Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika SemanTIK : Teknik Informasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining INOVTEK Polbeng - Seri Informatika EKONOMIS : Journal of Economics and Business IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Informatik : Jurnal Ilmu Komputer SEINASI-KESI Jurnal Riset Informatika JURNAL MANAJEMEN BISNIS JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics Jurnal Kajian Manajemen dan Wirausaha Idealis : Indonesia Journal Information System SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Kresna: Jurnal Riset dan Pengabdian Masyarakat Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Jurnal Sisfotek Global Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Telematika MKOM SmartComp Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Teknologi : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Deni Mahdiana
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences

Published : 63 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 63 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Systematic Literature Review: Implementasi Dan Manfaat Big Data Daniel Iskandar; Deni Mahdiana
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 3 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i3.4024

Abstract

Teknologi dan sistem informasi telah mengubah hampir semua sektor bisnis dan sosial.  Implementasi sistem informasi dalam skala luas menghasilkan jumlah data yang sangat besar, dalam bentuk yang bervariasi, dan tersebar.  Istilah ‘data adalah minyak’ menggambarkan betapa bernilainya data bila kita dapat mengelola dan memanfaatkannya dengan tepat.  Penelitian ini adalah sebuah tinjauan literasi yang bertujuan untuk mengetahui topik yang paling banyak dibahas tentang implementasi dan manfaat Big Data yang dipublikasikan Elsevier mulai tahun 2021 hingga Maret 2022, serta untuk mengetahui permasalahan, metode dan hasil atau kesimpulan yang dipaparkan oleh para peneliti.  Berdasarkan hasil penggunaan fitur pencarian di situs www.sciencedirect.com, kami menemukan 309 literasi mengenai Big Data, dan setelah dilakukan analisa dan penyaringan kami mendapatkan 10 jurnal internasional yang memenuhi kriteria objek penelitian ini.  Terdapat beragam topik yang diangkat oleh para peneliti sebagai permasalahan dalam jurnal-jurnal tersebut, di antaranya mengenai masalah perkotaan, kesehatan, Covid-19, ilmu pengetahuan, Industri 4.0, Internet, dan keuangan.  Hasil penelitian kami menunjukkan implementasi Big Data dalam dunia kesehatan paling banyak dijadikan objek penelitian, sedangkan implementasi dalam masalah perkotaan berada pada urutan kedua.  Implementasi dan pengelolaan Big Data yang baik akan memberikan kita akses kepada informasi yang sangat bermanfaat dan bisa memberikan dampak yang signifikan di semua sektor, hal ini sejalan dengan terus meningkatnya jumlah penelitian mengenai Big Data dalam sepuluh tahun terakhir.Kata kunci: Big data, Elsevier, sciencedirect, systematic literature review, studi literatur
Classterization of Criminal Acts in West Java Province Using The K-Medoids Algorithm Sarastuti, Elina; Mahdiana, Deni; Kusumawardhany, Nidya
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 21, No 1 (2024): APRIL 2024
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v21i1.2976

