Sentiment Analysis On YouTube Comments Using Word2Vec and Random Forest

Purpose: This study aims to determine the accuracy of sentiment classification using the Random-Forest, and Word2Vec Skip-gram used for features extraction. Word2Vec is one of the effective methods that represent aspects of word meaning and, it helps to improve sentiment classification accuracy.Methodology: The research data consists of 31947 comments downloaded from the YouTube channel for the 2019 presidential election debate. The dataset consists of 23612 positive comments and 8335 negative comments. To avoid bias, we balance the amount of positive and negative data using oversampling. We use Skip-gram to extract features word. The Skip-gram will produce several features around the word the context (input word). Each of these features contains a weight. The feature weight of each comment is calculated by an average-based approach. Random Forest is used to building a sentiment classification model. Experiments were carried out several times with different epoch and window parameters. The performance of each model experiment was measured by cross-validation.Result: Experiments using epochs 1, 5, and 20 and window sizes of 3, 5, and 10, obtain the average accuracy of the model is 90.1% to 91%. However, the results of testing reach an accuracy between 88.77% and 89.05%. But accuracy of the model little bit lower than the accuracy model also was not significant. In the next experiment, it recommended using the number of epochs and the window size greater than twenty epochs and ten windows, so that accuracy increasing significantly.Value: The number of epoch and window sizes on the Skip-Gram affect accuracy. More and more epoch and window sizes affect increasing the accuracy

SURVEI PADA PENGGUNAAN TEKNIK DATA MINING PADA BIDANG KESEHATAN DI INDONESIA

Layanan kesehatan adalah salah satu sektor pelayanan masyarakat yang berkembang pesat saat ini, sehingga menghasilkan tumpukan data medical record pasien dalam jumlah besar. Tumpukan data tersebut dapat memberikan pengetahuan yang berharga jika diolah dengan cara yang tepat. Knowledge discovery in database (KDD) merupakan rangkaian proses untuk menggali pola pengetahuan yang tersembunyi dalam sekumpulan data yang besar. Teknik data mining adalah satu proses dalam KDD. Penelitian pada penggunaan teknik data mining dibidang kesehatan khususnya di Indonesia terus berkembang. Data mining dapat diterapkan untuk menemukan pola pengetahuan dari profil pasien dan data riwayat kesehatannya. Pengetahuan yang diperoleh dapat digunakan analisis dan pengambilan keputusan, antara lain untuk memprediksi jenis penyakit, mengetahui pola penyebaran penyakit, dan melihat efektifitas pengobatan. Makalah ini memaparkan berbagai penelitian penggunaan teknik data mining untuk analisis dan prediksi penyakit manusia. Teknik data mining yang dibahas antara lain asosiasi, klasifikasi, clustering, dan prediksi

Steganografi Audio Digital (WAV) Dengan Teknik Penyisipan Least Signtlicant Bit (LSB)

Steganografi merupakan ilmu yang mempelajari, meneliti, dan mengembangkan seni menyembunyikan sesuatu informasi. Steganografi dapat digolongkan sebagai salah satu bagian dari ilmu komunikasi. Kata steganografi berasal dari bahasa Yunani yang berarti "tulisan tersembunyi". Pada era informasi digital, steganografi merupakan teknik dan seni menyembunyikan informasi dan data digital dibalik informasi digital lain

Implementation Of Text Mining For Emotion Detection Using The Lexicon Method (Case Study: Tweets About Covid-19)

Information and news about Covid-19 received various responses from social media users, including Twitter users. Changes in netizen opinion from time to time are interesting to analyze, especially about the patterns of public sentiment and emotions contained in these opinions. Sentiment and emotional conditions can illustrate the public's response to the Covid-19 pandemic in Indonesia. This research has two objectives, first to reveal the types of public emotions that emerged during the Covid-19 pandemic in Indonesia. Second, reveal the topics or words that appear most frequently in each emotion class. There are seven types of emotions to be detected, namely anger, fear, disgust, sadness, surprise, joy, and trust. The dataset used is Indonesian-language tweets, which were downloaded from April to August 2020. The method used for the extraction of emotional features is the lexicon-based method using the EmoLex dictionary. The result obtained is a monthly graph of public emotional conditions related to the Covid-19 pandemic in the dataset

Sistem Informasi Geografis Pondok Pesantren Di Kabupaten Kudus

Dikarenakan banyak terdapat pondok pesantren yang berdiri di kota kudus, Banyak masyarakat yang belum mengetahui lokasi pondok yang mereka inginkan, hal ini dikarenakan kurangnya informasi mengenai pondok dan lokasi pondok sehingga masyarakat kesulitan menemukan lokasi dengan mudah dan cepat, dan mengetahui informasi tentang pondok tersebut, dibutuhkan sistem informasi geografis pondok pesantren yang bermanfaat memberikan informasi mengenai lokasi pondok pesantren beserta estimasi waktu dan jarak tempuh kemudian informasi yang berkaitan dengan pondok. Tahap perancangan sistem menggunakan metode pengembangan sistem waterfall dan metode perancangan sistem menggunakan UML. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi Sistem Informasi Pondok Pesantren di Kabupaten Kudus

Sistem Pakar dengan Beberapa Knowledge Base Menggunakan Probabilitas Bayes dan Mesin Inferensi Forward Chaining

