meliputi: (1) Business Understanding yang terdiri dari Penentuan Masalah, Tujuan Proyek, Solusi dari Perspektif Bisnis, dan Instrumen Pengukuran Keberhasilan; (2) Data Understanding dengan penelaahan data; (3) Data Preparation; (4) Modeling; (5) Evaluation. Hasil akhir menunjukkan bahwa k-NN classifier memiliki persentasi akurasi tertinggi sebesar 72.2% dan direkomendasikan dalam pemodelan preferensi program studi bagi calon mahasiswa baru di Universitas XYZ Kota Palembang.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"8 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"82688543","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) sangat pesat. Saat ini hampir semua organisasi menggunakan sistem informasi berbasis website untuk mempermudah pekerjaannya. Perkembangan TIK tersebut juga didukung dengan perkembangan perangkat keras dan perangkat lunak. Salah satu isu utama dalam sistem berbasis website adalah kualitas layanan (performa). Faktor yang dapat mempengaruhi performa adalah aspek perangkat lunak dan perangkat keras. Salah satu perangkat keras yang berkembang adalah CPU dengan teknologi multicore. Teknologi multicore, mampu menjalankan proses secara paralel. Sehingga diharapkan dengan teknologi multicore, performa layanan menjadi lebih cepat. Selain dari aspek perangkat keras, performa layanan juga dipengaruhi aspek perangkat lunak yang berjalan dibawahnya, salah satunya adalah web server. Saat ini berkembang banyak web server. Kualitas berbagai web server perlu menjadi perhatian, agar layanan tetap baik. Uji coba terhadap teknologi multicore dan berbagai jenis web server perlu dilakukan untuk mengetahui efek terhadap kualitas layanan. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kualitas layanan berbagai macam web server dalam lingkungan multicore. Pengujian dilakukan dengan simulasi permintaan dengan variasi jumlah core dan konkurensi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penambahan core mempengaruhi jumlah permintaan yang dapat dilayani tiap detik, waktu respons server lebih cepat dan mengurangi beban masing-masing core. Hasil menunjukkan bahwa rata-rata peningkatan jumlah permintaan yang dapat dilayani sekitar 4000 hingga 5000.
{"title":"Implementasi dan Analisa Performa Berbagai Platform Web server pada Lingkungan Multicore","authors":"Kharisma Monika Dian Pertiwi","doi":"10.26418/jp.v8i2.53920","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.53920","url":null,"abstract":"Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) sangat pesat. Saat ini hampir semua organisasi menggunakan sistem informasi berbasis website untuk mempermudah pekerjaannya. Perkembangan TIK tersebut juga didukung dengan perkembangan perangkat keras dan perangkat lunak. Salah satu isu utama dalam sistem berbasis website adalah kualitas layanan (performa). Faktor yang dapat mempengaruhi performa adalah aspek perangkat lunak dan perangkat keras. Salah satu perangkat keras yang berkembang adalah CPU dengan teknologi multicore. Teknologi multicore, mampu menjalankan proses secara paralel. Sehingga diharapkan dengan teknologi multicore, performa layanan menjadi lebih cepat. Selain dari aspek perangkat keras, performa layanan juga dipengaruhi aspek perangkat lunak yang berjalan dibawahnya, salah satunya adalah web server. Saat ini berkembang banyak web server. Kualitas berbagai web server perlu menjadi perhatian, agar layanan tetap baik. Uji coba terhadap teknologi multicore dan berbagai jenis web server perlu dilakukan untuk mengetahui efek terhadap kualitas layanan. