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 25 Documents
Search

 1   2   3 
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.
PENINGKATAN KAPASITAS PEMASARAN UMKM MELALUI MEDIA PROMOSI AUGMENTED REALITY MENGGUNAKAN METODE LUTHER-SUTOPO Elvi Rahmi; Andri Nofiar.Am; Armita Novriana Rambe; Septi Ayu Angrayni; Bayu Dani Kurniawan
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 9 No. 4 (2026): August 2026 (1)
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v9i4.6803

Abstract

Abstract: Small and Medium Enterprises (SMEs) are required to adopt digital technologies to improve their competitiveness, particularly in marketing activities. However, most SMEs still rely on conventional promotional media that provide limited product information and low customer engagement. This study aims to develop an Augmented Reality (AR)-based promotional media using the Luther–Sutopo multimedia development method to enhance SMEs' marketing capacity. The research employed the Luther–Sutopo method, consisting of six stages: concept, design, material collecting, assembly, testing, and distribution. Data were collected through observation, interviews, documentation, and questionnaires. The developed system integrates an Admin Dashboard for product management and a WebAR-based public website that enables users to access three-dimensional product visualization, promotional videos, and detailed product information through a web browser without additional installation. System evaluation was conducted using Black Box Testing and User Acceptance Testing (UAT). The results indicate that all system functions operated properly, while the UAT achieved an average score of 93.67%, categorized as Highly Feasible. The findings demonstrate that the developed AR-based promotional media enhances product visualization, user experience, and digital marketing effectiveness, providing an innovative strategy to strengthen SMEs' competitiveness in the digital transformation era. Keywords: augmented reality; digital marketing; Luther–Sutopo; multimedia; SMEs.   Abstrak: Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dituntut untuk memanfaatkan teknologi digital guna meningkatkan daya saing, khususnya pada aspek pemasaran. Namun, sebagian besar UMKM masih menggunakan media promosi konvensional yang memiliki keterbatasan dalam penyajian informasi produk dan interaksi dengan konsumen. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media promosi berbasis Augmented Reality (AR) menggunakan metode pengembangan multimedia Luther–Sutopo untuk meningkatkan kapasitas pemasaran UMKM. Metode penelitian meliputi enam tahapan, yaitu concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Data diperoleh melalui observasi, wawancara, dokumentasi, dan kuesioner. Sistem yang dikembangkan mengintegrasikan Dashboard Admin untuk pengelolaan produk dan Website Publik berbasis WebAR yang memungkinkan pengguna mengakses visualisasi produk tiga dimensi, video promosi, serta informasi produk secara interaktif melalui browser tanpa instalasi aplikasi. Pengujian sistem dilakukan menggunakan Black Box Testing dan User Acceptance Test (UAT). Hasil penelitian menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan, sedangkan hasil UAT memperoleh nilai rata-rata 93,67% dengan kategori Sangat Layak. Temuan ini menunjukkan bahwa media promosi berbasis Augmented Reality mampu meningkatkan kualitas visualisasi produk, pengalaman pengguna, dan efektivitas pemasaran digital sehingga berpotensi menjadi strategi inovatif dalam meningkatkan daya saing UMKM di era transformasi digital. Kata kunci: augmented reality; pemasaran digital; Luther–Sutopo; multimedia; UMKM.
Sistem Cerdas Pelacakan Individu Berbasis YOLO dan Deep SORT untuk Pengawasan Keamanan Kampus Elvi Rahmi; Eva Yumami; Isna Yulia
Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan ( JENTIK ) Vol. 4 No. 3 (2026): September: Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan ( JENTIK )
Publisher : Politeknik Kampar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59061/jentik.v4i3.1541

Abstract

Digital transformation in vocational higher education requires the integration of intelligent technology into campus security systems. This study develops an individual tracking system based on CCTV video using YOLOv8 for object detection and Deep SORT for identity tracking. The system detects people, assigns unique IDs, records movement automatically, and visualizes tracking data through a heatmap and an interactive Streamlit dashboard. Testing was conducted using an uploaded video and CCTV footage. The first scenario produced 1,371 detection records from 47 frames and 36 unique tracks, with an average confidence of 0.458. The CCTV scenario produced 715 records from 60 frames and 14 unique tracks, with an average confidence of 0.486. Overall evaluation yielded 97.9% precision, 100% recall, 99.0% F1-score, and 97.9% accuracy. The results show that the integration of YOLOv8 and Deep SORT can support consistent multi-object tracking and informative real-time visualization for data-driven campus security monitoring.
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 Custer, Johny 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 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