Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
9.509
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Journal of Natural Sciences and Mathematics Research Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) INFOKUM Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Media Informatika TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Indra, Evta
Universitas Prima Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Materials Science & Nanotechnology Physics

Published : 57 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 57 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Perancangan Aplikasi Media Pembelajaran Pengenalan Pakaian Adat Nusantara Menggunakan Augmented Reality Berbasis Android Indra, Evta; Dwi Rizky, Atikah; Sianturi, Santo Sanro; Siregar, Reinhrad Shodani; Buulolo, Deniarwinus
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Vol. 3 No. 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9767/jikomsi.v3i2.43

Abstract

Teknologi yang telah banyak berkembang saat ini, seperti digunakan dalam media edukasi, dengan perkembangan teknologi tersebut, terutama di teknologi Augmented Reality dapat di terapkan sebagai media pembelajaran pengenalan hasil karya anak bangsa Indonesia khususnya pada Pakaian Adat Nusantara. Sebuah smartphone pada saat ini tidak hanya berfungsi untuk menelpon atau mengirim pesan saja, sudah banyak fitur canggih dari berbagai macam aplikasi. Dengan fenomena perkembangan teknologi saat ini, penulis mencoba memberikan alternatif pemahaman serta pembelajaran terhadap Pakaian Adat Nusantara di domestik maupun manca negara dengan media Augmented Reality. Hal ini dilakukan agar Pakaian Adat Nusantarasebagai warisan bangsa Indonesia tidak hilang dipandangan masyarakat. Selama ini sistem pemahaman atau cara memperkenalkan Pakaian Adat Nusantara masih bersifat konvensional. Dampak dari metode itu kurang signifikan dengan era teknologi canggih saat ini. Pengujian penggunaan aplikasi menunjukkan 36% sangat bagus, dan hasil uji coba user interface 49% sangat bagus.
Analisa Efektivitas Algoritma Minimax, Alpha Beta Pruning, dan Negamax dalam Penerapannya pada Permainan Papan (Board Game) Indra, Evta; ., Christnatalis; Sijabat, Ningot Putra; Riady, Muhammad Alvin; Lumbantobing, Josep Sutoyo Muda
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Vol. 3 No. 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9767/jikomsi.v3i2.48

Abstract

Permainan berbasis komputer saat ini semakin beragam, salah satunya memiliki dukungan AI. Adapun permasalahannya tentu setiap algoritma yang dipakai tentunya memiliki kecocokan yang berbeda jika digunakan dalam sebuah permainan papan, seperti catur, ludo, halma, dan lain-lain. Oleh karena itu dilakukanlah perbandingan antara Algoritma Minimax, Alpha Beta Pruning dan Negamax pada permainan papan , dalam hal kecocokannya bila diterapkan pada permainan tersebut. Metode penelitian yang digunakan adalah berjenis eksperimental metodenya berfokus pada perbandingan algoritma berdasarkan kajian - kajian terhadap literatur yang sudah ada, sebanyak 40 literatur, lalu dianalisa keunggulan serta kelemahannya. Berdasarkan hasil analisa kelebihan dan kekurangan yang didapat secara keseluruhan sebanyak total 40 kasus, ditariklah kesimpulan yakni algoritma minimax cocok digunakan untuk banyak kasus perancangan permainan papan, dengan jumlah kecocokan untuk digunakan sebanyak 23 dari 40 kasus (57,5%). Hal ini dikarenakan algoritma tersebut mampu mencari semua posisi permainan untuk menghasilkan langkah gerak dalam sebuah permainan tetapi dalam beberapa kasus, prosesnya agak lambat sehingga perlu dibantu dengan optimasi algoritma lainnya.
Rancang Ulang dan Uji Kegunaan SPADA UNPRI: Menerapkan Nielsen’s Poisson Model Hutauruk, Jesika Avonia; Indra, Evta
TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol 4 No 2(SEMNASTIK) (2024): TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akunt
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/tamika.Vol4No2(SEMNASTIK).pp90-96

