Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Jurnal Infortech
Sari Hartini
Universitas Bina Sarana Informatika
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 4 Documents
Search

 1 
ASSESSING USER EXPERIENCE OF SITURAWA GEDE TOURISM WEBSITE USING PSSUQ AND HEURISTIC Anie Yoraeni; Cep Adiwiharja; Syifa Nur Rakhmah; Sinta Rukiandari; Sari Hartini
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 11 No. 3 (2026): JITK Issue February 2026
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v11i3.7332

Abstract

The Siturawagede platform is an information site built to support services, promotions, and interactions with the public. Therefore, the quality of the user experience (UX) is a crucial factor in ensuring the site's effective, efficient, and satisfying use. This study aims to analyze the user experience of the Siturawagede website, measure user satisfaction with ease of use, efficiency, and information quality using the Post-Study System Usability Questionnaire (PSSUQ), assess the site's compliance with Nielsen's usability principles through a heuristic evaluation, and provide recommendations for improving the site's user-friendliness. The study involved 100 respondents who completed the PSSUQ questionnaire and three expert evaluators who conducted the heuristic assessment. The results showed that the average PSSUQ score of 2.6 was categorized as "good." This is based on the PSSUQ 1–7 scale, where a score closer to 1 indicates a positive experience (Strongly Agree) and a score closer to 7 indicates a negative experience (Strongly Disagree), indicating that users were quite satisfied with the system. The heuristic evaluation obtained a score of 1.49, identifying several minor navigation issues, but the system was generally good and needed only minor improvements. These findings provide guidance for improving the quality of the Siturawagede website to make it more informative and optimal in supporting tourism management.
SMART and CVSS-Based System Vulnerability Prioritization Model Sari Hartini; Rosi Kusuma Serli
Jurnal Infortech Vol. 8 No. 1 (2026): June 2026
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v8i1.12867

Abstract

The increasing number of cybersecurity system vulnerabilities each year makes it difficult for organizations to determine the priority scale for remediation. Information system security is an essential aspect of maintaining the continuity of digital services against cyber threats. Poorly managed system vulnerabilities can increase the risk of exploitation by unauthorized parties. This study aims to develop a system vulnerability prioritization model using the SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique) and CVSS (Common Vulnerability Scoring System) methods. CVSS is used to measure the severity level of vulnerabilities based on technical characteristics such as the impact on the confidentiality, integrity, and availability of the system. Furthermore, the SMART method is applied to perform multi-criteria weighting processes in order to generate a more objective ranking of vulnerability handling priorities. The result of this model is a prioritized list of system vulnerabilities intended to assist system administrators in determining mitigation actions more effectively and efficiently. Through this approach, the vulnerability management decision-making process is expected to become more structured, measurable, and targeted.
Penentuan Outlet Potensial PT XYZ dengan Menggunakan Metode Decision Tree Muhammad Firza; Sari Hartini
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.12294

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan outlet potensial PT XYZ menggunakan metode Decision Tree sebagai pendekatan data mining untuk mendukung pengambilan keputusan dalam penyusunan strategi distribusi dan pemasaran yang lebih efektif. Penelitian menerapkan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang meliputi seleksi data, pembersihan data, transformasi data, penambangan data, serta evaluasi hasil. Dataset yang digunakan terdiri atas 1.069 data outlet yang berasal dari wilayah Kabupaten Bekasi dan Karawang, kemudian dibagi menjadi 748 data pelatihan dan 321 data pengujian menggunakan rasio 70:30. Proses pemodelan dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner menggunakan algoritma Decision Tree untuk mengklasifikasikan outlet ke dalam lima kategori, yaitu Sangat Tidak Potensial, Cukup Potensial, Potensial, Prioritas Potensial, dan Sangat Potensial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa atribut total penjualan merupakan faktor yang paling berpengaruh dalam pembentukan pohon keputusan. Evaluasi model menggunakan confusion matrix menghasilkan nilai akurasi, presisi, dan recall masing-masing sebesar 100% pada seluruh kelas, yang menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan data secara sangat baik berdasarkan dataset yang digunakan. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa metode Decision Tree mampu menghasilkan model klasifikasi yang efektif dalam mengidentifikasi tingkat potensi outlet sehingga dapat digunakan sebagai dasar penentuan prioritas kunjungan tim penjualan, penyusunan strategi distribusi yang lebih tepat sasaran, serta mendukung proses pengambilan keputusan perusahaan secara lebih cepat, objektif, dan berbasis data.
Metode TOPSIS Pada Pemilihan Framework AI Terbaik Dalam Strategi Bisnis Efektif Sari Hartini
TEKNIKA Vol. 19 No. 3 (2025): Teknika September 2025
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.16466990

Abstract

Peningkatan adopsi Agent AI dalam otomatisasi alur kerja dan peningkatan produktivitas mendorong kebutuhan akan pemilihan framework pengembangan yang tepat. Namun, pemilihan framework Agent AI merupakan keputusan strategis jangka panjang yang kompleks. Kesalahan dalam memilih dengan hanya melakukan proses seleksi yang tidak sistematis dan hanya bersifat subjektif dan bias, dapat menyebabkan terjadinya pembengkakan biaya, kegagalan proyek, serta risiko terhadap keamanan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan pendekatan pemilihan framework Agent AI yang lebih objektif dan terstruktur dengan menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), metode yang memungkinkan evaluasi multi-kriteria secara kuantitatif dengan menentukan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kedekatannya terhadap Solusi ideal. Terdapat Lima framework terkemuka—AutoGen, CrewAI, LangChain & LangGraph, LLAMA, dan Semantic Kernel—alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan lima kriteria utama: Kompleksitas (Cost), Privasi & Keamanan Data, Kemudahan Penggunaan, Integrasi, serta Performa dan Skalabilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LLAMA memperoleh skor tertinggi (0,584), diikuti oleh Semantic Kernel (0,579), LangChain & LangGraph (0,556), AutoGen (0,485), dan CrewAI (0,364). LLAMA direkomendasikan dilihat dari kriteria performa dan keamanan. Kata kunci:Agent AI, TOPSIS, Pemilihan Framework
Co-Authors Anie Yoraeni Cep Adiwiharja Muhammad Firza Rosi Kusuma Serli Sinta Rukiandari Syifa Nur Rakhmah