Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

2.083

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Jurnal Informatika Information Management For Educators And Professionals (IMBI) Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi INTELEKTIVA JIKI (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks)

Andreyestha Andreyestha

Universitas Bina Sarana Informatika

Author-ID : 2543617

Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Public Health Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

ANALISA SENTIMEN TERHADAP TAGAR #dirumahaja MELALUI TWITTER DI INDONESIA ANDREYESTHA; ADHI DHARMA SURIYANTO; WITRIANA ENDAH PANGESTI
JURNAL EKONOMI, SOSIAL & HUMANIORA Vol 2 No 09 (2021): INTELEKTIVA : JURNAL EKONOMI, SOSIAL DAN HUMANIORA (EDISI - APRIL 2021 )
Publisher : KULTURA DIGITAL MEDIA ( Research and Academic Publication Consulting )

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

New Normal now inevitably apply in various fields. During the Covid-19 pandemic, people were required to do various things in their own homes. Social media is increasingly being used by the community, one of which is that Twitter has many functions and purposes. Twitter can disseminate information in the form of appeals, such as dirumahaja hashtags echoed by the government and the people of Indonesia. The use of these dirumahaja hashtags has various kinds of opinions, such as positive and negative opinions. This study tries to analyze Indonesian language tweets that use dirumahaja hashtags to find out how people in Indonesia view these hashtags. The method used is scraping data from Twitter with a total of 200 data tweets then analyzed using the lexicon-based text mining method, the sentiment results obtained from tweets using the Bing Vector method. The results of the sentiment analysis in this study got a positive score of 49, and a negative score of 48. The negative score almost offset the positive score due to the high percentage of Anticipation emotions of 40% which illustrates the concern of Twitter netizens about the COVID-19 pandemic which they pour through dirumahaja tagged tweets.

ANALISA SENTIMENT PADA ULASAN FILM DENGAN OPTIMASI ENSEMBLE LEARNING Andreyestha Andreyestha; Agus Subekti
Jurnal Informatika Vol 7, No 1 (2020): April 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Dalam dunia hiburan khususnya film, kini situs web ulasan film menjadi media bagi orang-orang untuk memberikan penilaian mengenai seberapa bagus film tersebut. Mereka tidak harus menjadi pakar dalam dunia perfilman untuk menilai kualitas dari film yang mereka saksikan, semua orang dapat memberikan penilaian. Sentimen yang ditemukan dalam komentar, umpan balik atau kritik memberikan indikator yang berguna untuk berbagai tujuan dan dapat dikategorikan berdasarkan polaritas, polaritas tersebut cenderung akan dicari tahu apakah secara keseluruhan positif atau negatif. Algoritma Naïve Bayes dan Random Forest merupakan algoritma yang dapat memberikan hasil analisa klasifikasi sesuai yang diharapkan pada penelitian ini, analisa akan dilakukan dengan membandingkan beberapa kombinasi algoritma untuk diuji pada Polarity Dataset 2.0 dari Cornell University, diantaranya yaitu Algoritma tersebut akan dikombinasikan dengan seleksi fitur Chi Square, Adaboost, dan Voting. Dari hasil pengujian yang didapat algoritma AdaBosst dan Voting mampu meningkatkan akurasi dari metode Naïve Bayes (NB) and Random Forest (RF). Model yang diusulkan dengan Chi Square + Voting 2 (RF + SVM) memiliki nilai akurai 84,6%, dan model ini memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi.

Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Website Dengan Email Reminder Rino Ramadan; Andreyestha Andreyestha; Rahdian Kusuma Atmaja
INFORMATION MANAGEMENT FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information Management Vol 5 No 2 (2021): Vol 5 No 2 (2021): INFORMATION MANAGEMENT FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (JUNI 2
Publisher : Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/imbi.v5i2.1490

