Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
11.991
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Teknologi International Journal of Advances in Intelligent Informatics Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Infotech Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Jurnal Informatika Universitas Pamulang INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) KOMPUTEK KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal Informasi dan Teknologi Prosiding National Conference for Community Service Project Cakrawala Repositori Imwi Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) IJISTECH Journal of Applied Data Sciences Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) INSERT: Information System and Emerging Technology Journal Telcomatics KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Journal of Information Systems and Technology Research Conference on Management, Business, Innovation, Education and Social Sciences (CoMBInES) Conference on Community Engagement Project (Concept) Conference on Business, Social Sciences and Technology (CoNeScINTech) Madani: Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Kewirausahaan SmartComp Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Equity
Christian, Yefta
Universitas Internasional Batam
Aerospace Engineering Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 97 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 97 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
Perancangan dan Implementasi Frontend Website Wrofile PT. Jaya Lub Sindo Yefta Christian; Monica Sonia; Tony Wibowo
National Conference for Community Service Project (NaCosPro) Vol. 7 No. 01 (2025): The 7th National Conference for Community Service Project 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Internasional Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37253/nacospro.v7i01.10874

Abstract

PT. Jaya Lub Sindo adalah sebuah perusahaan distributor yang bergerak di bidang penjualan ban, pelumas (lubricant) mobil, dan aki di Batam. Akan tetapi, PT. Jaya Lub Sindo saat ini belum memiliki sebuah situs web profil perusahaan sebagai media informasi digital untuk menyampaikan informasi perusahaan kepada publik. Di zaman perkembangan teknologi ini, penggunaan internet semakin meluas, baik dalam dunia industri maupun untuk kebutuhan pribadi. Dengan mengembangkan situs web profil perusahaan dengan kerangka kerja CodeIgniter 3, calon pelanggan dan mitra bisnis akan memiliki akses mudah untuk mengenal perusahaan dan layanan yang ditawarkan. Proses perancangan situs web profil perusahaan terdiri dari observasi, wawancara, dan dokumentasi yang termasuk dalam tahap pengumpulan data. Metode yang digunakan dalam perancangan situs web ini adalah metode Agile Scrum.
Pendampingan Pembelajaran HTML & CSS di SMP Kristen Tabgha: Peningkatan Kompetensi Siswa dan Efisiensi Evaluasi Eric Eric; Yefta Christian; Herman Herman
National Conference for Community Service Project (NaCosPro) Vol. 7 No. 01 (2025): The 7th National Conference for Community Service Project 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Internasional Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37253/nacospro.v7i01.10972

Abstract

Program magang mengajar HTML & CSS dilaksanakan di SMP Kristen Tabgha, Batam, sebagai upaya pendampingan pembelajaran dan peningkatan kompetensi siswa dalam desain web. Kegiatan ini dilatarbelakangi oleh keterbatasan guru TIK, metode evaluasi manual yang lambat, serta minimnya pengalaman siswa dalam mempublikasikan proyek web. Metode pelaksanaan meliputi observasi awal, penyusunan materi ajar (8 sesi praktik HTML & CSS), pendampingan langsung dengan metode pair programming dan penggunaan alat validasi kode (W3C Validator), serta evaluasi melalui pre-test dan post-test. Siswa membuat proyek website sederhana yang diperiksa dengan validator dan diunggah ke folder Google Drive bersama. Hasilnya, rata-rata nilai post-test siswa mencapai 84, meningkat 30 poin dari pre-test 54. Sekitar 92% file proyek akhir bebas kesalahan markup kritis, dan waktu yang diperlukan guru untuk menilai tugas berkurang ~46% berkat otomatisasi validasi dan tata kelola berkas terstruktur. Program ini efektif meningkatkan keterampilan pemrograman web siswa sekaligus meningkatkan efisiensi evaluasi guru. Selain itu, tercipta repositori digital (materi ajar dan karya siswa) yang berkelanjutan dan bermanfaat sebagai portofolio. Disimpulkan bahwa model pendampingan ini dapat dilanjutkan dan dikembangkan, misalnya dengan menambah materi JavaScript dasar dan memperluas implementasi ke kelas lain.
Designing a Web-Based Light Novel Application with an LLM-Powered Chatbot Recommendation System Using Scrum Methodology Yefta Christian; Mangapul Siahaan; Hansvirgo
METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 8 No. 2 (2024): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/jmika.Vol8No2.pp174-186

