Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Jaringan
Martiano
Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Implementing a Risk-Based Hiring System Using the Spiral Model at PT. Indonesia Gadai Oke Muhammad Adam Gozali; Martiano
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Jaringan Vol 6 No 2 (2025): September
Publisher : CV. ADMITECH SOLUTIONS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63703/sisfotekjar.v6i2.107

Abstract

This study aims to address the inefficiencies and risks in the manual recruitment process at PT. Indonesia Gadai Oke, which often leads to data inconsistency, document loss, and subjective evaluations. To overcome these challenges, a Hiring Management System was developed using the Software Development Life Cycle (SDLC) with a Spiral Model approach that emphasizes risk analysis and mitigation throughout the development process. The system’s effectiveness was evaluated by applying Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) both before and after its implementation to identify, assess, and prioritize risks based on the Risk Priority Number (RPN). The results show that the implementation of the risk-based Hiring Management System significantly reduced the RPN across all recruitment stages — the highest initial RPN in the manual process, which was 336 (for application reception), decreased to 60 after system implementation. This indicates that the system effectively minimizes potential failures, increases efficiency, and enhances objectivity in the recruitment process. In conclusion, the risk-based Hiring Management System developed using the Spiral Model and evaluated through FMEA has proven effective in mitigating critical risks and improving the overall recruitment process at PT. Indonesia Gadai Oke.
Penggunaan Deep Learning untuk Mengklasifikasi  Hate speech dan Good Speech Terhadap Pertamina di Platform Twitter dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Hasan A. Situmorang; Martiano
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Jaringan Vol 6 No 2 (2025): September
Publisher : CV. ADMITECH SOLUTIONS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63703/sisfotekjar.v6i2.108

Abstract

Advances in digital technology have changed the way people express their opinions, particularly through social media platforms like Twitter. In social and corporate contexts, Pertamina, a state-owned energy company in Indonesia, is frequently the subject of public discourse, both in the form of positive (good speech) and negative (hate speech) expressions. To manage this information, a system capable of accurately and automatically classifying tweets is crucial. This study aims to develop a Deep Learning-based text classification model, specifically using the Convolutional Neural Network (CNN) method, to identify tweets containing hate speech and good speech related to Pertamina. Data was collected from Twitter using relevant keywords, followed by manual preprocessing and labeling. The cleaned dataset was then divided into training and testing data for processing using a CNN architecture. The results showed that the CNN model performed very well in the classification task, achieving a validation accuracy of 98.08% and a testing accuracy of 97.66%. Evaluation using a confusion matrix also showed high precision and recall values, with an f1 score of 0.98. These findings demonstrate that the CNN method is effective in accurately identifying hate speech and positive speech in Indonesian text data, particularly regarding issues related to Pertamina. This research is expected to contribute to the development of automated social media monitoring systems and public opinion management tools.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN INVENTARIS MENGGUNAKAN METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT (RAD) PADA PT. INDONESIA GADAI OKE Fadli Caniago; Martiano
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Jaringan Vol 6 No 2 (2025): September
Publisher : CV. ADMITECH SOLUTIONS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63703/sisfotekjar.v6i2.111

Abstract

Ketidakefisienan dalam pengelolaan inventaris barang di PT. Indonesia Gadai Oke, terutama akibat pencatatan manual, telah menimbulkan permasalahan seperti kehilangan data, keterlambatan laporan, dan kesulitan dalam monitoring barang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi manajemen inventaris berbasis web dengan pendekatan Rapid Application Development (RAD). Data kebutuhan sistem diperoleh melalui wawancara, observasi, dokumentasi, dan divalidasi dengan referensi teori yang relevan. Proses pengembangan mengikuti tahapan RAD yang terdiri dari perencanaan kebutuhan, desain prototipe, pengembangan sistem, dan implementasi. Sistem dibangun menggunakan framework Yii2 dan database MySQL, serta diuji melalui metode blackbox dan pengujian keamanan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menangani pencatatan data barang, transaksi peminjaman dan pengembalian, pelaporan otomatis dalam format PDF, monitoring kondisi barang melalui grafik, serta pengaturan hak akses pengguna berbasis peran. Sistem ini dinilai layak untuk digunakan dan dapat meningkatkan efisiensi serta akurasi dalam manajemen inventaris perusahaan.
Analisis Dan Implementasi Metode MAUT (Multi Attribute Utility Theory) Dalam Penentuan Calon Kreditur Terbaik Di PT. Indonesia Gadai Oke Mhd. Zaky Hafif; Martiano
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 3 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i3.184