Abstrak: Perpustakaan pada umumnya merupakan tempat yang memiliki fungsi sebagai pusat sumber belajar dan sumber informasi bagi para pemakainya. Dalam menjalankan tugasnya sebagai seorang staf perpustakaan, mereka biasanya memiliki berbagai masalah yang dihadapi seperti proses pengolahan data yang manual ataupun menginformasikan kepada anggota perpustakaan untuk mengembalikan buku yang telah melewati batas waktu peminjaman. Masalah inilah yang kini ada di perpustakaan sekolah. Untuk mengatasi masalah-masalah yang ada maka perlunya dibuat sebuah aplikasi perpustakaan dengan memanfaatkan teknologi informasi dengan dipadukan layanan internet dan email. Maka dari itu penulis mencoba membuat Penelitian mengenai sistem informasi perpustakaan dengan metode waterfall model serta berbasis website yang dilengkapi sistem email reminder. Sistem ini merupakan solusi yang terbaik guna mengatasi permasalahan-permasalahan yang ada pada perpustakaan sekolah, sehingga proses pengolahan data akan menjadi lebih mudah, cepat, tepat dan akurat. Selain itu, dengan memanfaatkan teknologi internet dan email lebih memudahkan petugas perpustakaan untuk memberikan informasi mengenai batas waktu peminjaman buku. Sistem ini membuat proses menjadi lebih efektif dan efisien dibandingkan dengan sebelumnya. Kata kunci: aplikasi, pengingat email, perpustakaan, website Abstract: Libraries in general are a place that has a function as a learning resource center and a source of information for its users. In carrying out their duties as library staff, they usually have various problems, such as manual processing of data or informing library members to return books that have passed the borrowed time limit. This problem is now in the library of school. To solve the existing problems, it is necessary to make a library application by utilizing information technology combined with internet and email services. Therefore, the author tries to make research on library information systems with the waterfall model method and website-based program equipped with an email reminder system. This system is the best solution to solve the problems that exist in the school library, so that the data processing will be easier, faster, more precise and accurate. In addition, utilizing internet and email technology makes it easier for librarians to provide information about the deadline for borrowing books. This system makes the process more effective and efficient than before. Keywords: apps, libraries, reminder emails, websites

Analisa Sentimen Kicauan Twitter Tokopedia Dengan Optimalisasi Data Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma SMOTE Andreyestha Andreyestha; Qudsiah Nur Azizah
Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi Vol 5, No 1 (2022): Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi

Along with the development of technology, social media is now often used to provide an assessment, one of which is Twitter is one of the most popular microblogging. On Twitter, users don't just review a product, but they often complain or share their experiences about their level of satisfaction while using Tokopedia. Sentiment analysis on tokopeida provides useful indicators for various purposes which can be found in comments, feedback or criticism. This study uses the Naïve Bayes and Random Forest algorithms to provide the expected classification results, the analysis will be carried out by comparing several combinations of algorithms that will be tested on twitter tweets about Tokopedia, including the combination with Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to optimize unbalanced data. In the Tokopedia Twitter tweet test, SMOTE was able to increase the accuracy of the Naive Bayes algorithm to 86.93%, an increase of 3.4% from the previous 83.53%. Meanwhile, Random Forest with SMOTE has an accuracy value of 88.44%, an increase of 1.55% from the previous Random Forest test of 86.89%.

KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN APEL MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Qudsiah Nur Azizah; Andreyestha Andreyestha
JIKI (Jurnal llmu Komputer & lnformatika) Vol 3 No 1 (2022): JIKI Juli 2022
Publisher : Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jiki.v3i1.2379

: Apel adalah salah satu buah paling produktif di dunia. Namun, berbagai penyakit sering terjadi dalam skala besar dalam produksi apel, sehingga menyebabkan kerugian ekonomi yang cukup besar. Oleh karena itu akan dibahas sebuah penelitian yang dimaksudkan untuk mengklasifikasikan penyakit daun apel dimana akan membantu para petani dalam menganalisa dan penanganan penyakit pada daun apel. Pengamatan manual adalah metode diagnosis tradisional yang kurang efektif,sehingga diusulkan metode otomatis menggunakan computer, yaitu menggunakan teknik pengolahan citra. Penelitian ini dilakukan untuk klasifikasi penyakit pada daun apel. Metode yang digunakan yaitu Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasi. Dataset sebanyak 3171 citra yang terdiri dari 4 kelas, yaitu Scab, Rust, Healthy, dan Blackrot. Hasil dari klasifikasi penyakit daun apel ini mendapatkan akurasi 98.73% yang artinya CNN adalah metode yang baik dan tepat untuk mengklasifikasikan penyakit daun apel.

