Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Pengabdian Informatika (JUPITA)
Kusuma, Tristan Bey
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Engineering Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem E-Commerce Pembelian Tanaman Berbasis Web di PT Foxbyte Global Inovasi Kusuma, Tristan Bey; I Komang Ari Mogi; I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan
Jurnal Pengabdian Informatika Vol. 2 No. 2 (2024): JUPITA Volume 2 Nomor 2, Februari 2024
Publisher : Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana

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

Abstract

Plant Shop adalah platform online yang memfasilitasi proses jual-beli tanaman secara elektronik. Sistem e-commerce penjualan tanaman berbasis web ini diterapkan di PT Foxbyte Global Inovasi. Plant Shop dibuat dengan tujuan untuk meningkatkan efisiensi dan kemudahan dalam penjualan tanaman melalui platform online. Hal-hal yang diperhatikan dalam pengembangan sistem meliputi analisis kebutuhan pengguna, perancangan antarmuka pengguna yang intuitif, pengembangan fitur-fitur yang relevan, dan implementasi sistem yang dapat diakses secara online. Pengguna dapat dengan mudah menjelajahi katalog tanaman yang tersedia, melihat informasi detail tentang tanaman tersebut, dan melakukan transaksi pembelian secara online. Selain itu, sistem ini juga memungkinkan pengguna untuk melacak status pengiriman dan memberikan umpan balik terhadap produk yang telah dibeli. Selain itu, sistem ini juga menggunakan fitur-fitur keamanan yang canggih untuk melindungi data pengguna dan transaksi yang dilakukan. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem e-commerce penjualan tanaman berbasis web di PT Foxbyte Global Inovasi memberi kontribusi dalam meningkatkan efisiensi dan kualitas pelayanan penjualan tanaman melalui platform e-commerce. Dengan sistem ini, kerangkanya juga dapat menjadi acuan bagi perusahaan tersebut ketika mengembangkan sistem serupa.
Implementasi Attention-Based BiLSTM dengan LoRA Parameter Tuning untuk Analisis Sentimen Ulasan Destinasi Wisata Kusuma, Tristan Bey; Widiartha, I Made; Suhartana, I Ketut Gede; Putra, I Gusti Ngurah Anom Cahyadi
Techno.Com Vol. 25 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i1.15089

Abstract

Industri pariwisata merupakan salah satu sektor paling krusial dalam perekonomian Indonesia dan Bali, hal ini ditunjukkan oleh opini yang terdapat di media sosial dan situs pariwisata. Pada tahun 2024, situs informasi perjalanan TripAdvisor mengambil data sebanyak 31.1 juta ulasan objek wisata, yang mengungkap 2.7 juta ulasan palsu. Pengguna Indonesia menempati peringkat tertinggi dalam perihal jumlah ulasan berbayar, terutama untuk Bali, yang menempati posisi kedua di dunia dalam popularitas. Studi ini meneliti pengaruh metode parameter efficient fine-tuning, yaitu LoRA atau Low-Rank Adaptation, pada model Attention-Based Bi-directional Long-Short Term Memory (BiLSTM) dalam melakukan analisis sentimen ulasan objek wisata di Bali. Data yang dikumpulkan berasal dari ulasan wisata oleh pengguna di situs web TripAdvisor, yang terdiri dari 4966 sampel data. Berdasarkan evaluasi, model BiLSTM berbasis perhatian ini mencapai skor akurasi sebesar 0.78037 dibandingkan dengan model BiLSTM berbasis perhatian dengan LoRA, yang mencapai skor 0.79907. Waktu pelatihan untuk model Attention-Based BiLSTM dengan LoRA juga secara signifikan mengurangi waktu pelatihan dan penggunaan memori. Penelitian ini menunjukkan bahwa Low-Rank Adaptation efektif dalam meningkatkan kinerja dan efisiensi model ini. Kata kunci - Pariwisata Bali, Machine Learning, Analisis Sentimen, BiLSTM, LoRA
Co-Authors I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra I Ketut Gede Suhartana I Komang Ari Mogi I Made Widiartha