Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Putri Setiawan, Amanda
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Evaluasi Sentimen Pelanggan Terhadap Toko Resmi Xiaomi Di Tokopedia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Maula Rif’at, Nafi; Risky Kurniawan, Habib; Putri Setiawan, Amanda; Putra Pratama, Akmal; Khoiril Abidin, Muhammad; Arum Sari, Aprilisa
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/9c71cp98

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengevaluasi sentimen pelanggan terhadap toko resmi Xiaomi Indonesia di Tokopedia menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui web scraping dengan total 1.000 ulasan pelanggan. Proses preprocessing meliputi cleaning, case folding, tokenization, normalization, stopword removal, dan stemming. Setiap ulasan diberi label sentimen positif, negatif, atau netral, kemudian dikonversi menjadi representasi numerik menggunakan TF-IDF. Hasil klasifikasi menunjukkan model SVM mencapai akurasi 80% dengan kecenderungan over- prediksi pada sentimen positif. Analisis WordCloud mengidentifikasi kata dominan: sentimen positif didominasi kata "bagus", "baik", "cepat", sedangkan sentimen negatif menampilkan "lama", "tidak", "kirim". Model menunjukkan performa tidak seimbang antar kelas dengan akurasi sentimen positif 100%, negatif 67%, dan netral 0%. Penelitian ini memberikan wawasan tentang persepsi pelanggan terhadap toko resmi Xiaomi di platform e-commerce dan mengidentifikasi area perbaikan layanan, meskipun terdapat keterbatasan dalam penanganan ketidakseimbangan kelas data.
Sistem Keamanan Pintu Rumah Menggunakan Face Recognition Berbasis IoT Dwi Ahwadti, Ringgyanita; Putri Setiawan, Amanda
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/nyyrcp78

Abstract

Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telah mendorong terciptanya sistem keamanan rumah yang lebih cerdas dan responsif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem keamanan pintu otomatis berbasis pengenalan wajah (face recognition) dengan dukungan modul ESP32-CAM dan aplikasi Blynk. Sistem ini memberikan akses pintu hanya kepada pengguna yang wajahnya telah terdaftar di database lokal, serta memungkinkan pemantauan dan pengendalian pintu secara real-time melalui perangkat seluler. Komponen utama yang digunakan meliputi ESP32-CAM sebagai mikrokontroler sekaligus kamera deteksi wajah, servo motor sebagai aktuator pembuka pintu, buzzer sebagai indikator suara, dan magnetic door sensor untuk mendeteksi kondisi fisik pintu. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali wajah dengan tingkat akurasi mencapai 80% dalam kondisi pencahayaan baik, serta memberikan respon sangat cepat terhadap perintah buka dan tutup pintu dengan rata-rata waktu respon 0,5 detik. Aplikasi Blynk terbukti mendukung fleksibilitas kendali jarak jauh dan monitoring status pintu secara instan. Sistem ini memberikan solusi keamanan rumah yang efisien, praktis, dan dapat dikembangkan lebih lanjut dengan fitur tambahan seperti notifikasi otomatis atau integrasi kamera streaming.
Co-Authors Aprilisa Arum Sari Dwi Ahwadti, Ringgyanita Khoiril Abidin, Muhammad Maula Rif’at, Nafi Putra Pratama, Akmal Risky Kurniawan, Habib