Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.982
P-Index
This Author published in this journals
All Journal I-ROBOT JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Zonasi: Jurnal Sistem Informasi JURNAL PENDIDIKAN, SAINS DAN TEKNOLOGI Jurnal Teknimedia: Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal Multimedia Android International Research on Big-data and Computer Technology (IRobot) Journal Computer Science and Informatic Systems : J-Cosys Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Alih Teknologi Sistem Informasi (JATSI)
Ridwan Yusuf
STMIK DHARMA WACANA
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

Published : 38 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 38 Documents
Search

 1   2   3   4 
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK PADA KANTOR BADAN PENGELOLAAN KEUANGAN DAN ASET DAERAH KOTA METRO DENGAN METODE TOPSIS DAN FUZZY Septiani, Debi Dwi; Apsiswanto, Untoro; Yusuf, Ridwan
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 7, No 1 (2023): IRobot - April 2023
Publisher : UNIVERSITAS DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v7i1.360

Abstract

Dalam proses pengambilan keputusan akan mempengaruhi Tunjangan Kinerja yang kriteria yang telah ditetapkan instansi mulai dari disiplin, loyalitas, kehadiran, dan kinerja. Untuk dapat mengolah data-data penilaian yang lebih objektif menggunakan Metode Topsis dan Fuzzy yang memiliki Konsep sederhana dan mudah dipahami, kesederhanaan ini dilihat dari alur proses metode TOPSIS yang tidak begitu rumit. Karena menggunakan indikator kriteria dan variabel alternatif sebagai pembantu untuk menentukan keputusan sedangkan Metode Fuzzy mampu dalam proses penalaran secara bahasa (linguistic reasoning), sehingga dalam perancangannya tidak perlu lagi persamaan matematik dari objek yang dikendalikan dan menerapkan hasil rancangan kedalam sistem berbasis web. Metode teknik desain perangkat lunak yang digunakan dalam perancangan sistem ini menggunakan metode SDLC Model Pengembang yang digunakan adalah Model Waterfall tahap Communication, Planning, Modeling, Construction dan Deployment. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP,HTML dan databaase MySQL. Aplikasi ini mampu menghasilkan data pegawai terbak setiap bulannya
PENERAPAN WATERFALL MODEL PADA PERANCANGAN SISTEM PELAYANAN DAN INFORMASI DENGAN PENDEKATAN OOAD MENGGUNAKAN UML Yusuf, Ridwan; Muharni, Sita; Hafidz, Muhamad Luthfi
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 2 (2018): September 2018
Publisher : STMIK DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v2i1.154

Abstract

Pelayanan publik berdasarkan standar pelayanan sebagai tolak ukur yang dipergunakan sebagai pedoman penyelenggaraan pelayanan dan acuan penilaian kualitas pelayanan sebagai kewajiban dan janji penyelenggara kepada masyarakat dalam rangka pelayanan yang berkualitas, cepat, mudah, terjangkau, dan terukur untuk saat ini dapat dikatakan belum merata, hanya untuk orang-orang tertentu yang mendapatkan akses ini mudah dalam mendapatkan suatu informasi, keberadaan teknologi saat ini menjadi jawaban dalam menyamaratakan suatu kecepatan pelayanan dengan memanfaatkan hasil teknologi internet. Dalam Penelitian ini akan membangun sebuah sistem pelayanan yang terbuka dengan megunakan model pengembangan system waterfall salah satunya jenis model pengembangan aplikasi dan termasuk kedalam classic life cycle (siklus hidup klasik), yang mana menekankan pada fase yang saling berurutan dan sistematic. model pengembangan ini, dapat dilogikakan seperti air terjun, dimana setiap tahap dikerjakan secara berurutan mulai dari awal hingga ke akhir. dan untuk desainnya menggunakan metode OOAD yang merupakan perpaduan antara struktur data dan perilaku dalam satu kelompok menggunakan tool UML yang untuk menggambarkan usecase diagram.
SISTEM INFORMASI KEPUASAN PELANGGAN PT LAUTAN TEDUH YAMAHA KOTAGAJAH Eriyani, Nurul; Yusuf, Ridwan; Perdana, Andreas
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 7, No 2 (2023): September 2023
Publisher : STMIK DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v7i2.447