Optimalisasi Data Tidak Seimbang Pada Data Nasabah Koperasi dalam Pemberian Pinjaman Menggunakan Random Oversampling Richky Faizal Amir; Andreyestha Andreyestha; Imam Nawawi; Rino Ramadan
FORMAT Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/format.2023.v12.i1.004

Cooperatives have developed from time to time, in providing services, credit cooperatives certainly have certain requirements as prospective customers to receive loans. Cooperatives need to check whether interested parties will receive loans. Loans to customers are the main source of income for cooperatives. In data mining, there are several classification algorithms that can be used for credit analysis, including the Random Forest and the C4.5 Algorithm. Data on prospective customers received from cooperatives as a condition for applying for credit is processed using Random Forest data mining and C4.5 Algorithm to support credit analysis in order to obtain accurate information on whether the prospect who applies for credit is feasible or not, this study was conducted to classify loans to prospective customers. cooperative customers using the Random Forest method and the C4.5 Algorithm which is optimized by Random Oversampling because the dataset is in an unbalanced condition. In testing the C4.5 Algorithm which is optimized with Random Oversampling, it gets an accuracy of 78.03%, where the accuracy increases by 7.89% from the previous 70.14%. Meanwhile, Random Forest with Random Oversampling has an accuracy value of 87.12%, an increase of 23.69% from the previous Random Forest test of 63.43

SELEKSI ATRIBUT PADA DATA TIDAK SEIMBANG NASABAH KOPERASI DENGAN OPTIMASI SMOTE DAN ADABOOST Richky Faizal Amir; Andreyestha; Imam Nawawi; Andi Taufik; Eko Pramono; Fajar Akbar
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 5 No 3 (2023): EDISI 17
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v5i3.2757

The credit procedure is the provision of credit on the basis of the bank's belief in the ability and ability of the customer to repay. In this study, the customer data tested was divided into 3 classes, namely 39 LOW customers, 84 MEDIUM customers, and 11 HIGH customers. Unbalanced datasets are pre-processed using the Synthetic Minority Over-sampling (SMOTE) technique. Classification methods such as Random Forest and Support Vector Machine will test cooperative customer data. The data is tested based on the attribute that has the highest matching value using the Particle Swarm Optimization method, this test is also optimized with the Adaboost method to increase its accuracy. The results of tests carried out using the Random Forest method obtained an accuracy of 89.05% and the Support Vector Machine algorithm obtained an accuracy of 81.75%. Meanwhile, testing with two methods optimized with Adaboost showed an increase in accuracy with Random Forest getting 91.24% accuracy and Support Vector Machine getting 82.48% accuracy. The highest accuracy in the cooperative customer data classification test was obtained from the Random Forest algorithm which was optimized with Adaboost at 91.24%

ANALISIS PEMBAYARAN DIGITAL DANA DENGAN APLIKASI ISO/IEC 9126 MODEL BERDASARKAN FAKTOR KEGUNAAN Oky Kurniawan; Richky Faizal Amir; Andreyestha Andreyestha; Andi Taufik; Fajar Akbar; Imam Nawawi
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 6 No 1 (2024): EDISI 19
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v6i1.3418

Pembayaran digital sudah menjadi tren untuk saat ini. Kemudahan penggunaan aplikasi dan biaya transaksi yang relatif murah telah mengubah pola perilaku masyarakat dalam melakukan pembayaran dan transaksi yang serba digital. Dana merupakan aplikasi dompet digital yang juga berfungsi sebagai pembayaran digital. Banyaknya pesaing saat ini khususnya di bidang pembayaran digital memerlukan adanya evaluasi terhadap kualitas perangkat lunak. Salah satu metode yang digunakan untuk mengukur kualitas perangkat lunak adalah ISO/IEC 9126, sebuah organisasi standardisasi internasional yang digunakan sebagai pedoman model kualitas. Dalam proses evaluasi Usability pada ISO/IEC 9126 terdapat karakteristik kualitas Usability yang meliputi sub-karakteristik kualitas yaitu: keterpahaman, kemampuan belajar, pengoperasian, dan daya tarik. Pengendalian kualitas perangkat lunak yang akan dievaluasi difokuskan pada perspektif Usability dengan tujuan untuk memuaskan kebutuhan pengguna. Nilai dikelompokkan berdasarkan tiga kategori, dari 0-100% tidak memuaskan antara 0%-40%, marginal antara 40%-60%, dan memuaskan antara 60%-100%. Dari hasil perhitungan nilai Usability sebesar 0,84 maka dapat dikatakan kategori memuaskan (satisfactory).

