Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.81
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Infortech Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS SPEED - Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Indonesian Journal Computer Science (ijcs)
Nandang Iriadi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Mathematics

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Analisa Pengukuran Kualitas Layanan Blibli.Com dengan Tokopedia Terhadap Kepuasaan Pelanggan Menggunakan Metode Webqual Iriadi, Nandang; Mufida, Elly; Handono, Felix Wuryo; Hidayat, Aziz Setyawan
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 9 No. 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1875

Abstract

Teknologi Informasi saat ini banyak membawa perubahan besar terhadap perkembangan bisnis saat ini. Salah satunya adalah bisnis jual beli  atau biasa juga di sebut e-commerce. Sebuah website memegang peranan penting dalam  e-commerce. Website menyediakan informasi mengenai produk atau layanan jasa. Salah satunya adalah website Blibli.com dan Tokopedia yang merupakan situs tempat terjadinya kegiatan jual beli barang dan jasa. Faktor pendukung e-commerce salah satunya adalah sebuah website. Metode WebQual merupakan salah satu teknik pengukuran untuk menentukan kualitas website. WebQual pada dasarnya mengukur mutu sebuah website berdasarkan persepsi dari pengguna atau pengunjung situs. Menggunakan metode webqual 4.0 yang terdiri dari 3 variabel yaitu kegunaan, kualitas informasi dan kualitas interaksi. Data yang diperoleh adalah dengan menyebar kuesioner berisi 28 pertanyaan kepada 64 responden menggunakan skala Likert. Teknik sampel yang digunakan adalah random sampling. Data yang diperoleh akan diolah menggunakan Micrososft Excel dan SPSS. Ada 28 atribut yang mempengaruhi penilaian mereka terhadap kualitas layanan website karena semua atribut dinyatakan valid dan realiabel. Disimpulkan bahwa  ditolak sedangkan ,  dan  diterima, dan terdapat hubungan yang postif antara (X1) Kegunaan, (X2) Kualitas Informasi dan (X3) Kualitas Interaksi terhadap tingkat Kepuasan Pelanggan (Y) website baik Blibli.com maupun Tokopedia. Tokopedia memiliki tingkat kualitas layanan sedikit lebih tinggi dibanding dengan Blibli.com dengan hasil perbandingan 117,63 > 116,68.
Implementasi Teknologi Rest Api Dengan Node Js Untuk Aplikasi Rekomendasi Destinasi Wisata Ramadhani, Anjas; Iriadi, Nandang; Hidayat, Rachmat
Indonesian Journal Computer Science Vol. 4 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/t3z8vz27

Abstract

Kemajuan teknologi informasi terutama di era digital saat ini, pengguna menginginkan akses cepat dan mudah terkait informasi perjalanan seperti destinasi, akomodasi, dan transportasi, aplikasi rekomendasi destinasi wisata .Teknologi Rest API dengan Node JS terbukti efektif dalam menangani permintaan dan memberikan respon yang cepat, sementara Rest Api yang dikembangkan menyediakan fitur pencarian destinasi wisata berdasarkan kota, kategori, rating, dan harga. Lokis adalah aplikasi mobile inovatif yang dirancang untuk merevolusi cara wisatawan dan penduduk lokal menjelajahi objek wisata di daerah Jabodetabek yang dinamis. Lokis memanfaatkan data dari berbagai sumber Google Maps melalui API TensorFlow dalam ranah Machine Learning, diproses dan memodelkan data dengan hati-hati,membangun model untuk mengevaluasi efisiensi rute yang dioptimalkan. Untuk memastikan rute-rute ini memenuhi harapan, mengkonsolidasikan data ke dalam dataset yang komprehensif dan menerapkan sistem rekomendasi untuk destinasi yang relevan. Integrasi Cloud Computing memfasilitasi pengembangan Model Sistem Rekomendasi Pengembangan Machine Learning dan Mobile Development, yang secara khusus menangani Rest Api yang memiliki peran penting dalam menjembatani dataset yang telah diolah oleh tim Machine Learning agar dapat digunakan oleh tim Mobile Development. Keberhasilan implementasi ini menunjukkan bahwa Node.Js adalah pilihan tepat untuk pengembangan Rest Api dalam aplikasi rekomendasi destinasi wisata, membuka peluang untuk integrasi dengan sumber data lain seta penambahan fitur rekomendasi, serta peningkatan performa dan skalabilitas sistem. Metode penelitian yang digunakan dalam pengembangan aplikasi ini adalah observasi langsung terhadap objek penelitian untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang fenomena yang sedang dipelajari.
Co-Authors - STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Iqbal - STMIK Nusa Mandiri, Ishak Kholil - STMIK Nusa Mandiri, Winda Yulianti - Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Priatno ., Priatno Achmad Sumbaryadi, Achmad Ade Ustami Indrasari - AMIK BSI Jakarta ADHI DHARMA SURIYANTO Ahmad Ishaq Akmaludin Akmaludin, Akmaludin Andi Arfian Andronias Siregar Aziz Setyawan Hidayat, Aziz Setyawan Doni Andriansyah Dwi Budi Santoso Elly Mufida, Elly Felix Wuryo Handono Henny Leidiyana Imam Nawawi Indah Ariyati Ishaq, Ahmad Kudiantoro Widianto, Kudiantoro Nia Nuraeni Novianto, Ahmad Didit Priatno, Priatno RACHMAT HIDAYAT Ramadhani, Anjas Sainan, Sainan Sidik , Sidik Sugiono Sugiono Surianto, Adhi Dharma Toni Sukendar Wahid, Bilal Abdul Wina Widiati Yuliasari, Fitrani Indah