p-Index From 2021 - 2026
9.107
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Infotech Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Teknik dan Informatika Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Mantik Jurnal Sains dan Teknologi Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) INFOKUM Jurnal Darma Agung Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) International Journal Of Science, Technology & Management (IJSTM) Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Media Informatika Instal : Jurnal Komputer Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains Bulletin of Information Technology (BIT) International Journal of Social Science, Educational, Economics, Agriculture Research, and Technology (IJSET) Jurnal Fokus Manajemen Jurnal Minfo Polgan (JMP) Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Jurnal Nasional Teknologi Komputer Jurnal Pengabdian Masyarakat Gemilang (JPMG) Data Sciences Indonesia (DSI) DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Best Journal of Administration and Management Bulletin of Engineering Science, Technology and Industry
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH

APLIKASI METODE QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT UNTUK SISTEM PENINGKATAN PELAYANAN KONSUMEN Fahmi Kurniawan; Zulham Sitorus; Said Oktaviandi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 4, No 3 (2021): October 2021
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v4i3.713

Abstract

Pelayanan merupakan hal terpenting dalam memberikan kenyamanan terhadap pelanggan. Loyalitas kepada konsumen ditandai dengan konsumen yang terus menerus mau menggunakan jasa dari suatu perusahaan. Selain mengetahui tingkat layanan yang sudah ada, dan mengetahui adanya perbedaan antara kondisi yang ada dengan harapan konsumen maka perlu dilakukan usaha untuk meningkatkan kualitas layanan sesuai dengan harapan konsumen. Sektor jasa adalah sektor yang banyak bekontribusi pada sektor pertumbuhan ekonomi. Peningkatan layanan konsumen adalah salah satu faktor dari keberhasilan industri jasa. Pada sistem manajemen perusahaan merasa perlu melakukan peningkatan kualitas layanan untuk mempertahankan konsumen yang ada di PT. Telkom Ases tersebut. Aplikasi metode QFD (Quality Function Deployment) adalah sebuah metode yang membawa sebuah system pelayanan menjadi terbesar di Asia dan dunia. Metode QFD telah luas digunakan diberbagai bidang penelitian dan sistem pengambilan keputusan. QFD merupakan penelitian yang didasarkan bagaimana suara konsumen diterjemahkan kepada aspek-aspek teknis yang menunjang pelaksanaannya di lapangan. Dalam penelitian ini metode QFD digunakan dalam sistem peningkatan layanan konsumen.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PEMINJAMAN AMBULANCE BERBASIS WEB DI DESA PADANG BRAHRANG Gilang Ramadhan; Heni Wulandari; Zulham Sitorus
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 3 (2024): August 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i3.2077

Abstract

Teknologi komputerisasi semangkin berkembang dari waktu kewaktu, semangkin banyak instansi perusahaan baik pemerintah maupun suatu menerapkan teknologi komputerisasi didalam melaksanakan pekerjaannya. Dengan menggunakan teknologi komputerisasi ini dapat mempermudah suatu pekerjaan yang dahulunya menggunakan sistem pencatatan dengan media kertas sudah beralih kesistem komputerisasi. Desa Padang Brahrang memiliki luas 1.342,0000 KM² sehingga terdapat kesulitanya akses terhadap layanan medis darurat seperti ambulance seringkali terbatas dan sulit diakses. Dalam banyak kasus, pasien yang membutuhkan perawatan darurat menghadapi keterlambatan dalam mendapatkan ambulance karena proses peminjaman yang kurang terorganisir dan tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi sistem informasi peminjaman Ambulance. Peracangan aplikasi ini mengunakan UML (Unified Modeling Language), bahasa pemrograman PHP dan database menggunakan mysql. Manfaat dari penelitian ini dapat memberikan kemudahan untuk pihak desa dalam pengolahan data peminjaman Ambulance yang menggunakan sistem komputerisasi. Dengan adanya penelitian ini dapat mengatasi permasalahan yang ada dan dapat meningkatkan pelayanan kesehatan kepada masyarakat desa dalam pengolahan data dan pembuatan laporan peminjaman Ambulance berbasis digitalisasi yaitu menggunakan teknologi sistem komputerisasi.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN PENGGUNA APLIKASI RUMAH PENDIDIKAN DI PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Razaq, Abdul; Hidayat, Rahmat; Pasaribu, Ryan Fahreza; Sitorus, Zulham
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.4935

