Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.264
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Syntax Jurnal Informatika Jurnal TIMES Nuansa Informatika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri Information Management For Educators And Professionals (IMBI) Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Jurnal Pendidikan dan Konseling Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Generation Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Journal Sensi: Strategic of Education in Information System JISA (Jurnal Informatika dan Sains) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Insyst : Journal of Intelligent System and Computation J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Manajemen Informatika & Teknologi Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Nina Sulistiyowati
Universitas Singaperbangsa Karawang
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
PENGARUH SOCIAL MEDIA ADS DAN KEPERCAYAAN PADA STOCKBIT TERHADAP MINAT GENERASI Z DALAM MEMBELI SAHAM IPO Vandamme Muhammad Rahardjo; Nina Sulistiyowati; Siska
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9997

Abstract

Meningkatnya penggunaan platform investasi digital mendorong Generasi Z untuk lebih mudah mengakses berbagai instrumen investasi, termasuk saham Initial Public Offering (IPO). Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh social media ads dan kepercayaan pada platform Stockbit terhadap minat Generasi Z dalam membeli saham IPO. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner yang disebarkan kepada 100 responden Generasi Z berusia 18–28 tahun di wilayah Jabodetabek yang pernah melihat iklan Stockbit di media sosial dan menggunakan aplikasi tersebut. Data dianalisis menggunakan regresi linear berganda dengan bantuan SPSS melalui uji validitas, reliabilitas, asumsi klasik, uji t, uji F, dan koefisien determinasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa social media ads dan kepercayaan pada platform Stockbit berpengaruh signifikan baik secara parsial dan simultan terhadap minat membeli saham IPO. Nilai Adjusted R Square sebesar 0,271 menunjukkan bahwa 27,1% variasi minat investasi dapat dijelaskan oleh kedua variabel tersebut, sedangkan sisanya dipengaruhi faktor lain di luar penelitian. Temuan ini menunjukkan bahwa kepercayaan terhadap platform dan efektivitas iklan di media sosial memiliki peran penting dalam meningkatkan minat investasi saham IPO pada Generasi Z.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP MENTERI KEUANGAN PURBAYA YUDHI SADEWA PADA MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Muhammad Dzakil Aqli; Nina Sulistiyowati; Apriade Voutama
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.10032

Abstract

Perkembangan media sosial menjadikan platform X sebagai media utama masyarakat dalam menyampaikan opini terhadap tokoh publik, termasuk Menteri Keuangan Purbaya Yudhi Sadewa. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik terhadap Purbaya Yudhi Sadewa serta membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) yang meliputi data selection, preprocessing, labeling, transformation, data mining, dan evaluation. Data diperoleh melalui scraping sebanyak 3.173 komentar dan diseleksi menjadi 2.021 data relevan. Setelah pelabelan sentimen menggunakan InSet Lexicon dan penghapusan data netral, diperoleh 1.901 data untuk klasifikasi. Transformasi data dilakukan menggunakan TF-IDF dan penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan SMOTE. Hasil penelitian menunjukkan sentimen positif mendominasi sebesar 77,12% dan sentimen negatif sebesar 22,88%. Algoritma SVM menghasilkan performa terbaik dengan akurasi 90,29%, precision 90,02%, recall 90,29%, dan F1-score 90,05%, sedangkan Naïve Bayes memperoleh akurasi terbaik 83,99%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM lebih efektif dibandingkan Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen pada media sosial X.
ANALISIS POLA GENRE ANIME BERDASARKAN VIEW DAN LIKE MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS PADA CHANNEL YOUTUBE MUSE INDONESIA Muhammad Daffa Rachman; Nina Sulistiyowati; Azhari Ali Ridha
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.10575

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh tingginya jumlah konten anime pada Channel YouTube Muse Indonesia serta belum optimalnya pemanfaatan data interaksi penonton dalam menentukan strategi pemilihan konten. Ketergantungan pada survei dinilai kurang mampu merepresentasikan perilaku aktual penonton, sehingga berpotensi menyebabkan pemilihan anime yang tidak sesuai dan berdampak pada rendahnya performa video serta inefisiensi biaya lisensi . Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola genre anime berdasarkan jumlah view dan like menggunakan algoritma Partitioning Around Medoids (PAM). Data diperoleh melalui proses crawling YouTube API pada periode 2020–2025 dan menghasilkan 220 judul anime setelah melalui tahap preprocessing. Fitur yang digunakan meliputi genre, view_count, dan like_count, dengan proses ekstraksi genre menggunakan regex, encoding menggunakan MultiLabelBinarizer, serta normalisasi menggunakan StandardScaler. Hasil clustering menunjukkan jumlah cluster optimal adalah k = 2 dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,2169. Cluster pertama didominasi genre Action, Fantasy, dan Adventure dengan tingkat interaksi lebih tinggi, sedangkan cluster kedua didominasi genre Comedy, Drama, dan Romance dengan interaksi lebih rendah. Hasil ini menunjukkan adanya perbedaan pola preferensi penonton yang dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis dalam pemilihan dan pengembangan konten anime.
Model Audit Tata Kelola AI pada Chatbot Layanan Publik Berbasis COBIT 2019 Muhammad Tafazzani Addien; Nina Sulistiyowati
Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology Vol. 4 No. 3 (2026): Juli - Oktober
Publisher : PT Ilmu Data Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69693/ijmst.v4i3.10322

