p-Index From 2021 - 2026
9.228
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JOIV : International Journal on Informatics Visualization International Journal of Artificial Intelligence Research Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Jurnal Ilmiah FIFO PROCESSOR Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH) JURTEKSI Jurnal Abdimas Mahakam METIK JURNAL Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Systematics Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal Informasi dan Teknologi Buana Information Technology and Computer Sciences (BIT and CS) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JIKA (Jurnal Informatika) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Journal of Applied Data Sciences Jurnal Cahaya Mandalika Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Bulletin of Computer Science Research KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Mechanical Engineering for Society and Industry Dirgamaya: Jurnal Manajemen dan Sistem Informasi J-Intech (Journal of Information and Technology) Automotive Experiences Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Abdimas Journal International of Lingua and Technology Jurnal Komtekinfo Jurnal Buana Pengabdian Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Innovative: Journal Of Social Science Research JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah Jurnal Accounting Information System (AIMS) INTERNAL (Information System Journal) Jurnal Polimesin Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) CSRID Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi Journal of Information Technology
Claim Missing Document
Check
Articles

Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter Aprilia Putri Nardilasari; April Lia Hananto; Shofa Shofia Hilabi; Tukino Tukino; Bayu Priyatna
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 8, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v8i1.4265

Abstract

Analisis Sentimen banyak digunakan pemangku kepentingan dalam menilai sentimen terhadap suatu objek. Pada penelitan ini objek yang akan diambil yaitu analisis sentimen terhadap tokoh politik calon presiden 2024 yang sedang marak diperbincangkan oleh warganet, khususnya di twitter. Adapun permasalahan yang diangkat yaitu mengenai ukuran kinerja suatu algoritma dalam melakukan klasifikasi sentimen, beberapa algoritma kerap memiliki tingkat akurasi yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performance measure dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang memiliki tingkat akurasi cukup rendah, dan pada penelitian ini digunakan algoritma SVM. Penelitian ini mengambil data Twitter yang berhubungan terhadap calon presiden untuk melihat opini masyarakat kepada setiap calon presiden. Data yang diambil yaitu data twitter dengan kata kunci Ganjar, Anies, Prabowo sebanyak 8.959 data yang diambil pada tanggal 17-25 Oktober 2022. Hasil dari pengujian mendapatkan kesimpulan algoritma SVM mempunyai performance measure atau akurasi cukup tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes pada penelitian sebelumnya hanya sebesar 73, 86% sementara algoritma SVM mendapat nilai rata-rata accuracy mencapai 98,61% yaitu dataset Ganjar Pranowo, lalu precision 98,81%, recall 99,79%. Dan untuk proporsi sentimen menunjukan sentimen positif yang diperoleh Ganjar lebih tinggi daripada calon presiden lainnya yaitu 55%, Prabowo 30% dan Anies 15%, Sementara sentimen negatif Anies lebih tinggi 89% daripada Ganjar 8% dan Prabowo 3%.
Implementasi Metode K-Means Untuk Memprediksi Status Kredit Macet Muthia Nur Rizky Fitriani; Bayu Priyatna; Baenil Huda; April Lia Hananto; Tukino Tukino
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol 4, No 3 (2023): Maret 2023
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v4i3.5953

Abstract

A credit card is one of the legal payment media owned by a bank in making a payment transaction within the agreed timeframe. In particular, credit services are provided by institutions or bodies that have the authority to distribute funds in the form of financial assistance to individuals and groups. However, in practice there are bound to be obstacles, especially during payback periods that often occur, such as when a customer wants to submit a Repeat Order or apply for funds again. Obstacles that are usually encountered in the process of granting credit are substandard credit and bad credit payments. Before PT Esta Dana Ventura wants to decide to approve applications for re-granting credit cards from prospective repeat order customers, a classification of assessment criteria is needed to determine the feasibility of granting credit to prospective repeat order customers. This study made the decision to use Data mining clustering classification with Rapidminer tools as a tool to obtain accurate results by processing data using the K-Means clustering method to help PT. Esta Dana Ventura in analyzing potential non-performing loans. By comparing survey data for Repeat Order candidates with previous credit granting data and classifying them in the form of bad or non-bad credit classifications.From the results of research using the k-means method it can produce grouping data into 3 criteria, namely (C0) 69 data with current customers, (C1) 3 data with very current customers, and (C2) 52 data with Bad customers..
Perbaikan Proses Bisnis Menggunakan Metode Business Process Improvement (Studi Kasus: Keuangan Pada UMKM Telor Asin UPB) Kamila Berkah*; April Lia Hananto; Tukino Tukino
JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah Vol 8, No 4 (2023): Agustus, Social Religious, History of low, Social Econmic and Humanities
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jimps.v8i4.26968

