Search Articles & Publications

Showing 396 articles found for "Yanti"

OPTIMIZATION OF FAST-MOVING DRUG INVENTORY USING THE WEIGHTED PRODUCT METHOD AT ANNISA DRUGSTORE

Dayanti, Rafika, Mulyani, Neni, Muhazir, Ahmad
Abstract: Abstract: Managing fast-moving drug inventory requires accurate supplier selection to ensure product availability and minimize the risk of overstock and out-of-stock conditions. At Annisa Pharmacy, the supplier selection… process has traditionally relied on experience and subjective judgment, which may lead to less optimal decisions. This study aims to design and implement a Decision Support System (DSS) for selecting fast-moving drug suppliers using the Weighted Product (WP) method. The WP method is applied because it is capable of processing multiple criteria simultaneously through structured weighting, including demand frequency, delivery lead time, remaining shelf life, purchase price, and profit margin. The system is developed as a web-based application using PHP and MySQL. The results show that the implementation of the Weighted Product method successfully produces preference values and accurate supplier rankings, enabling the system to correctly determine the most optimal fast-moving drug supplier based on the defined criteria. Therefore, the developed system can assist the owner of Annisa Pharmacy in making more precise, objective, and structured inventory procurement decisions. Keywords: decision support system; drug inventory; supplier selection; weighted product.   Abstrak: Pengelolaan stok obat fast moving di Toko Obat Annisa memerlukan ketepatan dalam menentukan supplier agar ketersediaan obat tetap terjaga dan risiko overstock maupun out of stock dapat diminimalkan. Selama ini, proses pemilihan supplier masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan supplier obat fast moving menggunakan metode Weighted Product (WP). Metode WP digunakan karena mampu mengolah beberapa kriteria secara simultan melalui pembobotan yang terstruktur, meliputi frekuensi permintaan, lead time, sisa masa kedaluwarsa, harga beli, dan margin keuntungan. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Weighted Product mampu menghasilkan nilai preferensi dan perankingan supplier secara objektif, sehingga sistem berhasil menentukan supplier obat fast moving yang paling optimal sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat membantu pemilik Toko Obat Annisa dalam mengambil keputusan pengadaan stok obat secara lebih tepat, objektif, dan terstruktur. Kata kunci: sistem pendukung keputusan; toko obat; pemilihan pemasok; weighted product

IMPLEMENTATION OF TRANSFORMER MODEL FOR FINE-GRAINED EMOTION DETECTION ON SOCIAL MEDIA "X"

Ulya Nisa, Nadhira, Setyaning Nastiti, Vinna Rahmayanti
Abstract: Deteksi emosi secara fine-grained pada teks media sosial merupakan salah satu tantangan dalam bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), terutama karena sifat data yang tidak terstruktur dan multi-label.… label. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa tiga model berbasis arsitektur Transformer, yaitu EmoBERT, RoBERTa, dan EmoRoBERTa, dalam tugas klasifikasi emosi pada teks dari dataset SenWave. Dataset ini terdiri dari 10.001 tweet berbahasa Inggris yang telah dilabeli ke dalam sepuluh kategori emosi, namun penelitian ini berfokus pada empat label utama: anxious, annoyed, empathetic, dan sad. Proses penelitian meliputi prapemrosesan data, tokenisasi, pembagian data latih dan uji, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model EmoBERT dan EmoRoBERTa memiliki performa terbaik dengan nilai f1-score sebesar 0,81, sedangkan RoBERTa memperoleh nilai f1-score sebesar 0,73. Temuan ini menunjukkan bahwa penyesuaian arsitektur Transformer khusus untuk emosi dapat meningkatkan akurasi klasifikasi emosi pada teks media sosial.