Abstract

In the era of the internet’s exponential growth, readers are often overwhelmed by the plethora of books available, particularly in the genre of light novels. This research aims to address this issue by developing a recommendation system for light novels, utilizing a chatbot interface. The methodology employed follows the Borg and Gall model, with a focus on research, information collection, planning, and development stages. The research stage involved the use of questionnaires to gather data and analyze the parameters to be used in the recommendation system. The development stage was carried out using the Scrum methodology and the Retrieval Augmented Generation (RAG) approach for the chatbot’s functionality. The outcome of this study is a web-based online light novel application and featuring a chatbot conversational recommender system. Through this system, users can access and read light novels online, while also utilizing the chatbot to request novel recommendations. The research findings demonstrate the successful integration of Large Language Model (LLM) technology into the web-based light novel application. The Scrum development approach facilitated efficient system creation, and the RAG-based chatbots are seen as successful in producing recommendations that match user queries based on existing knowledge. Recommendation results are obtained from semantic search and from the ranking vector with the highest score.
Implementasi Machine Learning berbasis Browser Extension untuk Deteksi URL Phishing menggunakan Logistic Regression Classification Suwarno Suwarno; Vincent Capricornness; Yefta Christian
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 15 No 1 (2026): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v15i1.18882

Abstract

Phishing is an increasingly prevalent cyber threat that is difficult to counter with traditional methods such as blacklists, which often fail to swiftly recognize new phishing websites. This research addresses the issue by developing a machine learning-based phishing URL detection system implemented as a browser extension called PhishBonk, using Logistic Regression for classification. The development process encompassed the collection of a dataset consisting of 134,850 legitimate URLs and 100,945 phishing URLs, data preprocessing, URL feature extraction, model training and evaluation, and finally integrating the trained Logistic Regression model into the PhishBonk extension to enable automatic real-time detection. Experimental results demonstrate that the Logistic Regression model achieved an accuracy of approximately 99.53% in distinguishing phishing URLs from legitimate ones. Furthermore, a System Usability Scale (SUS) evaluation yielded an average score of 81%, indicating that the PhishBonk extension is user-friendly and well-received. These findings suggest that the proposed machine learning-based browser extension effectively provides real-time, accurate phishing detection while ensuring a positive user experience.
Analisis Efektifitas Fitur Notifikasi Realtime dan Balasan Otomatis Dalam Perusahaan Jasa Di Batam Stanley; Eryc; Yefta Christian
Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 9 No. 1 (2026): JURNAL SITECH VOLUME 9 NO 1 TAHUN 2026
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Transformasi digital telah menjadi faktor penting dalam meningkatkan daya saing sektor jasa, khususnya di Batam. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi dampak sistem informasi dengan fitur notifikasi real-time dan Balasan otomatis terhadap kecepatan respons pasar, efektivitas komunikasi, efisiensi operasional, dan kepuasan pelanggan. Untuk mencapai tujuan penelitian ini, sebuah aplikasi berbasis web dikembangkan sebagai media uji coba bagi pelaku usaha jasa di Batam. Aplikasi berbasis web tersebut digunakan selama satu bulan oleh pelaku usaha jasa di Batam, setelah itu responden memberikan umpan balik melalui kuesioner online. Kuesioner online tersebut juga didistribusikan kepada pelaku usaha jasa di Batam yang sebelumnya atau saat ini menggunakan fitur serupa untuk mendapatkan data valid dari pengguna baru dan pengguna lama. Teknik analisis data menggunakan SPSS termasuk uji validitas dan reliabilitas, korelasi Pearson, dan regresi linier sederhana dengan data yang dikumpulkan dari total 95 responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur notifikasi real-time dan autorespons mempengaruhi kecepatan respons pasar, efektivitas komunikasi, dan kepuasan pelanggan dengan output menunjukkan Sig < 0,001. Selain itu, penerimaan teknologi (TAM) memiliki fungsi penting dalam memperkuat hubungan antara efektivitas komunikasi dan kepuasan pelanggan. Hasil ini menunjukkan bahwa perusahaan jasa dapat memperoleh manfaat dari mengintegrasikan fitur komunikasi real-time dan respons otomatis untuk meningkatkan proses operasional dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih responsif dan memuaskan.
Soft voting technique with explainable artificial intelligence (XAI) for predicting depression, anxiety and stress Yefta Christian; Herman Herman; Muhammad Hafis; Kurnia Cantra
International Journal of Advances in Intelligent Informatics Vol 12, No 3 (2026): August 2026
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/ijain.v12i3.2385

