Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Fatihanursari, Fatihanursari
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 3 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN APLIKASI GRAB INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Rifa’I, Ahmad; Ardhani, Risma; Pratama, Denni; Fatihanursari, Fatihanursari
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8425

Abstract

Pengguna internet di Indonesia setiap tahun terus mengalami peningkatan, Pesatnya pertumbuhan pengguna internet di Indonesia memicu pertumbuhan E-Businness yang secara perlahan mengubah pola konsumsi masyarakat, khususnya masyarakat kota. Misalnya dalam pengguna jasa transportasi, pengguna umumnya cenderung menggunakan transportasi online dari pada transportasi konvensional. Hal ini merupakan bukti meningkatnya pola transportasi praktis di kalangan masyarakat. Grab Indonesia adalah salah satu Perusahaan ojek online terkemuka di Indonesia dan memiliki jumlah pelanggan cukup besar di Indonesia. Tingkat kepuasan yang bervariasi terhadap layanan yang diberikan, sehingga pasti ada saran dan keluhan dari para pelanggan. Analisi sentiment dapat dijadikan salah satu solusi untuk mengetahui tingkat kepuasan aplikasi guna meningkatkan sistem dan pelayanan. Peneliti mengambil permasalahan dari aplikasi Grab untuk mengetahui klasifikasi dari ulasan yang bersentimen positif ataupun negatif kemudian menerapkan klasifikasi dapat diupayakan melalui pendekatan perbandingan antara metode Naïve Bayes guna mengetahui hasil akurasi dari ulasan pengguna Aplikasi Grab yang ada di Google Playstore. Dari hasil penelitian terhadap analisis sentimen pengguna aplikasi Grab didapatkan hasil klasifikasi positif sebanyak 1677 dan sentimen negatif sebanyak 69 data teks artinya pengguna banyak memberikan komentar positif terhadap aplikasi Grab. Dan hasil klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes didapatkan hasil acuracy sebesar 84,36% precision 99,64% dan recall 87,12%.
ESTIMASI PENJUALAN PADA TOKO DAMHIL CAKE AND BAKERY MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIER SEDERHANA DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN KUE KERING Kaslani, Kaslani; Putri Siti Nur Hajijah, Regi; Eka Permana, Sandy; Fatihanursari, Fatihanursari
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8433

Abstract

Damhil cake and Bakery merupakan perusahaan kecil dan menengah yang bergerak di bidang industri roti dan kue di tengah persaingan yang semakin ketat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan strategi penjualan kue kering di Toko Damhil cake and Bakery melalui estimasi hasil penjualan produk menggunakan algoritma regresi linier sederhana. Penelitian ini melibatkan pengumpulan data penjualan produk kue kering di Toko Damhil Cake and Bakery selama priode 1 tahun yaitu tahun 2022. Data ini mencakup informasi tentang harga produk, dan dampak musiman terhadap penjualan. Dalam analisis ini, algoritma regresi linier sederhana dengan pendekatan Knowledge Discorvery in Databases (KDD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel-variabel tersebut dengan hasil penjualan. Penelitian ini melibatkan analisis data historis penjualan kue kering, penerapan algoritma regresi linier sederhana untuk membangun model prediktif, dan penggunaan metode KDD untuk mengidentifikasi pola atau hubungan yang dapat meningkatkan strategi penjualan. Hasil estimasi penjualan diharapkan dapat membantu Toko Damhil cake and Bakery dalam mengambil keputusan yang lebih tepat terkait produksi, promosi, dan penetapan harga produk. Dengan menerapkan pendekatan ini, diharapkan toko dapat meningkatkan efisiensi operasionalnya dan merumuskan strategi penjualan yang lebih cerdas. adalah Hasil penelitian ini dapat memberikan jawaban terhadap permasalahan yang dirumuskan dalam latar belakang, yaitu kesulitan untuk menentukan strategi penjualan yang efektif, adapun relevensi dari penelitian ini yaitu bertujuan untuk membantu Toko Damhil Cake and Bakery untuk membuat keputusan yang lebih akurat dalam merencanakan strategi penjualan kue keringdan meningkatkan efisiensi bisnis. Hasil yang diperoleh dari prediksi penjualan kue kering untuk periode waktu tahun 2022 sebanyak 10.458pcs.
PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GOPAY Riskawati, Riskawati; Fatihanursari, Fatihanursari; Iin, Iin; Rizki Rinaldi, Ade
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8699

Abstract

Perkembangan teknologi telah membawa dampak besar dalam bidang pembayaran digital atau E-Wallet. Aplikasi pembayaran digital seperti GoPay telah muncul sebagai solusi praktis untuk melakukan berbagai transaksi. Meskipun GoPay memberikan kemudahan, respon atau komentar pe ngguna terhadap aplikasi ini tidak selalu positif. Beberapa orang mungkin memberikan komentar yang negatif atau netral terkait dengan aplikasi Go-Pay. Namun, menganalisis secara manual semua komentar pengguna tidak mudah, mengingat jumlahnya yang sangat besar sehingga dapat menghambat proses umpan balik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen aplikasi GoPay dengan algoritma Naïve Bayes. Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD). Dari hasil klasifikasi analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier serta evaluasi data dengan confusion Matrix menghasilkan akurasi sebebsar 85%, presisi sebesar 84%, recall sebesar 96% dan f1-score sebesar 90%. Ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier mampu mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap aplikasi GoPay dengan tingkat akurasi yang memadai. Hasil analisis sentimen dapat memberikan masukan yang berharga kepada penyedia aplikasi GoPay untuk memperbaiki dan meningkatkan layanan mereka berdasarkan umpan balik pengguna. Selain itu, hasil penelitian akan menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut dalam analisis sentimen dalam konteks aplikasi seluler dan layanan keuangan digital.
Co-Authors Ardhani, Risma Eka Permana, Sandy Iin, Iin Kaslani Pratama, Denni Putri Siti Nur Hajijah, Regi Rifa’I, Ahmad Riskawati Riskawati, Riskawati Rizki Rinaldi, Ade