Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOINTECOMS (Journal of Information Technology and Computer Science)
Tomas Leonardo
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya
Computer Science & IT

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

Found 3 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.
Rancang Bangun Website Edukasi dan Monitoring untuk Meningkatkan Kesehatan Ibu Hamil Wafik Andini; Yedija Tarigan; Efrans Christian; Tomas Leonardo
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 3 No. 4 (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.v3i4.20945

Abstract

Kehamilan adalah fase penting dalam kehidupan seorang wanita yang memerlukan perhatian khusus untuk menjaga kesehatan ibu dan janin. Kematian ibu hamil dan bayi baru lahir masih menjadi masalah global, terutama di negara berkembang. Salah satu upaya untuk meningkatkan kesehatan ibu hamil adalah Buku Kesehatan Ibu dan Anak (KIA). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah website edukasi digital untuk mempermudah ibu hamil dalam memantau kesehatan kehamilan. Website ini dilengkapi dengan fitur-fitur seperti grafik kehamilan, cek konsumsi Tablet Tambah Darah (TTD), evaluasi kesehatan ibu hamil, dan pusat edukasi berisi informasi kesehatan dan edukasi terkait kehamilan. Metode pengembangan Agile digunakan, dan hasil pengujian menunjukkan bahwa situs web ini efektif dan mudah digunakan, dan memiliki kemampuan untuk membantu ibu hamil memantau kesehatan mereka sendiri. Diharapkan bahwa situs web ini dapat membantu meningkatkan kesehatan ibu hamil dan janin dengan cara yang efisien.
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 Agus Sehatman Saragih Dea Ekklesia Anastasia Saragih Dita Yulianti Efrans Christian Muhammad Afrizal Novera Kristianti Wafik Andini Yedija Tarigan