Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.537
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Infotama Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Menara Ilmu JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Journal of Education Research Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) Jurnal Komtekinfo Indo Green Journal Jurnal Quancom: Jurnal Quantum Komputer Journal of Information System and Education Development Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Hendrik, Billy
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

 1   2   3   4 
Prediksi Volatilitas Harga Jual Produk Pada E-Commerce Untuk Independent Stockashtic Data Abdi Julianto, Dwana; Febby Olivia, Ladyka; Hendrik, Billy
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 2 No. 2 (2023): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2023)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v2i2.166

Abstract

The development of technology and information has changed people's behavior from an industrial society to an innovative society. This change can be seen from the growth of people's consumption habits from trading through physical stores (offline) to trading through electronic systems, or what is often referred to as. Online shopping. The logistics service is a distribution operator in the downstream region, whose job it is to deliver products from the delivery center of the online store to the end customer. Logistics services must fulfill consumer demands in accordance with the Service Level Agreement (SLA). Uncertain demand is the biggest challenge for logistics service providers. As in the case study used in this study, PT ABC experienced an overload when fulfilling requests from PT XYZ, an e-commerce company. The overload was caused by PT ABC's reluctance to face a very significant increase in demand due to changes in the selling price of product A at PT XYZ's online store. This study proposes a model to predict the selling price of product A at PT XYZ's online store using a Monte Carlo simulation model with independent variables. The simulation was run with 1000 trials and produced the lowest MAPE out of 322 trials, namely 0.122%.
Perancangan Sistem Inventory Untuk Stok Barang Herbisida Pada UD. Anugrah Jaya Tani Dengan Bahasa Pemrograman PHP dan Database MySql Amelia Sari Lubis, Fitri; Sahara Lubis, Siti; Hendrik, Billy
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 2 No. 2 (2023): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2023)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v2i2.167

Abstract

Advances in information and communication technology are growing rapidly in all directions so that a lot of information is produced from technology and is applied in various fields. In the field of information technology, an inventory system is also needed which is used to view the stock of goods at UD. Anugrah Jaya Tani. UD. Anugrah Jaya Tani is a kiosk that sells various herbicides. The use of chemical herbicides is intended so that they do not affect cultivated plants but affect the growth of weeds. Therefore, it takes herbicides or substances that are selective and precise in controlling weeds. Inventory systems are one of the parts that can also be developed with the existence of internet resources. The internet can play a role in facilitating activities. This is because inventory activities require communication between the parties involved in this matter. The purpose of using an inventory system where the most basic is being able to align customer demand with existing supply or control existing inventory. The results of this study are to determine the amount of stock of goods to be marketed, create a system that can be accessed by anyone, and create an attractive consultation layout. Inventory is storage owned by a company to be traded or used for company operations. All items are referred to as an inventory system, depending on the type of the Company's business
Penggunaan Metode Case Based Reasoning dalam Identifikasi Temuan Audit Ketaatan pada Inspektorat Kota Payakumbuh Vidyanti, Angela; Sumijan; Hendrik, Billy
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.540

Abstract

Audit ketaatan merupakan salah satu tugas pokok Inspektorat dalam menjalankan fungsi pengawasan terhadap Organisasi Perangkat Daerah (OPD) di Pemerintah Kota Payakumbuh yang bertujuan untuk menilai ketaatan terhadap peraturan perundang-undangan, kebijakan, prosedur yang berlaku serta peraturan terkait yang telah ditetapkan atas area, proses, sistem, fungsi, program / kegiatan. Pada pelaksanaannya audit ketaatan menghadapi berbagai tantangan, termasuk keterbatasan sumber daya dan kompleksitas peraturan yang sering berubah, yang menyebabkan proses identifikasi temuan berjalan lambat dan kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menerapkan metode Case Based Reasoning (CBR) dalam mengidentifikasi temuan audit ketaatan berbasis web di Inspektorat Kota Payakumbuh, dengan harapan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses audit. Sistem ini bekerja dengan membandingkan kasus baru dengan basis data kasus yang ada, menggunakan algoritma CBR untuk memberikan rekomendasi atau solusi berdasarkan kasus-kasus sebelumnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Laporan Hasil Audit Ketaatan Inspektorat Kota Payakumbuh tahun 2021-2023, serta wawancara dengan pakar audit. Data yang diambil sebanyak 100 data kasus temuan dan sampel pengujian sebanyak 25 data kasus yang sering terjadi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem pakar berbasis CBR dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelaksanaan audit ketaatan sebesar 75% dengan tingkat akurasi sebesar 85%. Sistem ini tidak hanya mempercepat proses identifikasi temuan audit, tetapi juga mengoptimalkan penggunaan sumber daya manusia dan meningkatkan kualitas laporan hasil audit. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa metode CBR merupakan pendekatan yang tepat untuk mendukung proses audit ketaatan yang lebih efektif dan akurat di lingkungan Pemerintahan Kota Payakumbuh.
Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Penyakit ISPA di Puskesmas Sonia Indhira; Yuhandri; Hendrik, Billy
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.541

