Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL BISNIS STRATEGI Syntax Jurnal Informatika Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Knowledge Engineering and Data Science Jurnal Linguistik Komputasional Brilliance: Research of Artificial Intelligence Melek IT: Information Technology Journal BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Digital Transformation Technology (Digitech) QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Jurnal Guru Komputer
Siregar, Herbert
Unknown Affiliation
Religion Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Nursing Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
Isu Proses Bisnis Berbasis Artificial Intelligence untuk Menyosong Era Industri 4.0 Siregar, Herbert; Setiawan, Wawan; Dirgantari, Puspo Dewi
JURNAL BISNIS STRATEGI Vol 29, No 2 (2020): Desember
Publisher : Magister Manajemen, Fakultas Ekonomika dan Bisnis Undip

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jbs.29.2.89-100

Abstract

Changes in business processes that are running very fast in the industrial era 4.0 have positive and negative impacts on the business world. For those who want to continue to progress and develop, then these changes become a necessity. This study aims to uncover various types of business process models that are currently developing. We conduct investigations from various international journal articles and classify articles according to the field of study. The results of the investigation can provide an overview of the issues that are currently developing in the international world and become one of the references for those engaged in the business world and academia.
PENERAPAN METODE LSTM DALAM PEMBUATAN SISTEM PENDETEKSI BERITA PALSU BERBAHASA INDONESIA Maulana R, M Rifky; Wibisono, Yudi; Siregar, Herbert
SYNTAX Jurnal Informatika Vol 12 No 02 (2023): Oktober 2023
Publisher : Universitas Singaperbangsa Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35706/syji.v12i02.9924

Abstract

The development of information technology allows people to access news anywhere and anytime through the internet and social media. However online news often contains facts that are manipulated to mislead readers, which is called fake news (hoax). Fake news or hoaxes are information that is created and manipulated with the aim of misleading readers. Fake news is generally created with provocative and slanderous titles, with language that can convince readers. Fake news can spread quickly due to people's ignorance in filtering the information they get, and unconsciously spreading fake news to others. Therefore, it is necessary to create a system that can help people to distinguish between fake news and news that is fact. This research aims to create a fake news detection system using the Long Short Term Memory (LSTM) algorithm using Indobert. This research uses a dataset containing 3309 hoax and non-hoax news. This model can predict fake news with an accuracy rate of 94.2%, precision 0.944, recall 0.940 and f1 score of 0.941 which is better than the comparison method. Keywords: hoax, LSTM, hoax prediction system, deep learning, Indobert
Realtime Tracking Dan Pencarian Rute Optimal Menggunakan Mapbox Optimized Api Untuk Mengatasi Travelling Salesman Problem Prasetya, Hafidz; Siregar, Herbert; Piantari, Erna
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Vol 4, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jatikom.v4i1.41467

Abstract

Perkembangan bisnis e-commerce atau jual beli online di Indonesia meningkat drastis sejak beberapa tahun terakhir. Hal ini dikarenakan Indonesia menjadi salah satu negara dengan pengguna internet terbesar di dunia. Masalah yang timbul adalah banyaknya kasus penipuan pada jual beli online, telah banyak konsumen Indonesia kehilangan uang karena menjadi sasaran tindak penipuan daring (online) dan menjadikan Indonesia menjadi negara dengan korban penipuan daring tertinggi. Masalah e-commerce terkait erat dengan masalah pembayaran. Berbagai metode pembayaran untuk transaksi e-commerce telah berkembang pesat dari waktu ke waktu, meskipun telah banyak metode pembayaran yang diberikan, konsumen masih belum menjadikan metode-metode tersebut sebagai metode pembayaran yang diandalkan. Faktor-faktor penting dalam keengganan pelanggan untuk menggunakan metode pembayaran elektronik yang ada dianggap risiko dan kurangnya kepercayaan dan keamanan. Penggunaan metode COD dalam e-commerce merupakan metode yang lebih aman. Selain aman metode COD memungkinkan konsumen dapat melihat langsung barang yang akan dibelinya sehingga dapat mengetahui kondisi sebenarnya. Meskipun metode COD memiliki banyak keuntungan, tentu saja masih memiliki kelemahan atau masalah yang dapat terjadi. Misalnya, masalah dimana penjual atau pembeli tidak datang ke lokasi pertemuan yang sudah disepakati atau tidak ada kabar dari penjual atau pembeli karena sedang dalam perjalanan. Dengan demikian perlu adanya alat bantu berupa aplikasi yang dapat melacak lokasi penjual dan pembeli secara langsung menggunakan Geolokasi agar kedua belah pihak dapat saling memantau lokasi terkini satu sama lain.
Designing Augmented Reality-Based Learning Multimedia Using Demonstration Methods to Improve Student Cognition in Basic Computer and Network Subjects Fadilah, Alvon; Setiawan, Wawan; Siregar, Herbert
Jurnal Guru Komputer Vol 3, No 2 (2022): JGrKom: September 2022
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jgrkom.v3i2.31847

