Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.102
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Ilmiah FIFO Faktor Exacta Jurnal SOLMA Formatif: Jurnal Ilmiah Pendidikan MIPA Logista: Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Jurnal Inovasi Penelitian RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK) Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan Kapas: Kumpulan Artikel Pengabdian Masyarakat Jurnal Riset Rumpun Ilmu Pendidikan (JURRIPEN) Prosiding Seminar Nasional Unimus Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK) Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer Eduma : Mathematics Education Learning and Teaching
Nurfidah Dwitiyanti
Universitas Indraprasta PGRI
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 43 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 43 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Penerapan Aplikasi Rekomendasi Konten Akun Instagram Photographer Menggunakan Collaborative Filtering Nauli, Sukarno Bahat; Sibarani, Riama; Sitorus, Hernalom; Panjaitan, Bosar; Kurniawan, Turkhamun Adi; Priambodo, Agung; Zuli, Faizal; Dwitiyanti, Nurfidah; Narendra, Ziva Raka
FORMAT Vol 15, No 1 (2026)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/format.2026.v15.i1.001

Abstract

Perkembangan media sosial, khususnya Instagram, telah membuka peluang besar bagi individu dan komunitas untuk membagikan konten visual. Tantangan yang muncul adalah bagaimana menyajikan konten yang sesuai dengan preferensi audiens. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem rekomendasi konten berbasis metode Item-Based Collaborative filtering pada akun Instagram “Photographer Dadakan”. Sistem ini menganalisis interaksi pengguna berupa likes dan komentar terhadap konten sebelumnya, kemudian menghitung kemiripan antar konten menggunakan Cosine Similarity. Prediksi minat pengguna dilakukan dengan metode Weighted Sum, dan rekomendasi utama ditentukan melalui perhitungan Global Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi konten yang lebih relevan sehingga mendukung pengelolaan konten berbasis data pada platform media sosial visual.
Development of 2013 Curriculum Learning Model based on Trigger Powerpoint Media to Improves Students’ Creative Thinking Skill Andri Rahadyan; Ek Ajeng Rahmi Pinahayu; Indra Kurniawan; Rahman Abdilah; Nurfidah Dwitiyanti
EduMa: Mathematics education learning and teaching Vol. 8 No. 2 (2019)
Publisher : Jurusan Tadris Matematika UIN Siber Syekh Nurjati Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24235/eduma.v8i2.5016

Abstract

This research is to develop 2013 curriculum learning model using trigger Microsoft power point. This is an innovative learning model in order to enhance students’ creative thinking skill in mathematics problem solving. The research method is RND with qualitative research using data collecting techniques such as cheque list, observation, questioner, and problem-solving task. The sample of this research is primary students. The processes of developing this model are (a) initial investigation phase is to study literatures and collect the information, (b) design phase is to design the syntax of this model and create the lesson plans, worksheets, and learning materials, (c) realization phase is to do the syntax of this model and the learning materials, and (d) trial, evaluation, and revision phase is the syntax and the learning materials are validated by some validators, do some revisions, then these are evaluated or tried out in a class. This research results a valid, effective, and practical learning model that is able to enhance students’ creative thinking skill in mathematics problem solving. Thus, the 2013 curriculum using trigger Microsoft power point is a learning model that can be applied in primary school related to 2013 curriculum
Perbandingan K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Photomath Nurfidah Dwitiyanti; Noni Selvia; Nur Alamsyah; Sukarno Bahat Nauli
Jurnal Ilmiah FIFO Vol. 18 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2026.v18i1.005

Abstract

Penggunaan aplikasi pembelajaran matematika seperti Photomath terus meningkat, namun kajian terkait sentimen pengguna, khususnya dalam bahasa Indonesia, masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna serta membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), dan Support Vector Machine (SVM). Tahapan penelitian diawali dengan prapemrosesan teks, Setelah itu, data diproses melalui ekstraksi fitur menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Dataset yang digunakan terdiri dari 42.672 ulasan pengguna Photomath yang diperoleh melalui teknik web scraping dari Google Play Store dan diseleksi menggunakan purposive sampling. Data kemudian diberi label sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif berdasarkan nilai rating. Berdasarkan penelitian, KNN mencatat akurasi 86,61%. Namun, kinerjanya pada kelas netral dan negatif masih belum optimal karena data yang tidak seimbang. Meskipun SMOTE dapat meningkatkan recall, akurasi justru menurun. Sebaliknya, SVM terbukti sebagai algoritma terbaik dengan akurasi 88,94% dan F1-score makro tertinggi. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan algoritma dan strategi data tidak seimbang sangat berpengaruh terhadap performa klasifikasi sentimen.
Co-Authors Agung Priambodo Ahmad Suryadi, Ahmad Akbar, Nando Ghafiqi Andri Rahadyan Aniah Wulandari ARIF, SUTAN MOHAMMAD Azizah, Vivi Dewanto, Paksi Ilham Dian Novita Ek Ajeng Rahmi Pinahayu Endaryono Endaryono Endaryono Endaryono Erlin Windia Ambarsari Faizal Zuli, Faizal Farhan Jazmi Finata Rastic Andrari Fita Widiyatun Fita Widiyatun Heri Satria Setiawan Hernalom Sitorus Indra Kurniawan Ismunandar, Ahmad Riza Noer Maria Usava Mei Lestari, Mei Mercy Hermawati Millati Izzatillah Mulyaningsih, Neng Nenden Narendra, Ziva Raka Nilma, Nilma Noni Selvia Nunu Kustian Nur Alamsyah Panjaitan, Bosar Pradipta, Yudistira Angga Prasetyo, Helmi Budi Pratama, Setiawan Putra Puji Suharmanto Puji Suharmanto Rahmadhan, Farhan Fadliansyah Rahman Abdilah Rakha, Muhammad Ria Asep Sumarni, Ria Asep Riama Sibarani Rifki Ristiawan Ristiawan, Rifki Rosselin Rosselin Selvia, Noni Septian Wulandari Shinta Dwi Handayani Siti Ayu Kumala Siti Ayu Kumala Sri Melati Sagita Sukarno Bahat Nauli Suti Alawiyah Thomas Afrizal Thomas Afrizal, Thomas Tri Yani Akhirina Turkhamun Adi Kurniawan Vikri Ferdiansyah Yoga, Karinsa Sandi Yuliani, Anisa