A COMPARATIVE ANALYSIS OF OPTIMIZED NEURAL NETWORK AND LARGE-SCALE LANGUAGE MODELS FOR MUSIC GENRE CLASSIFICATION

Marzuqi, Ahmad Naufal Luthfan, Nastiti , Vinna Rahmayanti Setyaning
Abstract: Abstract: The rapid growth of the digital music industry requires accurate music genre classification systems to enhance user experience in streaming services. This study compares a domain-specific Long Short-Term Memory… (LSTM) network with three Large Language Models (LLMs)—HuBERT, WavLM, and WAV2Vec 2.0—for Music Genre Classification (MGC). The LSTM model was trained using Mel-spectrograms transformed from the GTZAN dataset, while the LLMs were fine-tuned using a smaller set of raw audio samples due to computational constraints. All models were tested on datasets with identical genre labels to ensure a fair evaluation. Results show that the LSTM model achieved the highest accuracy of 97.10%, outperforming HuBERT (86.00%), WavLM (83.00%), and WAV2Vec 2.0 (80.00%). The LSTM demonstrated superior generalization and stability without overfitting, while the LLMs struggled to differentiate between genres with similar acoustic characteristics. These findings indicate that general-purpose pre-trained models, although powerful, are less effective in music-specific tasks due to domain mismatch. Therefore, incorporating music-specific features and architectures remains essential for achieving higher accuracy and reliability in automatic genre classification systems. Keywords: audio large language models; comparative deep learning; music genre classification.   Abstrak: Pertumbuhan industri musik digital yang pesat menuntut sistem klasifikasi genre musik yang akurat untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam layanan streaming. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perkembangan pesat model pembelajaran mendalam, khususnya jaringan LSTM dan model bahasa berskala besar LLM seperti HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0, yang telah menunjukkan kemampuan representasi audio yang kuat. Tujuan penelitian ini ini membandingkan jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) khusus domain dengan tiga model Large Language Models (LLM)—HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0—untuk tugas Klasifikasi Genre Musik (MGC). Metode penelitian melibatkan pelatihan LSTM menggunakan data Mel-spectrogram hasil transformasi dari dataset GTZAN, sementara LLM disesuaikan (fine-tuning) menggunakan data audio mentah dalam jumlah lebih kecil karena keterbatasan komputasi. Seluruh model diuji pada dataset dengan label genre yang sama untuk memastikan evaluasi yang adil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mencapai akurasi tertinggi sebesar 97,10%, sedangkan model HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0 masing-masing memperoleh 86,00%, 83,00%, dan 80,00%. Model LSTM menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik tanpa overfitting, sedangkan model LLM cenderung kesulitan membedakan genre dengan karakteristik akustik yang mirip. Kesimpulan penelitian ini adalah ketidaksesuaian domain secara signifikan membatasi performa model umum saat diterapkan pada tugas berbasis musik. Oleh karena itu, penggunaan fitur dan arsitektur khusus musik sangat penting dalam membangun sistem klasifikasi genre yang lebih akurat. Kata kunci: klasifikasi genre musik; model bahasa besar; perbandingan pembelajaran mendalam.

DEVELOPMENT OF A QR CODE-BASED WEBAR TO DIGITIZE LOCAL WISDOM AS AN EFFORT TO INCREASE TOURIST ATTRACTION IN BORDER AREAS

