Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.778
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer Eastasouth Journal of Effective Community Services COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi
Aditya, Tommy
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Transportation

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

Found 4 Documents
Search

 1 
Peningkatan Motivasi, Pengetahuan dan Perencanaan Karir Siswa melalui Kegiatan Mengajar dan Seminar Berbasis Teknologi Karim, Fahmantha Ardhi; Syahra, Meutya; Tarigan, Friska br; Alfarizi, Moch. Salman; Aditya, Tommy; Vijayana, Defanny Zahra; Nugraha, Irvan Dyo; Syaripah, Aldi; Nurjamilah, Siti; Nuramanah, Siti; Gumilang, Adam; Kamila, Siti Nur; Fajar, Gelar Rahadian; Sangkek, Mikha Ikak; Nezar, Shah; Salsabila, Nisrina; Nugraha, Regal; Muhammad, Sahrul Mahdi; Samudra, Perdy Imam; Saputri, Utamy Sukmayu
Eastasouth Journal of Effective Community Services Vol 4 No 01 (2025): Eastasouth Journal of Effective Community Services (EJECS)
Publisher : Eastasouth Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/ejecs.v4i01.384

Abstract

Peningkatan kualitas pendidikan di era digital memerlukan pendekatan yang mendorong motivasi belajar, penguasaan teknologi, dan kesiapan karir. Kegiatan pengabdian ini dilaksanakan di Desa Kabandungan dengan sasaran siswa SD, MTs, dan SMA mitra. Tujuannya adalah mendukung proses pendidikan, memperluas wawasan teknologi, dan membantu perencanaan karir siswa. Metode yang digunakan meliputi kegiatan mengajar di SD dan MTs sesuai kebutuhan sekolah, pengenalan dasar programming pada siswa SMA melalui pengisian mata pelajaran TIK, serta seminar pemantapan karir menggunakan website penentu karir berbasis minat, keterampilan, kepribadian, tujuan, serta aktivitas peserta. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan antusiasme belajar, pemahaman awal tentang pemrograman, serta kejelasan pilihan karir. Program ini diharapkan mampu memperkuat kualitas pendidikan, memotivasi siswa, dan mempersiapkan mereka menghadapi tantangan dunia kerja di masa depan.
Implementasi Chatbot AI untuk Otomatisasi Layanan Pelanggan PT. Tiga Fasa Komponen Aditya, Tommy; Adiputra, Mahesa; Rachimsah, Wildan; Nanjaya, Ahmad Fadhil; Amsury, Fachri; Fahlapi, Riza
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2025): Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Transformasi Digital
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i2.13121

Abstract

Inovasi Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence - AI), khususnya Large Language Models (LLM), menawarkan potensi revolusioner dalam layanan pelanggan B2B. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan prototipe chatbot AI menggunakan Google Gemini untuk PT. Tiga Fasa Komponen, distributor komponen industri, untuk mengatasi tantangan respon lambat terhadap permintaan harga, stok, dan teknis di luar jam operasional. Chatbot dikembangkan menggunakan Model Prototyping dengan arsitektur hybrid. Arsitektur ini mengintegrasikan kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP) dari LLM dengan pengambilan data harga dan stok real-time melalui API perusahaan. Tujuannya adalah menyediakan layanan informasi 24/7 yang menampilkan harga spesifik sesuai permintaan pengguna (terpersonalisasi tingkat keanggotaan) secara instan. Prototipe diimplementasikan menggunakan Python dan framework PyQt5. Hasil Pengujian Black Box memverifikasi integritas teknis sistem, termasuk ekstraksi kode produk dan personalisasi harga yang rahasia. Pengujian Pengguna ( User Testing ) menunjukkan akurasi informasi produk mencapai 85% hingga Sangat Akurat dan tingkat kegunaan yang Sangat Familiar. Temuan ini memvalidasi kelayakan solusi hibrida dalam meningkatkan efisiensi operasional dan Customer Experience (CX) secara signifikan. Tantan)
TREN PUBLIKASI ANALISIS KEBIJAKAN PEMERINTAH MELALUI MEDIA SOSIAL: TINJAUAN LITERATUR SISTEMATIS Kuntoro, Antonius Yadi; Fahlapi, Riza; Saputra, Dedi Dwi; Hermanto, Hermanto; Asra, Taufik; Aditya, Tommy; Adiputra, Mahesa; Rachimsah, Wildan; Nanjaya, Ahmad Fadhil
Jurnal Ilmu Komputer (JUIK) Vol 6, No 1 (2026): February 2026
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31314/juik.v6i1.4620

