Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.328
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Dinamik Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Annual Research Seminar Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Penelitian Pendidikan IPA (JPPIPA) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Masyarakat Telematika Dan Informasi : Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Teknoinfo JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Building of Informatics, Technology and Science Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Mnemonic Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer EXPLORER Jurnal Ekonomika Dan Bisnis Paradigma SENTRI: Jurnal Riset Ilmiah Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Eduvest - Journal of Universal Studies Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer The Indonesian Journal of Computer Science INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi (JIMASIA) Jurnal Komputasi
Ryan Randy Suryono
Universitas Teknokrat Indonesia
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts 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 Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Social Sciences Veterinary Other

Published : 85 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 85 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP HASIL QUICK COUNT PEMILU 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN LOGISTIC REGRESSION Apriansyah, Febri; Suryono, Ryan Randy
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.6614

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap hasil quick count Pemilu 2024 di media sosial X. Dari 7048 tweet yang dianalisis, 55.18% menunjukkan sentimen positif dan 44.82% sentimen negatif. Naïve Bayes memiliki accuracy 87% dengan precision 87% dan recall 90% untuk sentimen positif, serta 84% untuk sentimen negatif. Logistic Regression memiliki akurasi 81%, precision 84%, recall 83% untuk sentimen positif, dan 79% untuk sentimen negatif. Analisis visual menyoroti kata-kata kunci seperti “quick count, pilpres, hasil, kpu, dan calon”. Naïve Bayes lebih efektif dalam analisis sentimen, dengan prediksi benar sebanyak 2787 untuk kelas positif. Hasil quick count sering kali menimbulkan berbagai reaksi di kalangan masyarakat. Reaksi ini dapat berupa dukungan, keraguan, atau bahkan penolakan terhadap hasil yang disajikan. Sentimen masyarakat terhadap hasil quick count sangat penting untuk dipahami karena dapat mempengaruhi stabilitas sosial dan politik pasca pemilu. Penelitian ini memberikan wawasan penting tentang dinamika sosial pasca pemilu, bermanfaat bagi pemerintah, lembaga pemilu, dan masyarakat dalam merespons situasi politik.
KOMPARASI BERBAGAI MODEL KLASIFIKASI TEKS UNTUK ANALISIS SENTIMEN TENTANG TERPILIHNYA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA 2024 Setiawan, Feri Cahya; Suryono, Ryan Randy
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.6536

Abstract

Pemilihan Presiden Indonesia tahun 2024 menjadi topik hangat di kalangan masyarakat, Baik dalam kehidupan sehari-hari maupun di dunia maya, khususnya pada platform media sosial seperti aplikasi X. Pada tahun 2024 calon presiden Indonesia paslon nomor 2 adalah Prabowo Subianto merupakan Presiden terpilih Indonesia sekaligus Mentri Pertahanan. Oleh sebab itu, muncul beragam pandangan, termasuk opini yang positif maupun negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen opini publik di platform media sosial X terkait pemilihan Presiden Indonesia 2024 dengan memanfaatkan berbagai algoritma machine learning yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Logistic Regression, nanti kinerjanya kemudian ditingkatkan menggunakan Teknik Oversampling Minoritas Sintetis (SMOTE). Hasil penelitian ini Naïve Bayes mencapai Accuracy 96%, Precision 93%, Recall 100%, F1-Score 96%, Untuk Support Vector Machine mencapai Accuracy 99%, Precision 99%, Recall 100%, F1-Score 100 % dan Logistic Regression mencapai Accuracy 99%, Precision 99%, Recall 100%, F1-Score 100%. Dapat disimpulkan bahwa Support Vector Machine Logistic Regression menunjukan performa terbaik dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif secara lebih akurat jika dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes. Namun dalam hasil Confusion Matrix algoritma Support Vector Machine menunjukan performa yang jauh lebih baik. Hal ini memnunjukan kemampuan Support Vector Machine dapat menjadi pilihan yang lebih baik dalam kasus analisis sentimen terhadap terpilihnya Prabowo Subianto sebagai Presiden Indonesia 2024.
KLASTERISASI DATA PENJUALAN BERDASARKAN WILAYAH MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA PT XYZ Elin Mayoana Fitri; Ryan Randy Suryono; Agus Wantoro
Jurnal Komputasi Vol. 11 No. 2 (2023)
Publisher : Jurusan Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v11i2.12582