Abstract

Proses Penelitian yang di lakukan saat ini memiliki tujuan untuk melakukan perbaikan pada proses bisnis pada bagian keuangan UMKM UPB “Usaha Purna Bakti” Proses bisnis belum di jelaskan dengan baik, dan permaslaahan terpenting yang terjadi yaitu cara pencatatan keuangan Umkm UPB ini masih menggunakan proses manual yaitu dengan menggunakan  pentatan  menggunakan buku tulis, yang di mana dapat beresiko yang sangat besar, baik itu kekeliruan penulisan, sealain itu pun memakan waktu yang cukup lama. Proses bisnis akan dimodelkan dengan menggunakan metode Business Process Modelling and Notation (BPNM). Digunakan untuk mengetahui masalah yang terjadi pada setiap aktifitas, proses bisnis yang di lakukan dengan menggunakan metode Business Process Improvement (BPI). Hasil  dari penelitian ini berupa sebuah proses bisnis yang di usulkan yang dapat dipakai sebagai acuan dapat dilakukan sebuah perubahan proses kerja dari yang manual menjadi proses terkomputerisasi.
Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Pemilihan Penggunaan Jenis KB Di Bidan Swasta H.Enok Hayati Novia Cahya Utami; April lia Hananto; Tukino Tukino; Shofa Shofiah Hilabi
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 1 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i1.3516

Abstract

Jumlah penduduk yang semakin banyak mengharuskan pemerintah untuk mengurangi ledakan penduduk, salah satunya dengan program Keluarga Berencana(KB). Dalam program keluarga Berencana sering terjadi kesalahan dalam memilih alat kontrasepsi. Penggunaan kontrasepsi merupakan hal yang penting, mengingat dapat menurunkan laju pertumbuhan. Penggunaan jenis KB yang tepat untuk para wanita merupakan permasalahan klasifikasi. Dalam penelitian ini diambil data mengenai klasifikasi penggunaan kontrasepsi di bidan swasta H Enok Hayati yang melayani beberapa jenis KB yaitu seperti KB suntik , KB pil , IUD (Intrauterine Device) dan Implan. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi data mining Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes kemudian dilakukan perbandingan kedua metode. Pengolahan dua metode tersebut menggunakan confusion matrix dan kappa. Hasil penelitian ini menghasilkan akurasi algoritma C4.5 sebesar 89.55% dan kappa 0.851 sedangkan tingkat akurasi Naïve Bayes sebesar 34.85% dan kappa 0.016. Sehingga algoritma C4.5 merupakan metode yang lebih baik dalam pengklasifikasian data akseptor KB pada Bidan Swasta HJ Enok Hatiyah dibandingkan dengan metode algoritma Naïve Bayes"
Recent trends in sustainable modelling for hydrogen production and utilization April Lia Hananto; Abdullahi Tanko Mohammed; Permana Andi Paristiawan; Ihwan Ghazali; Muhammad Idris; Syah Alam; Mega Tri Kurnia
Jurnal POLIMESIN Vol 21, No 3 (2023): June
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jpl.v21i3.3306

