Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

7.838

P-Index

This Author published in this journals

I Gede Aris Gunadi

Universitas Pendidikan Ganesha

Author-ID : 270642

Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 86 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

Analisis Kesuksesan Sistem Informasi Online (SION) Menggunakan Metode Delone and Mclean: Analysis of Online Information System (SION) Success Using the Delone and Mclean Method I Putu Putra Damana; I Made Candiasa; I Gede Aris Gunadi
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.958

SION adalah sebuah sistem informasi yang memudahkan mahasiswa STIKOM Bali untuk mendapatkan informasi terkait kegiatan akademik dan kemahasiswaan, seperti perkuliahan, TA/ Skripsi, profil mahasiswa, dan kegiatan lainnya. Dengan adanya sistem informasi online ini semua mahasiswa bisa mendapatkan informasi dan pengumuman tanpa harus datang ke kampus karena sistem ini berbasis web. Penelitian ini dimaksudkan untuk untuk mengukur tingkat keberhasilan penerapan SION menggunakan model kesuksesan DeLone dan McLean. Model kesuksesan DeLone dan McLean ini memiliki enam variabel sebagai pengukurannya yaitu: kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas pelayanan, minat penggunaan, kepuasan pengguna dan netbenefit. Akan tetapi, penelitian ini hanya melibatkan empat variabel, yaitu kualitas system, kepuasan pengguna, minat pengguna, dan minat pengguna Alasannya sesuai dengan rumusan masalah penelitian ini. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis diperoleh temuan sebagai berikut pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna bernilai positif sebesar 0,341. Pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna bernilai positif sebesar 0,530. Pengaruh kepuasan pengguna terhadap minat pengguna bernilai positif sebesar 0,409. Pengaruh kualitas sistem terhadap minat pengguna bernilai positif sebesar 0,285. Pengaruh kualitas informasi terhadap minat pengguna bernilai positif sebesar 0,173. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengaruh seluruh variabel penelitian adalah signifikan.

Perbandingan Metode Analisis Sentimen Pelayanan Daring di Fakultas Teknik dan Kejuruan Universitas Pendidikan Ganesha Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan LSTM: Sentiment Analysis of Online Services at the Engineering and Vocational Faculty of Ganesha Education University Using Naïve Bayes and LSTM Algorithms Saputri, Ni Kadek Tesya Ari; Gunadi, I Gede Aris; Sunarya, I Made Gede
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 3 (2024): MALCOM July 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i3.1336

Salah satu fakultas di Univesitas Pendidikan Ganesha yaitu Fakultas Teknik dan Kejuruan (FTK) yang menerapkan pelayanan daring di masa pandemi COVID-19. Berbagai komentar muncul saat dilakukan pelayanan daring ini sehingga perlu dilakukannya sebuah analisis. Mahasiswa memberikan pendapat positif dan negatif. Untuk menganalisis komentar mahasiswa menggunakan metode Naive Bayes dan Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang digunakan merupakan informasi yang diperoleh dari penyebaran angket yang diisi oleh mahasiswa FTK. Evaluasi matriks konfusi termasuk akurasi, presisi, recall, dan f-measure. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kedua metode Naive Bayes dan LSTM serta mendeteksi kata-kata yang sering muncul pada pelayanan daring FTK dengan membandingkan stopword yang dikumpulkan pada saat pemrosesan kuesioner. Menguji keakuratan metode klasifikasi Naïve Bayes dan hasilnya adalah 83,69%. Hasil klasifikasi metode LSTM mencapai akurasi sebesar 53,12%. Nilai akurasi LSTM yang dihasilkan sangat rendah. Mungkin alasan utamanya adalah hanya komentar positif yang terbaca saat mencoba metode LSTM. Penyebab lainnya yaitu dataset yang juga dapat mempengaruhi. Dengan membandingkan kinerja Naive Bayes dan LSTM, diperoleh hasil yang menunjukkan metode Naïve Bayes lebih unggu untuk menganalisis komentar mahasiswa FTK Undiksha.

