Garuda - Garba Rujukan Digital

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Bekas Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Sipayung, Evasaria Magdalena
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 11, No 2 (2023)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v11i2.56495

PD X merupakan perusahaan jual/beli motor bekas (mokas) yang berlokasi di Subang, Jawa Barat. PD X menjual mokas kepada masyarakat umum. PD X membeli mokas dari perorangan yang datang atau membeli motor bekas dari hasil lelangan. Permasalahan yang dihadapi PD X saat ini yaitu kesalahan memilih mokas dengan tepat sehingga jumlah stok mokas menumpuk karena salah memperkirakan kriteria mokas yang sesuai dengan kebutuhan customer yang menyebabkan mokas lama terjual setiap bulannya. Hal tersebut disebabkan karena terdapat 6 kriteria mokas yang perlu dipertimbangkan ketika memilih mokas saat lelangan yaitu merk/type, harga limit, warna, tahun, perpanjangan STNK, dan keberadaan STNK Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan mokas yang mempermudah menyeleksi merk/type mokas dari dokumen lelang sesuai kebutuhan customer dan mengisi stok mokas yang sudah habis dan memilih mokas terbaik. Implementasi bahasa pemograman yang digunakan yaitu java dengan menggunakan database SQL. Hasil SPK dapat menampilkan mokas terbaik dengan cara memilih ranking mokas yang memiliki nilai tertinggi.

Sentiment on Public Trust Using the NLP Rule Based Method Sipayung, Evasaria Magdalena
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 1 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i1.72426

Government policy is understood from suggestions that will be achieved or regulated where the target is the public in the sense of society and the public interest, then government policy can be categorized as public policy. The policies implemented by the Government in 2022 include the stages of eliminating Premium and Pertalite fuel oil, increasing the price of non-subsidized LPG gas, the application of BPJS standard classes, and fishing is limited through a quota system. In this research, government policy sentiment analysis was carried out using the NLP (Natural Language Processing) method on tweet data. There are three policies that serve as a reference for public trust, namely the "Pertalite Increase", "BPJS Class" and "Non-Subsidized LPG" policies. The most negative sentiment was obtained during the "Increase in Pertalite" policy where there were 73.4% of negative tweets criticizing the government. The "BPJS Class" policy also received negative sentiment with the presentation of negative tweets of 43.4% complaining about the new policy of increasing BPJS class prices and the BPJS flow process. However, for the "Non-Subsidized LPG" policy, the results of the sentiment analysis showed that 52.9% of tweets agreed with the policy even with very good association words. The social media phenomenon is called a "buzzer" because 35% of positive tweets come from accounts whose credibility is questionable. The sentiment analysis model has shown that the model is very good with an accuracy of 86.3% which can represent that the events depicted in the Twitter social media data are in accordance with the reality that occurred.

Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Samsat Digital Nasional Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Chandra, Ruby; Sipayung, Evasaria Magdalena
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 3 (2024): Desember 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i3.2024.156-164

Samsat Digital Nasional (SIGNAL) merupakan aplikasi layanan pengesahan Surat Tanda Nomor Kendaraan berbasis mobile. Aplikasi ini membuat perubahan dimana masyarakat yang biasanya harus mendatangi kantor Samsat untuk mengurus pajak kendaraan motornya, sekarang dapat dilakukan dimana saja. Semenjak diluncurkannya aplikasi ini, mucul berbagai tanggapan berupa ulasan dari para pengguna SIGNAL. Ulasan-ulasan ini memiliki informasi yang sangat berguna bagi pihak pemilik aplikasi untuk mengetahui kekurangan dan kelebihan dari aplikasinya. Proses perolehan informasi untuk mengetahui kekurangan dan kelebihan secara manual tentunya memakan waktu lama jika ada puluhan ribu ulasan yang harus dibaca satu persatu. Dengan analisis sentimen, proses tersebut dapat dipersingkat dimana sistem dapat secara otomatis memisahkan ulasan berdasarkan informasi yang terkandung didalamnya dengan cepat dan tepat. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk melakukan klasifikasi terhadap ulasan menjadi 3 kelas yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Penelitian dilakukan dengan menggunakan 1792 data ulasan yang diambil dari kolom ulasan aplikasi SIGNAL di Google Play Store, dimana 1433 data dialokasikan sebagai data latih dan 359 data dialokasikan sebagai data uji. Data teks selanjutnya terbentuk numerik dengan menggunakan pembobotan TF-IDF. Pengujian dilakukan dengan menggunakan confusion matrix untuk mengetahui accuracy, precision, dan recall sistem. Berdasarkan hasil pengujian dengan 359 data uji menggunakan confusion matrix didapatkan nilai accuracy dari sistem adalah 91.643% dengan nilai rata-rata precision sebesar 90.41%, dan nilai rata-rata recall sebesar 74.973%.