Abstract

Penelitian ini berfokus pada pemetaan perkembangan dan tren terkini dalam analisis sentimen berbasis machine learning (ML), khususnya dalam konteks evaluasi kebijakan pemerintah. Dengan menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR), sebanyak 634 artikel ilmiah yang terindeks di Scopus dan Web of Science dalam periode 2021–2025 dianalisis untuk mengidentifikasi tren terkini dalam penggunaan machine learning untuk analisis sentimen, serta aplikasinya dalam evaluasi kebijakan pemerintah. Analisis dilakukan menggunakan alat pemetaan bibliometrik Vosviewer dan CiteSpace, yang memungkinkan identifikasi dan pemetaan klaster-topik yang dominan dalam bidang ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat sembilan klaster utama dalam kajian analisis sentimen, di antaranya deep learning models, transformer-based models (BERT, GPT), dan real-time sentiment analysis. Di antara klaster-klaster tersebut, deep learning models menjadi pendekatan yang paling dominan, menandakan peningkatan signifikan dalam akurasi dan efisiensi analisis sentimen, yang sangat relevan untuk evaluasi kebijakan pemerintah, terutama dalam menangkap respons publik secara real-time. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dengan memperluas pemahaman tentang perkembangan teknologi dalam analisis sentimen serta aplikasinya yang semakin berkembang dalam konteks politik dan kebijakan publik. Namun, penelitian ini juga memiliki keterbatasan terkait dengan cakupan sumber data yang terbatas hanya pada dua database utama, yakni Scopus dan Web of Science, yang mungkin tidak mencakup keseluruhan literatur terkait. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya disarankan untuk memperluas cakupan dengan memasukkan database lain seperti EBSCO dan IEEE Xplore guna mencapai pemahaman yang lebih komprehensif dan mendalam terkait tren perkembangan analisis sentimen dalam kajian kebijakan pemerintah.
ANALISIS LINIER BERGANDA PENGARUH HARGA DAN RATING PRODUK TERHADAP VOLUME PENJUALAN PADA PLATFORM E-COMMERCE SHOPEE Kuntoro, Antonius Yadi; Fahlapi, Riza; Saputra, Dedi Dwi; Hermanto, Hermanto; Asra, Taufik; Aditya, Tommy; Adiputra, Mahesa; Rachimsah, Wildan; Nanjaya, Ahmad Fadhil
Jurnal Ilmu Komputer (JUIK) Vol 6, No 1 (2026): February 2026
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan e-commerce di Indonesia mendorong pelaku usaha untuk bersaing dalam menawarkan produk yang tidak hanya berkualitas, tetapi juga kompetitif dari segi harga dan ulasan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh harga dan rating produk terhadap volume penjualan pada platform Shopee, dengan studi kasus pada toko Sista Footwear. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan analisis regresi linier berganda berdasarkan data dari 100 produk selama Januari hingga Maret 2025. Teknik pengumpulan data menggunakan teknik pengumpulan data dilakukan melalui metode dokumentasi, dengan mencatat data sekunder secara manual dari halaman produk di toko Sista Footwear di platform Shopee meliputi harga produk, rating produk (skala 1–5), jumlah produk yang terjual untuk menjamin validitas data, proses pencatatan dilakukan berulang (cross-check) pada waktu yang berbeda guna mengantisipasi perubahan dinamis pada platform e-commerce. Teknik analisis data dilakukan dengan menggunakan model regresi linier berganda untuk mengetahui pengaruh harga (X₁) dan rating (X₂) terhadap volume penjualan (Y) dengan melakukan analisis regresi, dilakukan uji asumsi klasik yang meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas, untuk memastikan tidak adanya varians residual yang tidak konstan,. Berdasarkan model regresi diketahui hasil analisis menunjukkan bahwa harga memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap volume penjualan karena setiap kenaikan harga Rp 1 menurunkan penjualan sebesar 0,000175 unit, sedangkan rating produk berpengaruh positif signifikan karena setiap kenaikan 1 poin rating meningkatkan penjualan sebesar 18,57 unit, serta model menjelaskan 5,9% bahwa variabel harga dan rating secara simultan menjelaskan variasi penjualan. Temuan ini menekankan pentingnya strategi penetapan harga yang tepat serta upaya peningkatan kepuasan pelanggan melalui rating yang tinggi untuk meningkatkan penjualan di e-commerce.
Co-Authors Adiputra, Mahesa Alfarizi, Moch. Salman Antonius Yadi Kuntoro Fachri Amsury Fahlapi, Riza Fajar, Gelar Rahadian Gumilang, Adam Hermanto Hermanto Kamila, Siti Nur Karim, Fahmantha Ardhi Muhammad, Sahrul Mahdi Nanjaya, Ahmad Fadhil Nezar, Shah Nugraha, Irvan Dyo Nugraha, Regal Nuramanah, Siti Nurjamilah, Siti Rachimsah, Wildan Salsabila, Nisrina Samudra, Perdy Imam Sangkek, Mikha Ikak Saputra, Dedi Dwi Saputri, Utamy Sukmayu Syahra, Meutya Syaripah, Aldi Tarigan, Friska br Taufik Asra Vijayana, Defanny Zahra