Abstract

Perkembangan teknologi indonesia yang semakin pesat telah menandakan adanya perubahan transisi pada era kehidupan manusia yang baru Kemajuan teknologi memberikan dampak terhadap berbagai macam bidang, khususnya pekerjaan didalam dunia kesehatan seperti di Rumah Sakit. Salah satu penyakit yaitu Infeksi Saluran Pernapasan Akut atau yang kita sering sebut ISPA merupakan infeksi yang terjadi pada bagian sinus, tenggorokan, saluran udara, atau paru-paru. Kejadian penyakit batuk pilek pada balita di Indonesia diperkirakan 3 sampai 6 kali per tahun, yang berarti seorang balita rata- rata mendapat serangan batuk pilek sebanyak 3 sampai 6 kali setahun. Selain itu dari virus dan bakteri banyak factor-faktor penyebab terjadinya infeksi yaitu salah satunya dari asap rokok, system kekebalan tubuh pada anak-anak, dan lanjut usia yang sangat lemah membuat mereka semakin rentan terhadap serangan virus atau bakteri yang menyebabkan gejala infeksi. ISPA menjadi salah satu penyakit terbanyak yang diderita oleh anak-anak, baik dinegara berkembang maupun dinegara maju. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi penyakit ISPA di Puskesmas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes. Naïve Bayes dipilih karena merupakan salah satu dari metode pengklasifikasian yang simpel dan efisien. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dari kasus ISPA yang ada pada Puskesmas Muaro Bodi dengan total mencapai 2.678 kasus. Dari 21 Responden didapat hasil pengolahan menggunakan metode Naïve Bayes yang terdiri dari 6 Responden ISPA Berat, 8 Responden ISPA Ringan dan 7 Responden Tidak ISPA. Tujuan akhir dari proses Klasifikasi penyakit ISPA dengan presentase kelas Penyakit ISPA lebih besar dari kelas Tidak ISPA. Maka dapat dinyatakan model proses Naïve Bayes termasuk layak digunakan sebagai penentuan hasil keputusan yang baik dalam hal prediksi dan klasifikasi.
Implementasi SVM dan KNN pada Sistem Penunjang Keputusan Kenaikan Pangkat Guru Budiantoro, Hendro; Sumijan; Hendrik, Billy
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.588

Abstract

Kenaikan pangkat guru merupakan salah satu elemen kunci dalam pengembangan karir dan peningkatan kualitas pendidikan. Proses kenaikan pangkat ini tidak hanya sebagai bentuk penghargaan atas prestasi dan kompetensi guru, tetapi juga sebagai alat motivasi yang dapat mendorong peningkatan kinerja para pendidik. Namun, proses kenaikan pangkat sering kali menghadapi berbagai kendala, salah satunya adalah penggunaan metode manual dalam pengolahan data dan evaluasi kinerja guru. Proses manual ini memerlukan waktu yang lama, rumit, tidak akurat serta keputusan yang tidak tepat.. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang memanfaatkan metode pembelajaran mesin untuk membantu proses penentuan kelayakan kenaikan pangkat guru secara otomatis. Dua metode pembelajaran mesin yang diimplementasikan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN). Sistem ini dirancang untuk mengolah data kinerja, kompetensi, dan kualifikasi guru dari data historis yang tersedia, dengan tujuan menghasilkan keputusan yang lebih objektif, akurat, dan dapat diandalkan dalam proses kenaikan pangkat. Studi kasus penelitian ini dilakukan di sekolah dengan menggunakan data historis kinerja dan pencapaian guru selama beberapa periode. Data yang terkumpul kemudian dianalisis dan diolah menggunakan menghasilkan dua guru diklasifikasikan tidak naik dan satu naik, dengan guru 14 diklasifikasikan tidak naik. algoritma SVM dan KNN. Metode SVM digunakan karena kemampuannya dalam menangani data dengan dimensi yang tinggi dan memberikan margin pemisahan terbaik antara kelas-kelas data, sementara KNN dipilih karena kemampuannya dalam melakukan klasifikasi berdasarkan kemiripan data, sehingga dapat memberikan hasil prediksi yang lebih adaptif terhadap perubahan data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada data pengujian 1, hasil jarak euclidean menunjukkan nilai 123125, 93914, dan 115639. dari klasifikasi ini, dua guru dinyatakan tidak naik dan satu naik, dengan guru sampel guru 12 diklasifikasikan tidak naik. pada data pengujian 2, jarak terdekat adalah 188190, 156090, dan 178140, menghasilkan dua guru diklasifikasikan naik dan satu tidak naik, dengan guru 13 diklasifikasikan naik. sementara itu, pada data pengujian 3, nilai euclidean terdekat adalah 70145, 58492, dan 78222.
Penerapan Metode AHP-TOPSIS Dalam Pemilihan Siswa Berprestasi Di SMAN 1 Dumai Suri, Melati Rahma; Nurcahyo, Gunadi Widi; Hendrik, Billy
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 9, No 1 (2024): Edisi Februari
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/jurasik.v9i1.734

