Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.48
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Cakrawala : Jurnal Humaniora Bina Sarana Informatika Paradigma Bina Insani ICT Journal Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) Jurnal Infortech Jurnal Inovasi Informatika RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI Bulletin of Computer Science Research Computer Science (CO-SCIENCE) Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Informatics and Computer Engineering Journal SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Jurnal Komputer Antartika Information Technology and Systems Jurnal Infortech
Yopi Handrianto, Yopi
Universitas Bina Sarana Informatika
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 49 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Metode Technology Acceptance Model (TAM) Dalam Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Transportasi Umum Terhadap Aplikasi TJ : Transjakarta handrianto, yopi; Saputra, Ilham Thomas
Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 6 No. 1 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/reputasi.v6i1.8488

Abstract

Abstract - Transjakarta is the first Bus Rapid Transit (BRT) transportation system in Southeast and South Asia managed by PT Transportasi Jakarta. Some time ago, in an event PT Transportasi Jakarta issued a new innovation, namely the TJ : Transjakarta. The purpose of this study is to analyze how the level of satisfaction of public transportation users with the TJ : Transjakarta application. The research problem approach used is the technology acceptance model (TAM) model with the variables used are Perceived ease of Use, Perceived Uselfulness, Actual System Usage, Behavioral Use and Attitude Toward Using. The data collection method used is a questionnaire distributed via Google Form. The results of the questionnaire were processed using SPSS 30.0. From the results of data analysis that has been done, it is concluded that the Perceived Ease of use variable has the most significant influence on user satisfaction. Based on the results of the simultaneous analysis, it shows that the variables Perceived Ease of use (X1), Perceived Usefulness (X2), Behavioral Intention to Use (X3), and Actual System Usage (X4) simultaneously positively affect Attitude Toward Using (user satisfaction) (Y) with a percentage level of influence of 67.1%. This means, there is an influence on the satisfaction of public transportation users who use the TJ : Transjakarta application. Keywords : Technology Acceptance Model (TAM), User Satisfaction, TJ : Transjakarta
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.
Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Prediksi Prestasi Siswa Pada SMPN 51 Jakarta Muhammad Hamdan Sukri; Handrianto, Yopi
Informatics and Computer Engineering Journal Vol 4 No 1 (2024): Periode Februari 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/icej.v4i1.2582

Abstract

The world of education is the birthplace of state servants and the instrument for forming the personality of the state. Schools are the most important places where Indonesia's "state builders" must strive to bring this country to world competition. This study aims to apply the C4.5 algorithm in determining student achievement predictions at SMPN 51 Jakarta. The method used in this study is the C4.5 algorithm, which is one of the most popular and effective machine learning algorithms for decision making. Algorithm C4.5 is used to build a predictive model of student achievement based on various relevant attributes, such as attendance, attitude scores, and extracurriculars. the results of the implementation are carried out using the Data Mining Rapid Miner software, where the results will later prove that the results of the analysis carried out by applying the C4.5 algorithm are in accordance with the results of the implementation. The results obtained are the "Extra Curricular" attributes which become leaves or leaves. Then the attribute "Alpha" gets the highest gain value with a result of 1. Then "Alpha" becomes the last B root node. Then the attribute "Alpha" SB becomes the last root node that gets the highest gain value with a result of 0.468995594. Then the attribute "Alpha" with a value > 0 has an unachieved answer or "NO" and with a value <= 0 has an achievement answer.
Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Aplikasi Mcdonald’s Dengan Perspektif Pengguna Menggunakan Metode User Experience Questionnaire Sri Radhitya Murti Mahening; Handrianto, Yopi
Informatics and Computer Engineering Journal Vol 4 No 1 (2024): Periode Februari 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/icej.v4i1.2585

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan pengguna aplikasi McDonald's di Jakarta Timur menggunakan metode User Experience Questionnaire (UEQ). Responden diminta untuk mengisi kuesioner UEQ yang terdiri dari 26 pertanyaan terkait enam faktor pengalaman pengguna yaitu daya tarik, kejelasan, efisiensi, stimulasi, ketepatan, dan kebaruan. Hasil analisis UEQ menunjukkan bahwa setiap variabel pengalaman pengguna memiliki nilai rata-rata di atas 0,8, menunjukkan adanya kepuasan yang positif dari pengguna aplikasi McDonald's di Jakarta Timur. Variabel daya tarik mendapatkan nilai (1,421), variabel kejelasan nilai (1,445), variabel efisiensi nilai (1,465), variabel stimulasi nilai (1,445), variabel ketepatan nilai (1,421), dan variabel kebaruan nilai (1,338). Penelitian ini menyimpulkan bahwa aplikasi McDonald's memperoleh hasil yang baik dalam kepuasan pengguna di Jakarta Timur, dengan adanya hubungan positif antara variabel daya tarik, kejelasan, efisiensi, stimulasi, ketepatan, dan kebaruan. Hasil ini dapat digunakan oleh McDonald's untuk meningkatkan pengalaman pengguna melalui peningkatan aspek-aspek yang masih perlu ditingkatkan.
Sistem Tarif Integrasi Menggunakan Fitur Pay As You Go (PAYG) Pada Aplikasi JakLingko Muflih, Dzaky Fallah; Handrianto, Yopi
Informatics and Computer Engineering Journal Vol 5 No 1 (2025): Periode Februari 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/icej.v5i1.7688