Abstract

PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang distributor minuman ringan yang ada di Lampung. Permasalahan yang dihadapi perusahaan saat ini dalam mengelola data transaksi penjualan di setiap cabangnya masih dilakukan pengelompokkan secara manual sehingga menjadi kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan kemudahan bagi perusahaan dalam mengelola data transaksi penjualannya untuk mengetahui tingkat penjualan produk pada setiap cabangnya. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode clustering algoritma k-means, dan menggunakan bahasa pemrograman python. Data akan di clustering ke dalam 3 cluster yaitu penjualan tertinggi, penjualan, sedang, dan penjualan terendah. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa penjualan dengan nilai tertinggi adalah pada region 3, penjualan dengan nilai sedang berada pada region 11 dan penjualan dengan nilai terendah yaitu pada region 4. Pengujian terhadap hasil clustering dalam penelitian ini menggunakan metode silhouette score untuk mengetahui jumlah klaster yang optimal. Hasilnya didapatkan skor untuk klaster data penjualan berdasarkan region adalah 0,78 dan untuk klaster data penjualan berdasarkan outlet adalah 0,58. Skor tersebut menunjukkan bahwa jumlah klaster yang dihasilkan masuk kedalam kategori baik karena tidak mendekati -1. Berdasarkan hasil klasterisasi tersebut diharapkan dapat menjadi rekomendasi PT XYZ dalam menentukan strategi penjualan sebagai upaya meningkatkan keuntungan bagi perusahaan.
Tinjauan Literatur Sistematis tentang Standarisasi Sistem Pembayaran (QRIS dan Kerangka Kerja Serupa) dalam Ekosistem Kewirausahaan Digital TAHARA, ANGGIT PRANA; AGUSTIAN, VENDRI RAMA; SUDIARTE, PUTU; SURYONO, RYAN RANDY
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 22, No 1 (2026): Januari
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v22i1.3520

Abstract

Advances in the digital era have driven significant transformations in entrepreneurial practices, particularly in the Micro, Small, and Medium Enterprises (MSME) sector. The implementation of the Indonesian Standard Quick Response Code (QRIS) as a digital payment system not only reflects the adoption of technology but also the implementation of technopreneurship principles that emphasize technology-based innovation. This study aims to analyze the contribution of technopreneurship in accelerating the adoption of QRIS by MSMEs, as well as to identify the benefits, obstacles, and research gaps that have not been widely studied. The method used is a Systematic Literature Review (SLR) with the Kitchenham protocol applied to national and international journal articles published in the period 2019–2025. The results of the study show that technopreneurship plays an important role in increasing the digital readiness of MSMEs, encouraging business model innovation, and increasing the effectiveness and reliability of transactions through QRIS. However, challenges in the form of limited digital literacy, supporting infrastructure, and the integration of QRIS with the MSME financial system remain major obstacles. These findings are expected to serve as a theoretical basis for the development of technopreneurship-based MSMEs and a reference for further research.Key Word: Technopreunership; QRIS, MSMEs; Technology adoption; Digital payment Abstrak Kemajuan era digital telah mendorong transformasi signifikan dalam praktik kewirausahaan, khususnya pada sektor Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Penerapan Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS) sebagai sistem pembayaran digital tidak hanya mencerminkan adopsi teknologi, tetapi juga implementasi prinsip technopreneurship yang menekankan inovasi berbasis teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kontribusi technopreneurship dalam mempercepat adopsi QRIS oleh UMKM, serta mengidentifikasi manfaat, hambatan, dan celah penelitian yang masih belum banyak dikaji. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan protokol Kitchenham terhadap artikel Literatur nasional dan internasional yang dipublikasikan pada periode 2019–2025. Hasil kajian menunjukkan bahwa technopreneurship berperan penting dalam meningkatkan kesiapan digital UMKM, mendorong inovasi model bisnis, serta meningkatkan efektivitas dan keandalan transaksi melalui QRIS. Namun demikian, tantangan berupa keterbatasan literasi digital, infrastruktur pendukung, dan integrasi QRIS dengan sistem keuangan UMKM masih menjadi hambatan utama. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar teoritis bagi pengembangan UMKM berbasis technopreneurship dan rujukan bagi penelitian selanjutnya.Kata Kunci: Technopreunership; QRIS; UMKM; Adopsi Teknologi; Pembayaran Digital
Transformasi Model Bisnis dan Tantangan Ekosistem AI pada Startup Digital (2021–2026): Systematic Literature Review Putra, Andiky Vicky Handayana; Fitriani, Siska; Limoury, Younes; Suryono, Ryan Randy
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 6 No 10 (2026): March 2026
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/tin.v6i10.9239

