Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.912
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Informatika Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Jurnal Khatulistiwa Informatika Paradigma JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Jurnal Mantik Penusa JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Informasi dan Teknologi Jurnal Infortech RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI Computer Science (CO-SCIENCE) INSANtek – Jurnal Inovasi dan Sains Teknik Elektro IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology
Amrin Amrin
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science

Published : 32 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

 1   2   3   4 
Implementasi Model Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi Surat Berjalan PKK DKI Jakarta Andi Nana Mariana; Amrin Amrin
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 6, No 5 (2019): Oktober 2019
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v6i5.1392

Abstract

PKK (Family Welfare Education) of DKI Jakarta Province is an institution that houses all PKK in the DKI Jakarta area. Currently, PKK of DKI Province often experiences difficulties in the approval of activity letters, the activity letters submitted at the Jakarta Provincial PKK are still manual and the busy schedule of the DKI Jakarta PKK chairman. This caused frequent disruption of activity schedules, so the author designed a running mail system where the PKK chairman could approve PKK activities without having to be in place. The scope of this application is limited from input data of the letter request for activities from the Working Group to the input letter of approval issued by the chairman of PKK. This application is designed using waterfall method. Besides that the author also makes system design using UML, using PHP programming language, codeigniter framework, and MySQL as the database. With the design of this running mail system, it is expected that activities in the PKK can run well.
Aplikasi Diagnosa Penyakit Tuberculosis Menggunakan Algoritma Naive Bayes Amrin Amrin; Hafdiarsya Saiyar
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 5, No 5 (2018): Oktober 2018
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (213.202 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v5i5.900

Abstract

It is important for doctors to make an early diagnosis of tuberculosis in order to reduce the transmission of the disease to the wider community. In this study, the authors will apply methods of data mining classification, Naïve Bayes to diagnose tuberculosis disease. Based on the performance measurement results of the models using Cross Validation, Confusion Matrix and ROC Curve methods, it is known that Naïve Bayes method with accuracy of 94.18% and under the curva (AUC) value of 0.97. This shows that the models that are produced including the category of classification is very good because it has an AUC value between 0.90-1.00.
Implementasi Algoritma Klasifikasi Logistic Regression dan Naïve Bayes untuk Diagnosa Penyakit Hepatitis Amrin - Amrin; Omar - Pahlevi
Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 8, No 2 (2022): JTK Periode Juli 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v8i2.12399

Abstract

Hepatitis merupakan penyakit kronis dan berbahaya yang dapat menyebabkan kematian. Diagnosis dini penyakit ini penting dilakukan agar dapat segera ditangani dan diobati. Tahapan kegiatan diagnosis yang tepat dan prediksi penyakit yang akurat pada waktu dapat menyelamatkan banyak pasien. Penyakit ini biasanya disebabkan oleh virus. Virus yang menyebabkan Hepatitis A, B dan C, yaitu Hepatitis Virus tipe A (HVA), Hepatitis Virus tipe B (HVB) dan Hepatitis Virus tipe C (HVC). Besaran masalah penyakit ini di Indonesia dapat diketahui dari berbagai studi, kajian, maupun kegiatan pengamatan penyakit. Dalam penelitian ini, peneliti akan menerapkan dan membandingkan metode klasifikasi data mining yaitu metode Logistic Regression dan Naïve Bayes untuk mendiagnosis penyakit hepatitis. Berdasarkan penelitian diketahui bahwa metode Logistic Regression memiliki tingkat akurasi sebesar 84,62% dan nilai under the curve (AUC) sebesar 0,841, kemudian metode Naive Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 83,71% dan nilai AUC sebesar 0,816. Dari hasil uji-t dapat diketahui bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara metode Logistic Regression dan Nave Bayes, karena nilai = 0,821 > 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa metode Logistic Regression memiliki performansi yang sama dibandingkan dengan metode Naïve Bayes.
Implementasi Algoritma Klasifikasi Random Forest Untuk Penilaian Kelayakan Kredit Omar Pahlevi; Amrin Amrin; Yopi Handrianto
Jurnal Infortech Vol 5, No 1 (2023): JUNI 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v5i1.15829