Co-Authors ., Ketut Suma ., Putu Sonia Virgawati Pratiwi Adi Sista, Dewa Nyoman Agus Ariwanta, I Putu Yesha Agus Gunawan Agus Harjoko Agus Harjoko Agus Harjoko Ahmad Asroni Ahmad Asroni, Ahmad Anandita, Ida Bagus Gede Andiny T T Arditaloka, I Wayan Angga Ariasa, Komang Ariyadi, David Juli Ariyani, Putu Wendy Artama, Made Bella Eka Wahyuningtias Cipta, I Putu Agus Eka Yatna Cokorda Oka Birawidya Dewa Gede Hendra Divayana, Dewa Gede Hendra Dewi Oktofa Rachmawati Dharmana, I Wayan Diatmika, I Ketut Agus Indra Dinata, I Made Anom Mahartha Erlangga, Anak Agung Gde Wahyu Sukma Fauzi, Muhammad Rizki Gede Indrawan Hajrin, M. Heryanto, I Wayan Agus I Ketut Paramarta I Made Candiasa I Made Gede Sunarya I Made Pradipta I Nyoman Sukajaya I Nyoman Wahyu Semeru Putra I Putu Agus Eka Yatna Cipta I Putu Aris Sanjaya I Putu Aris Sanjaya, I Putu Aris I Putu Dody Suarnatha I Putu Putra Damana I Wayan Agus Heryanto I Wayan Gede Suweca Antara I Wayan Pio Pratama I Wayan Rosiana I Wayan Sadia I Wayan Santyasa I Wayan Sukra Ida Ayu Mirah Cahya Dewi Jana Satvika, Gd. Aditya Kadek Yota Ernanda Aryanto Ketut Suma Ketut Suma . Ketut Suma . Komang Ariasa Komang Setemen Luh Joni Erawati Dewi Luh Putu Budi Yasmini Luh Rumni Oktaria M. Hajrin M.Cs S.Kom I Made Agus Wirawan . Made Artama Made Wahyu Aditya Arta Made Windu Antara Kesiman Made Windu Segara Mahendra, I Gusti Agung Putu Matius Ivan Bimasena Mimin Yeli Sholekah Moh. Heri Setiawan MS Prof. Dr. Ketut Suma . N Dinda Maharani Ni ketut Lisa Maheni Ni Komang Rai Mirayanti NI LUH PUTU MANIK WIDIYANTI Ni Made Yeni Dwi Rahayu Ni Putu Eka Apriyanthi Nugraha, I Gede Pradipta Adi Nugraha, I Gusti Agung Satria Oktaria, Luh Rumni Pathni, Ida Ayu Wisma Anggaritha pramana, i gede pramana ade saputra Prof. Dr. Ketut Suma, MS . Putra, I Kadek Nurcahyo Putra, I Made Arya Adinata Dwija Putra, I Nyoman Wahyu Semeru Putra, I Putu Arya Putu Eka Parianthana Putu Sonia Virgawati Pratiwi . Rai Sujanem Risha, Nurfa Sandhiyasa, I Made Subrata Saputri, Ni Kadek Tesya Ari Sariyasa Sariyasa Sariyasa Sariyasa Sawitri D U Segara, Made Windu Sidik, Purnama Sisilia Fhelly Djun Sonia Dewi Parna.T Sri Hartati Suputra, I Putu Arsana Suryawan, I Made Yuda Sutarno, Erwan Sutarno, Erwan Suweca Antara, I Wayan Gede T, Andiny T U, Sawitri D Wardana, I Komang Tri Edi Wayan Eka Ariawan Yogi Duwi Antara

Title Search

Found 2 Documents Search Journal : Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science

Abstract

Abstract

Title

Found 2 Documents
Search
Journal : Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science