Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.167
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Biota: Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Hayati JURNAL ILMIAH PENJAS (Penelitian, Pendidikan dan Pengajaran) KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Information Management For Educators And Professionals (IMBI) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Informasi dan Komputer Jurnal Linguistik Komputasional Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya EVOLUSI : Jurnal Sains dan Manajemen Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) JURNAL ILMIAH PENJAS (Penelitian, Pendidikan dan Pengajaran) Jurnal Sistem Informasi Akuntansi Conten : Computer and Network Technology Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS Multazam : Jurnal Manajemen Haji dan Umrah SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Klabat Journal of Management Jurnal Pendidikan Sains Indonesia (Indonesian Journal of Science Education) Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Indonesian Journal of Biology Education
Angga Ardiansyah
Universitas Bina Sarana Informatika
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 45 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 45 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Kerja Praktik Berbasis Web Pada Sekretariat DPRD Provinsi Sumatera Utara Ardiansyah, Angga
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 1 (2022): Mei 2022
Publisher : LKP Unity Academy

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70340/jirsi.v1i1.5

Abstract

 Practical Work is a student activity to gain knowledge and practical experience in the field based on the scientific basis that has been studied. So far, the process of registering practical work at the DPRD of North Sumatra Province is done manually, to register for practical work students or students must come to the location first. In this way, there are still problems that occur, especially when inputting prospective participant data. The purpose of this research is to design and build a web-based information system that can help participants and also the staff of DPRD North Sumatra Province employees. With this information system, it is hoped that it can help participants and DPRD staff in registering practical work and also in inputting participant data.
Analisis Komentar Cyberbullying Terhadap Kata Yang Mengandung Toksisitas Dan Agresi Menggunakan Bag of Words dan TF-IDF Dengan Klasifikasi SVM Krisnandi, Dwi; Ambarwati, Rini Novi; Asih, Anggun Yuli; Ardiansyah, Angga; Pardede, Hilman Ferdinandus
Jurnal Linguistik Komputasional Vol 6 No 2 (2023): Vol. 6, No. 2
Publisher : Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jlk.v6i2.85

Abstract

Masyarakat menjadi orang yang anti sosial tidak banyak berkomunikasi dengan lingkungan dan mereka lebih menyukai komunikasi melalui internet atau social media. dengan internet atau social media orang bisa menyembunyikan identitas aslinya dan bisa mengakibatkan keburukan saat berkomunikasi atau memberi sebuah komentar di social media dengan menggunakan kata-kata yang buruk, menghina, tidak sopan mempermalukan, mengancam, mengganggu menghina, mengucilkan, merusak reputasi orang melalui internet atau teknologi digital. Hal seperti ini termasuk dalam tindak kejahatan yang dinamakan cyberbullying. Cyberbullying berdampak buruk bagi korbannya seperti mengakibatkan depresi, hingga yang terburuk hingga mengakibatkan seseorang melakukan bunuh diri. Cyberbullying sering menjadi masalah besar baik di tingkat nasional maupun global. Pada penilitian ini akan dibahas mengenai text mining alisis sentiment cyberbullying dengan menentukan kata yang mengandung toxicity dan aggression. Metode yang digunakan pada penelitian ini memakai model Bag of Word dan TF-IDF dengan klasifikasi SVM. Hasil dari penelitian ini didapat akurasi tertinggi dengan menggunakan model Bag of Word dengan akurasi sebesar 65,2% di banding dengan pemodelan menggunakan TF-IDF dengan akurasi sebesar 64,7% Hal ini menunjukkan bahwa penerapan Bag of Word mampu menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dalam memprediksi kata yang mengandung cyberbullying dari penelitian ini dibandingkan dengan model TF-IDF.
WEBSITE SIPUSAT (SISTEM INFORMASI PENILAIAN UJIAN SEKOLAH ANTI-CHEATING) SEBAGAI SOLUSI MEMBANTU PARA GURU DALAM MELAKUKAN PENILAIAN UTS DAN UAS Janah, Sekar One; Sari, Eka Fatma; Hermawan, Redy; Ramadhan, Rizki Putra; Indriani , Indriani; Ardiansyah, Angga
Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA) Vol. 3 No. 2 (2023): Oktober 2023
Publisher : LPPM UBSI Kampus Kota Tegal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jasika.v3i2.2950

