Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.51
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Riau Journal of Computer Science Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS) Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Journal Zetroem Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Jurnal J-PEMAS Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Innovative: Journal Of Social Science Research SATIN - Sains dan Teknologi Informasi The Indonesian Journal of Computer Science
Junadhi Junadhi
STMIK Amik Riau
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Other

Published : 48 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 48 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
PROTOTYPE DESIGN USER INTERFACE SISTEM PRELOVED MENGGUNAKAN METODE LEAN UX Hasibuan, Fadliansyah; Setiawan, Hengki; Ali, Edwar; Junadhi
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.v5i1.12915

Abstract

Jual beli barang preloved mulai banyak diminati sebagian masyarakat karena memiliki harga yang lebih terjangkau dibandingkan barang yang kondisinya baru, namun masih layak untuk digunakan kembali. Penjual yang kesulitan memperluas jangkauan pemasaran dan konsumen yang kesulitan menemukan barang preloved yang diinginkan, menjadi permasalahan pada bisnis barang preloved. Pada penelitian ini dibuat sistem preloved melalui web online menggunakan pendekatan metode Lean UX sebagai proses perancangan prototype user interface. Sistem ini dirancang untuk mempermudah penjual dan pembeli barang preloved. Pengumpulan data melibatkan 100 responden yang terdiri dari masyarakat yang pernah berbelanja barang preloved, menggunakan kuesioner USE untuk mendapat umpan balik dari pengguna agar mempercepat perancangan dan mengetahui nilai usability nya. Hasil pengujian menunjukkan persentase usablity sebesar 86% yang berarti dalam kategori sangat layak. Maka dapat disimpulkan bahwa prototipe sistem preloved memiliki User Experience yang sangat baik dan dapat diterima dengan mudah oleh pengguna web.
Implementasi Deep Learning untuk Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Ginting, Alex Elanta; Azdar, Qowiyyu; Jabbar, Fiqri Abdul; Ramadhani, Yurifa; Junadhi
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 5 No. 4 (2025): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v5i4.20358

Abstract

Automatic license plate recognition is a vital component in the development of intelligent transportation systems and security management based on digital imagery. This study examines the implementation of deep learning using algorithm to detect and recognize vehicle license plates from visual images. Using 472 sample images of license plates taken under varying lighting conditions, camera angles, and background complexities, the research involved manual data labeling and trained an end-to-end object detection model. Google Colab was employed to train the model, allowing efficient and cost-free GPU computation. After training, the system was tested for its ability to detect license plate regions, followed by character extraction using Optical Character Recognition (OCR). Experimental results show that the model accurately detects license plate regions with a detection accuracy exceeding 90%, and successfully reads most alphanumeric characters, despite challenges such as image blur and partial occlusion. These findings demonstrate that the a reliable solution for license plate recognition systems powered by artificial intelligence. Furthermore, this research offers potential for integration into automated edge devices and intelligent traffic management systems.
Optimalisasi Penggunaan Microsoft Powerpoint Guna Mendukung Keahlian Siswa Magang Di Stmik Amik Riau Junadhi; Agustin; Edwar Ali; Susanti; Herwin
J-PEMAS - Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 2 (2023): Jurnal Pengabdian Masyarakat J_PEMAS
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33372/j-pemas.v4i2.938

