Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.658
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Inovasi Informatika Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Pendidikan Sains dan Komputer
Handri Santoso
Universitas Pradita
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Energy Engineering Immunology & microbiology Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Model Aplikasi Sistem Appraisal pada Kantor Jasa Penilai Publik Firman Pradana Rachman; Handri Santoso
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 11, No 1: April 2022
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (790.3 KB) | DOI: 10.35889/jutisi.v11i1.811

Abstract

Abstrak. Kantor Jasa Penilai Publik berperan penting dalam menentukan nilai ekonomis sebuah aset atau properti. Penilaian yang dilakukan oleh perusahaan KJPP (Kantor Jasa Penilai Publik) selama ini dilakukan dengan manual di nilai kurang efisien. Pembuatan Aplikasi Sistem Appraisal berbasis komputer bertujuan untuk membantu dalam penentuan nilai, identifikasi properti, analisa data dan rekonsiliasi. Harapannya dapat mempercepat proses pembuatan laporan serta mencegah terjadinya kesalahan rumus dan mengurangi manipulasi data. Model pengembangan sistem mengikuti tahapan-tahapan dalam model Systems Development Life Cycle, sedangkan teknik pengumpulan data menggunakan metode field research yang dilakukan secara langsung di lapangan dengan teknik observasi dan wawancara. Hasil penelitian menunjukkan sistem aplikasi ini mampu mempermudah dalam melakukan proses appraisal yang lebih akurat, cepat dan menghindari kesalahan rumus dan manipulasi data.Kata kunci: Sistem Informasi; Penilaian Properti; Penilaian aset;Systems Development Life Cycle Abstract. The Public Appraisal Service Office has an important role in determining the economic value of an aset or properti. The assessment carried out by the KJPP (Public Appraisal Service Office) company so far has been carried out manually, which is considered less efficient. Development of a computer-based Appraisal System Application aims to assist in determining values, identifying porperty, data analysis and reconciliation. The hope is that it can speed up the reporting process and prevent formula errors and reduce data manipulation. The systems development model follows the stages in the Systems Development Life Cycle model, while the data collection technique used the field research method which was carried out directly in the field with observation and interview techniques. The results show that this application system makes it easier to carry out an appraisal process that is more accurate, faster and avoids formula errors and data manipulation.Keywords: Information System; Properti Valuation; Aset Valuation; Systems Development Life Cycle
Analisis Employee Satisfaction Menggunakan Teknik Clustering Dan Classification Machine Learning I Ketut Adi Wirayasa; Handri Santoso
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 18, No 1: Februari 2022
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (411.261 KB) | DOI: 10.35889/progresif.v18i1.766

Abstract

Abstrak. Kepuasan kerja pekerja sangat berhubungan dengan pekerjaan maupun kondisi dirinya ditempat kerja. Tingkat kepuasan kerja pekerja dapat di analisis dan menjadi bahan evaluasi perusahaan dalam menjalankan bisnis untuk mencapai target yang diinginkan. Kombinasi teknik clustering dan classification merupakan algoritma machine learning yang dapat membantu bagian Sumber Daya Manusia dalam menganalisis dan prediksi tingkat kepuasan kerja pekerja di perusahaan. Teknik clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah KMeans dan teknik classification menggunakan algoritma classificafier dari library Pycaret. Hasil analisis dari penggunaan teknik clustering dan classification dari ke-5 model classifier yang dipilih, 3 model yaitu LightGBM, Catboost dan XGBoost menunjukkan performa yang konsiten dan menghasilkan tingkat accuracy prediksi diatas 98% dengan jumlah cluster ideal 2, ncomponent 27, waktu proses rata-rata setiap model kurang dari 2 menit setiap tahapan proses dan menggunakan K-means clustering.Kata kunci: Kepuasan pekerja; Klaster; Klasifikasi; Pembelajaran mesin Abstract. Job satisfaction of workers is closely related to their work and conditions at work. The level of job satisfaction of workers can be analyzed and become an evaluation material for companies in running a business to achieve the desired target. The combination of clustering and classification techniques is a machine learning algorithm that can assist the Human Resources department with analyzing and predicting the level of job satisfaction of workers in the company. The clustering technique used in this research is K-Means in the classification technique using a binary classification algorithm from the Pycaret library. The results analysis of the clustering and classification techniques from the five selected classifier models, three models namely LightGBM, Catboost, and XGBoost shown consistent performance and the prediction accuracy levels above 98% with the ideal number of clusters 2, n-components 27, the average of processing time each model is less than 2 minutes each stage process and using K-means clustering.Keywords: Employee Satisfaction; Clustering; Classification; Machine Learning
Performance Comparison of Supervised Learning Using Non-Neural Network and Neural Network Djarot Hindarto; Handri Santoso
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 1 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i1.40768

