Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.351
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSiI (Jurnal Sistem Informasi) Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) International Journal of Science and Environment
Okta Jaya Harmaja
Universitas Prima Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Mathematics Physics Social Sciences

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 20 Documents
Search

 1   2 
Analisis Tingkat Kualitas Pelayanan Bank Perkreditan Rakyat Menggunakan Metode Service Quality dan Index Potential Gain Customer Value Pasaribu, Culmarini; Harmaja, Okta Jaya; Br Perangin-angin, Marisa; Lahagu, Yofitasari Boru
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 1 (2021): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i1.1903

Abstract

Seiring dengan perkembangan zaman, dalam menciptakan suatu produk manusia dituntut agar dapat menciptakan produk dengan kualitas yang baik. Hal inibertujuan untuk meningkatkan kemajuan suatu produk. Terdapat beberapa cara yang dapat dilakukan untuk meningkatkan kualitas jasa yaitu dengan berusaha mengetahui dan memahami keinginan nasabah. Melalui umpan balik dari nasabah, pihak perusahaan dapat memperbaiki kualitas jasanya serta mengembangkan kualitas pelayanan yang lebih baik sehingga meningkatkan kepuasan nasabah. Kualitas memiliki peranan penting dalam upaya meningkatkan, mempertahankan dan mendapatkan kembali bagian pasar pada perusahaan bisnis yang salah satunya adalah jasa. Penelitian ini menggunakan metode Service Quality yang dikombinasikan dengan metode untuk mengetahui kesenjangan/ gap antara harapan dengan persepsi nasabah yang menunjukkan kualitas pelayanan melalui lima dimensi pengukuran kualitas dari Service Quality yaitu tangible, reliability, responsiveness, assurance dan empathy. Berdasarkan metode penelitian yang telah ditentukan sebelumnya, penulis menggunakan metode penelitian kuantitatif dengan menggunakan quesioner. Penyebaran kuesioner dilakukan sebagai salah satu cara memperoleh data primer dari sebuah penelitian. Hasil dari kuesioner ini merupakan jawaban pada setiap pertanyaan yang telah disebarkan.
Analisis Rasio Persepsi Konsumen Pada Kualitas Pelayanan Ojek Online Dengan Metode Service Quality Harmaja, Okta Jaya; Farrona, Rio; Siringo Ringo, Jaka Tomi Ronaldo; Hutasoit, Leo Nardo; Sinurat, Stiven Hamonangan; Indra, Evta
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2022): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2220

Abstract

Untuk memenuhi aktivitas masyarakat yang beragam apalagi dengan jalanan kota-kota besar yang sangat padat dan sering terjadi kemacetan, membuat masyarakat malas menggunakan transportasi pribadi, dengan adanya transportasi online tentunya akan lebih praktis dan mampu memberikan kemudahan bagi masyarakat sebagai alat penunjang dalam membantu aktivitasnya. Metode Servqual merupakan metode yang digunakan untuk mengukur kualitas layanan dari atribut masing-masing dimensi, sehingga akan diperoleh nilai gap (kesenjangan) yang merupakam selisih antara persepsi konsumen terhadap layanan yang telah diterima dengan harapan terhadap yang akan diterima. Dalam perhitungan perbandingan kualitas pelayanan ojek online melalui kusioner sebanyak 130 responden, didapat hasil bahwa dari keempat Ojek Online yang diteliti Grab menempati posisi pertama dengan nilai persentase sebesar 25,56% posisi kedua ditempati oleh Gojek dengan nilai persentase sebesar 25,45% posisi ketiga ditempati oleh Maxim dengan nilai persentase 24,55% dan diposisi keempat ditempati oleh In-Driver dengan nilai persentase 24,43%.    
PERANCANGAN PENGEMBANGAN DESAIN ARSITEKTUR JARINGAN MENGGUNAKAN METODE PPDIOO Sitompul, Daniel Ryan Hamonangan; Harmaja, Okta Jaya; Indra, Evta
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 4 No. 2 (2021): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi (IT) sangatlah pesat dan sudah masuk ke berbagai bidang. Salah satu bidang yang dipengaruhi oleh perkembangan IT ini adalah pelayanan medis. Pada umumnya, hampir semua urusan administrasi dalam pelayanan medis dilakukan dalam Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS), dimana untuk menggunakan SIMRS ini diperlukan koneksi jaringan lokal ataupun internet. Maka dari itu, untuk melancarkan pengurusan administrasi di Rumah Sakit, diperlukan sebuah koneksi jaringan yang stabil dan optimal. Untuk memperoleh jaringan yang stabil dan optimal, maka diperlukan sebuah desain arsitektur jaringan yang sesuai dengan kebutuhan di Rumah Sakit serta adanya Manajemen bandwidth sesuai dengan tingkat prioritas klien.
IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENGKATEGORIAN BARANG EXPEDISI MUATAN KAPAL LAUT PADA PT MARITIM ERA SUKSES MENGGUNAKAN METODE APRIORI Suhendra, Fadjar; Wiminata, Flencia; Harmaja, Okta Jaya
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2022): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2415

