Dermawan, Steven
Unknown Affiliation

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan

IMPLEMENTASI SOFTWARE QUALITY ASSURANCE PADA WEBSITE PRADITAINFO MENGGUNAKAN MODEL ISO 9126 Dermawan, Steven; Hisyam, Ahmad Abdilah; Untoro, Elianna Katherine; Butar Butar, Belsana; Atmojo, Wahyu Tisno
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.6592

Abstract

Website Praditainfo merupakan situs profil resmi Universitas Pradita yang dituntut memiliki kualitas tinggi dari segi fungsi, performa, dan kenyamanan pengguna. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kualitas website berdasarkan standar ISO 9126, yang mencakup enam aspek: functionality, reliability, usability, efficiency, maintainability, dan portability. Metode penelitian meliputi pengujian teknis menggunakan black-box testing, tools WAPT v10.0 untuk uji performa, analisis GTmetrix untuk evaluasi efisiensi, serta penyebaran kuesioner USE Questionnaire kepada pengguna. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa aspek functionality berjalan optimal dengan seluruh 34 fungsi berfungsi baik tanpa kendala (skor 1,0). Reliability mencapai tingkat keberhasilan 99,2% dalam pengujian 10 virtual users selama 10 menit, melampaui standar Telcordia sebesar 95%. Usability memperoleh skor 0,8 yang menunjukkan kemudahan penggunaan dan pengalaman pengguna yang cukup baik. Namun, aspek efficiency masih tergolong rendah dengan nilai performa 40%, struktur 58%, LCP sebesar 7,3 detik, dan CLS sebesar 0,42, yang menunjukkan perlunya optimasi seperti kompresi aset, penyederhanaan rantai permintaan, dan penerapan lazy loading. Maintainability dinilai baik berkat penggunaan framework Laravel dengan arsitektur Model-View-Controller (MVC) yang mempermudah pengelolaan kode. Portability menunjukkan hasil baik dengan kompatibilitas tinggi pada berbagai perangkat desktop maupun mobile. Secara keseluruhan, website Praditainfo telah memenuhi sebagian besar standar ISO 9126, namun peningkatan pada aspek efficiency dan usability masih sangat diperlukan.
PERBANDINGAN KINERJA NAIVE BAYES DAN KNN DALAM ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR X DENGAN DAN TANPA TEXT PREPROCESSING (STUDI KASUS: DANANTARA) Siregar, Master Edison; Dermawan, Steven; Hisyam, Ahmad Abdillah
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.6612

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi, yaitu Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbor (KNN), dalam menganalisis sentimen komentar masyarakat terhadap topik Danantara di X. Data diperoleh melalui proses crawling menggunakan Google Collab, kemudian diolah dengan pendekatan kuantitatif eksperimental. Penelitian ini menguji empat skenario preprocessing teks untuk mengevaluasi pengaruhnya terhadap akurasi klasifikasi sentimen, dengan implementasi dilakukan melalui RapidMiner. Hasil analisis menunjukkan bahwa kombinasi cleaning, case folding, tokenizing, dan stemming merupakan skema preprocessing paling optimal, menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 66,59% untuk NB dan 68,89% untuk KNN. Sebaliknya, tanpa preprocessing, akurasi menurun drastis menjadi 51,38% (NB) dan 51,15% (KNN). Skema parsial lainnya memberikan hasil akurasi yang mendekati, seperti kombinasi cleaning, case folding, tokenizing, dan stopword removal yang menghasilkan 65,21% (NB) dan 66,13% (KNN). Secara umum, algoritma KNN menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan NB dalam setiap skenario. Analisis visual menggunakan word cloud mengungkapkan bahwa kata "Indonesia" dan "semangat" mendominasi sentimen positif, "korupsi" dan "koruptor" mendominasi sentimen negatif, serta "presiden" dan "BUMN" muncul dominan pada sentimen netral. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan sistem klasifikasi sentimen, sekaligus memberikan gambaran umum tentang pandangan publik terhadap isu Danantara.