Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Not a member yet
1290 research outputs found
Sort by
Aplikasi Pencari Kerja Sampingan Berbasis Framework Flutter
Get PDFIndonesia memiliki jumlah penduduk lebih dari 250 juta jiwa, sehingga memungkinkan terjadinya masalah baru terutama pada era pandemi Covid-19. Masalah ketenagakerjaan yang semakin meningkat tersebut meliputi pengangguran, pengurangan jam kerja dan pemotongan gaji, serta kesenjangan sosial. Masalah tersebut mendorong penulis untuk membuat sebuah aplikasi pencari kerja sampingan yang mempertemukan penyedia pekerjaan sampingan dengan pencari pekerjaan sampingan dalam satu wadah digital dalam rangka mendorong terciptanya gotong royong ekonomi di dalam kehidupan masyarakat. Aplikasi yang akan dibuat oleh penulis menggabungkan fitur-fitur dari aplikasi Grab/Go-JEK dengan aplikasi E-commerce. Pekerjaan sampingan yang ditawarkan di dalam aplikasi memungkinkan bersifat sederhana dan temporer. Pengguna aplikasi dapat memilih pekerjaan sampingan berdasarkan lokasi yang diinginkan. Kemudian, pengguna aplikasi juga dapat menyediakan lapangan pekerjaan sampingan untuk pengguna aplikasi lain sehingga masyarakat tidak akan kesulitan dalam mencari informasi pekerjaan sampingan secara konvensional/luring karena semuanya sudah tersedia dalam satu aplikasi. Hasil percobaan menunjukkan hasil skor rata-rata menunjukkan skor 70 dengan grade scale C dan masuk kategori OK. Artinya secara usability, aplikasi sudah berjalan dengan baik dan mudah digunakan pengguna. AbstractIndonesia has more than 250 million people population, making it possible for occurring new problems, especially in the era of the Covid-19 pandemic. The increasing employment problems including unemployment, reduced working hours and salary cuts, and social inequality. This problem prompted the author to create a side job seeker application that brings side job providers and side job seekers together in one digital platform in order to encourage the creation of economic mutual cooperation in people\u27s lives. The application that will be made by the author combines the features of the Grab/Go-JEK application with the E-commerce application. The side jobs which are offered in the application are simple and temporary. Users can choose a side job based on the desired location. Then, users can also provide side jobs for another users so that people will have no difficulty in finding conventional/offline side job information because everything is available in one application. The experimental results show the average score shows a score of 70 with a grade scale of C and is in the OK category. This means that in terms of usability, the application is running well and is easy for users to use
Perancangan dan Pembuatan Sistem Informasi Retensi Rekam Medis Rawat Jalan di Puskesmas Jenggawah Kabupaten Jember
Get PDFPuskesmas Jenggawah Kabupaten Jember dalam melaksanakan pengelolaan dokumen rekam medis tidak selamanya disimpan di ruang filing melainkan ada batas waktu penyimpanan. Dokumen rekam medis yang sudah melewati masa penyimpanan harus diretensi, karena bertambahnya jumlah dokumen rekam medis sehingga ruang penyimpanan akan penuh dan tidak mencukupi untuk rekam medis baru. Pelaksanaan retensi masih dilakukan secara manual, menyebabkan kegiatan retensi tidak berjalan dengan efektif dan efisien, serta tidak sesuai dengan perkembangan zaman. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membuat sistem informasi retensi rekam medis rawat jalan di Puskesmas Jenggawah. Jenis penelitian yang digunakan adalah pengembangan sistem dengan metode RAD (Rapid Application Development) dan menggunakan teknik pengumpulan data kualitatif berupa wawancara, observasi, dokumentasi, dan brainstorming. Responden dalam penelitian ini yaitu kepala unit rekam medis, dan dua orang petugas rekam medis. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem informasi retensi rekam medis rawat jalan yang memudahkan petugas dalam melaksanakan kegiatan retensi di Puskesmas Jenggawah. AbstractJenggawah Public Health Center at Jember Regency in the process of managing the medical record documents was not always stored in a filing room but there was a time limit for storage. Medical record documents that had passed the storage period must be retained, due to the increasing number of medical record documents so that the storage space will be full and not sufficient for new medical records. The implementation of retention still aplied manually, caused retention activity did not run effectively and efficiently, and did not in accordance with