Sistem Rekomendasi Tempat Kost di Sekitar Kampus ITHB Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Sipayung, Evasaria Magdalena; Fiarni, Cut Fiarni; Sutopo, Sherly
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 7 No 2 (2021): Agustus 2021
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v7i2.2021.52-60

Dalam memilih tempat kos terdapat beberapa kriteria yang harus diperhatikan, pada penelitian ini digunakan tujuh kriteria dalam memilih tempat kos, diantaranya adalah fasilitas kamar, ketersediaan listrik dan air, jarak tempat kos ke kampus, akses tempat kos ke jalan protokol, kebersihan tempat kos, aman dari banjir, dan reputasi tempat kos. Setiap orang tentunya memiliki perbedaan akan tingkat penilaian (preferensi) antara satu kriteria dan kriteria lainya dan setiap tempat kos pun memiliki harga dan fasilitas yang berbeda-beda. Hal inilah yang terkadang membuat seseorang sulit untuk membandingkan kos yang satu dengan lainya. Pada sistem yang ada saat ini, rekomendasi yang diberikan hanya berupa list tempat kos berdasarkan pencocokan antara inputan dengan database saja dan tidak memperlihatkan urutan kos yang menjadi alternatif terbaik. Pada penelitian dilakukan penentuan preferensi terhadap kriteria untuk memilih tempat kos dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Sistem rekomendasi tempat kos dilakukan dengan melakukan filter input harga tempat kos dan penilaian terhadap kriteria preferensi fasilitas utama, ketersediaanÂ listrik dan air, jarak tempat kos ke kampus, akses tempat kos ke jalan protokol, kebersihan tempat kos, lingkungan keadaan banjir dan reputasi yang telah ditentukan oleh user. Perhitungan bobot preferensi masing-masing kriteria terhadap alternatif tempat kos sehingga dihasilkan total nilai masing-masing alternatif kos. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, rekomendasi yang diberikan tergantung dari penilaian preferensi setiap kriteria. Hasil yang diberikan berupa rangking alternatif tertinggi ke rangking terendah sesuai dengan preferensi yang dipilih untuk mempermudah mahasiswa menentukan tempat kos yang sesuai dengan kebutuhannya.

Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Samsat Digital Nasional Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Chandra, Ruby; Sipayung, Evasaria Magdalena
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 3 (2024): Desember 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i3.2024.156-164

