Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.093
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Telematika JIEMS (Journal of Industrial Engineering and Management Systems) JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Jurnal Tekno Kompak Zonasi: Jurnal Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Idealis : Indonesia Journal Information System Journal of Business and Audit Information System (JBASE) OISAA Journal of Indonesia Emas Jurnal Pengabdian dan Kewirausahaan Computer Science (CO-SCIENCE) JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Bhustomy Hakim
Universitas Bunda Mulia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
Analisis Proses Bisnis, Pengembangan Dan Desain Sistem Informasi Manajemen Inventori Pada Toko Ritel XYZ Ardyanti, Anak Agung Ayu Putri; Franclin, Marcell; Gabriella, Theresia; Febiola, Febiola; Hakim, Bhustomy
JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems Vol 7, No 1 (2024): JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/jbase.v7i1.5601

Abstract

Penelitian ini membahas pengembangan sistem informasi manajemen inventori berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas PT XYZ dalam mengelola persediaan barang. Analisis proses bisnis sebelum implementasi sistem menunjukkan adanya kendala dalam pencatatan transaksi, manajemen data rak, integrasi sistem, dan pelaporan kehilangan barang. Sebagai solusi, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem yang mencakup fitur-fitur otomatisasi pencatatan transaksi, manajemen data rak terstruktur, integrasi sistem penjualan kasir, dan pelaporan terintegrasi. Metodologi penelitian melibatkan identifikasi masalah, analisis kebutuhan, desain solusi, implementasi, hingga pengujian. Sistem ini diharapkan memberikan manfaat signifikan dengan menghindari kesalahan manusiawi, meningkatkan visibilitas stok barang secara real-time, dan mendukung pengambilan keputusan yang cepat. Meskipun keberhasilan sistem ini bergantung pada penerimaan dan partisipasi aktif pengguna, pelatihan yang memadai, pemantauan kinerja, serta umpan balik pengguna diharapkan dapat memastikan kesuksesan implementasi dan meningkatkan manajemen persediaan PT XYZ di industri ritel.
IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING DALAM PENGELOMPOKAN MUSIK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Hakim, Bhustomy; Kaunang, Fergie Joanda; Susanto, Cornelius; Salim, Jonathan; Indradjaja, Reynaldi
IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System Vol. 8 No. 1 (2025): Jurnal IDEALIS Januari 2025
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/idealis.v8i1.3357

Abstract

Music is an inseparable part of everyone's life. Many people listen to music but with different preferences because there are so many different types of music available. Many music streaming platforms compete to make song recommendations that suit their users' preferences but it is still difficult to group the music in them. This study aims to analyze music using the K-Means Clustering algorithm, an unsupervised machine learning method, to group songs based on their features such as tempo, tone, and other elements. This research was conducted in the context of the rapidly growing digitalization of music, where music streaming platforms are increasingly popular and allow for personalization of user preferences. The K-Means algorithm is used to find patterns from various music genres, so that it can provide insight into music trends and listener preferences. This study involves several main stages, including data exploration (Exploratory Data Analysis/EDA), checking for missing values ​​and outliers, and selecting relevant features. Furthermore, the clustering process is carried out using the K-Means algorithm with evaluation through the Elbow and Silhouette methods to determine the optimal number of clusters and assess the quality of clustering. This research is expected to contribute to the development of a better music recommendation system by increasing knowledge in the field of machine learning, especially in the application of the K-Means algorithm for music data clustering.
Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Peserta Didik Baru Jalur Zonasi Dengan Combined Algorithm (Simple Additive Weighting Dan Profile Matching) Hakim, Bhustomy; Monica Geasela, Yemima; Hansen, Yoel
Jurnal Ilmiah Global Education Vol. 5 No. 3 (2024): JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION Volume 5 Nomor 3, September 2024
Publisher : LPPM Institut Pendidikan Nusantara Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55681/jige.v5i3.3069

Abstract

In the 5.0 era, Indonesia has implemented a New Student Admissions (PPDB) system with a zoning policy that selects students based on distance from home as an effort to equalize the quality of education. However, this zoning policy causes many problems, such as fraudulent Family Card falsification to manipulate the distance from home to school, as well as negative impacts felt by the school so that the school cannot control the quality of its prospective students. Students' grades, obedience and fighting power were felt to have decreased compared to students from the year before the zoning policy was introduced. This is a fundamental educational problem. In this research, a combination of decision support system (DSS) algorithms is proposed with the aim of overcoming the problem of student selection which is not only seen from distance to home but also suitability to school criteria, as well as minimizing possible cheating. The algorithm is a combination of the Simple Additive Weighting (SAW) and Profile Matching which finds which prospective students match the school's criteria. The criteria are distance, grades, age and achievements which determine the final grade of each prospective student using the Profile Matching. Each of these criteria is determined from the sub-criteria which are given weights in the SAW accordance with school regulations. By doing so, quality of the school is maintained, and the community can still feel fair about the functioning of the system resulting from the application of technology in this education sector.
Breast Cancer Detection using Decision Tree and Random Forest Kaunang, Fergie Joanda; Hakim, Bhustomy; Fraderic, Fedelis; Hartono, Sherren; Mulyanto, Andrew Kristanto
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 2 (2025): April 2025
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v9i2.9073

