Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.235
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KOMPUTEK Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Pengabdian Dharma Wacana Abditeknika - Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Hexagon
Edy Subowo
Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Social Sciences

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Pelatihan Artificial Intelligence untuk Tenaga Pendidik dan Guru Sekolah Dasar Muhammadiyah (Online Thematic Academy Kominfo RI) Edy Subowo; Naufal Dhiyaulhaq; Ika Wahyu Khasanah
Abditeknika Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 2 (2022): Oktober 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/abditeknika.v2i2.1372

Abstract

Kementerian Kominfo melalui Badan Penelitian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia berupaya melakukan pemerataan literasi dan meningkatkan kompetensi bidang TIK di seluruh wilayah dan kalangan masyarakat. Pelatihan Artificial Intelligence merupakan program pelatihan yang bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan, keterampilan, sikap, serta daya saing SDM bidang teknologi informasi dan komunikasi sebagai bagian dari program pembangunan prioritas nasional terutama kepada generasi muda dimulai dari murid Sekolah Dasar, dalam hal ini melalui guru yang berinteraksi dengan siswanya. Pengenalan AI bagi tenaga pendidik dilakukan secara online dengan platform aplikasi Zoom dengan pengajar bersertifikat dari Kominfo dan dilakukan dalam lima pertemuan meliputi pengenalan AI, aplikasi penunjang pembelajaran seperti Stratch, Quizizz, Teachable Machine, dan Poseblock. Bagi peserta yang lulus pelatihan akan mendapatkan e-Sertifikat dari Kominfo. Diharapkan dengan pelatihan ini memberikan pemahaman mengenai pembelajaran Berbasis Artificial Intelligence bagi pengajar sehingga dapat disalurkan kepada murid-murid yang diajarnya. Peserta mengerjakan PraTest dengan Materi terkait pemanfaatan Kecerdasan Buatan untuk menunjang pembelajaran di Sekolah Dasar, sedangkan di akhir sesi dilakukan PostTest dengan materi yang sama dan soal yang berbeda, dengan pelatihan, peserta mendapatkan skor yang meningkat dengan rata – rata peningkatan skor adalah 37 point atau meningkat 76%
Algoritma Bidirectional Long Short Term Memory untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Aplikasi Belanja Online dengan Cicilan Edy Subowo; Fenilinas Adi Artanto; Isna Putri; Wahyu Umaedi
JURNAL FASILKOM Vol 12 No 2 (2022): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v12i2.3759

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen berbasis aspek dalam review aplikasi. Penjualan barang dengan cara mencicil untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan dari waktu ke waktu menurut pemakai sehingga dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi peningkatan kualitas. Kombinasi pendekatan Bidirectional Long Short Term Memory dan klasifikasi aspek menggunakan Support Vector Machine diterapkan untuk menganalisis sentimen pada perusahaan online yang menyediakan Layanan Belanja dengan Cicilan seperti Kredivo, Akulaku, Indodana, dan BRI Ceria. Jumlah review 1000 review di google play store dengan aspek yang digunakan adalah customer service, tampilan aplikasi dan produk yang ditawarkan. Corpus Text digunakan untuk autolabelling sehingga akurasi sentimen 81% dan akurasi aspek 78%. Hasil visualisasi tren triwulanan pada aspek yang harus ditingkatkan untuk setiap aplikasi juga disajikan dalam penelitian ini.
Pelatihan Artificial Intelligence untuk Tenaga Pendidik dan Guru Sekolah Dasar Muhammadiyah (Online Thematic Academy Kominfo RI) Edy Subowo; Naufal Dhiyaulhaq; Ika Wahyu
Jurnal Pengabdian Dharma Wacana Vol 3, No 3 (2022): Jurnal Pengabdian Dharma Wacana
Publisher : Yayasan Pendidikan dan Kebudayaan Dharma Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37295/jpdw.v3i3.296