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kualitas layanan berbagai macam web server dalam lingkungan multicore. Pengujian dilakukan dengan simulasi permintaan dengan variasi jumlah core dan konkurensi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penambahan core mempengaruhi jumlah permintaan yang dapat dilayani tiap detik, waktu respons server lebih cepat dan mengurangi beban masing-masing core. Hasil menunjukkan bahwa rata-rata peningkatan jumlah permintaan yang dapat dilayani sekitar 4000 hingga 5000.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"28 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"82325341","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Jordi Alviandi Liansyah, Novi Safriadi, E. Pratama
Berkas perkara merupakan hasil seluruh rangkaian proses penyidikan berupa administrasi penyidikan yang meliputi pencatatan, pelaporan, pembuatan berita acara, surat menyurat dan pendataan yang disusun, diikat, diberi sampul, disegel dan dijilid dengan rapi untuk segera diserahkan penyidik ke penuntut umum. Penanganan berkas perkara tindak pidana umum pada Kejaksaan Negeri Ketapang belum sepenuhnya berjalan dengan baik dan tepat waktu mengakibatkan penyerahan tersangka dan barang bukti menjadi lebih lama dan menyebabkan berkas perkara menumpuk. Hal ini dikarenakan penanganan berkas perkara yang berlarut-larut melewati batas waktu yang sudah ditetapkan. Analisa dilakukan dengan pendekatan System Development Life Cycle (SDLC) yaitu dengan model waterfall. Penelitian ini menghasilkan Aplikasi Monitoring Berkas Perkara Tindak Pidana Umum Pada Kejaksaan Negeri Ketapang. Aplikasi ini dapat membantu Kepala Seksi Tindak Pidana Umum pada Kejaksaan Negeri Ketapang dalam memonitoring proses penanganan perkara dengan memberikan notifikasi jika terdapat berkas yang baru masuk maupun berkas yang sudah melewati batas waktu yang ditentukan. Perancangan sistem dibangun dengan menggunakan Data Flow Diagram (DFD). Untuk pengujian aplikasi dilakukan dengan metode Black Box dan System Usability Scale (SUS). Berdasarkan hasil pengujian dengan metode Black Box yang dilakukan telah sesuai antara masukan dengan hasil yang ditampilkan. Pada pengujian System Usability Scale (SUS) mendapat skor 80,7 dan dikategorikan acceptable yang fungsinya sudah berjalan dengan baik.
{"title":"Aplikasi Monitoring Berkas Perkara Tindak Pidana Umum pada Kejaksaan Negeri Ketapang","authors":"Jordi Alviandi Liansyah, Novi Safriadi, E. Pratama","doi":"10.26418/jp.v8i2.56670","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.56670","url":null,"abstract":"Berkas perkara merupakan hasil seluruh rangkaian proses penyidikan berupa administrasi penyidikan yang meliputi pencatatan, pelaporan, pembuatan berita acara, surat menyurat dan pendataan yang disusun, diikat, diberi sampul, disegel dan dijilid dengan rapi untuk segera diserahkan penyidik ke penuntut umum. Penanganan berkas perkara tindak pidana umum pada Kejaksaan Negeri Ketapang belum sepenuhnya berjalan dengan baik dan tepat waktu mengakibatkan penyerahan tersangka dan barang bukti menjadi lebih lama dan menyebabkan berkas perkara menumpuk. Hal ini dikarenakan penanganan berkas perkara yang berlarut-larut melewati batas waktu yang sudah ditetapkan. Analisa dilakukan dengan pendekatan System Development Life Cycle (SDLC) yaitu dengan model waterfall. Penelitian ini menghasilkan Aplikasi Monitoring Berkas Perkara Tindak Pidana Umum Pada Kejaksaan Negeri Ketapang. Aplikasi ini dapat membantu Kepala Seksi Tindak Pidana Umum pada Kejaksaan Negeri Ketapang dalam memonitoring proses penanganan perkara dengan