Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Jurnal Pengabdian Mandiri Literasi: Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Inovasi
Yurindra Yurindra
Institut Sains Dan Bisnis Atma Luhur
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer)

 1 
Perbandingan Klassifikasi SMS Berbasis Support Vector Machine, Naive Bayes Classifier, Random Forest dan Bagging Classifier Devi Irawan; Eza Budi Perkasa; Yurindra Yurindra; Delpiah Wahyuningsih; Ellya Helmud
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol 10, No 3 (2021): NOVEMBER
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v10i3.1302

Abstract

Short message service (SMS) adalah salah satu media komunikasi yang penting untuk mendukung kecepatan pengunaan ponsel oleh pengguna. Sistem hibrid klasifikasi SMS digunakan untuk mendeteksi sms yang dianggap sampah dan benar. Dalam penelitian ini yang diperlukan adalah mengumpulan dataset SMS, pemilihan fitur, prapemrosesan, pembuatan vektor, melakukan penyaringan dan pembaharuan sistem. Dua jenis klasifikasi SMS pada ponsel saat ini ada yang terdaftar sebagai daftar hitam (ditolak) dan daftar putih (diterima). Penelitian ini menggunakan beberapa algoritma seperti support vector machine, Naïve Bayes classifier, Random Forest dan Bagging Classifier. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelesaikan semua masalah SMS yang teridentifikasi spam yang banyak terjadi pada saat ini sehingga dapat memberikan masukan dalam perbandingan metode yang mampu menyaring dan memisahkan sms spam dan sms non spam.  Pada penelitian ini menghasilkan bahwa Bagging classifier algorithm ini mendapatkan ferformance score tertinggi dari algoritma yang lain yang dapat dipergunakan sebagai sarana untuk memfiltrasi SMS yang masuk ke dalam inbox pengguna dan Bagging classifier algorithm dapat memberikan hasil filtrasi yang akurat untuk menyaring SMS yang masuk.
Rancangan Prototype Layanan Pengaduan Masyarakat Melalui Kantor Desa Berbasis Android Yurindra Yurindra; Sarwindah Sarwindah; Devi Irawan
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol 10, No 3 (2021): NOVEMBER
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v10i3.1295

Abstract

Salah satu Peningkatan kualitas pelayanan public bagi masyarakat pedesaan adalah dapat dengan dilakukan melalui sebuah penyelesaian pengaduan yang mendapatkan respon yang cepat dari penyedia layanan yaitu dalam hal ini instansi pemerintah terkait baik di pusat maupun daerah. Segala bentuk kritik, saran maupun aduan yang disampaikan masyarakat pada suatu instansi merupakan sebuah koreksi untuk perbaikan pelayanan tersebut. Banyak Kantor Desa di Indonesia belum memiliki sistem layanan pengaduan yang teridentifikasi dan terdokumentasi dengan baik, sehingga timbul kendala dalam memberikan layanan pengaduan kepada masyarakat, seperti respon time pelayanan yang lambat dan dokumentasi pengaduan tidak tertata dengan rapi. Kendala lain timbul saat masyarakat kebingungan untuk menyampaikan keluhan tersebut dikarenakan tidak mengetahui harus mengadu kemana. Untuk mengatasi masalah tersebut, akan dirancang aplikasi layanan pengaduan berbasis Android yang menggunakan model prototype dan menggunakan MySql sebagai database pada server yang digunakan. Dengan itu diharapkan agar dapat  memudahkan masyarakat dalam membuat laporan pengaduan. Aplikasi Android ini dapat digunakan masyarakat untuk melakukan layanan pengaduan secara online. Aplikasi ini juga dapat memudahkan Pemerintah desa dan kabupaten dalam melakukan dokumentasi dan mengevaluasi sistem layanan  pengaduan masyarakat desa.
Co-Authors Delpiah Wahyuningsih Devi Irawan Ellya Helmud Eza Budi Perkasa Jesi Safitri marini marini Sarwindah . Tri Sugihartono