Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Media Informatika Jurnal Minfo Polgan (JMP)
Marliza Ganefi Gumay, Marliza Ganefi
Jurusan Sistem Informasi - Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science Mathematics Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Pinjaman Online Melalui Media Sosial X (Twitter) Menggunakan Metode Support Vector Machine Silaban, Nelsi; Gumay, Marliza Ganefi
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15300

Abstract

Perkembangan layanan pinjaman daring sebagai bagian dari inovasi teknologi finansial (fintech) telah mempermudah akses masyarakat terhadap layanan keuangan, meskipun juga menimbulkan beragam pandangan publik yang perlu dianalisis secara mendalam. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen pengguna aplikasi pinjaman daring melalui platform media sosial X (Twitter) dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dataset penelitian terdiri dari 5.233 ulasan berbahasa Indonesia yang dikumpulkan antara Januari 2020 hingga Desember 2023 melalui teknik crawling. Proses penelitian mengikuti kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD), yang meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan teks yang mencakup pembersihan data, tokenisasi, penghilangan stopword, dan stemming, pelabelan data, pembagian data latih dan uji, serta ekstraksi fitur menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model SVM meraih akurasi sebesar 86%, dengan presisi tertinggi pada kategori sentimen netral (1,00) dan recall tertinggi pada kategori sentimen negatif (0,80). Analisis WordCloud memperlihatkan bahwa kata-kata dominan pada tiap kategori sentimen mencerminkan ragam persepsi publik, mulai dari keluhan, deskripsi netral, hingga apresiasi terhadap kemudahan layanan. Temuan ini berkontribusi dalam memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai persepsi pengguna terhadap layanan pinjaman daring dan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi penyedia layanan fintech dalam meningkatkan kualitas aplikasi dan pelayanannya.
Design and Development of Spice Image Classification Application of Zingiberaceae Family with Rapid Application Development Method Nariswari, Fawnia Avissa; Gumay, Marliza Ganefi; Riyanto, Slamet; Siagian, Al Hafiz Akbar Maulana
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 5 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i5.3455

Abstract

In the culinary and health fields, spices are known to play a significant role. However, differentiating and identifying spices can often be challenging, especially for students or individuals with impaired sense of smell and taste. Our research builds upon our previous study, which involved designing a spice classification model using the pre-trained EfficientNetB0 model, yielding a testing accuracy of 48%. This study designs and develops an application for classifying images of spices from the Zingiberaceae family using the Rapid Application Development (RAD) method, aimed at addressing the difficulties of manual spice identification. Testing results using a black box technique indicate that the designed application performs well in basic tasks such as opening the interface without significant errors, responding promptly to functional buttons, and displaying user-inputted image results. However, in one of the testing scenarios, the application struggled to accurately classify certain spice images, indicating the need for improvements in the model used for more precise spice image classification.
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Operasi Kendaraan dengan Metode Weighted Product Berbasis Web Anggriani, Fadhilah; Gumay, Marliza Ganefi; Kurniawati, Ana
Media Informatika Vol 24 No 3 (2025)
Publisher : P3M STMIK LIKMI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37595/mediainfo.v24i3.382

Abstract

PT. Lima Jari Persada Palembang merupakan perusahaan penyedia jasa penyewaan truk kargo yang membutuhkan ketepatan dalam pengambilan keputusan terkait kelayakan kendaraan operasional. Saat ini, proses pemeriksaan kendaraan masih dilakukan secara manual melalui pencatatan tertulis, sehingga proses berlangsung lebih lama dan rentan terhadap kesalahan penilaian. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menghasilkan rancangan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Weighted Product (WP). Metode ini dipilih karena mampu menangani multikriteria dan menghasilkan perankingan kendaraan secara objektif berdasarkan tingkat kelayakan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rancangan sistem berjalan dengan baik serta dapat diterima di PT. Lima Jari Persada Palembang, sehingga dapat mendukung percepatan pemeriksaan, meningkatkan akurasi keputusan, serta menunjang kelancaran operasional perusahaan.
Co-Authors Ana Kurniawati Anggriani, Fadhilah Nariswari, Fawnia Avissa SIAGIAN, AL HAFIZ AKBAR MAULANA Silaban, Nelsi Slamet Riyanto