Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatik : Jurnal Ilmu Komputer International Journal of Enterprise Modelling
Wahyono, Bambang Tri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mathematics Transportation

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Enhancing Employee Performance Evaluation: A Decision Support System Utilizing Analytical Hierarchy Process for Fair Bonus Allocation Wibisono, Mohamad Bayu; Wahyono, Bambang Tri; Solihin, Indra Permana; Wirawan, Rio
International Journal of Enterprise Modelling Vol. 18 No. 3 (2024): September: Enterprise Modelling
Publisher : International Enterprise Integration Association

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

Abstract

This research endeavors to revolutionize the process of employee performance evaluation and bonus allocation within organizational settings by introducing a sophisticated Decision Support System (DSS) underpinned by the Analytical Hierarchy Process (AHP). The study delves into the development, implementation, and testing phases of the DSS, aiming to enhance objectivity, fairness, and efficiency in decision-making methodologies. The research commences with an exploration of existing challenges in performance evaluation systems, acknowledging the subjectivity and limitations prevalent in traditional methods. The conceptual framework outlines the hierarchical structure of the DSS, encompassing diverse performance criteria and sub-criteria essential for a comprehensive evaluation. Implementation involves the integration of the AHP method into the DSS, facilitating precise pairwise comparisons, priority vector calculations, and weighted score determinations. Rigorous testing and validation phases ascertain the system's accuracy, consistency, and responsiveness in evaluating employee performance and aligning bonus allocation with contributions. Results from the testing phase illuminate the DSS's efficacy, showcasing its ability to provide transparent and data-driven evaluations, fostering fairness, trust, and intrinsic motivation among employees. The implications of employing this DSS extend beyond bonus allocation, influencing organizational performance, decision-making, and the broader organizational climate.
Model Arsitektur Proses Bisnis Badan Usaha Milik Desa dengan Menggunakan Process Classification Framework (Studi Kasus: Badan Usaha Milik Desa “Cahaya Buana Paku Banten”, Desa Sukatani, Kecamatan Cikande, Kabupaten Serang) Purabaya, Rudhy Ho; Pradnyana, I Wayan Widi; Wahyono, Bambang Tri
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 15 No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1536.721 KB) | DOI: 10.52958/iftk.v15i2.1468

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membuat model arsitektur proses bisnis rencana strategis bisnis dan pengembangan mutu SDM Badan Usaha Milik Desa Cahaya Buana Paku Banten dengan menggunakan process classification framework (PCF), yaitu menganalisis proses operasional yang terdiri atas pengembangan visi dan rencana strategi bisnis, serta pengembangan dan pengelolaan barang/jasa, sedangkan untuk proses  manajemen dan layanan pendukung menganalisis pengembangan dan pengelolaan sumber daya manusia. Subjek penelitian ini adalah Badan Usaha Miliki Desa “Cahaya Buana Paku Banten”, Desa Sukatani, Kecamatan Cikande, Kabupaten Serang, Banten. Hasil dari penelitian ini berupa model proses bisnis penyusunan rencana strategis bisnis dan pengembangan mutu SDM yang sesuai dengan kerangka klasifikasi proses (PCF) dari AQPC.
PENERAPAN KEAMANAN DATA SISWA MENGGUNAKAN INTERNATIONAL DATA ENCRYPTION ALGORITHM (IDEA) DAN RIVEST SHAMIR ADLEMAN (RSA) Nizatsary, Raina Nabila; Seta, Henki Bayu; Wahyono, Bambang Tri
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 2 (2022): Agustus 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i2.4665

Abstract

Data untuk suatu instansi maupun sekolah harus dikelola dengan baik dan aman. Penelitian ini dilakukan untuk meningkatkan keamanan data siswa. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan International Data Encryption Algorithm (IDEA) dan Rivest Shamir Adleman (RSA). Proses pengamanan data menggunakan metode ini dilakukan dengan terlebih dahulu melindungi data siswa menggunakan algoritma kriptografi simetris yaitu International Data Encryption Algorithm (IDEA), lalu proses pengamanan data selanjutnya melindungi kunci dari algoritma kriptografi simetris, yaitu International Data Encryption Algorithm. (IDEA) Menggunakan algoritma enkripsi asimetris Rivest Shamir Adleman (RSA). Pada penelitian ini dibuat sebuah hybrid cryptosystem pada data siswa yang dapat mengamankan suatu data dengan baik.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Pada Aplikasi Google Classroom Menggunakan Metode SVM Dan Seleksi Fitur PSO Mursianto, Ghaitsa Amany; Widiyanto, Didit; Wahyono, Bambang Tri
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.4685

Abstract

Kebijakan PSBB mengharuskan penerapan kegiatan pembelajaran jarak jauh secara online menggunakan aplikasi berbasis daring seperti Google Classroom. Dengan menggunakan Google Classroom memfasilitasi penggunanya untuk mendistribusikan, mengumpulkan, dan memberikan penilaian terhadap tugas-tugas yang diberikan kepada mahasiswa maupun siswa di seluruh negeri. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui sentimen opini publik  terhadap aplikasi Google Classroom. Dalam melakukan analisis sentimen penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine serta Particle Swarm Optimization sebagai seleksi fitur. Data yang sudah didapatkan akan dilakukan pelabelan data, dilanjut dengan pre-processing data, lalu data yg sudah melewati proses itu akan diberikan bobot kata dengan TF-IDF, kemudian akan masuk seleksi fitur dengan PSO, kemudian dilakukan pembagian data sebesar 80:20, lalu pengklasifikasian dengan metode SVM. Hasil rata-rata evaluasi menggunakan confussion matrix dimana accuracy sebesar 79%, precision sebesar 78%, recall sebesar 67% dengan menggunakan metode SVM  dan dengan menggunakan seleksi fitur PSO mendapatkan hasil accuracy sebesar 83%, precision sebesar 86%, recall sebesar 67%.
Klasifikasi Sentimen Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour (Studi Kasus: Magang Merdeka Belajar) Nainggolan, Hollywrith Travaganz; Hananto, Bayu; Wahyono, Bambang Tri
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 19 No 1 (2023): April 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v19i1.4777

Abstract

Pada tahun 2020, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan meluncurkan program Merdeka Belajar yang membantu para mahasiswa dan mahasiswi untuk menghadapi lingkungan kerja setelah mereka lulus. Akan tetapi, program ini memunculkan polemik. Penelitian ini mencoba melakukan klasifikasi sentimen pada kasus Magang Merdeka Belajar menggunakan algoritma KNN. KNN dipilih dikarenakan algoritma ini lebih handal dalam menangani data noisy, namun untuk meningkatkan akurasi, peneliti menggunakan algoritma Near Miss dalam proses data balancing dikarenakan selisih data adalah 188 data positif dan 212 data negatif.
Co-Authors Didit Widiyanto Hananto, Bayu Henki Bayu Seta I Wayan Widi Pradnyana Indra Permana Solihin Mohamad Bayu Wibisono Mursianto, Ghaitsa Amany Nainggolan, Hollywrith Travaganz Nizatsary, Raina Nabila Rudhy Ho Purabaya Wirawan, Rio