Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.745
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI)
Yudi Setiawan, Nanang
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Optimasi Layanan Warung Ayam Bakar Lientang dengan Root Cause Analysis Berdasarkan Hasil Analisis Sentimen Berbasis Aspek Abrori, Arum; Yudi Setiawan, Nanang; Hendrakusma Wardani, Niken
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 4 (2024): April 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam menghadapi persaingan yang ketat, diperlukan strategi bisnis berorientasi pelanggan, salah satunya dengan memanfaatkan ulasan pelanggan yang ada di platform online. Namun, pemanfaatan ulasan pelanggan Warung Ayam Bakar Lientang masih terbilang minim disebabkan oleh keterbatasan sumber daya dan kemampuan pengolahan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aspek dan sentimen yang ada pada ulasan pelanggan Warung Ayam Bakar Lientang dengan menerapkan pemodelan topik menggunakan latent dirichlet allocation (LDA) dan pendekatan berbasis lexicon menggunakan lexicon VADER. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengidentifikasi akar permasalahan dan merumuskan rekomendasi solusi perbaikan untuk sentimen negatif yang ada di setiap aspek dengan metode root cause analysis. Data yang digunakan berupa data ulasan pelanggan yang diperoleh melalui web scraping pada situs Google Review dari tahun 2021 hingga Oktober 2023. Temuan menunjukkan empat aspek utama dalam ulasan pelanggan, meliputi makanan, pelayanan, suasana, dan nilai, dengan 489 ulasan positif dan 483 ulasan negatif. Hasil analisis sentimen berbasis aspek menjadi dasar untuk root cause analysis dengan diagram fishbone dan melibatkan diskusi bersama pihak stakeholder. Hasil root cause analysis mengungkap akar permasalahan serta rekomendasi solusi perbaikan untuk sentimen negatif yang di setiap aspek.
Analisis Performa Algoritma K-Means dan DBSCAN dalam Segmentasi Pelanggan dengan Pendekatan Model RFM Pranata, Furqan Maulana; Hadi Wijoyo, Satrio; Yudi Setiawan, Nanang
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 7 (2024): Juli 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam era globalisasi yang semakin kompetitif, intensifikasi persaingan di dunia bisnis memerlukan strategi yang efektif untuk meraih keunggulan kompetitif. Segmentasi pelanggan merupakan langkah penting untuk memahami pasar dan menargetkan kelompok pelanggan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa algoritma K-Means dan DBSCAN dalam segmentasi pelanggan dengan pendekatan model RFM (Recency, Frequency, Monetary). Penelitian ini menggunakan lima dataset retail apparel yang berbeda untuk menguji dan membandingkan performa kedua algoritma clustering tersebut. Evaluasi hasil clustering dilakukan menggunakan matriks Silhouette Score dan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing tergantung pada karakteristik dataset. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa tidak ada satu algoritma yang secara universal lebih baik dari yang lain, tetapi pemilihan algoritma yang sesuai sangat bergantung pada karakteristik dataset yang digunakan. Hasil clustering paling baik yang dihasilkan K-Means dengan silhouette score 0.547 dan nilai indeks DBI 0.640 yang merupakan hasil dataset pertama. Sedangkan hasil clustering yang baik dihasilkan DBSCAN dengan silhoeutte score 0.767 dan nilai indeks DBI 0.731 yang merupakan hasil dataset kedua.