Abstract

This research aims to redesign and evaluate the usability of the SPADA website at Universitas Prima Indonesia (UNPRI) by applying Nielsen’s Poisson Model in usability testing. The primary objective is to enhance the website's interface for both new and returning users while reducing the number of respondents needed for usability tests without compromising the validity of the results. The research involves several prototype development iterations, each tested by different respondent groups. Results indicate significant improvements in user satisfaction and a reduction in task completion time with each iteration. Nielsen’s Poisson Model was effective in identifying usability issues, with major problems resolved in early iterations and minor ones discovered in later phases. The final prototype is expected to significantly improve the usability of the SPADA UNPRI website.
Prediksi Nilai Ekspor Pulp di Indonesia Mengunakan Metode Long Short Term Memory Silaen, Dinda Tamara; Simanjuntak, Aldowad Alles Sandro Hamonangan; Tarigan, Kurniawan; Indra, Evta
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 9 No. 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1599

Abstract

Ekspor pulp merupakan kegiatan ekonomi penting bagi perusahaan dan pemerintah, yang membutuhkan informasi akurat mengenai permintaan pasar dan strategi bisnis yang tepat. Metode Long Short Term Memory (LSTM) digunakan untuk memprediksi hasil produksi pulp di masa depan dengan memanfaatkan data historis dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Tahapan penelitian meliputi studi literatur untuk memahami metode LSTM, pengumpulan data, seleksi dan transformasi data untuk mempersiapkan dataset yang akan digunakan, serta visualisasi data ekspor untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik. Selanjutnya, metode LSTM diterapkan dengan langkah-langkah pembentukan model, pelatihan model, prediksi nilai ekspor, dan evaluasi hasil prediksi. Hasil penelitian  ini untuk nilai Root Mean Squared Error (RMSE) terhadap produk Jumbo Roll Tissue, Napkin Tissue, Multi Purpose Tissue, dan Facial Tissue berturut-turut adalah 2.52, 1.88, 2.77, dan 2.67. Semakin kecil nilai RMSE, semakin baik performa model. Nilai RMSE yang kecil pada setiap produk menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik dalam memprediksi semua produk. Dengan prediksi yang lebih akurat, perencanaan produksi dan persediaan bahan baku dapat dilakukan dengan lebih efisien dan efektif, sehingga mengoptimalkan produktivitas dan mengurangi biaya produksi.Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu masyarakat dan pemerintah dalam pengambilan keputusan strategis terkait produksi pulp dan kebijakan ekspor. Selain itu, penelitian ini juga diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pemasaran dan distribusi produk, meningkatkan pengetahuan tentang pasar dan produk, serta membuka peluang pasar baru untuk produk pulp.
Purchasing Prediction Using Machine Learning Algorithms for Optimizing Inventory Management Prayetno, Reza Hamdi; Purba, Rani Destika; Wirawan, Kyrene; Sweet, Kelvin; Indra, Evta
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 11 No. 1 (2025): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v11i1.2522

Abstract

Effective inventory management is a crucial element in company operations, especially in maintaining a balance between demand and supply. Good inventory management can reduce storage costs, increase product availability, and maximize company profits. However, the challenges that companies often face are the uncertainty of market demand and changes in trends that are difficult to predict. Along with technological developments, traditional methods of inventory management are starting to be replaced by data-based approaches and machine learning algorithms. The use of machine learning is not only limited to predicting purchasing needs, but can also be applied in various other business aspects. This research aims to optimize HP spare parts inventory management at Store X using the Long Short-Term Memory (LSTM) method. By analyzing sales data for 2023 which consists of 96,630 lines, the research applies systematic stages: data acquisition, preprocessing, exploratory data analysis, model building, and evaluation. The LSTM method is used to predict spare parts stock with significant accuracy, demonstrated through evaluation metrics: Mean Absolute Error (MAE) 12%, Mean Squared Error (MSE) 2%, and Root Mean Square Error (RMSE) 15%. The model successfully captured seasonal patterns and trends in sales data, proving its ability to forecast stock requirements. The research results show that the LSTM-based machine learning approach is effective in supporting inventory management decision making, helps reduce the risk of losses due to stock uncertainty, and increases the efficiency of managing HP spare parts inventory.
Rancang Bangun Aplikasi E-Booking Ruangan dan Zoom Meeting Premium Berbasis Web Dengan Pendekatan Design Thinking Putra Daniel Gohae, Hamdani; Anglhoma, Filbert; Khu, Jerry; Indra, Evta
Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Vol. 6 No. 1 (2024): Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (September-Oktober 2024)
Publisher : Dinasti Review