Abstract

Basic Computer and Network subjects are compulsory subjects for the Computer and Network Engineering expertise program for class X. There are problems found during learning activity in this subject, such as less effective learning methods, the lack of variety in multimedia used by educators, a lack of understanding and student activeness in the learning process are. The aim of this study is to demonstrate a learning method assisted by multimedia learning based on Augmented Reality to determine the cognitive enhancement of students on the anatomy of computer hardware parts. This study used the Comprehensive Life Cycle model (SHM or Siklus Hidup Menyeluruh) model with students of the X grade Computer and Network Engineering Skills Program at SMK Harapan 1 Rancaekek as the sample. The results obtained from this study are: 1) Multimedia learning has obtained a percentage value of 87.32% which is interpreted "Very Good" by media experts. 2) Multimedia learning can improve students' cognitive and obtained an average gain value of 0.65 with the effectiveness criteria "Medium". 3) Students gave good responses to the multimedia created and the assessments of multimedia made an average percentage score of 86,16% is categorized as "Strongly Agree".
Prediksi Pergerakan Harga Saham Berdasarkan Berita Menggunakan Metode Long Short-Term Memory Maharani, Fenny Feronika; Wibisono, Yudi; Siregar, Herbert
Jurnal Linguistik Komputasional Vol 6 No 1 (2023): Vol. 6, NO. 1
Publisher : Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jlk.v6i1.101

Abstract

Bursa saham memiliki perilaku yang kompleks dan dinamis yang dapat mempersulit proses pengambilan keputusan investasi yang akurat. Penelitian ini membahas penggunaan dokumen berita untuk memprediksi pergerakan harga saham perusahaan yang sahamnya diperjual belikan di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini menggunakan model Word2vec untuk merepresentasikan berita ke dalam bentuk vektor dan Long Short-Term Memory untuk klasifikasi. Data berita yang digunakan adalah 11.854 dokumen berita yang membahas 750 emiten pada rentang tahun 2020-2021. Digunakan berbagai skenario eksperimen: (1) Durasi waktu; (2) arsitektur dan hyperparameter; dan (3) 100 emiten dengan kenaikkan tertinggi. Hasil eksperimen memperlihatkan bahwa berita paling besar pengaruhnya pada harga saham setelah 6 sampai 7 hari setelah terbit. Hasil F1-Score terbaik yang didapatkan adalah 0,32 untuk kelas harga saham naik dan 0,43 untuk kelas harga saham turun.
Comparison of Machine Learning Algorithms for Species Family Classification using DNA Barcode Riza, Lala Septem; Rahman, M Ammar Fadhlur; Prasetyo, Yudi; Zain, Muhammad Iqbal; Siregar, Herbert; Hidayat, Topik; Samah, Khyrina Airin Fariza Abu; Rosyda, Miftahurrahma
Knowledge Engineering and Data Science Vol 6, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17977/um018v6i22023p231-248

