Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.275
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Artificial Intelligence Research JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Jurnal Riset Informatika Journal of Humanities and Social Studies Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Sistem Informasi ABDI MOESTOPO: Jurnal Pengabdian pada Masyarakat JURNAL REKAYASA INFORMASI SWADHARMA (JRIS) JURNAL ELEKTRO DAN INFORMATIKA SWADHARMA (JEIS) Jurnal Insan Pembangunan Sistem Informasi dan Komputer (IPSIKOM) SWADIMAS: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT IPSIKOM
Sucahyo, Nur
ITB Swadharma
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Public Health Social Sciences Other

Published : 29 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer

 1 
Pendekatan Data Science Dengan Algoritma Neural Network Dalam Penyusunan Strategi Pemberantasan Buta Aksara Dan Berhitung Di Negara-Negara Asean Nur Sucahyo; Ike Kurniati; Syarif Hidayatullah
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 6, No 2 (2020): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v6i2.293

Abstract

Pendidikan menjadi suatu hal yang penting bagi setiap individu dan menjadi penentu bagi perkembangan negara. Berdasarkan data ASEAN Yearbook 2015, Singapura merupakan negara dengan nilai indeks pendidikan  tertinggi dengan skor 0,768. Singapura tidak hanya memiliki sistem pendidikan berkualitas terbaik di ASEAN, tapi juga dunia. Dengan nilai Indeks Pendidikan alias EDI sebesar 0,692, Brunei Darussalam menempati posisi 30 di dunia dan nomor dua di Asia Tenggara. Malaysia menempati posisi 62 dalam daftar pendidikan terbaik didunia dan ketiga di ASEAN dengan skor EDI 0,671. Untuk menurunkan angka buta huruf dibutuhkan poin-poin strategis untuk menaikkan angka melek huruf atau literacy rate di negara-negara ASEAN. Metode penelitian yang dilakukan adalah dengan cara memanfaatan data yang disediakan ASEAN DSE sebagai data primer serta data world bank dan UNESCO sebagai data sekunder. Pengolahan data menggunakan IBM SPSS Modeler. Algoritma Neural Network digunakan untuk mengetahui signifikan faktor yang mempengaruhi literacy rate di ASEAN. Dari penelitian didapatkan hasil berupa faktor signifikan yang mempengaruhi literacy rate di ASEAN yaitu : Angka anggaran pemerintah pada bidang pendidikan, rasio jumlah guru dengan jumlah murid, rasio jumlah murid perempuan dibandingkan dengan jumlah murid laki-laki, angka populasi yang bersekolah disekolah dasar dan menengah berdasarkan tempat tinggal, dan populasi yang bersekolah disekolah dasar dan menengah berdasarkan tingkat ekonomi.
Analisis Sentimen Masyarakat Jakarta Terhadap Kebijakan Perluasan Dan Perpanjangan Ganjil Genap di Media Sosial Twitter Nur Sucahyo; Lela Nurlaela; Robbi Rekto Waryono
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 7, No 1 (2021): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v7i1.506

