Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.85
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS JURNAL DERIVAT: JURNAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Jurnal Penelitian Pendidikan IPA (JPPIPA) Jurnal Komputer Terapan JURNAL ILMIAH INFORMATIKA Computer Based Information System Journal JSiI (Jurnal Sistem Informasi) Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Riset Informatika METIK JURNAL Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Informasi dan Teknologi JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Ihsan: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Multidisiplin Indonesian Journal of Social Work Altruis: Journal of Community Services Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jurnal Tika Bulletin of Computer Science Research KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Ilmiah Rehabilitasi Sosial (Rehsos) Jurnal Ilmiah Kebijakan dan Pelayanan Pekerjaan Sosial (Biyan) Jurnal Puan Indonesia Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik Negeri Batam Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Buana Pengabdian Golden Ratio of Data in Summary STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer J-ABDIPAMAS (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Medani : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian Ibnu Sina JURSIMA Jurnal Pengabdian Barelang VIDHEAS: Jurnal Nasional Abdimas Multidisiplin Jurnal Tiyasadarma: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal in Teaching and Education Area Journal of Informatics and Information Security CSRID Masyarakat Berkarya: Jurnal Pengabdian dan Perubahan Sosial Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi Computer & Science Industrial Engineering Journal Prosiding Seminar Nasional Ilmu Sosial dan Teknologi (SNISTEK) Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia)
tukino, tukino
Universitas Putera Batam
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 99 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 99 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
Komparasi Kinerja Model Naive Bayes, SVM, dan BERT dalam Klasifikasi Sentimen Ulasan Pada Aplikasi YUMMY Sabrina Amanda Salsabila; Bayu Priyatna; Agustia Hananto; Tukino
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 4 No. 2 (2025): Mei
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v4i2.5120

Abstract

Ulasan pada Google Play Store memainkan peran penting dalam membentuk persepsi publik terhadap sebuah aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan sentimen ulasan dengan mengklasifikasikan mejadi kategori positif dan negatif di aplikasi Yummy, serta membandingkan performa tiga metode klasifikasi teks: Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Sebanyak 6.773 data ulasan didapatkan melalui scraping dan diproses dengan tahapan pra-pemrosesan seperti pembersihan teks, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Representasi fitur dilakukan menggunakan TF-IDF untuk Naive Bayes dan SVM, sedangkan BERT memanfaatkan token embedding dari model pra-latih. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa SVM menghasilkan performa sangat efektif dengan akurasi 94%, diikuti oleh Naive Bayes dan BERT yang keduanya mencapai akurasi 90%. SVM juga menunjukkan keseimbangan yang lebih baik dalam mengklasifikasikan teks sentimen positif dan negatif. Temuan ini menegaskan SVM direkomendasikan sebagai solusi yang stabil dan efisien dalam analisis sentimen teks berbahasa Indonesia.
Klasifikasi Sentimen Analisis Ulasan Aplikasi Alfagift Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory Juniardi; Tukino; Bayu Priyatna; Shofa Shofia Hilabi
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 4 No. 2 (2025): Mei
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v4i2.5138

Abstract

Alfagift adalah aplikasi resmi dari Alfamart yang memungkinkan pengguna untuk berbelanja secara online. Berbagai ulasan dan penilaian telah diberikan oleh pengguna. Ulasan merupakan teks yang panjang dan tidak terstruktur. Hal ini dapat menyulitkan pengembang aplikasi Alfagift dalam mencari tau ruang lingkup mana yang harus diperbaiki. Oleh sebab itu, tujuan penelitian ini ialah untuk membuat sebuah model klasifikasi ulasan aplikasi Alfagift yang ada di Google Play Store. Ulasan tersebut akan dibagi menjadi lima kategori yaitu transaksi, sistem, promosi, pelayanan, dan keamanan. Algoritma Long Short Term Memory(LSTM) dengan optimasi Adadelta digunakan untuk mengembangkan model klasifikasi. Hasil dari model tersebut memiliki tingkat accuracy 95% mencerminkan seberapa sering model memberikan prediksi yang tepat secara keseluruhan. Precision 94% menunjukkan bahwa model cukup tepat dalam memberikan label. Recall 93% menunjukan model cukup sensitif dalam mendeteksi ulasan yang seharusnya masuk dalam kategori tersebut. F1-Score 94% menunjukkan model memiliki tingkat keseimbangan yang baik antara kemampuan menangkap ulasan yang benar dan kemampuan menghindari kesalahan prediksi.
Web-Based Warehouse Inventory System Using the Waterfall Method: A Case Study at Satria Wholesale Mart Melisa; Tukino; Agustia Hananto; April Lia Hananto
Jurnal Informasi dan Teknologi 2025, Vol. 7, No. 1
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60083/jidt.vi0.610

