Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

Perancangan Model Aplikasi Monitoring Kesehatan dan Aktifitas Kerja Harian Berbasis KPI Pada Masa Pandemi COVID-19 Andy Achmad Hendharsetiawan; Hendarman Lubis; Kusdarnowo Hartanto
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 13, No 1 (2021)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2021.v13i1.003

Abstract

Pada masa pandemi COVID-19 yang belum berakhir ini bahkan beberapa negara termasuk Indonesia menunjukkan adanya peningkatan data penderita yang cukup tinggi maka pemerintah terus memberlakukan pembatasan sosial termasuk mengurangi jam kerja bagi perusahaan dan industri termasuk pada pegawai pemerintahan.  Dalam kondisi pandemi COVID-19 ini dan upaya untuk tetap menjaga produktifitas kerja yang baik maka diperlukan suatu system aplikasi untuk menunjang kebutuhan tersebut. Perancangan model sistem aplikasi ini diharapkan dapat membantu perusahaan untuk memantau kondisi kesehatan dan aktifitas harian setiap karyawan di perusahaan atau instansi tersebut. Guna menjaga produktifitas kerjanya maka salah satunya harus dimonitor aktifitas kerja harian karyawan khususnya pada masa Work From Home (WFH) dengan baik dan mudah serta berbasis Key Performance Indicator (KPI) untuk memudahkan memantau dan mengevaluasi kinerja setiap karyawan.  Tulisan ini akan menjelaskan mengenai gagasan perencanaan model suatu sistem aplikasi yang digunakan setiap karyawan suatu perusahaan untuk memantau kesehatan dan aktifitas kerja harian karyawannya khususnya pada situasi WFH di masa pandemi COVID-19.
Implementasi Sistem Data Mining Untuk Menentukan Stock Accuracy Pada Warehouse PT Coca-Cola Amatil Indonesia Cibitung–Plant Hendarman Lubis; Dwi Budi Srisulistiowati
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 4, No 1 (2020): Januari 2020
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v4i1.1795

Abstract

Abstract−Data Mining is a process of extracting data or filtering data that utilizes large data sets through a series of processes to obtain information that stands out from the data. PT. Coca-Cola Amatil Indonesia Cibitung-Plant has one of the largest warehouse in Indonesia exactly warehouse mega distribution center (DC). With ±32000 m2 warehouse area or equivalent to ±30000 Pallets. To maintain the accuracy of the stock in the warehouse of course required a good system in order to support the operational activities in the warehouse, one way to maintain the accuracy of stock in the warehouse is to do the overall product calculation in the warehouse (Stock Opname), in order to know the accuracy data in the system with the physical stock in the warehouse. With the data transactions stored in the database, sometimes the transaction data is only on leave to accumulate without any further action, then make the information system that manages the data to dig information by data mining techniques.
EVALUASI SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KEBIJAKAN SUBSIDI KENDARAAN LISTRIK DI INDONESIA DENGAN PENDEKATAN INSET LEXICON, WORD EMBEDDING, DAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Ridwan Ridwan; Hendarman Lubis
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 6 No 2 (2026): JMI Jayakarta (April 2026)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v6i2.2364

Abstract

The electric vehicle subsidy policy in Indonesia is one of the government's efforts to promote environmentally friendly energy usage and reduce carbon emissions. However, the implementation of this policy has generated diverse public responses, which can be analyzed through social media platforms. This study aims to evaluate public sentiment toward the electric vehicle subsidy policy in Indonesia using the InSet Lexicon approach, Word Embedding (Word2Vec), and the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The dataset was collected from Twitter through a crawling process based on relevant keywords, resulting in 1,000 tweets. The research stages include text preprocessing, sentiment labeling using InSet Lexicon, feature extraction using Word2Vec, and classification using SVM. The results show that sentiment distribution consists of 45% positive, 35% negative, and 20% neutral. The classification model achieved an accuracy of 86%, precision of 83%, recall of 81%, and an F1-score of 82%. These results indicate that the proposed approach is effective in classifying sentiment. Furthermore, the use of Word Embedding improves text representation quality, which contributes to better model performance. This study provides insights into public perception and can serve as a reference for evaluating public policies.
Prediksi Penjualan Produk Sepatu dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Regression dan Cross Validation Ratna Salkiawati; Hendarman Lubis; Nurfiyah Nurfiyah
JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol. 12 No. 1 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer dan Desain - Unsurya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v12i1.1329

