This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JOIV : International Journal on Informatics Visualization International Journal of Artificial Intelligence Research Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JURTEKSI Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Systematics Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Buana Ilmu Buana Information Technology and Computer Sciences (BIT and CS) Jurnal Accounting Information System (AIMS) INTERNAL (Information System Journal) International Journal of Educational Review Journal of Applied Data Sciences Jurnal Cahaya Mandalika Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Instal : Jurnal Komputer J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Minfo Polgan (JMP) Abdimas Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Sistem Informasi STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Accounting Information System (AIMS) INTERNAL (Information System Journal) Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat (Nyiur-Dimas) Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi
Claim Missing Document
Check
Articles

Analisis Klasifikasi Pelanggaran Santri di Pesantren Menggunakan Algoritma Decision Tree Abdullah Abdullah; April Lia Hananto; Shofa Shofia Hilabi; Bayu Priyatna
Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 1 (2025): Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/juisik.v5i1.1297

Abstract

Islamic boarding schools (pesantren) are Islamic educational institutions that emphasize discipline in the daily lives of their students. However, the manual recording and evaluation of violations makes it difficult for administrators to conduct systematic analysis. This study aims to apply data mining methods, specifically the Decision Tree algorithm, to analyze student violation data for effective classification. Violation data is grouped into three categories: minor, moderate, and severe violations. A classification model is built through entropy and information gain calculations to determine the best attributes to serve as the initial nodes in the decision tree structure. The attributes used in the model include violation points, violation types, and dormitories. The results show that the Decision Tree algorithm is able to identify violation categories with excellent performance. In the minor category, the model achieved a precision of 0.99, a recall of 1.00, and an f1-score of 1.00. For the moderate category, the model achieved a precision of 0.94, a recall of 1.00, and an f1-score of 0.97, indicating that the model is able to recognize violations with a high level of accuracy and consistency. Meanwhile, in the severe category, the model demonstrated perfect precision of 1.00, recall of 0.87, and f1-score of 0.93. Overall, the model achieved 98% accuracy based on the confusion matrix evaluation, indicating that most of the data was correctly classified. The decision tree visualization also showed that the violation point, type of violation, and dormitory location were the main factors in the classification process. These results demonstrate that a data mining approach can be used to support data-driven decision-making in student guidance.
Klasifikasi Tingkat Penjualan Produk pada Toko Jati Karebet Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Setiawan, Revi; Priyatna, Bayu; Novalia, Elfina; Huda, Baenil
JURNAL FASILKOM Vol. 15 No. 2 (2025): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v15i2.9614

Abstract

Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasikan tingkat penjualan produk di Toko Jati Karebet selama tahun 2024. Latar belakang penelitian ini adalah belum optimalnya pemanfaatan strategi penjualan berbasis data dalam menentukan prioritas stok dan promosi, yang sering menyebabkan inefisiensi persediaan pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Data penjualan historis dianalisis menggunakan pendekatan data mining untuk mengenali pola penjualan dan membangun model prediksi. Tahap awal meliputi preprocessing data, seleksi pesanan yang berstatus selesai, agregasi penjualan per produk, dan pelabelan kategori kelarisan menjadi tiga kelas: laris (>100 unit), kurang laris (20–100 unit), dan tidak laris (<20 unit). Model Gaussian Naive Bayes dilatih dan diuji dengan metode supervised learning menggunakan pembagian data 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian. Evaluasi model dilakukan dengan confusion matrix dan metrik klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 76%, dengan precision 0,79, recall 0,98, dan F1-score 0,87 pada kategori laris. Temuan ini membuktikan bahwa Naive Bayes mampu memberikan hasil prediksi yang cukup andal untuk kategori mayoritas, namun kinerjanya menurun pada kategori minoritas akibat ketidakseimbangan distribusi data. Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam manajemen stok dan strategi penjualan UMKM, serta merekomendasikan penerapan teknik penyeimbangan data atau eksplorasi algoritma lain pada penelitian berikutnya untuk meningkatkan performa di semua kategori
SATPOL PP Performance Assessment Using the WASPAS Method in Decision Making Effectiveness Lutfiah, Siti; Priyatna, Bayu; Hananto, April Lia; Novalia, Elfina
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 5 (2024): April 2024
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v4i5.1739

