Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.156
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Evaluation and Research in Education (IJERE) Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi JUPITER (Jurnal Pendidikan Teknik Elektro) Indonesian Journal of Applied Informatics Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Journal of Sustainable Technology and Applied Science Bhakti Nagori (Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat) Jurnal Inovasi Pendidikan dan Teknologi Informasi (JIPTI) International Journal of Educational Best Practices SEMINAR NASIONAL SOSIAL, SAINS, PENDIDIKAN, HUMANIORA
Agung Panji Sasmito
Institut Teknologi Nasional Malang
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

Published : 53 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 53 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Sistem Pendukung Keputusan Prestasi Siswa SMA Negeri 1 Pronojiwo Menggunakan Metode Topsis Rayyano, Nadya Intan; Sasmito, Agung Panji; Zahro', Hani Zulfia
Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Vol 9, No 1 (2026): Januari
Publisher : Akademi Ilmu Komputer Ternate

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47324/ilkominfo.v9i1.415

Abstract

Abstrak: Penentuan siswa berprestasi di SMA Negeri 1 Pronojiwo masih bersifat manual dan subjektif karena belum adanya website layanan Bimbingan dan Konseling (BK) sebagai pusat data terpadu. Akibatnya, data seperti nilai akademik, kehadiran, kedisiplinan, dan prestasi non-akademik tersebar dan sulit diolah secara objektif. Penelitian ini merancang sistem web berbasis metode TOPSIS untuk menilai siswa berprestasi secara objektif dan efisien. Sistem dikembangkan berdasarkan empat kriteria tersebut dan diuji melalui Black Box Testing. Hasil menunjukkan sistem mampu menghitung perangkingan secara otomatis, akurat, dan konsisten dengan validasi manual. SPK ini meningkatkan efisiensi, transparansi, dan keadilan dalam penilaian. Penelitian ini dapat menjadi referensi penerapan SPK berbasis TOPSIS di sekolah menengah.Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS, Prestasi SiswaAbstract: The selection process for outstanding students at SMA Negeri 1 Pronojiwo is still conducted manually and tends to be subjective due to the absence of an integrated web-based Guidance and Counseling (BK) platform. Consequently, essential data such as academic performance, attendance, discipline, and non-academic achievements are scattered, making it difficult to analyze them objectively. This study aims to develop a web-based decision support system utilizing the TOPSIS method to evaluate outstanding students in a more objective and efficient manner. The system is designed using four key criteria and tested using Black Box Testing. The results indicate that the system is capable of generating rankings automatically, accurately, and consistently when compared to manual validation. This decision support system enhances the efficiency, transparency, and fairness of the assessment process. The findings of this research may serve as a reference for implementing TOPSIS-based decision systems in secondary education settings.Keywords: Decision Support System, TOPSIS, Student Achievement
Analisis Sentimen Potensi Gempa Megathrust di Indonesia Menggunakan Random Forest Mikhael Christian; Agung Panji Sasmito; Hani Zulfia Zahro'
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i2.95469

Abstract

Abstrak :Pada bulan Agustus tepatnya di tahun 2024, berita mengenai adanya potensi gempa megathrust di Indonesia membuat kalangan warga internet heboh salah satunya di media sosial X. Hal ini menimbulkan kekhawatiran dan adanya perbedaan sudut pandang dalam menanggapi berita ini di kalangan masyarakat terlebih para pengguna media sosial. Dikarenakan Indonesia sendiri memiliki 13 zona subduksi yang tersebar di beberapa wilayah. Zona subduksi sendiri merupakan pertemuan antar lempeng besar yang saling bertubrukan dan dapat mengakibatkan gempa megathrust. Akan tetapi, terdapat dua zona yang hangat diperbincangkan, yaitu Megathrust Mentawai-Siberut dan Selat Sunda. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi reaksi masyarakat online dalam menanggapi isu megathrust. Pendekatan yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode Random Forest, yang dikenal mampu menangani data yang besar dan akurasi yang dihasilkan tinggi. Tahapan pengolahan data meliputi pembersihan teks (cleaning), case folding, normalisasi, tokenisasi, penghapusan stopword, stemming, serta adanya evaluasi model. Data yang digunakan untuk melakukan pelatihan dan pengujian berasal dari tweet dengan kata kunci megathrust. Hasil pengujian menggunakan data latih sebanyak 136 data dan menghasilkan nilai recall 84.38%, precision sebesar 71.05%, dan accuracy sebesar 63.24% dalam mengklasifikasikan sentimen netral. Penelitian ini diharapkan dapat membantu lembaga pemerintahan dan organisasi sadar bencana memahami persepsi masyarakat di dunia maya. Dengan wawasan ini, lembaga terkait dapat lebih efektif dalam merancang strategi komunikasi, penyuluhan, serta mitigasi risiko, sehingga mendukung peningkatan kesiapsiagaan bencana di Indonesia.===================================================Abstract :In August, in 2024, news of a potential megathrust earthquake in Indonesia caused a stir among internet citizens, including on social media X. This caused concern and different perspectives on this news among the public, especially social media users. This caused concern and different points of view in responding to this news among the public, especially social media users. Indonesia itself has 13 subduction zones spread across several regions. The subduction zone itself is a meeting between large plates that collide with each other and can cause megathrust earthquakes. However, there are two zones that are hotly discussed, namely the Mentawai-Siberut Megathrust and the Sunda Strait. This study aims to evaluate the reaction of online communities in responding to the megathrust issue. The approach that will be used in this research is the Random Forest method, which is known to be able to handle large data and high accuracy. Data processing stages include text cleaning, case folding, normalization, tokenization, stopword removal, stemming, and model evaluation. The data used to conduct training and testing comes from tweets with megathrust keywords. The test results used 136 training data and produced a recall value of 84.38%, precision of 71.05%, and accuracy of 63.24% in classifying neutral sentiment.  This research is expected to help government agencies and disaster awareness organizations understand public perception in cyberspace. With this insight, related institutions can be more effective in designing communication strategies, counseling, and risk mitigation, thus supporting the improvement of disaster preparedness in Indonesia
Prediksi Persediaan Penjualan Kacamata Pada Optik XYZ Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Agnus Dei Dharma Prawira; Sentot Achmadi; Agung Panji Sasmito
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i2.98396

