Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) JURNAL INTEGRASI Jurnal Mantik Penusa Jurnal Linguistik Komputasional Jurnal Mantik Jurnal Karya untuk Masyarakat (JKuM)
Maya Cendana, Maya
Universitas Bunda Mulia
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Kepribadian Myres-Briggs Type Indicator Berdasarkan Cuitan di Twitter Menggunakan Metode TF-IDF dan Naive Bayes Classifier Maya Cendana; Alfin Wijaya
Jurnal Linguistik Komputasional Vol 3 No 2 (2020): Vol. 3, No. 2
Publisher : Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jlk.v3i2.37

Abstract

Tipe kerpibadian seseorang biasanya dapat diketahui dengan menggunakan psikotes. Salah satu jenis psikotes yang sering digunakan adalah Myres-Briggs Type Indicator (MBTI). Sebuah aplikasi berbasis web yang dapat melakukan klasifikasi tipe kepribadian seseorang berdasarkan cuitan di Twitter diharapkan dapat menjadi salah satu alternatif untuk mengetahui tipe kepribadian seseorang tanpa perlu mengikuti psikotes secara konvensional. Selain itu, hasil psikotes juga dapat diketahui secara langsung. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan teknik text mining, yaitu dengan menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan metode klasifikasi Naive Bayes Classifier. Metode TF-IDF digunakan untuk memberikan pembobotan kata dari data training dan metode Naive Bayess Classifier digunakan untuk mengklasifikasikan data testing berdasarkan data yang telah dilatih sebelumnya. Data akan dibersihkan terlebih dahulu sebelum dilatih maupun diuji melalui proses preprocessing sehingga informasi yang dihasilkan dapat menjadi lebih akurat. Hasil dari penelitian ini adalah dari 100 data yang diuji, 71 data termasuk kategori klasifikasi benar sesuai dengan labelnya, sedangkan 29 data termasuk kategori klasifikasi salah karena hasil prediksi tidak sesuai dengan labelnya. Tingkat akurasi adalah sebesar 71% dengan rincian precision dan recall untuk kelas artisan sebesar 63% dan 68%, untuk kelas guardian sebesar 77% dan 68%, untuk kelas rational sebesar 64% dan 72%, dan untuk kelas idealist sebesar 83% dan 76%.
Sistem Multiagen untuk Pengklasteran Pendaki Menggunakan K-Means Maya Cendana; Azhari S.N.
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 9, No 1 (2015): January
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6639

Abstract

Abstrak Para pendaki pemula sebaiknya melakukan pendakian gunung secara berkelompok, namun metoda pengelompokan secara manual yang sedang berjalan saat ini tidak efektif dan efisien, terutama bagi para pendaki solo yang tidak memiliki komunitas pendakian gunung. Oleh karena itu perlu dibangun sebuah media online yang mampu mengelompokkan para pendaki gunung secara otomatis.Pengelompokan dilakukan dengan algoritma klastering K-Means berbasis agen cerdas. Agen-agen tersebut akan berkolaborasi dalam proses negosiasi menentukan anggota klaster yang memiliki kesamaan kriteria. Keuntungan utama dari pemanfaatan multiagen ini adalah proses pengklasteran dilakukan secara multithread. Agen-agen yang terlibat adalah agen user, agen basisdata, agen klastering, dan agen validasi. Agen-agen tersebut dibangun di atas platform JADE dengan bahasa komunikasi FIPA ACL. Evaluasi dilakukan terhadap 10, 100 dan 200 data dengan jumlah klaster tententu untuk menghitung nilai kohesi/kepadatan dalam 1 klaster dan jarak pisah antar-klaster. Metrik pengukuran yang digunakan adalah WGAD dan BGAD. Hasil yang diperoleh adalah kualitas anggota klaster yang lebih baik dibandingkan k-means biasa. Kata kunci: agen, jade, fipa acl, wgad, bgad  AbstractThe beginner climbers should do mountain climbing as a group, however, manually grouping method that is currently running is not effective and efficient , especially for the solo climber who do not have the mountaineering community . Therefore, it is necessary to build an online media that is able to classify mountaineers automatically. The grouping is done by the algorithm K-Means clustering -based intelligent agents . The agents will collaborate in the negotiation process and determines the cluster members that have similar criteria . The main advantage of using multiagentsis multithreading proces, so the clustering process will run at once . The agentsconsists of the user agent , the database agent , clustering agents , and validation agent . The agents are implemented with JADE platform because JADE is using FIPA ACL communication language . Evaluation will calculate the value of cohesion / density in one cluster and inter - cluster separation distances with 10 , 100 and 200 data. Metric measurement used are WGAD and BGAD . Thequality of a cluster member is better than using an usual k-means . Keywords: agen, jade, fipa acl, wgad, bgad
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES, J48,DAN RANDOM FOREST TREE DALAM PENINGKATAN LOYALITAS PELANGGAN UMKM DENGAN VOUCHER BELANJA Maya Cendana; Silvester Dian Handy Permana
JURNAL INTEGRASI Vol 11 No 2 (2019): Jurnal Integrasi - Oktober 2019
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (279.502 KB) | DOI: 10.30871/ji.v11i2.1157

