KPK RI merupakan lembaga terdepan yang memiliki kuasa penuh dan diharuskan untuk memberikan kinerja yang baik dalam memberantas tindak pidana korupsi. Namun dengan berkembangnya zaman, menjadikan masyarakat semakin mudah berselancar di media sosial untuk mengetahui informasi, dan bertukar informasi atau opini ke publik tanpa dibatasi ruang dan waktu. Media sosial twitter merupakan sala satu sosial media yang dijadikan sebagai wadah menampung opini tersebut. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Dari 2000 data hasil twitter crawling, penelitian ini menghasilkan 1890 data dan 3846 term/kata dari hasil preprocessing lalu dihitung nilai dari kemunculan kata untuk labeling yang menghasilkan sentimen positif, negatif dan netral. Berdasarkan hasil pengujian yang dihasilkan, penerapan metode SVM menghasilkan nilai Akurasi sebesar 82% dan menghasilkan sentimen dengan label negatif lebih besar dengan jumlah 77%, label positif 8% dan label netral 25%.
Pertumbuhan twitter terus meningkat setiap waktu, sehingga hal tersebut dimanfaatkan para pengguna twitter untuk menyampaikan informasi berupa kritik maupun saran kepada pelayanan yang diberikan BMKG Nasional dengan lebih mudah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi data adalah Naïve Bayes Classifier (NBC). Sistem yang dikembangkan dengan menggunakan data internal yang diambil dari internet/twitter untuk proses penentuan kalimat termasuk opini positif, netral atau negatif. Penentuan tersebut digolongkan sebagai proses pengklasifikasian. Serta menggunakan Application Python 3.74. Hasil Penelitian ini masuk kedalam fined grained sentiment analysis yaitu analisis pada suatu kalimat komentar. Data tersebut akan diproses menggunakan text mining, kemudian dilanjutkan dengan mengklasifikasikan tweet ke dalam tiga kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Klasifikasi ini menggunakan algoritma naive bayes. Klasifikasi dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk melihat opini positif, negatif, dan netral. Hasil uji akurasi pada metode naive bayes untuk klasifikasi yaitu 69.97%.
Balai Besar Pengembangan Budidaya Laut Lampung (BBPBL) adalah Unit Pelaksana Teknis (UPT) di bidang pengembangan budidaya laut yang berada di bawah dan bertanggungjawab kepada Direktorat Jendral Perikanan Budidaya. Balai Besar Pengembangan Budidaya Laut Lampung merupakan telah menggunakan sistem e-SKP (elektronik Sasaran Kinerja Pegawai). Saat ini kegiatan tata kelola keamanan informasi belum dilakukan secara maksimal. Untuk mengantisipasi terjadinya kendala seperti sumber daya manusia yang kurang memahami aplikasi e-SKP sehingga berpotensi terjadinya error pada aplikasi, maka dilakukan metode pengelolaan teknologi informasi menggunakan kerangka kerja COBIT. Proses yang digunakan dalam penelitian ini adalah EDM03, APO13, APO12, BAI06, DSS01, DSS02, DSS03, DSS05, MEA01, MEA02. Analisis data menggunakan Maturity Level dan Analisis Kesenjangan untuk menentukan tingkat kematangan. Dari hasil nilai aktual dan nilai ekspektasi yang ditentukan, penulis mendapatkan gap dari analisis kesenjangan di atas.Kata kunci : Tata Kelola Keamanan Informasi, Maturity Level, Analisis Kesenjangan, e-SKP, COBIT 5
The performance appraisal process in Religious High Court Bandar Lampung has not been carried out objectively, but rather a subjectivity element (relationship closeness). Some employees occupy structural positions but do not fulfil competence and promotion principles, so that it has an impact on providing promotion to a position in the judiciary. Multiple Linear Regression method can provide a predictive model for employee recommendations entitled to occupy positions in the agency. The method implementation using SPSS produces an equation Y = 74.177 + 0.035X1 + 0.020X2 - 0.026X3 + 0.045X4 + 0.001X5. This equation is applied to the employee performance values, and it is obtained from 40 employees 26 employees deserve to be given recommendations promotion. Regression performance testing results using 10-cross validation get the correlation coefficient value is 80.66% with MAE value of 2.24% and RMSE 3.88%, which mean has good performance.
South Lampung is a regency with the capital of Kalianda which has an area of 2,007.01 km2 that dominates the agricultural area. Based on the data of corn crops in the South Lampung Regency Agriculture Office through BPS (Central Bureau of Statistics), showing several areas with corn crops that vary in number. Therefore, a grouping of potential corn-producing regions is required to know which areas produce large or small amounts of corn. The distribution of crops is usually done based on the name of the corn-producing sub-district. The K-Means clustering method is one of the data mining methods that is non-hierarchical clustering that groups data in the form of one or more clusters. Data that have the same characteristics are grouped in one cluster and the remaining is grouped into another cluster so that the data that is in one cluster has a small degree of variation. So the authors tried to apply the K-Means clustering method from the corn crop data of the last 2 years to produce feasibility information from each sub-district.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.