Abstract

Kredit merupakan penyediaan uang  atau  tagihan  dengan  adanya  suatu  persetujuan  atau  kesepakatan  antara  pihak  penyedia  kredit dengan   pihak   peminjam   untuk   melunasi   utangnya   berdasarkan   jangka   waktu   tertentu   dengan pemberian  bunga. Melakukan klasifikasi kelayakan kredit sesuatu yang sangat penting agar dapat mengetahui data kredit  kendaraan bermotor  baik yang bermasalah maupun yang tidak  bermasalah. Dataset yang digunakan sebanyak 481 record data kredit  kendaraan bermotor  baik yang bermasalah maupun yang tidak  bermasalah. Variabel input pada penelitian ini terdiri dari tiga belas variabel, diantaranya status perkawinan, jumlah tanggungan, umur, status tempat tinggal, kepemilikan rumah, pekerjaan, status pekerjaan, status perusahaan, penghasilan, uang muka, pendidikan, lama tinggal, dan kondisi rumah.  Pada penelitian ini, peneliti akan mengimplementasikan metode klasifikasi data mining yaitu random forest untuk klasifikasi kelayakan kredit. Berdasarkan hasil pengukuran kinerja performa model algoritma Random Forest untuk klasifikasi kelayakan kredit memberikan tingkat akurasi kebenaran sebesar 78,60% dengan nilai Area Under the Curve (AUC) sebesar 0,907. Berdasarkan tingkat akurasi dan nilai Area Under the Curve (AUC), maka model algoritma Random Forest termasuk kategori klasifikasi sangat baik.
Optimasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Diagnosa Penyakit Peradangan Hati Amrin, Amrin; Pahlevi, Omar; Satriadi, Irawan
INSANtek Vol 2 No 1 (2021): Mei 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (432.442 KB) | DOI: 10.31294/instk.v2i1.399

Abstract

Peradangan hati merupakan salah satu penyakit menular yang menjadi masalah kesehatan masyarakat yang berpengaruh terhadap angka kesakitan, angka kematian, status kesehatan masyarakat, angka harapan hidup, dan dampak sosial ekonomi lainnya. Melakukan diagnosa dini pada penyakit ini adalah sesuatu yang sangat penting agar dapat secara cepat ditangani dan diobati. Pada penelitian ini penulis akan mengaplikasikan dan membandingkan beberapa metode klasifikasi data mining dan optimasi dengan particle swarm optimization (pso), diantaranya Algoritma C4.5, Naïve Bayes, C4.5 dengan pso, dan Naïve Bayes dengan pso untuk mendiagnosis penyakit peradangan hati, kemudian membandingkan mana dari beberapa metode tersebut yang paling akurat. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa metode C4.5 dengan pso merupakan metode terbaik dengan akurasi 79,51% dan nilai under the curva (AUC) 0,950, kemudian metode Naive Bayes dengan pso memiliki akurasi 79,28% dan nilai AUC sebesar 0,739, kemudian metode C4.5 dengan tingkat akurasi sebesar 70,99% dan nilai AUC sebesar 0,950, selanjutnya metode Naive Bayes dengan tingkat akurasi sebesar 66,14%, dan nilai AUC sebesar 0,742. Hal ini membuktikan bahwa optimasi particle swarm optimization dapat meningkatkan kinerja metode klasifikasi yang digunakan
Rancang Bangun Sistem Informasi Inventory Menggunakan Metode Rapid Application Development Rianto, Harsih; Amrin, Amrin
INSANtek Vol 4 No 1 (2023): Mei 2023
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/instk.v4i1.1942