memberikan notifikasi jika terdapat berkas yang baru masuk maupun berkas yang sudah melewati batas waktu yang ditentukan. Perancangan sistem dibangun dengan menggunakan Data Flow Diagram (DFD). Untuk pengujian aplikasi dilakukan dengan metode Black Box dan System Usability Scale (SUS). Berdasarkan hasil pengujian dengan metode Black Box yang dilakukan telah sesuai antara masukan dengan hasil yang ditampilkan. Pada pengujian System Usability Scale (SUS) mendapat skor 80,7 dan dikategorikan acceptable yang fungsinya sudah berjalan dengan baik.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"40 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"91133466","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
N. Iksan, Lin Hidayati, Tatyantoro Andrasto, Khoirudin Fathoni
Seiring dengan permintaan daging ayam yang terus meningkat setiap tahun, perlu meningkatkan kapasitas produksi ayam. Akan tetapi alat penetas telur yang beredar di pasaran saat ini memiliki kapasitas yang kecil, sehingga kurang efektif. Selain itu, sebagian besar alat penetas telur yang beredar hanya menggunakan pengontrolan suhu saja, tanpa memperhatikan faktor lain seperti pengontrolan kelembapan, pemutaran telur dan sumber energi listrik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat alat penetas telur kapasitas 100 butir dengan sistem kendali suhu dan kelembapan yang mampu menjaga kestabilan suhu dan kelembapan sesuai setpoint. Sistem ini juga dilengkapi dengan pemutar telur otomatis serta baterai sebagai back up energi. Penelitian ini menggunakan sistem fuzzy logic Mamdani karena dapat memanipulasi kebutuhan suhu dan kelembapan sesuai dengan batas maksimal dan minimal suhu dan kelembapan alat penetas telur berdasarkan aturan fuzzy yang telah dibuat. Komponen utama yang digunakan antara lain ESP32, sensor DHT22, RTC DS3231, dimmer, driver motor L289N, relay, motor AC sinkron, lampu dan kipas. Hasil dari penelitian ini berupa alat penetas telur dengan sistem kendali suhu dan kelembapan. Sistem fuzzy yang di desain mampu mempertahankan suhu dan kelembapan sesuai dengan setpoint. Untuk mencapai setpoint suhu dan kelembapan yang diinginkan, sistem membutuhkan waktu selama 17 menit. Pemutaran rak telur setiap 3 jam sekali lebih efektif daripada pemutaran rak telur setiap 4 jam sekali. Hasil dari penelitian ini memiliki persentase keberhasilan penetasan sebesar 88%.
{"title":"Sistem Kendali Suhu dan Kelembapan pada Alat Penetas Telur Berbasis Fuzzy Logic Controller","authors":"N. Iksan, Lin Hidayati, Tatyantoro Andrasto, Khoirudin Fathoni","doi":"10.26418/jp.v8i2.53246","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.53246","url":null,"abstract":"Seiring dengan permintaan daging ayam yang terus meningkat setiap tahun, perlu meningkatkan kapasitas produksi ayam. Akan tetapi alat penetas telur yang beredar di pasaran saat ini memiliki kapasitas yang kecil, sehingga kurang efektif. Selain itu, sebagian besar alat penetas telur yang beredar hanya menggunakan pengontrolan suhu saja, tanpa memperhatikan faktor lain seperti pengontrolan kelembapan, pemutaran telur dan sumber energi listrik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat alat penetas telur kapasitas 100 butir dengan sistem kendali suhu dan kelembapan yang mampu menjaga kestabilan suhu dan kelembapan sesuai setpoint. Sistem ini juga dilengkapi dengan pemutar telur otomatis serta baterai sebagai back up energi. Penelitian ini menggunakan sistem fuzzy logic Mamdani karena dapat memanipulasi kebutuhan suhu dan kelembapan sesuai dengan batas maksimal dan minimal suhu dan kelembapan