Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science

Penerapan Metode LEAN UX Pada Perancangan UI/UX Aplikasi Digilib Unsika Versi Windows Nur syifa; Rini Mayasari; Agung Susilo Yuda Irawan
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 2 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v4i2.2658

Abstract

Aplikasi Digilib Unsika merupakan Aplikasi Digital Library UPT Perpustakaan Universitas Singaperbangsa Karawang yang menyimpan koleksi buku dalam bentuk digital. Menurut survei yang dilakukan kepada 100 Mahasiswa Teknik Informatika diperoleh 63% menyatakan tidak mengetahui Aplikasi Digilib Unsika, sebesar 91% menyatakan tidak pernah menggunakan aplikasi, dan 24% menyatakan tidak tertarik menggunakan aplikasi. Hal ini menunjukkan bahwa Aplikasi Digilib Unsika terbilang kurang populer dan kurang diminati oleh Mahasiswa Teknik Informatika. Oleh sebab itu, harus adanya pengembangan pada aplikasi dari sisi tampilan serta pengalaman pengguna supaya lebih mendekati kebutuhan dan kepuasan pengguna. Pada penelitian ini dilakukan perancangan UI/UX dengan metode Lean UX menggunakan pengujian Thinking Aloud dan System Usability Scale (SUS). Hasil SUS memperoleh skor rata-rata 87,5 yang berarti bahwa usability dari prototype sudah sangat baik. Hasil evaluasi dengan success rate pada pengujian Thinking Aloud ialah 84% sedangkan pada pengujian SUS ialah 94%. Hal ini membuktikan bahwa adanya peningkatan dalam mengukur kemajuan desain.
Perbandingan Lexicon Based Dan Naïve Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Gempa Turki Ahmad Faizal; Agung Susilo Yuda Irawan; Didi Juardi
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 2 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v6i2.7360

Abstract

Peristiwa bencana Gempa Turki yang menelan banyak korban jiwa sedang ramai saat ini baik di media nasional maupun media internasional, hal ini menyebabkan munculnya banyak opini pengguna sosial media teruma dalam Platform Twitter. Tweet yang diposting oleh pengguna sosial media Twitter tersebut kemudian dapat dijadikan sumber informasi yang bermanfaat. Dikarenakan hal tersebut, analisis sentimen dapat digunakan sebagai solusi untuk mengolah suara tersebut dengan menggunakan pendekatan Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan pendapat tentang peristiwa Bencana Gempa yang terjadi di Turki pada 6 Februari 2023 berdasarkan kelas sentimen positif, sentimen netral dan sentimen negatif. Skenario 90:10 digunakan untuk pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa pengujian pendekatan Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier menghasilkan nilai akurasi sebesar 65%. Sedangkan Naïve Bayes Classifier tanpa pendekatan Lexicon Based menghasilkan nilai akurasi sebesar 64%.