Analisis Sentimen Aplikasi Glints Berdasarkan Ulasan Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine Sukmawati, A'inun; Eka Ratnawati, Dian; Yudi Setiawan, Nanang
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Aplikasi Glints merupakan aplikasi yang bergerak di bidang jasa penyedia lowongan kerja dan pengembangan karir. Aplikasi Glints menyediakan informasi mengenai lowongan pekerjaan baik full-time, internship, dan freelance. Banyaknya platform lowongan kerja yang ada di Indonesia memberikan tantangan pada aplikasi Glints agar tidak kalah dengan pesaingnya. Meningkatkan layanan aplikasi dengan mengetahui persepsi pengguna aplikasi merupakan salah satu cara untuk mempertahankan popularitas aplikasi. Persepsi pengguna aplikasi dapat dianalisis menggunakan analisis sentimen kemudian dapat diketahui akar permasalahan dari sentimen pengguna. Penelitian ini menggunakan metode SVM atau Support Vector Machine untuk melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan pengguna aplikasi di Google Play Store. Tahapan dalam proses analisis sentimen diantaranya seperti pengumpulan data dengan web scraping, pelabelan data, text preprocessing, pembobotan kata dengan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), klasifikasi menggunakan Support Vector Machine, dan evaluasi kinerja model dengan Confusion Matrix. Analisis dilakukan pada data berjumlah 738 data ulasan aplikasi. Hasil pengujian dengan parameter nilai C = 1 menunjukkan nilai accuracy sebesar 87,12%, precision 87,49%, recall 87,13%, dan f1-score 87,08%. Hasil klasifikasi negatif kemudian dianalisis menggunakan diagram fishbone. Analisis diagram fishbone menunjukkan bahwa aplikasi Glints memerlukan perbaikan pada layanan pencarian lowongan kerja, update aplikasi, dan fungsionalitas aplikasi.
Implementasi Manajemen Metadata Untuk Pelaporan Akademik Berdasarkan Data Management Body Of Knowledge (DMBOK) (Studi Kasus: Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer) Dafa Hermawan, Muhamad; Yudi Setiawan, Nanang; Agung Wicaksono, Satrio
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Akreditasi merupakan kegiatan penilaian kelayakan dan kinerja suatu institusi pendidikan berdasarkan kriteria standar. Akreditasi untuk program studi yang berkaitan dengan ilmu komputer diselenggarakan oleh Lembaga Akreditasi Mandiri Informatika dan Ilmu Komputer (LAM-INFOKOM). Saat ini, program studi S1 Sistem Informasi sedang melaksanakan pelaporan akademik kepada LAM-INFOKOM sebagai salah satu proses untuk akreditasi. Pelaporan akademik membutuhkan berbagai data mengenai program studi. Dalam pelaksanaannya, panitia pelaksana pelaporan akademik mengalami kesulitan untuk menemukan data (data discovery) yang diperlukan karena data tersebar di berbagai unit kerja. Penelitian ini mengimplementasikan metadata management berdasarkan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) sebagai solusi data discovery untuk membantu pelaporan akademik. Menurut DMBOK, ada 5 aktivitas proses metadata management yaitu define metadata strategy, understand metadata requirement, define metadata architecture, create and maintain metadata, dan query, rePort, and analyze metadata. metadata disusun dari istilah-istilah bisnis dalam pelaporan akademik sehingga data dapat dicari menggunakan istilah atau kata kunci yang berhubungan. Penelitian ini menggunakan metadata management platform dengan kemampuan untuk metadata ingestion dan untuk menemukan data yang sesuai dengan kata kunci. Dari hasil pengujian yang dilakukan, metadata management platform dapat menemukan semua data dengan kata kunci tertentu. Artinya, metadata ingestion berhasil dilakukan dengan baik dan metadata memiliki peran yang krusial untuk data discovery.
