Garuda - Garba Rujukan Digital

Pratiwi, Risca Lusiana

Unknown Affiliation

Author-ID : 1813315

Computer Science & IT Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Implementasi Algoritma Klasifikasi Terhadap Tweet Pornografi Kaum Homoseksual Pada Twitter Hidayat, Taopik; Pebrianto, Rangga; Pratiwi, Risca Lusiana; Gata, windu; Saputri, Daniati Uki Eka
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 2 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i2.9008

Abstract: Twitter is one of the social media with the number of users who reach millions of users. The number of Twitter users in 2019 increased by 17 percent in 2018 to 145 million users with a variety of good both positive and bad. The negative impacts that occur such as the spread of status, images, and videos that affect pornography especially among freedom groups. Homosexuals are sexually oriented people who like the same sex that occurs in men, the rejection often experienced by men makes one of the reasons intellectuals use Twitter social media to show their personal relationships, open to each other, socializing with same sex, looking for conversation, to become a place to find a partner. The purpose of this study is to determine the positive and negative sentiments to determine the level of accuracy of intellectual pornography tweets in Indonesia from data taken from Twitter tweets by using the TF-IDF and k-NN methods. The results of this study get an accuracy value of 88.25% containing pornography and the remaining 11.75% not containing pornography will contain news, news, and other information.Keywords: homosexual, sentiment analysis, twitterAbstrak: Twitter merupakan salah satu media sosial dengan jumlah pengguna mencapai jutaan pengguna. Jumlah pengguna Twit-ter pada tahun 2019 dicatat meningkat 17 persendari tahun 2018 menjadi 145 juta pengguna dengan berbagai dampak baik dampak positif maupun dampak negatif. Dampak negatif yang ditimbulkannya seperti penyebaran status, gambar, dan video yang bersifat pornografi khsusunya di kalangan kaum homoseksual. Homoseksual merupakan orang yang berorientasi seksual sebagai penyuka sesama jenis yang terjadi pada kaum pria, Penolakan yang sering dialami kaum homoseksual men-jadikan salah satu alasan kaum homoseksual menggunakan media sosial Twitter untuk menunjukkan identitas diri mereka, saling terbuka, bersosialisasi dengan sesama jenis, mencari penghasilan, hingga menjadi ajang pencarian pasangan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sentimen positif dan negatif untuk mengetahui tingkat akurasi terhadap tweet pornografi kaum homoseksual di Indonesia dari data yang diambil dari tweet Twitter dengan menggunakan metode TF-IDF dan k-NN. Hasil penelitian ini mendapatkan nilai accuracy sebesar 88,25% mengandung unsur pornografi dan sisanya sebesar 11,75 tidak mengandung unsur pornografi akan tetapi berisi iklan, berita, dan informasi lainnya.Kata kunci: homoseksual, sentimen analisis, twitter

Klasifikasi Gambar Palmprint Berbasis Multi-Kelas Menggunakan Convolutional Neural Network Hidayat, Taopik; Khasanah, Nurul; Saputri, Daniati Uki Eka; Khultsum, Umi; Pratiwi, Risca Lusiana
Jurnal Sistem Informasi Vol 11 No 1 (2022): JSI Periode Februari 2022
Publisher : LPPM STMIK ANTAR BANGSA