Abstract

Sosial media kini telah menjadi budaya baru dalam rutinitas sehari-hari. Sosial media hadir sebagai wadah untuk berbagi informasi. Namun dalam perkembangannya, sosial media bukan lagi sekedar berbagi informasi tapi sebagai wadah menyampaikan pendapat, kritik, saran dan komplain kepada instansi tertentu. Data Badan Pusat Statistik  DKI Jakarta tahun 2016, jumlah kendaraan bermotor yang terdaftar sebanyak 11.839.921 unit dengan jumlah sebanyak itu jika tidak diimbangi dengan pertumbuhan pembangunan jalan yang signifikan maka kemacetan akan bertambah parah setiap tahunnya di DKI Jakarta. Dengan penerapan kebijakan ganjil genap diharapkan kemacetan dapat berkurang dan masyarakat berlaih menggunakan transportasi umum yang telah tersedia. Penelitian dilakukan dengan cara menganalisa sentimen masyarakat berupa respon postif, netral atau negatif pada media sosial twitter. Algoritma Naïve Bayes Classifier digunakan untuk mengklasifikasikan ke dalam sentimen positif, netral dan negative. Data diperoleh dengan cara crawling pada media sosial twitter pada bulan maret sampai mei 2019. Hasil penelitian memperoleh data sebanyak 3117 baris kemudian diprosentasekan menjadi 5.38% sentiment positif 14.54% sentimen negatif dan 80.08% sentimen netral. Dengan hasil tersebut, sentimen netral mendominasi. Hal ini disebabkan oleh beberapa hal diantaranya yaitu respon masyarakat yang cenderung tidak peduli terhadap kebijakan ganjil genap dan proses pengambilan data dilakukan pada saat ganjil genap tidak menjadi trending. 
Sistem Rekomendasi Pemilihan Smartphone Dengan Metode Case Based Reasoning (Studi Kasus : Masyarakat Kabupaten Subang) Ahmad Fitriansyah; Nur Sucahyo; Andi Erna Verawati
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 2 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i2.1134

Abstract

Saat ini Smartphone telah menjadi benda yang sangat penting bagi kebanyakan masyarakat Indonesia. Hasil survey lembaga we are social, sampai dengan bulan Februari 2022 jumlah pengguna telepon genggam di Indonesia sebanyak 370.1 juta atau 133% dari jumlah penduduk Indonesia yang hanya 277.7 juta jiwa. Data yang sama menunjukan bahwa 96% penduduk indonesia yang berusia antara 16 sampai 64 tahun memiliki smartphone. Saat ini di Kecamatan Ciasem Kabupaten Subang terdapat 16.856 orang pelajar dari tingkat SD sampai SLTA yang di masa pandemi covid-19 menjalani program Sekolah Dari Rumah. Dipasaran tersedia banyak smartphone yang ditawarkan yang memiliki spesifikasi yang berbeda satu dengan yang lainnya walaupun satu merk, belum lagi perbedaan diantara merk yang ada. Banyaknya variasi model dan spesifikasi yang ditawarkan ini akan semakin menyulitkan pelajar maupun orangtua/walinya untuk mengambil keputusan yang tepat dalam membeli smartpohone agar produk yang dibeli  sesuai dengan kebutuhan.Untuk membantu pelajar dan orang tuanya  dalam menentukan pilihan smartphone yang akan dibeli dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu dalam merekomendasikan smartphone yang sesuai kebutuhan mereka. Metode yang digunakan adalah metode Research and Development (RD) dengan pengumpulan data melalui wawancara dengan 20 orang masyarakat untuk menentukan parameter yang digunakan dalam memilih smartphone dan dilanjutkan dengan teknik observasi yang dilaksanakan dengan mendatangi 10 toko telepon seluler yang ada di wilayah Kabupaten Subang untuk mengumpulkan data spesifikasi dan harga smartphone yang saat ini beredar di Kabupaten Subang. Sedangkan metode pengembangan sistemnya menggunakan teknik Software Development Life Cycle (SDLC) mulai dari tahap requirements definition, software design, implementation and testing, sampai tahap operation. Hasil penelitian berupa aplikasi rekomendasi pemilihan smartphone dengan metode case based reasoning (CBR) berbasis web yang dapat membantu pelajar/orang tua dalam memilih smartphone yang paling sesuai dengan kebutuhan berdasarkan dari data kasus yang paling mirip dengan parameter yang dimasukan pengguna. Aplikasi akan menampilkan tiga rekomendasi smartphone yang paling mendekati kriteria yang dipilih pengguna.
Sentimen Analisis pada Sosial Media Twitter untuk Menilai Respon Masyarakat terhadap Seleksi Kartu Prakerja Prasetyo Adi Nugroho; Nur Sucahyo; Ike Kurniati
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 9, No 1 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i1.862