Abstract

Penelitian ini membahas analisis dan implementasi metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam penentuan calon kreditur terbaik di PT. Indonesia Gadai Oke. Permasalahan utama yang dihadapi perusahaan adalah kesulitan dalam menyeleksi calon kreditur secara objektif dan terukur berdasarkan berbagai kriteria penilaian seperti penghasilan, riwayat kredit, nilai jaminan, dan kelancaran pembayaran. Metode MAUT dipilih karena mampu mengakomodasi pengambilan keputusan multikriteria dengan menghitung nilai utilitas dari setiap alternatif berdasarkan bobot dan preferensi atribut yang telah ditentukan. Penelitian ini diawali dengan identifikasi kriteria utama, pemberian bobot menggunakan pendekatan pakar, normalisasi nilai atribut, hingga perhitungan skor total untuk menentukan peringkat calon kreditur. Implementasi sistem dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL untuk mempermudah proses seleksi secara otomatis dan transparan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan metode MAUT menghasilkan keputusan yang konsisten dan dapat mengurangi subjektivitas dalam penentuan calon kreditur. Sistem ini mampu memberikan rekomendasi peringkat kreditur terbaik dengan akurasi keputusan mencapai 93% dibandingkan evaluasi manual. Dengan demikian, penggunaan metode MAUT terbukti efektif dalam mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data di bidang keuangan, khususnya pada lembaga gadai seperti PT. Indonesia Gadai Oke.
Pengembangan Sistem Proteksi Dan Monitoring Arus Listrik Pada Power Outlet Berbasis Internet of Things (IoT) Rudi Aditya Zein; Martiano
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i1.196

Abstract

Permasalahan umum pada instalasi listrik rumah tangga adalah tidak tersedianya sistem proteksi otomatis yang dapat merespons gangguan seperti arus berlebih, beban berlebih, dan tegangan tidak stabil. Power outlet yang digunakan secara simultan tanpa sistem pengamanan berisiko menimbulkan bahaya kebakaran dan kerusakan perangkat elektronik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem proteksi dan monitoring arus listrik berbasis Internet of Things (IoT) dengan fitur otomatisasi dan pemantauan real-time melalui aplikasi Blynk dan tampilan lokal LCD. Sistem menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali, sensor PZEM-004T v3.0 untuk pembacaan parameter listrik (tegangan, arus, daya, energi), serta modul relay sebagai aktuator pemutus arus ketika parameter melebihi ambang batas. Sistem ini juga dilengkapi dengan proteksi berlapis, meliputi overcurrent, overload, dan overvoltage/undervoltage, serta indikator visual berupa LED dan buzzer. Implementasi sistem dilakukan melalui perancangan perangkat keras dan lunak yang saling terintegrasi, kemudian diuji dalam lingkungan simulasi rumah tangga. Parameter proteksi dikalibrasi sesuai standar keamanan, dan pengujian dilakukan terhadap reaksi sistem dalam kondisi abnormal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memutus arus secara otomatis dalam waktu singkat saat terjadi anomali kelistrikan, serta memberikan peringatan melalui notifikasi di aplikasi Blynk dan pesan visual di LCD. Selain itu, sistem dapat memantau data kelistrikan secara real-time dan menyajikan informasi penggunaan daya kepada pengguna, sehingga meningkatkan efisiensi energi. Penelitian ini membuktikan bahwa sistem proteksi berbasis IoT dapat menjadi solusi andal untuk meningkatkan keselamatan, efisiensi, dan kemudahan pengendalian kelistrikan di lingkungan rumah tangga yang mengarah pada konsep smart home.
Co-Authors Fadli Caniago Hasan A. Situmorang Mhd. Zaky Hafif Muhammad Adam Gozali Rudi Aditya Zein