Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TIMES Jurnal Informatika Logika
Eva Mufida Padilla
Universitas Pembangunan Panca Budi

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Perancangan Sistem Informasi Arsip Surat Masuk Dan Surat Keluar Berbasis Web Pada Kantor Hukum Luri Neri Tarigan.S.H.,M.H & Rekan Dengan Metode System Development Life Cycle (SDLC) Putri Sabila; Reza Alamsyah; Suhendri Nasution; Eva Mufida Padilla
Jurnal Informatika Logika Vol. 2 No. 1 (2025): Januari
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Methodist Binjai

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

Abstract

Penelitian ini mengkaji perancangan Sistem Informasi Arsip berbasis web untuk Kantor Hukum Luri Neri Tarigan S.H., M.H. & Rekan dengan tujuan meningkatkan efisiensi pengelolaan arsip surat masuk dan surat keluar. Dalam era globalisasi, teknologi informasi, terutama teknologi komputer, telah menjadi kebutuhan utama untuk mengatasi kelemahan sistem pengarsipan manual, seperti kesulitan pencarian, risiko kehilangan dokumen, dan kebutuhan ruang penyimpanan yang besar. Sistem pengarsipan berbasis komputer memberikan solusi efisien dengan meningkatkan kecepatan, ketepatan, dan keamanan pengelolaan arsip surat yang diterima dan yang dikirim. Penelitian ini menggunakan metode SDLC sistem ini diharapkan dapat mempermudah manajemen dokumen surat yang diterima dan yang dikirim, mengurangi risiko kesalahan, dan memastikan keamanan arsip. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat mendukung efisiensi operasional dan mempercepat pencarian serta penyimpanan informasi dokumen surat yang diterima dan yang dikirim.
KLASIFIKASI TEKS KOMENTAR MOBILE LEGENDS DALAM GOOGLE PLAY PADA TAHUN 2025 DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES Eva Mufida Padilla; Muhammad Iqbal
Jurnal TIMES Vol 15 No 1 (2026): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.15.1.2026902

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen komentar pengguna aplikasi Mobile Legends di Google Play pada bulan November 2025 menggunakan algoritma Naive Bayes. Data diperoleh dengan melakukan web scraping terhadap 2.000 komentar dari aplikasi Mobile Legends dalam periode pengumpulan data setahun ke belakang hingga bulan November 2025. Komentar kemudian dikelompokkan berdasarkan rating bintang, dengan kriteria sentimen positif untuk rating 3-5 bintang dan sentimen negatif untuk rating 1-2 bintang. Dari dataset yang dikumpulkan, diperoleh 1.213 komentar dengan sentimen negatif (60,7%) dan 705 komentar dengan sentimen positif (35,2%). Tahapan penelitian mencakup preprocessing teks, vektorisasi TF-IDF dengan maksimal 1.000 fitur, serta pelatihan model Naive Bayes multinomial menggunakan split data 80:20. Evaluasi model menggunakan metrik classification report yang mencakup precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mencapai akurasi sebesar 83%, dengan precision 0,82 dan recall 0,94 untuk klasifikasi sentimen negatif, serta precision 0,84 dan recall 0,62 untuk sentimen positif. F1-score keseluruhan mencapai 0,82 dengan nilai rata-rata tertimbang, menunjukkan performa model yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen komentar pengguna. Hasil ini menginformasikan bahwa pengguna Mobile Legends lebih banyak memberikan komentar negatif, yang dapat menjadi masukan berharga bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas aplikasi.
Co-Authors Alamsyah, Reza Muhammad Iqbal Putri Sabila Suhendri Nasution