Analisis Quality in Use dan SWOT Produk Skincare Lokal dan Global Berdasarkan Sentimen Pengguna Fauziah Azzahra, Salma; Yudi Setiawan, Nanang; Purnomo, Welly
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 2 (2025): Februari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Industri kecantikan di Indonesia mengalami pertumbuhan signifikan dengan persaingan ketat antara produk skincare lokal dan global. Penelitian ini bertujuan menganalisis kualitas produk skincare lokal dan global menggunakan pendekatan Quality in Use pada aspek Effectiveness dan Satisfaction. Data sebanyak 13.458 ulasan dikumpulkan melalui web scraping dari situs Female Daily, diolah melalui cleansing, preprocessing, dan ekstraksi kata kunci menggunakan KeyBERT. Ulasan kemudian diklasifikasikan berdasarkan aspek menggunakan teknik fuzzy matching berbasis kamus yang divalidasi oleh ahli. Analisis sentimen dilakukan dengan model transformer dari Hugging Face dan divalidasi oleh ahli bahasa pada sampel 2.707 ulasan, dengan akurasi 99% untuk aspek dan 96% untuk sentimen. Hasil analisis menunjukkan keunggulan produk lokal pada aspek Satisfaction dan Effectiveness, serta peluang dari kelemahan produk global. Analisis SWOT mengungkap elemen Strength, Weakness, Opportunity, dan Threat melalui visualisasi data, wordcloud, dan ringkasan menggunakan model BART. Penelitian ini menyajikan hasil SWOT berdasarkan ulasan untuk memahami kelebihan dan kekurangan produk skincare lokal dan global.
Pengembangan Business Intelligence Dashboard Untuk Monitoring Key Performance Indicator Perusahaan di WWMusik Malang Dwi Putra, Alvianta; Yudi Setiawan, Nanang; Agung Wicaksono, Satrio
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 2 (2025): Februari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Efisiensi dan efektivitas merupakan aspek krusial dalam mencapai keberhasilan bisnis. Kedua aspek ini dapat diukur melalui Key Performance Indicators (KPI) yang dirumuskan berdasarkan objektif bisnis. WWMusik Malang, sebuah toko retail alat musik yang telah beroperasi sejak tahun 1994, hingga kini belum pernah memanfaatkan data transaksinya untuk menganalisis performa toko. Pengambilan keputusan manajerial hanya bergantung pada intuisi dan pengalaman. Hal ini menjadi hambatan, sebab proses pengambilan keputusan tidak didukung oleh data. Penelitian ini mengusulkan pengembangan dashboard Business Intelligence (BI) untuk memantau kinerja berdasarkan KPI. BI dirancang menggunakan metode four-step design methodology yang diperkenalkan oleh Kimball, termasuk salah satu tahapannya yaitu pengembangan data warehouse. Data operasional terlebih dahulu melalui tahapan Extract-Transform-Load (ETL) menggunakan Talend Open Studio, kemudian dimuat dalam Data warehouse dengan mekanisme penjadwalan pemutakhiran data setiap minggunya. Data warehouse menjadi sumber data utama dari komponen visualisasi pada dashboard, yang ditentukan berdasarkan tingkat krusial KPI oleh CEO perusahaan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan kriteria SMART. Dashboard diimplementasikan menggunakan Microsoft Power BI dengan koneksi ODBC dan On-Premises data gateway untuk melakukan pembaharuan semantic model. Hasil dari implementasi dashboard diuji menggunakan metode pengujian usability DATUS. Hasil pengujian menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang relatif tinggi, dengan skor keseluruhan 89,6 dari 100, dan interpretasi dari nilai rata-rata yang memuaskan
Analisis Ulasan Pelanggan Menggunakan Naïve Bayes Classifier pada Plus Coffee and Space Adrian Firmansah, Dani; Yudi Setiawan, Nanang; Eka Ratnawati, Dian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 3 (2025): Maret 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Analisis ulasan pelanggan merupakan langkah penting dalam memahami persepsi konsumen terhadap suatu produk atau layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan pelanggan pada Plus Coffee and Space menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes Classifier. Data dikumpulkan melalui web scraping dari ulasan Google Maps dan komentar media sosial, yang kemudian diproses menggunakan teknik preprocessing seperti normalisasi, stemming, dan tokenisasi. Selanjutnya, data dilabeli secara manual berdasarkan aspek makanan, pelayanan, dan lingkungan. Algoritma Multinomial Naïve Bayes digunakan untuk klasifikasi sentimen positif dan negatif dengan validasi menggunakan metode k-fold cross validation. Hasil analisis menunjukkan akurasi rata-rata sebesar 86%, dengan performa model yang konsisten dalam mengidentifikasi sentimen positif. Selain itu, visualisasi data dilakukan menggunakan wordcloud untuk memberikan gambaran umum terkait sentimen dan aspek yang menjadi perhatian pelanggan. Penelitian ini membantu Plus Coffee and Space dalam memahami kekuatan dan kelemahan mereka berdasarkan ulasan pelanggan. Dengan demikian, diharapkan hasil penelitian ini dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, seperti meningkatkan kualitas pelayanan dan produk, serta menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih memuaskan.
