Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.096
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pilar Nusa Mandiri JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Informatika Kaputama (JIK) JIKA (Jurnal Informatika) JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Teknik dan Science (JTS)
Astrid Noviriandini
Universitas Bina Sarana Informatika
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Medicine & Pharmacology

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak

 1 
Information Retrieval System Pada Pencarian File Dokumen Berbasis Teks Dengan Metode Vector Space Model Astrid Noviriandini; Diah Ayu Ambarsari; Fahmi Aprian
Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 1 No. 1 (2020): Mei 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (289.272 KB) | DOI: 10.31294/reputasi.v1i1.63

Abstract

Abstrak - Pencarian informasi berdasarkan query oleh pengguna yang diharapkan dapat menemukan koleksi dokumen berdasarkan kebutuhan pengguna dikenal dengan Information Retrieval atau temu kembali informasi. Penelitian ini membahas tentang implementasi sistem temu kembali informasi untuk mencari dan menemukan dokumen teks berbahasa Indonesia dan bahasa Inggris menggunakan metode Vector Space Model. Tujuan penelitian ini untuk menyediakan solusi pada mesin pencari agar mampu menyediakan informasi dokumen teks pada database yang tepat menggunakan kata kunci tertentu. Hasil dari pencarian direpresentasikan dengan urutan/rangking kemiripan dokumen dengan query. Kata Kunci: Information Retrieval, Temu Kembai Informasi, Vector Space Model Abstract—Information retrieval based on a query by the user, which is expected to find a collection of documents based on user requirements, known as Information Retrieval or information retrieval. This study discusses the implementation of information retrieval system to search and find the text documents in Bahasa Indonesia and English using the Vector Space Model. The purpose of this study to provide a solution in search engines to be able to provide information on a text document right database using specific keywords. Results of the search represented by the order/rangking similarity with the query document. Keywords: Information Retrieval, Information Retrieval, Vector Space Model
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi JMO (Jamsostek Mobile) Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Astrid Noviriandini; Hermanto Hermanto; Diah Ayu Ambarsari
Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/reputasi.v4i1.1986

Abstract

Perkembangan dan Kemudahan dalam melakukan kegiatan sehari - hari menjadi dambaan setiap konsume atau pengguna, maka dari itu berkembanglah banyak aplikasi demi memudahkan pengguna dalam melakukan kegiatan sehari - hari sepeti salahsatunya Jamsostek Mobile atau disingkat JMO. Namun tidak semua aplikasi dan layanan dalam aplikasi seperti keinginan pengguna,maka dari itu perlu di adakannya penelitian terhadap aplikasi JMO. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna aplikasi JMO dimana dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Dalam penelitian ini setelah dilakukan preprocessing dan dilakukan pengujian model dengan metode data mining yaitu algoritma Naïve Bayes hasil evaluasi dan validasi, di dapatkan hasil nilai akurasi untuk menentukan bahwa klasifikasi komentar masyarakat pengguna aplikasi JMO (Jamsostek Mobile) dalam complain dana JHT dilakukan pengujian dengan algoritma Naïve Bayes dengan data komentar dibagi menjadi dua kategori label positif dan negatif, dapat dibuktikan dengan nilai akurasi dan nilai AUC dari algoritma Naïve Bayes nilai akurasi = 86.25% dan nilai AUC = 0.500.
Co-Authors Ahmad Nuryanto Aldhila Novianti Aliyah Kurniasih Aloysius Kurniawan Santoso Bagus Dwi Wicaksono Denny Bachtiar Diah Ayu Ambarsari Diah Ayu Ambarsari Diah Ayu Ambarsari Didy Eriawan Fahmi Aprian Hermanto Hermanto Kurniawati Kurniawati Luthfi Indriyani Maryanah Safitri Maryanah Safitri Muammar Khadapi Nurajijah Nurajijah Renita Windy Astuti Roni Andarsyah Sifa Fauziah Siti Lestari Yudhis tira Yudhistira Yudhistira