Abstract

Ujian online telah menjadi salah satu bentuk evaluasi yang penting dalam dunia pendidikan terutama dalam era digital saat ini. Penyelenggaraan ujian online telah menjadi salah satu pilihan yang lebih efisien dan praktis dalam mengukur pemahaman dan pengetahuan siswa, terutama dalam lingkungan pembelajaran jarak jauh yang semakin umum. Namun, tantangan utama dalam ujian online adalah potensi kecurangan yang dilakukan oleh siswa dapat memberikan dampak negatif dalam dunia pendidikan. Dengan adanya Website SIPUSAT Sistem Informasi Penilaian dapat menjadi sebuah solusi inovatif yang dirancang untuk membantu para guru dalam proses penilaian Ujian Tengah Semester (UTS) dan Ujian Akhir Semester (UAS). Dengan teknologi canggih dan berbagai fitur unggulan, SIPUSAT dapat menjadi alat yang dapat digunakan bagi para guru dalam melakukan penilaian Ujian Tengah Semester (UTS) dan Ujian Akhir Semester (UAS). Sistem ini bertujuan untuk mengatasi masalah kecurangan selama ujian dan untuk memastikan bahwa ujian online berlangsung secara adil dan akurat serta mempermudah para guru dalam mengawasi siswa selama ujian online berlangsung hanya dengan melalui layar monitor.
Analisis Sentimen Aplikasi Quizizz pada Google Play Store Menggunakan Naïve Bayes Fandhilah; Ardiansyah, Angga
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 9 No 2 (2023): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33372/stn.v9i2.1056

Abstract

Kegiatan pembelajaran dan juga membuat kuis interaktif dengan siswa. Quizizz dapat langsung memberikan data dan statistik tentang kinerja siswa. Quizizzz bisa didapatkan melalui Google Play Store. Setiap aplikasi yang sudah tersedia pada Google Play Store pasti mempunyai review yang dikirimkan oleh pengguna lain berdasarkan pengalaman mereka setelah menggunakan aplikasi tersebut. Ulasan ini selanjutnya dapat dijadikan referensi bagi pengguna lain sebelum mengunduh aplikasi dan juga dapat dijadikan referensi oleh pengguna aplikasi untuk menentukan apakah aplikasi akan tetap digunakan atau tidak. Dan tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis ulasan pengguna terhadap aplikasi Quizizz di Google Play Store, menggunakan cara analisis sentimen. Analisis ulasan pengguna ini menggunakan metode Naïve Bayes yang menghasilkan akurasi sebesar 79.01% +/- 5.44% (micro average: 79.00%). Selain itu, nilai AUC pada ROC curve sebesar 0,785 +/- 0.069. Learning activities and also creating interactive quizzes with students. Quizizz can immediately provide data and statistics about student performance. Quizizzz can be obtained via the Google Play Store. Every application that is available on the Google Play Store must have reviews submitted by other users based on their experiences after using the application. This review can then be used as a reference for other users before downloading the application and can also be used as a reference by application users to determine whether the application will continue to be used or not. And the aim of this research is to analyze user reviews of the Quizizz application on the Google Play Store, using sentiment analysis. This user review analysis uses the Naïve Bayes method which produces an accuracy of 79.01% +/- 5.44% (micro average: 79.00%). Apart from that, the AUC value on the ROC curve is 0.785 +/- 0.069.
Sentiment Analysis on Fuel Purchase Policy Through MyPertamina Application Using NB and SVM Methods Optimized by PSO as Weight Optimation Rousyati, Rousyati; Pratmanto, Dany; Ardiansyah, Angga; Aji, Sopian
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 7 No. 2 (2023): December 2023
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v7i2.5131

