Mamluatul Hani’ah, Mamluatul
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, ITS

Published : 2 Documents
Articles

Found 2 Documents
Search

Pemetaan Secara Sistematis Pada Metrik Kualitas Perangkat Lunak Hani’ah, Mamluatul; Kurniaawan, Yogi; Yuhana, Umi Laili
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 4 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 4 Oktober 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (484.465 KB)

Abstract

Abstract. Software quality assurance is one method to increase quality of software. Improvement of software quality can be measured with software quality metric. Software quality metrics are part of software quality measurement model. Currently software quality models have a very diverse types, so that software quality metrics become increasingly diverse. The various types of metrics to measure the quality of software create proper metrics selection issues to fit the desired quality measurement parameters. Another problem is the validation need to be performed on these metrics in order to obtain objective and valid results. In this paper, a systematic mapping of the software quality metric is conducted in the last nine years. This paper brings up issues in software quality metrics that can be used by other researchers. Furthermore, current trends are introduced and discussed.Keywords: Software Quality, Software Assesment, Metric Abstrak. Penjaminan kualitas suatu perangkat lunak merupakan salah satu cara meningkatkan kualitas suatu perangkat lunak. Metrik kualitas perangkat lunak merupakan bagian dari model pengukuran kualitas perangkat lunak. Model kualitas perangkat lunak memiliki jenis yang sangat beragam, sehinggga metrik kualitas perangkat lunak menjadi semakin beragam jenisnya. Beragamnya jenis metrik pengukuran kualitas perangkat lunak memberikan permasalahan pemilihan metrik yang tepat agar sesuai dengan parameter pengukuran kualitas yang diinginkan. Permasalahan yang lain adalah validasi yang harus dilakukan terhadap metrik tersebut agar diperoleh hasil yang obyektif dan valid. Dalam makalah ini akan dilakukan pemetaan sistemastis terhadap metrik pengukuran kualitas perangkat lunak pada sembilan tahun terakhir. Diharapkan dengan pemetaan sistematis akan dapat memunculkan permasalahan-permasalahan pada metrik kualitas perangkat lunak yang dapat digunakan sebagai penelitian untuk peneliti yang lain. Kata Kunci: Kualitas Perangkat Lunak, Penjaminan Perangkat Lunak, Metrik
Deteksi Bot Spammer pada Twitter Berbasis Sentiment Analysis dan Time Interval Entropy Aditya, Christian Sri Kusuma; Hani’ah, Mamluatul; Fitrawan, Alif Akbar; Arifin, Agus Zainal; Purwitasari, Diana
Jurnal Buana Informatika Vol 7, No 3 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 3 Juli 2016
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract. Spam is an abuse of messaging undesired by recipients. Those who send spam are called spammers.  Popularity of Twitter has attracted spammers to use it as a means to disseminate spam messages. The spams are characterized by a neutral emotional sentiment or no particular users’ preference perspective. In addition, the regularity of tweeting behavior periodically shows automation performed by bot. This study proposes a new method to differentiate between bot spammer and legitimate user accounts by integrating the sentiment analysis (SA) based on emotions and time interval entropy (TIE). The combination of knowledge-based and machine learning-based were used to classify tweets with positive, negative and neutral sentiments. Furthermore, the collection of timestamp is used to calculate the time interval entropy of each account. The results show that the precision and recall of the proposed method reach up to 83% and 91%. This proves that the merging SA and TIE can optimize overall system performance in detecting Bot Spammer.Keywords: bot spammer, twitter, sentiment analysis, polarity, entropy Abstrak. Spam merupakan penyalahgunaan pengiriman pesan tanpa dikehendaki oleh penerimanya, orang yang mengirimkan spam disebut spammer. Ketenaran Twitter mengundang spammer untuk menggunakannya sebagai sarana menyebarluaskan pesan spam. Karakteristik dari tweet yang dikategorikan spam memiliki sentimen emosi netral atau tidak ada preferensi tertentu terhadap suatu perspektif dari user yang memposting tweet. Selain itu keteraturan waktu perilaku saat memposting tweet secara periodik menunjukkan otomatisasi yang dilakukan bot. Pada penelitian ini diusulkan metode baru untuk mendeteksi antara bot spammer dan legitimate user dengan mengintegrasikan sentimen analysis berdasarkan emosi dan time interval entropy. Pendekatan gabungan knowledge-based dan machine learning-based digunakan untuk mengklasifikasi tweet yang memiliki sentimen positif, negatif dan tweet netral. Selanjutnya kumpulan timestamp digunakan untuk menghitung time interval entropy dari tiap akun. Hasil percobaan menunjukan bahwa precision dan recall dari metode yang diusulkan mencapai 83% dan 91%. Hal ini membuktikan penggabungan Sentiment Analysis (SA) dan Time Interval Entropy (TIE) dapat mengoptimalkan performa sistem secara keseluruhan dalam mendeteksi Bot Spammer.Kata Kunci:  bot spammer, twitter, sentiment analysis,  polarity, entropy