Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Priyani, Natasya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search
Journal : JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)

 1 
ANALISIS SENTIMEN FILM AGAK LAEN DENGAN KECERDASAN BUATAN: TEXT MINING METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Cahya Kamilla, Adinda; Priyani, Natasya; Priskila, Ressa; Handrianus Pranatawijaya, Viktor
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9587

Abstract

Analisis sentimen terhadap ulasan film di media sosial Twitter selalu muncul sebagai subjek yang menarik untuk diselidiki dalam penelitian. Studi ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan film "Agak Laen" di media sosial Twitter menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier. Data diambil melalui web scraping dan diproses melalui tahap preprocessing, termasuk pembersihan, case folding, normalisasi, penghapusan stopword, tokenisasi dan stemming. Setelah dilatih dan dievaluasi menggunakan KFold cross-validator dengan k=5, model menunjukkan akurasi sebesar 78%. Evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki precision sebesar 85.51%, recall sebesar 85.57%, dan f1-score sebesar 82.71%. Visualisasi grafik distribusi sentimen dan word cloud juga dilakukan untuk memberikan gambaran yang lebih jelas tentang data. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier memiliki potensi yang baik dalam menganalisis sentimen ulasan film di Twitter
PENGEMBANGAN APLIKASI KASIR MOBILE YANG EFISIEN: STUDI KASUS : IMPLEMENTASI API GEMINI PADA FLUTTER Cahya Kamilla, Adinda; Priyani, Natasya; Handrianus Pranatawijaya, Viktor; Noor Kamala Sari, Nova
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.9829

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem kasir berbasis mobile untuk coffee shop dengan fokus pada efektivitas waktu pengguna. Dengan metode Waterfall yang disederhanakan, pengembangan dilakukan secara bertahap, meminimalisir kesalahan, dan memastikan setiap fase berjalan sesuai rencana. Analisis penting untuk memahami kebutuhan sistem maupun pengguna dan mengidentifikasi komponen yang diperlukan, sementara desain bertujuan untuk merancang arsitektur sistem yang memenuhi kebutuhan yang telah diidentifikasi. Pengkodean dilakukan dengan menggunakan berbagai teknologi dan alat seperti Flutter, bahasa Dart, query database, kecerdasan buatan (AI), dan komponen pendukung lainnya. Pengujian dilakukan untuk memverifikasi dan memvalidasi aplikasi, khususnya fungsi generate deskripsi. Hasilnya menunjukkan bahwa API Gemini berfungsi baik dan menghasilkan deskripsi sesuai harapan. Implementasi ini memungkinkan deskripsi produk dihasilkan secara otomatis, mengurangi kebutuhan input manual, dan meningkatkan efisiensi operasional. Pengujian juga menunjukkan bahwa fungsi generate deskripsi bekerja cepat, menghasilkan deskripsi dalam waktu 2-5 detik tanpa masalah signifikan. Penggunaan teknologi ini membuktikan bahwa integrasi AI dalam aplikasi kasir mobile dapat meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pengguna di coffee shop. Optimasi berkelanjutan dan penambahan fitur baru disarankan untuk memastikan aplikasi tetap relevan dan berkinerja optimal.
Co-Authors Cahya Kamilla, Adinda Handrianus Pranatawijaya, Viktor Noor Kamala Sari, Nova Priskila, Ressa