Abstract

Penjualan sepatu di Toko “X” mencakup berbagai merek, seperti Fladeo, Cardinal, dr. Kevin, dan Jackson. Sistem pengelolaan data penjualan di toko ini pada saat penelitian masih menggunakan pencatatan secara manual, di mana hasil penjualan hanya diproses dalam format MS Excel. Untuk memudahkan pengelolaan dan perencanaan penjualan di masa depan, diperlukan prediksi penjualan menggunakan teknik klasifikasi data mining, yaitu algoritma K-Nearest Neighbor Regression. Berdasarkan hasil penelitian, prediksi penjualan sepatu terlaris menunjukkan bahwa nilai K = 2 menghasilkan RMSE 0,43 untuk produk Fladeo, K = 3 menghasilkan RMSE 0,46 untuk produk Cardinal, K = 13 menghasilkan RMSE 0,46 untuk produk dr. Kevin, dan K = 6 menghasilkan RMSE 0,49 untuk produk Jackson. Berdasarkan pedoman RMSE, dapat disimpulkan bahwa semua model yang diuji menunjukkan tingkat kesalahan sedang, yaitu antara 0,30 hingga 0,56.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI E-COMPLAIN PADA PT BLUE GAS INDONESIA Hendarman Lubis; Aida Fitriyani; Andy Achmad Hendharsetiawan
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 6 No 2 (2026): JMI Jayakarta (April 2026)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v6i2.2381

Abstract

PT Blue Gas Indonesia merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penyediaan solusi peralatan rumah tangga dan gas. Dalam menjalankan proses bisnisnya, penanganan keluhan pelanggan menjadi aspek krusial untuk menjaga kualitas layanan. Namun, sistem penyampaian keluhan yang berjalan saat ini masih bersifat konvensional atau manual, yang seringkali mengakibatkan lambatnya respons, risiko data hilang, serta kesulitan pelanggan dalam memantau status tindak lanjut keluhan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi E-Complain berbasis web yang efisien. Sistem ini diproyeksikan sebagai platform terpusat bagi pelanggan untuk menyampaikan keluhan secara real-time dan bagi pihak manajemen untuk mengelola data keluhan secara lebih terstruktur. Metode pengembangan sistem yang dipilih dalam penelitian ini adalah siklus hidup Waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan hingga pemeliharaan sistem secara bertahap. Dalam proses perancangannya, peneliti menggunakan pendekatan Unified Modeling Language (UML) sebagai alat bantu pemodelan, khususnya melalui penggunaan Use Case Diagram, Activity Diagram, dan Sequence Diagram untuk menggambarkan struktur serta perilaku sistem secara detail.. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi E-Complain yang mampu mendokumentasikan setiap keluhan secara digital, mempercepat jalur komunikasi antara pelanggan dan bagian customer service, serta menyediakan laporan keluhan bulanan bagi pihak manajemen. Dengan adanya sistem ini, diharapkan PT Blue Gas Indonesia dapat meningkatkan efisiensi operasional dalam menangani komplain pelanggan dan meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan secara keseluruhan melalui transparansi proses.
IMPLEMENTASI PENJADWALAN MATAPELAJARAN PADA SEKOLAH SMA XY MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Achmad Noeman; Dwipa Handayani; Hendarman Lubis; Abrar Hiswara; Muhammad Yasir; Arif Rifai Dwiyanto
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 6 No 2 (2026): JMI Jayakarta (April 2026)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v6i2.2382