alat penetas telur berdasarkan aturan fuzzy yang telah dibuat. Komponen utama yang digunakan antara lain ESP32, sensor DHT22, RTC DS3231, dimmer, driver motor L289N, relay, motor AC sinkron, lampu dan kipas. Hasil dari penelitian ini berupa alat penetas telur dengan sistem kendali suhu dan kelembapan. Sistem fuzzy yang di desain mampu mempertahankan suhu dan kelembapan sesuai dengan setpoint. Untuk mencapai setpoint suhu dan kelembapan yang diinginkan, sistem membutuhkan waktu selama 17 menit. Pemutaran rak telur setiap 3 jam sekali lebih efektif daripada pemutaran rak telur setiap 4 jam sekali. Hasil dari penelitian ini memiliki persentase keberhasilan penetasan sebesar 88%.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"19 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"82549134","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Kesalahan penulisan atau typographical error adalah hal yang biasa terjadi dalam penulisan suatu dokumen. Namun dalam penulisan dokumen karya ilmiah seperti jurnal penelitian, hal tersebut harus dihindari karena dapat membuat informasi yang disampaikan menjadi tidak jelas ataupun bias. Untuk mengatasi permasalan tersebut dibutuhkan sebuah aplikasi spelling corrector yang mampu mendeteksi typographical error dan dapat memberikan rekomendasi kata yang sesuai. Terdapat banyak metode yang bisa diimplementasikan dalam membangun sebuah aplikasi spelling corrector, diantaranya ialah N-Gram dan Jaro-Winkler Distance. Jaro-Winkler Distance berperan untuk menghitung nilai kemiripan antara kata yang mengalami typographical error terhadap kata pada korpus untuk mencari daftar kata yang paling mendekati. Korpus yang digunakan disusun dari naskah jurnal bidang informatika serta kosa kata KBBI. Kemudian N-Gram digunakan untuk mencari nilai probabilitas kata dengan memperhatikan satu kata sebelum dan satu kata sesudahnya atau yang disebut nilai bigram. Metode-metode tersebut diterapkan pada sebuah aplikasi spelling corrector berbasis web yang dapat mendeteksi kesalahan penulisan dan memberikan rekomendasi perbaikan pada dokumen Microsoft Word (.docx), khususnya dokumen jurnal bidang informatika. Pengujian aplikasi dilakukan dengan 9 jenis kesalahan penulisan. Jumlah kalimat yang diujikan adalah 180 kalimat dan pada tiap kalimat terdapat satu kata yang salah. Pengujian memperoleh hasil yang menyatakan bahwa aplikasi ini memberikan tingkat kesesuaian atau presisi 71,348% dan tingkat kesuksesan 98,449% untuk memberikan satu saran perbaikan kata yang sesuai untuk satu kata yang salah dalam suatu kalimat. Metode-metode tersebut dapat diterapkan untuk memperbaiki typographical error akan tetapi kualitas dan kuantitas korpus sangat berpengaruh pada hasil yang diberikan, sehingga masih sangat dibutuhkan korpus yang lebih baik lagi.
书写错误或typographical错误在写文档时很常见。但是，在撰写科学论文(如研究期刊)等著作中，这是必须避免的，因为它们会使所传递的信息变得模糊或有偏见。为了解决这个问题，需要一个拼写校正应用程序，能够检测typo图形错误，并提供适当的文字推荐。可以应用的方法有很多，比如n克和距离Jaro-Winkler应用。Jaro-Winkler dissection的作用是计算corpus上出现typographical error之间的相似性值，以查找最接近的单词列表。使用的狼牙棒是根据KBBI的信息量和词汇编纂而成的。然后N-Gram通过在单词前面看一个单词，然后在单词后面看一个单词或所谓的bigram值来搜索单词的概率值。这些方法适用于基于web的拼写错误检测应用程序，并对Microsoft Word (.docx)文件(特别是信息学日志文件)提供改进建议。应用程序测试涉及九种类型的书写错误。考数是180个句子，每个句子有一个错误的单词。测试结果表明，该应用程序提供了与71.348%的一致性或精确度，成功率98.449%，为一个句子中的一个错误单词提供一个适当的纠正建议。这些方法可以应用于纠正打字错误，但朝鲜半岛的质量和数量对所产生的影响很大，因此仍然非常需要更好的胭脂虫。
