Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Surya Informatika
Nadhifah, Shafa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Surya Informatika

 1 
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Gopay Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Nadhifah, Shafa; Aini, Fadhila Nur; Kusumawardhani, Hadwitya Handayani; Febrianto, Muhammad Yusuf
Jurnal Surya Informatika Vol. 14 No. 1 (2024): Surya Informatika, Vol 14. No. 1, Mei 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.48144/suryainformatika.v14i1.1787

Abstract

Gopay adalah salah satu aplikasi di google play store. Aplikasi Gopay sudah diunduh sebanyak 10 juta kali namun hanya memiliki rating 4,4. Pada google play store pemberian rating aplikasi diikuti dengan ulasan dari para pengguna terhadap aplikasi. Ulasan yang ada cukup banyak dan tidak terstruktur serta mengandung opini dari para pengguna tentang kepuasan mereka terhadap aplikasi tersebut sehingga sering dijadikan pertimbangan oleh calon pengguna untuk memilih aplikasi yang digunakan. Berdasarkan hal tersebut, maka dilakukan analisis sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk mengetahui bagaimana sentimen para pengguna terhadap aplikasi GOPAY di google play store. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Data yang digunakan merupakan ulasan aplikasi GOPAY sebanyak 29554 data yang terdiri dari 23961 ulasan positif dan 5593 ulasan negatif. Hasil terbaik diperoleh pada skenario 1 (90:10) menggunakan kernel RBF (Radial Basis Function) yang menghasilkan accuracy 65% precision 71,43%, recall 50%, dan f1-score 58,82%.
Penerapan Human Computer Interaction Pada Website Simasmu Menggunakan Metode WebQual 4.0 Haq, Muchamad Farros Ilman; Nadhifah, Shafa; Artanto, Fenilinas Adi
Jurnal Surya Informatika Vol. 15 No. 1 (2025): Jurnal Surya Informatika, Vol 15. No. 1, Mei 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.48144/suryainformatika.v15i1.2067

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan Human Computer Interaction (HCI) pada website SIMASMU di Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan menggunakan metode WebQual 4.0. Hasil data menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan antara variabel kualitas sistem (usability, information quality, service interaction quality) dengan kepuasan pengguna. Pengambilan sampel sebanyak 62 responden yang terdiri dari mahasiswa, dosen, dan staf Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan, dipilih dengan menggunakan metode purposive sampling. Data dikumpulkan menggunakan survei yang dikembangkan sesuai metode WebQual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kegunaan, kualitas informasi dan kualitas interaksi layanan mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pengguna website SIMASMU. Dari hasil analisis menunjukkan bahwa kegunaan, kualitas informasi, dan kualitas interaksi layanan memberikan pengaruh kepada kepuasan pengguna SIMASMU sebesar 82.4%.
Penerapan SVM Sebagai Algoritma Machine Learning Dalam Analisis Sentimen Terhadap Telemedicine di Indonesia Nadhifah, Shafa; Fatkhudin, Aslam; Artanto, Fenilinas Adi
Jurnal Surya Informatika Vol. 15 No. 2 (2025): Jurnal Surya Informatika, Vol 15. No. 2, November 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.48144/suryainformatika.v15i2.2201

Abstract

Telemedicine di Indonesia telah berkembang sejak diperkenalkan pada tahun 2012, namun masih menghadapi tantangan terkait pemahaman teknologi dan keterbatasan akses di daerah terpencil. Mengingat pentingnya telemedicine dalam meningkatkan akses layanan kesehatan, pemahaman terhadap persepsi publik menjadi krusial untuk mengevaluasi penerimaan dan kendala yang dihadapi. Analisis sentimen dapat membantu mengidentifikasi opini masyarakat terhadap layanan ini, baik dari segi manfaat maupun hambatan yang dialami. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap layanan telemedicine menggunakan data dari media sosial X. Data dikumpulkan melalui teknik scraping dengan kata kunci "Telemedicine" dan dianalisis menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 525 tweet yang dianalisis, 468 tweet memiliki sentimen positif, 48 tweet negatif, dan 9 tweet netral. Model SVM menunjukkan tingkat akurasi sebesar 84%, dengan precision 28%, recall 33%, dan F1-score 30%
Co-Authors Aini, Fadhila Nur Aslam Fatkhudin Febrianto, Muhammad Yusuf Fenilinas Adi Artanto Haq, Muchamad Farros Ilman Kusumawardhani, Hadwitya Handayani