Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) J-ABDIPAMAS (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat)
Helen Sastypratiwi
Universitas Tanjungpura
Humanities Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

 1 
Uji Akurasi Klasifikasi Emosi Pada Lirik Lagu Bahasa Indonesia Mega Noveanto; Helen Sastypratiwi; Hafiz Muhardi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10, No 3 (2022)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v10i3.56804

Abstract

Dengan banyaknya lagu pada saat ini, semakin sulit untuk menentukan emosi pada lagu oleh manusia, karena permasalahan tersebut maka dibutuhkan suatu model klasifikasi menggunakan text classification. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka pada penelitian ini akan mengimplementasikan metode Multi Class Support Vector Machine (SVM) dengan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai tuning hyperparameter dan membandingkan pengaruh dari 3 dataset (perbaris, perbait dan keseluruhan lagu) pada kasus pengklasifikasian emosi lirik lagu. Pada kasus ini terdapat 5 emosi dasar manusia antara lain cinta (love), senang (happy), marah (anger), takut (fear), dan sedih (sadness). Dari hasil penelitian yang dilakukan, metode multi class SVM dan tuning hyperparameter PSO serta penggunaan dataset perbaris menjadi model dengan nilai accuracy terbaik yaitu sebesar 92,13%. Penggunaan tuning hyperparameter PSO akan lebih berpengaruh jika digunakan pada dataset perbaris, dengan melihat nilai accuracy yang meningkat sebesar + 3,32%. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan klasifikasi emosi, sehingga dapat mengklasifikasikan kelas emosi dari teks lirik lagu berbahasa Indonesia.
Pemodelan Sistem Rekomendasi Serta Penentuan Jadwal Seminar dan Sidang Dengan Metode Depth First Search Muhamad Amin Rais; Helen Sastypratiwi; Haried Novriando
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10, No 3 (2022)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v10i3.53931

Abstract

Sistem Pendukung Tugas Akhir (SPOTA) merupakan sebuah sistem yang digunakan sebagai media untuk komunikasi antar mahasiswa dan dosen yang mempunyai salah satu fitur yaitu pengajuan seminar dan sidang skripsi, yang digunakan di Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura. Melalui SPOTA, mahasiswa dapat melakukan pengajuan jadwal seminar dan sidang skripsi, mahasiswa dapat mengisikan pengajuan rentang waktu dapat dilaksanakannya seminar dan sidang skripsi. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pengembangan SPOTA berbasis Website dengan penambahan fitur untuk merancang dan membangun sistem untuk pencarian rekomendasi dan penentuan penjadwalan seminar dan sidang di Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura menggunakan metode Depth First Search. Metode Depth First Search digunakan untuk membuat sebuah model penjadwalan dari kombinasi antar dosen, jadwal berhalangan dosen, jadwal mengajar dosen, jadwal seminar atau sidang skripsi yang akan dihadiri dosen dan mahasiswa yang akan melaksanakan seminar atau sidang skripsi. Dengan dikembangkannya SPOTA untuk melakukan penjadwalan seminar dan sidang, staf TU dan dosen dapat melakukan penjadwalan seminar dan sidang dan mendapatkan pemberitahuan secara realtime seperti pemberitahuan mengisi waktu berhalangan hadir, pemberitahuan sudah didapatkannya jadwal seminar dan sidang, dan pemberitahuan perubahan jadwal seminar dan sidang, sehingga dapat mempercepat proses penjadwalan seminar dan sidang. Berdasarkan hasil pengujian fungsionalitas dari sistem dengan metode pengujian Black Box yang pengujian sistemnya menggunakan test case yang dilakukan dengan cara melakukan record setiap respons dalam satu unit pengujian. Proses pengujian setiap test case dapat berjalan dengan lancar.
Co-Authors Hafiz Muhardi Haried Novriando Hengky Anra Herry Sujaini Ihsan Maulana Intan Syahbanu Mega Noveanto Muhamad Amin Rais Muslimah Muslimah Novi Safriadi Nurul Bariyah Yulianti Yulianti