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/jemsi.v6i1.3074

Abstract

Manajemen ruangan dan Zoom Meeting Premium sangat penting bagi perusahaan, namun banyak yang masih mengandalkan metode manual yang tidak efektif. Dibutuhkan sebuah aplikasi untuk mempermudah akses informasi dan pemesanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi e-booking ruangan dan Zoom Meeting Premium untuk Kantor Pusat Subholding Pelindo Multi Terminal. Dirancang untuk kenyamanan pengguna, aplikasi ini memfasilitasi pemesanan ruangan dan layanan Zoom Meeting yang cepat dan efisien. Dengan menggunakan metode design thinking, yang meliputi tahap Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test, penelitian ini menjawab kebutuhan pengguna. Analisis menunjukkan bahwa 92,9% responden percaya bahwa sistem digital sangat penting, dan 96,7% merasa bahwa fitur-fitur yang ada telah memenuhi kebutuhan mereka. Aplikasi ini meningkatkan efisiensi dan kenyamanan pemesanan, mencapai tingkat kepuasan pengguna sebesar 93,3%. Aplikasi ini bertujuan untuk mengurangi waktu dan upaya dalam manajemen ruangan dan layanan Zoom Meeting, sehingga meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.
Investigating visual engagement of Generation Z with presidential campaign infographics through Eye-Tracking technology Indra, Evta; Hizkia, Hidayati; Ginting, Hardiansah; Stanley, Calvin; Harnita, Pratiwi Cristin; Akbari, Deni Adha; Edison, Rizki Edmi
Journal of Natural Sciences and Mathematics Research Vol. 10 No. 1 (2024): June
Publisher : Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang

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

Abstract

This study was designed to investigate the visual engagement of Generation Z with Indonesian presidential election campaign infographics utilizing eye-tracking technology. Notably, Generation Z forms a significant segment of first-time voters in the 2024 General Election and plays an integral role in political decision-making processes. Despite their pivotal role, a marked disengagement with political activities among this demographic presents significant challenges. Prior research has demonstrated that visual attention is modulated by experiential factors and personal biases. Consequently, this investigation seeks to elucidate the impact of infographics on the visual attention of participants with pre-established preferences for presidential candidates. Employing eye-tracking technology facilitated an objective assessment of the participants' subconscious reactions to the infographics. This study analyzed the distribution of visual attention across six defined Regions of Interest (ROI) among 60 participants. The findings reveal that 50% of the participants directed their gaze predominantly at the names of the candidate pairs, 27% at the image of the presidential candidate, 15% at quotes, 5% at the image of the vice-presidential candidate, 2% at the candidate number, and 1% at the vision statement. Additionally, it was observed that 55% of the participants consistently fixated on the infographics that corresponded to their preferred candidate pair from the onset to the conclusion of the recording, while 45% demonstrated variability in their viewing patterns. These insights afford valuable implications for political strategists aiming to forge more effective communication strategies with Generation Z, thereby enhancing their engagement in the political discourse, particularly in the context of general elections.
Co-Authors ., Calvin ., Christnatalis Abellista, Tivanez Ballerina Ahmad Rifai Akbari, Deni Adha Alfi, Ahmad Haikal Alifah, Lutfi Aulia Alvarez, Stevin Amalia Amalia Aminatunnisa, Siti Amir Saleh Anglhoma, Filbert ANITA . Bangun, Dea Monica Bangun, Frans Aditya Banjarnahor, Jepri Barus, Daniel Haganta Brutu, Lolo Frans M. Butarbutar, Serly Yunarti Buulolo, Deniarwinus Candra, Kevin daniel christian Delima Sitanggang, Delima Dina Pratiwi, Dina Dwi Rizky, Atikah Edison, Rizki Edmi Fahmi, Mohammad Irfan Fando, Al Farrona, Rio Fidelis, Rio Giawa, Well Friend Ginting, Hardiansah Ginting, Nessa Sanjaya Ginting, Ricci Kincahar Bastoto Kevin Gulo, Agustinus Gultom, Yeni Gurusinga, Alta Harahap, Charles Bronson Hizkia, Hidayati Hutabarat, Fenna Kemala Hutabarat, Lerry Yos Santa Angelina Hutasoit, Leo Nardo Hutauruk, Jesika Avonia Juanta, Palma Juliandra, Vella Karim, Anggie Monica Keliat, Ribka Amelia Yunita Khu, Jerry Kumar, Sharen Loi, Mentari Hati Lowell, Alvis Lowell, Audric Lumbanraja, Lamtiur Rondang Wulan Lumbantobing, Josep Sutoyo Muda Maharja, Okta Jaya Manullang, Murni Esterlita Mariyanti, Eka Marpaung, Aldo Andy Yoseph Tama Matondang, Enjelika Mawaddah Harahap, Mawaddah MAYANTI, NUR Meizar, Abdul Muhammad Farhan Muhammad Yasir Muhardi Saputra Napitupuluh, Christian Deniro Nasution, Adli Abdillah Nasution, Syafrani Putri NK Nababan, Marlince Okta Jaya Harmaja Oloan Sihombing, Oloan Pakpahan, Ferdinand Linggo Panjaitan, Ezra Christina Septiana panjaitan, haris samuel pranada Piay, Clara Stephanie Bernadeth Pratama, Febryan Pratiwi Cristin Harnita, Pratiwi Cristin Prayetno, Reza Hamdi Purba, Rani Destika Purba, Salda Sari Putra Daniel Gohae, Hamdani Rahil, Rafif Rahmad, Julfikar Reinaldo, Erick Riady, Muhammad Alvin Rifaldo, Rifaldo Ruben Ruben, Ruben Saragih, Septua Fujima Sembiring, Diarnia Mega Selfia Sembiring, Joni Satrio Sembiring, Yudha Brema Agriva Sianturi, Santo Sanro Siburian, Astri Dahlia Sijabat, Ningot Putra Silaban, Herlan Silaen, Dinda Tamara Simajuntak, Yusuf Natanael Simamora, Wanda Pratama Putra Simangunsong, Sarah Simanjuntak, Aldowad Alles Sandro Hamonangan Simanjuntak, Mega Herlin Simarmarta, Brando Benedictus Simbolon, Ongki Sopie Sinaga, Putri tua Sinurat, Stiven Hamonangan Siregar, Frissy Siregar, Reinhrad Shodani Siringo Ringo, Jaka Tomi Ronaldo Sitanggang, Audina L Sitompul, Chris Samuel Sitompul, Daniel Ryan Hamonangan Sitorus, Sarah Tri Yosepha Situkkir, Miando Mangara Situmorang, Andreas Solly Aryza Stanley, Calvin Suhamdani, Dadan Suwanto, Jacky Suyanto, Jao Han Sweet, Kelvin Tampubolon, Irfan Saputra Tarigan, Kurniawan Tarigan, Nina Veronika Tarigan, Sri Wahyuni VERONICA VERONICA Vicraj, Vicraj Wijaya, Malvin Luckianto Wiranto, David Wiratama, Westlie Wirawan, Kyrene Wirhan Fahrozi, Wirhan Yonata Laia Ziegel, Dennis Jusuf