Abstract

Penelitian ini membahas perancangan sistem informasi penjadwalan siswa berbasis web di SMA XY dengan memanfaatkan algoritma genetika sebagai pendekatan optimasi. Permasalahan utama yang dihadapi sekolah adalah penyusunan jadwal yang masih dilakukan secara semi-manual, sehingga memerlukan waktu lama, rawan kesalahan input, dan berpotensi menimbulkan bentrok jadwal guru, kelas, dan mata pelajaran. Penelitian bertujuan merancang sistem yang mampu mengintegrasikan data guru, mata pelajaran, kelas, ruang, dan waktu ke dalam satu aplikasi berbasis web yang lebih terstruktur. Metode penelitian meliputi observasi, wawancara, studi pustaka, analisis sistem berjalan, analisis sistem usulan, serta perancangan sistem dengan pendekatan prototype. Dalam model algoritma genetika, kromosom dibentuk dari kombinasi ruang dan slot waktu, fungsi fitness dirancang berdasarkan penalti bentrok jadwal guru, sedangkan mekanisme seleksi menggunakan roulette wheel yang dilanjutkan dengan crossover dan mutasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan sistem yang diusulkan telah menghasilkan alur proses penjadwalan yang lebih sistematis, mendukung validasi ketersediaan guru, dan menyediakan proses generate jadwal secara terkomputerisasi. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada penyesuaian representasi kromosom dan alur operasional sistem dengan kebutuhan penjadwalan di lingkungan SMA XY sehingga dapat menjadi dasar implementasi sistem yang lebih efisien, konsisten, dan mudah dikembangkan pada penelitian lanjutan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN PRODUK TERLARIS PADA PANGKALAN SUDIAWATI BEKASI Dwipa Handayani; Achmad Noema; Rasim Rasim; Agus Hidayat; Hendarman Lubis
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 6 No 2 (2026): JMI Jayakarta (April 2026)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v6i2.2374

Abstract

Pangkalan Sudiawati Bekasi is a business engaged in household goods distribution with a central warehouse that stores various products. However, the sales data management process is still conducted manually through bookkeeping, which often leads to recording errors and difficulties in identifying the most demanded products. This issue results in ineffective decision-making regarding stock procurement, potentially causing losses due to unsold products. This study aims to design a sales data management system that can effectively identify best-selling products. The approach used in this research is the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) methodology as a system development framework, combined with the K-Means Clustering algorithm to group sales data based on product demand levels. The results of this study indicate that the developed system is capable of classifying products into several categories, such as highly demanded, moderately demanded, and less demanded products. This classification assists Pangkalan Sudiawati in making more accurate decisions regarding inventory management and improving the efficiency of sales data processing.
PENGUATAN AUTENTIKASI REGISTER PENGGUNA MELALUI ENKRIPSI OTP BERBASIS CAESAR CIPHER Mokhammad Hadi Prayitno; Hendarman Lubis
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 6 No 2 (2026): JMI Jayakarta (April 2026)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v6i2.2387

Abstract

Evolusi ekosistem digital yang cepat meningkatkan risiko keamanan informasi, terutama selama proses registrasi pengguna di mana data sensitif dikirimkan. Meskipun teknologi One-Time Password (OTP) menyediakan autentikasi dinamis, transmisi kode dalam bentuk teks biasa (plaintext) melalui SMS atau email tetap rentan terhadap penyadapan. Penelitian ini bertujuan untuk memperkuat proses registrasi dengan menerapkan sistem keamanan berlapis yang menggabungkan algoritma klasik Caesar Cipher dengan mekanisme OTP. Menggunakan pendekatan Research and Development (R&D), sebuah prototipe dikembangkan untuk mengenkripsi 6 digit OTP alfanumerik sebelum dikirimkan. Sistem ini menggunakan formula $C = (P + K) \mod 26$ atau penyesuaian tabel ASCII untuk mengubah plaintext OTP menjadi ciphertext. Pengujian melalui metode Black Box dan Avalanche Effect mengonfirmasi bahwa sistem berhasil mengamankan data tanpa mengorbankan pengalaman pengguna. Simulasi Python menunjukkan bahwa kode asli (contoh: "AZ29B1") dikirimkan sebagai ciphertext (contoh: "DC52E4"), dengan dekripsi otomatis yang terjadi pada sisi aplikasi. Penelitian ini memberikan kontribusi solusi praktis dengan komputasi rendah untuk mencegah pencurian identitas dan akses tidak sah selama tahap pembuatan akun
IMPLEMENTASI JARINGAN WLAN DENGAN MANAJEMEN HOTSPOT DAN BANDWIDTH BERBASIS MIKROTIK PADA LABORATORIUM KOMPUTER FASILKOM UBHARA JAYA Muhammad Yasir; Agus Hidayat; Achmad Noeman; Asep Ramdhani Mahbub; Rasim Rasim; Robertus Suraji; Hendarman Lubis
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 6 No 2 (2026): JMI Jayakarta (April 2026)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v6i2.2390

