Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Jurnal Ilmiah Matrik
Fandi Kurniawan
Universitas Muhammadiyah KotaBumi
Computer Science & IT Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
FOSTERING AND EMPOWERING DIGITAL BAZNAS Fandi Kurniawan
Jurnal Ilmiah Matrik Vol 25 No 1 (2023): Jurnal Ilmiah Matrik
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Pada Masyarakat (DRPM) Universitas Bina Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33557/jurnalmatrik.v25i1.2285

Abstract

In an era of increasingly rapid technology, its impact has been felt in various circles, including in the management of zakat. This information system aims to facilitate data management, starting from entering information about zakat payers and recipients, calculating zakat calculations to making zakat fund reports at the Palembang City Baznas. Previously, the Palembang City Baznas only used simple computer calculations using Microsoft Excel and Word. Because of that, an information system is needed that can regulate the management process in managing zakat. The method used is direct analysis to BAZNAS locations and design of interfaces, rules, and design thinking. This research produced a hybrid-based BAZNAS Information System for Palembang City. This system is expected to increase efficiency and accuracy in processing zakat data and facilitate the process of making reports for the Palembang City Baznas
Analisis Sentimen Chat GPT sebagai Masa Depan Pekerja pada Media Sosial Youtube menggunakan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Muhammad Yusril Pratama; Ulfa Arma Putri; Putri Afifah Daina Angraini; Dian Puspita; Fandi Kurniawan
Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Vol 14, No 2 (2023): Desember
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/jsit.v14i2.3391

Abstract

Penelitian ini fokus pada implementasi analisis sentimen dalam percakapan di YouTube dengan bantuan Chat GPT dan teknik klasifikasi Naive Bayes. Eksperimen menggunakan data percakapan antara pengguna YouTube dan chatbot GPT untuk memahami bagaimana algoritma Naive Bayes dapat mengenali dan mengelompokkan sentimen dalam interaksi tersebut. Hasilnya menunjukkan akurasi yang tinggi dalam klasifikasi sentimen, meskipun tantangan seperti variasi bahasa dan konteks percakapan dapat mempengaruhi hasil analisis. Studi ini menyoroti potensi besar algoritma Naive Bayes dalam membantu memahami interaksi manusia dengan teknologi di media sosial dan menekankan perlunya penyesuaian teknologi untuk masa depan pekerjaan, terutama dalam konteks kompleksitas interaksi di platform seperti YouTube.
Co-Authors Dian Puspita Muhammad Yusril Pratama Putri Afifah Daina Angraini Ulfa Arma Putri