P, Noviyanti, Mira, Alexander Jerry
Abstract: Abstract: Current technological developments play a crucial role in driving the tourism industry, one of which is the utilization of technology. However, tourist attractions in border areas face challenges such as limited&#8230; d access to digital information and a lack of interactive media to present local wisdom such as history, customs, and culture. This study aims to develop and implement a QR Code-based Web-based Augmented Reality (WebAR) to digitize local wisdom at tourist attractions, making information more engaging and accessible to tourists. The research methodology adopted three approaches: UCD (User-Centered Design), Agile methods, and TAM (Technology Acceptance Model). This platform contains the local wisdom of two tourist villages in the border area, namely Sebujit Village and Jagoi Babang Village. The results of testing and evaluation using multiple linear regression and SEM-PLS methods on 45 respondents showed that the WebAR technology acceptance model was significant (F = 6.583; p < 0.001). User Attitude (ATU) is a key variable that significantly influences Intention to Use (BI) (β=0.429; p=0.001), while Ease of Use (PEOU) and Benefit (PU) indirectly influence BI through ATU. As additional validation, the classification test yielded an accuracy of 88.90% and an F1-score of 0.941, confirming that QR Code-based WebAR is effective and well-received as a digital information and promotion medium for local wisdom in border areas. Keywords: border areas; local wisdom; qr code; tourist attractions; web augmented reality.   Abstrak: Perkembangan teknologi saat ini memiliki peran penting dalam mendorong industri pariwisata, salah satunya dengan pemanfaatan teknologi. Namun, objek wisata di daerah perbatasan menghadapi tantangan seperti keterbatasan akses informasi digital dan kurangnya media interaktif untuk menyajikan kearifan lokal seperti sejarah, adat istiadat, dan budaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan Web-based Augmented Reality (WebAR) berbasis QR Code untuk digitalisasi kearifan lokal objek wisata, menjadikan informasi lebih menarik dan mudah diakses bagi wisatawan. Metodologi penelitian mengadopsi tiga pendekatan, UCD (User-Centered Design), metode Agile, dan TAM (Technology Acceptance Model). Platform ini memuat kearifan lokal dua desa wisata di daerah perbatasan, yaitu Desa Sebujit dan Desa Jagoi Babang. Hasil pengujian dan evaluasi dengan metode regresi linier berganda dan SEM-PLS pada 45 responden menunjukkan bahwa model penerimaan teknologi WebAR ini signifikan (F = 6.583; p < 0.001). Sikap Pengguna (ATU) menjadi variabel kunci yang berpengaruh signifikan terhadap Niat Penggunaan (BI) (β=0.429; p=0.001), sementara Kemudahan Penggunaan (PEOU) dan Manfaat (PU) memengaruhi BI secara tidak langsung melalui ATU. Sebagai validasi tambahan, uji klasifikasi menghasilkan akurasi 88,90% dan F1-score 0,941, yang menegaskan bahwa WebAR berbasis Kode QR efektif dan dapat diterima dengan baik sebagai media informasi dan promosi digital kearifan lokal di wilayah perbatasan. Kata Kunci: daerah perbatasan; kearifan lokal; qr code; web augmented reality.