Evaluasi dan Perbaikan Proses Bisnis Menggunakan Failure Mode and Effect Analysis dan Six Sigma Meykasari, Aldhila; Tyroni Mursityo, Yusi; Yudi Setiawan, Nanang
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi Vol 3 No 1 (2022): Agustus
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/justsi.v3i1.57

Abstract

Keberadaan PPID dapat mempermudah masyarakat dalam mendapatkan informasi melalui mekanisme satu pintu. Kompleksnya sistem yang terdapat di PPID Diskominfo Kabupaten Kediri memerlukan analisis lebih jauh untuk menentukan proses bisnis dan aktifitas yang berpotensi menyebabkan permasalahan, sehingga dapat dilakukan perbaikan (improvement) dan juga menghasilkan proses bisnis rekomendasi, dengan harapan PPID tersebut dapat lebih efektif dan efisien. Dalam mengatasi hal tersebut peneliti menggunakan suatu tools yang disebut sebagai Failure Mode Effect Analysis (FMEA) dan Six Sigma. Evaluasi dan perbaikan dalam peningkatkan kinerja dilakukan dengan menggunakan Bussiness Process Model and Notation (BPMN) dan menggunkan aplikasi Bizagi Model untuk mendapatkan keunggulan proses bisnis. Pengendalian permintaan informasi publik oleh PPID (Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi) Kabupaten Kediri, dengan metode Six Sigma menggunakan 5 tahap yaitu Define, Measure, Analyse, Improvement, dan Control. FMEA diproses dalam bentuk wawancara dan diskusi bersama pegawai PPID Kabupaten Kediri. Severity (Keparahan), Occurrence (Kejadian), dan Detection (Deteksi) diidentifikasi dari hasil survey dalam organisasi. Berdasarkan hasil simulasi proses bisnis, Proses validation ini dilakukan validasi terhadap probabilitas control aliran aktivitas pada setiap gateways yang ada. Bagian PPID pembantu, probabilitas permohonan dapat dipublikasikan yang memiliki pilihan boleh dan tidak. Pada kondisi boleh memiliki probabilitas 55% dan untuk kondisi tidak memiliki probabilitas sebesar 45%. Hal itu disebabkan karena banyak informasi yang memang bersifat rahasia maka menghasilkan nilai probabilitas yang sama. Percabangan bagian pemohon informasi publik khususnya pembayaran memiliki pilihan ya dan tidak. Pada kondisi tidak memiliki nilai probabilitas sebesar 90% dan untuk kondisi ya memiliki nilai probabilitas 10% hal ini disebabkan karena pada proses permohonan informasi pihak PPID memiliki hakikat biaya murah. Pada proses rekomendasi bidang pelayanan informasi berperan penting membantu pihak PPID Pembantu untuk melakukan pengecekan informasi yang sesuai dengan persyaratan. Prosespun menjadi lebih lancar tidak harus menunggu PPID Pembantu dalam memutuskan banyak hal untuk dapat melanjutkan proses selanjutnya. Dari proses rekomendasi ini diperlukan waktu 3 hari 2 jam. Dalam penerapan Failure Mode Effect Analysis (FMEA) dan Six Sigma dengan menggunakan Bussiness Process Model and Notation (BPMN) dan aplikasi Bizagi Model kinerja PPID Pembantu lebih efisien dan efektif dengan proses bisnis yang berkualitas.
