Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Ade Yusuf Ardiyansyah
Universitas Bina Insani
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENGUJIAN APLIKASI SAPAWARGA (JABAR SUPER APPS) MENGGUNAKAN METODE BLACK BOX TESTING Sugiarto Catrio Mulyo Rachmanto; Hebert Arya Agatha; Tiana Ramdani; Ade Yusuf Ardiyansyah; Ilham Avin Pratama; Achmad Sholehudin
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4741

Abstract

Aplikasi Sapa Warga Jawa Barat adalah platform digital yang meningkatkan interaksi dan komunikasi antara pemerintah provinsi Jawa Barat dengan warganya. Aplikasi ini memungkinan warga melaporkan masalah, mengajukan pengaduan, dan mendapatkan informasi publik secara real-time, serta mendukung layanan e-Government untuk akses layanan pemerintahan online. Dirancang dengan antarmuka yang user-friendly, aplikasi ini tersedia untuk Android dan iOS. Melalui berbagai tahap pengujian fungsionalitas, kinerja, dan kompatibilitas, aplikasi ini memastikan kualitas dengan teknologi modern. Integrasi dengan layanan peta juga disertakan.Hasil kuesioner dari tahap uji beta, yang melibatkan 33 responden, menunjukkan bahwa 68,7% responden menilai aplikasi ini layak digunakan. 
ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA CHATBOT WHATSAPP UNTUK LAYANAN INFORMASI PPDB DI MTS ATTAQWA 04 BEKASI ade yusuf ardiyansyah
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9847

Abstract

Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di MTs Attaqwa 04 Kabupaten Bekasi saat ini masih dilayani secara manual melalui WhatsApp oleh sekitar sepuluh panitia yang merangkap mengajar, dengan intensitas pertanyaan 8–10 pesan per hari dan dapat meningkat dua kali lipat pada periode tertentu. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan respons dan ketidaktersediaan layanan 24 jam. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan chatbot WhatsApp berbasis Natural Language Processing (NLP) dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi intent pertanyaan calon pendaftar. Sistem dikembangkan menggunakan metode Extreme Programming (XP) dengan integrasi WhatsApp HTTP API (WAHA), backend Python-Flask, ekstraksi fitur Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan pipeline praproses yang mencakup case folding, cleansing, normalisasi berbasis aturan, serta fuzzy correction. Model dilatih menggunakan kurang lebih 1.000 data intent dan diuji pada 223 data uji holdout. Hasil pengujian menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 85,65%, sedangkan pengujian fungsional terhadap 14 skenario seluruhnya berhasil. Pengujian User Acceptance Testing (UAT) terhadap 28 responden menghasilkan skor rata-rata 4,18–4,43 pada skala Likert 1–5, dengan kepuasan keseluruhan 4,39. Sistem dinilai mampu memberikan layanan informasi PPDB secara otomatis, cepat, dan tersedia 24 jam.
Co-Authors Achmad Sholehudin Hebert Arya Agatha Ilham Avin Pratama Sugiarto Catrio Mulyo Rachmanto Tiana Ramdani