cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhamad Fuat Asnawi
Contact Email
fuatasnawi@fastikom-unsiq.ac.id
Phone
+6285292912229
Journal Mail Official
device@fastikom-unsiq.ac.id
Editorial Address
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) Universitas Sains Al Qur’an (UNSIQ) Jawa Tengah di Wonosobo Jl. KH. Hasyim Asy’ari Km. 03, Kalibeber, Kec. Mojotengah, Kab. Wonosobo, Jawa Tengah 56351
Location
Kab. wonosobo,
Jawa tengah
INDONESIA
DEVICE
Published by Universitas Sains Al-Qur'an
ISSN : 27468984     EISSN : 02169185     DOI : https://doi.org/10.32699/device.v10i2
Core Subject : Science, Engineering,
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Mechanical Engineering
DEVICE merupakan media komunikasi dan diseminasi hasil-hasil penelitian dan pengabdian masyarakat dalam bidang ilmu komputer, arsitektur, teknik sipil dan teknik mesin. Jurnal ini diterbitkan oleh Fakultas Teknik Universitas Sains Al-Qur’an (UNSIQ) Wonosobo secara berkala dua kali dalam satu tahun pada bulan Mei dan November.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 72 Documents
 4   5   6   7   8 
DESAIN DAN ANALISIS STRUKTUR PELAT DI ATAS GORONG-GORONG UNTUK PENGENDALIAN AIR MENGGUNAKAN SAP 2000 Nasyiin Faqih
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.4660

Abstract

Gorong-gorong digunakan sebagai saluran untuk mengalirkan air, limbah, atau cairan lainnya dari satu tempat ke tempat lain. Pelat di atas gorong-gorong dipasang untuk mengendalikan aliran air dan mencegah genangan atau banjir. Selain itu, pelat tersebut juga berfungsi untuk memberikan keamanan dan aksesibilitas, terutama di trotoar atau jalan pejalan kaki. Metode yang digunakan dalam perencanaan pelat ini adalah penelitian kuantitatif yang melibatkan pengukuran dan analisis numerik. Perhitungan struktur melibatkan penggunaan data terukur seperti dimensi struktur, beban yang diterapkan, sifat-sifat material, dan parameter-parameter lainnya untuk melakukan perhitungan dan analisis matematis. Selain itu, pembebanan pada atap gorong-gorong dan balok juga dihitung dan dianalisis. Properties penampang balok dan pelat ditentukan berdasarkan ketentuan standar, dan struktur secara keseluruhan dimodelkan menggunakan elemen kolom dan balok dalam program SAP2000Dalam perencanaan ini, pelat lantai dihitung berdasarkan persyaratan batas, tebal pelat, beban mati, beban hidup, dan kombinasi pembebanan. Hasil perencanaan menunjukkan bahwa Data Material: Tebal 20 cm. Resultan Momen Maksimum : Negatif: - 6.75296 Ton-m/m Positif : 2.58364 Ton-m/m.
IMPLEMENTASI ALGORITMA TF-IDF DAN SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP ANALISIS PENDETEKSI KOMENTAR CYBERBULLYING DI MEDIA SOSIAL TIKTOK Romindo Romindo; Jefri Junifer Pangaribuan; Okky Putra Barus
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.5260

Abstract

Cyberbullying is the act of sending text, images, or videos using the internet, mobile phones, or other devices with the aim of hurting and shaming other people. Cyberbullying is often done through several social media platforms, one of which is through comments on the TikTok application. According to a report by We Are Social, TikTok has 1.4 billion monthly active users aged 18 and above globally. Indonesia currently ranks second in the world in terms of active TikTok users. As a result, the potential for cyberbullying instances will grow as the number of users grows. By using data mining, the public can create a detection system, which can perform analysis on comments in the TikTok application. The method used is Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) and Support Vector Machine (SVM). The stages passed are to collect comments that are labelled manually. Then, text preprocessing, tokenizing, and weighting were carried out with TF-IDF. Then, implement the Support Vector Machine algorithm to detect cyberbullying comments. This study uses 80% training data and 20% testing data. From the performance results of the Support Vector Machine algorithm, 88% overall accuracy, 88% precision, 96% recall, and 92% f1-score were obtained in detecting cyberbullying comments on social media TikTok.

Page 8 of 8 | Total Record : 72

 4   5   6   7   8 

Filter by Year

2020 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13 No 1 (2023): Mei Vol 12 No 2 (2022): November Vol 12 No 1 (2022): Mei Vol 11 No 2 (2021): November Vol 11 No 1 (2021): Bulan Mei Vol 10 No 2 (2020): Bulan November Vol 10 No 1 (2020): Bulan Mei