Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.351
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika) Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Bina Insani ICT Journal Information Management For Educators And Professionals (IMBI) Jurnal Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) INTI Nusa Mandiri JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Infortech Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Journal of Students‘ Research in Computer Science (JSRCS) Computer Science (CO-SCIENCE) Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Jurnal Teknologi Sistem Informasi Media Teknologi dan Informatika
Jefi, Jefi
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
Prediksi Peminatan Pelanggan dalam Penjualan Produk Sepatu Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimization pada PT. Baskara Cipta Pratama Puspita, Ari; Jefi, Jefi; Fahmi, Muhammad
Jurnal Teknik Informatika Vol. 5 No. 1 (2019): JTI Periode Februari 2019
Publisher : LPPM STMIK ANTAR BANGSA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v5i1.296

Abstract

Abstract—The PSO-based optimization C4.5 model gives a higher value of 78.16% compared to the C4.5 algorithm model that is 73.88. The results obtained differences between the two models by 4.28%. While for evaluation using ROC curve for second model that is, for model of algorithm C4.5 value of AUC is 0,764 with level of diagnosis classification fair, and for model of algorithm C4.5 based on PSO AUC is 0,780 with level of diagnosis of fair classification. It s concluded that ROC curvesmodels shows C4.5 algorithm based on PSO is larger. It can be inferred that C4.5 algorithm based on particle swam optimization is more accurate in predicting the customers’ interest for buying shoes.         Intisari— Analisis optimasi model algoritma C4.5 berbasis PSO memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 78.16% dibandingkan dengan model algoritma C4.5 yaitu 73.88%. Dari hasil tersebut didapatkan selisih antara kedua model yaitu 4,28%. Sementara untuk evalusai menggunakan ROC curve untuk kedua model yaitu, untuk model algoritma C4.5 nilai AUC adalah 0.764 dengan tingkat diagnosa Fair classification, dan untuk model algoritma C4.5 berbasis PSO nilai AUC adalah 0.780 dengan tingkat diagnosa Fair classification. Dari evaluasi ROC curve tersebut terlihat bahwa model algoritma C4.5 berbasis PSO lebih besar  Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 berbasis particle swarm optimization lebih akurat dalam memprediksi minat beli produk sepatu.  Kata Kunci — C4.5, Produk, Sepatu PSO 
Prediksi Peminatan Pelanggan dalam Penjualan Produk Sepatu Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimization pada PT. Baskara Cipta Pratama Puspita, Ari; Jefi, Jefi; Fahmi, Muhammad
Jurnal Teknik Informatika Vol 5 No 1 (2019): JTI Periode Februari 2019
Publisher : LPPM STMIK ANTAR BANGSA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v5i1.296

Abstract

Abstract—The PSO-based optimization C4.5 model gives a higher value of 78.16% compared to the C4.5 algorithm model that is 73.88. The results obtained differences between the two models by 4.28%. While for evaluation using ROC curve for second model that is, for model of algorithm C4.5 value of AUC is 0,764 with level of diagnosis classification fair, and for model of algorithm C4.5 based on PSO AUC is 0,780 with level of diagnosis of fair classification. It s concluded that ROC curvesmodels shows C4.5 algorithm based on PSO is larger. It can be inferred that C4.5 algorithm based on particle swam optimization is more accurate in predicting the customers’ interest for buying shoes.         Intisari— Analisis optimasi model algoritma C4.5 berbasis PSO memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 78.16% dibandingkan dengan model algoritma C4.5 yaitu 73.88%. Dari hasil tersebut didapatkan selisih antara kedua model yaitu 4,28%. Sementara untuk evalusai menggunakan ROC curve untuk kedua model yaitu, untuk model algoritma C4.5 nilai AUC adalah 0.764 dengan tingkat diagnosa Fair classification, dan untuk model algoritma C4.5 berbasis PSO nilai AUC adalah 0.780 dengan tingkat diagnosa Fair classification. Dari evaluasi ROC curve tersebut terlihat bahwa model algoritma C4.5 berbasis PSO lebih besar  Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 berbasis particle swarm optimization lebih akurat dalam memprediksi minat beli produk sepatu.  Kata Kunci — C4.5, Produk, Sepatu PSO 
Prediksi Bayi Lahir Secara Prematur Dengan Menggunakan Metode C.45 Berbasis Particle Swarm Optimization Pada Klinik Umi Jefi, Jefi
Indonesian Journal of Networking and Security (IJNS) Vol 8, No 3 (2019): IJNS Juli 2019
Publisher : APMMI - Asosiasi Profesi Multimedia Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (421.917 KB) | DOI: 10.55181/ijns.v8i3.1590