Abstract

Pengabdian kepada masyarakat (PKM) ini bertujuan melatih para siswa untuk membuat media pembelajaran berbasis powerpoint. Sehingga dapat dimanfaatkan dalam proses presentasi laporan di sekolah. Metode yang digunakan adalah action research (Penelitian tindakan) yang terdiri dari 4 (empat) langkah, yaitu: analisa awal, proses persiapan, proses pelaksanaan dan penutup. Adapun mitra dari kegiatan PKM ini adalah para siswa/siswi yang melaksanakan kerja praktik di STMIK Amik Riau sebanyak 20 orang dan kegiatan pengabdian ini dilaksanakan selama 2 (dua) hari. Adapun topik materi yang diberikan kepada siswa meliputi cara mengaktifkan/membuka dan menutup aplikasi Ms. PowerPoint; membuat file baru, teknik penggunaan warna, mengubah warna background, menambahkan tabel, gambar, video, sound dan menggunakan efek dalam presentasi; serta mencetak slide, note page, dan handout. Hasil yang diperoleh dari kegiatan PKM ini yaitu sebanyak 83% dari jumlah siswa sebagai peserta telah mampu membuat media presentasi berbasis powerpoint secara tuntas. Dengan demikian bisa ditarik kesimpulan bahwa kegiatan ini dapat memberikan dampak yang baik karena peserta (siswa) telah mampu meningkatkan hardskill untuk mengoperasikan laptop atau komputer diantaranya bisa membuat media pembelajaran berbasis powerpoint. Sehingga media pembelajaran yang telah dibuat tersebut dapat digunakan dalam kegiatan keperluan di sekolah.
Workshop Desain Sistem UI/UX Untuk Membangun Ekosistem Kreatif Junadhi; Agustin; Rahmiati; Susanti; M. Jamaris
J-PEMAS - Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2024): Jurnal Pengabdian Masyarakat J_PEMAS
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33372/j-pemas.v5i1.1081

Abstract

Workshop Desain Sistem UI/UX Untuk Membangun Ekosistem Kreatif bertujuan memberikan pemahaman mendalam tentang desain sistem antarmuka pengguna (UI/UX) sebagai kunci dalam pengembangan ekosistem kreatif yang berkelanjutan. Kegiatan dilakukan selama dua hari dengan melibatkan dosen sebagai narasumber dan mahasiswa komunitas UI/UX desain yang berjumlah sebanyak 30 orang. Rangkaian kegiatan dimulai dari tahapan pengantar dan pemahaman dasar desain UI/UX, peserta diperkenalkan pada prinsip-prinsip penting dan tren terkini dalam desain. Studi kasus dan analisis mendalam memberikan contoh aplikasi praktis dari konsep-konsep tersebut dalam situasi dunia nyata. Sesi praktis dan hands-on memberikan peserta kesempatan untuk menerapkan pengetahuan yang telah mereka pelajari melalui proyek-proyek desain yang relevan. Workshop kelompok dan kolaborasi meningkatkan interaksi antar peserta, memfasilitasi diskusi, dan mendukung pertukaran ide. Sesi konsultasi dan feedback memastikan bahwa peserta mendapatkan panduan dan perbaikan langsung terhadap desain mereka. Pameran dan diskusi hasil karya mengakhiri workshop dengan merayakan kreativitas peserta dan memberikan kesempatan untuk mendiskusikan solusi desain. Evaluasi dan umpan balik sesudahnya membantu memperbaiki workshop untuk masa depan. Hasil akhir kegiatan workshop menunjukkan bahwa 87% peserta berhasil memperoleh kemampuan dalam merancang sistem UI/UX untuk membangun ekosistem kreatif, sedangkan 13% lainnya belum mencapai kriteria tuntas.
Penerapan Metode Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Terhadap Produk Skincare Jasmarizal; Junadhi; Rahmaddeni; M. Khairul Anam
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 1 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i1.3654