{"title":"Aplikasi Pengoreksi Ejaan (Spelling Correction) pada Naskah Jurnal Bidang Informatika dengan N-Gram dan Jaro-Winkler Distance","authors":"Herry Sujaini, H. Muhardi, J. H. Simanjuntak","doi":"10.26418/jp.v8i2.48092","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.48092","url":null,"abstract":"Kesalahan penulisan atau typographical error adalah hal yang biasa terjadi dalam penulisan suatu dokumen. Namun dalam penulisan dokumen karya ilmiah seperti jurnal penelitian, hal tersebut harus dihindari karena dapat membuat informasi yang disampaikan menjadi tidak jelas ataupun bias. Untuk mengatasi permasalan tersebut dibutuhkan sebuah aplikasi spelling corrector yang mampu mendeteksi typographical error dan dapat memberikan rekomendasi kata yang sesuai. Terdapat banyak metode yang bisa diimplementasikan dalam membangun sebuah aplikasi spelling corrector, diantaranya ialah N-Gram dan Jaro-Winkler Distance. Jaro-Winkler Distance berperan untuk menghitung nilai kemiripan antara kata yang mengalami typographical error terhadap kata pada korpus untuk mencari daftar kata yang paling mendekati. Korpus yang digunakan disusun dari naskah jurnal bidang informatika serta kosa kata KBBI. Kemudian N-Gram digunakan untuk mencari nilai probabilitas kata dengan memperhatikan satu kata sebelum dan satu kata sesudahnya atau yang disebut nilai bigram. Metode-metode tersebut diterapkan pada sebuah aplikasi spelling corrector berbasis web yang dapat mendeteksi kesalahan penulisan dan memberikan rekomendasi perbaikan pada dokumen Microsoft Word (.docx), khususnya dokumen jurnal bidang informatika. Pengujian aplikasi dilakukan dengan 9 jenis kesalahan penulisan. Jumlah kalimat yang diujikan adalah 180 kalimat dan pada tiap kalimat terdapat satu kata yang salah. Pengujian memperoleh hasil yang menyatakan bahwa aplikasi ini memberikan tingkat kesesuaian atau presisi 71,348% dan tingkat kesuksesan 98,449% untuk memberikan satu saran perbaikan kata yang sesuai untuk satu kata yang salah dalam suatu kalimat. Metode-metode tersebut dapat diterapkan untuk memperbaiki typographical error akan tetapi kualitas dan kuantitas korpus sangat berpengaruh pada hasil yang diberikan, sehingga masih sangat dibutuhkan korpus yang lebih baik lagi.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"20 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"75795078","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Arief Andy Soebroto, M. T. Furqon, Eko Ari Setijono Marhendraputro, Wildan Ziaulhaq
Penyakit stroke adalah salah kerusakan pada otak yang muncul secara mendadak akibat gangguan peredaran darah otak non-traumatis. Gangguan tersebut dapat berupa pembuluh darah tersumbat yang dapat menghambat atau menghentikan aliran darah ke otak. Penyakit stroke di Indonesia telah mengalami peningkatan, angka prevalensi per mil telah meningkat dari 7% pada tahun 2013 menjadi sebesar 10,9% pada tahun 2018. Penyakit stroke dapat dikurangi dengan melakukan deteksi dini pada masyarakat supaya dapat melakukan tindakan preventif. Deteksi dini penyakit stroke memiliki kondisi data yang semi terstruktur karena banyaknya faktor untuk mengidentifikasi risiko penyakit stroke. Kondisi data semi terstruktur akan mempersulit deteksi dini penyakit stroke sehingga diperlukan alat bantu berupa sistem pendukung keputusan (SPK). Penelitian dilakukan dengan membangun sistem pendukung keputusan deteksi dini penyakit stroke menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto. Model basis pengetahuan menggunakan Framingham Risk Score sebagai dasar untuk pembuatan aturan (rule) klasifikasi dengan 120 data pasien Puskesmas Kendalkerep Kota Malang. Hasil pengujian yang didapatkan adalah akurasi sebesar 0,8444, presisi sebesar 0,7801, recall sebesar 0,796, specificity sebesar 0,8891, dan F1 score sebesar 0,751.