COMPARATIVE ANALYSIS OF K-MEANS, X-MEANS AND K-MEDOIDS IN CLASSIFYING MARRIAGE CHOICED ADMIST QUARTER-LIFE CRISIS

Ariza, Disya Nurul, Ningsih, Rahayu, Muryani, Sri, Ferliyanti, Herlina, Wahidin, Ahmad Jurnaidi
Abstract: Abstract: Bekasi Regency, being one of the key cities in Indonesia, offers a suitable setting to study the intricacies of marriage decision-making during a quarter-life crisis. This study focuses on the application of clustering&#8230; ustering algorithms to categorize individuals based on their marriage choices. Data was collected from a questionnaire completed by 110 respondents from Bekasi Regency, specifically individuals aged 18 to 30 who are single, including 80 women and 30 men. Data analysis was conducted using the RapidMiner software to evaluate the effectiveness of three clustering algorithms K-Means, X-Means, and K-Medoids in categorizing marriage decision patterns among young people experiencing a Quarter Life Crisis in Bekasi Regency. Results indicate that each algorithm has its own strengths and limitations in handling Quarter Life Crisis data.The results of the analysis show that the K-medoids algorithm provides the best clustering results with the lowest DBI value of 0.195, followed by the X-Means algorithm with a value of 0.199 and K-Means with a value of 0.207. These results can help understand the pattern of marriage decisions in the Quarter Life Crisis phase and help provide insights for policymakers in Bekasi Regency to make more effective intervention programs.             Keywords: K-Means; K-Medoids; X-Means     Abstrak: Sebagai salah satu kota besar di Indonesia, Kabupaten Bekasi memberikan konteks yang tepat untuk mempelajari kompleksitas pengambilan keputusan pernikahan di tengah krisis seperempat usia. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan algoritma clustering untuk mengelompokkan individu berdasarkan pilihan pernikahan mereka. Data diambil dari kuesioner yang diisi oleh 110 responden di Kabupaten Bekasi, yang terdiri dari individu lajang berusia 18 hingga 30 tahun, yaitu 80 perempuan dan 30 laki-laki. Analisis data dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner untuk mengevaluasi efektivitas tiga algoritma pengelompokan—K-Means, X-Means, dan K-Medoids—dalam mengelompokkan pola keputusan pernikahan di kalangan pemuda yang menghadapi Quarter Life Crisis di Kabupaten Bekasi. Hasilnya menunjukkan bahwa setiap algoritma memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing dalam memproses data Quarter Life Crisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-medoids memberikan hasil clustering terbaik dengan nilai DBI terendah yaitu 0.195, diikuti oleh algoritma X-Means dengan nilai 0.199 dan K-Means dengan nilai 0.207. Hasil ini dapat membantu memahami pola keputusan menikah pada fase Quarter Life Crisis dan membantu memberikan wawasan bagi pembuat kebijakan di Kabupaten Bekasi membuat program intervensi yang lebih efektif.     Kata kunci: K-Means; K-Medoids; X-Means  

ANDROID-BASED SMART SYSTEM FOR FRUIT SELECTION TO PREVENT TODDLER STUNTING

Riansah, Wahyu, Lumban Gaol, Nur Yanti
Abstract: Abstract: Preventing stunting in toddlers is crucial for improving children's health and growth. Stunting occurs due to chronic nutritional deficiencies during the first 1,000 days of a child's life, affecting their height,&#8230; ht, cognitive development, and immune system, which can reduce their future potential. Fruits play an important role in a toddler's diet because they are rich in vitamins, minerals, fiber, antioxidants, and other bioactive compounds that support physical growth and brain development. However, selecting the right fruits is vital because some fruits can cause digestive issues or allergies in toddlers. To assist parents in choosing the right fruits, a mobile-based expert system using the Certainty Factor method has been developed. This system provides recommendations based on the toddler's health condition and evaluates the nutritional content of fruits. With this system, parents can ensure that their toddlers receive optimal nutrition, contributing to stunting prevention and ensuring that the toddlers grow up healthy, intelligent, and with full potential in the future Choosing the right fruits and maintaining a balanced nutrition are crucial parts of supporting the sustainability of stunting prevention efforts.             Keywords: certainty factor method; expert system; fruit selection; stunting prevention; toddler nutrition     Abstrak: Pencegahan stunting pada batita sangat penting untuk meningkatkan kualitas kesehatan dan pertumbuhan anak. Stunting terjadi akibat kekurangan gizi kronis pada 1.000 hari pertama kehidupan batita, memengaruhi tinggi badan, perkembangan kognitif, dan sistem imun anak, yang berisiko mengurangi potensi masa depan mereka. Buah-buahan memiliki peran penting dalam pola makan batita, karena kaya akan vitamin, mineral, serat, antioksidan, dan senyawa bioaktif yang mendukung pertumbuhan fisik dan perkembangan otak. Namun, pemilihan buah yang tepat sangat penting karena beberapa buah dapat menyebabkan masalah pencernaan atau alergi pada batita. Untuk membantu orang tua dalam memilih buah yang sesuai, dikembangkan sistem pakar berbasis mobile dengan metode Certainty Factor. Sistem ini memberikan rekomendasi berdasarkan kondisi kesehatan batita, serta mengevaluasi kandungan nutrisinya. Dengan sistem ini, orang tua dapat memastikan bahwa batita mendapatkan nutrisi yang optimal dengan berkontribusi dalam pencegahan stunting dengan memastikan batita tumbuh sehat, cerdas, dan memiliki potensi penuh di masa depan. Pemilihan buah yang tepat dan nutrisi yang seimbang menjadi bagian penting dalam mendukung upaya keberlanjutan pencegahan stunting.   Kata kunci: batita; metode certainty factor; pemilihan buah; pencegahan stunting; sistem cerdas    

