Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Pengabdian Masyarakat Unama
Maria Rosario
Universitas Dinamika Bangsa
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PELATIHAN APLIKASI AKUNTASNI (USAHA JASA) UNTUK MENINGKATKAN KOMPETENSI SISWA JURUSAN IPS DI SMA NEGERI 11 KOTA JAMBI Despita Meisak; ayu Feranika; Maria Rosario; Masgo
Jurnal Pengabdian Masyarakat UNAMA Vol 2 No 1 (2023): JPMU Volume 2 Nomor 1 April 2023
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33998/jpmu.2023.2.1.713

Abstract

Permasalahan yang sering terjadi akibat dari faktor akademik dibidang pendidikan akuntansi bagi siswa-siswi SMA khususnya jurusan IPS, yaitu hanya mempelajari dasar pembukuan akuntansi secara manual, hal ini membuat guru ekonomi khawatir dari hasil pembelajaran yang kurang optimal terhadap soft skill yang dimiliki jurusan IPS padahal identik keahliannya dibidang ekonomi. Pada kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini peserta nya adalah siswa siswi SMAN 11 Kota Jambi jurusan IPS, dimana pihak sekolah belum menerapkan aplikasi akutansi pada mata pelajaran ekonomi yaitu ilmu akutansi, Oleh karena itu, pengabdian ini bertujuan memberikan solusi dengan memilih sistem informasi akuntansi dengan menggunakan aplikasi sederhana usaha jasa sehingga dapat meningkatkan kompetensi Siswa Jurusan IPS di SMAN 11 Kota Jambi dalam penyajian laporan keuangan Jasa. Metode pelaksanaan untuk kegiatan pengabdian ini dengan langkah-langkah berikut; (1) melakukan sosialisasi, pengenalan aplikasi akuntansi, (2) simulasi dan praktek bagaimana melakukan pencatatan setiap transaksi yang diberikan dengan aplikasi akutansi, (3) pendampingan penggunaan aplikasi akuntansi, (4) evaluasi
HYBRIDIZATION OF FASTTEXT-BLSTM AND BERT FOR ENHANCED SENTIMENT ANALYSIS ON SOCIAL MEDIA TEXTS Jasmir; Maria Rosario; Irawan Irawan; Agus Siswanto; Tiko Nur Annisa
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 11 No. 3 (2026): JITK Issue February 2026
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v11i3.7488

Abstract

The development of internet technology and social media has driven the increasing use of sentiment analysis to understand public opinion. This study aims to improve the classification performance of sentiment analysis by proposing a hybrid model that combines FastText-BLSTM and BERT. The dataset used consists of 900 Indonesian-language Netflix app user reviews obtained through crawling using Google Play Scraper. The research stages include text preprocessing, feature extraction using FastText and BERT, and classification using BLSTM, which are then combined in a concatenation layer to produce a richer feature representation. Experimental results show that the FastText-BLSTM-BERT hybrid model provides the best performance with an accuracy of 94.22%, a precision of 95.98%, a recall of 95.68%, and an F1-score of 95.83%. This achievement is superior to the single models of FastText-BLSTM and BERT. The main novelty of this research lies in the integration of contextual embeddings from BERT with subword-level semantic and sequential representations from FastText-BLSTM, which has not been extensively explored in prior studies on Indonesian sentiment analysis. This hybridization demonstrates significant improvement in model generalization and robustness for low-resource language texts
Co-Authors Agus Siswanto Despita Meisak Feranika, Ayu Irawan Irawan Jasmir Masgo Tiko Nur Annisa