Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.332
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal La Multiapp eProceedings of Engineering Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa
Shaufiah .
Telkom University
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences

Published : 40 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 40 Documents
Search

 1   2   3   4 
Penerapan Teknik Data Mining Untuk Klasifikasi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Telkom Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Naziah Amalia; Shaufiah Shaufiah; Siti Sa'adah
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Ketepatan waktu lulus mahasiswa merupakan hal yang penting bagi sebuah universitas karena merupakan salah satu syarat akreditasi, tak terkecuali Universitas Telkom. Universitas Telkom merupakan salah satu universitas swasta di Indonesia yang menawarkan berbagai program studi, salah satunya Teknik Informatika. Program studi tersebut menerima kurang lebih 640 mahasiswa setiap tahunnya. Namun, jumlah mahasiswa tersebut tidak diimbangi dengan mahasiswa yang lulus tepat waktu. Mahasiswa yang lulus tepat waktu hanya mencapai kisaran 15% setiap tahunnya. Banyak aspek yang menyebabkan mahasiswa lulus tidak tepat waktu. Beberapa diantaranya adalah kota asal, jumlah SKS, IPK, berapa kali mengambil mata kuliah TA, dan masih banyak lagi aspek yang bisa mempengaruhi ketepatan waktu lulus. Ketepatan waktu lulus tersebut dapat diklasifikasikan berdasarkan aspek yang ada. Pada Tugas Akhir ini, dilakukan klasifikasi ketepatan waktu lulus dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Algoritma tersebut dibangun dengan menggunakan Java Netbeans. Pengujian dilakukan untuk mengetahui titik optimum dari algoritma Naive Bayes Classifier. Hasil pengujian dengan perbandingan data tersebut didapatkan akurasi sebesar 91%. Titik optimum algoritma tersebut berada pada pembagian data dengan perbandingan 90% data training dan 10% data testing. Berdasarkan pengujian yang dilakukan per atribut, faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu lulus merupakan atribut TA1, karena memiliki prosentase yang paling tinggi dibandingkan atribut yang lain.
Pembangunan Aplikasi Pendeteksian Fraud Pada Pajak Menggunakan Decision Tree Natasya Mulyono; Shaufiah Shaufiah
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pajak merupakan kontribusi wajib kepada negara yang terutang oleh orang pribadi atau badan yang bersifat memaksa berdasarkan Undang-Undang, dengan tidak mendapatkan imbalan secara langsung dan digunakan untuk keperluan negara bagi sebesar-besarnya kemakmuran rakyat. Terkadang pada data pajak ditemukannya fraud. Dengan semakin berkembangnya perkembangan teknologi informasi maka fraud berkembang semakin luas, dikarenakan hal itu perlu dilakukan pencegahan yaitu dengan langkah pendeteksian fraud. Sehingga, tugas akhir ini dibuat untuk dapat membantu dalam proses pendeteksian fraud Dalam Tugas Akhir ini dilakukan klasifikasi untuk pendeteksian fraud pada data pajak menggunakan Decision Tree dengan algoritma C4.5. C4.5 menggunakan konsep Entropy untuk menentukan penyebaran keragaman data dan gain ratio untuk pemilihan atribut yang mana attribute dengan gain ratio tertinggi akan terpilih sebagai parent untuk node selanjutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendeteksian fraud menggunakan metode Decision Tree dengan  algoritma C4.5 menghasilkan rata-rata persentase sebesar 99,51%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma ini cocok melakukan penelitian untuk pendeteksian fraud pada data pajak. Kata Kunci : Pajak, Decision Tree, Pruning, C4.5, Fraud detection.
X Spotify Cares Clustering Analysis using K-Means and K-Medoids Pangestu, Citra; Shaufiah, Shaufiah; Wijaya, Rifki
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 8, No 1 (2024): Januari 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v8i1.7279