APPLICATION OF THE MAUT METHOD IN RECIPIENTS INDONESIA SMART PROGRAM (PIP) IN 014673 MEKAR SARI ELEMENTARY SCHOOL

Sapriyanti, Sapriyanti, Risnawati, Risnawati, Saputra, Endra
Abstract: Abstract: Many children drop out or stop school due to economic constraints, especially personal costs such as not being able to buy school supplies, educational development donations and so on. Therefore, the government&#8230; has a policy to help by issuing the Smart Indonesia Program (PIP) as a goal to help students' personal costs in pursuing education. As the smart Indonesia program progresses, many parents of students complain because the selection of students receiving PIP assistance is not on target and does not comply with the provisions. As with the data collection of students receiving the Smart Indonesia Program (PIP) assistance at State Elementary School 014673 Mekar Sari Village, it is also not optimal where the recording system is still inputted into Microsoft Excel. Therefore, a system is needed that is integrated with a calculation processing technique, namely a decision support system used at State Elementary School 015673 Mekar Sari Village to determine prospective recipients of the Smart Indonesia Program assistance who are truly worthy and appropriate. For this reason, this study uses the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method to find students who are eligible for PIP benefits in the determination process. Keywords: maut method; mekar sari elementary school; smart indonesia program.    Abstrak: Banyaknya anak yang putus atau berhenti sekolah dikarenakan kendala ekonomi terutama pada biaya pribadi seperti tidak mampu membeli perlengkapan sekolah, uang sumbangan pembinaan pendidikan dan lain sebagainya. Maka dari itu pemerintah memiliki kebijakan untuk membantu dengan mengeluarkan Program Indonesia Pintar (PIP) sebagai tujuan untuk membantu biaya pribadi siswa dalam menempuh pendidikan. Seiring berjalannya program indonesia pintar banyak kalangan orang tua siswa mengeluh dikarenakan dalam pemilihan siswa penerima bantuan PIP tidak tepat sasaran dan tidak sesuai dengan ketentuan. Seperti halnya dengan pendataan siswa penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) di Sekolah Dasar Negeri 014673 Desa Mekar Sari juga belum optimal dimana masih sistem pencatatan lalu di input ke Microsoft Excel. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang sudah terintegrasi dengan sebuah teknik pengolahan perhitungan yaitu sistem pendukung keputusan yang digunakan pada Sekolah Dasar Negeri 015673 Desa Mekar Sari untuk penentuan calon penerima bantuan Program Indonesia Pintar yang benar layak dan pantas. Untuk itu penelitian ini menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) untuk mencari siswa yang layak mendapat manfaat PIP dalam proses penentuannya. Kata kunci: metode maut; program indonesia pintar; sd negeri mekar sari.

EVALUATING LABORATORY WEBSITE USABILITY THROUGH THE SYSTEM USABILITY SCALE (SUS)