Abstract

Perawatan kulit telah menjadi aspek yang signifikan dalam pola hidup modern. Kesadaran masyarakat terhadap penampilan dan kesehatan kulit semakin meningkat, mendorong permintaan terus berkembang untuk produk skincare. Konsumen sering menghadapi kesulitan dalam memilih produk yang sesuai dengan jenis kulit mereka, di mana ulasan dari pengguna lain bisa menjadi panduan berharga, namun juga berpotensi menyebabkan kebingungan jika tidak dikelola dengan baik. Mengetahui sentimen konsumen terhadap produk skincare tidak hanya membantu produsen dan pengecer memahami penerimaan produk, tetapi juga memberikan arahan bagi konsumen lain dalam pengambilan keputusan. Kemajuan dalam teknologi analisis sentimen memungkinkan penelitian yang lebih efisien dan akurat terhadap pandangan konsumen mengenai produk skincare. Analisis sentimen dapat dijalankan secara otomatis menggunakan algoritma dan model kecerdasan buatan, di mana Support Vector Machine (SVM) menjadi salah satu metode yang efektif dalam permasalahan klasifikasi. SVM memberikan wawasan mendalam mengenai sentimen yang terkandung dalam ulasan konsumen. Dataset yang digunakan mengandung komentar dan ulasan dari pengguna terkait produk skincare MS Glow, dengan total 3.006 data. Proses selanjutnya melibatkan tahap pre-processing data, yang mencakup langkah-langkah seperti Case Folding, Normalisasi Data, Tokenisasi, Filtrasi Stop Words, dan Stemming. Pada tahap pemodelan, SVM digunakan untuk mengklasifikasi sentimen atau opini pengguna terhadap produk skincare tersebut. Hasil akhir menunjukkan bahwa model dengan ketidakseimbangan kelas mengalami overfitting, di mana performa model optimal hanya pada data pelatihan dan kurang efektif pada data uji. Namun, dengan melatih model menggunakan kelas yang seimbang dan menerapkan teknik SMOTE, ditemukan hasil optimal, mencapai akurasi sebesar 99.60% dan nilai f1-score sebesar 98.55%.
Analisis Sentimen Layanan Hotel Menggunakan Algoritma Extra Trees: Studi Kasus pada Ulasan Pelanggan Aprilita, Windi; Junadhi; Agustin; Hadi Asnal
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 3 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i3.4014

Abstract

This research aims to analyze the sentiment of hotel services based on customer reviews using the Extra Trees algorithm. This method was tested on a dataset containing customer reviews about hotel services. The evaluation is done by taking into account the accuracy, precision, recall, and F1 score of the developed model. The results showed that the Extra Trees algorithm was able to achieve an accuracy of 85.05%, with a precision of 84.46%, a recall of 97.00%, and an F1 score of 90.17%. These findings indicate that the Extra Trees algorithm has good performance in analyzing hotel service sentiment based on customer reviews. The implication of this research is to provide guidance to hotels to understand and improve their service quality based on feedback from customers. In addition, this research can also be the basis for further development in the field of sentiment analysis and customer service in the tourism industry.
Optimizing Content Recommendations Using a Hybrid Filtering Algorithm to Enhance User Relevance and Engagement Efrizoni, Lusiana; Junadhi; Agustin
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 25 No. 2 (2026)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v25i2.5988

Abstract

Recommender systems play an important role in helping users discover relevant content in environments characterized by information overload. However, existing approaches often struggle to balance recommendation relevance and user engagement. Collaborative filtering is constrained by data sparsity and the cold-start problem, whereas content-based methods that rely on textual features may not fully capture dynamic user preferences. This study aims to develop a hybrid deep learning-based recommendation model that improves both recommendation relevance and user engagement. The proposed method integrates collaborative filtering via Neural Matrix Factorization (NeuMF) with content-based filtering via a Long Short-Term Memory (LSTM) text encoder, employing an early-fusion strategy. An experimental research method was applied using synthetic user–item interaction data. Model performance was evaluated using ranking metrics (Precision@10, Recall@10, and NDCG@10) and engagement metrics (Click-Through Rate and Average Completion Ratio). The results show that the hybrid model outperforms the baseline models. It achieves Precision@10 of 0.143, Recall@10 of 0.112, and NDCG@10 of 0.139, which exceed those of both the NeuMF-only and LSTM-only models. In terms of engagement, the hybrid model also records the best performance with a CTR of 0.0017 and an ACR of 0.0090. These findings indicate that integrating user–item interaction patterns with semantic content representations can significantly enhance recommendation quality and user engagement, providing a more effective solution for content-rich digital platforms.
PERANCANGAN UI/UX APLIKASI CRYPTOCURRENCY WALLET BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN HEURISTIC EVALUATION DAN SYSTEM USABILITY SCALE Qevin Attaqwa; Junadhi Junadhi; Khusaeri Andesa; Parlindungan Kudadiri
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol 7, No 1: JUNI 2026
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v7i1.8375

