Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.504
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Jurnal Informatika Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Pilar Nusa Mandiri Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal Riset Informatika Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Infortech Paradigma Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jotika Indonesian Community Service Journal of Computer Science
Rizka Dahlia
Universitas Bina Sarana Informatika
Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Library & Information Science Neuroscience Transportation Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
ANALISIS ALGORITMA GRADIENT BOOSTING DALAM PENGARUH MASYARAKAT MEMILIH RUMAH SEWA Rizka Dahlia; Lady Agustin Fitriana; Syarah Seimahuira
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 8 No. 1 (2025): MISI Januari 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v8i1.1356

Abstract

Tingginya pertumbuhan populasi yang tidak sejalan dengan ketersediaan lahan perumahan telah menimbulkan tantangan yang kompleks, terutama terkait dengan peningkatan harga tanah yang berujung pada naiknya harga rumah. Rumah sewa hadir menjadi alternatif yang semakin penting bagi masyarakat untuk mendapatkan tempat tinggal yang layak. Selain itu, rumah sewa juga memberikan peluang bisnis yang menguntungkan bagi pemilik properti dan penyedia jasa sewa. Untuk membantu masyarakat dalam memilih rumah sewa yang sesuai dengan kebutuhan mereka, penerapan algoritma Gradient Boosting dapat menjadi solusi yang efektif. Algoritma ini bekerja dengan cara membangun serangkaian model prediktif secara berurutan, di mana setiap model mencoba memperbaiki kesalahan yang dihasilkan oleh model sebelumnya. Sebagai salah satu metode dalam machine learning, Gradient Boosting termasuk dalam kategori ensemble learning, yang membangun model yang kuat dari gabungan beberapa model yang relatif lebih lemah. Penelitian ini menggunakan data dari repository Kaggle dan menemukan bahwa algoritma Gradient Boosting menunjukkan kinerja yang sangat menjanjikan dalam memprediksi harga sewa rumah, dengan tingkat akurasi mencapai 84,38%. Evaluasi lebih lanjut menggunakan metrik Area Under the Curve (AUC) menunjukkan hasil sebesar 92,65%, yang mengindikasikan kemampuan algoritma ini dalam memprediksi baik data positif maupun negatif dengan akurasi yang tinggi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Gradient Boosting memiliki potensi besar sebagai alat bantu dalam memprediksi harga sewa rumah secara akurat, serta membantu mengatasi tantangan ketersediaan perumahan yang terjangkau.
Sentimen Analisis Photoshop Express di Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes dan CNN Lailiah, Badariatul; Rizka Dahlia; saadah, Rabiatus
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 18 No. 1 (2025): Juli : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/qd2vme79

Abstract

Technological advancements have brought fundamental changes in the way we interact with digital images and photography. One significant milestone in this development is the Photoshop Express Photo Editor, which has become a primary platform for image processing and editing. Datasets are used to analyze sentiment and are utilized during the accuracy testing phase. Based on the testing results, the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm achieved an average accuracy value of 86.50%, compared to the Naïve Bayes (NB) algorithm, which achieved an average accuracy value of 75%. The results of the research conclude that the choice of sentiment analysis method should be tailored to the needs and limitations of the system. If a fast, light, and easy-to-understand process is required, the Naive Bayes method is the right choice. However, if accuracy and context understanding are the top priorities, then CNN is a superior approach, although it requires more resources. Additionally, based on the Wordcloud data, it is known that the majority of comments are positive, indicating that the reviews or texts analyzed contain many positive expressions related to quality, usability, and ease of use.
OPTIMASI PENGGUNAAN MEDIA SOSIAL SEBAGAI ALAT PROMOSI DALAM KONTEKS DIGITAL MARKETING PADA UMKM BORNEO ISTIMEWA Mustopa, Ali; Lisnawanty; Sa'adah, Rabiatus; Dahlia, Rizka
Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jotika Vol. 3 No. 2 (2024): Februari
Publisher : Jotika English and Education Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56445/jppmj.v3i2.131

