Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.391
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding KOMMIT TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Computech & Bisnis (e-Journal) Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Journal of Science Learning ILKOM Jurnal Ilmiah Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Majalah Ilmiah Warta Dharmawangsa REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Komitmen : Jurnal Ilmiah Manajemen Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Digital Transformation Technology (Digitech) International Journal of Entrepreneurship, Business, and Creative Economy INASJIF JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer
Herbert Siregar
Universitas Pendidikan Indonesia
Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Social Sciences

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
Analisis Perbandingan Algoritma Penjadwalan CPU pada Sistem Operasi Linux Ahmad Izzuddin Azzam; Herbert Siregar
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 3 (2025): Volume 9 Nomor 3 Agustus 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i3.14924

Abstract

Penjadwalan CPU merupakan aspek fundamental dalam sistem operasi yang berperan penting dalam efisiensi dan kinerja sistem secara keseluruhan. Seiring dengan perkembangan teknologi perangkat keras dan kebutuhan sistem yang semakin kompleks, berbagai algoritma penjadwalan telah dikembangkan untuk mengoptimalkan penggunaan CPU. Studi ini merupakan tinjauan sistematis literatur (Systematic Literature Review) terhadap berbagai pendekatan penjadwalan CPU, mencakup algoritma klasik seperti FCFS, SJF, Priority Scheduling, dan Round Robin, serta algoritma modern dan adaptif seperti Completely Fair Scheduler (CFS), Multi-Level Feedback Queue (MLFQ), dan Dynamic Round Robin. Selain itu, studi ini juga menelaah pendekatan berbasis klasterisasi proses dan penjadwalan pada sistem multicore heterogen. Hasil dari tinjauan ini menunjukkan bahwa algoritma adaptif dan berbasis konteks sistem memberikan peningkatan signifikan terhadap performa penjadwalan, terutama dalam hal waktu tunggu, throughput, dan efisiensi penggunaan prosesor. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan algoritma penjadwalan yang lebih optimal dan kontekstual pada sistem komputasi modern.
Klasifikasi Perilaku Konsumen Pasca Boikot Produk Israel Menggunakan Naive Bayes dan SVM Darojat, Wildan Mauli; Siregar, Herbert; Rasim, Rasim; Munir, Munir
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 15, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v15i1.3429

Abstract

The ongoing Israel–Palestine conflict has contributed to the rise of consumer boycott movements directed at products associated with Israel. These reactions are prominently articulated on social media platforms and indicate changing patterns in consumer attitudes and behavior. This research seeks to analyze and classify public sentiment in Indonesia regarding the boycott issue by employing Natural Language Processing (NLP) techniques in combination with Machine Learning methods, specifically Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM). The dataset comprises user-generated comments obtained from TikTok and Instagram between October 2023 and September 2024 through web scraping procedures. The data were subsequently subjected to manual annotation, text preprocessing, and feature extraction using the TF-IDF weighting scheme. The dataset was partitioned into 80% training data and 20% testing data, and model performance was assessed using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Experimental results indicate that the SVM model outperformed Naïve Bayes on the training set, achieving an accuracy of 81% and demonstrating stronger generalization in detecting positive sentiment. In contrast, the Naïve Bayes classifier attained an accuracy of 78%, showing consistent performance and superior capability in identifying negative sentiment. These results underscore the significance of selecting classification algorithms that are well suited to the distributional characteristics of sentiment data derived from social media.Keywords: Text Classification; Support Vector Machine; Naïve Bayes; Boycott; Consumer BehaviorAbstrakKonflik Israel–Palestina yang terus berlangsung telah mendorong munculnya gerakan boikot konsumen terhadap produk-produk yang memiliki keterkaitan dengan Israel. Respons tersebut banyak diekspresikan melalui platform media sosial dan mencerminkan perubahan pola sikap serta perilaku konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen masyarakat Indonesia terhadap isu boikot tersebut dengan menerapkan teknik Natural Language Processing (NLP) yang dikombinasikan dengan metode Machine Learning (ML), yaitu Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Dataset penelitian terdiri atas komentar pengguna yang dikumpulkan dari platform TikTok dan Instagram selama periode Oktober 2023 hingga September 2024 melalui teknik web scraping. Data selanjutnya melalui proses anotasi manual, praproses teks, serta ekstraksi fitur menggunakan skema pembobotan TF-IDF. Dataset dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji, dengan kinerja model dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model SVM menghasilkan performa yang lebih unggul pada data latih dengan tingkat akurasi sebesar 81% serta memiliki kemampuan generalisasi yang lebih baik dalam mendeteksi sentimen positif. Sementara itu, algoritma Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 78% dan menunjukkan kinerja yang konsisten serta lebih efektif dalam mengidentifikasi sentimen negatif. Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan algoritma klasifikasi yang sesuai dengan karakteristik distribusi data sentimen yang bersumber dari media sosial. 
DATA-DRIVEN DECISION MAKING IN ENTREPRENEURSHIP: A SYSTEMATIC REVIEW OF BUSINESS GROWTH AND INNOVATION MODELS Mohammad Faridz Fathin; Herbert Siregar
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 11 No. 1 (2026): April 2026
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v11i1.1709