{"title":"Sistem Pendukung Keputusan Penyakit Stroke menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto dengan Basis Pengetahuan Framingham Risk Score","authors":"Arief Andy Soebroto, M. T. Furqon, Eko Ari Setijono Marhendraputro, Wildan Ziaulhaq","doi":"10.26418/jp.v8i2.56362","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.56362","url":null,"abstract":"Penyakit stroke adalah salah kerusakan pada otak yang muncul secara mendadak akibat gangguan peredaran darah otak non-traumatis. Gangguan tersebut dapat berupa pembuluh darah tersumbat yang dapat menghambat atau menghentikan aliran darah ke otak. Penyakit stroke di Indonesia telah mengalami peningkatan, angka prevalensi per mil telah meningkat dari 7% pada tahun 2013 menjadi sebesar 10,9% pada tahun 2018. Penyakit stroke dapat dikurangi dengan melakukan deteksi dini pada masyarakat supaya dapat melakukan tindakan preventif. Deteksi dini penyakit stroke memiliki kondisi data yang semi terstruktur karena banyaknya faktor untuk mengidentifikasi risiko penyakit stroke. Kondisi data semi terstruktur akan mempersulit deteksi dini penyakit stroke sehingga diperlukan alat bantu berupa sistem pendukung keputusan (SPK). Penelitian dilakukan dengan membangun sistem pendukung keputusan deteksi dini penyakit stroke menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto. Model basis pengetahuan menggunakan Framingham Risk Score sebagai dasar untuk pembuatan aturan (rule) klasifikasi dengan 120 data pasien Puskesmas Kendalkerep Kota Malang. Hasil pengujian yang didapatkan adalah akurasi sebesar 0,8444, presisi sebesar 0,7801, recall sebesar 0,796, specificity sebesar 0,8891, dan F1 score sebesar 0,751.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"74 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"86367618","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Keefektifan aplikasi evaluasi yang digunakan untuk menentukan skor ketimpangan positif dan negatif dalam pelaksanaan flipped learning sangat penting untuk diketahui. Skor ketimpangan positif digunakan sebagai dasar dalam menunjukkan aspek-aspek penunjang keberhasilan pelaksanaan flipped learning, sedangkan skor ketimpangan negatif sebagai dasar dalam menunjukkan aspek-aspek yang perlu dibenahi agar pelaksanaan flipped learning berjalan lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat efektivitas aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad yang digunakan untuk mengevaluasi keefektifan pelaksanaan flipped learning pada SMK TI di Provinsi Bali. Metode pengembangan yang digunakan untuk mewujudkan aplikasi evaluasi ini adalah metode Research & Development yang mengacu pada desain Borg & Gall. Subjek yang terlibat dalam uji efektivitas penggunaan aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad adalah sebanyak 50 orang yang terdiri dari guru dan siswa dari bebeberapa SMK TI di Bali. Alat yang digunakan dalam pengumpulan data tentang hasil uji efektivitas penggunaan aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad adalah berupa kuesioner. Teknik analisis dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan menginterpretasikan hasil uji efektivitas penggunaan aplikasi evaluasi berdasarkan standar efektivitas yang mengacu skala sebelas. Hasil penelitian ini menunjukkan persentase efektivitas aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad sebesar 90,88% sehingga termasuk dalam kategori sangat baik. Dampak dari hasil penelitian ini di bidang pendidikan teknik informatika adalah menghadirkan suatu terobosan baru berupa aplikasi yang dapat digunakan untuk mengevaluasi secara akurat keefektifan flipped learning dalam proses pembelajaran.
{"title":"Aplikasi DIVAYANA Berbasis Ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad Sebagai Alat Evaluasi Keefektifan Flipped Learning","authors":"D. Divayana, Ni Ketut Widiartini, P. Suyasa","doi":"10.26418/jp.v8i2.54544","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.54544","url":null,"abstract":"Keefektifan aplikasi evaluasi yang digunakan untuk menentukan skor ketimpangan positif dan negatif dalam pelaksanaan flipped learning sangat penting untuk diketahui. Skor ketimpangan positif digunakan sebagai dasar dalam menunjukkan aspek-aspek penunjang keberhasilan pelaksanaan flipped learning, sedangkan skor ketimpangan negatif sebagai dasar dalam menunjukkan aspek-aspek yang perlu dibenahi agar pelaksanaan flipped learning berjalan lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat efektivitas aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad yang digunakan untuk mengevaluasi keefektifan