Abstract

Expedisi Muatan Kapal Laut merupakan sebuah perusahaan yang mengirimkan barang menggunakan kapal laut menggunakan jalur laut biasanya untuk pengiriman luar pulau. PT Maritim Era Sukses merupakan perusahaan yang bergerak di bidang expedisi muatan laut yang beralamat Jln Kiwi no 8P Komplek Cemara Asri sudah berdiri sejak 2018. Salah satu data yang dihasilkan dari sistem informasi pengiriman tersebut adalah transaksi data pengiriman produk. Dengan kegiatan pengiriman setiap hari maka otomatis data pengiriman tersebut makin lama akan semakin bertambah banyak. Solusi dari permasalahan tersebut adalah bagaimana membentuk pola kombinasi itemsets dan membuat aturan dengan teknik Association Rule. Pengetahuan yang dihasilkan dari data pengolahan data pengiriman dengan Algoritma Apriori yakni berupa pola kombinasi dan aturan Asosiasi, yang dapat digunakan oleh pihak expedisi salah satunya adalah sebagai acuan penyusunan kategori produk.
APLIKASI KOPERASI SEMBAKO BERBASIS SOFTWARE AS A SERVICE Harmaja, Okta Jaya; Damanik, Meiriska; Simorangkir, Hara Artharoo
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2022): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2436

Abstract

Dizaman digitalisasi ini tidak hanya sektor tekologi dan pendidikan yang didorong untuk mampu berkembang mengikuti zaman. Dalam bidang perekonomian pun dituntut untuk menggunakan digitalisasi. Sistem kerja yang masih berlaku di koperasi sembako khususnya koperasi Pemasaran sejahtera kita indonesia masih menggunakan sistem manual yang dimana setiap proses pembelian dan transaksi dicatat dibuku. Tidak jarang terjadinya kesilapan dalam pembukuan. Hal ini dapat diminimalisir dengan adanya software as a service , yang dimana sistem digunakan secara langsung tanpa harus menginstal aplikasi tambahan. Penelitian ini menggunakan metode agile yang penyelesaian masalahnya lebih cepat serta dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.Hasil dari penelitian ini ialah aplikasi berbasis saas yangdimana penggunanya dapat menggunakannya dimana saja dan pengguna wajib melakukan login terlebih dahulu sebelum memulai sistemnya.
THYROID DISEASE CLASSIFICATION ANALYSIS USING XGBOOST MULTICLASS panjaitan, haris samuel pranada; Gulo, Agustinus; Alfi, Ahmad Haikal; Harmaja, Okta Jaya; Indra, Evta
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 6 No. 1 (2022): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v6i1.2831

Abstract

ABSTRAK- Sickness is an unusual condition of the body or mind that causes discomfort, malfunction, or suffering to the sick person. One disorder that occurs due to a lack of health concerns is thyroid disease. The thyroid is a butterfly-shaped endocrine gland near the neck's bottom. The diagnosis of thyroid disease is complicated because the symptoms of thyroid disease can fluctuate based on the rise and fall of thyroid hormones, which increase the utilization of oxygen by the body's cells. In this case, a thyroid examination by a doctor and proper interpretation of clinical data is required to identify thyroid disease. However, the limitations of a doctor due to age and time constraints lead to a lack of interpretation of patient clinical data. Therefore, a study was conducted on the analysis of thyroid disease classification to simplify and speed up the process of diagnosing thyroid disease using the Xgboost Multiclass method, which is expected to get an accuracy value above 90%. Keywords: Classification, Thyroid, Xgboost Multiclass, Machine Learning
COMPARISON OF ENSEMBLE LEARNING ALGORITHM IN CLASSIFYING EARLY DIAGNOSTIC OF DIABETES Harmaja, Okta Jaya; Prasetia, Irvan; Hutagalung, Yosi Victor; Sirait, Hendra Ardanis
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): JUSIKOM: JURNAL SISTEM INFROMASI ILMU KOMPUTER
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v7i1.4054

Abstract

Diabetes is a significant public health problem and affects millions of people worldwide. This study will perform a comparative analysis of three ensemble learning algorithms (Random Forest, AdaBoost, and XGBoost) in classifying diabetes diagnoses. Based on the research that has been carried out, it is concluded that the model with the highest accuracy is Random Forest with a value of 0.86, XGBoost with a value of 0.85, and AdaBoost with a value of 0.82. It can also be concluded that the three models perform well and can be used to classify diabetes. Based on the visualization of the results of Feature Importance that has been made, it can be concluded that the Random Forest and XGBoost algorithms have in common the 3 most important features, namely Glucose, BMI and Age. As for AdaBoost, the 3 most important features are DPF, BMI and Glucose.
Customer Satisfaction Evaluation At Sapadia Guest House Through Servqual And Csi Approaches Based On Information Systems Damanik, Chrisdian; Drago, Vicky; Windasari Siallagan, Melan; Jaya Harmaja, Okta
International Journal of Science and Environment (IJSE) Vol. 5 No. 2 (2025): May 2025
Publisher : CV. Inara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51601/ijse.v5i2.120