Abstract

The rise of social media platforms, particularly Twitter, has transformed how individuals express opinions and concerns. Companies, like Spotify, leverage platforms such as Twitter for customer support and feedback gathering. This research delves into the world of Spotify Cares tweets using K-Means and K-Medoids clustering methods, aiming to enhance customer support analysis. The study employs the silhouette coefficient and the Davies-Bouldin Index (DBI) to evaluate clustering quality. With an extensive dataset covering more than 3 million Twitter customer service interactions, including 29,479 notes specific to Spotify Cares, this investigation uncovered latent patterns and themes. The versatility of K-Means and K-Medoids, proven effective in a wide range of applications, is highlighted. Therefore, K-means and K-medios were implemented in this research. The results show that K-Means, with 10 clusters (K = 10), with a DBI value of 1.76, shows moderate dispersion, indicating the potential for improvements for better segmentation precision. In contrast, K-Medoids, with 2 clusters (K = 2) and a lower DBI of 1.48, present a clearer and more compact clustering structure. This implies simplified customer categories, which is beneficial for targeted support. In conclusion, although both methods have strengths and weaknesses, K-Medoids with two clusters emerges as a promising method for Spotify Cares, offering cohesive customer groupings for efficient intervention. Future research efforts could focus on refining parameters and exploring the complex relationships between response time, sentiment analysis, and customer satisfaction to achieve a more nuanced analysis.
Pemanfaatan Media Pembelajaran Digital bagi Guru TK dan PAUD Kecamatan Bojongsoang dengan Menggunakan Aplikasi Interaktif Fitriyani, Firtriyani; Shaufiah, Shaufiah; Ikhsan, Nurul
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 1 No. 12 (2024): Februari
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v1i12.617

Abstract

Guru-guru TK dan Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) saat ini dituntut untuk dapat menguasai teknologi dan memanfaatkannya untuk manajemen kelas dan pengajaran. Mitra sasar dari pelatihan ini adalah Guru-guru TK dan PAUD di Kecamatan Bojongsoang. Salah satu permasalahan mitra adalah bagaimana memanfaatkan media digital untuk meningkatkan kualitas pembelajaran. Solusi yang ditawarkan adalah pelatihan membuat media pembelajaran dengan memanfaatkan aplikasi digital interaktif. Pelatihan ini diharapkan dapat meningkatkan kemampuan guru-guru untuk membuat proses pembelajaran lebih kreatif dan menarik. Pada pelatihan ini peserta belajar membuat instrumen pembelajaran dengan menggunakan aplikasi Kahoot. Berdasarkan hasil kuesioner pelaksanaan kegiatan, 95% peserta setuju bahwa pelatihan yang dilakukan sudah sesuai dengan kebutuhan peserta dan berharap kegiatan ini akan terus dilanjutkan.
Pelatihan Aplikasi Edukatif untuk Mendukung Digitalisasi Pembelajaran bagi Guru dan Siswa SDIT Jaisyul Quran Binekas Shaufiah, Shaufiah; Fitriyani, Fitriyani; Sardi, Indra Lukmana; P, Shinta Yulia
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 2 No. 5 (2024): Juli
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v2i5.1011

Abstract

Pelatihan aplikasi edukatif merupakan langkah strategis untuk mendukung digitalisasi pembelajaran pada sekolah dasar. Dengan mengakomodasi kebutuhan guru dan siswa, pelatihan ini bertujuan meningkatkan keterampilan penggunaan teknologi dalam proses pembelajaran dan menciptakan lingkungan belajar yang inovatif pada SDIT Jaisyul Quran Binekas. Rencana implementasi mencakup sesi pelatihan reguler, pemantauan kemajuan, serta pembentukan komunitas belajar daring. Keberlanjutan program akan dijamin melalui dukungan terus-menerus, sumber daya daring yang diperbarui, dan pengembangan model pembelajaran yang responsif. Pada pelatihan ini peserta belajar membuat media pembelajaran dengan menggunakan aplikasi Canva. Berdasarkan hasil kuesioner pelaksanaan kegiatan, 92.3% peserta setuju bahwa materi kegiatan sesuai dengan kebutuhan mitra/peserta, 100% peserta setuju bahwa materi yang disajikan jelas dan mudah dipahami, dan 96.2% peserta berharap kegiatan ini dapat dilanjutkan di masa mendatang.
Application of a Question Answering System in the Ontology-Based Health Domain and Question Templates to Improve the Quality of Answers Yudhono, Efwandha; Shaufiah, Shaufiah; Sardi, Indra Lukmana
Journal La Multiapp Vol. 5 No. 5 (2024): Journal La Multiapp
Publisher : Newinera Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37899/journallamultiapp.v5i5.1600

Abstract

Developing an effective Question Answering System (QAS) to address a wide range of health-related inquiries presents a significant challenge. This study introduces an innovative approach using an ontology-based QAS within the health domain, leveraging the Resource Description Framework (RDF) and SPARQL query language. By utilizing ontology, the system can more accurately map health concepts, improving the relevance and precision of its responses. Additionally, the incorporation of structured Question Templates enhances the system’s ability to understand and respond to diverse user queries. The system's performance was evaluated using Black Box Testing, which demonstrated that it consistently provides accurate and relevant answers. The system achieved a Mean Average Precision (MAP) of 79.6%, indicating its potential to effectively address a broad spectrum of health issues.
Pelatihan Pengelolaan Web Berbasis Wordpress Sekolah Al Lathif Islamic School Adrian, Monterico; Shaufiah, Shaufiah; Satria. P, Villy
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 2 No. 11 (2025): Januari
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v2i11.1950

