Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.186
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jupiter Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi METIK JURNAL Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Raflesia Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Digital Teknologi Informasi Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Algoritma The Indonesian Journal of Computer Science INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Sanjaya, M. Rudi
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
Implementation of the TOPSIS Method and Usability Method for Marketplace Application Based on Data Visualization Sanjaya, M. Rudi; Bayu Wijaya Putra; Gabriel Ekoputra Hartono Cahyadi
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Vol. 10 No. 3 (2025): November
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/2w11eh43

Abstract

The rapid development of technology in online marketplaces has significantly influenced consumer shopping behavior, with applications such as Shopee, Tokopedia, Zalora, and Bukalapak leveraging advances in information and communication technology to provide faster and more efficient shopping experiences. However, frequent system disruptions often affect user satisfaction, emphasizing the need for improved information systems. This study, conducted in South Sumatra with 334 respondents, utilized questionnaire data that were processed and visualized using R, where decision-support metrics were analyzed through the TOPSIS method with equal weights and a normalized respondent data matrix calculate_topsis  function(data, weights = c(0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2)), normalized_matrix as.matrix(data responden), and the methodology integrated both the usability approach and the TOPSIS method within an R Shiny environment. The findings show that data visualization effectively applied the usability and TOPSIS methods, with usability evaluation results indicating average scores of Memorability (4.263), Satisfaction (4.186), Learnability (4.146), Efficiency (4.101), and Low Error Rate (3.749), where Memorability achieved the highest score, while the TOPSIS results highlighted Learnability as the most significant factor.
Comparison of SVM and Naive Bayes Algorithms in Sentiment Analysis of User Reviews on Bukalapak Alghifari, M Yasir; Sanjaya, M. Rudi; Dwi Rosa Indah; Ruskan, Endang Lestari
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Vol. 10 No. 3 (2025): November
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/dqhpkb12

Abstract

Indonesia’s rapid e-commerce growth has produced a vast volume of user reviews, yet their use for insight extraction remains limited—particularly for the Bukalapak platform. This study compares the performance of Naïve Bayes and Support Vector Machine for sentiment classification on 10,000 Bukalapak reviews. The workflow includes text preprocessing (cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, and stemming) and feature extraction using Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF; max_features = 10,000). Evaluation employs 10-fold cross-validation with accuracy, precision, recall, and F1-score, complemented by a paired t-test for significance. Results show SVM outperforming NB (accuracy 84.48% vs. 83.96%; F1 0.8253 vs. 0.8205) with better consistency (standard deviation ±1.08% vs. ±1.24%). The t-test confirms a significant difference (p = 0.019), with SVM’s advantage most evident for the negative class (precision 0.80 vs. 0.78). Both models underperform on the neutral class due to severe class imbalance. These findings provide empirical evidence for algorithm selection in Indonesian e-commerce sentiment analysis and open avenues for future research using deep learning and class-imbalance handling techniques.
Optimization of Sentiment Analysis on Tokopedia User Reviews Using Gridsearchcv and Smote with Machine Learning Algorithms Imran, Athallah Yasyfi; Sanjaya, M. Rudi; Bayu Wijaya Putra; Gabriel Ekoputra Hartono Cahyadi
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Vol. 10 No. 3 (2025): November
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/5ax8km80

Abstract

Understanding user sentiment from e-commerce reviews is essential for platform improvement and business strategy. This study compares three machine learning algorithms—Logistic Regression, Random Forest, and XGBoost—for sentiment classification of Indonesian-language Tokopedia reviews. A dataset of 6,822 user reviews was preprocessed through tokenization, stopword removal, and TF-IDF vectorization. To address class imbalance, the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) was applied to the training set. Models were evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score. Results demonstrate that Random Forest achieved the highest accuracy at 86.86%, followed by Logistic Regression at 84.86%, and XGBoost at 82.60%. The application of SMOTE significantly improved classification performance across all models, particularly for minority sentiment classes. These findings indicate that tree-based ensemble methods, especially Random Forest, are effective for sentiment analysis in imbalanced e-commerce datasets. This research provides practical insights for e-commerce platforms to implement automated sentiment monitoring systems, enabling faster response to customer feedback and targeted service improvements. However, the study is limited to Tokopedia reviews and may not generalize to other platforms or languages. Future work should explore deep learning approaches and cross-platform validation to enhance model robustness.
Penerapan artificial intelligence media desain website pembelajaran inovatif Sanjaya, M. Rudi; Ruskan, Endang Lestari; Indah, Dwi Rosa; Putra, Bayu Wijaya; Afif, Hasnan; Seprina, Iin; Faiq, Al Iksan; Wijayanto, Muhammad Ravi; Imran, Athallah Yasyfi; Danendra, Muhammad Archi Daffa; Rachmad, M. Ichsan Farel
Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Vol. 7 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Islam Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33474/jp2m.v7i1.24377