Abstract

Hydrogen is a promising candidate for the future of energy and global economic security owing to its cost-efficient clean and environmentally friendly nature. The utilisation of hydrogen is, however, not without obstacles. Technology maturity and the unattractive market are some of the challenges. Before hydrogen can be used on a large-scale basis, critical technical challenges need to be addressed, such as the economical production and transportation and storage issues. In terms of energy prices, hydrogen is an inexpensive fuel. Ideally, a vehicle run on hydrogen reduces the cost per kilometre with better mileage than that of fuelled with fossil fuel. Electric vehicles run on hydrogen fuel cells, for instance, offer several performance improvements over conventional internal combustion engines. This includes better fuel efficiency and relatively less noise operation, yet one of the important technical challenges is onboard hydrogen storage. In this review article, recent trends in modeling for hydrogen production and utilization are addressed in detail.
Penerapan Software Testing Life Cycle Pada Pengujian Otomatisasi Platform Dzikra Ruliansyah Ruliansyah; Tukino; Baenil Huda; April Lia Hananto
Computer Science Research and Its Development Journal Vol. 15 No. 1: February 2023
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.15.1.2023.01-11

Abstract

PT Bejana Investidata Globalindo (BIGIO), as an IT consultant and software development company, develops an in-house product called Dzikra which is a platform to help users build good habits in worship. In order to develop this system, the company requires a daily worship content management system known as the Dzikra web admin. The Software Development Life Cycle (SDLC) has several stages, one of the important stages is the testing stage which has the goal of evaluating whether the software has been created in accordance with the specifications and detects bugs or errors. Black box testing automation with Robot Framework can provide good testing documentation and can reduce human errors during the testing process. The implementation of the Software Testing Life Cycle (STLC) in the testing process can also make the testing flow more structured and provide a better focus on each testing stage. The results of the testing show that of the six features tested, they have run as expected. It is hoped that this research will provide support to PT Bejana Investidata Globalindo (BIGIO) in automating software testing process.
Penerapan Algoritma Apriori Menentukan Produk Paling diminati Pada Distro Gshop Karawang Putri Indraswari; April Lia Hananto; Fitria Nurapriani; Shofa Shofiah Hilabi
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 8 No. 2 (2024): Volume 8 Nomor 2 April 2024
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v8i2.13545

Abstract

Distro Gshop merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang distributor store baju kekinian, tidak hanya menjual baju saja distro Gshop juga menjual berbagai produk seperti celana jelans, celana cargo, hijab, tas slempang dll. namun demikian dari berbagai jenis produk tersebut yang terjual tentu tidak semuanya yang laris terjual, ada juga yang kurang laris terjual. Akan tetapi pemilik toko distro tidak mengetahui pasangan barang yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan sehingga sering terjadi kurangnya stok pada item-item yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen. Data transaksi toko dapat diolah kembali menggunakan aplikasi data mining sehingga menghasilkan aturan asosiasi keterkaitan yang pada item-item penjualan sehingga bisa memberikan rekomendasi penyetokan barang di toko terlebih barang-barang yang dibeli secara bersamaan oleh konsumen dan meningkatnya barang yang dijual di toko. Algoritma apriori adalah salah satu jenis aturan asosiasi dalam menentukan pola kombinasi dari itemset dan aturan asosiasi yaitu didapatkan hasil barang-barang yang paling sering dibeli oleh konsumen dan minimun yang memiliki nilai support 17% serta aturan asosiasi final diambil berdasarkan aturan yang memenuhi syarat minimum confidence yang sebelumnya telah ditentulkan yaitu 50% yaitu, Tshirt dan Celana Cargo dengan nilai confidence (56%), Hijab Segi Empat Motif dan Hijab Pashmina Silk (50%), Celana Cargo dan Tshirt (100%).
PENINGKATAN PEMASARAN DIGITAL DALAM MENDUKUNG KINERJA PEMASARAN UMKM PADA KOMUNITAS SAHABAT UMKM KABUPATEN KARAWANG Puji Isyanto; Yayan Alpian; April Lia Hananto
JURNAL BUANA PENGABDIAN Vol 6 No 1 (2024): JURNAL BUANA PENGABDIAN
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/jurnalbuanapengabdian.v6i1.6215