Abstract

This study investigates the strategic evolution of data-driven entrepreneurship within the contemporary digital landscape. Although data utilization has become widespread, the specific mechanisms facilitating venture growth and innovative resilience remain inconsistently defined in scholarly literature. A systematic literature review was conducted following the PRISMA 2020 protocol, synthesizing twenty-three peer-reviewed articles indexed in the Scopus database. The synthesis revealed that data-driven entrepreneurship functioned as a socio-technical synergy where artificial intelligence acted as a cognitive extension for founders. Findings indicate that analytics-driven strategies increase gross value added by thirty-two percent and enhance user engagement by ten percent. However, ventures faced significant hurdles, including the information technology productivity paradox and algorithmic biases. The research concluded that successful digital scaling required the strategic orchestration of data resources alongside visionary leadership. These results offered a robust framework for navigating the evidentiary logic of modern entrepreneurial ecosystems.
Systematic Literature Review: Evolusi Ancaman Siber Dan Metode Deteksi Malware Di Sistem Operasi Android (2020–2025) Nuansa Bening Aura Jelita; Herbert Siregar
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i1.395

Abstract

Android sebagai sistem operasi mobile dominan menghadapi ancaman siber kompleks seperti logic bombs, repackaging attack, banking trojans, dan botnet. Metode deteksi berbasis Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL), seperti Covalent Bond Strength Score (akurasi 97,5%) dan Zero Trust Architecture (ZTA) untuk deteksi proaktif TTP, menunjukkan hasil yang menjanjikan. Analisis graph-based seperti Triadic Suspicion Graph (TSG) mencapai akurasi 99,9% dalam mendeteksi banking trojans, sementara metode hybrid berbasis NLP dan virtualisasi ARM-based membantu mengatasi eksploitasi runtime dan teknik penghindaran. Tantangan utama meliputi keterbatasan dataset malware dan serangan adversarial terhadap model AI. Studi ini menggunakan Systematic Literature Review (SLR) dengan pedoman PRISMA untuk memberikan gambaran komprehensif perkembangan deteksi malware Android. Temuan diharapkan mendukung pengembangan sistem keamanan yang lebih efektif dan adaptif.
Rancang Bangun Sistem Manajemen Akademik Mahasiswa Berbasis Mobile Multiplatform Menggunakan Flutter Muhammad Fahru Rozi; Herbert Siregar; Yudi Ahmad Hambali; Rasim Rasim
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i2.436

Abstract

Perkembangan teknologi mobile mendorong kebutuhan akan sistem informasi manajemen akademik yang dapat diakses secara optimal melalui perangkat mobile. Sistem akademik berbasis web yang ada saat ini mengalami kendala responsivitas dan pengalaman pengguna yang kurang memuaskan ketika diakses dari perangkat mobile. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem manajemen akademik mahasiswa berbasis mobile multiplatform menggunakan Flutter. Metodologi penelitian meliputi studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan pendekatan modular tiga lapisan, implementasi menggunakan Flutter SDK dan Dart, serta pengujian black-box testing. Arsitektur sistem mencakup Flutter client, API gateway, layanan backend modular, database PostgreSQL, dan responsive. Hasil implementasi menghasilkan aplikasi dengan fitur autentikasi pengguna, jadwal kuliah interaktif, media sosial mikro, direktori kontak, informasi nilai dan transkrip yang berjalan optimal pada Android dan iOS. Pengujian komprehensif menunjukkan semua fitur berfungsi sesuai spesifikasi yang ditetapkan. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa blueprint sistem akademik mobile multiplatform yang dapat mengurangi kompleksitas pengembangan dibandingkan pendekatan native terpisah, sekaligus membuktikan efektivitas Flutter dalam menghasilkan aplikasi dengan performa mendekati native untuk sektor pendidikan tinggi di Indonesia.
Perancangan Website Servis Laptop dan Komputer Sebagai Wujud Penerapan Technopreneurship Mahasiswa Muhamad Firdaus; Herbert Siregar; Asep Wahyudin; Yudi Ahmad Hambali; Rasim
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i2.453