Abstract

Classifying plant species within the Liliaceae and Amaryllidaceae families presents inherent challenges due to the complex genetic diversity and overlapping morphological traits among species. This study explores the difficulties in accurate classification by comparing 11 supervised learning algorithms applied to DNA barcode data, aiming to enhance the precision of species family classification in these taxonomically intricate plant families. The ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase-oxygenase large sub-unit (rbcL) gene, selected as a DNA barcode locus for plants, is used to represent species within the Amaryllidaceae and Liliaceae families. The experimental results demonstrate that nearly all tested models achieve accurate species classification into the appropriate families, with an accuracy rate exceeding 97%, except for the Naïve Bayes model. Regarding computational time, the Random Forest model requires significantly more time for training than other models. Regarding memory usage, the Least Squares Support Vector Machine with a polynomial kernel, and Regularized Logistic Regression consume more memory than other models. These machine learning models exhibit strong concordance with NCBI's classifications when predicting families using the test dataset, effectively categorizing species into the Amaryllidaceae and Liliaceae families.
Pengembangan User Experience Website E-Marketing Dengan Metode Goal-Directed Design Pada Usaha Cokelat Cantique Kanaya, Salsabila; Siregar, Herbert; Anisyah, Ani; Kusnendar, Jajang
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.5043

Abstract

Strategi pemasaran berbasis website memainkan peran penting dalam meningkatkan daya saing bisnis, terutama dengan menciptakan pengalaman pengguna yang lebih baik dan meningkatkan jumlah pelanggan yang melakukan riset online sebelum membeli. Cokelat Cantique, usaha yang menawarkan produk cokelat karakter, menyadari pentingnya pengalaman pengguna yang positif dalam membangun loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan user experience (UX) website e-marketing Cokelat Cantique dengan menggunakan metode Goal-Directed Design, guna meningkatkan UX dan memperkuat brand. Metode Goal-Directed Design mencakup 6 fase, yaitu research, modelling, requirements definition, framework definition, refinement, dan development support, yang mana pada tahap development support dilakukan validasi ahli UX untuk memastikan bahwa dengan UX sudah sesuai dengan prinsip-prinsip kegunaan dan kenyamanan pengguna dan evaluasi User Experience Questionnaire (UEQ) dan System Usability Scale (SUS) dengan 30 responden. Hasil UEQ menunjukkan bahwa keenam aspek UEQ dari website ini mendapatkan penilaian “Excellent”, dengan nilai rata-rata terendah sebesar 1,68, yaitu pada aspek novelty. Pengujian SUS mencapai skor 81 yang termasuk dalam kategori “Excellent” dan “Acceptable”. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Goal-Directed Design efektif dalam menciptakan website yang memenuhi kebutuhan pengguna, meskipun perlu adanya perbaikan pada aspek novelty dan kemudahan navigasi.
Pengembangan E-Marketing Menggunakan Model Double Diamond Berbasis Web Untuk Meningkatkan Minat Konsumen di Zenitland Robbani, Zuhal; Siregar, Herbert; Nugroho, Eddy Prasetyo; Kusnendar, Jajang
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.5044

Abstract

Zenitland merupakan salah satu perusahaan yang bergerak pada bidang pengembangan properti. Proses bisnisnya berawal dari pemasaran melalui media iklan seperti Google dan Meta. Kemudian, konsumen yang tertarik akan menghubungi pihak Zenitland dan mengunjungi proyek hingga melakukan pembayaran. Setelah diteliti lebih lanjut, ketertarikan konsumen masih rendah sehingga jumlah orang yang survey dan melakukan pembayaran menjadi rendah. Berdasarkan masalah tersebut, peneliti akan mengembangkan website marketing dengan metode Double Diamond. Double Diamond dapat membantu dalam mengeksplorasi masalah dan mengembangkan solusi yang inovatif dengan berfokus pada pengguna. Karena itu, website yang dikembangkan akan memiliki pengalaman pengguna yang baik sehingga konsumen akan nyaman dan tertarik dengan produk yang ditawarkan. Untuk mengetahui tingkat keberhasilan website, penelitian ini akan diuji menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ). UEQ dapat memberikan penilaian secara menyeluruh dengan cepat pada user experience sebuah produk. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan bahwa website yang dikembangkan dapat diterima dengan baik oleh calon konsumen.
Pengembangan Website Klinik Oxybaric Bintaro Center Menggunakan Metode Lean UX dan Relationship Marketing Adinda Salsabilla; Siregar, Herbert; Wahyudin, Asep; Kusnendar, Jajang
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.5072

