Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.083
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Bina Insani ICT Journal JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Akasia: Artikel Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi Paradigma Journal of Accounting Information System MUARA EKONOMI : Jurnal Ilmiah Ilmu Ekonomi, Manajemen & Bisnis SURYA EDUKASI
Sri Hardani
Universitas Bina Sarana Informatika
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Mathematics Social Sciences

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Analisa Sentimen Ulasan Skintific Peptide Brightening Lip Serum Di Tokopedia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Sri Hardani; Leliyanah Leliyanah; Eni Pudjiarti; Siti Faizah
MUARA EKONOMI : Jurnal Ilmiah Ilmu Ekonomi, Manajemen & Bisnis Vol. 2 No. 3 (2026): JULI : Jurnal Ilmiah Ilmu Ekonomi, Manajemen & Bisnis
Publisher : CV Muara Edukasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/muanomi.v2i3.375

Abstract

Dunia kecantikan mengalami perkembangan yang sangat pesat. Tidak hanya berfokus pada make up, tetapi sudah berkembang pada produk untuk perawatan kulit wajah dan perawatan bibir. Bibir merupakan fitur utama wajah bagian bawah yang sangat mudah dipengaruhi oleh kondisi lingkungan yang dapat menyebabkan bibir kering dan pecah-pecah. Untuk menjaga kesehatan bibir, diperlukan pelembab bibir. Skintific, salah satu merk produk perawatan kulit yang terkenal dengan tagline Repair Your Skin Barrier, baru saja mengeluarkan produk perawatan bibir yang diberi nama Skintific Peptide Nourishing Lip Serum. Sebagai produk baru, tentunya Skintific sebagai pemilik merk, membutuhkan ulasan dari pelanggan guna mengetahui respon pelanggan terhadap produknya. Salah satu metode untuk menganalisa ulasan pelanggan adalah dengan Analisa sentimen. Salah satu algoritma yang sering digunakan dalam Analisa sentimen adalah Support Vector Machine (SVM). Terbukti penerapan Support Vector Machine (SVM) dalam penelitian ini berhasil mendapatkan akurasi sebesar 98%, precision 97%, recall 98%, dan F1 score 97%. Selain itu, terdapat sentimen negatif terhadap Skintific Peptide Nourishing Lip Serum yang dapat menjadi masukan bagi  Skintific untuk memperbaiki layanan dan kualitas produknya.
Phyton-Based Machine Learning Algorithm To Predict Obesity Risk Factors In Adult Populations Mari Rahmawati; Ade Fitria Lestari; Sri Hardani
Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 26 No. 1 (2024): March 2024 Period
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/p.v26i1.3242

Abstract

Obesity is a serious health problem because it can lead to a variety of diseases. Adults are prone to obesity due to several factors such as age, physical activity, weight, diet, gender, lifestyle and so on. Machine Learning as one of the methods for predicting and classifying factors of obesity especially in the adult population. In machine learning, there are various types of algorithms that can be used to classify data. In this study, using the K-Nearest Neighbor, Decision Tree and Naïve Bayes algorithms, 2111 datasets were used and processed using the Phyton programming language. The results were obtained from the comparison of the three algoritms with the highest accuracy of 93.6%, the Decision Trees with 79.6% and the Naïv Bayes with 60%.
Analisis Pengukuran Kualitas User Experience Aplikasi My Best UBSI Menggunakan Metode User Experience Questionnaire (UEQ) dan System Usability Scale (SUS) Kamrozi Kamrozi; Sri Hardani; Abbi Nizar Muhammad; Sabrina Adela Sibarani
JAIS - Journal of Accounting Information System Vol. 6 No. 01 (2026): Juni
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jais.v6i01.12768

Abstract

Pemanfaatan e-learning di perguruan tinggi terus meningkat, namun evaluasi sistem seringkali berfokus pada aspek fungsional daripada pengalaman pengguna. Aplikasi MyBest merupakan platform e-learning yang dikembangkan oleh Universitas Bina Sarana Informatika sebagai media dalam mendukung kegiatan pembelajaran digital, sehingga diperlukan evaluasi untuk memastikan kualitas pengalaman pengguna yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengalaman pengguna dan tingkat usability aplikasi MyBest guna mengidentifikasi kualitas sistem serta area yang perlu ditingkatkan. Evaluasi dilakukan menggunakan metode User Experience Questionnaire (UEQ) dan System Usability Scale (SUS). Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner secara daring selama tujuh minggu kepada 254 responden, yang terdiri dari 66,1% mahasiswa dan 33,9% dosen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi MyBest berada pada kategori positif, dengan keunggulan pada aspek kejelasan dan efisiensi. Namun, masih terdapat kelemahan pada aspek kebaruan dan stimulasi yang menunjukkan kurangnya inovasi dan daya tarik sistem. Sementara itu, hasil SUS menunjukkan bahwa aplikasi memiliki tingkat usability yang baik, meskipun masih terdapat kebutuhan adaptasi pada penggunaan awal. Novelty penelitian ini terletak pada penggunaan kombinasi metode UEQ dan SUS secara simultan untuk menghasilkan evaluasi yang komprehensif terhadap aspek pragmatis dan hedonis pengalaman pengguna sebagai dasar peningkatan kualitas aplikasi mybest.
Co-Authors Abbi Nizar Muhammad Ade Fitria Lestari Belsana Butar Butar Dinar Ajeng Kristiyanti Endah Wiji Lestari Endang Muthia Eni Pudjiarti HANAFI EKO DARONO Kamrozi Kamrozi Leli Yanah Leliyanah Leliyanah Leliyanah Mari Rahmawati Nur Maulidia Wati Sabrina Adela Sibarani Siti Faizah Siti Faizah Suharyanto Suharyanto Yessi Rahayu Pratiwi