Abstract

As the adoption of Artificial Intelligence (AI) by digital startups increases, the existing literature remains fragmented between technical and managerial perspectives, making it difficult to comprehensively understand the role of AI in digital entrepreneurship. This study aims to systematically synthesize how AI affects value creation, operational strategies, and adoption challenges in various ecosystem contexts. Using the SLR method based on Kitchenham's guidelines, this study conducted a comprehensive search of reputable academic databases, namely Scopus and ScienceDirect. Through a rigorous quality assessment process to ensure data validity, 21 high-quality primary studies published between 2021 and 2026 were selected. The review results show that AI not only functions as a tool for increasing efficiency, but also as a strategic capability that drives the transformation of startup business models from static product offerings to predictive and dynamic personalized services. In addition, the role of AI evolves throughout the startup life cycle, from cognitive support at the ideation stage to the main mechanism that supports non-linear growth in the development phase. The study also identifies differences in AI adoption challenges, where ethical and regulatory issues are more prominent in developed countries, while talent and infrastructure limitations are major obstacles in developing countries. This research emphasizes the importance of viewing AI as a supporting capability that strengthens, rather than replaces, the role of entrepreneurs in building sustainable competitive advantage.
Co-Authors ., Bagastian Achmad Nizar Hidayanto Ade Dwi Putra Adelia Pratiwi Aditia Yudhistira Agresia, Vania Agus Wantoro AGUSTIAN, VENDRI RAMA Ahmad Ari Aldino Ajie Tri Hutama Al Afif, Satria Anadas, Sylvi Ananda, Dhea AndaruJaya, Rinaldi Sukma Ansyah, Ferdi Apriansyah, Febri Ariany, Fenty Arshad, Muhammad Waqas Aryuda, Aryuda Bagastian, Bagastian Bagus Reynaldi, Dimas Bakti, Da'i Rahman Bhatara, Dimas Wahyu Budi Santosa Budi Santosa Budiawan, Aditia Budiman, Ega Christ Mario Dana Indra Sensuse Darmini Darmini DAVID KURNIAWAN Dede Krisna Friansyah Dedi Darwis Desi Fitria Dewantoro, Mahendra Dinda Septia Ningsih Dwi Nanda Agustia Dyah Ayu Megawaty Eko Putro, Dimas Elin Mayoana Fitri Eskiyaturrofikoh, Eskiyaturrofikoh Fadli, Muhammad Firdaus, Noval Dinda Firmanda, Fabian Fudholi, Muhammad Fahmi Gunawan, Rakhmat Dedi Handini, Meitry Ayu Haryanto, Didik Hasiholan Simamora, Alfred Heni Sulistiani Hermana, BP Putra Hoiri, Muhamad Nur Ignatius Adrian Mastan Indra Budi Isnain, Auliya Rahman Ival Sanjaya Iwan Purwanto Iwan Purwanto Juarsa, Doris Junita, Elvika Alya Kamrozi Karimah Sofa Kautsarina Kautsarina Kautsarina Kautsarina Kautsarina Kautsarina Kautsarina Kevinda Sari Krishna Yudhakusuma P.M. Laksono, Urip Hadi Limoury, Younes M Sahyudi Magda, Kardita Mahendra Dewantoro Maylanda, Putri Oktaria Megawaty, Dyah Ayu Meliana, Yovi Mesran, Mesran Miranda, Khyntia Mugi Prasetio Muh. Alviazra Virgananda Muhamad Adhytia Wana Putra Rahmadhan Muhammad Ridwan Muhammad Sahyudi Muhammad Surono Mustaqim, Ilham Zharif Nababan, Cynthia Deborah Natasha Panca Hadi Putra Pratama, Rangga Rizky Purnama, Putri Intan Purwanti, Dian Sri Putra, Andiky Vicky Handayana Putra, Djalu Bintang Putra, Satya Setiawan Putri Oktaria Maylanda Putro, Dimas Eko Rachmad Nugroho Rachmi Azanisa Putri Rahmat Dedi Gunawan Raihandika, M Rafi Raka Sulistiyo Ramadhani, Bagus Reifco Harry Farrizqy Rias Kumalasari Devi Riyama Ambarwati Sampurna Dadi Riskiono Sanriomi Sintaro Saputra, Melian Jefri Saputra, Rizky Herdian Sari, Cici Nurita Kumala Sari, Putri Kumala Sarumpaet, Lisyo Hileria septiana Rahayu Septiana Rahayu Setiawan, Andra Setiawan, Feri Cahya Setiawansyah Setiawansyah Setiyana, Beta Agus Simarmata, Yohanes Siska Fitriani, Siska Sobirin, Muhammad Hamdan SUDIARTE, PUTU Sumanto Sumanto Surono, Muhammad Surya Indra Gunawan TAHARA, ANGGIT PRANA Tri Widodo Tria Setyani Ulum, Faruk Vazli, Hazlan Wahyudi, Agung Deni Wang, Junhai Waqas Arshad, Muhammad Yeni Agus Nurhuda Yeni Agus Nurhuda Yulia Indriani Yuri Rahmanto Yuspita, Emi