Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : SISFOTENIKA

Information System for AK1 Management and Job Vacancies (Case Study: Diskominfo Tanjungpinang City) Magfira, Fortia; Nadia Ayu Putri Priyani; Adinda
SISFOTENIKA Vol. 15 No. 2 (2025): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/sisfotenika.v15i2.558

Abstract

Digital transformation is a strategic effort to improve the quality of public services in the era of information technology, including in the employment sector. The Tanjungpinang City Manpower Office (Disnaker) faces various challenges in managing job seeker and job vacancy data due to the use of manual systems that are still inefficient. To answer these problems, a web-based Disnaker Admin System was developed using the Laravel framework which aims to facilitate the management of AK1 (yellow card) administration, job seeker data, companies, and job vacancy information. The testing process was carried out using the User Acceptance Testing (UAT) method and involved periodic reviews by the Tanjungpinang City Communication and Informatics Office (Diskominfo) to ensure the suitability of the system with the needs and standards of digital public services. Diskominfo plays an active role as a development partner and supervisor in ensuring that this digital transformation runs according to the direction of local government policy. The implementation results show that this system is able to improve admin work efficiency, accelerate the service process, improve data accuracy, and support more modern and integrated employment data management. Thus, this system provides a real contribution in supporting digital transformation and improving the quality of public services in the employment sector, while strengthening cross-agency collaboration in developing regional information technology solutions.
Perbandingan Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi JMO Anggreini Simanjuntak, Sevia; Bettiza, Martaleli; Magfira, Fortia
SISFOTENIKA Vol. 16 No. 1 (2026): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/sisfotenika.v16i1.584

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong berbagai sektor untuk mengadopsi layanan berbasis aplikasi guna meningkatkan efisiensi dan kemudahan akses. Salah satu inovasi tersebut adalah aplikasi JMO (Jamsostek Mobile) yang dikembangkan oleh BPJS Ketenagakerjaan untuk mempermudah peserta dalam mengakses layanan jaminan sosial tenaga kerja. Namun, banyaknya keluhan pengguna di Google PlayStore menunjukkan bahwa kualitas layanan aplikasi ini masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis dan perbandingan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi JMO. Data ulasan dikumpulkan dari Google PlayStore dan melalui proses preprocessing mencakup pembersihan teks, tokenization, penghapusan stopword, serta stemming. Representasi fitur dilakukan menggunakan metode TF-IDF. Hasil pengujian model menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki kinerja klasifikasi yang lebih baik dibandingkan K-NN. Model SVM mencapai akurasi sebesar 90,00%, sedangkan K-NN hanya memperoleh akurasi sebesar 78,25%. Selain itu, SVM juga menunjukkan nilai precision, recall, dan f1-score yang lebih tinggi terutama pada sentimen positif dan negatif. Dengan demikian, metode SVM dinilai lebih optimal dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap aplikasi JMO.