Abstract

Permasalahan umum yang dihadapi mahasiswa dalam menjaga kinerja perangkat laptop dan komputer adalah sulitnya menemukan layanan servis yang cepat, terjangkau, dan transparan. Minimnya informasi mengenai estimasi biaya dan waktu pengerjaan menjadi kendala utama, terlebih bagi mahasiswa yang memiliki keterbatasan waktu dan anggaran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah platform digital bernama RakIT, yang menyediakan layanan servis laptop dan komputer berbasis website, sekaligus menjadi sarana untuk mengembangkan kemampuan technopreneurship mahasiswa. Metode yang digunakan adalah gabungan dari prototype dan lean startup. Pengembangan sistem dilakukan secara iteratif, dimulai dari identifikasi kebutuhan pengguna, perancangan Minimum Viable Product (MVP), hingga evaluasi kegunaan sistem. Data diperoleh melalui kuesioner dan diuji menggunakan System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian awal menunjukkan skor SUS sebesar 57, mengindikasikan sistem belum sepenuhnya memenuhi ekspektasi pengguna. Setelah dilakukan perbaikan berdasarkan masukan responden, evaluasi lanjutan menghasilkan skor 77, yang menandakan peningkatan signifikan pada aspek kegunaan. Penelitian ini menunjukkan bahwa RakIT berpotensi menjadi solusi digital yang tepat bagi mahasiswa dalam memenuhi kebutuhan servis perangkat, sekaligus menjadi media pembelajaran technopreneurship melalui pengalaman langsung membangun dan mengelola layanan berbasis teknologi.
Implementasi Customer Relationship Management Pada Pengembangan Aplikasi Pemesanan Jasa Printing Kain Elsa Nabiilah; Herbert Siregar; Yudi Ahmad Hambali; Rasim
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i2.492

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi digital dalam pengelolaan data dan layanan pelanggan, termasuk dalam industri jasa printing kain. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan strategi Customer Relationship Management (CRM) dalam pengembangan sistem aplikasi pemesanan digital pada CV XYZ, sebuah perusahaan jasa printing kain yang berlokasi di Kota Bandung. Selama ini, proses pemesanan di CV XYZ masih dilakukan secara manual menggunakan Google Forms dan komunikasi via WhatsApp atau email, yang berpotensi menimbulkan keterlambatan, kesalahan pencatatan, dan kurangnya transparansi informasi bagi pelanggan. Melalui pendekatan CRM, sistem dirancang untuk meningkatkan interaksi pelanggan dan efisiensi operasional perusahaan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi studi literatur, observasi langsung, dan wawancara dengan pihak internal perusahaan. Sistem dikembangkan menggunakan model Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, integrasi, dan pengujian. Teknologi yang digunakan mencakup PHP dan MySQL untuk pengembangan web, React Native untuk aplikasi mobile pelanggan, serta Express.js untuk REST API sebagai backend aplikasi mobile. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengelola data pesanan secara terstruktur, menyediakan pembaruan status pesanan, serta mendukung admin dalam memproses pesanan secara lebih efisien. Evaluasi usability menggunakan System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 83,75 yang termasuk kedalam kategori “Excellent” dan memunjukan tingkat penerimaan sistem yang tinggi oleh pengguna. Dengan demikian, penerapan CRM dalam aplikasi ini berhasil meningkatkan kualitas layanan, kepuasan pelanggan, dan daya saing perusahaan di era digital.
Pembangunan Website Pemesanan Transportasi Pengiriman Barang Berbasis User Experience Menggunakan Metode Lean UX Alif Faturahman Firdaus; Herbert Siregar; Rosa Ariani Sukamto; Rasim
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i2.555

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat di era digital telah mempengaruhi berbagai aspek kehidupan, terutama dalam dunia bisnis dan industri. Teknologi informasi kini bukan lagi sekadar pilihan, tetapi kebutuhan yang mendukung efisiensi, inovasi, dan daya saing. Dalam bisnis modern, pemanfaatan teknologi informasi sangat berperan dalam meningkatkan kualitas layanan kepada pelanggan. Namun, banyak perusahaan di sektor jasa pengiriman barang masih mengandalkan metode tradisional, seperti telepon dan pesan singkat, yang memiliki keterbatasan, seperti jam operasional terbatas dan potensi miskomunikasi. Pelanggan juga kesulitan dalam mengakses status dan riwayat pemesanan secara langsung, yang mengharuskan mereka menghubungi perusahaan secara manual. Sebagai solusi, dikembangkan sistem pemesanan berbasis web yang memungkinkan pelanggan melakukan pemesanan, melacak pengiriman barang, dan melihat riwayat transaksi pemesanan. Pendekatan Lean UX diterapkan untuk memastikan produk yang dikembangkan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pendekatan ini menekankan pembuatan Minimum Viable Product (MVP), yaitu produk dengan fitur dasar yang cukup untuk mengumpulkan feedback. Dengan menggunakan Lean UX, pengembang dapat menguji dan mengoptimalkan desain serta fitur secara cepat terhadap kebutuhan pengguna. Selain itu, evaluasi kualitas user experience dilakukan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) dan User Experience Questionnaire (UEQ). Hasil pengujian terhadap 30 responden menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 82,83 yang termasuk kategori Excellent, menandakan sistem memiliki tingkat usability yang tinggi dan mudah digunakan. Sementara itu, hasil UEQ pada enam skala utama menunjukkan persepsi positif pengguna dengan sebagian besar skor mendekati +2, mencerminkan user experience yang sangat baik. Temuan ini mengindikasikan bahwa sistem yang dikembangkan tidak hanya efisien, tetapi juga memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan dan mudah digunakan
Rancang Bangun Sistem Self-Order Berbasis Android untuk CRM Operasional UMKM Kuliner Sabila Rosad; Herbert Siregar; Asep Wahyudin
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 3 (2026): Februari 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i3.767