Abstract

Pemanfaatan artificial intelligence (AI) melalui chatbot layanan publik memberi peluang bagi instansi pemerintah untuk mempercepat akses informasi, menurunkan beban layanan rutin, dan meningkatkan konsistensi respons kepada masyarakat. Namun, penggunaan chatbot juga membawa risiko tata kelola yang tidak dapat diperlakukan sama dengan sistem informasi biasa, terutama risiko bias algoritmik, privasi data, keamanan informasi, akuntabilitas keputusan, transparansi respons, serta keterbatasan pengawasan manusia. Artikel ini bertujuan menyusun model audit tata kelola AI pada chatbot layanan publik dengan mengadaptasi framework COBIT 2019. Metode penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif melalui studi literatur, analisis dokumen, dan pemetaan konseptual antara risiko AI, prinsip responsible AI, serta tujuan tata kelola COBIT 2019. Hasil kajian menunjukkan bahwa domain EDM, APO, BAI, DSS, dan MEA dapat digunakan secara komplementer untuk menilai keselarasan strategi, manajemen risiko, pengelolaan data, pengembangan model, operasional layanan, keamanan, dan monitoring performa chatbot. Artikel ini menghasilkan rancangan instrumen penilaian kapabilitas, matriks pemetaan proses COBIT 2019, analisis kesenjangan, serta rekomendasi peningkatan tata kelola berbasis prioritas. Kesimpulannya, COBIT 2019 dapat menjadi dasar audit yang sistematis untuk mengendalikan risiko AI apabila indikatornya disesuaikan dengan karakteristik siklus hidup chatbot, nilai publik, dan prinsip AI yang bertanggung jawab.
Co-Authors ABDULLAH FAQIH adawiyah, noviya Ade Andri Hendriadi Adhi Rizal Afifah Risti Ardi Agustin, Amellia Veronica Ahmad Khusaeri Aldi Jakaria Alfian Yunianto Suseno Apriade Voutama Azahri, Mutiara Azhari Ali Ridha Aziz Ma'sum Aziz Masum Bagus Aji Pangestu Bella Nurseptia Chamila Meyra Aziza Dea Safryda Putri Dewi Septiani Eshardiansyah, Raka Putra Fahmi Husaeni Fajar Rizki Aditiya Fathiarahma, Arsya Fatimah Nur Annisa Fattah, Ahmad Maulana Malik Fibriyanti Arminda, Nanda Garno, Garno Gerald Dustin Albert Giat Subroto Hanifah Rahmat, Novi Hannie, Hannie Hannie, Hannie Heryana, Nono Iqbaal Aditya Maulana Isnin Apriyatin Ropikoh Larasati Mya Mulyono Lesmana, Rudi Wildantoro Ma'sum, Aziz Maulida, Nabila Meila Azzahra Sofyan, Fazrin Muhamad Rizky Abadi Muhammad Daffa Rachman Muhammad Dzakil Aqli Muhammad Fiqri Widiyantoro Muhammad Tafazzani Addien Nabila Aurelia Rahma Nikko Aldiana Kristiawan Nur Arifin Nur Padilah, Tesa Nursanti, Siti Padilah, Tesa Nur Philips Lyionick Corint Purwantoro Purwantoro Rangga Mukti Daniswara Resti Noor Fahmi Ridho, Azhari Ali Rijal Abdulhakim Rizkiansyah, Rizkiansyah Salsabila, Alysa Salsabila, Nikita Siska Siska Siska Siska Sofi Defiyanti Solihah, Frisca Dwi Imroatus Taufik Ridwan Taufik Ridwan, Taufik Tayo, Yanti Tobing, Benny Christo Lumban Ultach Enri Ultach Enri Ummi Kulsum Vandamme Muhammad Rahardjo Yuanita Setyastuti Yunadi, Dian Yunidharta, Firdaus Yunitasari Yunitasari