Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.383
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Menara Riau: Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Pengembangan Masyarakat Islam Infotech Journal Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sebatik ALGORITMA : JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Building of Informatics, Technology and Science Zonasi: Jurnal Sistem Informasi JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Journal of Education Informatic Technology and Science Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) IJISTECH KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat (JURIBMAS) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Journal of Computer Science Artificial Intelligence and Communications Jurnal Ilmu Komputer dan Teknik Informatika Jurnal Pengabdian Masyarakat Berdampak
Eka Pandu Cynthia
UIN Sultan Syarif Kasim RIau
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Analisis Sentimen Terhadap Sebuah Figur Publik di Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Yenggi Putra Dinata; Yusra; Fikry, Muhammad; Yanto, Febi; Cynthia, Eka Pandu
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 6 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v4i6.1904

Abstract

The development of online media, particularly through social media platforms like Twitter, has created a vast stage for various activities, including political campaigns and public opinion on public figures. When information technology advances rapidly, public opinion can be conveyed without time constraints through social media. Twitter, with its character limitations and the use of hashtags by users, is considered easier to gather information about existing opinions and sentiments. Currently, social media is widely used for communication and making friends, but also for other activities. Advertising products, buying and selling anything, including advertising political parties and campaigning for members of Congress or presidential candidates. This research focuses on sentiment analysis towards Puan Maharani, the Speaker of the Indonesian House of Representatives (DPR RI), using data from the social media platform Twitter. Twitter, as a platform that allows users to express opinions in a concise format, is used as the main source of information in this research. The K-Nearest Neighbor algorithm for sentiment analysis technique is utilized to classify individual tweets into positive or negative categories regarding views on Puan Maharani. The methods used in this research include data crawling, labeling, and data preprocessing, which involve case folding, cleaning, tokenizing, negation handling, normalization, stopword removal, and stemming. For the classification process, the K-Nearest Neighbor method, feature weighting (TF-IDF), and feature selection (thresholding) are employed, with a threshold value of 0.001. The data used comprises 9,000 tweets in the Indonesian language. The results of the testing conducted in the K-Nearest Neighbor method, using confusion matrices, with 6 different values of K (3, 5, 7, 9, 11, 13), with comparison mechanisms of 90:10, 80:20, and 70:30 achieved the highest accuracy of 90.00% with K = 11 from the comparison using the 90:10 ratio
Optimalisasi Metode Pembelajaran Interaktif dalam Kursus Komputer di LKP Karya Prima Secara Hybrid Zen, Muhammad; Saragih, Rusmin; Gultom, Imeldawaty; Sinaga, Ayu Puspita Sari; Cynthia, Eka Pandu
JURIBMAS : Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat Vol 4 No 1 (2025): Juli 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juribmas.v4i1.441

Abstract

Permasalahan utama dalam pelaksanaan kursus keterampilan di Lembaga Karya Prima adalah metode pembelajaran yang masih bersifat satu arah, sehingga partisipasi peserta kurang optimal. Tujuan pengabdian ini adalah untuk mengoptimalkan metode pembelajaran interaktif dalam meningkatkan efektivitas kursus keterampilan. Metode pelaksanaan meliputi sosialisasi, workshop, dan praktikum interaktif yang melibatkan 25 peserta dari berbagai latar belakang usia produktif. Evaluasi dilakukan melalui observasi langsung, pre-test dan post-test, serta refleksi harian peserta. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan keterampilan praktis peserta sebesar 75% dan peningkatan soft skill seperti komunikasi dan kerja tim sebesar 60%. Sebagian peserta juga mampu memanfaatkan keterampilan yang diperoleh untuk membuka usaha kecil secara mandiri. Kegiatan ini membuktikan bahwa metode pembelajaran interaktif mampu meningkatkan efektivitas proses kursus serta memberi dampak nyata terhadap kemandirian ekonomi peserta.
Sosialisasi Peningkatan Ketahanan Finansial Mahasiswa Melalui Literasi Asuransi Metode Hybrid Berbasis Sistem Informasi Adaptif Batubara, Supina; Cynthia, Eka Pandu; Putra, Randi Rian; Chinthia, Maulidania Mediawati; Zulham, Zulham
JURIBMAS : Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat Vol 4 No 1 (2025): Juli 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juribmas.v4i1.447