Abstract

Culinary Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) still face challenges in the ordering process, such as manual order recording, long queues, and limited management of order data. These conditions highlight the need for digital transformation to improve operational efficiency and service quality. This study aims to design and develop an Android-based self-order system for culinary MSMEs as a form of ordering process digitalization and as an implementation of operational Customer Relationship Management (CRM). The research method applied is system development, including literature study, requirement analysis, system design, implementation, and testing. The system adopts a client–server architecture, with an Android application as the client and a FastAPI-based backend integrated with a PostgreSQL database. The application allows customers to view menus, add items to a cart, enter customer identity, and place orders independently without user authentication. System testing is conducted using black-box testing to validate functional requirements. The results indicate that the developed self-order system operates properly in supporting digital ordering processes, improving operational efficiency, and facilitating the implementation of operational CRM through structured order data management. This system is expected to serve as a practical solution for culinary MSMEs in managing digital ordering and customer interactions.
Rancang Bangun Aplikasi Edukasi Pemilahan Sampah “Pilahin” Berbasis Android Menggunakan Kotlin Ridwan Albana; Herbert Siregar
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 3 (2026): Februari 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i3.792

Abstract

Pendidikan lingkungan hidup sejak usia sekolah dasar memiliki peran penting dalam membentuk kebiasaan positif, khususnya dalam pengelolaan dan pemilahan sampah. Namun, proses pembelajaran yang masih didominasi metode konvensional sering kali kurang menarik dan sulit dipahami oleh siswa. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi edukasi pemilahan sampah berbasis Android bernama Pilahin sebagai media pembelajaran interaktif bagi siswa sekolah dasar. Aplikasi ini mengintegrasikan teknologi on-device machine learning menggunakan arsitektur MobileNetV2 untuk melakukan klasifikasi sampah secara real-time ke dalam kategori organik, anorganik, dan berbahaya. Metode pengembangan sistem dilakukan secara sistematis melalui tahapan studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan, implementasi menggunakan bahasa pemrograman Kotlin, serta pengujian fungsional menggunakan metode black-box testing. Selain fitur pemindaian sampah, aplikasi juga dilengkapi modul materi edukasi, kuis pre-test dan post-test, serta elemen gamification berupa poin dan lencana untuk meningkatkan motivasi belajar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang ditetapkan dan dapat digunakan secara optimal dalam kondisi offline. Dengan demikian, aplikasi Pilahin dinilai efektif sebagai media pendukung pembelajaran edukasi pemilahan sampah berbasis teknologi.
Co-Authors Agus Rahayu Ahmad Izzuddin Azzam Al-Kadzim, Muhammad Ghiyats Alejandro Rosales-Pérez Ali Mulyawan Alif Faturahman Firdaus Asep Wahyudin Budiana, Dian Chandra, Winnaryo Darojat, Wildan Mauli Dwi Fitria Al Husaeni Elsa Nabiilah Enjang Ali Nurdin Enrico Nabil Qois Budisantoso Erlangga, Erlangga Farhan Nurzaman Felita, Klara Indah Resti Fauzi Lala Septem Riza Lili Adi Wibowo Madelyne Angelica Mohammad Faridz Fathin Muhamad Firdaus Muhamad Sabil Fausta Muhammad Fahru Rozi Muhammad Haikal Ali Muhammad Irfan Firmansyah Munir Munir Mushfani Ainul Urwah Narendra Ridha Baihaqi Nissa Nur Azizah Nuansa Bening Aura Jelita Putri Zukhruf Dinata Rasim Rasim, Rasim Rasim, Rasim Ridwan Albana Rosa Ariani Sukamto Runi Dwi Hapsari Sabila Rosad Samialloi Nusratullo Shandini Apriliany Siti Hasanah Sunarto, Marwin Hadi Valensia, Novianty Wihardi, Yaya Yaya Wihardi Yovie Ernanda Yudi Ahmad Hambali