Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Adhi Dwi Saputra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Efektivitas Gamifikasi dalam Sistem Informasi Perkuliahan Nandana Wahyu Rizqullah; Awang Mohammad Ziadhasya Rizqaarrafi; Hafidz Irham Ar Ridlo; Daniel Prasetio Budiman; Adhi Dwi Saputra; Pratama Wirya Atmaja
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i2.3331

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi efektivitas gamifikasi dalam sistem informasi perkuliahan melalui pengembangan prototipe LearnUp. Metode kuantitatif dan kualitatif digunakan untuk mengukur efektivitas dan memahami pengalaman pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa gamifikasi dapat meningkatkan motivasi belajar mahasiswa, membuat proses pembelajaran lebih menarik dan interaktif, serta memperbaiki kekurangan platform e-learning tradisional. Implementasi gamifikasi terbukti menjadi pendekatan inovatif yang dapat meningkatkan kualitas pembelajaran di lingkungan perguruan tinggi.
Analisis Sentimen Aplikasi Gojek Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes Budiman, Daniel; Adhi Dwi Saputra; Revano Maliq Reynanda; Anggraini Puspita Sari
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i2.3375

Abstract

Media sosial telah menjadi platform penting bagi masyarakat untuk menyampaikan opini tentang produk dan layanan. Salah satu aplikasi yang populer di Indonesia adalah Gojek, yang banyak dibicarakan di Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap layanan Gojek menggunakan algoritma Naive Bayes. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data tweet, pelabelan data, praproses data, transformasi dengan TF-IDF, klasifikasi menggunakan Naive Bayes, evaluasi model, dan visualisasi hasil. Dalam penelitian ini, dibandingkan beberapa perbandingan pembagian data, yaitu 80:20, 75:25, 70:30, dan hasil menunjukkan bahwa persentase yang paling besar adalah 80:20, yang kemudian digunakan dalam penelitian ini. Hasil menunjukkan bahwa model Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 84,21%, presisi 86,67%, dan recall 92,86%. Penelitian ini bertujuan memberikan kontribusi akademis dalam bidang analisis sentimen dan pengolahan bahasa alami, serta memperkaya literatur terkait dengan studi kasus aplikasi layanan digital di Indonesia. Selain itu, penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dengan algoritma lain dan analisis yang lebih mendalam.
Co-Authors Anggraini Puspita Sari Awang Mohammad Ziadhasya Rizqaarrafi Budiman, Daniel Daniel Prasetio Budiman Hafidz Irham Ar Ridlo Nandana Wahyu Rizqullah Pratama Wirya Atmaja Revano Maliq Reynanda