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Ulasan Aplikasi Qasir Mobile Pada Google Playstore Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) syah fauzan putra, rizal akbar; Yudi Setiawan, Nanang; Wicaksono, Satrio Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6 (2025): Juni 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi informasi menjadikan analisis sentimen menjadi alat yang efektif dalam memahami opini pengguna terhadap suatu aplikasi. Aplikasi Qasir Mobile, sebagai platform Point of Sale (POS), menerima banyak ulasan dari pengguna di Google Play Store, yang dapat memberikan wawasan berharga mengenai pengalaman pengguna.Penelitian ini dimulai dengan proses pengumpulan data ulasan dari Google Play Store dalam rentang waktu 01 Januari 2021 hingga 01 Januari 2024 mendapatkan data sebanyak 4933 data. Data kemudian diproses melalui tahapan pembersihan teks (text preprocessing), termasuk tokenizing, stemming, dan stopword removal. Selanjutnya, fitur diekstraksi menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk menghasilkan representasi numerik dari teks. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan pembagian data 70:30 mencapai akurasi tertinggi sebesar 80,03% Nilai tersebut dapat mencerminkan seberapa baik model SVM dapat memprediksi kelas atau label dari data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Analisis lebih lanjut terhadap sentimen negatif mengungkapkan beberapa permasalahan utama dalam aplikasi. Analisis
Analisis SWOT Layanan Kereta Cepat Whoosh terhadap Kereta Api Argo Parahyangan di Komentar Youtube Menggunakan Analisis Sentimen Abdurrahman Airlangga, Aria; Yudi Setiawan, Nanang; Eka Ratnawati, Dian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 8 (2025): Agustus 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Whoosh adalah Kereta Cepat (HSR) pertama di Indonesia yang mulai beroperasi. Namun, berbagai hambatan pembangunan dan keberadaan layanan lama yang juga bersaing menyebabkan penerimaan kritis di antara para penggunanya dan masyarakat. Kritik yang dihasilkan ini berisikan informasi sangat bermanfaat yang dapat digunakan untuk meningkatkan layanan yang diberikan, sehingga digunakan analisis kesenjangan SWOT dengan penerapan analisis Importance-Performance (IPA) untuk menentukan pentingnya suatu aspek layanan yang dinilai banyak diperhatikan oleh masyarakat dan pengguna serta pemetaannya ke dalam kuadran SWOT secara objektif. Sentimen analisis berbasis aspek digunakan untuk menangkap informasi tersebut. Namun, pembelajaran mesin tradisional memerlukan adanya data latih dan proses pelabelan sejumlah besar user-generated content memerlukan waktu dan biaya yang mahal. Oleh karena itu, pendekatan zero-shot yang memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan kelas yang belum pernah terlihat diterapkan. Ditemukan bahwa Whoosh mendapat sambutan kritis di kalangan masyarakat dengan 5 kelas diklasifikasikan sebagai threat, 2 diidentifikasi sebagai opportunity terhadap pesaingnya, dan 3 lainnya sebagai weakness di mana kedua layanan kurang dapat memberikan hasil terstandar.
Co-Authors Abdurrahman Airlangga, Aria Abrori, Arum Adrian Firmansah, Dani Agung Wicaksono, Satrio Aryo Pinandito Dafa Hermawan, Muhamad Dian Eka Ratnawati Dwi Putra, Alvianta Fauziah Azzahra, Salma Hadi Wijoyo, Satrio Hendrakusma Wardani, Niken Meykasari, Aldhila Pranata, Furqan Maulana Purnomo, Welly Satrio Agung Wicaksono Sukmawati, A'inun syah fauzan putra, rizal akbar Tyroni Mursityo, Yusi Wibowo Jati, Arya