Abstract

In the digital era, manual warehouse inventory management is still challenging for many business people, including Satria Wholesale Mart. The main problems also faced are irregularities in recording incoming and outgoing goods, low accuracy of stock data, delays in reporting, and difficulties in tracking stock in real time. This finding aims to design and build an efficient and effective web-based warehouse inventory system using the Waterfall method. The finding method used is applied findings with a descriptive qualitative approach, which also aims to describe in detail and systematically the phenomena that also occur in the field and how new systems can be developed to solve these problems. The findings show that applying the waterfall method in developing a web-based inventory information system at PT Herso Ticep Indonesia has also yielded satisfactory results. The system that has also been developed has succeeded in meeting the needs of companies in inventory management, improving operational efficiency, and optimizing inventory management. These findings imply that companies can improve their operational efficiency and optimize inventory management by implementing this information system. The findings could also guide other companies that want to develop similar systems.
Text Data Classification Using the SVM Model on the LMDB Minecraft Dataset Bayu Yoga Astario; Tukino; Agustia Hananto; Fitria Nurapriani; Elfina Novalia
Jurnal Informasi dan Teknologi 2025, Vol. 7, No. 2
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60083/jidt.vi0.620

Abstract

Text classification is a fundamental task in Natural Language Processing (NLP) aimed at categorizing text data into predefined classes. This study implements a Support Vector Machine (SVM) model to classify text data from the LMDB Minecraft Dataset, which contains user reviews of the Minecraft movie. The research involves text preprocessing, TF-IDF feature extraction, and SVM model training. The classification results are evaluated using accuracy, precision, recall, f1-score, and confusion matrix metrics. The comment data is also analyzed based on the timing of their appearance in the movie. All processes are visualized in diagrams; the final results are saved in Excel format. The SVM model performs adequately on informal and domain-specific language data, providing a foundation for future research in similar text classification contexts.
MODELING THE DISTRIBUTION OF HIV CASES WITH K-MEANS CLUSTERING CASE STUDY OF WEST JAVA PROVINCE Difa Prakoso Fuadi, Muhammad; Tukino; Hananto, Agustia; Nurafriani, Fitria
Jurnal Riset Informatika Vol. 7 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2107.927 KB) | DOI: 10.34288/jri.v7i3.374

Abstract

In Indonesia, the problem of HIV/AIDS is a serious concern because the trend of cases tends to increase in several regions, including in West Java Province, 2018 data from the Health Office shows a significant variation in the number of HIV cases among districts and cities in the province, in this journal, a visualization process is carried out using Google Colaboratory (Google Colab) to provide an overview of the distribution pattern of cases based on the results of the K-Means Clustering algorithm. The results showed the existence of three main clusters, namely areas with low, medium, and high numbers of cases. Large cities such as Bandung and Bekasi were in the group with the highest number of cases, while peripheral and rural areas showed lower numbers of cases. This finding is expected to be the basis for formulating more effective health policies, especially in education programs, early detection, and community-based interventions to support the goal of eliminating HIV by 2030, then what can be done is to carry out intervention strategies or steps to prevent the spread of HIV tailored to the risk level of each cluster resulting from clustering analysis. Local governments are expected to utilize the results of this mapping to develop more detailed prevention strategies according to the characteristics of each region.
Evaluasi Layanan Aplikasi Mobile Tangkar Menggunakan Pendekatan Human Centered Design dan System Usability Scale Shidiq, Faisal; Huda, Baenil; Hilabi, Shofa Shofiah; Tukino
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 7 (2025): JPTI - Juli 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.876

