Publication Search

Perkembangan teknologi layanan internet di Indonesia memengaruhi berbagai sektor industri, termasuk sektor makanan di PT Sarimelati Kencana Tbk. Perusahaan awalnya menggunakan layanan IndiHome, namun menghadapi tantangan seperti tingginya biaya dan ketidakstabilan jaringan yang berdampak pada efisiensi operasional. Sebagai alternatif, layanan Starlink hadir dengan jaringan satelit yang menjangkau wilayah luas dan mendapat respons publik yang lebih positif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap IndiHome dan Starlink menggunakan metode Naïve Bayes yang dievaluasi melalui K-Fold Cross Validation. Data dikumpulkan dari media sosial X (sebelumnya Twitter) dengan total 14.200 tweet (7100 tweet untuk IndiHome dan 7100 untuk Starlink), yang kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleansing, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memberikan akurasi terbaik pada data Starlink sebesar 83,74%, sedangkan pada IndiHome sebesar 73,31%. Analisis preferensi menunjukkan bahwa sentimen positif terhadap IndiHome sebesar 34%, sedangkan Starlink mencapai 47%.Temuan ini menunjukkan bahwa Starlink lebih unggul dalam persepsi publik dibandingkan IndiHome. Oleh karena itu, hasil penelitian ini dapat menjadi dasar pertimbangan strategis bagi PT Sarimelati Kencana Tbk. dalam memilih penyedia layanan internet yang lebih stabil, efisien, dan mendukung kelancaran operasional perusahaan.

Instagram merupakan salah satu media sosial paling populer di Indonesia dengan jumlah unduhan dan ulasan yang sangat tinggi di Google Play Store. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis sentimen dari ulasan bintang lima terhadap aplikasi Instagram guna mengkaji lebih lanjut apakah seluruh ulasan dengan rating tertinggi benar-benar mencerminkan sentimen positif. Data dikumpulkan melalui tahap scraping, kemudian dilakukan pembersihan data dengan teknik normalisasi sederhana seperti penghapusan URL, karakter khusus, angka, dan spasi berlebih, serta tahap preprocessing menggunakan metode tokenisasi. Model IndoBERT digunakan sebagai alat klasifikasi untuk mendeteksi sentimen dari setiap ulasan ke dalam tiga kategori: positif, netral, dan negatif. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 59,7% ulasan tergolong positif, 11,2% netral, dan 29,1% negatif. Model evaluasi dilakukan melalui perbandingan hasil prediksi dengan pelabelan manual dan otomatis yang menghasilkan f1-score sebesar 0,901 untuk sentimen positif, 0,834 untuk negatif, dan 0,449 untuk netral, dengan akurasi keseluruhan sebesar 83,2%. Visualisasi word cloud ditampilkan setelah proses klasifikasi sentimen untuk menggambarkan kata-kata yang dominan di masing-masing kategori. Temuan ini menunjukkan bahwa rating numerik tidak selalu selaras dengan isi ulasan, serta pentingnya analisis sentimen dalam memahami persepsi pengguna secara lebih mendalam.

Implementasi dokumen teks bahasa jawa masih banyak dijumpai baik secara onlinemaupun offline. Pencarian dokumen teks bahasa jawa dengan menggunakan mesin pencari atauSistem Temu Kembali Informasi (STKI) yang tersedia menghasilkan suatu hasil pencariandengan dokumen terambil yang banyak (recall tinggi) sehingga hasil menjadi kurang akurat(precision rendah). Tujuan pembuatan rancang bangun STKI dengan metode DICE Similarityagar user mudah dalam melakukan pencarian dokumen teks berbahasa Jawa. Software STKIdirancang untuk memberikan hasil pencarian dokumen dalam jumlah recall rendah danprecision tinggi menggunakan metode pemeringkatan DICE Similarity, sehingga user akanmendapatkan hasil pencarian cepat dan akurat. Metode DICE Similarity akan melakukanpembobotan tiap dokumen yang ada pada database sehingga antar dokumen memiliki bobotyang berbeda untuk menentukan dokumen mana yang paling mirip (similar) dengan query.Rangking teratas akan ditempati oleh dokumen dengan bobot tertinggi hasil pencarian Evaluasihasil pencarian IRS dilakukan dengan uji recall dan precision dengan model persepsi. STKImampu melakukan pencarian dokumen dan menampilkan hasil pencarian dokumen memilikirata-rata recall 0,04 dan rata-rata precision 0,83. Hasil STKI dilengkapi dengan bobot tiapdokumen dan letakknya yang akan memudahkan user dalam pencarian dokumen teks bahasaJawa.

Buta warna adalah suatu kelainan yang disebabkan ketidakmampuan sel-sel kerucut  dalam retina mata yang mengalami kelemahan atau kerusakan permanen dan tidak mampu merespon warna dengan semestinya. Buta warna  merupakan kelainan genetik atau bawaan yang diturunkan dari orang tua kepada anaknya,  kebutaan warna juga dapat disebabkan seseorang mengkonsumsi obat dalam periode waktu tertentu karena penyakit yang dideritanya. Penglihatan warna sangat berpengaruh terhadap kehidupan sehari-hari dari seseorang, menjadikan masalah dan bahkan mungkin  bisa menjadikan seseorang akan merasa tersiksa dan frustasi dengan keadaan ini, misal pada anak-anak dimana tidak dapat memilih warna spidol atau crayon yang tepat, seseorang tidak dapat memadu padan warna baju yang cocok, seorang ibu yang tidak bisa mengetahui kapan daging benar-benar matang, seseorang tidak mengerti tanda lalu-lintas dan masih banyak lagi fakta-fakta tentang buta warna. Menurut dokter spesialis mata bahwa tidak ada cara untuk mengobati buta warna karena bawaan, karena buta warna bukan suatu penyakit melainkan gangguan penglihatan pada seseorang. Penyandang buta warna tetap mengenal warna tetapi warna yang sesuai dengan persepsi sendiri. Sedangkan penderita kebutaan warna yang disebabkan akibat samping dari mengkonsumsi obat maka kebutaan warna yang disandangnya dapat disembuhkan.