Abstract

The development of blockchain and cryptocurrency technology has increased the need for cryptocurrency wallet applications that are not only secure but also easy to use for a wide range of users. However, the complexity of features and technical terms in digital financial applications often causes difficulties for users, especially beginners, so usability-oriented UI/UX design is needed. This study aims to design and evaluate the UI/UX of an Android-based cryptocurrency wallet application using the Design Sprint approach and the Heuristic Evaluation and System Usability Scale (SUS) methods. The design process is carried out through the stages of understanding the problem, sketching a solution, determining the best design, building a prototype, and conducting testing. The resulting prototype is then evaluated using Heuristic Evaluation based on Nielsen's ten principles to identify usability issues. The evaluation results indicate several improvements that need to be made in the aspects of system status clarity, display consistency, and prevention of user errors. After refining the design, the prototype was tested with users using the SUS questionnaire. Based on the results of testing on 5 respondents, the average SUS score was 78.4, which is included in the acceptable category and is at the good usability level. These results indicate that the application has a good level of ease of use, clear navigation, and is able to provide a positive user experience. Thus, the application of Design Sprint in the design process, combined with Heuristic Evaluation and SUS, proved effective in producing intuitive, informative, and user-oriented UI/UX designs for cryptocurrency wallet applications. This research is expected to serve as a reference in the development of more user-friendly mobile-based digital financial applications.
Co-Authors Adhitya Karel Maulaya Agustin Agustin Agustin -, Agustin Agustin Agustin Ahmad Nazri aisyah manurung Alexsander Anam, M Khairul Aprilita, Windi Aprillian Kartino Azdar, Qowiyyu Benino Giordiola Millenio Bias Arbi Fauzan Chakra Wibawanto Devi Efriadi Dwiansyah, Zovanli Edwar Ali Efrizoni, Lusiana Erlin Fatdha, T.Sy. Eiva Fathur Rahman Fransiskus Zoromi Fransiskus Zoromi Friadi, Roby Ginting, Alex Elanta Hadi Asnal, Hadi Handoko Harianto, Helfin Hasibuan, Fadliansyah Helda Yenni, Helda Helfin Harianto Heru Satria Surya Herwin Herwin Herwin, Herwin Irfansyah Irfansyah Jabbar, Fiqri Abdul Jamaris, Muhamad Jasmarizal Khusaeri Andesa Laili Suryati Lusiana M. Agustian Reyza Novris M. Jamaris M. Jamaris Mahesya, Abdan Fitra Mardainis Marlim, Yulvia Nora Mi`rajul Rifqi Muhammad Muadin Muhammad Oase Ansharullah Muhammad Oase Ansharullah Muhammad Syaifullah Nanang Susanto Naufal Khairi Nelianli Yan Jaya Nova Agustina Parlindungan Kudadiri Qevin Attaqwa Rahmaddeni Rahmaddeni Rahmiati Rahmiati Ramadhani, Yurifa Rio Agus Panbudi Rivaldi Dwi Andhika Rizaldinata, Wahyu Roby Friadi Said, Shodiq Mufadhol Saputra, Eko Ikhwan Septia, Rapindra Setiawan, Hengki Shodiq Mufadhol Said Silvyana Dwi Putri SUSANTI Susanti, Susanti Susi Erlinda SUSI ERLINDA T. Sy. Eiva Fatdha Tashid Tashid Triyani Arita Fitri Wirta Agustin Yansyah Saputra Wijaya Yuda Irawan