Abstract

Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Karawang mengelola sebuah Aplikasi mobile Tangkar. Namun umpan balik pengguna mengindikasikan kesulitan dalam penggunaan Aplikasi mobile Tangkar. Penelitian ini, dengan mengutamakan kebutuhan pengguna melalui pendekatan Human Centered Design. Selanjutnya, dievaluasi menggunakan System Usability Scale. Rangkaian penelitian dimulai dengan understanding and specifying the context of use, mengidentifikasi user requirements, menghasilkan solusi design solution, dan melakukan evaluating the design. Proses evaluasi ini secara khusus dilakukan pada fase specifying the user requirements dengan melibatkan 40 responden yang diolah menggunakan google colab menghasilkan skor 46,06 yang masuk ke dalam kategori Not Acceptable pada tingkat accaptablility, dengan grade F dan tingkat adjective rating masuk ke dalam tingkat poor. Berdasarkan evaluasi didapatkan 9 poin permasalahan yang dirasakan oleh pengguna Aplikasi mobile Tangkar untuk dilakukan sebuah perbaikan. Mengacu pada daftar masalah yang teridentifikasi, peneliti mengimplementasikan perbaikan design antarmuka pengguna selama fase producing design solution. Desain solusi dikembangkan melalui siklus pengulangan yang teratur, yang memungkinkan penyesuaian berkelanjutan agar sesuai dengan kebutuhan pengguna. Penelitian ini menghasilkan prototype sebagai produk akhir yang kemudian diuji ulang oleh responden yang sebelumnya telah memberikan evaluasi. Skor yang didapatkan pada evaluasi akhir ini sebesar 70,62 yang tergolong dalam kategori Acceptable pada tingkat penerimaan, dengan perolehan nilai grade C dan tingkat penilaian deskriptif yang berada dalam kategori good. Analisis lebih lanjut menggunakan hierarchical clustering dengan Ward linkage mengonfirmasi perubahan signifikan dalam pengelompokan pengguna setelah perbaikan (ARI -0.039), mengindikasikan dampak positif perbaikan terhadap persepsi kegunaan meskipun area peningkatan lebih lanjut masih diperlukan. Penelitian ini menegaskan efektivitas pendekatan Human-Centered Design dalam meningkatkan kegunaan aplikasi mobile pemerintahan dan memberikan implikasi praktis untuk pengembangannya.
Analisis Status Pembayaran Group Order NooBlue Menggunakan Algoritma XGBoost Surala, Lyvia; Tukino; April Lia Hananto; Elfina Novalia; Fitria Nurapriani
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11279

Abstract

Pertumbuhan pesat ekonomi digital telah mendorong meningkatnya penggunaan layanan transaksi daring, termasuk sistem pemesanan kelompok. Namun, tantangan baru turut muncul, khususnya dalam hal keandalan informasi terkait status pembayaran pelanggan. Permasalahan seperti keterlambatan atau kegagalan pembayaran dapat memengaruhi kestabilan keuangan bisnis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi status pembayaran pelanggan menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Data yang digunakan berasal dari transaksi NooBlue Shop pada Maret 2025, yang terdiri dari 403 entri. Proses analisis mencakup tahapan pra-pemrosesan data, pembagian data menjadi data latih dan uji dengan rasio 60:40, serta pelatihan model XGBoost. Model dievaluasi menggunakan metrik klasifikasi seperti akurasi, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan status pembayaran dengan tingkat akurasi mencapai 90%. Nilai precision dan recall masing-masing berada pada kisaran 0.89–0.93, sedangkan F1-score menunjukkan performa yang seimbang untuk kedua kelas. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa fitur total pembayaran dan uang muka merupakan kontributor utama dalam proses prediksi. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan XGBoost dapat memberikan solusi yang efektif dalam membantu perusahaan memantau status pembayaran pelanggan secara otomatis dan responsif, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data secara lebih tepat dan efisien di tengah dinamika ekonomi digital.
Perancangan Website E-commerce Menggunakan Metode Waterfall pada Penjualan Alat Komputer Hibatullah, Muhammad Hafizh; Tukino; Hananto, April Lia
Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi Vol. 2 No. 3 (2025): SINTA: JULI
Publisher : Berkah Tematik Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61124/sinta.v2i3.61

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong perusahaan untuk memanfaatkan internet sebagai media penjualan melalui e-commerce. Artikel ini membahas perancangan website e-commerce bernama NATIVE STORE yang fokus pada penjualan handphone, hardware komputer, dan laptop. Penelitian ini bertujuan untuk membantu perusahaan memperluas jangkauan pemasaran dan memudahkan konsumen dalam melakukan transaksi secara online. Metode yang digunakan adalah Waterfall, sebuah pendekatan SDLC (System Development Life Cycle) klasik yang terdiri dari tahapan: analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Website dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil pengujian menggunakan metode Blackbox menunjukkan bahwa seluruh fitur berjalan sesuai harapan. Website ini diharapkan mampu menjadi solusi efektif dalam meningkatkan efektivitas penjualan dan kemudahan akses bagi konsumen.
Implementasi Pendidikan Karakter 6 Tabiat Luhur dalam Pembentukan Moral di TK Nurul Firdaus Bekasi Barat Tukino; Sri Watini; Roza Yenita
Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora Vol. 1 No. 3 (2025): JULI-SEPTEMBER
Publisher : Indo Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63822/kx8n2d78

