Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Indonesian Journal of Computer Science
Taufik Edy Sutanto
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisa Pemodelan Topik Berita Daring Menggunakan Semi-Supervised dan Fully Unsupervised Latent Dirichlet Allocation Khoirunnisa Fi Nurdin; Taufik Edy Sutanto; Ary Santoso
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 7 No. 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Masyarakat milenial tidak membutuhkan pemberitaan yang aktual dan akurat saja akan tetapi juga kecepatan pemberitaan. Media massa yang mampu dalam memenuhi kebutuhan tersebut ialah media daring. Paluposcom ialah portal berita daring yang populer saat ini di Kota Palu, Sulawesi Selatan. Berita pada portal tersebut akan terus bertambah sehingga menyebabkan semakin bertumpuknya data berita yang ada. Pemodelan topik mampu membantu mengelompokkan informasi dan juga memetakan informasi tersebut ke suatu bidang tertentu dengan menggunakan metode latent dirichlet allocation (LDA). Pada penelitian ini dilakukan dua pendekatan pemodelan topik antara metode Fully Unsupervised dan Semi Supervised. Topik yang digunakan sebagai acuan topik umum sebanyak 8 yaitu Ideologi, Politik, Ekonomi, Sosial, Budaya, Pertahanan, Keamanan dan Olahraga. Dari hasil penelitian ini diperoleh nilai loglikelihood dan coherence score Semi Supervised lebih baik dibandingkan Fully Unsupervised, serta lebih mudah diinterpretasi oleh manusia dibandingkan dengan Fully Unsupervised. Sehingga memudahkan pengguna untuk menemukan berita yang sesuai dengan minat mereka.
Deteksi Kepribadian MBTI pada Diskusi Agama Islam di Twitter Indonesia 2009-2019 Nanira Annisa Fitri; Taufik Edy Sutanto; Muhaza Liebenlito
Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Volume 12 Number 5 (2023)
Publisher : STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kepribadian adalah perilaku serta pemikiran seseorang yang dapat mempengaruhi orang lain dalam berinteraksi di berbagai situasi. Satu macam tes kepribadian yang populer adalah Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) yang mengklasifikasikan kepribadian seseorang berdasarkan empat dimensi yaitu Introvert-Extrovert, Sensing-Intuitive, Thinking-Feeling, serta Judging-Perceiving. Sebagian besar penelitian sebelumnya mengenai prediksi MBTI yang telah dilakukan menggunakan dataset berbahasa Inggris. Penelitian ini melakukan analisa prediksi MBTI pengguna twitter dengan menggunakan data latih bahasa Indonesia yang berasal dari terjemahan model kecerdasan buatan. Empat model klasifikasi seperti Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, dan Bernoulli Naive Bayes digunakan untuk menganalisis efektivitas prediksi MBTI pada data yang digunakan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model klasifikasi SVM menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 90% untuk I-E, 93% untuk N-S, 88% untuk T-F, dan 84% untuk J-P. Model yang diajukan memiliki potensi untuk menjadi solusi untuk memprediksi MBTI secara cepat dan baik pada data yang besar dalam bahasa Indonesia.
Exploratory Data Analysis of Indonesian Presidential Election Candidate Campaign in 2019 on Twitter Fadlan Bima Hermawan; Taufik Edy Sutanto; Ary Santoso
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 7, No 2 (2024): September 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/ijaidm.v7i2.26308

Abstract

Social media users in Indonesia are growing over time, this has caused many political actors, both individuals, and political parties, to take advantage of this. According to Hootsuite (We are Social) in the Digital 2022 report, Indonesia has 191 million active social media users, so there will be many political actors campaigning on social media. In the literature that discusses similar topics, it is rare to analyze comprehensive exploratory data analysis such as text analysis, hashtags, and social network analysis. From the data analysis conducted in the 2019 Election, the following results were obtained. In text analysis, the narratives used by the two candidates were very different, it was seen that some used other positive and negative narratives. The hashtag analysis found that consistency in campaigning had an influence on electability in the election. In the analysis of social networks, it is found that users who influence social media campaigns, users who appear are not only politicians but also ordinary people who try to support their chosen candidate. The research conducted is expected to be a basic reference in exploring data on social media in other cases, especially in the political field
Co-Authors Ary Santoso Fadlan Bima Hermawan Khoirunnisa Fi Nurdin Liebenlito, Muhaza Nanira Annisa Fitri