Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Cyberspace: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Eduvest - Journal of Universal Studies
Junidar Junidar
Universitas Syiah Kuala
Aerospace Engineering Computer Science & IT Education Health Professions Neuroscience Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENGGUNAAN DATA PADA TWITTER DALAM KLASIFIKASI DAN VISUALISASI CYBERBULLYING DENGAN ALGORITMA SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE) Kikye Martiwi Sukiakhy; Junidar Junidar; Sri Azizah Nazhifah
CYBERSPACE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol 7, No 1 (2023)
Publisher : UIN Ar-Raniry

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/cj.v7i1.17358

Abstract

Berkembangnya teknologi indormasi saat ini diiringi juga dengan meningkatnya penggunaan internet oleh masyarakat Indonesi, namun terdapat fakta bahwa ternyata kasus-kasus cyberbullying juga mengalami peningkatan yang cukup tajam. Cyberbullying merupakan semua bentuk dari kekerasan atau perundungan yang dialami oleh anak-anak atau remaja yang dilakukan oleh anak seusia mereka melalui media internet dan memanfaatkan teknologi informasi. Cyberbullying merupakan tindakan perundungan yang bertujuan menghina, mengejek, menekan, menakut-nakuti atau bahkan mempermalukan korban melalui teknologi digital dan jaringan internet. Dalam menentukan unsur cyberbullying dapat menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine) yaitu dengan cara melakukan klasifikasi data Twitter ke dalam beberapa kelas kategori unsur cyberbullying. Hasilnya merupakan banyaknya tweet yang dari setiap kelompok yang menunjukan frekuensi kata tersebut digunakan. Setelah itu semua datanya akan dikonversikan kedalam bentuk grafik dan gambar agar lebih mudah dipahami dengan menggunakan sistem visualisasi data. Dari keseluruhan tweet yang diperoleh, Hewan memiliki persentase jumlah tweet 30%, Psikologi 19.97%, Kecacatan 19.09%, Umum 15.39%, Sikap 10.45%, dan Kategori sebesar 5.1%. Kategori yang paling tinggi menuju yang paling rendah secara berurutan yaitu: Psikologi, Umum, Kecatatan dan Sikap dengan frekuensi tweet yang paling tinggi pada setiap kategori dengan berurutan berdasarkan pada urutan kategori unsur cyberbullying yaitu: Tolol, Gila, Jelek, Setan dan Goblok. Sedangkan unsur cyberbullying terendah dari tiap kategori adalah Keparat, Udik, Idiot, dan Bejad. 
Analysis of Maturity Level Concerning Alignment of Information Technology Strategy and Business Strategy Using Luftman Model Junidar Junidar; Kikye Martiwi Sukiakhy; Dwi Mardiana
Eduvest - Journal of Universal Studies Vol. 3 No. 5 (2023): Journal Eduvest - Journal of Universal Studies
Publisher : Green Publisher Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59188/eduvest.v3i5.808

Abstract

Alignment of business strategy and IT organization is the key to realizing IT benefits for businesses. The gap between the IT strategy and the business strategy will have an impact on the organization's business performance, especially if the organization relies on IT in its business operations or makes IT one of its selling points. Raden Fatah Palembang State Islamic University as one of the institutions of college sees IT as a mandatory requirement to build competence and capability in the framework of competition in its area. Based on these requirements, the alignment of business and IT strategy is aligned with Raden Fatah Palembang State Islamic University using the Luftman SAMM (Strategic Alignment Maturity Model) model. Currently Raden Fatah Palembang State Islamic University has a value of alignment strategy that is in level 4 (Initial), where at that level, the alignment strategy is still missing or not implemented.
Co-Authors Dwi Mardiana Kikye Martiwi Sukiakhy Sri Azizah Nazhifah