Abstract

Kementerian Kominfo melalui Badan Penelitian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia yang memiliki fokus tujuan dalam pengembangan Sumber Daya Manusia (SDM) dalam bidang TIK memiliki beberapa program, selain mengimplementasikan upaya pemerataan literasi juga pada upaya peningkatan kompetensi bidang TIK di seluruh wilayah dan kalangan masyarakat. Pelatihan Thematic Academy (TA) merupakan program pelatihan yang bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan, keterampilan, sikap, serta daya saing SDM bidang teknologi informasi dan komunikasi sebagai bagian dari program pembangunan prioritas nasional. Pengenalan AI bagi tenaga pendidik dilakukan secara online dengan platform aplikasi Zoom dengan pengajar bersertifikat dari Kominfo dan dilakukan dalam lima pertemuan meliputi pengenalan AI, aplikasi penunjang pembelajaran seperti Stratch, Quizizz, Teachable Machine, dan Poseblock. Bagi peserta yang lulus pelatihan akan mendapatkan e-Sertifikat dari Kominfo. Diharapkan dengan pelatihan ini memberikan pemahaman mengenai pembelajaran Berbasis Artificial Intelligence bagi pengajar sehingga dapat disalurkan kepada murid-murid yang diajarnya. Peserta mengerjakan PraTest dengan Materi terkait pemanfaatan Kecerdasan Buatan untuk menunjang pembelajaran di Sekolah Dasar, sedangkan di akhir sesi dilakukan PostTest dengan materi yang sama dan soal yang berbeda, dengan pelatihan, peserta mendapatkan skor yang meningkat dengan rata – rata peningkatan skor adalah 37 point atau meningkat 76%
ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA WEBSITE RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER DENGAN METODE END USER COMPUTING SATISFACTION Edy Subowo; Alfa Yuliana Dewi; Riza Fahlevi; Niar Ajeng
Hexagon Jurnal Teknik dan Sains Vol 3 No 2 (2022): HEXAGON - Edisi 6
Publisher : Fakultas Teknologi Lingkungan dan Mineral - Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (517.715 KB) | DOI: 10.36761/hexagon.v3i2.1634

Abstract

The Semester Learning Plan Preparation Website (RPS) is an effort of the Faculty of Engineering and Computer Science to provide tools that can be used to make the right RPS in accordance with the rules and guidelines for preparation that have been determined by the Pekajangan Muhammadiyah University. To find out user satisfaction on the website, research is needed to see the level of user satisfaction and what factors have an influence on user satisfaction itself. This study uses the End User Computing Satisfaction (EUCS) model by distributing questionnaires to get feedback from system users, which will then be processed to determine user satisfaction status. Based on the results of data processing, it was found that website users were quite satisfied (77.1%), satisfied (14%), and very satisfied 8.7%. The researcher concludes that the system performance is quite helpful and in accordance with user expectations. The level of system user satisfaction is currently at a pretty good predicate
Algoritma Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi AXISnet di Google Play Store Edy Subowo
KOMPUTEK Vol 8, No 1 (2024): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v8i1.2653

Abstract

Aplikasi AXISnet, yang tersedia di Google Play Store, beroperasi sebagai penyedia layanan internet. Meskipun mengumpulkan 10 juta unduhan, peringkatnya berada di 4,3. Dalam ekosistem toko aplikasi, penilaian pengguna dilengkapi dengan ulasan terperinci. Ulasan ini, seringkali tidak terstruktur, merangkum sentimen dan tingkat kepuasan pengguna, sehingga sangat memengaruhi pilihan calon pengguna. Untuk mengukur sentimen pengguna terhadap aplikasi AXISnet, digunakan analisis sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine. Dengan menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD), penelitian ini meneliti kumpulan data yang mencakup 61.895 ulasan aplikasi AXISnet. Diantaranya, 31.742 ulasan cenderung positif, sementara 30.153 ulasan mencerminkan sentimen negatif. Selain itu, evaluasi tersebut menghasilkan tingkat akurasi sebesar 86%, yang menggambarkan presisi model secara keseluruhan dalam tugas klasifikasi. Model ini menunjukkan presisi sebesar 87%, yang menyoroti keakuratannya dalam mengidentifikasi hal-hal positif yang sebenarnya di antara hal-hal positif yang diprediksi. Dengan perolehan sebesar 83%, model tersebut menunjukkan kemampuannya dalam mengklasifikasikan kejadian positif aktual secara akurat. Skor F1, yang menunjukkan rata-rata harmonis antara presisi dan perolehan, mencapai 85%, menandakan kinerja seimbang antara mengidentifikasi kelas positif dengan benar dan meminimalkan positif palsu.
Co-Authors Ahmad Khambali Aslam Fatkhudin Dewi, Alfa Yuliana Fenilinas Adi Artanto Humaidi Zakaria Ika Wahyu Ika Wahyu Khasanah Isna Putri Muhammad Waffa Najib Hadinata Naufal Dhiyaulhaq Niar Ajeng Riza Fahlevi Wahyu Umaedi