Abstract

The system used by schools in selecting outstanding students is still calculated manually, making it prone to errors in calculating the selection of outstanding students. Therefore, a new system is needed, namely a decision support system for selecting outstanding students. The aim of this research is to produce a system for determining students who have the right to enter superior classes. In this study, data from 73 grade 11 students was used using the AHP-TOPSIS combination method. In this research, there are two additional criteria, namely interview scores and psychological scores. The addition of these two criteria is because to enter the superior class you not only have to be outstanding but also have strong interpersonal skills. The results provided by testing 73 student data manually and system testing gave a difference of 24% for the superior class of Mathematics and Natural Sciences and 16% for the superior class of Social Sciences where there were 6 students in the Mathematics and Natural Sciences class and 4 students in the Social Sciences class who were entitled to enter the superior class. but there are no results provided by the old system. The differences produced by the new system and also two additional criteria are able to provide better results in determining outstanding students.
Anomali Data Mining Menggunakan Metode K-Means Dalam Penilaian Mahasiswa Terhadap Pelayanan Prodi Karmanita, Deti; Hendrik, Billy
Jurnal Media Infotama Vol 19 No 2 (2023): Oktober
Publisher : UNIVED Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37676/jmi.v19i2.4744

Abstract

Cluster analysis is a data mining technique that aims to identify a group of objects that have the same characteristics. The number of groups that can be identified depends on the amount of data and the type of object, so that data problems arise when there is a change to a number of redundant data, but not all of it is changed where the data above is repeatedly made into one table with a different code as the primary key and there are anomalies Insertion, so K-means is one method of clustering data which is divided into the form of one or more clusters/groups that have the same characteristics. Student data clustering uses the k-means method, consisting of student assessments. This study uses student assessment data. Then it was concluded that the assessment group was based on reliability aspects: the ability of lecturers, education staff and administrators to provide services, responsiveness aspects: the willingness of lecturers, education staff and administrators to help students and provide services quickly, aspects of certainty ( assurance): the ability of lecturers, staff and administrators to give confidence to students that the services provided are in accordance with the provisions, aspects of empathy (empathy): the willingness/concern of lecturers, staff and managers to give attention to students, tangibles aspects: students' assessment of the adequacy , accessibility, quality of facilities and infrastructure from the grouping results based on reliability, responsiveness, assurance and empathy data.
Komparasi Algoritma K-Means Dan K-Medoids Dalam Clustering Penyebaran Kasus Covid 19 olivia, Ladyka Febby; Abdi Juliantho, Dwana; Hendrik, Billy
Journal of Information System and Education Development Vol. 1 No. 2 (2023): Journal of Information System and Education Development
Publisher : Manna wa Salwa Foundation (Yayasan Manna wa Salwa)

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

Abstract

Covid 19 is a rapid spread virus that has a negative impact on the province of XYZ. With the Indonesian government policy, four zone policies such as the red, green, yellow, orange zone, which each zone has a different meaning. The algorithm used in this study is K-Means and K-Medoids. Algorithm-Means group data by dividing them into several clusters based on the same characteristics. Whereas the K-Medoids algorithm selects real objects to represent the cluster. In this study, the two algorithms were compared using one dataset. The comparison is done by looking at the value of Davies-Bouldin Index (DBI) on the rapidminer. The best result of K-Means DBI is 0.078 while K-Medoids gives a value of 0.250 which is divided into 2 clusters
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode Certainty Factor Resnawita; Hendrik, Billy
Journal of Information System and Education Development Vol. 1 No. 3 (2023): Journal of Information System and Education Development
Publisher : Manna wa Salwa Foundation (Yayasan Manna wa Salwa)