Abstract

Information technology has been used for a long time for MSME businesses. Many people who have MSME businesses use online stores to promote their businesses. To be able to attract old customers to shop back to the online store, one of them is by giving a shopping voucher. Shopping vouchers are given to existing customers who have the potential to shop back to online stores. In determining which customer is the right data mining algorithm is needed to find the right information where the customer can shop again. But the error of choosing an algorithm can result in not being optimal in the projected income. In this study, we will analyze and compare the Naive Bayes, J48, and Random Forest Tree algorithms for case studies of online stores. This study involved 7 criteria that would be used to become material in data processing. From the results of this study, a random forest tree is the best algorithm to determine the potential of online store customers. The results of this study are used to help the decision-making process of giving shopping vouchers to customers so that MSME businesses can run and get optimal profits
PRA-PEMROSESAN TEKS PADA GRUP WHATSAPP UNTUK PEMODELAN TOPIK Maya Cendana; Silvester Dian Handy Permana
Jurnal Mantik Penusa Vol. 3 No. 3 (19): COmputer Science
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian (LPPM) STMIK Pelita Nusantara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (492.582 KB)

Abstract

Fasilitas grup chat yang terdapat pada WhatsApp memungkinkan pengguna untuk saling berkomunikasi dalam kelompok yang diminatinya. Semakin banyak dan aktif sebuah grup WhatsApp maka akan meningkatkan jumlah pesan yang dikirimkan di dalam grup. Hal ini dapat memicu keinginan pengguna untuk mengetahui makna ataupun pola tersembunyi yang terdapat di dalam grup tersebut. Oleh karena itu, penelitian dibidang text mining, terutama natural language programming (NLP) menjadi semakin populer. Salah satunya adalah analisis data chat yang dapat menghasilkan informasi topik yang sering dibicarakan di dalam grup WhatsApp, terutama bagi pengguna yang tidak memiliki banyak waktu untuk membaca chat di dalam grup, ataupun jika grup tersebut merupakan grup diskusi, maka topik utama diskusi dapat diperoleh melalui teknik pemodelan topik. Tahapan penelitian yang dilalui adalah (1) pra-pemrosesan data, (2) pemrosesan teks menggunakan model atau algoritma tertentu, (3) analisis hasil, dan (4) evaluasi. Pada penelitian tahap awal ini akan dilakukan studi pendahuluan dan pra-pemrosesan data menggunakan bahasa pemrograman python yang mencakup proses tokenisasi, filtering dan stemming. Prototipe pra-pemrosesan data ini diharapkan dapat digunakan untuk kasus berbeda dengan data input chat-log Whatsapp. Aturan-aturan bahasa, terutama bahasa gaul atau bahasa alay yang nantinya ditemukan di dalam studi kasus chat-log grup WhatsApp diharapkan juga dapat memperkaya korpus Bahasa Indonesia. 
PENENTUAN LOKASI WISATA PANTAI DAN PULAU TERBAIK DI PROVINSI SUMATERA BARAT MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS: PENENTUAN LOKASI WISATA PANTAI DAN PULAU TERBAIK DI PROVINSI SUMATERA BARAT MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Irma Ardiana; Maya Cendana; Ade Syahputra
Jurnal Mantik Vol. 3 No. 1 (2019): May: Manajemen dan Informatika
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (446.293 KB)