Abstract

Pada tahun 2022, Jawa Barat mengalami peningkatan angka tindak kriminalitas. Merujuk pada data Badan Pusat Statistik (BPS), pada 2021 Jawa Barat menduduki tindak kriminalitas pada posisi kesembilan di Indonesia. Selanjutnya berdasarkan Kementerian Koordinator Bidang Politik Hukum dan Keamanan (Kemenko Polhukam) pada tahun 2022 Jawa Barat mengalami lonjakan angka kriminalitas hingga sebesar 69 persen, dan menduduki peringkat kelima di Indonesia. Tujuan pada penelitian ini untuk menggunakan pendekatan data mining dalam mengelompokkan Kabupaten/Kota di Jawa Barat berdasarkan angka kriminilitas sehingga dapat membantu pihak kepolisian setempat untuk dapat melakukan pemetaan agar pencegahan serta penindakan kriminalitas dapat sesuai lebih efektif serta tegas, sehingga dapat menekan angka kriminalitas di Jawa Barat. Data penelitian yang digunakan adalah data kriminalitas di Jawa Barat pada tahun 2019 sampai 2021 dengan 9 jenis tindak kriminalitas, diantaranya pencurian, penipuan, penganiayaan, pembakaran, pemerkosaan, pengedar/penyalahgunaan narkoba, perjudian, pembunuhan, dan perdagangan manusia. Metode analisis menggunakan algoritma K-Medoids dengan tools Rapidminer untuk mengelompokkan pola kriminalitas ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan karakteristik. Pengelompokan dilakukan berdasarkan atribut-atribut tertentu seperti 9 jenis tindak kejahatan dan kabupaten/kota terjadinya tindak kejahatan tersebut. Hasil penelitian ini dapat dinyatakan akurat karena hasil akhir penggunaan tools dan perhitungan manual mendapatkan hasil yang sam, dengan hasil berupa klasterisasi status kabupaten/kota yang dibagi menjadi 2 cluster yaitu aman dan rawan dengan nilai DBI 0,761. Penelitian ini mendapatkan hasil yaitu, cluster aman terdiri dari 3 Kabupaten/Kota, diantaranya Kabupaten Kuningan, Kabupaten Pangandaran, dan Kota Banjar sedangkan cluster rawan terdiri dari 16 Kabupaten/Kota, diantaranya Kabupaten Bandung, Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bogor, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Garut, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Karawang, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Subang, Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Sumedang, dan Kabupaten Tasikmalaya.
The Influence of Decision Support Systems (DSS) on Employee Performance at PT. Pratama Indomitra Konsultan Abdurrahman, Faris Nur; Mahdiana, Deni
Jurnal Manajemen Bisnis Vol. 11 No. 2 (2024): September
Publisher : Pusat Penerbitan dan Publikasi Ilmiah, FEB, Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/jmb.v11i2.788

Abstract

This study aims to examine the effect of Decision Support System (DSS) on employee performance at PT Pratama Indomitra Konsultan. This study uses a quantitative causal design with data collected from 88 employees through interviews, document recording, and questionnaires. The data was analyzed using simple linear regression and SPSS 23.0 for Windows. The results of the study show that there is a positive and significant relationship between DSS and employee performance.
The Impact of Decision Support Systems (DSS) on Employee Work Effectiveness: A Case Study of Telco 2 Segment 3 Operations at PT. Infomedia Nusantara Fahlevi, Noval; Mahdiana, Deni
Jurnal Manajemen Bisnis Vol. 11 No. 2 (2024): September
Publisher : Pusat Penerbitan dan Publikasi Ilmiah, FEB, Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/jmb.v11i2.789

Abstract

This study examines the impact of decision support systems (DSS) on employee work effectiveness at PT Infomedia Nusantara. The study employs a quantitative causal design, with the research subjects being employees of PT Infomedia Nusantara in Operational Division Telco 2 Segment 3 and the research object being DSS and employee work effectiveness. The research population is all employees on Operational Division Telco 2 Segment 3, totaling 128 people. Data were collected through interviews, document recording, and questionnaires and then analyzed using simple regression analysis. The results of the study show that DSS has a significant influence on employee work effectiveness.
Sistem Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarcy Process (AHP) Dan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Supardi, Supardi; Mahdiana, Deni
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol 12, No 1 (2023): MARET
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v12i1.1619