Abstract

Civil Service Police Unit (SATPOLPP) as one of the government's instruments enforces regional regulations and maintains security and protects the community. Leaders have difficulties when evaluating the performance of their members. Manual performance measurement is very ineffective if carried out randomly or by self-assessment. Performance assessments in local government must follow the procedures or rules applicable in local government regulations. Apart from that, the standard for evaluating honorary staff must be based on assessment criteria. In carrying out the analysis, an effective system is needed that can assess the results of member performance. So a performance assessment decision support system is needed using the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) algorithm. The WASPAS method has the ability to solve multi-criteria decision problems which are able to reduce errors and optimize in providing assessments and determining alternative highest and lowest values, speed in data management and provide information output results in the form of reports containing performance assessment ranking results. The weights for each criterion are Absence (20%), Work (40%), Collaboration (10%), Discipline (10%), and Knowledge (20%). The results of manual calculations and the application of the WASPAS method show that the highest alternative value obtained a value of 50.5 to the lowest alternative which obtained a value of 26.5 with the same accuracy. so that the evaluation and sanctions obtained can decide who gets ownership and which members can be recommended to extend the work contract using the criteria for consideration. With this calculation system, it becomes faster and more effective in obtaining performance scores for SATPOLPP members and speeding up the leadership decision-making process.
Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Menentukan Jumlah Penjualan Terlaris Pada CV. Equipment & Tools Julia, Ina; Priyatna, Bayu; Tukino, Tukino; Hilabi, Shofa Shofia
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1840

Abstract

Despite having a large stock, CV Equipment & Tools experienced problems in terms of inadequate archiving of item data, which caused gaps between the items sought and the available data. The current management system is considered inefficient in the company's expenditure on procurement. Sales, purchases and incidental expense data lack proper organization, serving only as archives without actively contributing to marketing progress. This research seeks to assist CV Equipment & Tools management in identifying the most sought-after building materials to increase management efficiency. A system has been designed using K-Means Clustering technique to handle very large data sets. The research findings describe three distinct sales categories: most desirable, moderately desirable, and least desirable. By using the K-Means Clustering method, this problem can be overcome resulting in increased efficiency, proper organization of item data, and uniformity in inventory management at CV Equipment & Tools.Keywords: Sales; Data Mining; K-Means Clustering AbstrakMeskipun memiliki stok yang besar, CV Equipment & Tools mengalami masalah dalam hal tidak memadainya pengarsipan data barang, yang menyebabkan kesenjangan antara barang yang dicari dan data yang tersedia. sistem pengelolaan saat ini dianggap tidak efisien dalam pengeluaran perusahaan untuk pengadaan. Data penjualan, pembelian, dan pengeluaran tak terduga tidak memiliki organisasi yang tepat, hanya berfungsi sebagai arsip tanpa berkontribusi aktif untuk kemajuan pemasaran. Penelitian ini berupaya membantu manajemen CV Equipment & Tools dalam mengidentifikasi bahan bangunan yang paling banyak dicari untuk meningkatkan efisiensi manajemen. Sebuah sistem telah dirancang menggunakan teknik K-Means Clustering untuk menangani kumpulan data yang sangat besar. Temuan penelitian menggambarkan tiga kategori penjualan yang berbeda: paling diminati, cukup diminati, dan kurang diminati. Dengan menggunakan metode K-Means Clustering, masalah ini dapat diatasi sehingga menghasilkan peningkatan efisiensi, pengorganisasian data barang yang tepat, dan keseragaman dalam manajemen inventaris di CV Equipment & Tools. 
Penerapan Desain UI/UX Pada Sistem Penjualan Berbasis Web Dengan Metode Desain Thingking Ismail, Dennisa Avriel; Huda, Baenil; Hilabi, Shofa Shofia; Priyatna, Bayu
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 2 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i2.10016

Abstract

Di era teknologi saat ini, kita mengalami banyak kemudahan yang secara besar-besaran bermanfaat bagi kita. Seiring berjalannya waktu, teknologi informasi berkembang dengan cepat, memberikan keuntungan yang tidak dapat disangkal bagi masyarakat dalam berbagai aspek kehidupan contohnya adalah sistem terkomputerisasi, menjadi ilustrasi dalam ranah sistem penjualan. User interface merupakan apa yang terlihat selama operasi suatu program, sementara pengalaman pengguna mencakup sensasi yang dirasakan oleh pengguna saat berinteraksi dengan program tersebut. Proses-proses dalam metode Design Thinking bertujuan untuk mengidentifikasi masalah dan menentukan kebutuhan pengguna, memungkinkan mereka untuk diatasi dalam konteks UI/UX. Dengan memanfaatkan informasi yang dikumpulkan dari masalah yang diidentifikasi, sebuah antarmuka UI/UX akan dibuat untuk mengatasi dan meningkatkan proses pemesanan. Design thinking berfungsi sebagai salah satu pendekatan untuk menentukan dan merancang antarmuka.
PERANCANGAN EA (EXPER ADVISOR) UNTUK TRADING FOREX DENGAN BAHASA MQL4 Aulia, Aldi; Priyatna, Bayu; Hananto, Agustia; Hananto, April Lia; Tukino, Tukino
Jurnal Cahaya Mandalika ISSN 2721-4796 (online) Vol. 4 No. 2 (2023)
Publisher : Institut Penelitian Dan Pengambangan Mandalika Indonesia (IP2MI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/jcm.v4i2.1430

