Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Innovative: Journal Of Social Science Research
Harahap, Sulistia Maharani
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Informasi Inventory Pada PLN Updl Tuntungan Kab Deli Serdang Berbasis Web Sibarani, Fathiya Hasyifah; Harahap, Eva Darwisah; Meilina, Indah; Harahap, Sulistia Maharani
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 6 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

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

Abstract

Penelitian Studi Kasus : PLN UPDL Tuntungan merupakan sebuah instansi BUMN yang bergerak di bidang pelayan listrik. Instansi ini melayani kebutuhan listrik masyarakat seperti pengajuan pemasangan listrik, pengajuan naik tegangan atau penambahan daya hingga komplain lainnya. Saat ini proses pencatatan barang hingga pemakaiannya masih dilakukan secara manual yaitu menggunakan buku besar dan Spreadsheet sebagai alat bantu. Terdapat permasalahan terkait inventory pada instansi ini yaitu dalam proses pencatatan inventory masih membutuhkan waktu yang lama, human error, kehilangan data barang, dan keterlambatan dalam penyusunan laporan. Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan permasalah terkait penginputan inventory pada PLN UPDL Tuntungan yaitu dengan membangun sebuah Sistem Informasi Inventory Pada PLN UPDL Tuntungan Kab Deli Serdang Berbasis Web agar tidak terjadi kesalahan saat membuat laporan, dan dapat mempercepat proses pengolahan data. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem untuk memudahkan karyawan pada saat penginputan data inventory mengggunakan sistem agar tidak terjadi kesalahan dalam penginputan barang, sistem ini juga bertujuan untuk memudahkan karyawan dalam pembuatan laporan.
Analisis Sentimen Komentar Youtube Terhadap Food Vlogger Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Harahap, Sulistia Maharani; Kurniawan, Rakhamat
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 9 Nomor 1
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/means.v9i1.3912

Abstract

YouTube is currently the media most frequently accessed by internet users in Indonesia with a percentage of 88%, then WhatsApp at 83%, Facebook at 81%, and Instagram at 80%. One of the themes that is often uploaded is about food reviews and people who upload them are called food vloggers. Food vloggers influence millennial audiences, namely before and after food consumption. The purpose of food review videos is to provide reviews of food in terms of taste, price, quality, atmosphere, etc. Other people also have the freedom to comment on food review videos. This research aims to analyze public sentiment towards food vloggers using data from YouTube social media. This research aims to analyze sentiment using the Naïve Bayes algorithm method for food vloggers used to analyze sentiment with an accuracy value of 44.8276%, precision of 16% or 0.16%, recall of 100% or 1.00%, and f1-score of 27% or 0.27%. This sentiment analysis can be a reference in understanding food vlogger preferences.
Co-Authors Harahap, Eva Darwisah Kurniawan, Rakhamat Meilina, Indah Sibarani, Fathiya Hasyifah