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

Abstract

The increasingly rapid development of technology has changed the world, the launch of various new technologies has made people depend on technology for their work which is very helpful in solving various complex and simple problems. An expert system is a technology that has the abilities of certain experts who are very helpful in solving problems. An expert system is a system that is integrated with computer equipment in which there is knowledge, facts and reasoning techniques in solving problems that usually can only be solved by an expert in that field. Such as an expert system that analyzes dengue fever by relying on the symptoms felt by a person. as a decision maker. Dengue hemorrhagic fever (DHF) is a disease caused by dengue virus infection. DHF is an acute disease with clinical manifestations of bleeding which causes shock which leads to death. This system was designed with the aim of being a means of resolving problems surrounding dengue fever using the certainty factor method. Certainty Factor is a method for proving whether a fact is certain or uncertain in the form of a metric which is usually used in expert systems. The percentage of confidence obtained by the expert system for diagnosing dengue fever reached 94% by referring to the data provided by the user to the expert system.
Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Klasifikasi Penyakit ISPA Indhira, Sonia; Hendrik, Billy
Journal of Information System and Education Development Vol. 1 No. 3 (2023): Journal of Information System and Education Development
Publisher : Manna wa Salwa Foundation (Yayasan Manna wa Salwa)

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

Abstract

Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat disemua bidang baik dari sektor pemerintahan, pendidikan, pertanian dan khususnya di lingkungan kesehatan, teknologi dapat memberikan informasi yang cepat dan akurat baik untuk tim kesehatan, dokter, perawat bahkan pasien sendiri agar lebih mudah mengontrol kesehatan mereka sendiri. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode untuk mengklasifikasi penyakit ISPA dan mendapatkan akurasi yang tepat dan cepat dalam mengklasifikasi gejala penyakit ISPA menggunakan metode . Metode yang digunakan yaitu dengan teknik data mining menggunakan algoritma . Proses ini menghasilkan 3 cluster yaitu cluster C1 (ISPA Biasa) dengan jumlah anggota 81, cluster C2 (ISPA sedang) dengan jumlah anggota 103, cluster C3 (ISPA Berat) dengan jumlah anggota 66. Dapat dilihat jumlah pasien penyakit ISPA terbanyak merupakan pasien dengan gejala ISPA ringan . Berdasarkan hasil analisa persentasi untuk tiap cluster adalah cluster pertama memiliki persentasi 35% data, cluster kedua 45% data dan cluster ketiga 20% data. Pengujian menggunakan validasi DBI ( Davies Bouldin Index) diperoleh nilai untuk tiap-tiap cluster. Pengujian cluster 1 menghasilkan nilai DBI -0.244, cluster 2 nilai DBI -0.250, cluster 3 nilai DBI -0.239. Karena nilai DBI dari cluster 3 lebih kecil maka cluster tersebut bisa disebut optimal.
Co-Authors A'yuni, Qurrata Abdi Juliantho, Dwana Abdi Julianto, Dwana Ade saputra Amri, Yassirli Andi, Muhammad Yusril Haffandi Aswandi, Nopan Awal, Hasri Budiantoro, Hendro Deti Karmanita Febby Olivia, Ladyka Gevindo, Aprilian Gunadi Widi Nurcahyo Haffandi, Muhammad Yusril Hasibuan, Elpina Sari Dewi Ikhlas, Ariza Indhira, Sonia Lubis, Fitri Amelia Sari Lubis, Siti Sahara Mardhiah Masril Muhammad, Imam Fakhri Nasution, Ayu Lestiani Nugraha, Fajri Olivia, Ladyka Febby Raharjo, Tio Doli Resnawita Ridwan, Ridwan Ritna Wahyuni Ruri Hartika Zain Rusydi, Rezki Sahara Lubis, Siti Sani, Fadhila Putri Sonia Indhira Subarja, Roy Efendi Sumijan Supperianto, Bambang Suri, Melati Rahma Syafri Arlis Tamin, Zulfiqar Vidyanti, Angela Yuhandri