Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.493
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Jurnal Penelitian Pendidikan IPA (JPPIPA) Jurnal Sains dan Informatika Pendas : Jurnah Ilmiah Pendidikan Dasar JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal Journal of Informatics and Electronics Engineering Proceeding Applied Business and Engineering Conference Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi JITER-PM (Jurnal Inovasi Terapan - Pengabdian Masyarakat) Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Repeater: Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan Merkurius: Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi
Elvi Rahmi
Politeknik Negeri Bengkalis
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : journal of informatics and electronics engineering

 1 
Analisis Sentimen Ulasan Kepuasan Pengguna BRKS (BANK RIAU KEPRI SYARIAH) Mobile Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Random Forest Sofi Septriani; Elvi Rahmi; Desi Wahana
Journal of Informatics and Electronics Engineering Vol. 6 No. 01 (2026): Juni 2026
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/jiee.v6i01.1576

Abstract

Ulasan pengguna pada aplikasi mobile banking di Google Play Store merupakan sumber informasi penting dalam mengevaluasi tingkat kepuasan dan kualitas layanan. Namun, jumlah ulasan yang besar menyebabkan analisis secara manual menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral, menggunakan algoritma Random Forest. Metode penelitian meliputi proses web scraping untuk pengumpulan data sebanyak 2.500 ulasan, penambahan 49 ulasan dari App Store untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, serta preprocessing teks yang menghasilkan 2.020 data bersih, pembobotan fitur menggunakan TF-IDF, dan klasifikasi menggunakan Random Forest. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasil pengujian pada 404 data uji menunjukkan bahwa model memperoleh nilai Accuracy 80,94%, Precision 79,62%, Recall 78,76%, dan F1-Score 78,77%. Secara keseluruhan, algoritma Random Forest menunjukkan kinerja yang baik dalam melakukan klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi mobile banking.
Penerapan Named Entity Recognition (NER) Untuk Ekstraksi Otomatis Entitas Pada Teks Berita Online Pemerintah Daerah Rama Otari; Elvi Rahmi
Journal of Informatics and Electronics Engineering Vol. 6 No. 01 (2026): Juni 2026
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/jiee.v6i01.1619

Abstract

Berita pemerintah daerah memiliki peran penting sebagai sumber informasi publik, namun umumnya masih disajikan dalam bentuk teks tidak terstruktur sehingga menyulitkan proses pencarian dan analisis informasi. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Named Entity Recognition (NER) untuk mengekstraksi entitas penting sekaligus membangun sistem berbasis web yang mengintegrasikan proses scraping berita, prapemrosesan teks, ekstraksi entitas, dan penyajian hasil secara terstruktur. Metode yang digunakan memanfaatkan model spaCy pretrained berbasis multilingual dan IndoBERT pretrained untuk mengenali entitas PER, ORG, LOC, dan DATE pada berita Detik.com. Sistem dikembangkan menggunakan framework Flask dan dievaluasi dengan membandingkan hasil ekstraksi terhadap data ground truth menggunakan metrik precision, recall, dan F1- score. Hasil pengujian menunjukkan nilai precision sebesar 67%, recall sebesar 76,2%, dan F1-score sebesar 71,2%. Kinerja terbaik diperoleh pada entitas PER dan DATE, sementara entitas LOC dan ORG masih menunjukkan hasil yang kurang optimal. Secara keseluruhan, sistem ini dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu awal dalam analisis berita pemerintah daerah secara lebih efisien dan sistematis.
Pengembangan Media Pembelajaran Organ Tubuh Manusia Berbasis Augmented Reality Menggunakan Metode MDLC Di MAN 1 Plus Keterampilan Bengkalis Bayu Dani Kurniawan; Elvi Rahmi
Journal of Informatics and Electronics Engineering Vol. 6 No. 01 (2026): Juni 2026
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/jiee.v6i01.1632