Abstract

Media sosial, sebagai platform online, memberikan kemudahan dalam berbagi konten dan berinteraksi. Sebagai alat promosi, media sosial menawarkan keuntungan meningkatkan visibilitas produk dan interaksi dengan target audiens. Dengan strategi yang tepat, media sosial dapat menjadi alat pemasaran yang efektif. Keberadaan media sosial memungkinkan interaksi lebih luas, memperluas jejaring, dan mengatasi kendala jarak serta waktu. Meski demikian, analisis menunjukkan bahwa sebagian besar anggota UMKM Borneo Istimewa masih kurang memahami potensi media sosial. Ketidakpahaman ini dapat mengakibatkan kurangnya pengenalan produk, kesulitan dalam pemasaran, dan hambatan promosi. Pemanfaatan media sosial menjadi solusi untuk meningkatkan visibilitas produk, memperluas pasar, dan mengatasi kendala promosi. Oleh karena itu, pelatihan mengenai pemanfaatan media sosial menjadi krusial untuk meningkatkan pemahaman dan keterampilan anggota UMKM, diharapkan membawa dampak positif pada pertumbuhan dan keberlanjutan UMKM Borneo Istimewa
Application of the Finite State Automata (FSA) Method in Indonesian Stemming using the Nazief & Adriani Algorithm fitriana, lady agustin; Mustopa, Ali; Firdaus, Muhammad Rifqi; Dahlia, Rizka
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 3 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i3.4038

Abstract

Language is a communication tool commonly used in everyday life. Each country has a different language with predetermined rules. For instance, in the Indonesian language, there are approximately 35 official affixes mentioned in the Big Indonesian Dictionary. These affixes include prefixes (prefixes), infixes (insertions), suffixes (suffixes), and confixes (a combination of prefixes and suffixes). In Information Retrieval, there is a stemming process, which is the process of converting a word form into a base word or the process of transforming variant words into their base form. The theory of language and automata is the foundation of the computer science field that provides the basis for ideas and models of computer systems. In the implementation of the research, several stages were carried out, such as explaining the Nazief & Adriani stemming algorithm, finite state automata, creating pseudocode, and testing using a web-based system, resulting in affixed words becoming the correct base words with 20 affixed words. The results obtained from reading this web-based system, the base word "cinta" (love) used as a test yielded accurate results in accordance with the concept of the Nazief & Adriani stemming algorithm. There are some weaknesses in stemming from suffixes, and the solution is to perform stemming from the prefix position (Prefix).
PELATIHAN PENINGKATAN KAPASITAS TENAGA PENDIDIK DI BIDANG WEB PROGRAMMING PADA YAYASAN AL MADANI SYARIF ABDURAHMAN PONTIANAK Mustopa, Ali; Nugraha, Wahyu; Saadah, Rabiatus; Dahlia, Rizka
Indonesian Community Service Journal of Computer Science Vol. 1 No. 2 (2024): Periode Juli 2024
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/indocoms.v1i2.3566

Abstract

Internet merupakan kebutuhan vital bagi manusia modern, mendukung hampir semua aktivitas sehari-hari secara efektif dan efisien. Penggunaan internet mencakup berbagai tujuan, termasuk penyampaian informasi melalui situs web, yang menjadi alat promosi ekonomis, efektif, dan efisien. Pendidikan, sebagai landasan utama dalam mempersiapkan generasi muda, harus beradaptasi dengan kemajuan teknologi. Yayasan Al Madani Syarif Abdurahman Pontianak menyadari pentingnya teknologi informasi, khususnya web programming, dalam kurikulum pendidikan modern. Namun, mereka menghadapi beberapa tantangan, seperti kurangnya pengalaman praktis tenaga pendidik dalam web programming dan kurikulum yang mungkin tidak relevan. Dibutuhkan pendekatan pembelajaran yang interaktif, praktis, dan inovatif untuk mengatasi hal ini. Pelatihan yang diberikan kepada tenaga pendidik yayasan bertujuan untuk meningkatkan kemampuan mereka dalam mengajar web programming, mempersiapkan siswa untuk pasar kerja yang semakin bergantung pada teknologi informasi. Program ini juga memberikan kesempatan bagi para pendidik untuk terus memperbarui pengetahuan mereka. Diharapkan, dengan pelatihan ini, Yayasan Al Madani Syarif Abdurahman Pontianak dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mempersiapkan generasi muda menghadapi tantangan era digital.
Co-Authors Ali Mustopa, Ali Arief Rama Sena Arina Selawati Badariatul Lailiah Cucu Ika Agustyaningrum Fachrurozi, Ahmad Firdaus, Muhammad Rifqi Fitriana, Lady Agustin Frieyadie Hendri Mahmud Nawawi Lady Agustin Fitriana Lady Agustin Fitriana Lisnawanty Muhammad Ifan Rifani Ihsan Muhammad Rifqi Firdaus Nanik Wuryani Omar Pahlevi Rabiatus Saadah Rezki, Muhammad Sa'adah, Rabiatus Saadah, Rabiatus Siti Fauziah Siti Nurdiani Sri Hadianti Syarah Seimahuira Syarah Seimahuira Wahyu Nugraha Windu Gata