Abstract

Currently, the development of mobile phones and mobile applications based on the Android operating system is increasing rapidly. Many new companies and startups are digitally transforming by using mobile apps to provide disruptive digital services to replace existing old-fashioned services. This transformation prompted attackers to create malicious software (malware) using sophisticated methods to target victims of Android phone users. The purpose of this study is to identify Android APK files by classifying them using Artificial Neural Network (ANN) and Non-Neural Network (NNN). ANN is a Multi-Layer Perceptron Classifier (MLPC), while NNN is a method of KNN, SVM, Decision Tree. This study aims to make a comparison between the performance of the Non-Neural Network and the Neural Network. Problems that occur when classifying using the Non-Neural Network algorithm have problems with decreasing performance, where performance is often decreased if done with a larger dataset. Answering the problem of decreasing model performance, the solution is used with the Artificial Neural Network algorithm. The Artificial Neural Network Algorithm selected is Multi_layer Perceptron Classifier (MLPC). Using the Non-Neural Network algorithm, K-Nearest Neighbor conducts training with the 600 APK dataset achieving 91.2% accuracy and training using the 14170 APK dataset decreases its accuracy to 88%. The use of the Support Vector Machine algorithm with the 600 APK dataset has 99.1% accuracy and the 14170 APK dataset has decreased accuracy to 90.5%. The use of the Decision Tree algorithm to conduct training with a dataset of 600 APKs has an accuracy of 99.2% and training with a dataset of 14170 APKs has decreased accuracy to 90.8%. Experiments using the Multi-Layer Perceptron Classifier have increased accuracy performance with the 600 APK dataset achieving 99% accuracy and training using the 14170 APK dataset increasing the accuracy reaching 100%.
Digitalisasi Musik Industri: Bagaimana Teknologi Informasi Mempengaruhi Industri Musik di Indonesia Isra Ruddin; Handri Santoso; Richardus Eko Indrajit
Jurnal Pendidikan Sains dan Komputer Vol. 2 No. 01 (2022): Artikel Riset Periode Februari 2022
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (612.974 KB) | DOI: 10.47709/jpsk.v2i01.1395

Abstract

Dalam tiga dekade terakhir industri musik mengalami perubahan yang dramatis. Pendorong awal perubahan adalah perkembangan teknologi, khususnya digitalisasi distribusi musik. Perubahan radikal mulai muncul dengan perkembangan internet yang menyebabkan dematerialisasi format musik, akibatnya mengubah konsumsi dari format fisik tradisional ke digital konsumsi yang disediakan oleh layanan streaming. tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan digitalisasi pada perusahaan rekamanan musik dengan membuat platform digital aplikasi berbasis web dalam melakukan semua kegiatan bisnis kepada stakeholder baik untuk keperluan internal maupun eksternal perusahaan. Perkembangan teknologi yang cepat dan konstan menantang banyak bisnis untuk mempertimbangkan kembali strategi mereka dan dengan cepat beradaptasi dengan perubahan trend pasar yang cepat. Akhirnya banyak dari bisnis tersebut yang bangkrut, ada juga yang baru mapan meroket, tetapi tidak satupun dari mereka berhasil menemukan model yang sempurna untuk menghasilkan pendapatan yang sama seperti pada tahun 1990-an. Penelitian ini juga dilakukan untuk mengembangkan bisnis industri musik sehingga melihat potensi besar pada kegiatan kolaborasi dengan stakeholder sehingga dapat mempermudah kerjasama baik secara teknis maupun non teknis.Penelitian ini diharapkan dapat menjadi pedoman dalam mengkaji industri musik di Indonesia yang berpotensi besar di era digital kreatif saat ini serta menjadi pengembangan teori khusus pada industri musik di tanah air sehingga penelitian ini dapat dijadikan referensi yang dapat digunakan oleh kalangan akademisi maupun praktisi serta diharapkan dapat digunakan untuk pengembangan teknologi diseluruh perusahaan rekaman musik sehingga proses kolaborasi kerjasama dengan stakeholder dapat berjalan dengan baik, cepat, tepat dan transparan.
Evaluasi Sistem Informasi Pariwisata menggunakan Framework COBIT 5 (Studi Kasus: Jati Lian Tourism) Yakob Jati Yulianto; Richardus Eko Indrajit; Handri Santoso; Erick Dazki
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 11, No 2: Agustus 2022
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (275.506 KB) | DOI: 10.35889/jutisi.v11i2.927

