Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.357
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Technologia: Jurnal Ilmiah JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat) Bubungan Tinggi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Jurnal Sains Sistem Informasi Journal of Engineering and Technology Innovation
Aulia Rizky Muhammad Hendrik Noor Asegaff
Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
Rancang Bangun, Penyerahan, dan Sosialisasi Sistem Informasi Penggajian Riche, Riche; Jefri Junifer Pangaribuan; Aulia Rizky Muhammad Hendrik Noor Asegaff; Jepronel Saragih; Mirza Ilhami
PaKMas: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4 No 2 (2024): November 2024
Publisher : Yayasan Pendidikan Penelitian Pengabdian Algero

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54259/pakmas.v4i2.3370

Abstract

PT XYZ is a private company engaged in the production and sale of wire materials. The employee payroll process in this company is still conducted manually using paper records, leading to inefficiencies and a high risk of errors in payroll and attendance data recording. To address this issue, a computerized payroll system was developed using the waterfall development methodology. A structured analysis and programming approach was chosen to support the system’s accuracy and consistency. In the analysis phase, a flow of document (FOD) was used to map the existing workflow, while a data flow diagram (DFD) was applied in the design phase to illustrate the data flow. This system was built using Microsoft Visual Basic.NET for the interface development, Microsoft Office Access 2007 for the database, and Crystal Report 13 for generating reports. In addition to development, training and socialization sessions were conducted for PT XYZ employees to ensure effective system use. By implementing this system, the payroll process is expected to become faster, more accurate, and transparent, thereby enhancing work efficiency and effectiveness. This development is also part of a community service partnership program that aims to contribute positively to administrative management at PT XYZ.
Evaluasi Kepuasan Pelanggan Aplikasi Spotify Berdasarkan Customer Satisfaction Index (CSI): Studi Kasus Pengguna di Indonesia Rudolfo Rizki Damanik; Ronald Belferik; Chandra, Wenripin; Rosyadi, M. Dedy; Aulia Rizky Muhammad Hendrik Noor Asegaff
SATESI: Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 2 (2024): Oktober 2024
Publisher : Yayasan Pendidikan Penelitian Pengabdian ALGERO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54259/satesi.v4i2.3214

Abstract

This study aims to measure customer satisfaction with the Spotify application using the Customer Satisfaction Index (CSI) method. Customer satisfaction is a crucial aspect for service providers to understand in order to improve product quality and competitiveness. Data were collected through questionnaires distributed to active Spotify users from various demographics. After data collection, validity and reliability tests were conducted using SPSS to ensure the accuracy of the research results. The analysis shows that Spotify's customer satisfaction level falls into the very satisfied category, with a CSI score of 87.39%. This finding indicates that the majority of users feel that Spotify meets or exceeds their expectations in terms of functionality, service quality, and ease of use. This study provides important insights for Spotify to maintain and improve customer satisfaction through continuous service enhancements. In conclusion, user satisfaction with Spotify is relatively high, and these research results can serve as a reference for the company in formulating strategies for future service improvements.
PENERAPAN MODEL ADDIE PADA APLIKASI PENGELOLAAN DATA PENGADUAN DAN MONITORING TINDAKAN SATUAN PENGAMANAN DI RUMAH SAKIT Rusdi, Muhammad; Sirajuddin, Haji; Asegaff, Aulia Rizky Muhammad Hendrik Noor; Agus, Rahmadi
Jurnal Sains Sistem Informasi Vol 3, No 3 (2025): JSSI (September)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/jssi.v3i3.20539

Abstract

Perkembangan teknologi informasi seharusnya telah merambah berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam Kegiatan satuan keamanan pada sebuah Rumah Sakit. Usulan Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu aplikasi pengaduan dan monitoring tindakan satuan pengamanan (SATPAM) yang saat ini masih melakukan pengelolaan data secara manual, yang mengakibatkan kurangnya efisiensi dan akurasi dalam penanganan laporan serta monitoring tindakan untuk satuan mereka. Selama  ini laporan hanya di share melalui pesan whatapp masih masing personil dan kadang dicatatkan pada sebuah buku yang tentu saja mudah hilang dan history kejadian setiap hari pada Rumah Sakit tidak ter arsip dengan baik bahkan hilang begitu saja. Maka untuk penelitian ini kami membuat sebuah rancangan sistem yang menerapkan metode Addie dalam rancangan dan pembuatan aplikasinya. Aplikasi yang dikembangkan dalam penelitian ini dirancang untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan menyediakan sistem yang terkomputerisasi untuk pengelolaan data laporan satuan keamanan dan monitoring tindakan. Penelitian ini menggunakan juga metode pengumpulan data melalui wawancara, observasi, Studi Pustaka dan Studi Dokumentasi untuk mendapatkan informasi yang relevan dari personil satuan keamanan pada Rumah Sakit.
Perancangan Sistem Manajemen Laundry Berbasis Web untuk Laundry Dian dengan Penggunaan PHP dan MySQL Sigit Sugiharto; Ahmad Jurnaidi Wahidin; Aulia Rizky Muhammad Hendrik Noor Asegaff; Herry Wahyono; Andi Irfan
Journal Of Engineering And Technology Innovation ( JETI ) Vol. 2 No. 02 (2025): Journal Of Engineering And Technology Innovation ( JETI )
Publisher : Rey Media Grafika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66084/jeti.v2i02.118

