Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
12.077
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Jurnal Simetris Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan SMATIKA Jurnal Informatika IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Jurnal EMT KITA JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal ULTIMA Computing J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Informatika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Aiti: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer IJECS: Indonesian Journal of Empowerment and Community Services J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Ekonomi JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Magdalena Ariance Ineke Pakereng
Universitas Kristen Satya Wacana
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management 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 Public Health Social Sciences Other

Published : 105 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer

 1 
Penerapan Text Mining Untuk Advertising Pada Data Tweets Zalora Indonesia Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Feybiola Agustine Andrea Ompo; Magdalena A. Ineke Pakereng
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1576

Abstract

Zalora Indonesia is one of the online retail business people who use Twitter social media as a means to do advertising. The purpose of this study is to determine the type of tweets content that is widely liked and retweeted by Zalora Indonesia followers to advertise to Twitter users. The collection of tweets data is done by integrating the Twitter API and Python programming language. The data analysis method is carried out by utilizing 2 tools, namely the Python programming language for text preprocessing and Rapidminer for data processing using the K-Means algorithm. The results of the application of the K-Means algorithm are 4 clusters, including Zalora cashback (cluster 1), skincare and woman style (cluster 2), payday and shopping time (cluster 3), as well as holiday promos (cluster 4). Based on the calculation of the average number of likes and retweets in each cluster, the type of content with the most likes and retweets was obtained, namely regarding holiday promos (cluster 4). So that business people can take advantage of the like and retweet features as a means for advertising to Zalora Indonesia users.Kata kunci: Zalora Indonesia; Text Mining; Clustering; K-Means; Twitter AbstrakZalora Indonesia merupakan salah satu pelaku bisnis retail online yang menggunakan media sosial Twitter sebagai sarana untuk melakukan advertising. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui jenis konten tweets yang banyak dilakukan likes dan retweet oleh followers Zalora Indonesia untuk melakukan advertising kepada pengguna Twitter. Pengumpulan data tweets dilakukan dengan mengintegrasikan Twitter API dan bahasa pemrograman Python. Metode analisis data dilakukan dengan memanfaatkan 2 tools yaitu bahasa pemrograman Python untuk proses text preprocessing serta Rapidminer untuk pengolahan data menggunakan algoritma K-Means. Hasil dari penerapan algoritma K-Means terdapat 4 klaster, diantaranya mengenai cashback zalora (cluster 1), skincare dan woman style (cluster 2), payday dan waktu belanja (cluster 3), serta promo hari raya (cluster 4). Berdasarkan perhitungan jumlah rata-rata like dan retweet pada tiap klaster, diperoleh jenis konten dengan like dan retweet terbanyak yaitu mengenai promo hari raya (cluster 4). Sehingga pelaku bisnis dapat memanfaatkan fitur like dan retweet sebagai sarana untuk advertising kepada pengguna Zalora Indonesia.Kata kunci: Zalora Indonesia; Text Mining; Clustering; K-Means; Twitter
Penerapan Metode Linear Regression dan Correlation Pearson Dalam Menganalisis Pengaruh Kualitas Pembelajaran Online Terhadap Prestasi Akademik Christin Ngongoloy, Beststinsi; Ineke Pakereng, Magdalena A.
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1529