Abstract

PT Jakarta Lingko Indonesia atau biasa disebut sebagai JakLingko merupakan perusahaan penyedia sistem tarif integrasi yang menggabungkan antar moda transportasi umum di Jakarta seperti Bus Transjakarta, Angkutan Kota, Mass Rapid Transit Jakarta (MRTJ), Light Rail Transit Jakarta (LRTJ), dan Kereta Rel Listrik (KRL). Tujuan dalam tarif integrasi menggunakan fitur Pay As You Go (PAYG) supaya pengguna yang menggunakan transportasi umum menjadi mudah, nyaman, dan lebih efisien dalam biaya. Metode dalam pengumpulan data pada laporan skripsi ini menggunakan metode observasi, wawancara, dan Studi Pustaka. Tarif integrasi berlaku ketika pengguna menggunakan 2 (dua) atau lebih moda transportasi, dengan biaya per Kilo Meter Rp250 ditambah dengan biaya Boarding Fee sebesar Rp2.500. Jika pengguna melakukan perjalanan Halte Dukuh Atas 2 menuju Stasiun LRTJ Pegangsaan Dua yang berjarak 15 KM, pengguna hanya perlu mengeluarkan biaya atau tarif sebesar Rp6.250, jika pengguna tidak menggunakan tarif integrasi, maka pengguna mengeluarkan biaya sebesar Rp8.500. Dengan pemanfaatan tarif integrasi pada kasus moda transportasi perjalanan ini, pengguna menghemat Rp2.250.
Pengaruh Kualitas Layanan Aplikasi MyMRTJ Terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakan Metode Servqual Handrianto, Yopi; Zirohim, Tanzil
Informatics and Computer Engineering Journal Vol 6 No 1 (2026): Periode Februari 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/icej.v6i1.10140

Abstract

PT MRT Jakarta merupakan BUMD yang berdiri pada 17 Juni 2008 dan mulai mengoperasikan layanan MRT sejak 2019 sebagai solusi transportasi massal di Jakarta. Untuk mendukung transformasi digital, PT MRT Jakarta meluncurkan aplikasi MyMRTJ pada April 2019 yang menyediakan layanan informasi jadwal, pembelian tiket digital, dan fitur hiburan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas layanan aplikasi MyMRTJ terhadap kepuasan pengguna dengan metode SERVQUAL, yang mencakup lima dimensi: Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui penyebaran kuesioner kepada 100 responden pengguna aktif aplikasi. Data dianalisis menggunakan uji validitas, reliabilitas, regresi linear berganda, serta uji T dan F dengan bantuan SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan kelima dimensi SERVQUAL berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna (uji F signifikan). Secara parsial, dimensi Responsiveness dan Assurance berpengaruh signifikan, sedangkan dimensi lainnya tidak berpengaruh signifikan. Hipotesis alternatif (H₁) diterima dan hipotesis nol (H₀) ditolak, yang berarti terdapat pengaruh signifikan antara kualitas layanan MyMRTJ dan kepuasan pengguna.  
The Influence of MILI Digital Payment Service Quality on Partner Satisfaction using the Servqual Method Rivaldo, Ricky; Handrianto, Yopi
Information Technology and Systems Vol. 3 No. 1 (2025): November 2025
Publisher : SAN Scientific

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58777/its.v3i1.528

Abstract

This study investigates the influence of service quality dimensions on partner satisfaction with MILI Digital Payment, a fintech application developed by PT Jendela Prima Indonesia in 2019. MILI provides digital transaction services such as prepaid credit, internet packages, bill payments, and ticket reservations, primarily targeting micro, small, and medium enterprises (MSMEs). Despite its benefits, user complaints regarding system disruptions, limited customer service, and ineffective feature socialization highlight potential service quality issues. This research adopts a causal-associative quantitative approach using the Servqual framework, which measures service quality across five dimensions: tangible, reliability, responsiveness, assurance, and empathy. Data were collected from 100 active MILI partners in Bekasi through purposive sampling and analyzed using multiple linear regression in SPSS, following validity, reliability, and classical assumption tests. Results demonstrate that, simultaneously, all five dimensions significantly affect partner satisfaction. However, responsiveness emerges as the only dimension with a significant partial effect, suggesting that timely responses and problem-solving play a critical role in shaping satisfaction. The findings contribute both theoretically and practically by confirming the applicability of Servqual in fintech contexts and providing strategic insights for improving digital service performance. Limitations include the study’s geographic focus on Bekasi and its restricted variables. Future research is recommended to expand the scope and explore additional factors such as trust and usability.
Pemanfaatan Algoritma Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi POLRI Presisi Yopi Handrianto; Omar Pahlevi; Mateus Hantoro Winarsa
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i2.11378