Abstract

Abstract - Babies born prematurely can occur when the pregnancy has not reached the mature gestational age. Pregnancy usually lasts about 40 weeks. Some risk factors for preterm birth include having given birth to a premature baby before and becoming pregnant with twins. The complications associated with preterm birth include immature lungs, difficulty regulating body temperature, difficulty eating, and slow weight gain. Premature babies can require longer or more intense nursery care, medication, and sometimes surgery. Until now, there have been several cases of preterm labor that have no known cause. There are a number of factors and health problems that can trigger premature labor, which are unhealthy mothers, smoking, a history of pregnancy, fetal conditions, psychological conditions. For this reason, the author intends to make a study on how to predict a patient who will deliver prematurely. In this study C4.5 algorithm model and C4.5 algorithm model based on particle swarm optimization are used to get the rule in predicting premature births of babies and provide accuracy values. more accurate. After testing with two models, namely C4.5 Algorithm and C4.5 Algorithm based on particle swarm optimization, the results obtained are C4.5 Algorithm produces an accuracy value of 94.30% and AUC value of 0.986 with a diagnosis level of Excellent Classification, but after The addition is C4.5 algorithm based on particle swarm optimization, the accuracy value is 97.91% and the AUC value is 0.997 with the diagnosis level of Excellent Classification. So that both methods have different levels of accuracy which is equal to 3.61%. Keywords: gestational age, premature, C4.5 algorithm
Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Lambung Jefi Jefi; Hendri Hendri; Nurul Afni; Agus Salim; Yana Iqbal Maulana
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 5 No 2 (2021): JISICOM: December 2021
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v5i2.659

Abstract

Lambung adalah sebuah organ pencernaan yang berfungsi sebagai tempat untuk menyimpan makanan, dan mencerna makanan menjadi ukuran yang lebih kecil yang kemudian akan diproses oleh tubuh agar menjadi energi. Penyakit pada lambung memiliki gejala yang berbeda dan ada pula yang memiliki gejala yang serupa, penyakit pada lambung adalah sebuah penyakit yang sering dialami oleh masyarakat. Penyakit ini biasanya disebabkan oleh pola makan yang kurang baik. Untuk mengetahui jenis penyakit lambung apa yang sedang di derita, pasien harus melakukan pemeriksaan diri ke rumah sakit atau ke klinik, namun karena keterbatasan waktu untuk melakukan pemeriksaan kerumah sakit atau ke klinik. Oleh karen itu diperlukan sebuah metode dan tools yang mampu memprediksi penyakit pada lambung dengan mempertimbangkan gejala yang diderita oleh pasien, sehingga akan mempermudah proses dalam memprediksi penyakit pada lambung. Algoritma Navie Bayes merupakan salah satu algoritma dari metode klasifikasi data mining yang dapat digunakan untuk memprediksi penyakit pada lambung, Naive Bayes memberikan tingkat akurasi kebenaran sebesar 75% dengan nilai area under the curve (AUC) sebesar 0,852. Dengan hal ini menunjukkan bahwa model tersebut melalui penerapan pada tools rapidminer dengan memperoleh hasil akurasi yang baik.
Penerapan Metode RAD Pada Sistem Informasi Layanan Umroh Di PT. Galang Saudi Tourism Jakarta Berbasis Website Agus Salim; Jefi Jefi; Baginda Oloan Lubis; Jaka Atmaja; Firstianty Wahyuhening Fibriany
Bahasa Indonesia Vol 8 No 1 (2021): Bina Insani ICT Journal (Juni) 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (799.495 KB) | DOI: 10.51211/biict.v8i1.1477