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem manajemen laundry berbasis web pada Laundry Dian dengan menggunakan PHP dan MySQL. Sistem ini mencakup fitur-fitur penting seperti manajemen pelanggan, manajemen pesanan, manajemen inventaris, laporan. Dalam sistem ini, pelanggan dapat dengan mudah melakukan pemesanan jasa laundry secara online dan memantau status pesanan mereka melalui platform web yang user-friendly. Implementasi sistem ini memberikan manfaat yang signifikan, termasuk peningkatan efisiensi operasional dan pengelolaan inventaris yang lebih baik. Selain itu, sistem ini juga meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menyediakan kemudahan dalam memantau dan melacak pesanan mereka. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem informasi untuk industri jasa seperti laundry dan dapat digunakan sebagai panduan bagi bisnis laundry lainnya yang ingin mengadopsi teknologi informasi dalam operasional mereka.
Evaluasi Kinerja Algoritma Deep Learning Untuk Deteksi Dini Serangan Siber Pada Jaringan Komputer Abdul Kohar; Aulia Rizky Muhammad Hendrik Noor Asegaff; Brian Sebastian Salim; Hamid Wijaya; Hariyono Rakhmad
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 3 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 3 (Januari 202
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i3.4517

Abstract

Perkembangan serangan siber yang semakin kompleks dan dinamis menuntut penerapan sistem deteksi intrusi yang mampu melakukan deteksi dini dengan akurasi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja algoritma deep learning dalam mendeteksi serangan siber pada jaringan komputer melalui metode studi literatur. Studi ini mengkaji berbagai penelitian terdahulu yang relevan, termasuk penerapan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), VGGNet-16, dan Transformer-based deep learning, serta membandingkan performa algoritma berdasarkan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma deep learning secara konsisten lebih unggul dibandingkan pendekatan machine learning tradisional maupun metode konvensional berbasis signature dalam mengenali pola serangan yang kompleks dan dinamis. Model deep learning mampu mengekstraksi fitur secara otomatis dari data jaringan berdimensi tinggi, meningkatkan efektivitas deteksi dini, dan adaptif terhadap serangan baru, termasuk zero-day attack. Meskipun demikian, evaluasi literatur juga menunjukkan adanya variasi kinerja yang dipengaruhi oleh perbedaan dataset, metode evaluasi, dan konteks penerapan, sehingga menekankan pentingnya standardisasi evaluasi kinerja algoritma. Penelitian ini memberikan pemahaman komprehensif mengenai tren, tantangan, dan potensi pengembangan algoritma deep learning untuk sistem keamanan jaringan, sekaligus menjadi acuan bagi penelitian selanjutnya dalam meningkatkan efektivitas deteksi dini serangan siber.
Model Data Mining untuk Penetapan Plafon Kredit dengan Algoritma C4.5 Frans Mikael Sinaga; Jefri Junifer Pangaribuan; Aulia Rizky Muhammad Hendrik Noor Asegaff; Wenripin Chandra; Riche Riche
INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/insologi.v4i6.6656

Abstract

Manual credit limit determination in distributor companies is often subjective and inconsistent, increasing the risk of bad debts. This research aims to design an objective data mining model to support customer credit limit decisions at CV. XYZ. The method used is the Decision Tree with the C4.5 algorithm, applied to 66 historical records of customer payment data. Data analysis was performed by calculating Entropy and Information Gain values to build the decision tree, which was then validated using RapidMiner Studio software. The research successfully built a valid and consistent classification model. The "Piutang" (receivables/transaction volume per invoice) attribute was identified as the main determinant (root node), followed by the "Pembayaran" (payment history) attribute as a branch node. This model generates three interpretable decision rules, including the discovery of a risky pattern where high-volume customers with poor payment histories are associated with large credit limits. The proposed model can be implemented as a decision support tool to standardize credit policies, reduce subjectivity, and minimize the company's financial risk.
Co-Authors Abdul Kohar Ahmad Jurnaidi Wahidin Ali Akbar Lubis Andi Irfan Brian Sebastian Salim Budi Ramadhani Chandra, Wenripin Fauzi Yusa Rahman Firdaus Firdaus Fitrah Yuridka Frans Mikael Sinaga Galih Mahalisa Haji Sirajuddin Hamid Wijaya Hariyono Rakhmad Herry Wahyono Ihsanul Fikri Jefri Junifer Pangaribuan Jepronel Saragih Kholik Setiawan M Edya Rosadi M. Dedy Rosyadi Mirza Ilhami Mirza Yogy Kurniawan Mokhamad Ramdhani Raharjo Muhammad Edya Rosadi Muhammad Hasbi Muhammad Rais Wathani Muhammad Rusdi Nadiya Hijriana Pangaribuan, Jefri Junifer Rahmadi Agus Riche Riche Riche Riche Rina Alfah Ronald Belferik Rudolfo Rizki Damanik Rusdina, Rusdina Segar Napitupulu Sigit Sugiharto Wenripin Chandra Wenripin Chandra Zaenuddin Zaenuddin Zaenuddin, Zaenuddin