Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.222
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis JURTEKSI METIK JURNAL Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JISA (Jurnal Informatika dan Sains) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Jurnal IPTEK Bagi Masyarakat Jurnal ABDIMAS Budi Darma Ilmu Komputer untuk Masyarakat Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) SainsTech Innovation Journal Internet of Things and Artificial Intelligence Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business ETIK (Jurnal Elektronika Terapan dan Ilmu Komputer) Jurnal Pengabdian Bersama Masyarakat Indonesia Pekayunan
Saikin
STMIK Lombok
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering 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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

 1   2   3   4 
Analisis Sentimen Terhadap Program Makan Bergizi Gratis (MBG) pada Media Sosial Menggunakan Algoritma IndoBERT Bunga Tribuana; Saikin; Wafiah Murniati
METIK Jurnal Vol. 10 No. 1 (2026): METIK Jurnal Issue Published
Publisher : LPPM Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/0ac2j454

Abstract

The Free Nutritious Meal (MBG) Program is one of the Indonesian government's strategic policies that has generated various public responses on social media, particularly TikTok. This study aims to analyze public sentiment toward the MBG program using the IndoBERT Deep Learning model. The data were collected through TikTok comment scraping using the Apify platform, resulting in 14,447 raw comments. After the data cleaning process, 13,574 valid comments were obtained, and a 50% sample was selected, resulting in 6,787 comments for modeling purposes. Sentiment labeling was performed automatically using a lexicon-based approach with three sentiment categories: positive, negative, and neutral. The class imbalance problem was addressed using the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) on the training data prior to the IndoBERT fine-tuning process. The results showed that the IndoBERT model with SMOTE achieved an accuracy of 72.39% and a weighted F1-score of 0.73. Although SMOTE improved the representation of the minority class, it reduced the overall accuracy when compared to the model without SMOTE. Nevertheless, the model was still able to classify public sentiment toward the MBG program reasonably well. The findings of this study are expected to provide useful insights for the government in understanding public perceptions of the MBG policy through social media.
EVALUASI PENERAPAN E-PUSKESMAS MENGGUNAKAN METODE HOT-FIT Darji Darmo Suharjo; Mohammad Taufan Asri Zaen; Saikin
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 4 (2025): EDISI 26
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i4.6192

Abstract

e-Puskesmas merupakan sistem informasi kesehatan yang merupakan hasil kerjasama antara Puskesmas dan PT. Infokes Indonesia, dan telah diterapkan di 29 puskesmas di kabupaten Lombok Tengah. e-Puskesmas memiliki fitur yang beragam dan sangat membantu dalam melakukan pelayanan dan mencatat hasil pemeriksaan pasien. Namun pada Puskesmas Sengkol sering terjadi beberapa kendala diantaranya seperti masalah jaringan, kurangnya perangkat serta pengguna yang masih kurang dalam memahami penggunaan sistem. Maka dari itu perlu dilakukan sebuah evaluasi terhadap penerapan sistem e-Puskesmas menggunakan model HOT-Fit, yang terdiri dari 4 variabel yaitu Human, Organization, Technology dan Net Benefit, untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh secara signifikan terhadap penggunaan e-Puskesmas di puskesmas sengkol. Pada penelitian ini ditemukan 15 hipotesis, 4 hipotesis ditolak dan 11 hipotesis diterima, kemudian terdapat 2 indikator yang berpengaruh secara negatif terhadap variabel lingkungan, organisasi, dan manfaat. Namun di luar itu variabel System Quality, Information Quality, Service Quality, berpengaruh positif dan secara bersama-sama berpengaruh terhadap Variabel System Use, User Statisfaction, Structure. dan Variabel System Use, User Statisfaction, dan Structure secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel Net Benefit.
Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Weighting Fariza, Martina; Fadli, Sofiansyah; Ashari, Maulana; Saikin, Saikin
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1: MARET 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i1.1078

Abstract

Evaluasi kinerja pegawai di Kantor SAMSAT Praya masih menghadapi kendala dalam akurasi dan efektivitas sistem penilaian, terutama karena sistem evaluasi yang digunakan saat ini hanya mengandalkan aplikasi absensi online. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan guna meningkatkan objektivitas dan transparansi dalam evaluasi kinerja pegawai dengan menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot lima kriteria, yaitu kehadiran, kedisiplinan, kualitas kerja, kerja sama tim, dan tanggung jawab, berdasarkan perbandingan berpasangan yang diperoleh dari responden. Selanjutnya, metode SAW diterapkan untuk menghitung nilai preferensi dan menentukan peringkat pegawai berdasarkan hasil perhitungan matematis. Hasil analisis menunjukkan bahwa pegawai dengan nilai preferensi tertinggi adalah M. Suhandi Amin dengan skor 0.987.
Co-Authors Ahmad S. Pardiansyah Amrina Rosada, Amrina Apriati, Yati Ayu Lestari Bunga Tribuana Cahyanti, Riska Indah Darji Darmo Suharjo Didik Sudyana Didik Sudyana Fadli, Sofiansyah Fahmi , Hairul Fahmi, Hairul Fariza, Martina Fauzi Zulkarnain, Mohammad Firda Widia Gilang Restu Imam Wahyudi Haekal Fawaid Hairul Fahmi Handayani, Yudiana Tutik Hasyim Asyari Husnul Khotimah Ichwan Purwata ilahi, faidlul Indah Cahyanti, Riska Jihadul Akbar Kartini, Ajeng Mastuti Kusrini Lalu Mutawalli Lesteri, Widia Maemun Saleh Maulana Ashari Melyana Febrian Mohammad Taufan Asri Zaen Muliana, Muliana Musofa, Aolia Nur Hayati Pirmansyah Pirmansyah Qubro, Baiq Ainurrahmi Imanda Riska Indah Cahyanti Saeful Hamdi Septiani, Ria Siti Halimatun Jannah Sofiansyah Fadli Suhaini Suhaini Tantoni, Ahmad Wafiah Murniati Wahyu Hadi, Wahyu Wire Bagye Yuan Sa'adati