Abstract

The research conducted aims to analyze the academic activities of students who have carried out online learning during the Covid-19 pandemic and determine its effect on student academic achievement after online learning is implemented. The method used is the linear regression method and correlation pearson with the help of the SPSS 22 application. SPSS 22 is statistical software for solving business, and research problems through predictive analysis and hypothesis testing. The results showed that the correlation value of 0.467 has a weak correlation relationship with a KD value contribution of 0.000% which means that a value of 100% comes from the influence outside the analysis variable with a significance of 0.937> 0.05, so it is declared insignificant and does not meet the linearity criteria by obtaining a regression model equation Y = 14.778 + 0.014 X and R Count 0.012 < R Table 0.2732 which means that there is no evidence of correlation between the variables analyzed. Based on these results, it is concluded that the quality of online learning has no influence on student academic achievement.Keywords: Online Learning; Academic Achievements; Regression; Correlation; SPSS AbstrakPenelitian yang dilakukan bertujuan untuk menganalisis kegiatan akademik mahasiswa yang telah melaksanakan pembelajaran online selama pandemi Covid-19 dan mengetahui pengaruhnya terhadap prestasi akademik mahasiswa setelah pembelajaran online dilaksanakan. Metode yang digunakan adalah metode regresi linear dan korelasi pearson dengan bantuan aplikasi SPSS 22. SPSS 22 adalah perangkat lunak statistik untuk memacahkan masalah bisnis, dan penelitian melalui analisis prediktif dan pengujian hipotesis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai korelasi sebesar 0,467 memiliki hubungan korelasi lemah dengan kontribusi nilai KD sebesar 0,000% yang berarti nilai sebesar 100% berasal dari pengaruh luar variabel analisis dengan Signifikansi sebesar 0,937 > 0,05 maka dinyatakan tidak signifikan dan tidak memenuhi kriteria linearitas dengan memperoleh persamaan model regresi Y = 14,778 + 0,014 X dan R Hitung 0,012 < R Tabel 0,2732 yang berarti tidak terbukti adanya korelasi antar variabel yang dianalisis. Berdasarkan hasil tersebut disimpulkan bahwa kualitas pembelajaran online tidak memiliki pengaruh terhadap prestasi akademik mahasiswa. Kata kunci:  Pembelajaran Online; Prestasi Akademik; Regresi; Korelasi; SPSS
Penerapan Text Mining Menggunakan Algoritme Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Sentimen Netizen di media sosial Twitter (Studi Kasus Pertemuan KTT G20 di Indonesia) Yuliadi, Yusup; A. Ineke Pakereng, Magdalena
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1245

Abstract

The G20 is a forum that discusses global issues including Finance Track and Sherpa Track, this forum consists of developed and developing countries. The purpose of this research is to classify positive and negative tweets using the naive bayes method. The naive bayes method can predict future possibilities based on past experience and this method is recommended from several previous researchers because this method is considered suitable for analyzing positive and negative tweets in the dataset. The existing data is processed using rapidminer and produces a model. Based on the model of the naive bayes method seen from 700 training data, 675 positive predictions with class precision 100.00% and 22 negative predictions with class precision 88.00% and with an analysis accuracy value of 99.57%. So it can be concluded that many people have positive sentiments on twitter when the G20 is held in Indonesia and the G20 can be an effort to encourage the country's economy to be even better.Keyword: Text mining; G20 Summit; Naive Bayes; Netizen sentiment    AbstrakG20 merupakan forum yang membahas isu masalah global antara lain, Finance Track dan Sherpa Track, forum ini beranggotakan negara maju dan berkembang, Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan tweet positif dan negatif menggunakan metode naive bayes. Metode naive bayes dapat memprediksi kemungkinan masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu serta metode ini direkomendasikan dari beberapa peneliti sebelumnya karena metode ini dianggap cocok untuk menganalisa tweet positif dan negatif dalam dataset. Data yang ada diolah menggunakan rapidminer dan menghasilkan model. Berdasarkan model dari metode naive bayes dilihat dari 700 data latih, 675 prediksi positif dengan class precision 100.00% serta 22 prediksi negatif dengan class precision 88.00% dan dengan nilai analisa accuracy 99,57%. Jadi dapat disimpulkan banyak masyarakat yang bersentimen positif di twitter saat digelarnya G20 di Indonesia dan G20 ini dapat menjadi upaya untuk mendorong perekonomian negara agar lebih baik lagi.Kata kunci: Text Mining; Konferensi Tingkat Tinggi G20; Naive Bayes; Sentimen Netizen
Penerapan Metode Decision Tree Dalam Menganalisis Traits Kepribadian Neuroticism Pada Dinamika Psikologis Mahasiswa Saghoa, Evifania Chayu; A. Ineke Pakereng, Magdalena
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1248