Sistem Informasi Pendaftaran Pendidikan Dan Pelatihan Pegawai Pada Pusdiklat LPP TVRI Jakarta Dengan Model Waterfall Richky Faizal Amir, Richky; Masruri Sentiko , Ahmad; Wisti Dwi Septiani, Wisti; Andreyestha, Andreyestha; Fajar Akbar, Fajar; Eko Pramono, Eko
Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 2 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/technoxplore.v8i2.5748

Pusdiklat LPP TVRI pada awalnya bernama “TVRI Training Centre” kegiatan pendidikan dan pelatihan dimulai pada tahun 1970. Pada tahun 1970 stasiun-stasiun penyiaran tumbuh dengan pesat sehingga membutuhkan penyediaan tenaga pegawai. Dalam perkembangan secara bertahap penyelenggaraan pelatihan ditangani sendiri oleh tenaga-tenaga Indonesia. Sejalan dengan penyempurnaan struktur organisasi dan tata kerja Departemen Penerangan RI, terhitung sejak tanggal 7 Juni 1970 TVRI Training Centre diubah menjadi Balai Diklat. Dengan terbitnya PP No. 11 Tahun 2005 maka TVRI Training Centre berubah nama menjadi Pusat Pendidikan dan Pelatihan. Pusdiklat LPP TVRI setiap tahunnya mengadakan pendidikan dan pelatihan untuk para pegawai. Pusdiklat LPP TVRI dalam melakukan pendaftaran peserta diklat dengan menggunakan sistem konvensional. Untuk menghindari keperluan pencatatan dan kehilangan data maka akan dibangun sistem menggunakan metode yang terkomputerisasi. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah waterfall dengan metode analisanya berupa kualitatif yaitu metode analisis data tanpa menggunakan analisis statistik. Dengan dilakukannya analisis perancangan sistem informasi pendaftaran pada Pusdiklat LPP TVRI maka dampak yang diperoleh dalam penyimpanan data peserta, kesalahan dalam pencatatan dapat terhindari. Adanya sistem informasi pendaftaran calon peserta diklat berbasis online ini dapat mempermudah seluruh pegawai LPP TVRI dalam proses pendaftaran diklat melalui internet

Sistem Informasi Pengiriman Barang Kepada Customer Berbasis Website Pada PT. Lisaboy Dengan Model Waterfall Richky Faizal Amir, Richky; akbar, fajar; andreyestha, andreyestha; Eko Pramono
Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 9 No 1 (2024): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/technoxplore.v9i1.6688

Dalam menghadapi persaingan bisnis yang semakin ketat dan dinamika pasar yang terus berubah, pengoptimalan operasional menjadi kunci utama bagi perusahaanperusahaan yang ingin tetap bersaing. Fokus utama dalam upaya tersebut adalah efisiensi dalam pengelolaan pengiriman barang, terutama dengan perkembangan teknologi yang mengarah ke globalisasi, seperti penggunaan web dalam operasional perusahaan. PT. Lisaboy Gaya Cantika, sebagai perusahaan dagang importir dan distributor kemasan kosmetik dengan pelanggan dari berbagai kota di Indonesia, menghadapi permasalahan dalam pengelolaan pengiriman barang. Metode konvensional yang melibatkan pencatatan manual, penjadwalan kompleks, dan kurangnya transparansi dalam pelacakan pengiriman menjadi hambatan utama. Maka dari itu, metode yang digunakan adalah Waterfall dengan melewati fase-fase perencanaan, pemodelan, implementasi dan pengujian. Keberlanjutan penggunaan metode konvensional menimbulkan risiko kesalahan administratif, terutama dalam pengelolaan dokumen pengiriman. Laporan pengiriman yang ditulis pada kertas nota dan disimpan secara manual menyebabkan kesulitan dalam pencarian data dan memerlukan waktu yang lama. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan solusi inovatif yang dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi risiko kesalahan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dengan mengusulkan implementasi sistem informasi, diharapkan teknologi informasi dan platform web dapat mengotomatisasi serta mengintegrasikan proses manajemen pengiriman dan pelacakan barang. Hal ini diharapkan akan meningkatkan kepuasan pelanggan terkait barang yang diterima

Co-Authors ADHI DHARMA SURIYANTO Agus Subekti Andi Taufik Billyam Eko Pramono Eko Pramono Eko Pramono Eko Pramono, Eko Fajar Akbar Fajar Akbar, Fajar Imam Nawawi Masruri Sentiko , Ahmad Oky Kurniawan Qudsiah Nur Azizah Rahdian Kusuma Atmaja Richky Faizal Amir Richky Faizal Amir Rino Ramadan Wisti Dwi Septiani WITRIANA ENDAH PANGESTI

Title

Found 11 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 11 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 11 Documents
Search