Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TIMES Journal of Information System
Deni Deni
Universitas Singaperbangsa Karawang
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Perancangan UI/UX Website Pemesanan Tiket Bus iBus Menggunakan Figma dengan Metode Design Thinking Angelina Isabella Kurniawan; Afifah Risti Ardi; Deni Deni; Stephany Cinta Susilowati; Apriade Voutama
JOINS (Journal of Information System) Vol 10 No 1 (2025): Edisi Mei 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/joins.v10i1.12572

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX website pemesanan tiket bus iBus menggunakan metode Design Thinking dan aplikasi Figma. Metode Design Thinking diterapkan melalui lima tahapan, yaitu Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test, untuk memastikan desain yang dihasilkan berpusat pada kebutuhan pengguna. Pengujian usability dilakukan untuk mengevaluasi efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna terhadap desain yang dihasilkan. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan rata-rata sebesar 90,33% dengan waktu penyelesaian rata-rata 37,5 detik per tugas. Pengguna memberikan umpan balik positif terhadap kemudahan registrasi, pencarian tiket, pemilihan kursi, dan akses e-tiket. Namun, ditemukan beberapa area yang memerlukan perbaikan, seperti penambahan fitur filter pada halaman pencarian tiket, peningkatan visualisasi pada pemilihan kursi, dan penambahan opsi pembayaran yang lebih fleksibel. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Design Thinking efektif dalam menghasilkan desain UI/UX yang intuitif dan relevan dengan kebutuhan pengguna
PERBANDINGAN KINERJA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST UNTUK ULASAN ROBLOX DI PLAY STORE Deni Deni; Hannie Hannie; Billy Ibrahim Hasbi
Jurnal TIMES Vol 15 No 1 (2026): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.15.1.2026908

Abstract

Game Roblox merupakan salah satu platform permainan daring dengan jumlah pengguna yang sangat besar dan ulasan pengguna yang beragam di Google Play Store. Ulasan tersebut mengandung informasi penting mengenai persepsi, kepuasan, serta keluhan pengguna terhadap kualitas aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Roblox berbahasa Indonesia serta membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF) dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif. Metodologi yang digunakan adalah SEMMA, yang meliputi tahap pengumpulan data melalui web scraping, eksplorasi data, preprocessing teks, pemodelan, dan evaluasi. Data yang digunakan berjumlah 5.174 ulasan dengan periode 1 Juni hingga 1 Oktober 2025. Pelabelan sentimen dilakukan secara otomatis berdasarkan rating bintang dan divalidasi oleh ahli bahasa. Proses preprocessing meliputi case folding, cleaning, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, sedangkan ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF. Pemodelan dilakukan dengan pembagian data 80% data latih dan 20% data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan Random Forest dengan nilai akurasi sebesar 84,35%, sedangkan Random Forest memperoleh akurasi sebesar 83,19%. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut, SVM dinilai lebih optimal untuk analisis sentimen ulasan pengguna game Roblox di Google Play Store.
Co-Authors Afifah Risti Ardi Angelina Isabella Kurniawan Apriade Voutama Billy Ibrahim Hasbi Hannie Hannie Stephany Cinta Susilowati