Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

IMPLEMENTASI TEXT MINING UNTUK KLASIFIKASI OPINI ALUMNI PADA PERGURUAN TINGGI I Komang Dharmendra; I Gusti Ngurah Ady Kusuma; Ida Ayu Mirah Cahya Dewi; Edwar
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 9 No. 3 (2023): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

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

Abstract

Penelitian bertujuan untuk menganalisis sentimen opini alumni menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Analisis sentimen opini alumni merupakan faktor penting dalam evaluasi kualitas institusi pendidikan. Metode SVM digunakan untuk mengklasifikasikan opini dengan tingkat keakuratan yang tinggi, dengan menggunakan TF-IDF untuk pembobotan dan vektorisasi. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 0.873, dengan nilai precision, recall, dan F1-Score berturut-turut sebesar 0.877, 0.803, dan 0.823. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM dapat menjadi pilihan yang efektif dalam analisis sentimen opini alumni. Hasil penelitian memberikan wawasan penting bagi institusi pendidikan untuk memahami dan meningkatkan kepuasan alumni, serta mengidentifikasi aspek-aspek yang perlu diperbaiki. Dalam konteks pengambilan keputusan, hasil analisis sentimen opini alumni dapat memengaruhi strategi dan pengembangan program pendidikan. Penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan perluasan sampel dan eksplorasi teknik pemrosesan bahasa alami lainnya untuk meningkatkan performa analisis sentimen opini alumni.
ANALISIS SENTIMEN REVIEW APLIKASI SATU SEHAT MOBILE MENGGUNAKAN MODEL SAMPLING TOMEK LINKS Ida Ayu Mirah Cahya Dewi; I Komang Dharmendra; Ni Wayan Setiasih
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 9 No. 5 (2023): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

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

Abstract

Penelitian ini fokus pada analisis sentimen dalam teks, khususnya terkait opini pengguna Aplikasi Satu Sehat Mobile di Indonesia. Analisis sentimen berguna untuk memahami emosi yang terungkap dalam opini pengguna terhadap layanan. Metode kuantitatif dan kualitatif digunakan untuk menganalisis teks, dengan teknik statistik dan pendekatan interpretatif. Aplikasi Satu Sehat Mobile membantu akses kesehatan dengan informasi penyakit, klinik terdekat, dan layanan reservasi online. Kondisi data tidak seimbang dapat memengaruhi analisis sentimen, menghasilkan bias dalam model. Solusinya adalah menggunakan metode sampling seperti Tomek Links untuk seimbangkan data. Model algoritma Random Forest, Neural Network, KNN, dan SVM dibangun dan dievaluasi dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-Score untuk analisis sentimen yang lebih tepat, khususnya pada data tidak seimbang dari opini pengguna Aplikasi Satu Sehat Mobile. Dimana evaluasi performa dilakukan pada data tanpa dan dengan model sampling. Penggunaan SVM menghasilkan akurasi tertinggi tanpa sampling (80,528%), karena fokus pada margin. Namun, Random Forest memiliki Precision, Recall, dan F1-Score lebih unggul untuk kelas minoritas. Dalam skenario model sampling, semua model mengalami peningkatan akurasi, terutama SVM dengan peningkatan 0,489%. Penerapan metode sampling Tomek Links memperbaiki evaluasi matriks dan mengatasi ketidakseimbangan kelas. Model sampling juga mengurangi waktu proses dengan ukuran dataset yang lebih kecil setelah penghapusan instance. Metode ini efektif mengatasi masalah ketidakseimbangan dataset, meningkatkan kinerja model, dan mengurangi waktu proses.
Analisa Pengalaman Pengguna Pada Website SION (Sistem Informasi Online) ITB STIKOM Bali Menggunakan Metode User Experience Questionnaire (UEQ) I Nyoman Yuda Sugiantara; I Made Bagus Mirandika Nugraha; Griffed Estonia Menanti; Joyce Joyce; Yusakh Hasudungan Lumingas; I Made Pradipta; Ida Ayu Mirah Cahya Dewi; Ni Kadek Tasya Novita Devi
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 17 No. 2 (2024): Desember : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v17i2.2202