Abstract

Pelatihan Pengelolaan Web Sekolah Al Lathif Islamic School bertujuan untuk meningkatkan kemandirian sekolah dalam mengelola website. Selama ini, ketergantungan pada satu staf menimbulkan risiko ketergantungan knowledge, privasi, keamanan data, dan keterbatasan kontrol informasi. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman teknis dasar menggunakan platform CMS seperti WordPress, serta pengetahuan keamanan siber guna melindungi data dari ancaman peretasan. Peserta pelatihan mencakup guru, staf IT, dan pihak terkait, dengan fokus pada optimalisasi website sebagai media komunikasi yang efektif antara sekolah, siswa, orang tua, dan masyarakat. Hasil yang diharapkan adalah peningkatan keamanan data, kemandirian pengelolaan website, dan informasi yang selalu relevan. Program ini juga bertujuan memperkuat citra sekolah sebagai institusi yang mandiri dan unggul dalam pengelolaan teknologi informasi, selaras dengan visi sekolah untuk memanfaatkan teknologi secara aman dan efisien. Berdasarkan hasil umpan balik dari peserta didapatkan kepuasan dengan prosentase sebesar 96,2% dari sisi materi, 96,1% dari sisi waktu pelaksanaan, 80,8% dari tingkat kejelasan dan 100% untuk pelayanan dan keberlanjutan program di masa yang akan datang.
Mewujudkan Masyarakat Desa yang Cerdas Digital: Edukasi Etika dan Keamanan Digital di Pamupukan, Kuningan Shaufiah, Shaufiah; Kristinawati, Didin; Rochmawati, Rochmawati; Rizal, M. Fahru; Sukawati, Renny; Fauziah, Husna
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 3 No. 1 (2025): Maret
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v3i1.2142

Abstract

Abstrak Perkembangan teknologi digital yang pesat telah mengubah cara masyarakat berinteraksi, mengakses informasi, dan menjalankan aktivitas sehari-hari. Namun, rendahnya literasi digital di daerah pedesaan menimbulkan berbagai tantangan, seperti ancaman siber, penyebaran informasi palsu, dan penyalahgunaan data pribadi. Program pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi digital warga Desa Pamupukan, dengan fokus pada etika digital dan keamanan siber.  Program ini menggunakan pendekatan Community-Engaged Research (CER) dan terdiri dari tiga tahap: persiapan, pelaksanaan, dan diseminasi. Kegiatan ini melibatkan perangkat desa dan masyarakat setempat, dengan 32 peserta laki-laki. Metode yang digunakan meliputi presentasi, diskusi, dan aktivitas interaktif. Data dikumpulkan melalui kuesioner skala Likert untuk mengevaluasi persepsi peserta terhadap kegiatan yang telah diselenggarakan.  Hasil menunjukkan bahwa materi pelatihan dinilai relevan dengan skor 4,33, sedangkan kejelasan penyampaian juga mendapat skor 4,33. Waktu pelaksanaan memperoleh skor 4,13, yang menunjukkan kepuasan peserta terhadap jadwal kegiatan. Pelayanan panitia mendapat skor 4,00, mengindikasikan adanya ruang perbaikan dalam aspek logistik. Skor tertinggi, 4,50, diberikan pada harapan masyarakat terhadap keberlanjutan program serupa, yang menunjukkan tingginya minat terhadap literasi digital. Kesimpulannya, program ini berhasil meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap keamanan digital dan etika dalam dunia maya. Program mendatang disarankan untuk memasukkan sesi pelatihan teknis yang lebih mendalam, menjangkau lebih banyak kelompok masyarakat, serta menerapkan evaluasi berkelanjutan guna memastikan dampak literasi digital yang lebih luas. 
Mapping Gestures Based on Text Emotion Classification for a Virtual Chatbot for Early Marriage Consultation in Lombok Using RoBERTa Model Ramadhan, Adam Zahran; Wijaya, Rifki; Shaufiah, Shaufiah
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 6 No. 5 (2025): JUTIF Volume 6, Number 5, Oktober 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2025.6.5.5038