Abstract

Abstract: The development of digital technology has led to the emergence of various educational applications that play an important role in supporting the teaching and learning process. One of the most widely used applications is Rumah Pendidikan, which provides a variety of online learning features. However, user perceptions and experiences of this application vary greatly, requiring a systematic analysis to determine public sentiment towards the application. This study aims to apply the Naive Bayes Classifier algorithm in analyzing user sentiment reviews of the Rumah Pendidikan application on the Google Playstore platform. The data, consisting of 284 reviews, was classified into three sentiment categories, namely positive, negative, and neutral. The analysis process included data cleaning, tokenization, stopword removal, and TF-IDF vectorization before classification. The results show that the Naive Bayes algorithm is capable of classifying sentiment with an accuracy of 78.95%, a precision value of 72%, a recall of 67%, and an F1-score of 70%. These findings indicate that the Naive Bayes approach is effective in identifying user sentiment towards the Rumah Pendidikan application. The findings of this analysis can be used by developers as a basis for consideration in improving the quality of the application and user satisfactioninthefuture.Keyword: Sentiment Analysis, Naive Bayes, Rumah Pendidikan Application, Google Play StoreAbstrak: Perkembangan teknologi digital telah mendorong munculnya berbagai aplikasi pendidikan yang berperan penting dalam mendukung proses belajar-mengajar. Salah satu aplikasi yang banyak digunakan adalah Rumah Pendidikan, yang menyediakan beragam fitur pembelajaran daring. Meskipun demikian, persepsi dan pengalaman pengguna terhadap aplikasi ini sangat beragam, sehingga diperlukan analisis yang sistematis untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes Classifier dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Rumah Pendidikan pada platform Google Playstore. Data yang terdiri atas 284 ulasan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Proses analisis meliputi tahap data cleaning, tokenization, stopword removal, serta TF-IDF vectorization sebelum dilakukan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi sebesar 78.95%, nilai precision sebesar 72%, recall sebesar 67%, dan F1-score sebesar 70%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan Naive Bayes mampu bekerja secara efektif dalam mengidentifikasi sentimen pengguna terhadap aplikasi Rumah Pendidikan. Temuan analisis tersebut dapat dimanfaatkan oleh pengembang sebagai dasar pertimbangan dalam meningkatkan kualitas aplikasi dan tingkat kepuasan pengguna dimasamendatang.Kata kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes, Rumah Pendidikan, Playstore
Co-Authors , Arpan , Fery Anugerah A.A. Ketut Agung Cahyawan W Abda Abda Ade Surya Bakti Pane Afrizal, Sandi Akbar Maulana, Taufik Aldi Kesuma Alvian Alvian Ami Abdul Jabar Andi Ernawati Andysah Putera Utama Siahaan Angkat, Chairul Indra Anshari, Ari Antoni, Robin Ardya, Dwika Arief, Muhammad Arif Rahman Astri Mutia Rahma Audry, Beby Aulia, Ananda Ayu Ofta Azhari, M. Idrus azwan, m Baehaqi Bambang Sugito Batubara, Supina Boy Rizki Akbar Br Tarigan, Sella Monika Chelfina Utami Daniel Happy Putra Danu Wardhana Azhari Darmeli Nasution DEWI SARTIKA diansyah, Suhar Diva, Krisna Eko Hariyanto Eko Hariyanto Eko Hariyanto Eko Wahyudi Erbin Sitorus Fahmi Iskandar Fahmi Kurniawan Farta wijaya, Rian Faza Wardanu Damanik, Dwi Gilang Ramadhan Gultom, Ananda Christianto Hafiz Rodhiy Haliza, Siti Nur Hamzah, Iswadi Harmiati Bungsu Bangun Hartono Sinambela, Sugi Helmy, Ahmad Hendra Harnanda Heni Wulandari Hrp, Abdul Chaidir Ibezato Zalukhu, Anzas Ika Devi Perwitasari Indra Angkat, Chairul IQBAL , MUHAMMAD Irwan Syahputra Irwan Syahputra, Irwan Izhari, Fahmi Khairul Khairul Khairul, Khairul Kiki Artika Kurniawan, Fahmi Laila Maghfirah Larius Ambasador Parlindungan Leni Marlina Leni Marlina Limbong, Yohannes France M Imam Santoso M. Rasyid M.Rizki Khadafi Mardiah, Nia Marzuki Sianturi, Ismail Melva Sari Panjaitan Meri Sri Wahyuni Mhd Arie Akbar Mohammad Yusuf, Mohammad Muhammad Fahriza Muhammad Iqbal Muhammad Irfan Sarif Muhammad Wahyudi Nahampun, Natalia Nainggolan, Andreas Ghanneson Nainggolan, Irfan Nazar Saputra, Risfan Nelviony Parhusip Nurwijayanti Ofta Sari, Ayu Parhusip, Nelviony Pasaribu, Ryan Fahreza Pranoto, Sugeng Putra, Khairil Ragil Satya Adi W Rahmat Hidayat Ramadani, Pebri Ramadhan, Aditya Ramadhan, Deni Ramadhani, Aditya Razaq, Abdul Rian Farta Wijaya Rian Putra, Randi Rika Uli Samosir, Siska Risky, Raihan Rusydi Tanjung , Miftah Sahputra, Fajar Said Oktaviandi Saputra, Maulian Sari Penjaitan, Melva Septia Harliansyah Septiani, Nadya Sianturi, Ismail Sibarani, Dina Marsauli Simamora, Siska Simbolon, Fikri Zuhaili Simorangkir, Elsya Sabrina Asmita Sinambela, Sugi Hartono Sinyo Andika Nasution, Ahmad Sipra Barutu Siregar, Andree Risky Yuliansyah Sitepu, Fernando Sitinur, Siti Nurhaliza Sofyan Sitompul, Jelly Rolley Sofyan, Siti Nurhaliza Solly Ariza Lubis Sri Wahyuni, Meri Suhardiansyah Suhardiansyah Suhardiansyah Suherman Suherman Sukrianto, Sukrianto Sutiono, Sulis Syahputri, Maulisa Syamsiar, Syamsiar T, Siti Isna Syahri Tanjung, Miftah Rusydi Tumangger, Oktavia Utama, Hendra Vina Arnita Vivin Yulfia Sarah Wahyu Agung Pratama Wahyuni, Meri Sri Wijaya, Rian Farta Winnugroho Wiratman, Manfaluthy Hakim, Tiara Aninditha, Aru W. Sudoyo, Joedo Prihartono Wirda Fitriani Yahya, Susilawati Zai, Yulianus Zalukhu, Anzas Ibezato Zulfahmi Syahputera Zulfahmi Zulfahmi Zulfahmi Zulfahmi