Abstract

PT Lautan Teduh Yamaha Kotagajah merupakan Dealer resmi sepedah motor. Dalam mengetahui kepuasan pelanggan di dealer Yamaha kotagajah saat ini masih dengan manual. Hal ini berimbas pada laporan dalam pembuatannya sehingga membuang buang waktu dan kurang akurat, sehingga kurang efektif bagi perusahaan. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini yaitu untuk mengimplementasikan rancangan sistem informasi kepuasan pelanggan PT Lautan Teduh Yamaha Kotagajah ke dalam aplikasi berbasis web. Dalam menyelesaikan masalah ini penulis akan merancang suatu sistem informasi berbasis web, dengan metode OOSE tahap analysis requirtment, design engineering, implementation, dan testing. Aplikasi ini dibuat dengan mengguakan Bahasa pemgrograman HTML,PHP, dan database MYSQL. Aplikasi ini mampu menghasilkan sistem informasi kepuasan pelanggan. Pada pengembangan sistem informasi kepuasan pelanggan ini telah dibangun sistem yang dapat mengelola dan menyimpan data penjualan, bengkel, sparepart dan data pelanggan yang telah melakukan transaksi pemesanan, sehingga perusahaan tidak merasa kesulitan menghubungi pelanggan untuk memberikan informasi terhadap pelanggan, menyediakan sarana komunikasi antara pelanggan dengan pihak perusahaan.
VISUALISASI KATA KUNCI PEMBERITAAN PEMILU 2024 MENGGUNAKAN SCAPY DAN WORDCLOUD Arif Chandra, M. Iqbal; Yusuf, Ridwan
TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia Vol. 5 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Badan Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (BP2M) STMIK Syaikh Zainuddin NW Anjani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46764/teknimedia.v5i1.187

Abstract

In the digital information age, understanding relevant keywords in internet search results has become increasingly important. This article discusses the analysis of keywords from Google Custom Search results using the text processing tool Spacy and the WordCloud visualization technique. This method allows for more effective processing and presentation of keywords, assisting users in understanding the essence of various search queries. The experimental results demonstrate that this approach can reveal the most significant keywords in search results, helping users identify trends and focus on topics that appear in their searches. Thus, this article provides insights into enhancing the understanding of keywords in internet search results with the assistance of powerful text processing and visualization tools.
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA PADA PLATFROM X TERHADAP ISU FUFUFAFA MENGGUNAKAN BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMERS Amelia, Amanda; Yusuf, Ridwan
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 1 (2025): EDISI 23
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i1.5160

Abstract

Media sosial, khususnya Twitter, telah menjadi platform utama untuk menyampaikan opini, berbagi informasi, dan mempengaruhi opini publik. Fenomena “Fufufafa” yang menjadi trending di Twitter mencerminkan tingginya perhatian masyarakat terhadap isu-isu yang terkait dengan ujaran kebencian dan perilaku toxic di dunia maya. Dengan 24,85 juta pengguna aktif di Indonesia pada tahun 2023, Twitter menjadi tempat yang signifikan untuk menganalisis sentimen masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memahami persepsi publik terkait isu tersebut melalui analisis sentimen menggunakan metode VADER dan BERT. Hasil analisis menunjukkan distribusi sentimen dengan 409 teks positif, 207 teks negatif, dan 575 teks netral. Metode BERT dengan kombinasi batch size 8 dan 5 epochs memberikan hasil terbaik, dengan akurasi tinggi serta evaluasi metrik yang seimbang. Temuan ini mengindikasikan pentingnya parameter pelatihan yang tepat untuk meningkatkan efektivitas model analisis sentimen. Penelitian ini memberikan wawasan opini masyarakat di media sosial, yang dapat dimanfaatkan untuk memahami isu-isu sosial dan membangun strategi komunikasi yang lebih baik di dunia digital.
ANALISIS PROYEK LAYANAN PENGADAAN SECARA ELEKTRONIK (LPSE) PROVINSI LAMPUNG Antika, Berli Mega; Yusuf, Ridwan
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 1 (2025): EDISI 23
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i1.5226