Abstract

Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi digital guru melalui penerapan teknologi Artificial Intelligence (AI) dalam desain website sekolah dan pengembangan media pembelajaran inovatif di SMA Negeri 10 Palembang.  Kegiatan ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan guru untuk beradaptasi dengan era pembelajaran digital yang menuntut keahlian, kreativitas, efisiensi, dan interaktivitas tinggi. Metode pengabdian kepada masyarakat menggunakan pendampingan, pelatihan, praktik, diskusi. Melalui pelatihan berbasis praktik, guru dibimbing menggunakan AI dalam pembuatan desain website sekolah yang dinamis serta pengembangan media pembelajaran interaktif seperti pembuatan media pembelajaran aplikasi Gamma, ChatGPT, Wix Studio, Web Flow.  Hasil kegiatan di ukur dan di evauasi menggunakan test pre test dan post test dimana hasil tersebut menunjukkan peningkatan kemampuan guru dalam mengintegrasikan teknologi AI (ChatGPT, Gamma, Wix Studio, Web Flow) pada proses pembelajaran inovatif, kreatif, kolaboratif, dan berorientasi teknologi di  SMA Negeri 10 Palembang. sekolah SMA N 10 Palembang . Program ini berkontribusi nyata dalam mendorong transformasi digital pendidikan serta memperkuat peran guru di SMA Negeri 10 Palembang sebagai inovator dalam lingkungan belajar yang modern dan adaptif yang berbasis teknologi digital.
Implementasi Sistem Informasi Pengaduan Warga Dan Inventaris Barang Pada Kelurahan Plaju Darat Palembang Putra, Bayu Wijaya; Putra, Apriansyah; Sanjaya, M. Rudi; Efendi, Rusdi; Ruskan, Endang Lestari; Seprina, Iin; Herawati, Netty; Gibran, M. Aqeel; Prawira, Wahyu; Ronaldo, M.; Ramadhan, Niki; Akbari, Hayqal Nur
Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 6 No. 1 (2026): Januari 2026 - Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59395/altifani.v6i1.989

Abstract

Pengelolaan pengaduan warga dan inventaris barang di Kelurahan Plaju Darat Palembang selama ini masih menghadapi kendala, seperti data yang tersebar di berbagai media, sulit dikategorikan, serta minimnya arsip digital yang terintegrasi. Kondisi ini menyebabkan proses tindak lanjut pengaduan dan pengelolaan inventaris kurang efektif. Program pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis web yang terintegrasi dengan website kelurahan, sehingga dapat meningkatkan efisiensi pelayanan publik. Metode pelaksanaan meliputi wawancara, analisis kebutuhan, perancangan prototype, implementasi dengan framework CodeIgniter, pengujian blackbox dan keamanan sistem, serta sosialisasi kepada perangkat kelurahan dan warga. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa sistem informasi pengaduan warga dan inventaris barang berhasil diimplementasikan dan diakses melalui domain kelurahanplajudarat.id. Evaluasi melalui kuesioner kepada 62 peserta menunjukkan tingkat penerimaan dan kepuasan yang sangat baik (85,01%). Program ini tidak hanya meningkatkan efektivitas pengelolaan data, tetapi juga mendorong partisipasi aktif masyarakat dalam menyampaikan pengaduan secara mandiri. Ke depan, sistem ini diharapkan menjadi model berkelanjutan yang dapat direplikasi di kelurahan lain untuk mendukung pelayanan publik berbasis teknologi informasi.
Penerapan Metode Smart pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ustadz Terbaik Rumah Tahfidz Al-Firdaus Rachmad, Muhammad Ichsan Farel; Sanjaya, M. Rudi; Wijaya Putra, Bayu; Indah, Dwi Rosa
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.3089