Abstract

Ketahanan finansial merupakan salah satu aspek penting dalam mendukung kesejahteraan mahasiswa selama menempuh pendidikan tinggi. Namun, tingkat literasi keuangan, khususnya dalam aspek asuransi, masih tergolong rendah di kalangan mahasiswa, yang berimplikasi pada minimnya pemahaman terhadap manajemen risiko dan perlindungan keuangan jangka panjang. Program pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan ketahanan finansial mahasiswa melalui penguatan literasi asuransi berbasis sistem informasi adaptif. Kegiatan ini dilaksanakan di Aula Kampus STIM SUKMA dengan melibatkan mahasiswa sebagai peserta utama. Metodologi pelaksanaan meliputi tiga tahap utama: (1) pra-kegiatan, berupa asesmen awal untuk mengukur tingkat literasi asuransi peserta; (2) kegiatan inti, berupa pelatihan interaktif yang menggunakan platform sistem informasi adaptif yang dirancang khusus untuk memberikan materi edukasi asuransi sesuai tingkat pemahaman pengguna, serta simulasi pengambilan keputusan finansial dalam skenario risiko; dan (3) pasca-kegiatan, berupa evaluasi pemahaman melalui pretest-posttest dan survei kepuasan peserta. Materi pelatihan mencakup konsep dasar asuransi, jenis-jenis produk asuransi, manfaat perlindungan finansial, serta panduan dalam memilih produk asuransi yang sesuai dengan kebutuhan mahasiswa. Hasil pelaksanaan kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan pada pemahaman mahasiswa terhadap konsep asuransi dan pentingnya manajemen risiko pribadi. Program ini diharapkan menjadi model edukasi finansial digital yang dapat direplikasi di berbagai perguruan tinggi untuk mendorong generasi muda yang lebih tanggap, mandiri, dan resilien secara finansial.
Penguatan Peran Gen-Z sebagai Kreator Konten Digital untuk Promosi Produk UMKM di Media Sosial Cynthia, Eka Pandu; Harahap, Ramadhan; Amin, Muhammad; Chinthia, Maulidania Mediawati; Hasanuddin, Muhammad
JURIBMAS : Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat Vol 4 No 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juribmas.v4i2.658

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk memperkuat peran generasi Z sebagai kreator konten digital dalam upaya meningkatkan promosi dan daya saing produk Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di media sosial. Generasi Z memiliki potensi besar dalam mengoptimalkan platform digital karena kedekatannya dengan teknologi dan kemampuan adaptif terhadap tren komunikasi modern. Pelatihan dilakukan melalui pendekatan praktik langsung dan pendampingan intensif, meliputi pembuatan konten foto, video, copywriting promosi, serta strategi manajemen media sosial yang efektif. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan kemampuan peserta dalam menghasilkan konten yang menarik, relevan, dan berdampak pada peningkatan interaksi akun promosi UMKM. Selain itu, kegiatan ini turut memperluas jangkauan pemasaran digital UMKM melalui kolaborasi antara pelaku usaha dan kreator muda. Dampak nyata terlihat dari peningkatan engagement dan awareness terhadap produk lokal. Program ini menjadi langkah strategis dalam membangun ekosistem ekonomi kreatif berbasis digital yang berkelanjutan serta memperkuat sinergi antara generasi muda dan sektor UMKM.
Visualization and Analysis of Employee Performance Data Using a Power BI-based Business Intelligence Dashboard Imeldawaty Gultom; Eka Pandu Cynthia; Chinthia, Maulidania Mediawati
Journal of Computer Science, Artificial Intelligence and Communications Vol 1 No 2 (2024): November 2024
Publisher : Raskha Media Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64803/jocsaic.v1i2.19