Abstract

Kepolisian Negara Republik Indonesia (Polri) merupakan institusi penting dalam pelayanan publik, termasuk pengurusan administrasi SIM dan SKCK. Untuk mendukung transformasi digital, Polri merilis aplikasi POLRI Presisi. Penelitian ini menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap fitur layanan SIM dan SKCK pada aplikasi tersebut. Sebanyak 4000 ulasan dikumpulkan melalui web scraping dari Google Play Store dan diberi label menggunakan pendekatan lexicon-based ke dalam tiga kelas: positif, negatif, dan netral. Ulasan diproses melalui cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, negation handling, stopword removal, dan stemming. Fitur teks dikonversi menggunakan TF-IDF dan digabungkan dengan fitur leksikal. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) diterapkan untuk menyeimbangkan data latih. Model klasifikasi dibangun menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan dioptimalkan melalui GridSearchCV. Hasil penelitian menunjukkan distribusi sentimen sebesar 76,36% negatif, 12,23% netral, dan 11,41% positif. Model SVM mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 91,50%, f1-score makro 0,82, dan ROC-AUC makro 0,9693. Temuan ini membuktikan efektivitas SVM dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi POLRI Presisi secara akurat.
Penerapan Algoritma Naive Bayes Pada Penerimaan Santri Baru Pendidikan Pondok Pesantren Yopi Handrianto; Muadz Zidan AlWafi
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12357

Abstract

Penerimaan santri baru merupakan tahapan penting dalam sistem pendidikan di sekolah formal maupun di pondok pesantren. Di beberapa pondok pesantren proses penerimaan santri baru sering kali dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan data dan penilaian subjektif, yang menyebabkan hasil dari tes seleksi tidak akurat. Seperti yang terjadi di pesantren Shalahuddin Al-Ayyubi Kabupaten Bekasi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengelola pesantren menetapkan kelulusan tes seleksi santri baru dengan  menerapkan algoritma naïve bayes dalam proses penerimaan santri baru, supaya hasil dari tes seleksi bisa lebih akurat dan terkomputerisasi. Penelitian menggunakan pendakatan kuantitatif dengan memanfaatkan data awal sebanyak 47 record, yang dibagi menjadi data testing, 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma naïve bayes mampu memberikan akurasi sebesar 88.89%, dengan precision sebesar 66,67%, recall sebesar 100% dan nilai AUC sebesar 1,000. Dari hasil prediksi, 7 santri dinyatakan diterima dan 2 santri tidak diterima. Terbukti bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang tinggi serta mampu memberikan hasil prediksi yang valid dan terukur.
Co-Authors Achmad Nurhadi Ade Christian Adjat Sudradjat Ahmad Sinnun Alamul Huda, Alamul Aldo Priamnistiko Ali Haidir AlWafi, Muadz Zidan Amrin Amrin Anastasiaa Siwi Fatma Utami Andi Nugroho Budi Sanjaya Budi Waluyo Dewi Ayu Nur Wulandari Eka Wahyu Styani Fajar Arrizky Syuhada Ghofar Taufiq Hadi Sukmana, Sulaeman Hariyanto Harna Govin Pratama Henny Destiana Henny Leidiyana Karlena Indriani Latifa, Nurul Robiatul Luci Kanti Rahayu Maisyaroh Mateus Hantoro Winarsa Muadz Zidan AlWafi Muflih, Dzaky Fallah Muhamad Raka Fadilah Muhammad Farhan Muhammad Fatkhul Munir Muhammad Hamdan Sukri Noval, Qibran Omar Pahlevi Pamungkas, Jarseno Panjaitan, Leo Fernando Phindika, Phindika Pratama, Lutfi Fadillah Rivaldo, Ricky Rusdiansyah Rusdiansyah Santiyana Yulia Santoso Setiawan Saputra, Ilham Thomas Sri Radhitya Murti Mahening Suhar Janti Sutisna, Alifan Widad Syamsiar, Syamsiar Tuslaela Wahyu Styani, Eka Zirohim, Tanzil