the times. This study aims to design and creates an outpatient medical record retention information system at Jenggawah Public Health Center. This type of the research was a system development with the RAD (Rapid Application Development) method and uses qualitative data collection techniques in the form of interviews, observation, documentation, and brainstorming. Respondents in this study were the head of the medical record unit, and two medical record officers. The result of this study is an outpatient medical record retention information system that has the ability to regulate and manage the retention, preservation, and destruction of outpatient medical record documents and is integrated with the information system for borrowing and returning medical record documents so that it can make it easier for officers to carry out retention activity at Jenggawah Public Health Center
Pengembangan Sistem Informasi Layanan Dokumen Alumni Politeknik Statistika STIS
Get PDFBagian Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) Politeknik Statistika STIS bertugas untuk melakukan pelayanan administratif terhadap dosen, pegawai, mahasiswa, dan alumni seperti yang diamanatkan pada Peraturan Kepala Badan Pusat Statistik Nomor 87 Tahun 2017. Pada penelitian ini akan dibahas mengenai pelayanan administratif terhadap alumni berupa pengelolaan permohonan ijazah, transkrip, dan surat-surat kealumnian lainnya. Dalam pengelolaannya, terdapat beberapa masalah yang terjadi baik dari sisi alumni maupun petugas yang melayani. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem informasi yang diharapkan dapat meningkatkan kualitas pelayanan agar sesuai dengan standar pelayanan administratif. Sistem informasi dibangun dengan menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall. Hasil penelitian ini yaitu sistem layanan alumni berbasis web yang terdiri dari dua subsistem. Sub sistem alumni atau pemohon menyediakan fitur dashboard, monitoring, pengajuan legalisir/transkrip, pengambilan ijazah/transkrip asli, dan permohonan surat lainnya sedangkan sub sistem petugas fitur pengumuman, daftar permohonan, dan arsip. Semua fitur pada sistem ini telah valid berdasarkan hasil Black-box Testing dan memperoleh skor 73,25 yang berarti sistem masuk dalam kategori baik dan juga dapat diterima bagi pengguna. Abstract Bagian Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) Politeknik Statistika STIS is tasked with providing administrative services to lecturers, staff, students, and alumni in accordance to Peraturan Kepala Badan Pusat Statistik Nomor 87 Tahun 2017. This research will discuss administrative services for alumni in the form of application management diplomas, transcripts, and other departmental letters. In its management, there are a number of problems that occur both in terms of alumni and serving officers. This research aims to build an information system that can improve service quality to conform to administrative service standards. The information system was built using the System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall. The result of this research is a web-based alumni service system consisting of two sub-systems. The alumni sub-system or the applicant provides the dashboard feature, monitoring, legalization/transcript submission, original diploma/transcript, and other letter requests. The officer sub-system features announcements, application lists, and archives. All features in this system are valid based on the Black-box Testing results and get a score of 73,25 which means the system are accepted by users and the category is good.
Rancang Bangun Website Akademik dengan Penyimpanan Sertifikat Digital Menggunakan Teknologi Blockchain
Get PDFSertifikat merupakan sebuah bentuk penghargaan yang didapat seseorang setelah menyelesaikan suatu uji kompetensi atau pembelajaran tertentu. Sertifikat harus dibuat dan disimpan dengan metode dan keamanan yang baik untuk mencegah terjadinya perubahan isi atau bahkan pemalsuan. Teknologi blockchain merupakan teknologi yang memungkinkan proses penyimpanan yang aman dengan ongkos yang rendah. Keamanan terjamin karena semua orang bisa mengambil bagian untuk menyimpan data dengan ledger yang terdistribusi. Berdasarkan hasil penelitian dan perancangan sistem yang dibuat dapat disimpulkan bahwa proses pembuatan teknologi blockchain sebagai media penerbitan sertifikat dan validasinya dapat dibuat menggunakan program milik Ethereum yaitu Geth dan penyimpanan data menggunakan smart contract yang diterbitkan pada jaringan blockchain. Hasil dari pengujian reliabilitas terhadap sistem