Abstract

Sentiment analysis on the MyPertamina application can serve as a means to extract customer opinions about the application. This method involves collecting reviews from users who have utilized the MyPertamina application and classifying these reviews as positive or negative using sentiment analysis algorithms. After the reviews are classified, themes discussed in positive and negative reviews can be extracted, such as ease of use, payment speed, or technical issues. This provides a general overview of user expectations for the MyPertamina application and areas that may need improvement. Sentiment analysis of MyPertamina application comments using Naïve Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM) methods is a process to evaluate whether user comments on the MyPertamina application are positive or negative. NB and SVM are machine learning methods used to predict the category of an input based on given training data. In this study, user comments on the MyPertamina application are used as input and classified as positive, negative, or neutral based on previous training data. The goal of this sentiment analysis is to understand user perceptions of the MyPertamina application and enhance its quality. The research concludes that the implementation of data mining can assist in categorizing sentiments of MyPertamina reviews. The NB algorithm with the addition of Particle Swarm Optimization (PSO) proves to be the most effective method in this study compared to NB alone, SVM, and SVM + PSO. The NB algorithm with PSO optimization yields an accuracy of 79.49%, the highest precision of 79.57%, recall of 79.38%, and the highest AUC of 95.30%, falling into the category of excellent classification.
Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Superbank Dengan Metode Support Vector Machine Dan Naive Bayes Maulidah, Mawadatul; Ardiansyah, Angga; Suleman, Suleman; Gemilang, Lina Putri; Indriarti, Novi Fitria
Indonesian Journal on Software Engineering Vol 10, No 2 (2024): IJSE 2024
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v10i2.24632

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah mendorong perbankan untuk bertransformasi menuju perbankan digital, salah satunya melalui aplikasi perbankan digital seperti Superbank. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Superbank dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Data yang digunakan berupa ulasan pengguna yang diambil dari Google Play Store melalui teknik web scraping, dengan 1.000 sampel ulasan yang dibagi menjadi data pelatihan (80%) dan data pengujian (20%). Proses pre-processing dilakukan untuk mempersiapkan data, mencakup case folding, stopword removal, dan stemming, serta vektorisasi menggunakan metode TF-IDF. Hasil analisis menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi 92,20% dengan nilai AUC 0,999, sementara Naive Bayes memiliki akurasi 92,81% dengan nilai AUC 0,643. SVM unggul dalam hal presisi dan kemampuan diskriminasi sentimen, sedangkan Naive Bayes lebih unggul dalam recall, yang menunjukkan kemampuannya untuk lebih sensitif dalam mengidentifikasi ulasan positif. Hasil penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pengembang aplikasi Superbank untuk meningkatkan kualitas layanan berdasarkan umpan balik pengguna, serta merekomendasikan penggunaan SVM untuk analisis sentimen yang lebih akurat dan andal.
Analisis Sentimen pada Komentar YouTube terkait Pembahasan eSIM Menggunakan Metode Naive Bayes dan Random Forest Ardiansyah, Angga; Agustina, Candra; Maryani, Ina; Pribadi, Denny
Indonesian Journal on Software Engineering Vol 11, No 1 (2025): IJSE 2025
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v11i1.26180

Abstract

Perkembangan teknologi komunikasi digital telah melahirkan inovasi baru seperti embedded SIM (eSIM), yang menawarkan kemudahan dalam pengelolaan identitas pelanggan seluler tanpa kartu fisik. Seiring meningkatnya adopsi teknologi ini, YouTube menjadi salah satu media diskusi publik yang ramai membahas eSIM melalui kolom komentar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap layanan eSIM berdasarkan komentar-komentar di video YouTube. Dengan menggunakan algoritma klasifikasi Naive Bayes dan Random Forest, sebanyak 324 komentar dikategorikan menjadi opini positif dan negatif. Proses penelitian mencakup tahapan pengumpulan data melalui teknik scraping, preprocessing teks, serta evaluasi model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan AUC. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mencapai akurasi sebesar 98,52% dengan presisi tinggi terutama pada kelas negatif. Sementara itu, Random Forest menghasilkan akurasi lebih tinggi sebesar 99,69% dengan nilai AUC sempurna sebesar 1.000, mencerminkan performa optimal dalam membedakan sentimen komentar. Temuan ini menegaskan bahwa kedua algoritma efektif dalam klasifikasi sentimen teks, dengan Random Forest menunjukkan keunggulan performa. Penelitian ini dapat menjadi referensi bagi pengembangan analisis opini publik secara digital serta pemanfaatan machine learning dalam pemrosesan bahasa alami.               Kata kunci: Analisis Sentimen, Youtube, eSIM Abstract (10pt, italic, tebal, dan ditengah) The advancement of digital communication technologies has introduced new innovations such as the embedded SIM (eSIM), which provides users with flexibility in managing their mobile identity without the need for a physical SIM card. As the adoption of this technology increases, YouTube has become a prominent platform where public discussions regarding eSIM occur through comment sections. This study aims to analyze public sentiment towards eSIM services based on comments posted on YouTube videos. Utilizing the Naive Bayes and Random Forest classification algorithms, a total of 324 comments were categorized into positive and negative sentiments. The research process involved data collection through web scraping, text preprocessing, and model evaluation using metrics such as accuracy, precision, recall, and AUC. The results show that the Naive Bayes algorithm achieved an accuracy of 98.52%, with particularly high precision for the negative class. Meanwhile, the Random Forest algorithm yielded even higher accuracy at 99.69%, with a perfect AUC score of 1.000, indicating outstanding performance in distinguishing between sentiment classes. These findings affirm the effectiveness of both algorithms in sentiment text classification, with Random Forest demonstrating superior performance. This research contributes as a reference for further applications of public opinion analysis in digital media and the implementation of machine learning in natural language processing.Keywords: Sentiment Analysis, Youtube, eSIM
Sistem Informasi Administrasi Pada ERNI Salon Berbasis Web Menggunakan Framework Codeigniter Fandhilah, Fandhilah; Ardiansyah, Angga; Aji, Sopian; Pratmanto, Dany
Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA) Vol. 1 No. 2 (2021): Oktober 2021
Publisher : LPPM UBSI Kampus Kota Tegal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jasika.v1i2.679