Abstract

Abstrak: Sebagai penyedia jasa layanan umroh, PT. Galang Saudi Tourism Jakarta menyediakan bebrapa paket pilihan umroh yang dibutuhkan oleh jamaah. PT. Galang Saudi Tourism Jakarta bertanggung jawab terhadap seluruh fasilitas dan pelayanan selama jamaah berada di tanah suci sesuai dengan fasilitas dan pelayanan yang dibutuhkan. Semakin banyaknya calon jamaah yang akan menunaikan umroh semakin banyak pula kebutuhan informasi yang akurat dari perusahaan penyedia jasa umroh. Dengan pengolahan data yang masih konvensional diantaranya pengolahan data master jamaah, data pesanan, data paket, data sertifikat hingga pembuatan laporan selalu terjadi penumpukan dokumen, yang akan memungkinkan kesalahan pengolahan data dan saat pencarian data akan sulit ditemukan yang diperlukan merupakan hal yang menjadi kendala bagi staff pelayanan sehingga berpengaruh terhadap keterlambatan terbentuknya laporan yang akan disampaikan kepada pimpinan perusahaan. Dengan alasan itu maka diperlukan suatu sistem informasi yang dapat mengakomodir kebutuhan layanan umroh berbasis website yang memudahkan staff pelayanan dalam pengolahan data umroh. Perancangan sistem informasi ini dibuat dengan metode pengembangan sistem Model RAD (Rapid Application Development) dengan tahapan pemodelan bisnis, pemodelan data, pemodelan proses, pembuatan aplikasi, pengujian dan pergantian. Hasil dari penelitian ini dengan sistem informasi yang terkomputerisasi tidak ada lagi kerangkapan dokumen, pembuatan laporan layanan umroh lebih cepat tepat dan akurat karena menggunakan sistem komputerisasi dan kontrol data pemesanan, pembayaran dan pelunasan biaya umroh lebih mudah dilakukan dan dapat dengan mobile. Kata kunci: layanan umroh, sistem informasi, RAD, website. Abstract: PT. Galang Saudi Tourism Jakarta handles the types of Umrah services that are tailored to the capabilities and needs of the congregation by providing several options for Umrah packages. PT. Galang Saudi Tourism Jakarta is responsible for all facilities and services as long as the congregation is in the holy land according to the facilities and services needed. The more prospective pilgrims who will perform the Umrah, the more accurate information is needed from the Umrah service provider companies. With data processing that is still conventional, including processing congregation master data, order data, package data, certificate data to making reports, there is always a buildup of documents, which will allow data processing errors, and when searching for data it will be difficult to find what is needed is a problem for staff service so that it affects the delay in the formation of reports to be submitted to company leaders. For that reason, an information system is needed that can accommodate the needs of website-based Umrah services that make it easier for service staff to process Umrah data. The design of this information system is made with the RAD Model system development method (Rapid Application Development) with the stages of business modeling, data modeling, process modeling, application development, testing, and replacement. The results of this study with a computerized information system that no longer has duplicate documents, making Umrah service reports is faster, more precise, and accurate because it uses a computerized system and data control for ordering, paying, and paying Umrah fees easier to do and can be done by mobile. Keywords: umrah services, information system, RAD, website.
Perancangan Aplikasi Penjualan Furniture Dengan Metode Waterfall Berbasis Web hendri hendri; Jefi Jefi; Desiana Nur Kholifah; Kusmayanti Solecha; Rio Nugraha Armanda
Computer Science (CO-SCIENCE) Vol. 1 No. 2 (2021): Juli 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/coscience.v1i2.453

Abstract

Nowadays, technological advances are growing so rapidly, so that difficult jobs can be completed so easily. Many of the furniture shop owners want their shop to be widely known by the public, but the sales system used is still in manual form. By taking advantage of technological developments, furniture shop owners need a computerized system. Therefore, a web-based furniture sales application is needed. Making this program with the waterfall method. Making this application also uses the Codeigniter framework with the PHP programming language and MySQL database, which makes it easier for customers and shop owners to manage data, store information, process transactions and market furniture digitally.
Penerapan metode Rapid Application Development Dalam Sistem Informasi Pendidikan Jefi jefi
Jurnal Infortech Vol 1, No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (275.064 KB) | DOI: 10.31294/infortech.v1i2.7109