menunjukkan bahwa bahwa sistem berhasil memproses 200 transaksi dalam waktu kurang lebih 8 detik. Untuk pengujian skalabilitas didapatkan estimasi 10 juta blok membutuhkan kapasitas penyimpanan sebesar 22,6 GB untuk menjadi node atau miner pada jaringan blockchain ini. AbstractA certificate is a form of appreciation that a person receives after completing a certain competency or learning test. Certificates must be created and stored with good methods and security to prevent changes in content or even forgery. Blockchain technology is technology that allows secure storage processes at a low cost. Security is guaranteed because everyone can take part in storing data with a distributed ledger. Based on the results of research and design of the system, it can be concluded that the process of making blockchain technology as a media for issuing certificates and validation can be made using Ethereum\u27s proprietary program Geth and data storage using smart contracts issued on the blockchain network. The results of the reliability testing of the system indicate that the system successfully processed 200 transactions in approximately 8 seconds. For scalability testing, it is estimated that 10 million blocks require a storage capacity of 22.6 GB to become a node or miner on this blockchain network
Autoencoder untuk Sistem Prediksi Berat Lahir Bayi
Get PDFSalah satu ukuran terpenting saat awal persalinan adalah keakuratan prediksi berat lahir. Dengan menggunakan metode prediksi yang tepat, perkiraan ekstrim berat lahir bayi dapat dideteksi lebih atau kurang sehingga beberapa tindakan pencegahan dapat dilakukan sebelum persalinan. Di sisi lain, untuk meningkatkan akurasi suatu proses pembelajaran, dibutuhkan suatu prediksi yang akurat untuk masalah yang dihadapi atau dengan menggunakan gabungan beberapa metode. Penelitian bertujuan untuk prediksi berat lahir bayi menggunakan metode Deep Learning autoencoder untuk memprediksi berat lahir bayi. Salah satu tantangan dalam pengembangan sistem prediksi berat lahir bayi adalah datanya yang berdimensi tinggi. Teknik konvensional untuk feature reduction seperti principal component analysis (PCA), mengasumsikan orthogonality atau independensi antar komponen prinsipal nya. Dengan autoencoder, asumsi tersebut tidak ada. Sehingga autoencoder dapat memodelkan korelasi antar fitur. Dengan melakukan variasi parameter pada autoencoder, performa terbaik diperoleh adalah MSE 0.002, MAE 0.029, R2 0.991 dengan autoencoder dengan 4 lapisan hidden layer encoder dan decoder. Ini lebih baik dibandingkan PCA. AbstractOne of the most important measurements at the onset of labor is the accuracy of the prediction of birth weight. By using precise prediction methods extreme estimates of baby birth weight can be detected more or less so that some precautions can be taken before delivery. On the other hand, to improve the accuracy of a learning process, an accurate prediction is needed for the problem at hand or by using a combination of several methods. This study aims to predict baby birth weight using the Deep Learning autoencoder method to predict baby birth weight. One of the challenges in developing a predictive system for infant birth weight is the high dimensional data. Conventional techniques for feature reduction, such as principal component analysis (PCA), assume orthogonality or independence between the principal components. With an autoencoder, that assumption doesn\u27t exist. So that the autoencoder can model the correlation between features. By varying the parameters of the autoencoder, the best performance is MSE 0.002, MAE 0.029, R2 0.991 with an autoencoder with 4 hidden layer encoder and decoder layers. This is better than PCA
Analisis Sentimen terhadap Kebijakan Kuliah Daring Selama Pandemi Menggunakan Pendekatan Lexicon Based Features dan Support Vector Machine
Get PDFAdanya virus baru yaitu COVID-19 atau SARS-CoV-2 yang berasal dari Wuhan, China pada awal tahun 2020 telah menggemparkan seluruh warga dunia salah satunya Indonesia dan memiliki tingkat penularan yang tinggi. Sehingga untuk meminimalisir penyebaran COVID-19, pemerintah Indonesia menetapkan salah satu kebijakan dalam dunia pendidikan yaitu pembelajaran/perkuliah online. Kebijakan tersebut mengakibatkan seluruh penyebaran informasi berubah menjadi online dan memberikan dampak yang luas bagi keberlanjutan pendidikan di Indonesia. Hal tersebut menimbulkan kontroversi pada kalangan masyarakat dan banyak yang akhirnya beropini pada media sosial, salah satunya Twitter. Analisis sentimen berguna untuk mengetahui ketepatan komputasi