Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOINTECOMS (Journal of Information Technology and Computer Science)
Agus Sehatman Saragih
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengembangan Website Pengaduan Masyarakat untuk Pelayanan Dukcapil di Kota Palangka Raya Muhammad Afrizal; Dea Ekklesia Anastasia Saragih; Agus Sehatman Saragih; Tomas Leonardo
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 3 No. 3 (2023): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v3i3.20404

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah website pengaduan masyarakat guna meningkatkan kualitas pelayanan publik pada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Dukcapil) Kota Palangka Raya. Website ini dirancang sebagai solusi digital yang mempermudah masyarakat dalam menyampaikan pengaduan, memantau statusnya, dan menerima tanggapan dari pihak Dukcapil secara transparan dan efisien. Fitur utama yang diimplementasikan meliputi autentikasi berbasis Role-Based Access Control (RBAC) untuk pengelolaan hak akses pengguna dan mekanisme log aktivitas untuk melacak perubahan data.Proses pengembangan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL untuk memastikan sistem yang andal dan mudah digunakan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memfasilitasi alur pengaduan dengan baik dan meningkatkan efisiensi komunikasi antara masyarakat dan instansi terkait. Penelitian ini diharapkan menjadi referensi dalam pengembangan sistem serupa untuk pelayanan publik yang lebih baik di masa mendatang.
Aspect-Based Sentiment Analysis Penggunaan ChatGPT dalam Pendidikan: Perbandingan Model LSTM, Bi-LSTM, dan CNN Dita Yulianti; Novera Kristianti; Agus Sehatman Saragih; Tomas Leonardo
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 4 (2025): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v5i4.25350

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan telah membawa perubahan besar dalam berbagai bidang, termasuk pendidikan. Salah satu teknologi yang banyak digunakan adalah ChatGPT, sebuah model bahasa berbasis AI yang dimanfaatkan oleh pelajar dan mahasiswa untuk mendukung aktivitas akademik. Meskipun pemanfaatannya semakin luas, opini publik terhadap penggunaannya dalam dunia pendidikan masih beragam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap ChatGPT berdasarkan aspek tertentu, serta mengevaluasi kinerja beberapa algoritma deep learning dalam klasifikasi teks. Penelitian ini menggunakan pendekatan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), dengan pemodelan aspek melalui metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan pelabelan sentimen menggunakan IndoBERT. Data dikumpulkan dari platform X (Twitter) dengan teknik scraping, lalu diproses melalui tahapan preprocessing, ekstraksi fitur, pembagian data, penerapan SMOTE, dan evaluasi model. Tiga algoritma klasifikasi yang digunakan adalah Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (Bi-LSTM), dan Convolutional Neural Network (CNN). Hasil analisis menunjukkan bahwa opini publik terhadap ChatGPT dalam pendidikan cenderung positif, terutama pada aspek Asisten Belajar (62,1%) dan Etika Akademik (55,3%). Pada klasifikasi aspek, model Bi-LSTM dengan split data 90:10 mencatat akurasi tertinggi sebesar 91,11%. Sementara itu, pada klasifikasi sentimen, model yang sama memperoleh akurasi sebesar 87,88% pada split data yang sama. Temuan ini menunjukkan bahwa Bi-LSTM memiliki performa yang baik dalam kedua jenis tugas klasifikasi. Penelitian ini memberikan gambaran mengenai persepsi publik terhadap penggunaan ChatGPT di bidang pendidikan serta mendukung pemilihan model yang sesuai untuk analisis sentimen berbasis aspek.
Co-Authors Dea Ekklesia Anastasia Saragih Dita Yulianti Muhammad Afrizal Novera Kristianti Tomas Leonardo