Abstract

Cancer is one of the most challenging diseases to cure and is a chronic condition that contributes significantly to global mortality. With advancements in artificial intelligence (AI) technology, AI-integrated systems can provide quick and accurate diagnoses based on collected medical data. By leveraging machine learning techniques, this study aims to compare the performance of two models using the Decision Tree (DT) and Random Forest (RF) algorithms on routine blood test data. The research process involves data preprocessing techniques such as handling missing values, detecting outliers, and feature selection, followed by applying the bootstrap aggregating technique to enhance model performance. Feature selection is used to identify the most significant features in the data that contribute to cancer detection. Using the KBest feature selection technique, the study found that the features age, BMI, leptin, adiponectin, and MCP-1 had the highest correlation with the target variable. The resulting models were evaluated to compare the performance of each algorithm. The evaluation results showed that the RF algorithm outperformed DT, achieving an accuracy of 89.65% on the processed dataset using the bootstrap technique, compared to DT's accuracy of 80.17%. Additionally, the RF algorithm demonstrated superior metric values, including a precision of 91.66% and an F1-score of 87.12%. This study concludes that the RF algorithm is more effective than DT for detecting cancer in limited datasets, especially when used with the bootstrap technique. The findings are expected to support the development of decision support systems in healthcare services for more accurate early cancer detection.
OPTIMALISASI PEMBERDAYAAN KOMUNITAS MELALUI PELATIHAN MICROSOFT OFFICE DI KAMAR DAGANG INDUSTRI JAKARTA PUSAT Geasela, Yemima Monica; Hakim, Bhustomy; Lestari, Merryana; Ranny, Ranny; Thenata, Angelina Pramana; Kaunang, Fergie Joanda; Wijayanti, Theresia Puspa
Jurnal Pengabdian dan Kewirausahaan Vol 9, No 1 (2025): Jurnal Pengabdian dan Kewirausahaan
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/jpk.v9i1.8187

Abstract

The purpose of this community service activity is to provide training for employees working at the Central Jakarta Chamber of Commerce and Industry (KADIN) (PKM partner) on optimizing Microsoft Office to support office work. This topic is deemed essential for every employee. The employees of Central Jakarta KADIN are aged around 35–50 years, representing Indonesia's Baby Boombers workforce generation, who are relatively less familiar with the use of Microsoft Office. However, they exhibit remarkable enthusiasm to understand and learn Microsoft Office in greater depth. Central Jakarta KADIN serves as a platkuisioner for entrepreneurs to foster professional development, channel aspirations, and advocate for business interests in supporting national development. The PKM activity was conducted face-to-face from September 2 to October 9, 2024, with a total of 40 participants attending all sessions. Participants actively engaged in hands-on practice sessions on using Microsoft Office. The method used was demonstration, where instructors directly showed the steps and ways to use the menus and toolbars in Microsoft Office. Participants rated the presented topic as highly relevant and beneficial, with a umpan balik score of 3.89 out of 4. In the future, the partner hopes for the continuation of similar activities, focusing on more advanced aspects of Microsoft Office or other topics that can further support their work efficiency and productivity.
Sistem Pengelolaan Transaksi In and Out Terintegrasi Berbasis Website Lirungan, Maria Carol Stephanie; Hakim, Bhustomy
INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Vol 17 No 1 (2025): INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : LPPM STMIK Indonesia Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37424/informasi.v17i1.379