sistem dalam mengenali pembicaraan pada Twitter mengenai kebijakan pembelajaran online cenderung bersentimen negatif atau positif dengan menggunakan metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features. Penggunaan Lexicon Based Features berpengaruh terhadap objek penelitian yang menghasilkan nilai accuracy 0,6, nilai precision 0,56, nilai recall 0,75, dan fmeasure 0,64 dengan parameter optimal dalam mencapai konvergensi yaitu ???? (Lambda) = 0,7, nilai parameter ???? (gamma) = 0,0001, nilai parameter ???? (Kompleksitas) = 0,0001, iterasi = 50, dan ???? (Epsilon) = 0,00000001. Hal tersebut menunjukkan bahwa metode yang digunakan pada penelitian ini dapat mengenali pembicaraan data komentar pada Twitter karena dibuktikan dengan nilai accuracy yang cukup tinggi.AbstractThe existence of a new virus, namely COVID-19 or SARS-CoV-2, that come from Wuhan, China, in early 2020, has shocked all citizens of the world, including Indonesia, and has a high transmission rate. So to minimize the spread of COVID-19, the Indonesian government has set one policy in online learning/lectures. This policy resulted in all information dissemination being online and had a broad impact on education in Indonesia. This policy caused controversy among the public, and many ended up giving opinions on social media, one of which was Twitter. Sentiment analysis is useful for determining the timeliness of system computing in discussions on Twitter regarding online learning policies that tend to have negative or positive sentiments using the Support Vector Machine and Lexicon Based Features methods. The use of Lexicon Based Features affects the object of research which produces an accuracy value of 0.6, a precision value of 0.56, a recall value of 0.75, and a size of 0.64 with the optimal parameter in achieving convergence, namely (Lambda) = 0.7, the parameter value (gamma) = 0.0001, the parameter value (Complexity) = 0.0001, iterations = 50, and (Epsilon) = 0.00000001. This evaluation value shows that the method used in this study can recognize the conversation of comment data on Twitter because a fairly high accuracy value evidences it
Perbandingan Metode Simple Additive Weighting dan Analytic Hierarchy Process Untuk Pemilihan Supplier pada Restoran
Get PDFKedai susu Its Milk adalah restoran yang bergerak di bidang kuliner dengan ciri khas menu pengolahan susu, bahan utamanya menggunakan susu sapi murni lokasi berada di jalan Taman Siswa Unnes Gunungpati Semarang. Bahan baku susu sapi diperoleh dari supplier. Pemilihan supplier yang tepat adalah kunci kestabilan usaha diantaranya dapat mengurangi biaya, mengurangi resiko rantai pasokan, meningkatkan nilai barang dan membentuk strategi perusahaan. Permasalahan restoran yang terkait supplier adalah kualitas, kuantitas, harga, pelayanan dan garansi. Oleh karena itu, perlu dilakukannya pemilihan supplier yang tepat. Metode SAW dan AHP merupakan metode paling mendominasi diantara metode lainnya untuk sistem pemilihan supplier. Perhitungan sedehana dan mudah adalah keunggulan SAW, data yang terperinci adalah keunggulan AHP, dibandingkan juga dengan Euclidan Distance untuk penentuan metode yang paling baik yaitu memiliki nilai mendekati nol. Tujuan penelitian ini membandingkan metode SAW dan AHP dalam pemilihan supplier pada restoran. Data penelitian diperoleh dari pemilik dan managemen Its Milk berupa kuesioner dan wawancara. Hasil perbandingan metode diperoleh hasil alternatif yang sama di dalam satu pengujian yaitu terpilihnya supplier A2 dengan nilai akurasi di SAW 0,86 dan akurasi di AHP 0,229. Berdasar euclidean distance metode AHP yang paling baik digunakan dalam penelitian ini dengan nilai rata-rata 0,19 sedangkan SAW nilai rata-rata 0,90. AbstractKedai Susu Its Milk is a restaurant in the culinary field with a characteristic menu of milk processing, the main ingredient of pure cow\u27s milk is located on Jalan Taman Siswa Unnes Gunungpati Semarang. Raw material for cow\u27s milk from suppliers. Selection of the right supplier is the key to business stability including reducing costs, reducing supply chain risk, increasing the value of goods and shaping company strategy. Restaurant problems related to suppliers are quality, quantity, price, service and warranty. Therefore, it is necessary to choose the right supplier. The SAW and AHP methods are the most dominating methods among other methods for supplier selection systems. Simple and easy calculations are the advantages of SAW, detailed data is the advantage of AHP, compared to Euclid and Distance for determining the best method, which has a value close to zero. The purpose of this study is to compare the SAW and AHP methods in the selection of suppliers in restaurants. Research data obtained from the owner and management of Its Milk in the form of questionnaires and interviews. The results of the comparison of methods obtained the same alternative results in one test, namely the selection of supplier A2 with an accuracy value of 0.86 in SAW and 0.229 accuracy in AHP. Based on the euclidean distance, the best AHP method used in this study is with an average value of 0.19, while SAW has an average value of 0.90