Abstract

ISB Atma Luhur untuk mendukung perkuliahan memiliki laboratorium komputer. Laboratorium komputer yang dapat mendukung dalam perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi serta praktek dibidang pendidikan. Laboratorium komputer memiliki laboran yang terdiri dari kepala laboratorium, kepala bagian laboratorium bahasa, teknisi, supervisor dan asisten laboratorium komputer. Permasalahan kepala laboratorium komputer kesulitan menilai kemampuan calon asisten laboratorium komputer yang memiliki kemampuan tidak jauh berbeda. Perhitungan nilai akhir menggunakan metode nilai rata-rata (mean) jadi semua kriteria dianggap sama besar bobot tingkat kepentingannya sehingga tidak bisa mengetahui besar bobot kriteria yang mana yang lebih penting efeknya banyak asisten laboratorium komputer yang diterima tidak memahami materi yang diajarkan dosen yang mengajar praktikum sehingga asisten tersebut tidak bisa membantu dan mendampingi mahasiswa pada saat perkuliahan di laboratorium komputer. Tujuan penelitian adalah menerapkan metode AHP dan SMART untuk menerima asisten laboratorium komputer sehingga dapat menentukan bobot kriteria dan rangking calon asisten laboratorium komputer yang akan direkrut, membuat model sistem pendukung keputusan untuk menerima asisten laboratorium komputer  dengan penggunaan metode AHP dan SMART yang sesuai kebutuhan dan valid serta untuk penerimaan user dengan baik. Metode yang digunakan yaitu metode Analytical Hierarcy Process (AHP) dan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Penerapan Metode AHP dan SMART dapat menentukan nilai bobot kriteria Nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) sebesar 0,44, Sertifikat yang dimiliki sebesar 0,06, Nilai Tes Wawancara sebesar 0,10, Nilai Tes Microteaching sebesar 0,16, Nilai Tes Praktikum sebesar 0,25 dengan nilai Consistency Ratio (CR) sebesar 0,01 serta dapat menentukan rangking calon Asisten Laboratorium Komputer yang akan diterima. Pengujian Black Box Testing untuk menunjukkan hasil pengujian pada semua data uji sistem sesuai kebutuhan dan berstatus valid. Sehingga dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan dan diterapkan kepala laboratorium komputer dalam menerima asisten laboratorium komputer.
ANALISIS SENTIMEN DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP PENYAKIT HEPATITIS AKUT MISTERIUS Adiputra, Januar; Mahdiana, Deni
IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System Vol 6 No 1 (2023): Jurnal IDEALIS Januari 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/idealis.v6i1.2985

Abstract

Setelah meredanya pandemi Covid-19, saat ini sudah mulai muncul penyakit hepatitis akut yang dianggap misterius oleh masyarakat. Penyakit hepatitis akut sampai saat ini masih belum diketahui penyebabnya, penyakit ini pertama kali ditemukan di Inggirs Raya pada tanggal 05 April 2022. Penyakit ini berbeda dari penyakit hepatitis biasanya, karena menurut WHO (World Health Organization) penyebab dari penyakit hepatits akut bukan dari virus hepatitis A, B, C, D, dan E yang biasanya. Di Indonesia sendiri, terdapat tiga kasus suspek hepatitis akut pada anak yang meninggal setelah pengobatan, terkait dengan hepatitis akut yang terjadi dalam waktu dua minggu hingga 30 April 2022. Karena penyakit hepaitits akut ini termasuk ke dalam kriteria penyakit yang berbahaya dan menular, sehingga kementrian kesehatan RI menghimbau masyarakat agar tetap waspada dan tetap mematuhi protokol kesehatan meskipun pada saat ini sudah ada kebijakan pelonggaran masker terkait Covid-19. Oleh karena itu pada penelitian ini akan membutuhkan sebuah analisa sentimen terhadap opini masyarakat berdasarkan data twitter terkait penyakit hepatitis akut misterius. Pada penelitian ini akan melakukan analisa sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan menerapkan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRIPS-DM). Metodologi CRIPS-DM meliputi tahapan mulai dari pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, serta evaluasi. Data bersih yang berhasil dikumpulan berjumlah 2058 data yang diambil dari media sosial twitter pada 24 Mei 2022 hingga 30 Mei 2022 dengan total sentimen positif 1590 dan total sentimen negatif 468 dengan menggunakan Azure Machine. Penerapan model Support Vector Machine pada penelitian ini menghasilkan nilai Accuracy sebesar 81.06%, Precision 81.88%, dan Recall 97.19% menggunakan pengujian split data pada perbandingan 80:20 untuk data training dan data testing.
Analysis of Information Systems Development Methods: A Literature Review Wiguna, Kevin; Mahdiana, Deni
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 8, No 2 (2023)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v8i2.3753