Abstract

PT. Jati Lian Tourism is a company engaged in tourism. The company has been operating for a long time and already has a customer service information system. One of the main systems is a tourism information system. The company also operates other information systems besides the tourism information system, so that one of the problems that arise is how to ensure synchronization between systems to support business operations. To determine the extent of the maturity level of the operating system, this study measures and evaluates the maturity level of the system, organization, management and all governance. The measurement of the ability of the tourism information system is carried out using the COBIT 5 Framework. The measurement results show that the current goal of the company is targeted to have a maturity level at level 3, where currently the company still has maturity at level 2. Greater efforts are needed for the company management to improve maturity to a higher level.Keywords: Maturity Level; Governance; Tourism; Cobit Abstrak. PT. Jati Lian Tourism adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang pariwisata. Perusahaan telah beroperasi sejak lama dan telah memiliki sistem informasi pelayanan pelanggan. Salah satu sistem utamanya adalah sistem informasi pariwisata. Perusahaan juga mengoperasikan sistem informasi lain selain sistem informasi pariwisata, sehingga salah satu permasalahan yang muncul adalah bagaimana memastikan terjalinnya sinkronisasi antar sistem dalam mendukung operasi bisnis. Untuk mengetahui sejauh mana tingkat kematangan sistem yang sedang beroperasi, penelitian ini melakukan pengukuran dan evaluasi tingkat kematangan sistem, organisasi, manajemen dan semua tata kelola. Pengukuran kemampuan sistem informasi pariwisata dilakukan menggunakan Framework COBIT 5. Hasil pengukuran menunjukkan goal dari perusahaan saat ini ditargetkan memiliki tingkat kematangan pada level 3, dimana saat ini perusahaan masih mempunyai kematangan pada level 2. Diperlukan upaya pembenahan yang lebih besar bagi pihak manajemen perusahaan untuk meningkatkan kematangan menuju ke level yang lebih tinggi.Kata Kunci: Level Kematangan; Tata Kelola; Pariwisata; Cobit
Computational Thinking Improvement Through Speech Recognition Application Development for Pahoa High School Students: Peningkatan Computational Thinking Melalui Pengembangan Aplikasi Speech Recognition Bagi Siswa SMA Pahoa Theresia Herlina Rochadiani; Handri Santoso
Dinamisia : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 7 No. 1 (2023): Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/dinamisia.v7i1.13008

Abstract

Computational Thinking (CT) skills are needed in jobs in the Industrial 4.0 era. Activities to improve CT have been widely carried out in the world of education. Learning programming and artificial intelligence education is one of the ways to improve CT. This community service activity (PkM) at Pahoa High School aims to improve CT through the development of a speech recognition application using the MIT App Inventor. Through the stages of goal setting, the need for students is defined. Then in the preparatory stage, training modules are drawn up. At the implementation stage, PkM activities are carried out online and as an evaluation stage, at the end of the activity students are given a test. This activity was followed by 44 students online. As the results, 68% of students received test scores of more than 60 and an average of 70% of students answered correctly questions related to algorithm design.
Uji dan Analisis Kerentanan Mahasiswa Universitas X Terhadap Serangan Rekayasa Sosial Glenny Chudra; Theresia Herlina Rochadiani; Handri Santoso; Tommi Poltak Mario
Jurnal Inovasi Informatika Vol. 7 No. 2 (2022): Jurnal Inovasi Informatika
Publisher : Universitas Pradita

