Analisis Sentimen merupakan cabang dari penelitian text mining yang melakukan proses pengklasifikasian dokumen teks. Analisis sentimen dapat melakukan ekstraksi pendapat, emosi, dan evaluasi tertulis seseorang tentang topik tertentu menggunakan teknik pemrosesan Bahasa alami. Pada penelitian ini melakukan analisis sentiment terhadap penggunaan aplikasi Shopee menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi data komentar dari pengguna aplikasi Shopee kedalam komentar positif dan negatif dengan mempelajari pendapat pengguna tentang aplikasi Shopee melalui ulasan yang diberikan, dan untuk mengetahui kinerja dari metode pengklasifikasi yang digunakan. Pada penelitian ini data diperoleh dengan cara mengangkat data dari ulasan penggunakan aplikasi Shopee menggunakan metode scraping dan berhasil mendapat 3000 data ulasan. Hasil penelitian menggunakan algoritma Support Vector Machine terbukti mampu menghasilkan kinerja yang cukup baik dengan hasil akurasi sebesar 98% dan f1-score sebesar 0.98 atau sebesar 98%.Sentiment analysis is a branch of text mining research that carries out the process of classifying text documents. Sentiment analysis can extract one's opinions, emotions, and evaluations about a certain topic using natural language techniques. In this study, sentiment analysis was carried out on the use of the Shopee application using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The purpose of this study is to classify comment data from Shopee application users, positive and negative comments by studying user opinions about the Shopee application through the reviews provided, and to determine the performance of the classifier method used. In this study, the data was obtained by collecting data from reviews on the use of the Shopee application using the scraping method and managed to get 3000 data reviews. The results of research using the Support Vector Machine algorithm are proven to be able to produce quite good performance with an accuracy of 98% and an f1-score of 0.98 or 98%.

In Indonesia, there are 2 seasons, rainy season and dry season. The rainy season occurs from November to March, while the dry season occurs from April to October. With the changing seasons that are very unpredictable, so that the weather cannot be regulated by humans so that it requires the latest technology in this case the internet of things, that concern increases when outside the home and at that time there is no one at home. for fear of clothes that are dried wet with rain water as a result also if clothes that have been dried in the sun and will be exposed to rain water do not rule out the clothes we use will cause a bad odor. By using the mcu node esp 8266 dried is controlled by using a smartphone so that it can be controlled with a long distance then add a rain sensor to anticipate sudden rain fall. If a rain sensor is detected by water, the web system of the relay component will be active and give a command to Nodemcu esp8266, after the program runs the relay will be active and the motor can run forward or backward if the relay is on and the Relay is Off then the motor unable to work forward or backward. Fabric weight is measured by a scale so that it can calculate the weight of the wet cloth obtained. The maximum number of fabrics to be used in this automatic clothesline is to keep the motor running and the motor won't be damaged easily.

IoT (Internet of Thing) merupakan sebuah konsep teknologi yang memungkinkan setiap perangkat terhubung dengan jaringan internet. Sistem keamanan pada umumnya untuk mengamankan suatu objek dimana objek itu berisi hal-hal penting untuk diamankan seperti rumah, ruangan, gedung atau hal lainnya. Permasalahan secara umum pintu saat ini masih menggunakan kunci konvensional, dimana kunci konvensional tersebut masih kurang aman, karena pintu dengan pengaman kunci konvensional ini lebih mudah dibobol oleh para pencuri. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model prototype, kerena penyajian aspek-aspek perangkat keras yang akan dibangun akan nampak bagi pemakai secara cepat, selanjutnya prototype dievaluasi oleh kedua belah pihak sehingga penyaringan kebutuhan pengembangan perangkat keras dapat dengan cepat dilakukan sesuai dengan keinginan dan kebutuhan. Penelitian ini menggunakan mikrokontroler NodeMcu ESP8266 yang menjadi chip utama yang mengontrol semua proses yang berlangsung. Masukan dari mikrokontroler ini berasal dari smartphone yang mengirim nilai ke NodeMcu ESP8266 yang nantinya akan diproses. Sistem ini memiliki keluaran hasil proses yang dilakukan oleh NodeMcu ESP8266 berupa mengaktifkan relay untuk memberikan tegangan ke solenoid agar pintu dapat terbuka dan terkunci. Sistem pengontrol pintu otomatis ini berjalan sesuai yang diharapkan dan dapat membuka atau mengunci pintu yang kendalikan secara jarak jauh oleh pengguna dengan cara memberikan perintah atau kondisi melalui aplikasi Google Assistant.