Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.108
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Tohidi, Edi
Unknown Affiliation
Humanities Chemistry Computer Science & IT Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP BERHENTINYA TIKTOKSHOP PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Sanjaya, Riki; Tohidi, Edi; Wahyudi, Edi; Kaslani, Kaslani
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8443

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan besar dalam dunia perdagangan, salah satunya adalah munculnya perdagangan dengan sistem elektronik (PSE) yang memungkinkan transaksi jual beli dilakukan secara online. Tiktokshop adalah salah satu platform PSE yang populer di Indonesia [1], yang merupakan bagian dari aplikasi Tiktok yang menyediakan fitur jual beli produk. Namun, pada tanggal 04 Oktober 2023, pemerintah Indonesia mengeluarkan kebijakan untuk menutup Tiktokshop berdasarkan surat Menteri perdagangan no 31 tahun 2023. Alasan pemerintah adalah untuk melindungi usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) tradisional dari persaingan tidak sehat yang ditimbulkan oleh Tiktokshop. Kebijakan ini menuai banyak reaksi di media sosial, khususnya di Twitter, yang menjadi salah satu media untuk menyuarakan pendapat dan aspirasi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terkait penutupan Tiktokshop di Twitter menggunakan algoritma Naive Bayes, yang merupakan salah satu metode klasifikasi teks berdasarkan kemunculan kata-kata tertentu. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar netizen yang berkomentar terkait penutupan Tiktokshop menunjukkan bahwa respon positif mendominasi dengan nilai prediksi positif 965, sedangkan respon negatif hanya 535 nilai akurasi 85.00%, margin error +-2.92% Precision 99,33% recall 77,20 %.
ANALISA SENTIMEN KOMENTAR VIDEO YOUTUBE DI CHANNEL TVONENEWS TENTANG CALON PRESIDEN PRABOWO SUBIANTO MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE Tohidi, Edi; Perdana Herdiansyah, Reza; Wahyudin, Edi; Kaslani, Kaslani
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8560

Abstract

Indonesia merupakan negara demokrasi di mana rakyat memilih presiden melalui Pemilihan Umum Presiden (Pilpres) yang dilakukan 5 tahun sekali. Pada Pilpres 2024, ada 3 kandidat capres yaitu Anies Baswedan, Prabowo Subianto, dan Ganjar Pranowo. Youtube menjadi platform utama masyarakat menyampaikan opini politik. Penelitian ini menganalisis sentimen komentar video Youtube TVOneNews tentang calon presiden Prabowo sebagai capres 2024 dengan SVM. Tujuan penelitian ini adalah mengukur akurasi SVM dalam mengklasifikasi sentimen komentar video Youtube TVOneNews berjudul "Relawan dari Berbagai Daerah Deklarasikan Prabowo sebagai Capres 2024" serta melihat sentimen masyarakat terhadap calon presiden prabowo subianto. Metode penelitian ini menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari lima tahapan yaitu Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining dan Interpretation. Datadalam penelitian ini berjumlah 927 komentar yang didapatkan melalui crawling setelah preprocessing tersisa 877 data dengan label positif 530 dan label negatif 346. Hasil penelitian menunjukkan terdapat sebuah perbedaan jumlah label sentimen awal dengan hasil SVM, dimana sentimen positif bertambah dari 530 menjadi 542 dan sentimen negatif berkurang dari 346 menjadi 334. Dan hasil klasifikasi SVM mendapatkan nilai akurasi 85%, presisi 87% dan recall 89%.
MARKET BASKET ANALYSIS PADA DATA PENJUALAN UMKM MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH Pratama, Denni; Kaslani, Kaslani; Tohidi, Edi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10939

Abstract

UMKM di Indonesia menghadapi tingkat kegagalan yang tinggi, mencapai 78-80%, yang disebabkan oleh berbagai faktor termasuk pengelolaan inventori yang buruk, persaingan usaha, dan rendahnya penjualan. Pandemi COVID-19 juga memberikan dampak signifikan, terutama pada usaha sektor makanan dan minuman. Toko Rafa Cake, UMKM di Kota Cirebon yang memproduksi dan menjual makanan, mengalami dampak pandemi pada penjualannya. Pasca pandemi, Toko Rafa Cake, berusaha memperbaiki pengelolaan dan berinovasi dengan menghadirkan 155 varian produk, namun mengalami kesulitan dalam mengelola inventori dan menentukan strategi penjualan yang tepat. Penelitian ini menggunakan Market Basket Analysis dengan algoritma FP-Growth dan empat matriks evaluasi aturan asosiasi untuk menganalisis data transaksi penjualan. Kerangka penelitian menggunakan CRISP-DM. Dari 10.987 data transaksi, dihasilkan 6 aturan asosiasi umum dengan hasil yang bervariasi setiap bulannya. Produk Roti Regular All Varian memiliki support tertinggi sebesar 32,10%. Analisis menunjukkan bahwa pelanggan yang membeli Donat Ring Regular dan Glass Cake cenderung membeli Roti Regular All Varian dengan support 5,50%, confidence 98,80%, lift 3.075, dan conviction 55.436. Rekomendasi yang dihasilkan meliputi pengaturan tata letak produk yang sering dibeli bersamaan dan penerapan strategi bundling Roti Regular All Varian dengan produk lainnya. Hasil penelitian ini dapat membantu Toko Rafa Cake dalam menentukan strategi penjualan dan mengelola inventori dengan lebih efektif.
Co-Authors Ade Rizki Rinaldi Amaliah, Rif'atul Bambang Irawan Bayu Saputra Caswadi, Caswadi Dienwati, Nisa Fansuri, Rafly Fathurrohman Fathurrohman Fitriyah, Anis Gifthera Dwilestari Hagi Badra, Muhammad Hanani, Desri Iin, Iin Irfan Ali, Irfan Kaslani Mulyawan, Mulyawan Nurrajtiari, Dira Perdana Herdiansyah, Reza Pratama, Denni Riptiyani, Anjela Rizki Rinaldi, Ade Saeful Anwar, Saeful SANJAYA, RIKI Solihudin, Dodi Sukma Maula, Intan Susana, Heliyanti Tati Suprapti Wahyudi, Edi Wahyudin, Edi Yulistiano, Irena