Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Publikasi Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat. Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence
Prasetyo, Zavier Billy
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Sosialisasi Teori Dasar UI/UX sebagai Bentuk Pengabdian Masyarakat di Sekolah Minggu Dharmakirti Prasetyo, Zavier Billy; Akhfir, Muhammad Fadly Ukhrowi; Se, Abd Rosyiid; Amarullah, Rendy; Hartati, Ery
PUBLIKASI PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Vol 5 No 1 (2025)
Publisher : Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/padimas.v5i1.11548

Abstract

Kurangnya pemahaman tentang desain antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) di kalangan remaja menjadi isu penting di era digital. Kegiatan pengabdian masyarakat ini difokuskan pada edukasi dasar mengenai UI/UX kepada siswa Sekolah Minggu Dharmakirti sebagai bentuk kontribusi terhadap peningkatan literasi digital sejak dini. Tujuan kegiatan ini adalah mengenalkan konsep dasar UI/UX serta memberikan keterampilan praktis dalam merancang antarmuka aplikasi menggunakan Figma. Metode pelaksanaan terdiri dari lima tahap, yaitu perencanaan, identifikasi masalah, pelaksanaan, evaluasi, dan pelaporan. Materi disampaikan melalui penyuluhan interaktif, demonstrasi, dan praktik langsung yang disesuaikan dengan karakteristik peserta usia remaja. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman peserta terhadap konsep UI/UX, disertai dengan antusiasme tinggi dalam mengikuti sesi praktik. Kegiatan ini juga mendorong kreativitas, kolaborasi, dan pola pikir inovatif peserta sebagai bekal menghadapi tantangan abad ke-21. Keberhasilan program menunjukkan bahwa edukasi berbasis teknologi dapat dilakukan secara menyenangkan dan berdampak positif pada pembentukan karakter dan keterampilan digital siswa.
Perbandingan Naïve Bayes dan SVM terhadap Analisis Sentimen QRIS di Luar Negeri Pambudi, Readysna Krisna; Prasetyo, Zavier Billy; Pribadi, Muhammad Rizky
Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence Vol 3 No 02 (2025)
Publisher : Informatics Engineering, Faculty of Computer Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jseci.v3i02.5424

Abstract

Penelitian ini membandingkan algoritma Naïve Bayes dab SVM (Support Vector Machine) dalam analisis sentimen terhadap komentar pengguna TikTok mengenai penggunaan QRIS di luar negeri. Data dikumpulkan dengan data scraping dari komentar TikTok, kemudian melakukan prepocessing text, transformasi TF-IDF, dan penerapan SMOTE. Setiap komentar diberi label secara manual ke dalam kategori positif, negatif, atau netral. Hasil Evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM menunjukkan hasil yang lebih tinggi dibandingkan algoritma Naïve Bayes dengan accuracy sebesar 62.30%, sedangkan Naïve Bayes 57.40%. Precision SVM sebesar 63.44%, sedangkan Naïve Bayes 62.98%. Recall SVM sebesar 62.30%, sedangkan Naïve Bayes 57.40%. F1-Score SVM sebesar 59.60%, sedangkan Naïve Bayes 51.33%. Dengan demikian algoritma SVM lebih efektif digunakan dalam analisis sentimen dibandingkan algoritma Naïve Bayes.
Co-Authors Akhfir, Muhammad Fadly Ukhrowi Amarullah, Rendy Hartati, Ery Muhammad Rizky Pribadi Pambudi, Readysna Krisna Se, Abd Rosyiid