Abstract

The research was conducted to create an expert advisor who can interact with the forex market automatically using the MQL4 language. Expert Advisor System is a design that consists of an array of technical analysis algorithms and indicators. The exponential moving average indicator is used in the creation of trading robots or better known as expert advisors. In designing this expert advisor, it starts with the process of making coding, implementing or designing coding, as well as testing GBP / USD and EUR / USD. In this study, the design of expert advisors that have been designed creates a system that facilitates and helps traders to trade foreign currencies. Based on the design by backtesting from January 1, 2022 to May 1, 2022 with a capital of 10000 USD, with GBP/USD pair, 4H timeframe, 1:100 laverage and EUR/USD M15 timeframe pair, leverage of 1:100 can generate a total net profit for GBP/USD of -43.81 and for a total net profit of EUR/USD of -16.35. The output of this study concluded that the use of moving averages is the basis for expert advisor logic to assist in making trading decisions even though the results have not been maximized.
PENERAPAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) PADA PEMBUATAN APLIKASI DIGITAL LEARNING ORYZA SATIVA (D-LEAROS) Priyatna, Bayu; Novalia, Elfina
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i1.2854

Abstract

Sektor pertanian di Kabupaten Kabupaten Karawang kini semakin terancam denga pertumbuhan Pabrik atau Industri, Kota Lumbung padi saat ini mulai tidak terdengar konsitensinya lahan pertanian padi di Kabupaten Karawang kini beralih fungsi menjadi Industri dan Perumahan Rakyat, sungguh sangat disayangkan sekali sisa-sisa lahan pertanian padi di Kabupaten karawang kini terancam habis yang disebabkan oleh pola fikir dan pendidikan masyarakat yang berorientasi pada industri instan. Tren Teknologi kini menjadi nafas baru untuk memperbaiki mutu dan kompetensi masyarakat khususnya para petani muda. Sejak Pandemi Covid-19 Tren Digital Learning kini semakin terdengar di masyarakat dimana teknologi Digital Learning sangat membantu dalam pembelajaran baik secara Sinkron maupun Asinkron tanpa harus bertemu dalam satu tempat atau sering disebut pembelajaran Daring. Membangun dan memanfaatkan media Digital Learning sebagai media inkubator yang dapat membimbing masyarakat khususnya generasi petani muda untuk belajar dengan sumber yang jelas dan terpercaya. Maka dari itu penelitian ini melakukan experimen dengan merancang media Digital Learning yang diberikan nama D-LearOS (Digital Learning Oryza Sativa) menggunakan Model Pengembangan sistem Prototype dan melakukan evaluasi sistem dengan Metode Technology Acceptance Model (TAM). Dari hasil pengujian pada penelitian ini desain aplikasi D-LearOS yang dibangun memiliki kemudahan dan akses yang cepat berdasarkan Portal dan raganisasi resources. Namun untuk kemudahan penggunaan berdasarkan kemampuan dan keterampilan pengguna kurang baik, sehingga memerlukan waktu untuk menyesuaikan dengan Aplikasi D-LearOS
EVALUATION IT GOVERNANCE BASED ON COBIT 2019 FRAMEWORK AT BUANA PERJUANGAN UNIVERSITY Yazid, Muhammad Abi; Hananto, April Lia; Priyatna, Bayu; Paryono, Tukino
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3791