Abstract

Sistem informasi teknologi terutama digital marketing saat ini menjadi solusi parapelaku usaha terhadap permasahaan rendahnya kinerja pemasaran Usaha Mikro, Kecil dan Menengah. Melalui peningkatan teknologi pemasaran digital untuk diterapkan secara baik guna mendukung kinerja pemasaran UMKM. Pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman melalui bimbingan pemasaran digital UMKM yang mudah dilakukan oleh para pelaku usaha. Metode pengabdian ini menggunakan metode diskusi dan pendampingan kepada para pelaku usaha. Hasil pelaksanaan pengabdian yang dilakukan adalah memberikan pelatihan dan pendampingan pemasaran digital, masih terbatasnya para pelaku usahadalam menerapkan pemasaran digital untuk meningkatkan kinerja pemasaran, pemasaran digital dan fotografi sangat diperlukan oleh para pelaku usaha dalam meningkatkan kinerja pemasaran. Rekomendasi selanjutnya adalah implementasi model pemasaran digital, melakukan pelatihan secara rutin dana terjadwal model pemasaran digital dan aplikasi berbasis internet; melakukan pembimbingan implementasi model pemasaran digital; selanjutnya melakukan evaluasi efektifitas hasil dari implementasi model pemasaran digital.
Intelligent classification and performance prediction of multi-text assessment with recurrent neural networks-long short-term memory Paryono, Tukino; Sediyono, Eko; Hendry, Hendry; Huda, Baenil; Lia Hananto, April; Yuniar Rahman, Aviv
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 13, No 3: September 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v13.i3.pp3350-3363

Abstract

The assessment document at the time of study program accreditation shows performance achievements that will have an impact on the development of the study program in the future. The description in the assessment document contains unstructured data, making it difficult to identify target indicators. Apart from that, the number of Indonesian-based assessment documents is quite large, and there has been no research on these assessment documents. Therefore, this research aims to classify and predict target indicator categories into 4 categories: deficient, enough, good, and very. Learning testing of the Indonesian language assessment sentence classification model using recurrent neural networks-long short-term memory (RNN-LSTM) using 5 layers and 3 parameters produces performance with an accuracy value of 94.24% and a loss of 10%. In the evaluation with the Adamax optimizer, it had a high level of accuracy, namely 79%, followed by stochastic gradient descent (SGD) of 78%. For the Adam optimizer, Adadelta, and root mean squared propagation (RMSProp) have an accuracy rate of 77%.
THINKING UI/UX DESIGN ONLINE DESCOVERY EVENT TICKETS Ihsan, Mohammad Maftuh; Hananto, April Lia; Tukino; Huda, Baenil
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 7 No. 2 (2024): JUSIKOM: JURNAL SISTEM INFROMASI ILMU KOMPUTER
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v7i2.4841