Abstract

This study aims to evaluate customer satisfaction levels at Guest House Sapadia by integrating the SERVQUAL method and the Customer Satisfaction Index (CSI) within an information system-based framework. The SERVQUAL method is employed to assess service quality across five core dimensions: Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, and Empathy. Concurrently, the CSI method provides a quantitative overview of overall customer satisfaction, grounded in the perception and relative importance of each service attribute. Data were collected via an online questionnaire completed by 184 respondents and processed through a web-based information system to generate interactive visualizations and automated analyses. The results indicate that Guest House Sapadia achieved a CSI score of 84.57%, which falls under the "satisfied" category, with the Assurance and Reliability dimensions receiving the highest ratings. However, the Tangibles and Responsiveness dimensions require improvement. This study offers strategic recommendations for service enhancement and demonstrates that the implementation of information technology can significantly streamline and facilitate continuous customer satisfaction evaluation.
EVALUASI USABILITY TERHADAP SIAM UNPRI MENGGUNAKAN METODE HEURISTIC EVALUATION DAN USER TESTING br Bangun, Agita Putri; Octaviani, Vina; Pasaribu, Gres Audia; Harmaja, Okta Jaya
Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom) Vol 8 No 1 (2025)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v8i1.1976

Abstract

This study aims to assess the level of usability of the Student Academic Information System (SIAM) at Universitas Prima Indonesia (UNPRI) with a heuristic evaluation and user testing approach. Heuristic evaluation was conducted by three expert evaluators in the field of UI/UX and 21 problems were found during the trial process. Based on the results of heuristic evaluation testing, redesign and user testing of the redesign were carried out. Quantitative data obtained using the System Usability Scale (SUS) questionnaire, obtained a score of 80.5, which indicates that the redesigned system is in the “acceptable” category, but some improvements need to be made. Design improvement recommendations from these findings have been developed to improve the quality of system usage, especially SIAM UNPRI.
PERBANDINGAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINES DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT RISIKO SERANGAN JANTUNG BERDASARKAN KEBIASAAN MEROKOK Harmaja, Okta Jaya; Fernando, Fernando; Melati, Melati
Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom) Vol 8 No 1 (2025)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v8i1.1807

Abstract

Heart disease remains a major global health challenge, with smoking behavior identified as one of the most significant modifiable risk factors. This study aims to compare the performance of two machine learning algorithms—Random Forest and Support Vector Machine (SVM)—in predicting heart attack risk levels based on smoking habits and biometric indicators. Using a dataset of 3,901 subjects obtained from Kaggle, data preprocessing and feature engineering were conducted to optimize model accuracy. The SVM algorithm achieved an accuracy of 92.43%, with its best performance observed in the medium-risk category (precision: 0.95, recall: 0.97, F1-score: 0.96), although performance declined in low and high-risk categories. In contrast, the Random Forest algorithm demonstrated superior results, reaching 99.91% accuracy with perfect precision, recall, and F1-scores (1.00) across all risk categories. The findings indicate that Random Forest not only provides more consistent and accurate predictions but also minimizes classification errors effectively. This research suggests that Random Forest is a more reliable and robust approach than SVM for integrating into intelligent health information systems to support early detection and prevention strategies for heart disease, especially among individuals with active smoking behavior.
Co-Authors Albert Albert Alfi, Ahmad Haikal ANITA . br Bangun, Agita Putri Br Perangin-angin, Marisa Damanik, Chrisdian Damanik, Meiriska Drago, Vicky Elvira Fanisa Fando, Al Farrona, Rio Fernando Fernando, Fernando Fransisca, juni Anna Fransisco Andreas Sirait Gulo, Agustinus Halawa, Hadirat Halawa, Misdayanti Henry Triadi Manurung Hulu, Wicarda sandi Hutagalung, Yosi Victor Hutasoit, Leo Nardo Indra, Evta Lahagu, Yofitasari Boru Loi, seriani Manik, Rifqa Yolandha Efreymind Manik, Rosianni Maria Septina Hutauruk Maxwell Paulus Siregar Melati Melati Mujahid, Putra Edi Nababan, Marlince Octaviani, Vina Oktavia . panjaitan, haris samuel pranada Pasaribu, Culmarini Pasaribu, Gres Audia Prasetia, Irvan Putra, Muhammad irlansyah Sarah Kristiani Pandiangan Silalahi, Kevin Ronitua Simbolon, Junpri Sardodo Simorangkir, Hara Artharoo Sinabutar, Paskaria Sinaga, Maria Riska Ratna Sari Sinurat, Stiven Hamonangan Sirait, Hendra Ardanis Siregar, Kristy Santi Siringo Ringo, Jaka Tomi Ronaldo Siti Aisyah Sitompul, Daniel Ryan Hamonangan Suhendra, Fadjar Wiminata, Flencia Windania Purba Windasari Siallagan, Melan