Abstract

Persaingan bisnis yang ketat menuntut perusahaan untuk meningkatkan efisiensi operasional melalui sistem informasi yang terintegrasi. CV Bumi Jaya Baja, yang bergerak di bidang penjualan material konstruksi, masih bergantung pada proses manual mulai dari pencatatan transaksi hingga pengelolaan stok dan purchase order, sehingga alur kerja menjadi tidak efisien, rawan kesalahan, dan rentan terhadap manipulasi, seperti ketidaksesuaian pencatatan unit pada sekitar 2 dari 10 transaksi serta kesalahan perhitungan dalam transaksi tunai berskala besar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi berbasis web yang dapat mengotomasi proses transaksi secara real-time, mengintegrasikan pemesanan, pengelolaan stok, dan pembelian dalam satu sistem yang mendukung pengambilan keputusan bisnis dan mengurangi ketergantungan pada tenaga manusia. Sistem ini dirancang agar pihak pelanggan, pemasok, dan admin dapat terhubung dalam satu alur kerja yang efisien dan terstruktur, mulai dari pemesanan, penawaran harga, konfirmasi pengiriman, hingga pengunggahan bukti pembayaran. Metode pengembangan yang digunakan adalah waterfall karena bersifat terstruktur dan sesuai untuk sistem dengan kebutuhan yang telah terdefinisi dengan baik. Teknologi yang digunakan meliputi ReactJS untuk antarmuka karena efisiensi komponen dan performa tinggi, Django untuk backend karena integrasi fitur dan kemudahan manajemen data, serta SQLite sebagai basis data yang ringan, praktis, dan terintegrasi secara default dengan Django melalui ORM-nya sehingga tidak memerlukan konfigurasi tambahan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat proses pengambilan keputusan dari lebih dua hari menjadi dua jam melalui pencatatan transaksi yang otomatis dan terpusat, serta menurunkan potensi manipulasi hingga 80%, sehingga secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi operasional perusahaan.
KLASIFIKASI ENGINE FAILURE BERDASARKAN BUNYI MOBIL MENGGUNAKAN MFCC DAN STFT DENGAN MACHINE LEARNING Hakim, Bhustomy; Kaunang, Fergie Joanda; Thenata, Angelina Pramana; Ranny, Ranny
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 9 No 1 (2025)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v9i1.4936

Abstract

Deteksi kerusakan mobil sangat penting untuk meningkatkan keselamatan berkendara dan mengurangi biaya perbaikan. Salah satu metode yang umum digunakan oleh mekanik adalah mendiagnosis kerusakan melalui suara yang dihasilkan oleh komponen kendaraan. Namun, proses ini masih bergantung pada keahlian manual dan dapat menyebabkan kesalahan atau keterlambatan diagnosa. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi kerusakan mobil berbasis suara menggunakan teknik data science, terutama machine learning. Data suara dikumpulkan dari berbagai sumber dari kerjasama bengkel-bengkel di Indonesia berupa file suara mesin dengan format wav dengan label berbeda, kemudian diolah menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Short-Time Fourier Transformation (STFT) untuk mengekstrak fitur penting dari sinyal suara. Selanjutnya, dengan algoritma Multilayer Perceptron diimplementasikan untuk membangun model prediksi kerusakan. Penelitian ini mengevaluasi model berdasarkan nilai akurasi dari confusion matrix untuk menemukan model terbaik dalam mendeteksi jenis kerusakan berdasarkan suara. Model dengan MFCC sebagai metode ekstraksi fitur terbukti menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 83,35% ketimbang STFT yang hanya memiliki akurasi sebesar 78,82% dengan konfigurasi fungsi aktivasi ReLU dan layer dengan 512 neuron.
ANALISIS PERBANDINGAN APLIKASI BELANJA ONLINE INDONESIA DAN TIONGKOK DENGAN SYSTEM USABILITY SCALE Hakim, Bhustomy; Hazimah, Malahayati
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 2 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Mei 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i2.21253

Abstract

Shopee merupakan aplikasi belanja online Indonesia yang paling populer digunakan, sedangkan Taobao merupakan aplikasi belanja online Tiongkok terbesar yang merajai negara tersebut dalam pemenuhan kebutuhan masyarakat. Kedua aplikasi Indonesia (Shopee) dan Tiongkok (Taobao) ini memiliki tipe user interface yang dapat dibilang mirip dan keduanya menjadi e-commerce paling laris dipakai. Kesuksesan dalam e-commerce ini berdasarkan kepada ketertarikan pengguna dalam pemakaian aplikasi dengan tampilannya (user interface) yang baik. Usability merupakan faktor penting dalam aplikasi yang harus diperhatikan dan dapat diuji dengan pemberian nilai kriteria yang terkait dengan kemudahan user interface pada aplikasi. Salah satu cara untuk menguji usability adalah dengan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat nilai usability. Menurut metode SUS, pengukuran usability dibagi menjadi 3 aspek; effectiveness, efficiency dan satisfaction. Penelitian ini akan berfokus pada perbandingan pengujian tingkat usability aplikasi belanja online Indonesia (Shopee) dan Tiongkok (Taobao) berdasarkan ketiga aspek usability yang diukur menggunakan metode System usability scale (SUS). Dalam penilitian ini, Shopee Indonesia lebih unggul dari Taobao dari segi komponen efektivitas dengan predikat “Excellent” dengan nilai 81.67 dan predikat “Good” untuk komponen efisiensi dengan nilai 75.52 dengan gap nilai kurang lebih 4 poin. Sedangkan dari segi komponen kepuasan memiliki nilai yang sama yaitu 75.42.
PERANCANGAN APLIKASI MANAJEMEN BENGKEL MOTOR BERBASIS IOS Hakim, Bhustomy; Chang, Jennefer; Hansen Handoko, Hie; Lukman, Nicholas; Carlos Hia, Juan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13551