Abstract

Pemerintah selama tahun 2020 dan 2021 menyelenggarakan program kartu prakerja agar tercipta SDM yang unggul untuk indonesia maju di masa yang akan datang sekaligus menekan angka pengangguran di indonesia. Permasalahannya  belum ada kejelasan pelaksanaan apakah program ini akan di lanjutkan atau tidak, berbagai kendala yang di hadapi baik calon peserta maupun yang sudah menjadi peserta masih kebingungan dengan program tersebut karena minimnya sosialisasi yang di dapat, sehingga banyak menimbulkan berbagai sentimen di media sosial khususnya twitter baik itu sentimen positif, negatif ataupun netral. Analisis sentimen menggunakan metode CRIPS-DM yang merupakan standar yang digunakan pada bidang data mining melalui proses-proses business understanding, data understanding, data preparation, data modeling, evaluation dan deployment. Hasil penelitian berupa visualisasi sentimen analisis prakerja yang disimpan dalam format Tableau memuat jumlah total tweets favorit, jumlah re-tweets teratas berdasarakan topik, persentase jumlah sentimen positif, netral dan negatif berdasarkan count_of_hasilsentiment / count_id. Word cloud menampilkan deretan 10 topik yang paling banyak di perbincangkan di sosial media twitter berdasarkan topic_count. Time series menampilkan tahun bulan dan tanggal pengambilan data di twitter pada periode bulan Febuari sampai April tahun 2021 dalam bentuk grafik berdasarkan id pengguna. Nilai sentimen diklasifikasikan kedalam tiga kategori dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Untuk sentimen negatif dengan total id pengguna sebanyak 5,859 dengan besaran persentase 12,98%, untuk sentimen netral dengan total id pengguna sebanyak 22,291 dengan besaran persentase 49,40%, dan terakhir untuk sentimen positif dengan total id pengguna sebanyak 16,972 dengan besaran persentase 37,61%. Dapat disimpulkan bahwa sebagian besar masyarakat tidak pro dan kontra atau berada pada posisi netral atas program kartu prakerja tersebut.
Co-Authors . Dartono Adi Sopian Adi Sopian Adi Sopian Ahmad Fitriansyah Ahmad Fitriansyah Albertus Dwiyoga Widiantoro Andi Erna Verawati Andy Dharmalau Ar-Rasyid, Harun Artini, Ni Made Astika Ayuningtyas Brian Sebastian Salim Cholidhazia, Putri Darwanti, Dhenok Dewi Laraswati Dewi Laraswati Dharmalau, Andy Edi Wahyu Wibowo Elis Teti Rusmiati ellyzabeth sukmawati Fauzi, Reza Ahmad Hanifah, Ilham Haryanto Haryanto Ida Farida Fitriyani Ida Tejawiani Ike Kurniati Indra Hiswara Indra Mukti Indri Damayanti Ipang Sasosno Ismar, Widya Iwan Adhicandra Jelman Nasri Kris Harvit Kurniati, Ike Lela Nurlaela Lela Nurlaela Mohammad Iqbal Ningtyas, Septiana Nurlaela, Lela Nursumaryanti, RC. Esti Nurwijayanti Kusumaningrum Prasetyo Adi Nugroho Ria Gazali Ristasari Dwi Septiana Riza Syahrial Riza Syahrial Rizal Purnomo Robbi Rekto Waryono Rochendi, Teddy Sak Khie Saptorini, Yuli Diah Sari, Jamah Satrio Broto, Satrio Sauri, R Supyan Selawati Selawati Sopian, Adi Sri Nurhayati Suhanda, Yogasetya Suryantoro, Hari Syarif Hidayatullah Tannia Regina Tatyana, Tatyana Tri Aprilia Lestary Usanto S Usanto Usanto Usanto, Usanto Utomo, Wargijono Warta, Waska Wibowo, Agung Hardianto Wijayanti, Tri Cicik YUSRAFIDDIN, Yusrafiddin