Abstract

Pembelajaran biologi, khususnya materi organ tubuh manusia, seringkali menghadapi kendala dalam memvisualisasikan konsep abstrak dan struktur anatomi yang kompleks. Penggunaan media konvensional seperti buku teks dan gambar dua dimensi dinilai kurang interaktif dan sulit memberikan pemahaman spasial yang nyata kepada siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran interaktif berbasis Augmented Reality (AR) pada materi organ tubuh manusia untuk siswa kelas XI di MAN 1 Bengkalis. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan Unity Game Engine dan Vuforia SDK dengan menerapkan metode pengembangan sistem Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri dari enam tahapan: Concept, Design, Material Collecting, Assembly, Testing, dan Distribution. Aplikasi ini memvisualisasikan objek organ tubuh dalam bentuk 3D yang dapat diakses melalui perangkat mobile Android. Pengujian sistem dilakukan menggunakan Black Box Testing untuk fungsionalitas, pengujian performa AR (jarak, cahaya, rotasi), serta pengujian efektivitas pembelajaran menggunakan metode One Group Pretest-Posttest Design. Hasil pengujian Black Box menunjukkan seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai rancangan. Hasil pengujian efektivitas menunjukkan adanya peningkatan hasil belajar siswa yang signifikan, dengan perolehan skor N-Gain sebesar 0,72 yang termasuk dalam kategori tinggi. Dengan demikian, media pembelajaran berbasis Augmented Reality ini terbukti layak dan efektif digunakan untuk meningkatkan pemahaman siswa terhadap materi organ tubuh manusia.
Analisis Sentimen Pengguna Coretax Pada Media Sosial menggunakan Decision Tree dan Adaptive Boosting Nur Safika; Elvi Rahmi
Journal of Informatics and Electronics Engineering Vol. 6 No. 01 (2026): Juni 2026
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/jiee.v6i01.1659

Abstract

Implementasi sistem administrasi perpajakan digital terbaru di Indonesia, Coretax, memicu beragam opini dan keluhan dari masyarakat di media sosial. Komentar publik dalam jumlah besar dan tidak terstruktur menyulitkan pihak otoritas dalam mengevaluasi layanan secara manual. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen terhadap komentar pengguna Coretax di platform X (Twitter) dan Instagram untuk mengelompokkan opini ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Metode yang digunakan adalah algoritma Decision Tree yang dioptimasi dengan teknik ensemble learning Adaptive Boosting (AdaBoost). Tahapan penelitian meliputi web scraping, preprocessing teks (termasuk normalisasi slang dan negation merging), pembobotan kata menggunakan TF-IDF, hingga evaluasi model. Dataset yang digunakan berjumlah 1.414 data setelah melalui proses augmentasi untuk menjaga keseimbangan kelas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa optimasi AdaBoost berhasil meningkatkan akurasi model sebesar 12,18% dari baseline Decision Tree, dengan akurasi akhir mencapai 82,23% pada data uji dan rata-rata akurasi cross validation sebesar 83,74%. Sistem diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web menggunakan arsitektur hybrid Laravel-Flask untuk visualisasi hasil analisis secara interaktif. Penelitian ini diharapkan membantu Direktorat Jenderal Pajak (DJP) memahami keluhan pengguna secara real-time untuk perbaikan kualitas layanan perpajakan digital.
Co-Authors Afis Julianto Andri Nofiar. Am Andri Nofiar.Am Andri Noviar Anggy Trisnadoli Anggy Trisnadoli Angrayni, Septi Ayu Arfando Saputra Armita Novriana Rambe Bayu Dani Kurniawan DESI WAHANA Desi Wahana Erisya Herlina Eva Kurniawaty Eva Kurniawaty Fajar Ratnawati Fajri Profesio Putra Fina Nasari Gunawan Saroji Gunawan, Renki Hardiayanto Hardiyanto Hardiyanto Isna Yulia Johny Custer M Fikri Setiawan M. Alkadri Perdana M. Alkadri Perdana Maisharoh Maisharoh Miftahul Jannah Mona Elviyenti Muhammad Azmi Muhammad Suhairi Muhammad Yusri Nadiatul Husna, Mella Nur Safika Profesio Putra, Fajri Rama Otari Rambe, Armita Novriana Reka Rama Rani Septi Ayu Angrayni Sitti Nuraeni Sofi Septriani Syahlan Ardiawal Wiwin Saputra Yuliska Yumami, Eva Zidni Ilman Wahyudi