Abstract

Layanan Pengadaan Secara Elektronik (LPSE) adalah salah satu inisiatif strategis yang dirancang untuk mengatur proses pengadaan barang dan jasa secara digital sesuai dengan prinsip-prinsip e-Goverment. LPSE dibangun untuk mendukung pengadaan investasi dari berbagai instansi pihak pemerintah, termasuk angkatan bersenjata, untuk memenuhi kebutuhan operasional melalui sebuah platform online. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan data proyek dari CV Raja Artha tahun 2020-2024. Metode yang digunakan dalam studi ini adalah KNN (K-Nearest Neighbors). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan data proyek, mengevaluasi kinerja model KNN, dan menemukan nilai parameter k yang terbaik guna meningkatkan kinerja model. Dari analisis yang telah dilakukan dengan metode KNN, dapat disimpulkan bahwa performa model KNN menghasilkan akurasi tertinggi pada k = 1, dengan akurasi sekitar 0.71 (71%), sementara akurasi tetap stabil pada k = 6 hingga k = 10, dengan nilai sekitar 0.64 (64%) dan nilai akurasi terendah pada k = 3 hingga k = 5, dengan mencapai 0.50 (50%). Nilai k yang menghasilkan akurasi tertinggi atau paling optimal adalah k = 1. Dengan demikian, hasil dari analisis menunjukkan bahwa model berhasil mengklasifikasikan sebagian besar data proyek dengan baik
ANALISIS SENTIMEN ISU DUGAAN KORUPSI IMPOR GULA PADA KEMENTRIAN PERDAGANGAN DENGAN PENDEKATAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING marbun, Hanna Bhylle Enjelina; Yusuf, Ridwan
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 2 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Mei 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Korupsi merupakan salah satu isu besar yang memiliki dampak negatif signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan masyarakat. Khusus pada sektor perdagangan . Emosi Masyarakat menjadi topik utama dalam memberikan komentar terkait isu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap isu dugaan korupsi impor gula pada Kementerian Perdagangan melalui media sosial X.com (Twitter) menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) dan analisis sentimen berbasis Vader Sentiment. Data yang digunakan terdiri dari 1021 tweet yang diambil melalui crawling data menggunakan Google Colab. Proses analisis meliputi beberapa tahap preprocessing, antara lain cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa mayoritas tweet memiliki sentimen netral (95,2%), diikuti dengan sentimen negatif (2,9%) dan positif (1,9%). Kata "korupsi" muncul sebanyak 880 kali dalam tweet dengan sentimen netral, menandakan dominasi percakapan yang berfokus pada informasi tanpa sikap tegas. Meskipun terdapat sedikit sentimen positif, hal ini mencerminkan harapan terhadap pemberantasan korupsi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman publik terkait persepsi terhadap isu dugaan korupsi impor gula dan pentingnya meningkatkan transparansi serta kepercayaan publik terhadap penegakan hukum
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNAAN DONASI KORBAN PENYIRAMAN AIR KERAS PADA MEDIA SOSIAL X.COM MENGGUNAKAN METODE BERT Berliana, Helna; Yusuf, Ridwan
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 2 (2025): May 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i2.3078

Abstract

Abstract: Donations, as a form of social solidarity, often face issues of transparency and misuse, particularly in humanitarian cases such as acid attacks. These issues lead to public distrust and become widely discussed on social media platforms like X.com. This study aims to analyze public sentiment toward the use of donations in such a case by collecting 1,077 tweets using specific keywords. The data underwent preprocessing, sentiment labeling using the VADER method, and classification with IndoBERT, a BERT-based model for the Indonesian language. The results show a dominance of neutral sentiment, causing class imbalance and bias toward the neutral class. As a result, the model showed low accuracy in detecting positive and negative sentiments, and signs of overfitting were observed. This study recommends the application of data balancing techniques and regularization methods to improve classification performance, particularly in handling minority sentiment classes. Keyword: Sentiment Analysis, BERT, Donation, Social Media, VADER, IndoBERT, Acid Attack Abstrak: Donasi sebagai bentuk solidaritas sosial sering kali menghadapi isu transparansi dan penyalahgunaan, terutama dalam kasus kemanusiaan seperti penyiraman air keras. Isu ini menimbulkan ketidakpercayaan publik dan menjadi topik hangat di media sosial X.com. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap penggunaan donasi pada kasus tersebut dengan menggunakan 1.077 tweet yang dikumpulkan berdasarkan kata kunci tertentu. Data dianalisis melalui proses praproses, pelabelan sentimen menggunakan metode VADER, dan klasifikasi menggunakan IndoBERT, model BERT untuk Bahasa Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan dominasi sentimen netral yang menyebabkan ketidakseimbangan kelas dan bias model terhadap kelas tersebut. Akurasi dalam mengidentifikasi sentimen positif dan negatif pun rendah, serta terdeteksi adanya overfitting. Penelitian ini merekomendasikan penggunaan teknik penyeimbangan data dan metode regularisasi untuk meningkatkan performa klasifikasi, khususnya pada sentimen minoritas. Kata kunci: Analisis Sentimen, BERT, Donasi, Media Sosial, VADER, IndoBERT, Penyiraman Air Keras
Co-Authors Adi prasetia nanda Ahmad Nurdin Amelia, Amanda Antika, Berli Mega Apsiswanto, Untoro Arbiyansyah Gusti Pratama Arief Adjie Wicaksono Arif Chandra, M. Iqbal Berliana, Helna Birgita Priska Avia Budi Sutomo Budi Sutomo Budi Sutomo, Budi Eriyani, Nurul Fajar Supriyatin Febri Bayu Prasetiyo Hafidz, Muhamad Luthfi Ismail Puji Saputra m ikhsan M.reza redo marbun, Hanna Bhylle Enjelina Muhammad Reza Redo Islami Muhammad Yudi Abdul Syawari Muharni, Sita Ni Wayan Afrida Handayani, Ni Wayan Afrida Niwayan Afrida Nurdiyanto, Heri Perdana, Andreas Putri, Regita Andini Rahmayanti, Reni Rellisa Dewi Zita Asmara Riswan Hasbid Rizky Kurniawan Rizqy Asshiddiqy Ahmad Sholeh Saprudin, Usep Septiani, Debi Dwi Sulistiyanto, Mr. Surono M.Ti Syaputra, Muhammad Adie Tri Aristy Saputri Usep Saprudin Wati, Eka Rudia Yanti, Reni Rahma