Abstract

SMA Raudhah Barmawiyah Kota Tangerang sebagai salah satu lembaga pendidikan sekolah swasta di kota Tangerang yang bertujuan untuk mendidik dan memberi pengetahuan baik berupa ilmu, sikap dan keahlian bagi para siswanya. Hal ini sudah berjalan secara berkelanjutan sehingga SMA Raudhah Barmawiyah mendapat reputasi dan memiliki fasilitas pendidikan yang baik.Sampai saat ini SMA Raudhah Barmawiyah masih menggunakan sistem manual, seperti pengolahan data siswa, guru, jadwal pelajaran, nilai siswa dan media penyimpanan masih dalam bentuk dokumen yang menggunakan microsoft word dan microsoft excel meskipun penataan tertata rapih tetapi beresiko kerusakan atau kehilangan data lebih tinggi.Menurut Jogiyanto dalam (Melan Susanti, 2016) “Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam organisasi yang mempertemukan kebutuhan pengolahan transaksi harian, mendukung operasi, bersifat manajerial dan kegiatan strategi dari suatu organisasi dan menyediakan pihak luar tertentu dengan laporan - laporan yang di perlukan”. Menurut Mishra dan Dubey dalam (Supriyatna, 2018) Untuk pengembangan suatu sistem informasi yang normal membutuhkan waktu minimal 180 hari. Namun dengan metode RAD suatu sistem dapat diselesaikan hanya dalam waktu 60-90 hari . Sistem Informasi Akademik ini ditujukan untuk mempermudah setiap pencarian data dengan cepat, dan solusi bagi SMA Raudhah Barmawiyah Tangerang ini membutuhkan sebuah sistem informasi akademik dengan sistem layanan pendidikan berbasis web yang dapat mengakses dan memperoleh informasi – informasi dengan lebih cepat.
Perancangan Program Absensi Karyawan Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall Pada PT Kedai Sayur Indonesia Desiana Nur Kholifah; Jefi Jefi; Kusmayanti Solecha; M Arif Fai
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 8, No 1 (2022): IJSE 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v8i1.13025

Abstract

Abstrak Proses dalam pemantauan presensi karyawan ialah faktor utama di dalam sebuah perusahaan untuk meraih tujuan.  karena bertautan dengan kepatuhan yang nantinya akan berpengaruh pada baik atau buruknya tata laksana perusahaan dan mutu SDM yang bersangkutan, efek yang ditimbulkan bisa berwujud kurangnya hasil produktivitas. Banyak administrasi perusahaan melakukan langkah pemangkasan upah dari masing-masing karyawan yang absen atau adanya keterlambatan masuk jam kerja. Maka dari itu, wajib diadakan proses pemantauan untuk mencatat presensi, ketidak hadiran dan keterlambatan karyawan supaya kehadiran karyawan ketika menunaikan aktivitas kerja tercatat dengan benar. Saat ini, sistem yang ada pada PT. Kedai Sayur Indonesia masih menggunan cara konvensional untuk pendataan karyawan hadir, tidak hadir maupun keterlambatan waktu kerja. Untuk mendukung proses pemantauan kehadiran karyawan maka, dibutuhkan sebuah sistem informasi absensi karyawan berbasis web. Metode pengembangan perangkat lunak dalam pembangunan absensi karyawan berbasis web menggunakan metode pengembangan software Waterfall. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi absensi karyawan berbasis web dengan metode pengebangan software Waterfall yang bertujuan untuk  dapat mempermudah PT. Kedai Sayur Indonesia dalam pemantauan, mengelola laporan absensi karyawan dan upaya untuk membuat karyawan lebih disiplin dalam bekerja. Kata kunci: Karyawan, Absensi, Sistem Abstract The process of monitoring employee attendance is the main factor in a company achieving goals. because it is related to compliance which will later affect the good or bad governance of the company and the quality of the human resources concerned, the effects can be in the form of a lack of productivity results. Many company administrations take steps to cut wages for each employee who is absent or there is a delay in working hours. Therefore, a monitoring process must be held to record employee attendance, absenteeism, and delays so that employee attendance when carrying out work activities is recorded correctly. Currently, the existing system at PT. Kedai Sayur Indonesia still uses conventional methods to collect data on employees who are present, absent, or late for work. To support the process of monitoring employee attendance, a web-based employee attendance information system is needed. The software development method in web-based employee attendance development uses the Waterfall software development method. The result of this research is a web-based employee attendance information system with the Waterfall software development method which aims to make it easier for PT. Kedai Sayur Indonesia is in monitoring, and managing employee attendance reports and efforts to make employees more disciplined at work.Keywords: Employee, Attendance, System
Application Of Data Mining On Hijab Sales In Elzatta Gallery Pondok Ungu Permai Using Apriori Algorithm Jefi Jefi; Hendri Hendri; Muhammad Ranov Yovanda; Desiana Nur Kholifah; Donny Oscar
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 6 No 2 (2022): JISICOM: December 2022
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v6i2.960