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51170/jii.v7i2.286

Abstract

Keamanan siber masih mempunyai beberapa celah sekalipun dapat melindungi infrastruktur, server, dan jaringan pada suatu perusahaan dengan baik. Salah satu diantaranya adalah manusia. Manusia bisa dijadikan celah karena manusia merupakan tautan terlemah yang lebih mudah dieksploitasi daripada celah keamanan apapun. Melalui rekayasa sosial dan penyerangan phising, manusia dapat mudah dieksploitasi karena mudah percaya terhadap suatu skenario penyerangan. Melalui campaign uji phishing yang dilakukan terhadap 386 mahasiswa, kita dapat mengetahui apakah manusia adalah link terlemah dalam kemanan siber khususnya didalam instansi pedidikan. Kemudian kita mengukur tingkat kesadaran keamanan informasi dapat diukur melalui kuesioner HAIS-Q (The Human Aspect of Information Security Questionnare). Pada penelitian ini akan dibahas bahwa manusia merupakan salah satu tautan terlemah dari keamanan siber yang ada pada instansi pendidikan dengan diadakannya uji phising, dan menyebarkan kuesioner HAIS-Q (The Human Aspect of Information Security Questionnare) untuk menilai information Security awareness mahasiswa Universitas Xdan mengetahui apakah diperlukannya tindakan dari hasil uji phising kali ini.
CLASSIFYING VILLAGE FUND IN WEST JAVA, INDONESIA USING CATBOOST ALGORITHM Muhammad Alfathan Harriz; Nurhaliza Vania Akbariani; Harlis Setiyowati; Handri Santoso
Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Vol. 4 No. 2 (2023): Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi (JIMIK)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) AMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jimik.v4i2.269

Abstract

With over 261 million inhabitants, Indonesia is home to approximately 15,000 villages, according to the Ministry of Villages, Disadvantaged Regions, and Transmigration. Among these, 1,406 are in West Java. Of these, 504 of them are advanced, 464 are developing, 390 are disadvantaged, and 48 are very disadvantaged. The CatBoost machine learning model was used to classify village funds in West Java from 2018 to 2021 and had an accuracy rating of 75%, precision rating of 79%, recall of 79%, and f1 score of 79%, demonstrating its excellent performance. However, missing data points had to be removed from the analysis and it is suggested that a more sophisticated method for handling missing values should be used in future studies. In addition, hyperparameter tuning could be employed to increase the model's performance, and a variety of metrics could be used to accurately assess the results. Overall, CatBoost may be of benefit to the Indonesian Government in order to classify village funds according to their status, channel funds more accurately and efficiently, and observe the situation of a village year-over-year.
Eksplorasi Potensi Metaverse sebagai Alternatif House Tour: Pengembangan Prototipe Aplikasi House Tour Interaktif di Metaverse Renaldi Renaldi; Handri Santoso
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 8, No 1 (2023)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v8i1.3298

Abstract

Dalam penelitian ini, dilakukan sebuah pendekatan baru untuk house tour dengan menggunakan platform Metaverse untuk menyelesaikan kelemahan dari house tour secara langsung dan Virtual Tour 360°. Kelemahan tersebut meliputi keterbatasan dalam interaksi, pergerakan serta kurangnya kehadiran yang nyata. Dalam penelitian ini, penulis mengembangkan prototipe aplikasi house tour di Metaverse meenggunakan platform CORE. Proses pengembangan prototipe aplikasi house di Metaverse dalam penelitian ini menggunakan Game Based Learning (GBL) Model. GBL Model terdiri dari empat tahapan yaitu Analysis, Production, Testing dan Release.  Evaluasi prototipe aplikasi menggunakan dua jenis kuesioner yaitu Comparative Usability Evaluation (CUE) untuk membandingkan house tour secara langsung dengan virtual house tour di Metaverse dan User Engagement Scale Short Form (UES-SF) untuk membandingkan house tour Virtual Tour 360° dengan virtual house tour di Metaverse. Hasil penelitian menghasilkan prototipe aplikasi house tour di Metaverse memiliki beberapa fitur meliputi fitur avatar sebagai representasi virtual pengguna di platform CORE, fitur tour progress, fitur Panel Informasi dan fitur Ubah Perabotan. Berdasarkan hasil kuesioner, Metaverse memiliki potensi untuk menggantikan atau menjadi alternatif house tour secara langsung. Dari segi pengalaman pengguna, Metaverse jauh lebih interaktif dan imersif dibandingkan dengan house tour Virtual Tour 360°.
Co-Authors Dazki, Erick Djarot Hindarto Firman Pradana Rachman Glenny Chudra Harlis Setiyowati Isra Ruddin Mayatopani, Hendra Muhammad Alfathan Harriz Nurhaliza Vania Akbariani Renaldi Renaldi Richardus Eko Indrajit Theresia Herlina Rochadiani Tommi Poltak Mario Wirayasa, I Ketut Adi Yakob Jati Yulianto