Ma'wa, Safarah Putri, Damayanti, Friska, Etruly, Niki
Abstract: Abstract: The Manual Drawing Laboratory and Computer Laboratory of the Furniture Design Study Program are some of the infrastructures used to support learning and practicum in the Polytechnic of Furniture Industry and Wood&#8230; od Processing. Services at these two laboratories utilize the Laboratory website which can be accessed publicly via the address https://labdesainfurnitur.poltek-furnitur.ac.id/, in which the purpose of developing the website is to simplify the process for stakeholders to access information regarding practicum activities conducted in the laboratories. Ease of access to this information needs to be evaluated, especially related to usability on the website. The evaluation of the laboratory website's usability is performed using the System Usability Scale (SUS) method, which provides a structured approach to measuring the effectiveness and user experience of the website. It is hoped to obtain a representation of the user's experience of the function and appearance of the laboratory website as advice on what features might be developed to improve the services. According to the results of data processing from 44 respondents, the average SUS score was 59.32. Based on this score, the Acceptability Range category is still in the marginal range, meaning there are still several things that need to be corrected or improved so the website can help in the daily operational activities of the laboratory.             Keywords: laboratory; SUS; usability; user; website     Abstrak: Laboratorium Gambar dan Laboratorium Komputer Program Studi Desain Furnitur merupakan sarana penunjang praktikum di Politeknik Industri Furnitur dan Pengolahan Kayu. Pelayanan pada kedua laboratorium ini telah memanfaatkan website yang dapat diakses secara publik melalui alamat https://labdesainfurnitur.poltek-furnitur.ac.id/, pemanfaatan website bertujuan untuk memudahkan para pengguna dalam memperoleh informasi seputar kegiatan praktikum di laboratorium di setiap waktu. Adanya pemanfaatan teknologi informasi tersebut perlu dievaluasi untuk mengetahui kegunaan website bagi para pengguna serta sebagai masukan untuk pengelola laboratorium dalam mengembangkan website di masa mendatang. Evaluasi website laboratorium dilakukan dengan metode System Usability Scale (SUS). Melalui evaluasi kegunaan pada website laboratorium diharapkan diperoleh representasi pengalaman pengguna terhadap fungsi dan tampilan website laboratorium dan diperoleh saran fitur-fitur yang dapat dikembangkan untuk meningkatkan pelayanan di laboratorium. Data yang diperoleh sebanyak 44 responden menghasilkan skor SUS dengan rata-rata 59,32. Berdasarkan skor tersebut, rentang akseptabilitas website masih berada pada rentang marginal, sehingga masih ada beberapa fitur yang perlu ditingkatkan agar website dapat membantu kegiatan operasional laboratorium sehari-hari.   Kata kunci: kegunaan; laboratorium; pengguna; SUS; website

THE INFLUENCE OF STUDENST PERCEPTION OF DATA SECURITY AND PRIVACY ON TRANSACTION TRUST IN THE TOKOPEDIA APPLICATION

Wiranti, Ririn, Angraini, Angraini, Fronita, Mona, Monalisa, Siti, Munzir, Medyantiwi Rahmawita
Abstract: Abstract: The current development of technology has successfully met various societal needs, one of which is the buying and selling activities. This development has led people to engage in online transactions, where buyers&#8230; rs do not necessarily have to meet sellers in person. Tokopedia is one of the most popular e-commerce platforms used in Indonesia. Security issues arose when in 2020 Tokopedia experienced a breach, with data from around 91 million accounts being compromised by hackers. Consequently, Tokopedia needed to establish a Data Protection and Privacy Office (DPPO) to protect and safeguard user data privacy.This research addresses how perceptions of security and privacy can influence users' trust in transacting on Tokopedia. Using multiple linear regression analysis, the study evaluates the relationship between perceptions of data security and privacy with trust in transacting on Tokopedia. Based on the calculations of the multiple linear regression model using previously collected respondent data, it was found that perceptions of data security do not directly affect trust in transactions. However, perceptions of privacy are considered to have a significant influence and can increase trust in transactions among students in Pekanbaru.   Keywords: data security; e-commerce; tokopedia; transaction trust; user perceptions   Abstrak: Perkembangan teknologi saat ini telah sukses mencapai berbagai kebutuhan masayarakat salah satunya kegiatan jual beli, perkembangan ini membawa manusia untuk dapat melakukan jual beli secara online dimana tidak mengharuskan pembeli bertemu penjual secara langsung. Tokopedia menjadi salah satu platform e-commerce yang sangat popular digunkanan diindonesia. Masalah keamaan terjadi dimana pada tahun 2020 tokopedia mengalami peretasan dengan sekitar 91 juta akun berhasil diperoleh datanya oleh peretas, sehingga Tokopedia perlu membentuk data protection and privacy office (DPPO) guna melindungi dan menjaga privasi data pengguna Tokopedia.terkait hal tersebut penelitian ini mengangkat bagaimana persepsi keamanan dan privasi dapat mempengaruhi kepercayaan pengguna dalam bertransaksi ditokopedia. Dengan menggunakan metode regresi linear berganda, evaluasi dilakukan untuk menjelaskan hubungan antara persepi keamanan data dan privasi terhadap kepercayaan bertransaksi ditokopedia. Berdasarkan perhitungan model regresi linear berganda menggunakan data responden yang telah dilakukan sebelumnya didapat persepsi keamanan data terhadap kepercayaan bertransaksi tidak berpengaruh secara langsung. Namun pada persepsi privasi terhadap kepercayaan bertransaksi dinilai sangat berpengaruh dan dapat meningkatkan kepercayaan bertransaksi di kalangan mahasiswa di pekanbaru.   Kata kunci: e-commerce; keamanan data; kepercayaan transaksi; persepsi pengguna; tokopedia    

