Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Manajemen Kompeten Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi
Rio Riansyah
Unknown Affiliation
Economics, Econometrics & Finance

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENGARUH PROGRAM KESELAMATAN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PT. MUSI BANYUASIN INDAH Usailan Oemar; Rully Alamsyah; Rio Riansyah
Jurnal Manajemen Kompeten Vol 1 No 1 (2018): Jurnal Manajemen Kompeten
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Rahmaniyah Sekayu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1013.445 KB) | DOI: 10.51877/mnjm.v1i1.22

Abstract

This study aims to determine the effect of work safety programs on employee productivity at PT. Musi Banyuasin Indah. The method in this research is simple linear regression model. The population in this study all employees of PT Musi Banyuasin Indah which amounted to 578 people. The sample in this study amounted to 86 respondents taken using random sampling. The data studied is employee questionnaire data of PT Musi Banyuasin Indah. The results of this study can be seen that there is a significant influence between the safety program on employee work productivity PT. Musi Banyuasin Indah. The result of kofisien termination obtained by value of R square (R2) equal to 0,312 or 31,2%. This means the work safety program affecting work productivity by 31.2%, the remaining 68.8% influenced by other variables/factors not included/investigated in this study.
Analisis Sentimen Rating Aplikasi pada Google Play Menggunakan Naïve Bayes Rio Riansyah; Anas Nasrulloh
Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2025): Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (September-Oktober 2025)
Publisher : Dinasti Review

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/jemsi.v7i1.6034

Abstract

Analisis sentimen terhadap rating aplikasi di Google Play Store semakin penting seiring dengan berkembangnya teknologi kecerdasan buatan (AI). Penelitian ini berfokus pada penerapan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi berbahasa Indonesia. Dengan menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD), penelitian ini melalui tahapan seleksi data, praproses, transformasi, dan pemodelan data. Data diambil dari ulasan pengguna aplikasi di Google Play Store yang kemudian dianalisis menggunakan model Naïve Bayes untuk menentukan sentimen positif, negatif, atau netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi yang cukup tinggi, mencapai lebih dari 85%. Studi ini memberikan kontribusi dalam pengembangan teknik analisis sentimen otomatis pada teks berbahasa Indonesia dan dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas dan pengalaman pengguna dalam aplikasi mobile.
Co-Authors Anas Nasrulloh Rully Alamsyah Usailan Oemar