Abstract

Abstrak : Perkembangan pesat dari teknologi membawa dampak yang positif maupun negatif bagi masyarakat, salah satu dampak negatif tersebut adalah penurunan daya penglihatan akibat radiasi sinar biru dari perangkat elektronik yang mengakibatkan penggunaan kacamata menjadi sesuatu yang penting. Hal tersebut membuat industri optik, seperti Optik XYZ yang berada di Kota Malang mengalami perkembangan yang sangat signifikan beriringan dengan kepedulian masyarakat akan kesehatan mata. Namun Optik XYZ dihadapi dengan tantangan dalam melakukan prediksi penjualan karena tidak ada sistem yang memadai, mengakibatkan kekurangan dan kelebihan pada persediaan penjualan, hal tersebut berdampak pada tingkat kepuasan pelanggan dan manajemen modal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi persediaan penjualan dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) berdasarkan data penjualan historis pada 1 Januari 2022 sampai dengan 31 Oktober 2024. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu meramalkan penjualan produk per hari dengan alpha optimal yaitu 0,1 berdasarkan nilai Mean Absolute Error (MAE) terkecil yaitu sebesar 0,915 untuk produk frame dengan nilai prediksi 1. Pada sistem yang dibangun juga telah dilakukan pengujian kompatibilitas, blackbox, dan pengguna dimana menghasilkan sistem dapat dijalankan tanpa kendala pada Safari, Google Chrome, dan Mozila Firefox====================================================Abstract : The rapid development of technology has both positive and negative impacts on society, one of the negative impacts is decreased vision due to blue light radiation from electronic devices which makes the use of glasses something important. This makes the optical industry, such as Optik XYZ in Malang City, experience very significant development along with public concern for eye health. However, Optik XYZ is faced with challenges in making sales predictions because there is no adequate system, resulting in shortages and excesses in sales inventory, this has an impact on customer satisfaction levels and capital management. This study aims to build a sales inventory prediction system using the Double Exponential Smoothing (DES) method based on historical sales data from January 1, 2022 to October 31, 2024. The results of this study indicate that the system built is able to predict product sales per day with an optimal alpha of 0.1 based on the smallest Mean Absolute Error (MAE) value of 0.915 for frame products with a prediction value of 1. Compatibility, blackbox, and user testing have also been carried out on the system built, which results in the system being able to run without problems on Safari, Google Chrome, and Mozilla Firefox.
Co-Authors Abdul Wahid Aditya Prasetyo, Rizki Agnus Dei Dharma Prawira Agung Laksono, Rachmad AHMAD FAISOL Alan Pambudi, Noval Ali Mahmudi Alifsyah, M Putra Ayu Setyaningrum, Amelya Balqis Bintang Paramita Basuki Widodo Bere, Stevania Casimiro, Laurensius Deddy Rudhistiar Deran Koli, Diana Djoko Kustono Ega Prtama, Juniko Eka Saputra, Farhan Emalia Ismayana, Vionika Emmalia Adriantantri Fadly, Erviansyah Farrel Arrazzaq, Muhammad Fazriyana, Muhammad Fajar Febriana Santi Wahyuni Febrianto, Andy Firmansyah Firmansyah Firmansyah, Mohamad Agung Ghifari, Moch Azhar Al Hakkun Elmunsyah Hani Zulfia Zahro Hasfa, Firmansyah IKA NURFARIDA Ilham Ali, Muhammad Karina Auliasari Khanan Alqutbhi, Latief Khoiru Nurdina, Arista Laksita Anastasya Karmanto, Jennie M Mei Fajar Nurokhim Arifki M. Ibrahim Ashari Mikhael Christian Mukhamad Alfian, Deska Muklis, Abdul Halim Ni Putu Agustini Novika Maharani, Lola Nurien Windiantika, Berliana Nurlaily Vendyansyah Nurulita Imansari Prayoga, Andrian Primaswara Primaswara, Renaldi Primaswara, Renaldi Purnomo, Purnomo Ramadhan, Naufalamim Ramadhan, Suryanto Rangga Saputra, Aulya Rayyano, Nadya Intan Reiny Ditta Myrtanti Revano Budiansyah, Moch Rizal Yusuf, Muhammad Rizky Genta Ananda, Muhammad Rodyah Wati, Fatimah Rofila El Maghfiroh Sentot Achmadi sudarmawan, putu adi Sura, Yudistira Samuel Suryo Adi Wibowo Tresna Utama, Abi Tri Budi Setiawan, Ibadurrahman Weka Prakosa Adi, Nitis Xaverius Ariwibisono, Fransiskus Yosep Agus Pranoto Zulfia Zahro’, Hani