Keunggulan sistem pakar yang dapat memiliki sifat multi kepakaran perlu lebih diteliti karena dengan adanya banyak kepakaran dalam sebuah sistem pakar maka sistem pakar itu dapat lebih berguna untuk menyelesaikan lebih banyak permasalahan. Dicontohkan sistem pakar untuk diagnosa penyakit dapat diisi knowledge base untuk penyakit pada sapi, kambing, ayam , dan beberapa jenis penyakit hewan lainnya. Sistem pakar untuk diagnosa kerusakan alat elektronik dapat diberi knowledge base untuk kerusakan televisi, telepon seluler, dan radio. Tentunya sistem dengan banyak kemampuan kepakaran membutuhkan simpanan knowledge base yang memadai. Maka bagaimana menyusun sistem basis data yang tepat, teknik inferensi forward chaining, dan pengelolaan working memory yang tepat sehingga sistem pakar dengan beberapa knowledge dapat bekerja. Penelitian ini menggunakan tiga buah knowledge base yaitu untuk diagnosa kerusakan televisi, kerusakan handphone dan kerusakan komputer. Hasil penelitian adalah sebuah sistem pakar dengan beberapa knowledge base ini dapat mendiagnosis kerusakan beberapa alat elektronik. Sistem pakar dapat mengakomodasi jawaban atas pertanyaan diagnosa dalam tiga jenis jawaban, yaitu ”YA”, ”TIDAK” dan ”TIDAK TAHU”. Sistem pakar dilengkapi dengan manajemen ketidak pastian menggunakan Probabilitas Bayes sehingga sistem tetap dapat memberikan hasil kesimpulan walaupun fakta yang dimasukkan oleh pengguna tidak lengkap

PENDIDIKAN AKHLAK PADA ANAK USIA DINI DI KELUARGA PETANI KARET DESA TANIA MAKMUR RT 03-04 KECAMATAN LEMPUING JAYA KABUPATEN OGAN KOMERING ILIR SUMATRA SELATAN

Pendidikan akhlak dilatarbelakangi dengan kebutuhan anak agar menjadi seorang yang berakhlaqul karimah dan dapat di jadikan contoh bagi siapapun yang melihatnaya. Desa Tania Makmur merupakan salah satu desa yang mana masih banyak anak-anak usia dini akan tetapi kurang memiliki akhlak karena kesibukan dan kurangnya perhatian dari kedua orang tua yang bekerja dikebun karet. Tujuan penelitian dalam penuliasan skripsi ini adalah penanaman akhlak pada anak usia dini didalam keluarga petani karet. Mengetahui faktor-faktor dalam mendidik akhlak pada anak usia dini yang berada di desa Tani Makmur. Metode yang digunakan adaah penelitian kualitatif. Adapun subjek penelitiannya adalah orang tua, anak dan juga lingkungan sekitar dalam pengumpulan data menggunakan metode observasi secara langsung dan tidak langsung, wawancara, dokumentasi dan analisis data. Hasil yang di peroleh dari peneliti adalah: 1. Kurangnya pendidikan akhlak pada anak usia dini sehingga membuat anak tidak memiliki rasa sopan. Kurangnya perhatian dan juga kasih sayang dari kedua orang tua sehingga pendidikan umum juga akhlak pada anak kurang tertanam. 2. Faktor penghambat dan pendukung dalam pendidikan akhlak yang sangat berpengaruh yakni lingkungan, pembawaan sifat dan kepribadian pada anak yang dapay bekembang dari pendidikan orang tua, keluarga yang bisa menjadi contoh tingkah laku dan sopan santun pada anak, guru/pendidik yang mengajarkan anpendidikan akhlak pada anak disuatu lembaga, kesibukan orang tua bekerja di kebun karet dan kurangnya waktu pada anak, sikap orang tua yang pembolehan dan melindungi dapat mempengaruhi tingkah alku dan juga pola piker anak, dan media massa dan gadget menjadi hambatan pada pendidikan anak di usia dini jikatanpa pengawasan kedua orang tua

IMPLEMENTASI AUGMENTED REALITY SEBAGAI VIRTUAL GUIDE MENGGUNAKAN METODE MARKER BASED TRACKING

Perkembangan teknologi informasi sangat siginfikan antara lain dibidang Augmented Reality (AR). Teknologi Augmented Reality telah berkembang akhir-akhir ini dan telah diterapkan di berbagai bidang seperti e-commerce, pemasaran, hiburan dan pariwisata. Teknologi AR memiliki potensi besar sebagai sarana pendidikan pariwisata untuk memberikan hal-hal baru kepada masyarakat. Aplikasi ini bertujuan untuk memberikan informasi yang interaktif menggunakan teknologi AR. Manfaat dari aplikasi ini adalah memberikan alternatif lain sebagai pengganti atau pelengkap pemandu tour yang lebih efektif dan menarik. Aplikasi ini menggunakan metode marker-based tracking, metode ini akan memunculkan objek Animasi 2D, 3D, video, audio, ataupun teks. Aplikasi   dengan cara scan dari kamera yang kemudian akan muncul dalam layar smartphone melalui pengenalan sebuah penanda. Pengembangan perangkat lunak ini menggunakan metode Waterfall, dimana pembuatan perangkat lunak dilakukan dengan cara berurutan dimulai dari Analisa, desain, penerapan dan pengujian. Hasil dari penelitian mengenai pembuatan aplikasi augmented reality sebagai media edukasi Candi Arjuna yaitu Aplikasi berjalan dengan baik minimal pada android 6 sampai dengan android 11. Serta intensitas Cahaya 20 lx – 500 lx dengan sudut 30 – 90 dengan jarak marker 30 cm – 90 cm adalah komposisi yang baik untuk menampilkan objek. Untuk pengujian fungsionalitas Black-Box menunjukan seluruh tombol antar muka berjalan sesuai dengan yang diharapkan