Abstract

The development of information systems encompasses a variety of approaches and platforms. These platforms or tools suitable for creating information systems include web-based, desktop-based, or mobile-based solutions. The Software Development Life Cycle (SDLC), specifically the process used to design and construct information systems, aims to deliver high-quality systems that align with customer preferences and the benefits of system creation. This research was carried out to establish a model for developing website-based information systems. The data for this model was gathered from pertinent literature spanning the years 2019 to 2023. The research methodology employed here is a Systematic Literature Review (SLR). SLR is a method used to identify, assess, and interpret all existing research within a specific subject area, focusing on topics of interest and research questions associated with a particular subject. The findings of this research highlight the primary approaches used in the development of website-based information systems, as well as the pros and cons of employing such systems, as demonstrated in this study. The research findings indicate that the most commonly used method in information system development is the waterfall method, with the education and business sectors being the most frequently focused areas.
PERBANDINGAN ALGORITMA UNTUK KLASIFIKASI ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GENOSE PADA MEDIA SOSIAL TWITTER Syahid, Achyar Jhonathan; Mahdiana, Deni
SemanTIK : Teknik Informasi Vol 7, No 1 (2021): semanTIK
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (507.356 KB) | DOI: 10.55679/semantik.v7i1.18087

Abstract

GeNose merupakan alat pendeteksi virus COVID-19 hanya dengan hembusan nafas yang dibuat oleh Universitas Gadjah Mada dan merupakan inovasi pertama buatan Indonesia. Sejak hadirnya GeNose di tengah masyarakat tentu terdapat pro dan kontra, sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap GeNose dengan data tweet dari media sosial Twitter. Dataset yang didapatkan sebanyak 3590 tweet dengan label sentimen netral, tidak relevan, positif dan negatif. Kemudian dari 3590 tweet yang digunakan hanya 637 tweet, diantaranya 287 tweet bersentimen positif dan 350 tweet bersentimen negatif. Penelitian ini menggunakan model CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) dan algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah K-Nearest Neighbor, Decision Tree dan Naïve Bayes untuk membandingkan performa dari ketiga algoritma tersebut dengan operator Cross Validation menggunakan RapidMiner. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan menunjukkan performa dari algoritma Naïve Bayes cukup baik dengan nilai accuracy sebesar 72.36%, precision 66.91%, recall 77.97%. Sedangkan algoritma K-Nearest Neighbor mendapatkan nilai accuracy sebesar 64.22%, precision 61.79%, recall 55.15%. Selanjutnya algoritma Decision Tree mendapatkan nilai accuracy sebesar 65.15%, precision 86.89%, recall 27.13%. Penelitian ini bisa menjadi referensi untuk meningkatkan sosialisasi tentang GeNose untuk meminimalisir sentimen negatif masyarakat.Kata kunci; K-Nearest Neighbor, Decision Tree, Naïve Bayes, GeNose
PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 PADA UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA Hasibuan, Tuhfatul Habibah; Mahdiana, Deni
SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Vol 6 No 1 (2023): Jurnal SKANIKA Januari 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/skanika.v6i1.2976

Abstract

Kelulusan tepat waktu adalah salah satu indikator keberhasilan mahasiswa dalam memperoleh gelar sarjana. Dalam praktiknya, mahasiswa tidak dapat selalu menyelesaikan pendidikan sarjana dalam empat tahun. Kelulusan tepat waktu adalah salah satu indikator penilaian kualitas pendidikan tinggi karena salah satu penilaian akreditasi Badan Akreditasi Pendidikan Tinggi Nasional (BANPT). Jumlah lulusan dalam 7 tahun terakhir mahasiswa S-1 yang lulus tepat waktu tidak mencapai 50%. Dalam jangka panjang, hal ini dapat menyebabkan penumpukan mahasiswa di UIN Syarif Hidayatullah di Jakarta dan tentu saja akan menghasilkan penurunan nilai akreditasi untuk Program Studi dan Universitas. Dalam penelitian ini, digunakan teknik data mining, algoritma C4.5 untuk mendeteksi lebih dini mahasiswa yang lulus terlambat, Algoritma C4.5 adalah algoritma yang sudah banyak dikenal dan digunakan untuk klasifikasi data yang memiliki atribut-atribut numerik dan kategorial. Pada penelitian ini menghasilkan Algoritma C4.5 dapat memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu dengan nilai Accuracy 75,52 %, Precision 75,50%, dan Recall 75,50 %.
Blockchain Utilization in Secure and Decentralized Web 3.0 Application Development Jaenudin, Jejen; Zahran, Aziz; Mahdiana, Deni
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 8 No. 1 (2024): Articles Research Volume 8 Issue 1, January 2024
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i1.13411