pelaksanaan flipped learning pada SMK TI di Provinsi Bali. Metode pengembangan yang digunakan untuk mewujudkan aplikasi evaluasi ini adalah metode Research & Development yang mengacu pada desain Borg & Gall. Subjek yang terlibat dalam uji efektivitas penggunaan aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad adalah sebanyak 50 orang yang terdiri dari guru dan siswa dari bebeberapa SMK TI di Bali. Alat yang digunakan dalam pengumpulan data tentang hasil uji efektivitas penggunaan aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad adalah berupa kuesioner. Teknik analisis dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan menginterpretasikan hasil uji efektivitas penggunaan aplikasi evaluasi berdasarkan standar efektivitas yang mengacu skala sebelas. Hasil penelitian ini menunjukkan persentase efektivitas aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad sebesar 90,88% sehingga termasuk dalam kategori sangat baik. Dampak dari hasil penelitian ini di bidang pendidikan teknik informatika adalah menghadirkan suatu terobosan baru berupa aplikasi yang dapat digunakan untuk mengevaluasi secara akurat keefektifan flipped learning dalam proses pembelajaran.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"22 2 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"78138227","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Suwanto Raharjo, Ema Utami, Omar Muhammad Altoumi Alsyaibani
Integrasi data kini telah menjadi kebutuhan bagi setiap organisasi. Organisasi yang tidak mengintegrasikan data antara satu divisi dengan divisi lainnya akan menimbulkan kemungkinan terjadinya redundansi dan data yang tidak konsisten. Proses integrasi data umumnya terkendala oleh penggunaan istilah dan penulisan nama tabel serta atribut yang berbeda. Dalam penelitian ini, metode Linguistik dikombinasikan dengan metode Constraint digunakan untuk menemukan kesamaan antara atribut database yang berbeda. Metode Bigram digunakan sebagai metode linguistik. Atribut yang diusulkan untuk dihapus oleh Bigram ditinjau kembali dari aspek Constraint. Dengan menggunakan metode ini, 8 tabel dan 60 atribut dapat direduksi dari tujuh database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini mempunyai akurasi di atas 99% pada semua skenario. Di sisi lain, Precision terendah terdapat saat membandingkan atribut antara database Administrasi_siswa dan Kesiswaan, yaitu hanya mencapat 70%. Meskipun masih ada beberapa kesalahan yang dilakukan oleh Bigram sebagai metode Linguistik, kesalahan tersebut dapat ditutupi dengan menggabungkan metode tersebut dengan metode berbasis Constraint. Pengujian validitas hasil integrasi dilakukan dengan query menggunakan sintaks SQL langsung ke database dan menghasilkan hasil query yang benar.
{"title":"Metode Schema Matching berbasis Linguistic dan Constraint untuk Integrasi Database di Sekolah","authors":"Suwanto Raharjo, Ema Utami, Omar Muhammad Altoumi Alsyaibani","doi":"10.26418/jp.v8i2.55852","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.55852","url":null,"abstract":"Integrasi data kini telah menjadi kebutuhan bagi setiap organisasi. Organisasi yang tidak mengintegrasikan data antara satu divisi dengan divisi lainnya akan menimbulkan kemungkinan terjadinya redundansi dan data yang tidak konsisten. Proses integrasi data umumnya terkendala oleh penggunaan istilah dan penulisan nama tabel serta atribut yang berbeda. Dalam penelitian ini, metode Linguistik dikombinasikan dengan metode Constraint digunakan untuk menemukan kesamaan antara atribut database yang berbeda. Metode Bigram digunakan sebagai metode linguistik. Atribut yang diusulkan untuk dihapus oleh Bigram ditinjau kembali dari aspek Constraint. Dengan menggunakan metode ini, 8 tabel dan 60 atribut dapat direduksi dari tujuh database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini mempunyai akurasi di atas 99% pada semua skenario. Di sisi lain, Precision terendah terdapat saat membandingkan atribut antara database Administrasi_siswa dan Kesiswaan, yaitu hanya mencapat 70%. Meskipun masih ada beberapa kesalahan yang dilakukan oleh Bigram sebagai metode Linguistik, kesalahan tersebut dapat ditutupi dengan menggabungkan metode tersebut dengan metode berbasis Constraint. Pengujian validitas hasil integrasi dilakukan dengan query menggunakan sintaks SQL langsung ke database dan menghasilkan hasil query yang benar.