Penyusunan Solusi Model Konseptual untuk Pembangunan Strategi Sistem Informasi pada Perusahaan Bisnis TI: Metode Systematic Mapping
Get PDFKeberhasilan implementasi Teknologi Informasi (TI) pada sebuah perusahaan di era teknologi saat ini ditentukan oleh kematangan perencanaan stategi yang dibuat. Pengembangan best practice sebagai panduan banyak disusun oleh para peneliti. Akan tetapi, fleksibilitas adopsi best practice yang ditawarkan masih terlalu kompleks bagi perusahaan pada skala kecil-menengah seperti perusahaan bisnis TI. Berdasarkan pertimbangan berbagai keunikan yang dimiliki dan minimnya studi implementasi yang telah baku. Penelitian ini membangun model konseptual baru untuk menyusun strategi SI yang sesuai untuk menjawab berbagai isu dan permasalahan yang ada tanpa menghilangkan fleksibilitas implementasinya. Kajian lebih lanjut terkait pengembangan model penyusunan strategi SI akan dilakukan menggunakan konsep systematic mapping dengan tahap inisiasi pencarian, pengumpulan dan klasifikasi paper, analisa hasil dan diskusi yang melibatkan berbagai sudut pandang para peneliti dan praktisi di bidang manajemen strategi, dan perancangan model konseptual yang akan dibangun. Hasilnya adalah berupa gambar model konseptual baru yang memberikan gambaran dari tahap-tahap implementasi, mulai dari pendefinisian tujuan, klasifikasi domain, hingga penyusunan strategi TI. Kemudahan pemahaman dan implementasi hasil model konseptual ini lebih sesuai dengan skala perusahaan tanpa perlu melakukan banyak eliminiasi. AbstractThe successful implementation of Information Technology (IT) in a company in the todays technological era determined by the maturity of the strategic planning. The development of best practices as a guide has been prepared by many researcher. However, the flexibility of adopting the best practice offered is still too complicated for small and medium scale companies such as IT business companies. Based on various uniqueness considerations and the lack of standardized implementation studies. This study builds a new conceptual model for develop an appropriate IT strategy to answer various existing issues and problems without losing the flexibility of its implementation. Further studies related to the development of the SI strategy formulation model will be carried out using the concept of systematic mapping with the initiation stage of searching, collecting and classifying papers, analyzing the results and discussion involving various perspectives of researchers and practitioners in the field of strategy management, and designing conceptual models will be built. The outcome is a picture of a modern conceptual paradigm that offers a summary of the development process, the description of priorities, domain classification, and formulation of an IT strategy. Ease of understanding and implementing the results of this conceptual model is more in line with the scale of the company without needing to do much elimination
Implementasi Algoritma Mickey 2.0 untuk Mengamankan Komunikasi Data pada Perangkat Bluetooth Low Energy
Get PDFKondisi Internet of Things saat ini yang cenderung tanpa menggunakan fitur keamanan dapat menjadi tantangan untuk realisasi Internet of things terutama di bidang privasi dan kerahasiaan data, khususnya pada modul sensorik berdaya rendah yaitu Bluetooth Low Energy. Adanya celah keamanan pada Bluetooth Low Energy menjadi perhatian besar di jaringan Internet of Things saat ini, terutama yang terhubung dengan jaringan public. Data dari perangkat dapat diretas dan dimodifikasi oleh peretas. Dengan menerapkan algoritma enkripsi pada perangkat Bluetooth Low Energy dapat menjamin aspek confidentiality data serta dapat mencegah peretas menyadap dan mencuri data. Pada penelitian ini digunakan algoritma Mickey 2.0 untuk melakukan enkripsi. Algoritma ini berhasil melewati proyek eStream dan menjadi kandidat ideal untuk perangkat berkonsumsi daya rendah. Data yang diamankan berasal dari sensor DHT11 yang dikirim menggunakan protokol Bluetooth