Abstract

In the current digital and competitive era, the utilization of Business Intelligence (BI) technology has become crucial in supporting data-driven decision-making. This research aims to develop and analyze a Power BI-based Business Intelligence dashboard focused on visualizing employee performance. This study was conducted by collecting performance data from the Human Resource Information System (HRIS), which was then processed and visualized in the form of key metrics such as attendance rates, individual target achievements, productivity per division, and periodic performance evaluations. Power BI was chosen for its ability to integrate various data sources and present interactive visualizations that are easy for management to understand. The methodology used involves the ETL (Extract, Transform, Load) process, data model design, and the development of visual reports that support descriptive and comparative analysis. The results of this study indicate that the use of BI dashboards significantly helps the company in monitoring employee performance in real-time, identifying trends in productivity decline, and designing data-driven improvement strategies. In addition, this dashboard also serves as an effective communication tool between management and the HR division. Thus, the use of Power BI as a tool for visualization and performance analysis adds significant value to the strategic and data-driven management of human resources
KLASIFIKASI TINGKAT KECANDUAN INTERNET TERHADAP REMAJA PEKANBARU MELALUI PENDEKATAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Fikri, Mhd Ikhsanul; Budianita , Elvia; Iskandar, Iwan; Cynthia , Eka Pandu
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2024): Publikasi Artikel ZONAsi: Periode Mei 2024
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v6i2.20191

Abstract

Penggunaan internet terus meningkat di kalangan remaja. Namun, kemampuan remaja dalam memilah aktivitas internet yang bermanfaat belum sepenuhnya terwujud. Menurut survei APJII 2022, penggunaan internet pada usia 13-18 tahun meningkat hingga 99,16%. Hal ini menunjukkan peningkatan signifikan terhadap kecanduan internet. Sehingga dilakukan penelitian untuk mengevaluasi akurasi klasifikasi kecanduan internet terhadap remaja Pekanbaru menggunakan data mining dengan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan sebanyak 510 data melalui kusioner. Hasil penelitian dalam klasifikasi menerapkan pengujian 10-Fold Cross Validation dengan model data latih 459 data dan diuji pada 51 data untuk pengujian. Didapatkan bahwa nilai akurasi tertinggi yaitu pada fold ke-3 dengan nilai 98% memiliki nilai precision, recall, dan f1-score adalah 98%, 99%, dan 98%. Untuk nilai akurasi terendah yaitu pada fold ke-1 dengan nilai 86% memiliki nilai precision, recall, dan f1-score adalah 86%, 87%, dan 86%. Untuk performa rata-rata yang diperoleh melalui hasil 10-fold Cross Validation menunjukkan bahwa nilai accuracy, precision, recall, dan f1-score adalah 93%, 87,3%, 89,9%, dan 88,1%. Berdasarkan hasil rata-rata akurasi yang diperoleh sebesar 93% menunjukkan metode Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan tingkat kecanduan internet yang terdiri atas 4 kelas yaitu normal, mild, moderate, severe.
Pengaruh Penyeimbangan Data Pada Klasifikasi Terjemahan Al-Quran Dengan Metode Naïve Bayes dan Long Short Term Memory Ningsih, Sulistia; Safaat, Nazruddin; Agustian, Surya; Yusra, Yusra; Cynthia, Eka Pandu
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Vol 5 No 3 (2024): May 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josyc.v5i3.5181