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"16 3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"72580781","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Masyarakat perlu tetap fit agar terhindar dari COVID-19 dengan cara berolahraga sehingga memunculkan topik di masyarakat tentang tren olahraga pada masa pandemi COVID-19. Media sosial yang digunakan masyarakat untuk membahas topik tersebut diantaranya yaitu Twitter. Twitter memudahkan masyarakat untuk berbagi, berdiskusi, dan menuangkan isi hati serta pikiran karena masyarakat dapat saling gabung berdiskusi mengenai topik tersebut secara terbuka tanpa harus saling berteman. Adapun sentimen masyarakat dapat diklasifikasikan ke dalam kelas positif dan negatif, untuk mengetahuinya diperlukan analisis sentimen mengenai topik tersebut dapat dengan menggunakan metode pengklasifikasian yaitu Naïve Bayes karena metode ini tidak memerlukan data yang banyak untuk mengklasifikasi. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap olahraga-olahraga yang sedang populer pada masa COVID-19 melalui Twitter serta dapat mengetahui performa dari klasifikasi metode Naïve Bayes. Metodologi penelitian ini yaitu untuk mengetahui olahraga yang sedang tren dari Google Trends, kemudian streaming crawling API Twitter, preprocessing text, mengklasifikasi sentimen dengan Naïve Bayes, dan evaluasi. Terkait hasil analisis yang telah dilakukan serta berdasarkan tujuan pada penelitian ini, olahraga yang sedang trending yaitu bulu tangkis, bersepeda, dan lari memiliki sentimen yang positif pada masa pandemi COVID-19 di Indonesia melalui media sosial Twitter. Akurasi pada prediksi dari pengklasifikasian Naive Bayes pada data olahraga yang sedang trending, yaitu menghasilkan akurasi yang paling tinggi pada bulu tangkis yang sebagai peringkat pertama olahraga yang sedang populer di masyarakat dengan hasil recall sebesar 83,8%, precision 85,4% dan accuracy 88%. Jadi pada penelitian ini diperoleh data olahraga yang sedang populer berdasarkan Google Trends ditemukan bahwa olahraga yang berada di top 3 yaitu bulu tangkis, bersepeda, dan lari memiliki positif trending dari ulasan opini masyarakat berbahasa Indonesia melalui media sosial Twitter pada masa COVID-19.
{"title":"Analisis Sentimen Tren Olahraga di Masa Pandemi COVID-19 pada Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classifier (NBC)","authors":"Syahfira Mulya, Herry Sujaini, Tursina Tursina","doi":"10.26418/jp.v8i2.52815","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.52815","url":null,"abstract":"Masyarakat perlu tetap fit agar terhindar dari COVID-19 dengan cara berolahraga sehingga memunculkan topik di masyarakat tentang tren olahraga pada masa pandemi COVID-19. Media sosial yang digunakan masyarakat untuk membahas topik tersebut diantaranya yaitu Twitter. Twitter memudahkan masyarakat untuk berbagi, berdiskusi, dan menuangkan isi hati serta pikiran karena masyarakat dapat saling gabung berdiskusi mengenai topik tersebut secara terbuka tanpa harus saling berteman. Adapun sentimen masyarakat dapat diklasifikasikan ke dalam kelas positif dan negatif, untuk mengetahuinya diperlukan analisis sentimen mengenai topik tersebut dapat dengan menggunakan metode pengklasifikasian yaitu Naïve Bayes karena metode ini tidak memerlukan data yang banyak untuk mengklasifikasi. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap olahraga-olahraga yang sedang populer pada masa COVID-19 melalui Twitter serta dapat mengetahui performa dari klasifikasi metode Naïve Bayes. Metodologi penelitian ini yaitu untuk mengetahui olahraga yang sedang tren dari Google Trends, kemudian streaming crawling API Twitter, preprocessing text, mengklasifikasi sentimen dengan Naïve Bayes, dan evaluasi. Terkait hasil analisis yang telah dilakukan serta berdasarkan tujuan pada penelitian ini, olahraga yang sedang trending yaitu bulu tangkis, bersepeda, dan lari memiliki sentimen yang positif pada masa pandemi COVID-19 di Indonesia melalui media sosial Twitter. Akurasi pada prediksi dari pengklasifikasian Naive Bayes pada data olahraga yang sedang trending, yaitu menghasilkan akurasi yang paling tinggi pada bulu tangkis yang sebagai peringkat pertama olahraga yang sedang populer di masyarakat dengan hasil recall sebesar 83,8%, precision 85,4% dan accuracy 88%. Jadi pada penelitian ini diperoleh data olahraga yang sedang populer berdasarkan Google Trends ditemukan bahwa olahraga yang berada di top 3 yaitu bulu tangkis, bersepeda, dan lari memiliki positif trending dari ulasan opini masyarakat berbahasa Indonesia melalui media sosial Twitter pada masa COVID-19.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"215 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"88068704","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：