Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Ikhsan, Naufal
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Perancangan Dan Analisis Infrastruktur Teknologi Informasi Pt Telekomunikasi Indonesia Tbk Al Benz, Rendy; Ikhsan, Naufal; Wiguna, Aditya Surya; Wijaya, Anton Sukma; Purwani, Fenny
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.731

Abstract

PT Telkom Indonesia merupakan perusahaan penyedia layanan teknologi informasi dan komunikasi terbesar di Indonesia yang terus berinovasi untuk mempertahankan posisinya dalam menghadapi persaingan global. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis kebutuhan sistem informasi dan perencanaan strategis infrastruktur teknologi informasi di PT Telkom Indonesia melalui dua tahapan utama. Tahapan pertama adalah pengumpulan data melalui observasi langsung terhadap infrastruktur, sistem, dan layanan teknologi informasi yang digunakan di lingkungan perusahaan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan panduan dalam perencanaan sistem informasi yang selaras dengan tujuan bisnis PT Telkom Indonesia, meningkatkan efisiensi operasional, mendukung inovasi layanan digital, dan memperkuat daya saing perusahaan di era transformasi digital.
Deteksi Cyberbullying pada Pesan Berbahasa Indonesia di Platform Discord Menggunakan Multinomial Naïve Bayes dan Pembobotan TF-IDF Ikhsan, Naufal; Defit, Sarjon; Muhammad, Abulwafa
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 6 No 4 (2026): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v6i4.2481

Abstract

Perundungan siber pada platform komunikasi daring menimbulkan dampak psikologis yang serius bagi korban, sementara mekanisme moderasi Discord saat ini masih bertumpu pada pelaporan manual yang tidak skalabel untuk menangani volume pesan yang besar. Penelitian ini bertujuan membangun sistem deteksi perundungan siber otomatis untuk pesan berbahasa Indonesia pada platform Discord sebagai solusi atas keterbatasan tersebut, menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF. Sebanyak 71.591 pesan mentah diekstraksi dari empat server Discord dan dibersihkan menjadi 49.712 pesan. Kandidat perundungan disaring melalui empat tahap berlapis, yaitu pencocokan leksikon kata kasar, pemindaian pola frasa, penyaringan dibantu model, serta pemindaian penanda identitas, sehingga diperoleh 3.027 pesan berlabel dalam enam kelas. Data diproses melalui tujuh tahap praproses dan diklasifikasikan pada dua skema, yaitu enam kelas dan biner. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 0,802 dengan macro-F1 0,531 pada skema enam kelas, serta akurasi 0,822 dengan macro-F1 0,687 pada skema biner. Validasi silang lima lipat menghasilkan hasil yang stabil (0,817 ± 0,010 dan 0,823 ± 0,014). Dibandingkan penebak kelas mayoritas, model meningkatkan macro-F1 sebesar 55,9 persen. Analisis kesalahan memperlihatkan 74,6 persen kekeliruan berupa pesan perundungan yang terlewat, sedangkan kekeliruan antar kategori hanya 0,8 persen. Uji ablasi membuktikan bahwa penyeimbangan kelas melalui penggandaan data justru menurunkan kinerja karena mendistorsi peluang awal. Dengan kinerja yang stabil dan tingkat kekeliruan antar kategori yang sangat rendah, sistem ini layak digunakan sebagai alat bantu moderator Discord untuk memprioritaskan pesan yang berpotensi mengandung perundungan, bukan sebagai penindak mandiri.
Co-Authors Ade Kurniawan Al Benz, Rendy Muhammad, Abulwafa Rivan, Muhammad Sarjon Defit Sukma Wijaya, Anton Wiguna, Aditya Surya Wijaya, Anton Sukma