Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.144
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Algoritma JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Jurnal Proaksi Jurnal Algoritma Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science JUTI "JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI" RISTEC : Research in Information Systems and Technology
Fikri Fahru Roji
Universitas Garut
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science

 1 
Komparasi Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Metaverse: Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes Algorithms for Sentiment Analysis of the Metaverse Dea Nurmastin Novianti; Diqy Fakhrun Shiddieq; Fikri Fahru Roji; Wati Susilawati
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 1 (2024): MALCOM January 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i1.1061

Abstract

Metaverse telah mencuri perhatian dunia karena kemampuannya untuk menggabungkan dunia nyata dan dunia virtual. Minat terhadap metaverse semakin meningkat seiring dengan dampak pandemi COVID-19 dan proyek pembangunan Ibu  Kota Nusantara (IKN), serta pertumbuhan penggunaan platform digital. Perbincangan isu metaverse semakin meroket naik setelah perusahaan Facebook merubah namanya menjadi Meta. Studi ini bertujuan untuk membandingkan  akurasi tertinggi antara metode algoritma Naïve Bayes dengan SVM  dalam menganalisis respons masyarakat terhadap metaverse. Studi ini menggunakan metode sentiment analisis. Penggunaan dua algoritma menjadi keterbaruan penelitian. Studi kali ini  menggunakan data yang diambil dari Twitter (x) dan disimulasikan menggunakan sentiment analisis dari algoritma SVM dan  algoritma Naïve Bayes. Berdasarkan penelitian, ditemukan bahwa akurasi algoritma SVM mencapai 90,32% presisi sebesar 0,90 dan recall sebesar 0,86, sedangkan algoritma Naïve Bayes mencapai 84,23% presisi sebesar 0,87 dan recall sebesar 084. Dengan adanya penelitian ini dapat memberikan wawasan terhadap tren metaverse, serta membandingkan hasil akurasi tertinggi antara  dua algoritma.  
Pemodelan Topik pada Media Berita Online Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (Studi Kasus Merek Somethinc): Topic Modeling on Online News Media Using Latent Diriclet Allocation (Case Study Somethinc Brand) Evi Puspita; Diqy Fakhrun Shiddieq; Fikri Fahru Roji
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1204

Abstract

Somethinc merupakan salah satu merek kosmetik lokal di Indonesia yang aktif memanfaatkan media, seperti berita online untuk menyampaikan informasi terkini seputar merek. Dari banyaknya berita online mengenai merek Somethinc, sering kali topik dan tren yang sedang dibahas tidak menggambarkan informasi secara keseluruhan. Untuk menganalisis topik yang paling sering dibahas dalam berita online mengenai merek Somethinc, peneliti menggunakan metode topic modeling, yaitu Latent Dirichlet Allocation, yang dinilai lebih unggul dalam menghasilkan topik secara terstruktur. Penelitian ini memanfaatkan nilai coherence untuk menganalisis dan mengevaluasi jumlah topik terbaik, selanjutnya pendekatan human judgement digunakan untuk menginterpretasikan topik. Hasil analisis kemudian divisualisasikan secara interaktif menggunakan pyLDAvis, untuk mengetahui persebaran kata dari setiap topik. Berdasarkan hasil penelitian, jumlah topik terbaik terdapat pada topik 6 dengan nilai coherence sebesar 0.404. Keenam topik tersebut diinterpretasikan berdasarkan pendekatan human judgement, menghasilkan topik-topik meliputi produk skincare untuk kulit berjerawat, penghargaan brand kecantikan terbaik, kolaborasi produk, produk perawatan kulit dan kecantikan, kampanye pemasaran produk, dan brand lokal dengan produk perawatan kecantikan. Dapat disimpulkan bahwa jumlah topik 6 menghasilkan topik-topik yang relevan mengenai merek Somethinc.
Co-Authors Anak Agung Ketut Sudharmawan Anggraeni, Windi Ariesti Dea Nurmastin Novianti Dede Hendrik Dendi Ramdani Dewi Tresnawati Dinar Rahayu Dinar Rahayu Diqy Fakhrun Shiddieq Eri Satria Evi Puspita Indri Tri Julianto Moch. Rizky Cahyadiputra Muslim Alkautsar Nava Gia Ginasta Rahmawati . Ridian Gusdiana Ridwan Setiawan Salman Fariz Surya Garian Bekti Wati Susilawati Wildan Hidayatul Hamdi Wufron Wufron Yayan Cahyan