Abstract

Kepribadian adalah sesuatu yang menggambarkan keunikan seseorang yang membedakan orang tersebut dengan orang lain, dan melalui kepribadian seseorang maka dapat diramal perilaku yang akan ditampilkan orang tersebut dalam menghadapi suatu situasi tertentu. Neuroticism dapat didefinisikan sebagai kepemilikan akan emosi negatif seperti cemas, khawatir, rasa tidak aman, dan labil. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis salah satu dari 5 dimensi Traits Personality, yaitu neuroticism menggunakan salah satu metode Machine Learning yaitu Decision Tree. Subjek penelitian ini adalah 86 Mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan adanya mahasiswa Neuroticism dengan persentase ketepatan hasilnya pada RapidMiner sebesar: 47,14% (Anxiety), 64,29% (Anger), 47,14% (Depression), dan 66,90% (Vulnerability).Kata Kunci: Big Five Personality; Neuroticism; Decision tree
Co-Authors Adam Belo Paembonan Afiyatar Asyer Asyer Afril Caesar Muhammad Hanif Agnes Meilosa Callysta Alvira Karisma Putri Alz Danny Wowor Andeka Rocky Tanaamah Angela Putri Larasati Darakay Anggara, Richardus Sapta Antonius Bintang Timur Aziiz, Anriza Kurnia Bramantya, Samuel Dwi Briandika, Jordan Canavaro, Claudio Christin Ngongoloy, Beststinsi Deni Supimum Jaya Devara Putra Aryasa Dewi, Syarafina Dimara, Indri Dio Yudha Perdana Diva Christalivea Dwayne Jeremy Euagellino Prihanto Dwi Hosanna Bangkalang E.V. Sihombing, Kristina Eirene Claudia Ratmoko Ellen Arnetta Ellen Yumanda Erwien Christianto Evangs Falensky, Lee Valdho Faradisia, Adeline Febriyanti, Monica Dias Federick Jonathan Felik Darmawan Wijaya Felix David Fernando, Fery Ferryan Nur Setyawan Feybiola Agustine Andrea Ompo Geraldie Tanu Saputra Getsemani Salisa Margaretha Harjono, Rhaka Pradena Heinricho Dimas Prasetya Hendrawan Suprayogi Jaya, Deni Supimum Jesajas, Marthen Billy Jessica Christiani Irawan Jonathan Nandika Gustin Juan Andrew Suthendra Julio, Erry Kaferin, Eggia Kevin Alexander Harjanto Kevin Setiawan Klaudius Nikotino P Kristoko Dwi Hartomo Kumbara, Perdana Bagas Tirta Lenda, Julita Veronika Letuna, Noliyanti Ria Mei Irawati Michael, Sean Mochammad Iqbal Tawakal Muhammad Haidar Wijaya Nadya Glorya Najoan Najoan, Nadya Glorya Nanda Choirul Ngantung, Ronaldo Kristoforus Ni Made Grace Advendi Nina Setiyawati Obidje, Bhilton Mesianus Pali'pangan, Prihart Julian Pattipeilohy, Rioldy Leonard Perdana Bagas Tirta Kumbara Prasetya, Ezra Inti Pratama, Leonnyndra Putra Puspitasari, Pipit Putra, Arios Wardana Putra, Oktavian Alle Mahenswa Radithya Airlangga Ramos Somya Ririn Ayu Ardila Rizki, Muhammad Bagus Saghoa, Evifania Chayu Salama, Aditya Santoso, Chrys Nathanael Saputra, Denny Agusto Simamora, Lasriama Agnes E Sindhi Diah Ayu Palupi Sofia Sofia Sonny Endrawan Susanto, Vincent Exelcio Talahaturuson, Januar C. Tarigan, Aldy Alvharo Tobing, Prihantoro Manahan Tolanda, Dominus Alfin Tuah, Oliver Vincent Virgelius Hendrawan Taralandu Wicaksana, Prasetya Wicaksono, Embang Aulia William Chrisnando Ekasaputra Yoridi, Maria Leonila Yawa Yos Richard Beeh Yos Richard Beeh Yosepinus Trinaldo Yoshua Kenny Nugroho Yuliadi, Yusup