Abstract

SION (Sistem Informasi Online) ITB STIKOM Bali is a platform used by students and lecturers to support administrative and academic processes on campus. This research examines how the user experience (UX) level of SION can enhance the quality of services provided by the system. The purpose of this study is to measure user satisfaction with the user experience quality. The study uses the User Experience Questionnaire (UEQ) method, which includes six rating scales: attractiveness, clarity, efficiency, accuracy, stimulation, and novelty. The UEQ method also offers analytic tools that can be downloaded from its official website. Respondents in this study consisted of 75 people from a population of 248. The results of the UEQ analysis show positive evaluations across all aspects, with the following detailed scores: attractiveness received a score of 1.37, perspicuity 1.34, efficiency 1.16, dependability 1.21, stimulation 1.16, and novelty 0.87.
Peningkatan Produksi, Kemampuan Sosial Media dan Pemasaran dalam Upaya Pengembangan Usaha pada Bali Indra Souvenir Setiasih, Ni Wayan; Ida Ayu Mirah Cahya Dewi; Luh Putu Ersamiya Ika Jayanthi; Luh Gde Cahya Maykernia Pratiwi; Erma Sulistyo Rini
WIDYABHAKTI Jurnal Ilmiah Populer Vol. 7 No. 1 (2024): Nopember
Publisher : Direktorat Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan HKI Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/widyabhakti.v7i1.796

Abstract

Kerajinan tangan di Bali memainkan peran krusial dalam perekonomian dan melestarikan identitas budaya. Saat ini terdapat tantangan dari persaingan global, evolusi selera konsumen, dan dampak pandemi COVID-19. Penelitian ini memiliki tujuan untuk memberikan dukungan kepada Bali Indra Souvenir, sebuah UMKM yang bergerak dalam bidang kerajinan tangan, yang sedang mengalami tantangan dalam produksi dan pemasaran. Melalui pemberian mesin heat press dan pelatihan penggunaan media sosial,terutama Instagram, peningkatan kapasitas produksi dan akses pasar yang lebih luas. Metode kegiatan melibatkan beberapa langkah penting, termasuk kunjungan awal, analisis masalah, penyediaan peralatan, pelatihan penggunaan mesin heat press, dan juga sosialisasi pemasaran digital. Hasilnya, mitra mengalami peningkatan efisiensi produksi, kualitas produk, dan keterampilan dalam pemasaran digital dengan kiranya 60%. Monitoring menunjukkan capaian positif dalam peningkatan keterampilan mitra dan perluasan jangkauan pasar. Pengabdian ini sukses mencapai target kenaikan produktivitas dan pemasaran berbasis digital bagi mitra.  
Optimalisasi Pengelolaan Inventaris Sekolah Melalui Sistem Inventory Berbasis Web di SMA N 1 Baturiti Pradipta, I Made; I Made Pradipta; Ida Ayu Mirah Cahya Dewi; I Komang Ary Wiguna
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 18 No. 1 (2025): Juli : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v18i1.2952

Abstract

SMA Negeri 1 Baturiti merupakan salah satu instansi pendidikan di bawah naungan Dinas Pendidikan Kabupaten Tabanan yang memiliki berbagai aset penunjang kegiatan belajar mengajar. Proses pelaporan aset selama ini masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Word, sehingga kurang efisien dan sering mengalami keterlambatan dalam pelaporan kepada Dinas Pendidikan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dirancang dan dibangun sistem dengan judul Optimalisasi Pengelolaan Inventaris Sekolah Melalui Sistem Inventory Berbasis Web di SMA N 1 Baturiti. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, serta dilengkapi fitur pencetakan laporan dengan PHP Word dan PHP Excel. Sistem ini mempermudah proses input data aset dan menghasilkan laporan yang lebih cepat, akurat, dan terstruktur. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pelaporan aset sekolah kepada Dinas Pendidikan dapat dilakukan secara lebih tepat waktu dan efisien.