Abstract

Perusahaan retail di Indonesia memerlukan sistem informasi inventory yang efektif untuk memberikan pelayanan yang lebih baik kepada pelanggan dan meningkatkan efisiensi pengelolaan inventory. Saat ini, sistem inventory yang ada masih sederhana dan manual, sehingga rentan mengalami kesalahan dalam pengolahan data dan masalah penyimpanan dokumen. Dengan menerapkan sistem informasi inventory yang terkomputerisasi menggunakan perangkat lunak yang tepat, perusahaan dapat mengatasi masalah tersebut dan meningkatkan akurasi serta efisiensi pengelolaan inventory. Hal ini juga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan membantu perusahaan menjadi lebih kompetitif di pasar. Untuk mengatasi masalah dalam sistem inventory yang sederhana dan manual, perusahaan retail di Indonesia perlu menerapkan sistem informasi inventory yang terkomputerisasi dengan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Metode ini dimulai dari perencanaan, perancangan, dan implementasi dengan tujuan un tuk mengembangkan sistem yang cepat, fleksibel, dan efektif. Dengan menerapkan sistem informasi inventory dengan metode RAD, perusahaan dapat mengatasi masalah seperti kesalahan dalam pengolahan data dan masalah penyimpanan dokumen serta meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan inventory. Hal ini juga dapat membantu perusahaan meningkatkan kepuasan pelanggan dan bersaing lebih efektif di pasar.   Retail companies in Indonesia require an effective inventory information system to provide better service to customers and increase efficiency in inventory management. Currently, the existing inventory system is still simple and manual, making it prone to errors in data processing and document storage issues. By implementing a computerized inventory information system using suitable software, companies can address these issues and improve the accuracy and efficiency of inventory management. This can also enhance customer satisfaction and help companies become more competitive in the market. To address the issues with the simple and manual inventory system, retail companies in Indonesia need to implement a computerized inventory information system using the Rapid Application Development (RAD) method. This method involves planning, designing, and implementing a system that is fast, flexible, and effective. By applying the RAD method to the inventory information system, companies can overcome issues such as data processing errors and document storage issues, while improving the efficiency and accuracy of inventory management. This can also help companies enhance customer satisfaction and compete more effectively in the market.
Application of The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Method to Analyze Customer Acceptance Level of Electronic Parking Payment Systems Sudirjo, Frans; Candra Dewi, Luh Komang; Dharmawan, Donny; Budiarto, Balla Wahyu; Amrin
Jurnal Informasi dan Teknologi 2023, Vol. 5, No. 4
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60083/jidt.v5i4.442

Abstract

This research aims to find out which variables most influence user acceptance of electronic payment systems. Researchers used a quantitative approach in their research. The students who used motorcycles and electronic payment methods made up the study's population. sampling strategy that combines purposive sampling with the non-probability sampling technique. There were one hundred responders in the study's entire sample. Researchers used observation, interviews, surveys, and related literature to gather the information they needed for this investigation. The elements that were demonstrated to have an impact on users' acceptance of electronic payment systems were behavioral intention, use behavior, social influence, performance expectancy, effort expectancy, and facilitating conditions, according to the research findings. The variable that most influences user acceptance of electronic payment systems is facilitating conditions for use behavior, which shows that users repeatedly use electronic payment systems because the management has adequate facilities and infrastructure and is commonly used in other public parking lots, such as card readers for tapping in and exit parking, as well as staff who help if there are difficulties and sufficient knowledge in using them.
Optimasi Algoritma Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Status Stunting Pahlevi, Omar; Amrin, Amrin; Handrianto, Yopi
Computer Science (CO-SCIENCE) Vol. 4 No. 1 (2024): Januari 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/coscience.v4i1.2963

Abstract

Every parent wants their children to grow up healthy. Eating a healthy diet can minimize stunting. Long-term nutritional deficiencies can lead to stunting, a chronic nutritional problem that impairs physical growth and development, including low body weight and height. Preventive action against stunting is a fundamental activity that must be done immediately in the form of counseling and taking further medical action.  In data mining there are several methods for extracting information including classification. There are various methods for extracting information using data mining, such as classification. In this research, researchers will apply Naïve Bayes with Particle Swarm Optimization (PSO) for the classification of stunting status in order to determine whether a child has a case of stunting or not based on gender, age, birth weight, body weight, body length, and breastfeeding. In the final results of the research, it is known that the accuracy of the truth obtained through the performance of the Naïve Bayes algorithm model is 80.69% and a score of 0.801 resulting from Area Under the Curva (AUC). Then based on the calculation results with the Naïve Bayes algorithm model with Particle Swarm Optimization, it can be obtained a truth accuracy rate of 83.06% with an Area Under the Curve (AUC) value of 0.801. Based on the final value obtained, the pattern of applying Particle Swarm Optimization to the Naïve Bayes algorithm can improve the performance of the classification method used in this research activity.
Pengembangan Sistem Informasi Personal Finance Management Menggunakan Pendekatan Rapid Application Development Pahlevi, Omar; Amrin; Handrianto, Yopi
Resolusi : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi Vol. 4 No. 5 (2024): RESOLUSI May 2024
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/resolusi.v4i5.1883