Abstract

Mental health severity assessment is often hindered by limited access to professional services and the time required for clinical evaluation. This study proposes an interpretable soft voting method to classify the severity levels of depression, anxiety, and stress using DASS-42 questionnaire data. The proposed framework integrates Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine, and Extreme Gradient Boosting, and is evaluated on 35,445 anonymized responses from a public psychometric dataset. Model performance was assessed using accuracy, precision, recall, F1-score, macro-averaged and weighted F1-score and the precision-recall curve under stratified cross-validation for class imbalance between the normal and mild classes. Explainable Artificial Intelligence using SHAP was employed to interpret model decisions. The soft voting achieved strong predictive performance, with accuracy values of 0.98 for depression, 0.99 for anxiety, and 0.97 for stress, outperforming or matching individual base models. SHAP analysis identified clinically consistent features contributing to model predictions; due to computational constraints, SHAP analysis was not applied to the SVM model. Despite strong performance, the use of secondary self-reported data and class imbalance, particularly the underrepresentation of normal and mild cases, were limitations. The proposed model demonstrates the potential of interpretable soft voting as a decision-support tool for mental health severity stratification in resource-constrained settings.
Analisa Clustering Untuk Mengklasifikasi Kinerja Akademik di Lembaga Pendidikan Albert Ricardo Hannuella; Yefta Christian
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 15 No 4 (2024): Technologia (Oktober)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, di bawah koordinasi UPT Publikasi dan Pengelolaan Jurnal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v15i4.16325

Abstract

Pandemi covid mendorong transformasi digital pada lembaga pendidikan, sehingga memungkinkan pengumpulan data yang sangat besar. Hal ini memberi peluang bagi institusi untuk meningkatkan kualitas layanannya melalui metode machine learning. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model clustering untuk segmentasi akademik siswa dengan kerangka kerja SEMMA dan algoritma KMeans. Data yang digunakan untuk pelatihan sebanyak 2000 row dengan parameter nilai, perilaku, cita-cita dan kehadiran.  Model clustering tersebut membagi data siswa menjadi 5 cluster dengan skor silhouette sebesar 0,638. Dimana terdapat siswa yang lemah di semua pelajaran, unggul di beberapa pelajaran, dan unggul di semua pelajaran.
Co-Authors Agus Yanto Albert Ricardo Hannuella Alvin Matthew Pratama Amir Amir Amir Amir Andik Yulianto Arbiwijaya Kwek Brohns Jaffrey Calvin Wijaya Capricornness, Vincent Cen, Andrew Chris Tan Chris Tan Cindy Juliandry Claudia Theophilia Denissa Denissa Denny Alfath Dewi A. Chandra Edi Yanto Elvinlee Elvinlee Eric Eric Eric Eric Pranata Eric, Eric Erline, Meiliverani Eryc Estrada, Yuki Fauzi, Muhammad Al Felix Filbert Ferdinand William Fiona Vinelia Fionna Quinn Frenda Ang Germent Basri Gracella Tandiono Gumolung, Randy Gumolung, Randy Heskyel Hannuella, Albert Ricardo Hansvirgo Hansvirgo Hansvirgo Hansvirgo Hansvirgo, Hansvirgo Hendi Sama Hengky Hengky Heri Heri Herman Herman Herman Herman Herman Huang, Suryani Jacky Jacky Janata, Adit Afandi Jeny Jeny Jerry Jerry Jerry, Jerry Jeslyn Teo Jesselyn Jesselyn Jevin Leon Jimmy Jimmy Joana Stefhanie Saliama Jonathan Jonathan Julia Christini Jupiter Agustio Liu Siaw Ping Katherine Oktaviani Yap Rui Qi Katherine Oktaviani Yap Rui Qi Kelvin Aryesryo Kelvin Kelvin Kevin Kevin Kurnia Cantra Kurnia, Ahmad Dhani Kurt Juriant Tan Lenny Julyanti Lusiana Lusiana Lyawati, Mercy Marcellino Marcellino Marvin Christian Meiliverani Erline Michael Michael Michelle Febri Soegianto Moh Fariq Aziz Monica Sonia Muhammad Hafis Muhammad Jufri Muhammad Yusuf Zhafran Musfiza, Efelito Hayat Nanda Silvia Sovitasari Nicholas Jeonanto Nicky adi putra Nico Dwi Putra Olwin Olwin Pratama, Sendi Ari Putra Agung Winata Putra Agung Winata Raden Mohamad Herdian Bhakti Randy Heskyel Gumolung Rara Tri Kencana Ricardo Hannuella, Albert Ricky Rickena Exendy Ricky Ricky Ridho Kurnia Rizki Alamsyah Robin Robin Ronny Triputra Ronny Triputra. AM Sama, Hendi Sama, Hendi Sandy Tio Sani Kurnia Santo Tjiam Sonia, Monica Stanley Stevantinus Stevantinus Steven Steven Suryani Huang Suwarno Suwarno Liang Suwarno Suwarno Tina Rani Tony Jack Tan Ding Tony Wibowo, Tony Utari Afnesia Utomo, Kevin Saputra Valencia Valencia Vani Andini Veithzal Rivai Zainal Vendryan Vendryan Vigho raziansyah Vincent Capricornness Vincent Gonawan Vincent Wijaya Vincent Wijaya Vira Vira Vivy Valentine Wibowo, Tony Wijaya, Vincent Winardo, Jesen Wiwik Handayani Yanto Yanto Yoputra, Keaton Yulianto, Andik Yusuf Yusuf Yusuf