Abstract

This research discusses designing the UI/UX appearance of an online ticket-purchasing application called Discovery Event to solve problems such as the absence of a group chat feature, late withdrawals of funds, and location points in the application. In implementing UI/UX Design Thinking in online ticket purchasing applications, several stages must be carried out: Empathize, Define, Ideate, Prototype, and Test. The Design Thinking method is used to create solutions to solve problems felt by users. The research results show that Discovery Event can solve problems by improving the group chat feature, efficient fund withdrawals, and adding location point features. Tests involved 20 respondents, which showed user satisfaction with the application interface design. Discovery Event offers an attractive and user-friendly interface and provides a foundation for better application development in the future. Keywords: Online ticket purchasing, Discovery Event, Design Thinking, UI, UX.
Co-Authors - Faqih AA Sudharmawan, AA Abdullah Abdullah Abdullahi Tanko Mohammed Abdullahi Tanko Mohammed Adittia Agustian Afra, Alfina Fadhilah Agneresa Agneresa Ahmed Sule Ahnaf, Naufal Zubdi Ajie, Prasetyo Alparizi, Muhamad Iqbal Alpian, Yayan alzahra, alika aziza Anthony Chukwunonso Opia Aprilia Putri Nardilasari Arkan Hilman Hakim Asep Haris Atmaja, Rashelin Zahra Aulia, Aldi Aviv Yuniar Rahman Aviv Yuniar Rahman Aviv Yuniar Rahman Aviv Yuniar Rahman Baenil Huda Baenil Huda Baenil Huda Baenil Huda Bagus Setyawan Baihaqi, Kiki Ahmad Bayu Priyatna Bayu Priyatna Bayu Priyatna Berkah*, Kamila Candra Zonyfar Catur Nugroho Danny Manongga Dean Ariesta Aziz Deddy Prihadi Detrie Noviani Dhany Hermansyah Dien Noviany Rahmatika Edrina Christine, Natalie Eichler, Luiz Eko Pramono Eko Sediyono Esam Abu Baker Ali Fadli, Muhammad Abil Fatlun, Aulia Fatmanisa Mumpuni Delta Maharani Fauzi Ahmad Muda Firdaus, Mohamad Ricky Firman Nurdiansyah Firman Nurdiyansyah Fitri Nur Masruriyah, Anis Fitria Nur Apriani Fitria Nurapriani Guntur, Muhamad Hananto, Agustia Hanny Hikmayanti Handayani Hayati, Cucu Hendry Henry Adam Hibatullah, Muhammad Hafizh Hilabi, Shofa Shofia Hilabi, Shofa Shofiah Hilabi, Shofa Shofiah Hindriyanto Dwi Purnomo Huda Huda Huda, Baenil Ihsan, Mohammad Maftuh Ihwan Ghazali Indra Kurniawan Indri Oktapiani Irawan, Bei Harira Irwan Sembiring Istiadi Isyanto, H. Puji Iwan Setiawan Iwan Setyawan Joko Purwanto Kadori, Ilman Kamila Berkah* Kurnia, Nisa Lutfiah, Siti Mega Tri Kurnia Melisa Miswadi Miswadi Moh Hasan Basri Mohamad Ricky Firdaus Mubarok, Piky Muhamad Djaka Permana Muhammad Idris Muhammad Idris Muhammad Idris Muhammad Nova Muhammad Zacky Asy'ari Muthia Nur Rizky Fitriani Nisa Kurnia Novalia, Elfina Novia Cahya Utami Nurapriani, Fitri Nurapriani, Fitria Nurapriani, Nurapriani Nurfajria, Dera Paryono, Tukino Permana Andi Paristiawan Permana Andi Paristiawan Pradana Rizki Maulana Prasetya, Rafli Pratama, Daffa Agung Priatna, Bayu Priyatna , Bayu Priyatna, Bayu Purnomo, Hendryanto Dwi Putri Indraswari Reformasi, Era Rieke Retnosary Rosalina, Elsa Rukmanta Jayawiguna Ruliansyah Ruliansyah Ruliansyah Ruliansyah, Ruliansyah Saepul Aripiyanto Safarudin Gazali Herawan Sari, Nurnilam Sarina Sulaiman Sarina Sulaiman Setiawan, Feddy Wanditya Setiawan, Pratama Wahyu Shofa Shofia Hilabi Shofa Shofia Hilabi Shofa Shofia Hilabi Shofa Shofiah Hilabi Shofa Shofiah Hilabi Shofa Shofiah Hilabi Shofa Sofiah Hilabi Shofiah Hilabi, Shofa Shuaibu Alani Balogun Sigit Widiyanto Silva, Tiago Siti Masruroh Soleman, Soleman Sopian, Jajang Sri Mumpuni Ngesti Rahaju Sudrajat, Deden Renhad Suhada, Karya Surala, Lyvia Susilawati, Agnes Dwita Syah Alam Tita Puspita Sari Tukino Tukino Tukino Tukino Tukino tukino, tukino Tukino, Tukino Tukino, Tukino Wahiddin, Deden Yazid, Muhammad Abi Yovika Aprianti Yoviyardi, Rama yuwono, Fuad anwar