Samsat Digital Nasional (SIGNAL) merupakan aplikasi layanan pengesahan Surat Tanda Nomor Kendaraan berbasis mobile. Aplikasi ini membuat perubahan dimana masyarakat yang biasanya harus mendatangi kantor Samsat untuk mengurus pajak kendaraan motornya, sekarang dapat dilakukan dimana saja. Semenjak diluncurkannya aplikasi ini, mucul berbagai tanggapan berupa ulasan dari para pengguna SIGNAL. Ulasan-ulasan ini memiliki informasi yang sangat berguna bagi pihak pemilik aplikasi untuk mengetahui kekurangan dan kelebihan dari aplikasinya. Proses perolehan informasi untuk mengetahui kekurangan dan kelebihan secara manual tentunya memakan waktu lama jika ada puluhan ribu ulasan yang harus dibaca satu persatu. Dengan analisis sentimen, proses tersebut dapat dipersingkat dimana sistem dapat secara otomatis memisahkan ulasan berdasarkan informasi yang terkandung didalamnya dengan cepat dan tepat. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk melakukan klasifikasi terhadap ulasan menjadi 3 kelas yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Penelitian dilakukan dengan menggunakan 1792 data ulasan yang diambil dari kolom ulasan aplikasi SIGNAL di Google Play Store, dimana 1433 data dialokasikan sebagai data latih dan 359 data dialokasikan sebagai data uji. Data teks selanjutnya terbentuk numerik dengan menggunakan pembobotan TF-IDF. Pengujian dilakukan dengan menggunakan confusion matrix untuk mengetahui accuracy, precision, dan recall sistem. Berdasarkan hasil pengujian dengan 359 data uji menggunakan confusion matrix didapatkan nilai accuracy dari sistem adalah 91.643% dengan nilai rata-rata precision sebesar 90.41%, dan nilai rata-rata recall sebesar 74.973%.

IMPLEMENTASI KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM PADA CERITA RAKYAT INDONESIA Sipayung, Evasaria Magdalena; Fiarni, Cut; Wigantara Adigoena, Aditia
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2023): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2023
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v5i1.12646

Culture is the intellectual, spiritual, and aesthetic development of a group of people. Indonesia has a very rich cultural diversity, one of which is folklore. Folklore is a story of the past that describes the cultural characteristics of a nation. However, the current development, the dissemination, delivery, and storage of Indonesian folklore is fading and decreasing. In fact, every knowledge in folklore has benefits that have a positive impact, especially in the dissemination or sharing of Indonesian moral values and cultural norms. In the midst of the development of information technology today, the condition of the folklore makes the role of the application to help in contributing to improve the situation that occurs from Indonesian folklore. The problem that has occurred until now is the limited application of collaborative media in the process of delivering, disseminating, and storing existing knowledge, resulting in the process of sharing knowledge being hampered. To solve these problems, in this study a Knowledge Management System (KMS) was created. This KMS was developed with web-based Web 2.0 technology. This KMS was also developed with a feature that can provide traffic information that is useful for showing information from each user activity. With this KMS, the knowledge sharing process runs effectively and the knowledge shared by each user is more collaborative and provides the development of new knowledge.

IMPLEMENTASI PEMILIHAN VENDOR SUKU CADANG MOTOR DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Sipayung, Evasaria Magdalena; Prasojo, Thomas Lucky; Sirait, Tamsir Hasudungan
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 5 No. 2 (2023): Publication Periodic ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi.
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v5i2.14223

MU Bersama Spare Parts Shop is a shop that provides motorcycle spare parts that provides motorcycle spare parts for various types of motorcycles such as automatic, cub, and sport. Motorcycle spare parts products that are sold also vary, including Oil, Spareparts, Body Parts, Tires, and Batteries. Currently, the products in the MU Bersama Motorcycle Parts Shop are around 1000 SKUs. To provide spare parts products needed, MU Bersama Shop ordered products from several motorcycle spare parts vendors. However, shop owners have difficulty in selecting vendors when the vendors who supply certain motorcycle spare parts products cannot provide the products needed so that the shop owners need more time, which is about 1-2 days to determine the vendor of motorcycle spare parts products needed by the shop. This study aims to produce an information system that can be used to assist in the vendor selection process and assist in providing evaluations of vendors based on criteria determined by shop owners including price, quality, accuracy, communication, and availability. The research was conducted using literature review methods, interviews, field observations, data processing and analysis, system design, system implementation, and system testing. The system is designed using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method as the calculation method. From the results of the research conducted, it is possible to produce an information system for selecting vendors at the MU Bersama Store with the Analytical Hierarchy Process (AHP) method which is used to help cut the time required in selecting vendors.

Title

Found 17 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 17 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 17 Documents
Search