SENTIMENT ANALYSIS OF PUBLIC OPINION ON SOCIAL MEDIA X TOWARDS ETHNIC ROHINGYA IN INDONESIA

Amalia, Ayu, Damayanti, Damayanti
Abstract: Abstract: Rohingya refugees continue to arrive in Aceh by sea by boat. Based on data from the United Nations High Commissioner for Refugees (UNCHR), as of December 10 2023, 1,543 Rohingya refugees had landed in Aceh since&#8230; e mid-November 2023. The increasing number of refugees arriving has caused resistance from local residents. This rejection was the result of the bad experiences of Acehnese people with Rohingya refugees. The main problem of this research is that analyzing public opinion on Rohingya ethnicity in Indonesia is still done manually by looking at tweets one by one. The solution to overcome this is to analyze opinions using data crawling with the Naïve Bayes algorithm. The purpose of this research is to determine public opinion on Twitter media regarding refugee refugees. The method used in this research is the Naïve Bayes algorithm method. The results of the research show that the Naïve Bayes algorithm can classify public opinion sentiment on Twitter social media towards the Rohingya Ethnic in Indonesia into positive sentiment. and negative with a total accuracy of 70%. So, the words "Rohingya Ethnicity in Indonesia" tend to be accepted by the X community with the arrival of Rohingya refugees in Indonesia.             Keywords: rohingya; twitter; naïve bayes; opinion     Abstrak: Pengungsi Rohingya terus berdatangan ke Aceh melalui jalur laut dengan menggunakan perahu. Berdasarkan hasil data United Nations High Commissioner for Refugees (UNCHR), per 10 Desember 2023 sebanyak 1.543 pengungsi Rohingya datang ke dalam wilayah Aceh. Meningkatnya jumlah pengungsi yang datang menimbulkan perlawanan dari warga setempat. Penolakan ini imbas dari pengalaman buruk warga Aceh terhadap pengungsi Rohingya. Permasalahan utama penelitian ini yaitu menganalisis opini publik terhadap Etnis Rohingya di Indonesia masih secara manual dengan melihat tweet satu persatu. Solusi mengatasi hal tersebut maka analisis opini menggunakan crawling data dengan algoritma Naïve Bayes. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui opini publik pada media twitter terkait pengungsi Rohingya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukan bahwa pada algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan sentimen dengan total akurasi 70%. Maka “Etnis Rohingya di Indonesia” cenderung dapat diterima oleh masyarakat X dengan datangnya pengungsi Rohingya di Indonesia.   Kata kunci: rohingnya; twitter; naïve bayes; opini