Abstract

The implementation of blockchain technology in the creation of secure and decentralized Web 3.0 applications has grown in significance. Blockchain, an industry-spanning distributed ledger technology, has facilitated substantial advancements in information and communication technology, among others. Regarding Web 3.0, this study examines how the implementation of blockchain technology can enhance decentralization and security. By conducting a literature review, this study examines how the implementation of blockchain technology in the development of Web 3.0 applications significantly improves data security. Through the implementation of robust cryptographic features and distributed security principles, the outcomes demonstrate that blockchain can effectively safeguard data while it is being transmitted and stored via Web 3.0 applications. This is a crucial step in the direction of resolving the security issues that are frequently encountered in the digital environment of today. Furthermore, blockchain technology facilitates enhanced decentralization within Web 3.0 applications. Blockchain applications reduce their reliance on a central authority, thereby enhancing their resilience against single-system malfunctions and monopoly control. Furthermore, it facilitates the development of platforms that are more equitable and transparent, granting users greater authority over their data and interactions.
Co-Authors A Djafar, Muhammad Agung Abdurrahman, Faris Nur Achmad Fauzi adang badru jaman,anggun fergina, adang badru jaman,anggun fergina Ade Davy Wiranata Ade Setiadi Adi Saputra, Yulian Adiputra, Januar Ahadti Puspa Sari Airlambang, Dwiki Akhmad Wijaya Kusuma Amalia Khairunisa Andhika Arethuza Ari Anita Diana Arif Rahman Arifin Istighfari Zahro Atik Ariesta auddie mahlyda Bagas Wahyu Putratama Bayu Aji Susilo Brury Trya Sartana Chairul Kahfi Dahlia Mariyam Ohorella Daniel Iskandar Dedy Mirwansyah Devit Setiono Diah Ayu Lestari, Diah Ayu Diana Putri djuan narita Dzakiyyah, Syifa Ghina Erly Krisnanik Fahlevi, Noval Febriansyah Ramadhan Gita Cahyani, Annisa Putri Haderiansyah Haderiansyah Hasibuan, Tuhfatul Habibah Hikmah, Maulida Irgi Arifal Nulhakim janah purwanti Jejen Jaenudin Jumaryadi, Yuwan Ken Putri, Lulasnov Viola Prameswari Khafistia Hayyu Kharmytan, Yan Baktra Kraugusteeliana Kraugusteeliana Kusumawardhany, Nidya Kusumo Adi Lauw Li Hin Leonardus Adityo Toto Pratomo Maemunah Maemunah Mahendrasyah, Ihjal Manarul Haikal Casandy Manda, Seftifin Ratna Maulana, Hanif Mirza Sutrisno Mohammad Aldinugroho Abdullah Muhammad Abduh Khairullah Muhammad Arifin Mutia Hasanah Nurramdhani, Helena Purwo Setyo Aji putri yani, putri Putri, Jasmin Maula Rahmat Hidayat Ramadani, Romi Ratna Kusumawardani Ratna Kusumawardani Renaldi Setiawan Putra Rifqi Fitriadi Riskiyono, Fajar Rusdah Rusdah Rusdah Sarastuti, Elina Seftifin Ratna Manda Solehan Solehan Sri Devi Yulita Sugiarto S Supardi Supardi Syahid, Achyar Jhonathan Syifa Aryanti Tjahjanto, Tjahjanto Wiguna, Kevin Zahran, Aziz