Abstract

Berdasarkan hasil identifikasi masalah melalui penyebaran data kuesioner dan wawancara terhadap para pengunjung wisata pantai dan pulau yang ada di Sumatera Barat, didapatkan beberapa kendala dalam pengembangan pariwisata, terutama dalam hal pemilihan tempat wisata yang tepat bagi para wisatawan. Hal ini disebabkan banyaknya alternatif kriteria yang mempengaruhi pilihan-pilihan yang ada. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan cara membuat Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Tahapan metode AHP dimulai dengan menentukan bobot kriteria dari setiap alternatif yang ada hingga perankingan alternatif lokasi terbaik untuk pengambil keputusan. Lokasi yang terpilih sebagai peringkat pertama adalah Pantai Padang dengan nilai 50,2 dilanjutkan dengan Pantai Air Manis, Pulau Carocok Painan, Pantai Pasir Jambak, Pulau Pemutusan, Pulau Pasumpahan dan peringkat terakhir adalah Pulau Sikuai dengan nilai 4,4. Berdasarkan hasil evaluasi, maka diketahui bahwa Metode AHP dapat membantu dalam menentukan lokasi wisata pantai dan pulau terbaik di Provinsi Sumatera Barat.
Internet Sehat Menciptakan Dunia Maya yang Bersahabat untuk Murid di Raudhatul Athfal Pena Audi Jakarta Ester Lumba; Lukman Hakim; Destriana Widyaningrum; Maya Cendana; Chyquitha Danuputri
Jurnal Karya untuk Masyarakat (JKuM) Vol 4, No 1 (2023): Jurnal Karya untuk Masyarakat
Publisher : STARKI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36914/jkum.v4i1.881

Abstract

Orang tua murid yang tidak memahami dengan baik pola pengasuhan anak khususnya di tengah pandemi Covid-19 akan mengalami kesulitan dalam mendampingi anak dalam penggunaan teknologi internet dan penggunaan gadget. Metode pelaksanaan kegiatan pengabdian kepada masyarakat dimulai dengan persiapan, pelaksanaan, evaluasi dan laporan. Pada tahap persiapan tim dosen melakukan identifikasi kebutuhan mitra dan penetapan materi penyuluhan. Pada tahap pelaksanaan, tim memberikan penyuluhan kepada orang tua murid, penyampaian materi dilakukan secara luring dan daring. Dalam kegiatan ini tim dosen Program Studi Informatika memberikan edukasi dan penyuluhan kepada orang tua bagaimana anak dapat nyaman dan aman menggunakan Internet. Kegiatan ini bertujuan untuk memberikan edukasi kepada orang tua murid di Raudhatul Athfal Pena Audi yang di hadiri oleh 34 orang tua murid. Pada tahap evaluasi dan laporan tim meminta masukan dari peserta melalui kuesioner dan membuat laporan kegiatan. Hasil kegiatan ini adalah meningkatnya pemahaman pengasuhan anak dalam hal pemanfaatan teknologi internet yang ditunjukan dari hasil kuesioner rata-rata nilai 3,5 untuk tiap indikator pertanyaan menjawab setuju. Pelaksanaan kegiatan pengabdian kepada masyarakat berjalan dengan baik, materi disampaikan secara luring dan daring. ABSTRACT Parents of students who don't understand well the pattern of parenting their children, especially in the midst of the Covid-19 pandemic, will experience difficulties in accompanying their children in using internet technology and using gadgets. The method of implementing community service activities begins with preparation, implementation, evaluation and reports. In the preparatory stage the lecturer team identified partner needs and determined counseling materials. At the implementation stage, the team provided counseling to parents of students, delivery of material was carried out offline and online. In this activity the Informatics Study Program lecturer team provided education and counseling to parents on how children can be comfortable and safe using the Internet. This activity aims to provide education to parents of students at Raudhatul Athfal Pena Audi which was attended by 34 parents of students. At the evaluation and report stage the team asked for input from participants through questionnaires and made activity reports. The result of this activity is an increased understanding of parenting in terms of the use of internet technology as shown by the results of the questionnaire with an average value of 3.5 for each question indicator with an affirmative answer. The implementation of community service activities went well, the material was delivered offline and online.
Co-Authors Ade Syahputra Alfin Wijaya Azhari S.N. Chyquitha Danuputri Destriana Widyaningrum Ester Lumba Hakim, Lukman Irma Ardiana Silvester Dian Handy Permana, Silvester Dian Handy