Abstract

Erni Salon saat  ini masih dilakukan secara konvensional, dimana pada proses pemesanan dan pencatatan administrasi  dicatat pada   buku   dan   ms.  Excel,  oleh karena itu dapat mempengaruhi dari pelayanan yang diberikan kepada konsumen membutuhkan waktu yang cukup lama. ditambah jika terjadi penumpukan pada jam-jam tertentu. Dalam penggunaan microsoft office excel ini masih bersifat manual sehingga aplikasi tersebut belum mampu untuk menyimpan data serta informasi secara terpusat pada satu database saja.  Kepuasan konsumen merupakan salah satu factor utama yang memerlukan perhatian lebih untuk jasa perawatan salon, oleh sebab itu, salon membutuhkan pekerja yang merupakan tenaga ahli atau terlatih pada bidang tersebut. Dengan adanya peningkatan jumlah konsumen serta kebutuhan masyarakat akan perawatan menjadikan penumpukan konsumen yang datang untuk mendapatkan fasilitas atau perawatan yang diberikan oleh salon tersebut. Erni Salon maka membutuhkan sistem yang mampu digunakan untuk memanage transaksi  dan keuangan yang dilakukan oleh konsumen. Erni Salon membutuhkan sistem informasi yang dapat meningkatkan pelayanan dan pencatatan administrasi menjadi lebih rapih, serta dapat lebih mudah dalam proses pengecekan data.Oleh sebab itu diperlukan sistem informasi berbasis website pada Erni Salon menggunakan framework codeigniter untuk membuat sistem informasi administrasi, dimana penggunaan framework agar mempermudah dalam proses pembangunan system informasi administrasi ini.
The Influence of Technological and Marketing Capabilities on MSME Performance with Organizational Learning as a Mediating Variable Sieradianto Angelia, Dinda Ayu; Ardiansyah, Angga; Muttaqin, Rahmat Bahaul
Klabat Journal of Management Vol. 7 No. 1 (2026): Klabat Journal of Management (in progress)
Publisher : Faculty of Economics and Business, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60090/kjm.v7i1.1359.101-114