Abstract

The Al Qur'an is a holy book of Muslims which is a guide to life for all mankind. Studying and understanding the translation of the Al-Quran is not easy, one way that can be done is to classify the translation of Al-Quran verses into existing topics. This research uses Naïve Bayes and LSTM methods in the classification process. The data used comes from translation data of the Al-Quran in Indonesian which has been labeled based on multi-class classification. One of the main problems faced is data imbalance. To overcome this problem, data balancing, text preprocessing, feature construction and feature extraction processes were carried out using the Bag of Words (BoW) and TF.IDF techniques. The research results indicate that the most optimal Naïve Bayes model achieved an average accuracy of 55.39% on test data from juz 30, 61.59% on test data from juz 10-20, and 59.53% on test data from juz 25-28. Meanwhile, the most optimal LSTM model yielded an accuracy of 58.02% on test data from juz 30, 59.64% on test data from juz 10-20, and 58.59% on test data from juz 25-28. The main aim of this research is to improve classification performance and compare the accuracy between naïve Bayes and lstm.
Penerapan Algoritma Apriori pada Transaksi Penjualan Produk Cat untuk Meningkatkan Strategi Bisnis Mulyati, Sabar; Nazir, Alwis; Budianita, Elvia; Cynthia, Eka Pandu
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 5 No 2 (2024): Januari 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v5i2.4725

Abstract

Data mining is a combination of data analysis techniques and determining important patterns in the data. Data mining can also be used to improve business progress. In this research, data mining is used to improve sales business strategies at CV. Sumber Tirta Anugerah in the last 1 year. Previously CV. Sumber Tirta Anugerah does not apply the a priori method to sales, causing product stock to pile up. Data mining is assisted by an a priori algorithm to determine the frequency of itemsets in looking for patterns of items that are usually purchased by customers at the same time. In this research, several items were used such as Lippo coupons, Lippo Emultion, Lektone Emultion, Lippo waterproof, Japanese Duco paint, Kansai Tropical, Beta Chemie, Flalit, and cable clamps, synthetic property, Tajima New putty and Bioton Emultion. Based on the research that has been carried out, the largest support value is 32.18% for 1 itemset. Then for the 2 itemsets the largest support was found at 9.32%. Next, the 3 itemsets obtained the largest support of 1.94%. So based on the overall data, the confidence is 72.97% and the lift ratio test value is 2.22%.
Digital Adoption Asistance for the Wood Craftmans Community Towards Upgrading MSMEs: Pendampingan Adopsi Digital Bagi Komunitas Pengrajin Kayu Menuju UMKM Naik Kelas Cynthia, Eka Pandu; Afriyanti, Liza; Arifandy, M. Imam
Dinamisia : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 8 No. 1 (2024): Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/dinamisia.v8i1.16706

Abstract

The government has launched the MSME Level Up program, which is a government program to facilitate MSMEs to move up a class in terms of digital adoption in order to expand marketing access, and business efficiency, increase sales transactions, and increase the competitiveness of MSMEs. Pekanbaru City has 1,034 registered MSMEs that are engaged in producing various products from wood. This PKM activity has succeeded in providing education and assistance to MSME Furniqa and MSME KadoKekayuan partners regarding Digital Adoption, Basics of Digital Media, Creating Digital Content, Digital Benchmarking, Advertising on Google and Meta (Instagram, Facebook, Tiktok), Maximizing Digital Marketing (Digital Simulation Marketing Templates), Getting to Know Analytics (Google and Meta), Measuring the Effectiveness of Advertising Campaigns, and Optimizing Search Engine Optimization (SEO) through content. As an evaluation, the level of success of activities and understanding of partners has been measured by obtaining results >80%.
Evaluasi Efisiensi Pemanfaatan Struktur Data dalam Bahasa Pemrograman Python untuk Operasi Pencarian dan Penyimpanan Cynthia, Eka Pandu; Permana, Inggih; Nursalisah, Febi; Aprijon
Jurnal Ilmu Komputer dan Teknik Informatika Vol. 1 No. 1 (2025): Januari 2025
Publisher : CV. Raskha Media Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64803/juikti.v1i1.41