Abstract

Abstract: The utilization of Information Technology (IT) in higher education institutions is crucial for supporting academic and administrative activities. The Data and Information Center (PUSDATIN) of UBP Karawang manages various IT services, such as Sistem Informasi Perguruan Tinggi (SIPT), e-learning Buana Online Course (BOC), and others. This study aims to evaluate the maturity level of IT governance at UBP Karawang to ensure alignment with the university's strategic goals and identify areas requiring improvement. The research employs a quantitative descriptive method based on COBIT 2019, with data collected from 92 respondents, analyzed through goals cascade mapping and maturity level measurement. The evaluation results across 14 COBIT 2019 domains indicate that the IT governance maturity level at UBP Karawang is at Level 4 (Quantitatively Managed) with a score of 3.86 and an average gap of 1.13 from the expected level. The findings suggest that while IT governance at UBP Karawang is well-managed, there is still room for improvement. Therefore, several recommendations are proposed to optimize IT governance effectiveness, ensure regulatory compliance, and support the achievement of the university's strategic objectives.            Keywords: COBIT 2019; IT evaluation; IT governance; maturity level. Abstrak: Pemanfaatan Teknologi Informasi (TI) di perguruan tinggi sangat krusial untuk mendukung aktivitas akademik dan administratif. Pusat Data dan Informasi (PUSDATIN) UBP Karawang mengelola berbagai layanan TI, seperti Sistem Informasi Perguruan Tinggi (SIPT), e-learning Buana Online Course (BOC) dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kematangan tata kelola TI di UBP Karawang guna memastikan keselarasan dengan tujuan universitas serta mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan. Penelitian ini menerapkan metode deskriptif kuantitatif berbasis COBIT 2019, dengan data diperoleh dari 92 responden, dianalisis melalui pemetaan goals cascade dan pengukuran maturity level. Hasil evaluasi pada 14 domain COBIT 2019 menunjukkan tingkat kematangan TI UBP Karawang berada di Level 4 (Terkelola secara Kuantitatif) dengan skor 3.86, serta rata-rata gap 1.13 dari tingkat yang diharapkan. Kesimpulan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa meskipun tata kelola TI di UBP Karawang telah terkelola dengan baik, masih terdapat ruang untuk perbaikan. Oleh karena itu, beberapa rekomendasi diajukan guna mengoptimalkan efektivitas tata kelola TI, menjamin kepatuhan terhadap regulasi, serta mendukung pencapaian tujuan strategis universitas. Kata kunci: COBIT 2019; evaluasi TI; maturity level; tata kelola TI. 
Determination of Training Participants in Community Work Training Centers Using the Naïve Bayes Classifier Algorithm Hananto, April Lia; Hananto, Agustia; Huda, Baenil; Rahman, Aviv Yuniar; Novalia, Elfina; Priyatna, Bayu
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 8, No 3 (2024)
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62527/joiv.8.3.1995

Abstract

Community work training centers are skills training institutions that aim to improve the skills of the surrounding community by providing training programs that align with industry needs. Registration of training participants at the Al-Ikhwan Islamic Boarding School community work training centers often faces obstacles, namely, the selection process is still manual, so it takes a long time, and there is a possibility of errors. This study aims to apply the Naive Bayes Classifier Algorithm to determine whether applicants pass training at the Al-Ikhwan Islamic Boarding School community work training centers. This classification method is used to help optimize the applicant selection process by considering administrative factors, income, and training quotas. RapidMiner software is used as a tool to implement the algorithm. This study found that the Naive Bayes Classifier Algorithm can provide good accuracy results in determining applicants who pass the training selection. The test results show that the resulting model has an accuracy of 90.00% in determining passing training participants with data that has the highest chance of passing, namely data that has the attributes of the female gender, age 20 years, last education Senior High School/Vocational High School, student work/student, income 364,912, father's work as laborer, father's income 3912,280, mother's work as an IRT, and mother's income 885,964. This research increases efficiency and accuracy in determining training applicants at the Al-Ikhwan Islamic Boarding School community work training centers.
Klasifikasi Kenyamanan Produk Hijab Kaos Rayon Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berdasarkan Ulasan Konsumen di Shopee Zein, Selmia Aulia; Paryono, Tukino; Hananto, Agustia; priyatna, bayu
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : Syntax Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36418/syntax-literate.v10i6.59532

Abstract

Industri fashion muslimah di Indonesia mengalami pertumbuhan yang pesat, dengan produk hijab kaos rayon menjadi pilihan populer karena kenyamanannya yang sesuai dengan iklim tropis. Shopee, sebagai platform e-commerce terbesar di Indonesia, menjadi tempat utama bagi konsumen untuk membeli produk ini. Namun, dengan banyaknya ulasan yang tersedia, penilaian manual terhadap kenyamanan produk menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk menilai tingkat kenyamanan produk hijab kaos rayon berdasarkan ulasan konsumen di Shopee. Data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping, kemudian diproses menggunakan tahapan preprocessing seperti case folding, tokenization, stopword removal, dan stemming. Selanjutnya, data diberi label berdasarkan tingkat kenyamanan: sangat nyaman, nyaman, cukup nyaman, dan tidak nyaman. Model Naïve Bayes diimplementasikan untuk mengklasifikasikan ulasan tersebut, menghasilkan tingkat akurasi 71,56%, dengan presisi, recall, dan f1-score masing-masing 72%. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa kategori "Cukup Nyaman" mendominasi, diikuti oleh kategori "Nyaman", "Sangat Nyaman", dan "Tidak Nyaman". Analisis ini memberikan gambaran yang lebih cepat dan akurat bagi konsumen dalam memilih produk hijab kaos rayon yang sesuai dengan preferensinya.