Abstract

anyak pebisnis tidak memahami pentingnya melibatkan teknologi sebagai bagian dari bisnis, sehingga operasional bisnis kurang efisien. Aplikasi menjadi salah satu implementasi yang dapat membantu bisnis mencapai kesuksesan dengan mengoptimalkan manajemen bisnis, khususnya bengkel motor. Ketidakefisienan operasional pada bengkel motor dapat berupa pendaftaran layanan servis untuk pelanggan yang masih memakan waktu, pengelolaan stok yang masih rawan kesalahan, pengelolaan jadwal montir yang rumit, sistem informasi untuk manajemen SDM montir yang belum layak, proses perkembangan servis dan montir yang melayani servis yang sulit dilacak. Aplikasi ini bukan hanya bermanfaat bagi pelanggan, tetapi juga administrator dan montir. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi yang dapat membantu manajemen bengkel menjadi lebih efisien dan sistematis. Metodologi pengumpulan data yang digunakan berupa observasi, wawancara, dan pengisian kuesioner, untuk perancangan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall. Aplikasi yang dikembangkan dengan basis iOS untuk pengguna smartphone yang memiliki fitur seperti log masuk ke dalam akun dan daftar akun, pendaftaran motor, layanan percakapan robot online, dan pencarian barang (pakaian, aksesoris, motor, dan lainnya). Aplikasi ini juga melalui beberapa pengujian seperti black box testing dan pengisian kuesioner oleh 88 responden dengan kriteria penilaian berupa UI & UX, fungsionalitas, serta efektivitas dan efisiensi. Dari black box testing tersebut diperoleh hasil berupa tingkat keberhasilan fungsi 100%. Hasil kuesioner menunjukan bahwa 8.7% responden puas pada kriteria UI & UX, pada kriteria fungsionalitas mencapai 81.8%, dan pada kriteria efektivitas dan efisiensi mencapai 77%.
Sistem Manajemen Proyek Berbasis Website Dengan Metode Kanban Widjaja, Florence Aurelia; Hakim, Bhustomy
Computer Science (CO-SCIENCE) Vol. 5 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/coscience.v5i2.8864

Abstract

The advancement of digital technology has created a growing demand for systems that support work effectiveness, particularly in project management. The Digital Learning Division at PT. Kurnia Ciptamoda Gemilang faces challenges in monitoring projects in a structured and timely manner, necessitating a web-based project management system tailored to the company’s specific needs. This study aims to design a standalone web-based project management system that is not yet integrated with existing systems but is structured to allow future integration. The system was developed using the Next.js framework, applying the Kanban method and the SDLC Waterfall development model. The research involved problem identification, literature review, and interviews with project managers to gather both functional and non-functional requirements. The results show that the developed system includes key features such as workspace management, member management, project and task management, task prioritization, deadline setting, and visualizations in the form of Kanban boards and calendars. Work efficiency is measured through the availability of a more structured workflow and a reduction in miscommunication during task assignment. The system was evaluated using the Black Box Testing method, and the results confirm that all features function according to specifications and meet the users' actual needs in the work environment. The system has proven effective in improving work efficiency, facilitating team coordination, and ensuring that projects proceed as planned.
Co-Authors ., Ranny Akhmat Fauzi Anak Agung Ayu Putri Ardyanti Asvian Sulaeman Carlos Hia, Juan Chandra, Michelle Mei Diana Chang, Jennefer Febiola, Febiola Fendyanto Fendyanto Fendyanto, Fendyanto Fraderic, Fedelis Franclin, Marcell Gabriella, Theresia Geasela, Yemima Monica Geasela, Yemima Monica Hansen Handoko, Hie Hansen, Yoel Hartono, Sherren Hazimah, Malahayati Hendri, Glenda Jocelyn Hon, Peter Raymond Indradjaja, Reynaldi Jen, Phangestin Johanes Shane Kaunang, Fergie Joanda Kaunang, Fergie Joanda Kinasih, Putri Rindu Kosasi Kosasi Lirungan, Maria Carol Stephanie Lukman, Nicholas Merryana Lestari Michael Wijaya Monica Geasela, Yemima Mulyanto, Andrew Kristanto Petrisa, Sisilia Ranny, Ranny Ranny, Ranny Rarasati, Dionisa Bhisetya Reji Darmawan Rendy Sarudin Rendy Sarudin Salim, Jonathan Sophia Reni Susilo Susanto, Cornelius Thenata, Angelina P. Thenata, Angelina Pramana Vinsensius Sugito Lein Wendy, Albert Widjaja, Florence Aurelia Wijayanti, Theresia Puspa