Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Ibrahim, Aghi Kalam
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Analysis the Level of Experience of Technology Users’ Perspectives on LinkedIn Websites Ibrahim, Aghi Kalam; Supriyatin, Wahyu; Rianto, Yasman
Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 21, No 2 (2024): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33751/komputasi.v21i2.9998

Abstract

LinkedIn is a web-based application that can be used by job seekers, both new users and professional users. LinkedIn website is not only used by job seekers but can be used for various other activities. Application user experience is a major assessment of the quality of the software. LinkedIn website user experience can be seen by measuring the website using several aspects. This research aims to analyze the website user experience using the User Experience Questionnaire (UEQ) method. Measurement using the UEQ method is seen by using six aspects of the measurement scale, namely attractiveness, clarity, efficiency, accuracy, stimulation and novelty. Data collection in the study was carried out using a questionnaire given to 41 respondents totaling 26 questions. The questionnaire data will be processed using UEQ Data Analysis Tools. The results of UEQ measurements with benchmark comparisons show four aspects that are in the below average category, namely attractiveness, efficiency, stimulation and novelty. While two aspects are in the bad category, namely clarity and accuracy. So it is necessary to develop and improve the LinkedIn website by developers related to aspects that are in the bad category. The two bad aspects have a value of 0.58 for the clarity aspect and 0.53 for the accuracy aspect.
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI ASTRO - GROCERIES IN MINUTES DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATION FROM TRANSFORMERS (BERT) Ibrahim, Aghi Kalam; Mustikasari, Metty; Bastian, Irwan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.6033

Abstract

Analisis sentimen merupakan proses penting dalam memahami persepsi pengguna terhadap suatu aplikasi, terutama dalam konteks aplikasi yang tengah berkembang pesat namun masih memiliki tantangan dalam mengenalkan layanannya kepada khalayak luas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi "Astro – Groceries in Minutes" yang terdapat di Google Play Store dengan menggunakan metode Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT). Aplikasi Astro telah diunduh lebih dari satu juta kali, namun masih ada tantangan dalam meningkatkan kesadaran dan penggunaannya di kalangan masyarakat yang lebih luas. BERT adalah model pembelajaran mesin berbasis transformer yang mampu menangkap konteks kata secara bidirectional, sehingga dapat menghasilkan representasi teks yang lebih akurat. Dalam penelitian ini, data ulasan dikumpulkan, dipreproses, dan kemudian diklasifikasikan ke dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode BERT dapat secara efektif mengklasifikasikan sentimen dalam ulasan aplikasi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Temuan ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pengembang aplikasi dalam memahami umpan balik pengguna dan meningkatkan kualitas layanan aplikasi Astro.
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI ASTRO - GROCERIES IN MINUTES DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATION FROM TRANSFORMERS (BERT) Ibrahim, Aghi Kalam; Mustikasari, Metty; Bastian, Irwan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.6033

Abstract

Analisis sentimen merupakan proses penting dalam memahami persepsi pengguna terhadap suatu aplikasi, terutama dalam konteks aplikasi yang tengah berkembang pesat namun masih memiliki tantangan dalam mengenalkan layanannya kepada khalayak luas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi "Astro – Groceries in Minutes" yang terdapat di Google Play Store dengan menggunakan metode Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT). Aplikasi Astro telah diunduh lebih dari satu juta kali, namun masih ada tantangan dalam meningkatkan kesadaran dan penggunaannya di kalangan masyarakat yang lebih luas. BERT adalah model pembelajaran mesin berbasis transformer yang mampu menangkap konteks kata secara bidirectional, sehingga dapat menghasilkan representasi teks yang lebih akurat. Dalam penelitian ini, data ulasan dikumpulkan, dipreproses, dan kemudian diklasifikasikan ke dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode BERT dapat secara efektif mengklasifikasikan sentimen dalam ulasan aplikasi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Temuan ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pengembang aplikasi dalam memahami umpan balik pengguna dan meningkatkan kualitas layanan aplikasi Astro.
Co-Authors Irwan Bastian Metty Mustikasari Wahyu Supriyatin Yasman Rianto