Abstract

Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) are key contributors to economic development, especially in emerging markets. However, MSMEs often struggle to sustain and improve their performance amid dynamic market conditions and increasing global competition. This study investigates the integrated effects of organizational learning, marketing capability, and technological capability on MSME performance in Indonesia, a context where prior research has typically examined these factors in isolation. Guided by the dynamic capabilities framework, this study aims to fill the gap by analyzing the synergy among these three capabilities. A quantitative approach was employed, with data collected from 100 MSME actors through an online survey using a structured questionnaire measured on a five-point Likert scale. Structural Equation Modeling (SEM) using SmartPLS 3.2 was used to analyze the data. The results show that organizational learning significantly influences both marketing and technological capabilities. Moreover, technological capability positively affects MSME performance, whereas marketing capability does not have a statistically significant impact on performance. These findings highlight the crucial role of organizational learning as a foundation for capability development and suggest that technological adoption is a key driver of competitive performance in the digital era. The study offers practical insights for MSMEs aiming to improve long-term sustainability through integrated strategic capability development.
Enhancing Students’ Motivation and Critical Thinking through Problem-Based Science Magazines in Ecology and Biodiversity Learning Mulyati, Yayuk; Ula, Nurin Ni’matul; Hasan, Said; Putri, Novi Eka; Ardiansyah, Angga; Winarmi, Nasrunniati Dyahayu Anggi
Indonesian Journal of Biology Education Vol. 8 No. 1 (2025): INDONESIAN JOURNAL OF BIOLOGY EDUCATION
Publisher : Universitas Tidar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31002/ijobe.v8i1.2833

Abstract

Critical thinking and learning motivation are essential competencies for 21st-century students; however, these skills remain relatively low in science education due to teacher-centered instruction and the limited use of engaging media. To address this issue, innovative approaches that integrate effective learning models with appealing learning resources are required. This study investigates the effect of incorporating a Problem-Based Learning (PBL) science magazine on junior high school students’ learning motivation and critical thinking skills in ecology and biodiversity. A quantitative research design was applied using a pretest–posttest control group design, involving two groups of students including an experimental class that used a PBL-based science magazine and a control class that employed a discovery learning worksheet. The results of the independent sample t-test revealed statistically significant differences between the two groups. Furthermore, the N-Gain test demonstrated high effectiveness, with an N-Gain score of 0.71 for learning motivation and 0.70 for critical thinking skills. These findings suggest that the integration of PBL-based science magazines has a substantial positive impact on students’ learning motivation and critical thinking, highlighting the potential of combining innovative models and media to strengthen science learning outcomes.
Co-Authors Aep Saprul Mujahid Ahmad Fauzi Aji, Sopian Ambarwati, Rini Novi Andrian Eko Widodo Anggraini, Recha Abriana Aris Setiawan Asih, Anggun Yuli Audy Nur Amaliyah Aziz Setyawan Hidayat, Aziz Setyawan Azizul Ghofar Candra Wicaksono, Azizul Ghofar Candra Candra Agustina Chrystian Rambe Corie Mei Hellyana Dany Pratmanto Dhea Savitri Dian Gazy - AMIK BSI Purwokerto Eko Supriyanto Elfrida Ratnawati Elpindo Supahman Padang Ery Suryanti Eva Argarini Pratama Fabriyan Fandi Dwi Imaniawan Fakhriza, M. Fakihotun Titiani Fandhilah Fandhilah Fandhilah Fardhani, Indra Fiqih Falah Saputra Frieyadie Gata, Windu Gemilang, Lina Putri Hermawan, Redy Ilham Nugraha Indriani , Indriani Indriarti, Novi Fitria Janah, Sekar One Joko Dwi Mulyanto Khaerul Wildan Kharomah, Sindi Khasanah, Mei Linda Nur Krisnandi, Dwi M. Fahri Arridho Maesaroh, Khasnah Maryani, Ina Mawadatul Maulidah Miftah Farid Adiwisastra Mila Rosanah Mufti Abdilah Mufti Abdillah Mulyati*, Yayuk Muttaqin, Rahmat Bahaul Nurkadri, Nurkadri Nuzul Imam Fadlilah Osa Nurul Fathia Pardede, Hilman Ferdinandus Pribadi, Denny Putri, Ivana Amanda Putri, Novi Eka Ramadhan, Rizki Putra Rohmah, Mau Firotul Rousyati, Rousyati Said Hasan Saifudin Saifudin Sandra J Kuryanti Sandra Jamu Kuryanti Sari, Eka Fatma Sari, Yulia Camalinda Sieradianto Angelia, Dinda Ayu Sieradianto, Dinda Ayu Sinaga, Imam Adlin Sopian Aji SRI RAHAYU Suleman Suleman Suleman Suleman Suleman Suleman Ula, Nurin Ni’matul Warjiyono Warjiyono Warjiyono Warjiyono, Warjiyono Winarmi, Nasrunniati Dyahayu Anggi Yayuk Mulyati