Abstract

In the increasingly advanced digital era, many individuals struggle to manage their personal finances efficiently, often resulting in financial problems such as accumulating debt and the inability to save consistently. This issue is exacerbated by manual financial record-keeping, which is prone to errors and inefficient in providing a comprehensive and real-time financial overview. This study aims to develop and evaluate a personal finance management information system using the Rapid Application Development (RAD) approach. The RAD method was chosen for its iterative and flexible approach, allowing for quick adjustments according to user needs. This study also includes system evaluation through usability testing to measure efficiency, effectiveness, and user satisfaction. The results show that the application of RAD successfully produced high-quality software within three months, featuring key functionalities for managing income and expense data, as well as displaying financial reports based on specific periods. Additionally, usability testing indicated an average score of 87.5%, which falls into the 'Good' category, confirming the system's operational readiness and usability for users.
Analisis Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) untuk Penilaian Kelayakan Kredit Kendaraan Bermotor Rudianto, Rudianto; Amrin, Amrin; Irfiani, Eni
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 5 No. 2 (2024): Vol. 5 No. 2 (2024): Juli 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/imtechno.v5i2.3525

Abstract

Dalam bidang keuangan, terutama dalam pembiayaan kendaraan bermotor, penilaian kelayakan kredit sangat penting. Dalam situasi seperti ini, penggunaan algoritma klasifikasi menjadi metode yang relevan untuk meningkatkan ketepatan dan efektivitas proses penilaian kelayakan kredit. Iterative Dichotomiser 3 (ID3) adalah salah satu algoritma pengambilan keputusan yang paling efektif. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana algoritma ID3 digunakan untuk menilai kelayakan kredit kendaraan bermotor. Metode ini menggunakan data tentang riwayat kredit dan fitur pelanggan untuk membangun model klasifikasi yang dapat menemukan elemen penting yang memengaruhi keputusan kredit. Proses iteratif ID3 memungkinkan pembentukan pohon keputusan yang menjelaskan bagaimana variabel-variabel yang terlibat berhubungan satu sama lain. Metodologi eksperimen menggunakan dataset kredit, yang terdiri dari banyak data pelanggan dan hasil kredit mereka sebelumnya. Eksperimen menilai kinerja algoritma ID3 menggunakan kriteria seperti akurasi dan presisi, Hasilnya menunjukkan bahwa penggunaan ID3 dapat menemukan pola dan elemen yang mempengaruhi keputusan kredit kendaraan dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Jurnal ini menyimpulkan bahwa penggunaan algoritma ID3 dapat menjadi metode yang efektif untuk meningkatkan proses penilaian kelayakan kredit kendaraan bermotor. Hasil ini berdampak positif pada kemanjuran dan ketepatan keputusan kredit, karena memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang komponen yang memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan kredit. Penelitian ini menciptakan dasar untuk pengembangan algoritma klasifikasi lebih lanjut yang digunakan dalam industri keuangan.
Co-Authors Andi Nana Mariana Budiarto, Balla Wahyu David Ridwan Savero Donny Dharmawan Eni Irfiani Frans Sudirjo Hafdiarsya Saiyar Harsih Rianto Irawan Satriadi Irawan Satriadi Luh Komang Candra Dewi Mita Diah Larasati Muhammad Alawi Muhammad Reza Aldiansyah Oki Rosanto Omar Pahlevi Priyono, Agil Hendro Rudianto Rudianto Satriadi, Irawan Sismadi , Sismadi Yopi Handrianto, Yopi