Low Energy. Sebelum dikirim dilakukan enkripsi pada sisi server menggunakan algoritma Mickey 2.0 dan proses dekripsi akan dilakukan pada sisi client. Hasil keystream akan divalidasi terlebih dahulu pada pengujian test vector. Untuk mengetahui tingkat keamanan dilakukan pengujian serangan pasif sniffing dan serangan aktif Known Plaintext Attack (KPA). Serangan pasif dan serangan aktif yang dilakukan tidak berhasil mendapatkan plaintext. Abstract The current condition of the Internet of Things tends to be without the use of security features, especially in the field of privacy and data confidentiality, especially in the low power sensor module i.e. Bluetooth Low Energy. The existence of security holes in Bluetooth Low Energy is a big concern for Internet of Things networks, especially those connected to public networks. Data from the device can be hacked and modified by hackers. By implementing encryption algorithms on Bluetooth Low Energy devices it can guarantee data confidentiality aspects and can prevent hackers from eavesdropping and stealing data. In this research, Mickey 2.0 algorithm is used for encryption. This algorithm successfully passed the eStream project and became an ideal candidate for low power consumption devices. The secured data comes from the DHT11 sensor which is sent using the Bluetooth Low Energy protocol. Before sending data, encryption is performed on the server side using the Mickey 2.0 algorithm and the decryption process will be carried out on the Client side. The keystream results will be validated first in the test vector test. To determine the level of security, a passive sniffing attack and an active Known Plaintext Attack (KPA) were tested. Passive attacks and active attacks do not get the plaintext.
Pengaruh Word Affect Intensities Terhadap Deteksi Ulasan Palsu
Get PDFTransaksi jual beli elektronik melalui internet terus berkembang dan menjadi populer, begitu pula dengan jumlah ulasan dari pelanggan yang meningkat pesat. Dengan banyaknya pemberi ulasan, terdapat kemungkinan seseorang menulis ulasan palsu yang disebut fake review untuk mempromosikan produk atau menjatuhkan produk kompetitor. Sangat penting untuk dapat mendeteksi ulasan palsu sehingga ulasan yang digunakan pelanggan sebagai pertimbangan untuk memilih produk atau jasa merupakan ulasan yang andal. Studi sebelumnya hanya menggunakan fitur sentimen yang terbatas pada objektivitas dan polaritas untuk melakukan deteksi ulasan palsu. Sedangkan studi yang lebih baru menunjukan adanya leksikon kosa kata berbasis emosi yang diberi nama word affect intensities yang terbukti mampu mengukur sentimen dengan lebih baik pada kalimat. Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui apakah word affect intensities dapat menjadi faktor yang mempengaruhi hasil deteksi ulasan palsu. Penelitian dilakukan dengan memunculkan dua fitur baru berlandaskan word affect intensities berupa fitur kelompok emosi positif dan fitur kelompok emosi negatif. Fitur tersebut kemudian dikombinasikan dengan fitur pada penelitian sebelumnya dan dievaluasi menggunakan beberapa algoritme klasifikasi. Hasil penelitian menunjukan word affect intensities dapat menjadi faktor yang mempengaruh peningkatan akurasi deteksi ulasan palsu sebesar 2.1%. Abstract Electronic buying and selling transactions over the internet continue to grow and become popular, as well as the number of reviews from customers that is increasing rapidly. With so many reviewers, it is possible that someone wrote a fake review to promote a product or demote a competitor’s product. It is very important to be able to detect fake review so that the reviews customers use as a consideration for choosing a product or service are reliable reviews. Previous studies only used sentiment features that were limited to objectivity and polarity to detect fake review. Meanwhile, a more recent study shows that there is an emotion-based vocabulary lexicon called word affect intensities which are proven to be able to better measure sentiment in sentences. This study intends to determine whether word affect intensities can be a factor that affects the results of fake review detection. The research was conducted by bringing up two new features based on the word affect intensities in the form of positive emotion group features and negative emotion group features. These features are then combined with features in previous studies and evaluated using several classification algorithms. The results showed that word affect intensities can be a factor that affects the increased accuracy of fake review detection by 2.1%