Abstractâ€”Biometric technology is developing to be the most relevant mechanism in identity identification. The main purpose of an identity management system is to be able to establish a relationship between individuals and their identities when needed under certain conditions. Among the newly proposed identity verification and personal identification technologies, biometrics is rapidly becoming the most relevant mechanism for identity recognition. This study proposes a new biometric recognition method for authentication and personal identification. Palm image recognition based on image processing for authentication and personal identification is proposed, namely competitive coding using the Convolutional Neural Network (CNN) and Local Binary Pattern (LBP) texture extraction with hyperparameter modifications. The dataset used comes from the Birjand University Mobile Palmprint Database (BMPD) which consists of 20 classes with a total of 800 palm images. The research was conducted using a data distribution of 80% training data and 20% validation data. The tests carried out resulted in a good accuracy value of the proposed model of 93.3% for the training process and 90.6% for the validation process. Keywords: Biomethric, CNN, LBP Intisariâ€” Teknologi biometrik berkembang menjadi mekanisme paling relevan dalam pengidentifikasi identitas. Tujuan utama dari sistem manajemen identitas adalah untuk dapat membangun hubungan antara individu dan identitas mereka ketika dibutuhkan dalam kondisi tertentu. Di antara verifikasi identitas yang baru diusulkan dan teknologi identifikasi pribadi, biometrik dengan cepat menjadi mekanisme yang paling relevan untuk pengenalan identitas. Penelitian ini mengusulkan metode pengenalan biometrik terbaru untuk otentikasi dan identifikasi pribadi. Pengenalan citra telapak tangan berbasis image processing untuk otentikasi dan identifikasi pribadi yang diusulkan yaitu pengkodean kompetitif menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan ekstraksi tekstur Local Binary Pattern (LBP) dengan modifikasi hyperparameter. Dataset yang digunakan berasal dari Birjand University Mobile Palmprint Database(BMPD) yang terdiri dari 20 kelas dengan total 800 citra telapak tangan. Penelitian dilakukan dengan menggunakan distribusi data sebesar 80% data training dan 20% data validasi. Pengujian yang dilakukan menghasilkan nilai akurasi yang baik dari model yang diusulkan sebesar 93,3% untuk proses training dan 90,6% untuk proses validasi. Kata Kunci: Biometrik, CNN, LBP Â

KOMPARASI METODE FEATURE SELECTION TEXT MINING PADA PERMASALAHAN KLASIFIKASI KELUHAN PELANGGAN INDUSTRI TELEKOMUNIKASI MENGGUNAKAN SMOTE DAN NAÏVE BAYES Fauziah, Siti; Saputra, Dedi Dwi; Pratiwi, Risca Lusiana; Kusumayudha, Mochammad Rizky
IJIS - Indonesian Journal On Information System Vol 8, No 2 (2023): SEPTEMBER
Publisher : POLITEKNIK SAINS DAN TEKNOLOGI WIRATAMA MALUKU UTARA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36549/ijis.v8i2.289

Twitter merupakan salah satu media sosial yang populer di Indonesia. Tidak hanya masyarakat biasa yang menggunakan media sosial ini, banyak juga perusahaan yang memanfaatkan Twitter sebagai sarana promosi dan pendekatan kepada para pelanggannya. Termasuk Tri Indonesia yang mempunyai official akun di Twitter, salah satunya adalah @3CareIndonesia. Para pengguna Tri Indonesia memanfaatkan akun official ini sebagai sarana berbagi opini tentang pengalaman menggunakan provider ini dalam bentuk komentar di Twitter @3CareIndonesia. Penelitian ini dilakukan untuk mengukur seberapa akurat algoritma SMOTE dan Naïve Bayes dalam mengetahui sentimen pada komentar para pelanggan Tri Indonesia lalu mengkategorikannya kedalam komplain dan bukan komplain dengan megunakan algoritma Naïve Bayes. Proses pengambilan data menggunakan metode crawling data menggunakan aplikasi Rapidminer. Kemudian dari data yang didapat dilakukan preprocessing tingkat 1 menggunakan Gataframework dan preprocessing tingkat 2 menggunakan Rapidminer. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa kombinasi dari SMOTE dan Naïve Bayes dapat menghasilkan pemodelan yang cukup baik dengan nilai accuracy sebesar 81.85%, precision sebesar 80.44%, recall sebesar 83.10% dan AUC sebesar 0.817.Kata Kunci: Rapidminer, Naïve Bayes, Gataframework, Twitter, Sentiment Analysis

Title

Found 3 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 3 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 3 Documents
Search