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efisiensi berbagai struktur data yang tersedia dalam bahasa pemrograman Python, khususnya dalam konteks operasi pencarian (searching) dan penyimpanan (storing). Struktur data seperti list, tuple, set, dan dictionary memiliki karakteristik dan kompleksitas waktu yang berbeda, sehingga pemilihan yang tepat sangat berpengaruh terhadap performa program, terutama pada skenario dengan data berukuran besar. Metodologi penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif melalui serangkaian pengujian eksperimental terhadap masing-masing struktur data. Pengujian dilakukan dengan mengukur waktu eksekusi dan penggunaan memori dalam operasi pencarian dan penyimpanan terhadap sejumlah data dengan variasi ukuran dari kecil hingga sangat besar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dictionary memiliki performa terbaik dalam hal kecepatan pencarian dan penyimpanan karena memanfaatkan teknik hashing, sementara set juga menunjukkan efisiensi yang tinggi dalam pencarian tetapi lebih terbatas dalam hal penyimpanan data kompleks. Sebaliknya, list dan tuple menunjukkan efisiensi yang lebih rendah dalam pencarian karena memerlukan pencarian linear, meskipun penggunaan memori tuple lebih hemat dibanding list. Kesimpulan dari penelitian ini menekankan pentingnya pemahaman terhadap karakteristik struktur data dalam Python untuk mengoptimalkan efisiensi program, khususnya dalam sistem atau aplikasi yang mengandalkan pemrosesan data dalam jumlah besar. Implikasi dari studi ini dapat digunakan sebagai acuan bagi pengembang perangkat lunak dalam memilih struktur data yang paling sesuai berdasarkan kebutuhan spesifik dari aplikasi yang dikembangkan.
Co-Authors Adi Mustofa Afriyanti, Liza Ahyani Junia Karlina Alwis Nazir Anggi Pranata Anwar Alfaruqi Sipayung Aprijon Ardiansyah Saputra Arifandy, M. Imam Baehaqi Batubara, Supina Budianita , Elvia Chinthia, Maulidania Mediawati Dicky Abimanyu Dina Septiawati Edi Ismanto Effendi, Noverta Eka, Muhammad Elin Haerani Elvia Budianita Fadhilah Syafria Febi Yanto Fikri, Mhd Ikhsanul Fitra Kurnia Fitri Insani Fitri Wulandari Fitriani Muttakin Fitriani Muttakin Gultom, Imeldawaty Gusti, Siska Kurnia Hammam Zaki Hanafiah, Anggi Harahap, Ramadhan Hasdi Radiles Iis Afrianty Inggih Permana Intan Eria Elfi Iwan Iskandar Iwan Iskandar Jannata, Nanda Januar Al Amien Jasril Jasril Jeki Dwi Arisandi Khairuniza, Nabila Lestari Handayani M Imam Arifandy M. Afdal M. Afdal M. Afif Rizky A. M. Imam Arifandy Mardiah Maripati, Maripati mohamad samuri, suzani Muhammad Affandes Muhammad Amin Muhammad Fikry Muhammad Hasanuddin, Muhammad Muhammad Irsyad Muhammad Khairy Dzaky Muhammad Ridha MUHAMMAD YUSUF Muhammad Zen, Muhammad Mulyati, Sabar Mushlihul Afif Nazaruddin Nazaruddin Nazir, Alwis Nazruddin Safaat Nazruddin Safaat H Novi Yanti Novi Yanti nursalisah, febi Octadino Hariyadi Okfalisa Okfalisa Oktaria, Wina Pizaini Pizaini Putra, Randi Rian Rahmad Al Rian Rahmat Al Hafiz Rahmawati Raihan Mahdy Reski Mai Candra Ritonga, Sinta Wahyuni Rizki, Cindy Atika Roni Setyawan Rusmin Saragih, Rusmin Sarbaini Sarbaini Sinaga, Ayu Puspita Sari Siti Ramadhani Sugandi, Hatami Karsa Sulistia Ningsih, Sulistia Surya Agustian Suwanto Sanjaya Syafitri, Nesi Syaifullah Syaifullah Yelfi Yelfi Yelvi Fitriani Yelvi Fitriani Yelvi Vitriani Yenggi Putra Dinata Yudhi Arta, Yudhi Yusra Yusra . Yusra Yusra Yusra Yusra Yusra, Yusra Zulham Zulham