Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat (JURDIMAS) DIPANEGARA KOMPUTER SISTEM INFORMASI (DIPAKOMSI)
Mirfan Mirfan
UNIVERSITAS DIPA MAKASSAR
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search
Journal : DIPANEGARA KOMPUTER SISTEM INFORMASI (DIPAKOMSI)

 1 
Desain Sistem Informasi Pengenalan Jenis Tanaman Obat Berbasis Web Elcindy Putri Mangadi; muh Rinalwi; Mirfan Mirfan; Rismayani Rismayani
Dipanegara Komputer Sistem Informasi Vol 16 No 1 (2022): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Dipanegara Komputer Sistem Informasi

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

Abstract

Tanaman obat merupakan tanaman berkhasiat yang berfungsi sebagai obat yang dapat digunakan untuk mengobati atau mencegah berbagai penyakit., pengetahuan masyarakat belum meningkat secara merata tentang banyaknya tanaman yang bisa dijadikan obat sehingga mereka hanya menggunakan atau mengkonsumsi dan juga menanam tanaman obat yang diketahui sejak dahulu dan pada dinas tanaman pangan holtikultura perkebunan dan ketahanan pangan kabupaten soppeng pemilihan jenis tanaman obat masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem dengan klasifikasi jenis tanaman obat untuk mengetahui jenis tanaman obat berdasarkan ciri-ciri. Penelitian ini dirancang dengan perancangan UML untuk memvisualisasi, menspesifikasikan, membangun, dan mendokumentasikan sebuah sistem pengembangan software berbasis OO (Object-Oriented). Dari hasil pengujian Black Box, Sistem dapat berjalan dengan baik dan menghasilkan nilai yang valid.
KlasifikasiOpini Masyarakat Pada Facebook Terhadap Operator Seluler Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Support Vector Machine M. Bagus Abrianto; Hary Junaidi Hatman; mirfan mirfan; Michael Oktavianus
Dipanegara Komputer Sistem Informasi Vol 17 No 2 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Dipanegara Komputer Sistem Informasi

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

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir jumlah pelanggan yang dilayani oleh operator seluler meningkat secara signifikan pada operator seluler Telkomsel, Indosat dan XL,Oleh karena itu media sosial menjadi media pilihan banyak orang untuk menyampaikan pesannya dan operator seluler telkomsel,indosat dan xl memilih Facebookdengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN) dan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil analisis menunjukkan bahwa implementasi metode SVM memiliki akurasi yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap operator seluler. Analisis sentimen mengungkapkan bahwa sentimen negatif mendominasi dibandingkan dengan sentimen positif pada setiap operator. Hal inimengindikasikan adanya kecenderungan masyarakat yang masih merasa ragu terhadap kualitas layanan operator seluler, Telkomsel, Indosat, dan XL, mungkin akibat dari berbagai faktor risiko dan kurangnya kepercayaan.
Co-Authors Aprizal Aprizal Elcindy Putri Mangadi Hary Junaidi Hatman M. Bagus Abrianto Michael Oktavianus muh Rinalwi Rismayani Rismayani