Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Minfo Polgan (JMP)
Dikky Suryadi
STMIK ALMuslim
Computer Science & IT Library & Information Science Mathematics Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Algoritma Naïve Bayes untuk Mengidentifikasi Hoaks di Media Sosial Muhamad Ziaul Haq; Cut Susan Octiva; Ayuliana Ayuliana; Uli Wildan Nuryanto; Dikky Suryadi
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13937

Abstract

Hoaks yang menyebar di dunia maya terus bertambah, oleh sebab itu penelitian ini akan membuat dan memeriksa fungsionalitas dari algoritma Naïve Bayes dalam mendeteksi serta mengenali hoaks pada jejaring sosial. Algoritma yang diambil adalah Naïve Bayes karena dapat memproses data teks yang large-scale dengan kompleksitas tersendiri dan pengimplementasiannya yang mudah. Dataset yang digunakan untuk penelitian ini terdiri dari postingan media sosial yang dikategorikan sebagai hoaks atau bukan hoaks. Pra-pemrosesan data mencakup tokenisasi, ekstraksi fitur, dan pembersihan teks menggunakan teknik TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). Selanjutnya, algoritma Naïve Bayes dilatih dan diuji menggunakan cross-validation untuk memastikan bahwa model itu akurat dan dapat digunakan di mana saja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat mengidentifikasi hoaks dengan tingkat kesalahan yang sangat rendah. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes efektif dalam mendeteksi konten hoaks di media sosial, seperti yang ditunjukkan oleh evaluasi model menggunakan metrik seperti ketepatan, recall, dan skor F1. Penelitian ini juga menemukan bahwa algoritma ini dapat diintegrasikan dalam sistem pemantauan media sosial untuk meningkatkan kualitas informasi yang beredar.
Optimasi Kinerja Sistem IoT Menggunakan Teknik Edge Computing Dikky Suryadi; Cut Susan Octiva; T. Irfan Fajri; Uli Wildan Nuryanto; Muhammad Lukman Hakim
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 2 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i2.14102

Abstract

Internet of Things (IoT) telah menjadi salah satu teknologi kunci dalam menghubungkan berbagai perangkat untuk mendukung otomatisasi dan efisiensi di berbagai sektor. Namun, pertumbuhan eksponensial perangkat IoT juga menimbulkan tantangan besar dalam hal keterbatasan bandwidth, latensi, dan konsumsi daya yang tinggi pada jaringan. Teknik Edge Computing muncul sebagai solusi potensial untuk mengatasi tantangan ini dengan mendekatkan proses komputasi ke lokasi sumber data, mengurangi beban pada cloud, dan meningkatkan respon waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja sistem IoT melalui penerapan Edge Computing. Pendekatan ini melibatkan pemindahan sebagian besar beban kerja komputasi dari cloud ke node edge yang lebih dekat dengan perangkat IoT. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis komparatif terhadap kinerja sistem IoT dengan dan tanpa penggunaan Edge Computing berdasarkan beberapa metrik kinerja utama, termasuk latensi, konsumsi daya, dan efisiensi bandwidth. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Edge Computing secara signifikan mengurangi latensi sistem, meningkatkan efisiensi bandwidth, dan mengoptimalkan konsumsi daya. Selain itu, teknik ini juga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan pengolahan data yang lebih efisien pada perangkat IoT. Dengan demikian, Edge Computing dapat menjadi solusi efektif untuk mengatasi tantangan yang dihadapi oleh sistem IoT, sekaligus membuka peluang baru dalam pengembangan aplikasi IoT yang lebih cerdas dan responsif.
Co-Authors Ayuliana Ayuliana Cut Susan Octiva Muhamad Ziaul Haq Muhammad Lukman Hakim Mutasar Uli Wildan Nuryanto