Abstract

This research was conducted to determine the implementation of character education of 6 noble qualities, namely honesty, trust, harmony, compactness, good cooperation and mujhid-muzhid in the formation of morals in early childhood at Nurul Firdaus Kindergarten West Bekasi and to find out the role of teachers, parents and obstacles in the implementation of character education of 6 noble qualities.  The research method used is descriptive with a qualitative approach, in order to gain a comprehensive understanding of the implementation of character education of 6 noble qualities in early childhood. The data sources used are primary and secondary data sources. Data collection was carried out by interview, observation and documentation methods. The data analysis techniques used are data reduction, data presentation and verification.  The results of the study show that the implementation of character education of 6 noble habits in the formation of early childhood morals in Nurul Firdaus Kindergarten West Bekasi is carried out with exemplary methods, discipline, habituation and a conducive atmosphere. The role of parents and teachers is very important in the process of implementing character education. Obstacles in the implementation of character education 6 noble qualities are the lack of parental cooperation in implementing character education at home as educators do in schools and environments that are less supportive through bad behavior imitated by childrenThe results of this study provide an important meaning for educational development, e specially related to the application of character education in early childhood.
Classification Of Kredivo Application Reviews Based On User Satisfaction Aspects With The SVM Method Hasanah, Haprilianh; Tukino; Shofa Shofia Hilabi
Jurnal Riset Informatika Vol. 7 No. 4 (2025): September 2025
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34288/jri.v7i4.390

Abstract

The development of the fintech sector in Indonesia has encouraged the creation of various digital payment applications, one of which is Kredivo which provides instant credit and installments without a credit card. In this study, we analyzed and classified Kredivo application user reviews based on satisfaction attributes using the Support Vector Machine (SVM) method. Review data was collected from the Google Play Store and pre-processed using text preprocessing, InSet dictionary-based sentiment tagging, TF-IDF feature extraction, and training-test data splitting in an 80:20 ratio. Based on the analysis, most Kredivo user reviews were observed to have positive sentiment of 38.70%, negative sentiment of 26.90%, and neutral of 34.40%. The SVM model developed for Kredivo review sentiment labeling works with positive, negative, and neutral. Word cloud visualization recognizes the most important words with positive tones such as "mantap", "baik", "cepat", "mudah", and "transaksi", as well as the most important words with negative tones such as "hapus", "bayar", "bulan", "meminjam", and "tidak". The results of this study can be feedback for Kredivo developers and other fintech platforms to improve services based on user needs and demands, as well as strengthen business strategies according to customer satisfaction levels.
Co-Authors Abdul Latif Agustian, Adittia Alfannisa Annurrallah Fajrin alfannisa annurrallah fajrin Alfannisa Annurrullah Fajrin Alfannisa Annurullah Fajrin Alfannisa Fajrin Algifanri Maulana, Algifanri Algifari Maulana Ali Abrar Amrizal . Amrizal Amrizal Amrizal Amrizal Anggia Arista Anggia Dasa Putri April Lia Hananto Argo Putra Prima Arif Rahman Hakim Arif Rahman Hakim Arnomo, Sasa Ani Arsyad, Fachry Baenil Huda Bahariandi Aji Prasetyo Baru Harahap Bayu Priatna Bayu Yoga Astario Citra Indah Asmarawati Dede Kuswanda Dharmawan, Hafizh Dian Efriyenti Dian Efriyenti Difa Prakoso Fuadi, Muhammad Djumhadi Djumhadi Elisa, Erlin Elsya Tarigan Paskaria Loyda Tarigan Elva Susanti Erlin Elisa Fitria Nurapriani Hananto, Agustia Handoko, Koko Harman, Rika Hasanah, Haprilianh Hayati, Cucu Henry Adam Hibatullah, Muhammad Hafizh Hilabi, Shofa Shofiah Huban Kabir Huda, Baenil Ihsan, Mohammad Maftuh Ilham Fariz Asya Mubarok Imam Zaenuddin Jabar Sanjaya Juniardi Karniawulan, Ismi Lestari, Renita M Irhash Erlangga Meiti Subardhini Melisa Mildawati, Milly Muhamad Bayu Aditya Pratama Muhammad Khaerudin Muhammad Taufik Syastra NANDA HARRY MARDIKA Nofriani Fajrah, Nofriani Novalia, Elfina Nurafriani, Fitria Nurapriani, Fitria Olvia Nursaadah P, Shafira Putri Kusuma Priyatna, Bayu Purnomo, Andromedo Cahyo Ratna Juwita, Ayu Realize, Realize Rizki Prakasa Hasibuan Rohana, Tatang Rohman Nurafan Putra Pratama Ronald Wangdra Roza Yenita Ruliansyah Ruliansyah, Ruliansyah Sabrina Amanda Salsabila Saepul Aripiyanto Sama, Hendi Sandi Ahmad Shidiq, Faisal Shofa Shofia Hilabi Shofia Hilabi, Shofa Shofiah Hilabi, Shofa Silvana Nazuah Sri Watini Steven Famy Subarkah, Ade Surala, Lyvia Suvianto Wangdra Syaeful Akbar Syahril Effendi Tony Wibowo, Tony Versanudin Hekmatyar Wibisono, Eko Gunawan Widyanti, Tyas Winarni Winda Yohanna Siahaan Young, Filbert Yovika Aprianti Yvonne Wangdra Zulkifli, Mohamad