Abstract

To address the persistent issue of early marriage among Indonesian adolescents, this study proposes a virtual counseling chatbot that classifies emotional cues in text using a fine-tuned IndoRoBERTa model. The emotion classification framework is designed to support counseling-based prevention efforts by moving beyond basic sentiment analysis and adopting five functional emotional categories such as ‘Enthusiastic’, ‘Gentle’, ‘Analytical’, ‘Inspirational’, and ‘Cautionary’ to align with psychological counseling styles. Built on fine-tuned IndoRoBERTa architecture, the model was trained in two phases: first with 2,500 manually validated samples yielding 92.8% accuracy, and then with 12,500 auto-labeled entries, resulting in 91.3% accuracy. Performance was assessed using accuracy, precision, recall, and F1-score. A gesture mapping layer was also integrated to enhance empathetic response generation. Each emotion label was paired with a predefined body gesture, grounded in counseling theory, to support future development of multimodal virtual agents capable of expressing emotions both textually and physically. The novelty lies in combining context-aware emotion classification with gesture mapping, enabling future development of expressive, culturally relevant, and empathetic virtual chatbot agents.
Mapping Facial Expressions Based on Text for Virtual Counseling Chatbot Using IndoBERT Model Padilah, Rifki; Wijaya, Rifki; Shaufiah, Shaufiah
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 6 No. 5 (2025): JUTIF Volume 6, Number 5, Oktober 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2025.6.5.5039

Abstract

Early marriage in Lombok remains a serious issue, with a prevalence rate of 16.59% in 2021, the second highest in Indonesia. Limited access to counseling services, especially in rural areas, poses a significant prevention challenge. This study developed a virtual counseling chatbot system capable of mapping text-based emotions to facial expressions to improve the effectiveness of counseling for early marriage prevention. The methodology involved training an IndoBERT model on a synthetic dataset to analyze conversation texts. The model was designed to classify user input into five functional emotion categories: Enthusiasm, Gentleness, Analytical, Inspirational, and Cautionary. Performance evaluation revealed that the IndoBERT model achieved an outstanding accuracy of 94% in its final phase. This result significantly surpassed other models evaluated, such as CNN (71.6%) and KNN (79%), confirming the superiority of the chosen approach The study concludes that the high-accuracy IndoBERT model is a robust foundation for empathetic virtual agents. This research provides a significant contribution to the fields of Affective Computing and Human-Computer Interaction by demonstrating an effective framework for mapping nuanced, functional emotions from Indonesian text to facial expressions. The proposed system not only offers a scalable technological solution for mental health challenges like early marriage prevention but also highlights the impact of advanced, context-aware NLP models in creating more human-like and empathetic user interactions.
Co-Authors Bening Suryani Pratiwi Boby Siswanto Citra Pangestu Dea Delvia Arifin Defrianda Rizky Pranata Defrianda Rizky Pranata Didin Kristinawati, Didin Dwiaji Nuraryudha Dwiaji Nuraryudha Eri Angga Pradana Fahrizal Masyhur Fahrizal Masyhur Fairuz Ahmad Hirzani Fairuz Ahmad Hirzani Faizal Hendyansyah Khrisdian Fatiya Arifah Fatiya Arifah Fauziah, Husna Firizqy Ramadhana Nasution Fitriyani Fitriyani Fitriyani, Firtriyani Garnis Berliana Gde Surya Pramartha Gusti Ngurah Diva Adwitya Hetti Hidayati Ibnu Asror Imelda Atastina Indra Lukmana Sardi Kartika Eka Riyanti Putri Kemas Rahmat Saleh Wibowo Kemas Rahmat Saleh Wiharja Ludwika Hermawan Madina Ulfa Mahmud Imrona Mira Kania Sabariah Moc. Arif Bijaksana Moch Arif Bijaksana Moh. Mahsus Monterico Adrian Muhammad Adib Imtiyazi Muhammad Budi Hartanto Muhammad Fakhri Ar-Razi Nadya Eka Putri Permadi Natasya Mulyono Naziah Amalia Nungki Selviandro Nurul Ikhsan P, Shinta Yulia Padilah, Rifki Raden Mochamad Rizky Raden Mochamad Rizky Ramadhan, Adam Zahran Renny Sukawati Ricky Kristian Butar Butar Rifki Wijaya Rio Pratama Rizal, M. Fahru Rochmawati, Rochmawati Satria. P, Villy Satrio Prasojo Selvia Yulvairariany Shinta Yulia Puspitasari Siti Sa'adah Siti Sa’adah Tegar Graha Adiwiguna The Liong Vero Arneal Octora Veronikha Effendy Yudhono, Efwandha ZK Abdurahman Baizal