Abstract

Laboratorium komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya (Fasilkom Ubhara) sebelumnya bergantung pada jaringan hotspot dari provider ISP yang tidak dapat dikonfigurasi secara mandiri, sehingga tidak tersedia mekanisme pembatasan bandwidth, manajemen pengguna, maupun autentikasi akses yang memadai. Kondisi ini menyebabkan penggunaan bandwidth yang tidak terkontrol dan ketidakmampuan administrator dalam memonitor aktivitas jaringan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan infrastruktur jaringan WLAN mandiri berbasis MikroTik RouterOS yang dilengkapi dengan manajemen hotspot menggunakan captive portal dan pembatasan bandwidth melalui Simple Queue. Metode yang digunakan adalah Network Development Life Cycle (NDLC) yang mencakup tahapan analisis, desain, simulasi, implementasi, monitoring, dan manajemen. Hasil implementasi menunjukkan bahwa jaringan WLAN berhasil dibangun dengan konektivitas penuh ke internet (packet loss 0%, avg-rtt 1ms), pembatasan bandwidth efektif pada 5 Mbps upload/download per segmen jaringan dengan hasil speedtest mencapai 4,31 Mbps download dan 4,72 Mbps upload, serta sistem hotspot captive portal yang berfungsi dengan autentikasi berbasis username dan password melalui domain labsiber.com. Penelitian ini menyimpulkan bahwa implementasi MikroTik secara signifikan meningkatkan kontrol administrator terhadap jaringan laboratorium dibandingkan kondisi sebelumnya.
EVALUASI RISIKO ISPA PADA RUMAH TINGGAL BERBASIS PM2.5 DAN KELEMBABAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC Joniwarta Joniwarta; Agus Hidayat; Allan Desi Alexander; Hendarman Lubis
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 6 No 2 (2026): JMI Jayakarta (April 2026)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v6i2.2377

Abstract

Kelembapan tinggi pada rumah tinggal, khususnya pada material gipsum, berpotensi meningkatkan pertumbuhan jamur dan akumulasi partikel halus (PM2.5) yang berkontribusi terhadap risiko Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi risiko ISPA pada rumah tinggal dengan plafon/dinding gipsum lembap berdasarkan parameter konsentrasi PM2.5 dan kelembapan relatif (Relative Humidity/RH) menggunakan algoritma Fuzzy Logic. Evaluasi dilakukan dengan mengacu pada standar kualitas udara World Health Organization (WHO) tahun 2021 yang menetapkan batas ambang PM2.5 sebesar 15 µg/m³ untuk rata-rata 24 jam sebagai pedoman kesehatan. Sistem monitoring dikembangkan berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor PMS5003 untuk pengukuran PM2.5 dan DHT22 untuk kelembapan yang terintegrasi dengan mikrokontroler ESP32 serta dashboard pemantauan real-time. Hasil pengukuran selama 7 hari pada ruangan dengan gipsum lembap menunjukkan nilai RH rata-rata 73–82%, dengan konsentrasi PM2.5 berkisar antara 20–38 µg/m³, melampaui ambang WHO pada beberapa periode pengamatan. Analisis menggunakan metode Fuzzy Mamdani mengklasifikasikan kondisi tersebut ke dalam kategori “Waspada” hingga “Bahaya”, terutama ketika kelembapan tinggi memperkuat potensi pertumbuhan jamur dan bioaerosol. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Fuzzy Logic memberikan evaluasi risiko yang lebih adaptif dibandingkan metode threshold konvensional berbasis ambang WHO semata, karena mempertimbangkan interaksi antara PM2.5 dan kelembapan. Penelitian ini menegaskan pentingnya pengendalian kelembapan pada material gipsum dalam upaya pencegahan gangguan pernapasan di lingkungan rumah tinggal.