Abstract

This study aims to develop a decision support system for selecting the best ustadz by applying the SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) method at Rumah Tahfidz Al-Firdaus Banyuasin. The institution faces challenges due to the absence of a formal procedure for objectively and measurably identifying outstanding instructors. The SMART method is employed because it enables transparent decision-making through systematic calculations based on predefined weights and parameters. The research adopts the Waterfall development model, which includes requirement analysis, design, implementation, testing, and maintenance phases. The evaluation parameters include attendance level, frequency of lateness, professional behavior, teaching techniques, team collaboration, and guidance in memorizing the Qur’an. This study contributes to the development of decision support systems in tahfidz institutions by adapting the SMART method to assessment criteria specific to Qur’anic learning. The findings show that the application developed is capable of assisting management in objectively measuring and determining the best ustadz, while also simplifying the performance evaluation process. Black-box testing confirms that all system features operate in accordance with the initial design, and the SMART calculation output successfully generates an automatic ranking of the top instructors. The presence of this system makes the assessment process more efficient, accurate, and sustainable, thereby supporting the improvement of teaching quality in Qur’an-based educational institutions.
PELATIHAN PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS ICT GURU SMP/MTs YANG TERGABUNG MUSYAWARAH GURU MATA PELAJARAN (MGMP) KOTA PANGKALPINANG Ibrahim, Ali; Meiriza, Allsela; -, Fathoni; Utama, Yadi; Sanjaya, M. Rudi; Rezqe, Beriadi Agung Nur; Alzaini, Akbar
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Rafflesia Vol. 3 No. 1 (2020): Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Raflesia
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Guru mata pelajaran dituntut untuk memiliki kemampuan professional yang sesuai dengan Standar Nasional Pendidikan, yaitu setiap guru harus memiliki kompetensi pedagogic, kepribadian, professional dan social. Pengembangan keempat kompetensi tersebut perlu terus dikembangkan, baik melalui pendidikan, pelatihan, maupun kerja kelompok atau organisasi profesi guru. Rendahnya hasil belajar siswa salah satunya disebabkan karena guru belum menggunakan media animasi dalam proses pembelajaran. Proses pembelajaran masih berlangsung secara konvensional, dimana aktivitas menulis lebih dominan dilakukan oleh guru dalam mengajar. Dengan pelatihan program Quipper School dapat meningkatkan keterampilan para guru dalam membuat media ajar berbasis multimedia. program Quipper School adalah platform sekolah digital tanpa biaya. Melalui platform ini, guru dapat mengirim dan mengelola materi pembelajaran, ujian, serta nilai siswa. Metode yang digunakan dalam pelatihan adalah dengan cara peragaran dan demontrasi program Quipper School. Dari hasil kuisiner setelah pelatihan 90 % peserta berhasil dalam membuat media ajar.
PELATIHAN CANVA AI UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS GURU DI SMA NEGERI 10 PALEMBANG Sanjaya, M. Rudi; Khoiriah, Annisa; Indah, Dwi Rosa; Firdaus, Mgs. Afriyan
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 7 No. 1 (2026): Vol. 7 No. 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v7i1.54247

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan Artificial Intelligence telah membawa perubahan signifikan dalam dunia pendidikan, khususnya dalam pengembangan media pembelajaran digital. Namun, masih banyak guru yang belum memanfaatkan teknologi AI secara optimal dalam proses pembelajaran. Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas dan kompetensi guru di SMA Negeri 10 Palembang melalui pelatihan pemanfaatan Canva AI sebagai alat bantu pembuatan media pembelajaran yang inovatif, interaktif, dan efektif. Metode pelaksanaan kegiatan meliputi tahap persiapan, pelatihan, pendampingan, serta evaluasi. Pelatihan dilaksanakan secara langsung dengan memberikan materi pengenalan Canva AI, praktik pembuatan desain pembelajaran berbasis AI, serta pendampingan dalam penerapan hasil desain ke dalam kegiatan belajar mengajar. Evaluasi dilakukan melalui observasi, kuesioner, dan analisis hasil karya guru sebelum dan sesudah pelatihan. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman dan keterampilan guru dalam memanfaatkan Canva AI, yang ditandai dengan meningkatnya kualitas media pembelajaran yang lebih kreatif dan menarik. Dengan demikian, pelatihan Canva AI diharapkan mampu mendukung peningkatan profesionalisme guru serta berkontribusi pada terciptanya proses pembelajaran yang lebih adaptif terhadap perkembangan teknologi digital.
Co-Authors Afif, Hasnan Akbari, Hayqal Nur Alghifari, M Yasir Ali Ibrahim Allsela Meiriza, Allsela Alzaini, Akbar Apriansyah Putra Aprillia, Nazwa Bayu Wijaya Putra Budiman S, M. Arif Danendra, Muhammad Archi Daffa Dwi Rosa Indah Endang Lestari Ruskan Endang Lestari Ruskan Faiq, Al Iksan Fathoni - Gabriel Ekoputra Hartono Cahyadi Gibran, M. Aqeel Gumay, Naretha Kawadha Pasemah Hardini Novianti Haristina Putri, Maulida Imran, Athallah Yasyfi Indah Dwi Rosa Ismail, Ahmad Arrijal Khoiriah, Annisa Maula, Nurly Izzatul Mgs Afriyan Firdaus Netty Herawati Nugroho, Doni Tri Prawira, Wahyu Rachmad, M. Ichsan Farel Rachmad, Muhammad Ichsan Farel Ramadhan, Niki Rezqe, Beriadi Agung Nur Ronaldo, M. Rusdi Efendi Saputra, Ariansyah Seprina, Iin Syahbani, M. Husni Wijaya Putra, Bayu Wijayanto, Muhammad Ravi Wiwik Handayani Yadi Utama Yanto, Dimas Hadi