Abstract

Pemasaran merupakan strategi yang dijalankan oleh suatu bisnis untuk membangun kepercayaan pelanggan dan mempertahankan citra merek di pasar. Klinik Oxybaric Bintaro Center, sebagai penyedia layanan terapi oksigen hiperbarik (HBOT), selama ini mengandalkan strategi pemasaran dari mulut ke mulut serta penggunaan media sosial seperti Facebook dan Instagram secara terbatas, namun pendekatan tersebut belum mampu mengoptimalkan potensi promosi dan pemasaran klinik secara maksimal. Oleh karena itu, klinik berupaya memperluas jangkauan pasar, memperkuat citra merek, dan meningkatkan edukasi terkait HBOT melalui pengembangan website dengan menerapkan metode Lean User Experience (UX) dan strategi pemasaran Relationship Marketing. Metode Lean UX digunakan untuk mempercepat pengembangan website serta memungkinkan penerimaan umpan balik dari pengguna guna mengurangi risiko, sedangkan strategi Relationship Marketing diintegrasikan ke dalam konten dan fitur website untuk meningkatkan keterlibatan pengguna serta mempermudah akses terhadap layanan utama. Evaluasi tingkat kegunaan dilakukan menggunakan kuesioner System Usability Scale (SUS) dan User Experience Questionnaire (UEQ) dengan analisis efektivitas dan optimalisasi berdasarkan pandangan ahli. Hasil pengujian menunjukkan bahwa website memperoleh skor rerata SUS sebesar 82.5 yang termasuk dalam kategori "Excellent" dan "Acceptable", sementara skor UEQ menunjukkan tingkat "Excellent" pada lima skala —Attractiveness, Perspicuity, Efficiency, Dependability, dan Stimulation— serta "Good" pada skala Novelty, yang menunjukkan bahwa website yang dikembangkan telah memenuhi ekspektasi dan kebutuhan pengguna dengan kualitas yang sangat baik.
Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat Menggunakan EfficientFormer Wihardi, Yaya; Erlangga, Erlangga; Himmah, Amirah Dzatul; Siregar, Herbert
Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Vol 7, No 2 (2024): September 2024, Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer (Jatikom)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jatikom.v7i2.80339

Abstract

Tomatoes are crucial crops for Indonesian farmers, but they often suffer from diseases caused by fungi, bacteria, and viruses, leading to potential 40% yield loss. Current methods of spotting these diseases by eye result in costly and ineffective use of pesticides. This study focuses on a new way to classify tomato plant diseases using EfficientFormer. This method aims for high accuracy and fast inference time. The model reached an impressive 92% accuracy and takes just 0.4 seconds to identify diseases. This new approach could help farmers spot tomato plant diseases more accurately and quickly, potentially reducing economic losses and excessive pesticide use in Indonesia.
Co-Authors Adinda Salsabilla Anisyah, Ani Asep Wahyudin Aura Jelita, Nuansa Bening Eddy Prasetyo Nugroho Erlangga Erlangga Fadhilah, Ibnu Fadilah, Alvon Fauzi, Indah Resti Gumelar, Firmansyah Hambali, Yudi Ahmad Himmah, Amirah Dzatul Julianti, Sukma Kanaya, Salsabila Kusnendar, Jajang Laksana, Rexy Putra Nur Lala Septem Riza Maharani, Fenny Feronika Maulana R, M Rifky Muhamad Firdaus Munir Munir, Munir Nabiilah, Elsa Nusratullo, Samialloi Piantari, Erna Prasetya, Hafidz Puspo Dewi Dirgantari Putra, Farhan Muzhaffar Tiras Rahman, M Ammar Fadhlur Rasim Rasim, Rasim Robbani, Zuhal Rosyda, Miftahurrahma Rozi, Muhammad Fahru Samah, Khyrina Airin Fariza Abu Syauqi, Hanif Ahmad Topik Hidayat Valentino, Rico Wawan Setiawan Wibisono, Yudi Wihardi, Yaya Yudi Prasetyo Zain, Muhammad Iqbal