Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
Naibaho, Julius Panda Putra
Universitas Papua
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Komprehensif Kualitas Website Universitas Papua Menggunakan Webqual 4.0 Dan Gtmetrix Fatah, Annisa Azzahrah; Naibaho, Julius Panda Putra; Kweldju, Alex De
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 2: Agustus 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i2.2020

Abstract

The quality of the University of Papua's website has never been comprehensively evaluated, leaving the factors affecting user satisfaction unknown. This study aims to assess the website's quality using the WebQual 4.0 method to evaluate usability, information quality, and interaction, and GTMetrix to measure technical aspects such as load time and image optimization. Data were collected through a survey of 108 students. Quantitative results show that usability, information quality, and interaction explain 67,4% of the variation in user satisfaction, with 32,6% influenced by other unexplored factors, indicating many unknown factors. GTMetrix's qualitative results give the website a grade of C for performance and highlight areas needing improvement, such as content speed and page element optimization. With these improvements, it is hoped that the quality and performance of the University of Papua's website can be enhanced to more effectively meet user needs.Keywords: GTMetriks; Website; Webqual 4.0 AbstrakKualitas website Universitas Papua belum pernah dievaluasi secara komprehensif, sehingga faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna tidak diketahui. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas website Universitas Papua menggunakan metode WebQual 4.0 untuk menilai kegunaan, kualitas informasi, dan interaksi serta GTMetrix untuk mengukur aspek teknis seperti waktu muat dan optimasi gambar. Data dikumpulkan melalui survei terhadap 108 mahasiswa. Hasil uji kuantitatif menunjukkan bahwa kegunaan, kualitas informasi, dan interaksi menjelaskan 67,4% variasi kepuasan pengguna, dengan 32,6% dipengaruhi faktor lain yang belum diuji, menunjukkan banyak faktor yang belum dipahami. Hasil uji kualitatif dari GTMetrix memberikan grade C untuk performa website dan menunjukkan beberapa area yang perlu diperbaiki seperti kecepatan konten dan optimasi elemen halaman. Dengan perbaikan ini, diharapkan kualitas dan performa website Universitas Papua dapat ditingkatkan untuk memenuhi kebutuhan pengguna secara efektif.  
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Pada Ulasan Aplikasi Shopee Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Simanungkalit, Asna; Naibaho, Julius Panda Putra; Kweldju, Alex De
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1826

Abstract

The growth of information technology and digital advances are changing the shopping landscape, especially with the rise of online shopping applications such as Shopee in Indonesia. Shopee's effectiveness as an online shopping platform is evaluated through user reviews on the Google Play Store. The reviews provide insight into application performance, helping companies improve services. This research uses the Naïve Bayes algorithm to analyze user complaints against Shopee. Naïve Bayes is a method that combines information from sample data and information from previous data. Data from 4425 reviews between October 2018 and May 10 2019 was analyzed, with the results classifying positive and negative sentiment. By using oversampling techniques to overcome data imbalance, the accuracy reached 92.5% and the AUC value was 0.95, indicating the success of the model. This study provides insights into user perceptions of Shopee, helping in improving user experience on the platform.Keywords: Comments; Sentiment; Shopee; Review; Naive Bayes AbstrakPertumbuhan teknologi informasi dan kemajuan digital mengubah lanskap perbelanjaan, terutama dengan meningkatnya aplikasi belanja online seperti Shopee di Indonesia. Efektivitas Shopee sebagai platform belanja online dievaluasi melalui ulasan pengguna di Google Play Store. Ulasan tersebut memberikan wawasan tentang kinerja aplikasi, membantu perusahaan dalam meningkatkan layanan. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk menganalisis keluhan pengguna terhadap Shopee. Naïve bayes merupaka sebuah metode yang menggabungkan informasi dari data sampel dan informasi dari data sebelumnya. Data dari 4425 ulasan antara Oktober 2018 dan 10 Mei 2019 dianalisis, dengan hasil mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif. Dengan menggunakan teknik oversampling untuk mengatasi ketidakseimbangan data, akurasi mencapai 92,5% dan nilai AUC adalah 0,95, menunjukkan keberhasilan model. Studi ini memberikan wawasan tentang persepsi pengguna terhadap Shopee, membantu dalam meningkatkan pengalaman pengguna di platform tersebut. 
Co-Authors Fatah, Annisa Azzahrah Kweldju, Alex De Simanungkalit, Asna