Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah FIFO Antasena: Governance and Innovation Journal
Izdihar, Zalfa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Environmental Science Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Efektivitas Pelayanan Samsat Keliling Kota Serang dalam Pengurusan Pajak Kendaraan Bermotor Izdihar, Zalfa; Yulianti, Rina; Rahmawati, Rahmawati
ANTASENA: Governance and Innovation Journal Vol. 2 No. 2 (2024): Desember
Publisher : FIA Unkris Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61332/antasena.v2i2.180

Abstract

SAMSAT Keliling adalah salah satu pelayanan yang dilakukan oleh SAMSAT Serang. SAMSAT Keliling merupakan salah satu inovasi pelayanan pajak yang dilakukan oleh SAMSAT yang bersifat proaktif atau menjemput bola dengan menggunakan mobil keliling untuk mendatangi lokasi-lokasi strategis yang menjadi tempat berkumpulnya atau ramai dilintasi oleh orang banyak sehingga akan mendekatkan pelayanan pajak kendaraan bermotor ke masyarakat. Permasalahan penelitian ini yaitu: Pelayanan pengurusan pajak kendaraan bermotor SAMSAT Keliling tidak mengikuti jadwal pelayanan yang berlaku, tidak adanya papan informasi yang menjelaskan alur pelayanan pembayaran, dan minimnya sosialisasi pelayanan pengurusan pajak kendaraan bermotor melalui samsat keliling kepada masyarakat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar tingkat efektivitas pelayanan SAMSAT Keliling Kota Serang dalam pengurusan PKB. Penelitian ini menggunakan teori standar pelayanan publik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif. Populasi penelitian ini adalah masyarakat yang sudah pernah menggunakan layanan SAMSAT Keliling dalam pengurusan PKB dengan sampel 99 orang. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik simple random sampling. Analisis data dilakukan melalui pengujian statistik SPSS 24. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah 50% masuk pada kategori tidak efektif. Saran dalam penelitian ini adalah dilakukannya pengawasan ke lokasi pelayanan SAMSAT Keliling, menyediakan papan informasi pelayanan pada dan melakukan sosialisasi kepada masyarakat.
Klasifikasi Sentimen Opini Metaverse dari Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Herlawati, Herlawati; Muhajirin, Adi; Izdihar, Zalfa
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 15, No 1 (2023)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2023.v15i1.007

Abstract

With the increasing use of Twitter, a real-time social media platform, it has become one of the places or spaces for people to express their opinions about the metaverse. Therefore, the development of a program capable of classifying tweets based on their opinions into positive, negative, and neutral categories is necessary. In conducting sentiment analysis, the Support Vector Machine (SVM) algorithm is used for classification. The results of this research, through testing using a confusion matrix, yield an accuracy rate of 0.83 or 83%, indicating the level of agreement between the model's predictions and the actual outcomes. Additionally, a precision of 0.93 or 93% is obtained, which shows the model's ability to accurately identify positive, negative, and neutral sentiments in tweets, and a recall of 0.83 or 83%, which describes the model's capability to find and classify accurately.
Co-Authors Adi Muhajirin Herlawati Herlawati Rahmawati, Rahmawati Rina Yulianti