Abstract

At the Elzatta Gallery branch in Pondok Ungu Permai Bekasi, sales information is not well organized, so the data is only an archive and will not be processed in the future, so it is useless, the date of purchase and the products that consumers buy are. not well organized making it challenging to find the best-selling products. Utilization of this data is done through data mining to find correlations with consumer purchasing habits, which products are sold the most at the same time, or what can be called associations between products. It is necessary to apply an application to group data according to trends that occur simultaneously at events using the a priori algorithm. It is expected that the application of the a priori algorithm in this study can find patterns in the form of products that are often purchased together. In the data mining method, researchers use an a priori algorithm to find products that can be purchased simultaneously to find out the relationship between goods and to find out which products sell the most, therefore researchers conduct sales research. data such as sample studies. In the Rapidminer test, it is shown that the highest support and trust scores are achieved when you buy a bottom, you buy an internal head, which has 56.6% 98.1% support. And when you buy a tunic, buy the hem with 50% 97.8% confidence backing.
Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Lambung Jefi Jefi; Hendri Hendri; Nurul Afni; Agus Salim; Yana Iqbal
JUST IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer Volume 12 No 2 Tahun 2022
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/justit.12.2.%p

Abstract

Lambung adalah sebuah organ pencernaan yang berfungsi sebagai tempat untuk menyimpan makanan, dan mencerna makanan menjadi ukuran yang lebih kecil yang kemudian akan diproses oleh tubuh agar menjadi energi. Penyakit pada lambung memiliki gejala yang berbeda dan ada pula yang memiliki gejala yang serupa, penyakit pada lambung adalah sebuah penyakit yang sering dialami oleh masyarakat. Penyakit ini biasanya disebabkan oleh pola makan yang kurang baik. Untuk mengetahui jenis penyakit lambung apa yang sedang di derita, pasien harus melakukan pemeriksaan diri ke rumah sakit atau ke klinik, namun karena keterbatasan waktu untuk melakukan pemeriksaan kerumah sakit atau ke klinik. Oleh karen itu diperlukan sebuah metode dan tools yang mampu memprediksi penyakit pada lambung dengan mempertimbangkan gejala yang diderita oleh pasien, sehingga akan mempermudah proses dalam memprediksi penyakit pada lambung. Algoritma Navie Bayes merupakan salah satu algoritma dari metode klasifikasi data mining yang dapat digunakan untuk memprediksi penyakit pada lambung, Naive Bayes memberikan tingkat akurasi kebenaran sebesar 75% dengan nilai area under the curve (AUC) sebesar 0,852. Dengan hal ini menunjukkan bahwa model tersebut melalui penerapan pada tools rapidminer dengan memperoleh hasil akurasi yang baik.Kata Kunci: Penyakit Lambung, Naive Bayes, Rapidminer.
Co-Authors Abdu Arrasyid, Rafi Achmad Maezar Bayu Aji Aditya, Sakti Agus Salim Ali Haidir Ari Puspita Badri, Enoh Baginda Oloan Lubis Bibit Sudarsono Desiana Nur Kholifah Diah Puspitasari Donny Oscar Dony Oscar Dwi Budi Santoso Eka Noviyanti Firstianty Wahyuhening Fibriany Frans Edward Schaduw HANAFI EKO DARONO Hendri Hendri Hendri Hendri Ispandi Ispandi, Ispandi Jaka Atmaja Joddy, Alvino Muhammad Kholifah, Desiana Nur Kurniawati Kurniawati Kusmayanti Solecha M Arif Fai Maruloh, Maruloh Muchamad Ichwanul Muslim Muhammad Fahmi Muhammad Faisal Muhammad Ranov Yovanda Nur Alam Nurul Afni Rahdian Kusuma Atmaja Rio Nugraha Armanda Rizaldi Zain, Deris Suhar Janti Sumandito, Aji Syahbaniar Rofiah Syam Lestari , Farah Tu Sa’diah, Siti Latifah Veithzal Rivai Zainal Wahid, Bilal Abdul Widyastuty, Wiwiek Yana Iqbal Yana Iqbal Maulana