Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.152
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceedings of KNASTIK Jurnal Buana Informatika Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Dinamika Informatika Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Informatika Atma Jogja
Paulus Mudjihartono
Universitas Atma Jaya Yogyakarta
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
E-commerce online review for detecting influencing factors users perception Irvan Krisna Arsad; Djoko Budiyanto Setyohadi; Paulus Mudjihartono
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 10, No 6: December 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v10i6.3182

Abstract

To date, online shopping using e-commerce services becomes a trend. The emergence of e-commerce truly helps people to shop more effectively and efficiently. However, there are still some problems encountered in e-commerce, especially from the user perspective. This research aims to explore user review data, particularly on factors that influence user perception of e-commerce applications, classify, and identify potential solutions to finding problems in e-commerce applications. Data is grabbed using web scraping techniques and classified using proper machine learning, i.e., support vector machine (SVM). Text associations and fishbone analysis are performed based on the classified user review data. The results of this study show that the user satisfaction problem can be captured. Furthermore, various services that should be provided as a potential solution to experienced customers' problems or application users' perception problems can be generated. A detailed discussion of these findings is available in this article.
Forecasting of Catfish Sales by Time Series Using the SARIMA method Nandia Rani Woro Tri Handayani; Martinus Maslim; Paulus Mudjihartono
Jurnal Buana Informatika Vol. 11 No. 2: Vol 11, No 2 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 2 - Okober 2020
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v11i2.3535

Abstract

Abstrak. Sistem informasi yang mengotomatiskan proses bisnis, terutama dengan persyaratan khusus masih relevan saat ini. Clarias Makmur, sebuah usaha mikro di Indonesia yang membiakkan dan menjual ikan lele menggunakan sistem informasi ini untuk menjalankan penjualan, pengeluaran, modal, dan pelaporan mereka. Penjualan ikan lele sebagai makhluk hidup memiliki ciri khas tersendiri yang menunjukkan pola musiman yang unik. Sebuah model bernama SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) kemudian diusulkan untuk memprediksi penjualan. Lebih lanjut, sistem yang disebut SITRAN dibuat online supaya perusahaan mikro ini beroperasi secara fleksibel. Ada 400 data penjualan yang digunakan dalam metode ini untuk membuat model dan prediksi, sedangkan 100 data lainnya digunakan untuk menguji akurasi metode. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SARIMAX (21,2,0) (1,0,0,12) adalah model terbaik yang ditemukan dalam percobaan dan yang memberikan RMSE terkecil.  Kata kunci: prediksi; penjualan ikan lele; pola musiman; SARIMA Abstract. An information system that automates a business process, especially with specific requirement is still relevant these days. Clarias Makmur, a micro cooperation in Indonesia that breeds and sells catfish uses such an information system to carry out their sales, expenses, capital and reporting. The sales of catfish as a living creature have their own characteristics showing the unique seasonal pattern. A model named SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) is then proposed to predict the sales. Furthermore the system called SITRAN is made to be online for the cooperation to operate flexibly. There are 400 sales data used for the method to model and predict, while another 100 are used to test the method accuracy. The result shows that SARIMAX(21,2,0)(1,0,0,12) is the best model found in the experiment giving the smallest RMSE.  Keywords: prediction; catfish sales; seasonal pattern; SARIMA 
Kecerdasan Buatan dalam Teknologi Kedokteran: Survey Paper Wendy Halim; Paulus Mudjihartono
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 (2022): Juni 2022
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (390.783 KB)

Abstract

Dalam makalah ini, akan diberikan gambaran mengenai penerapan kecerdasan buatan dalam bidang medis, khususnya untuk pembuatan keputusan serta pengklasifikasian dalam ilmu diagnostik berdasarkan gambar biomedis. Beberapa teknologi kecerdasan buatan (AI) terbukti mampu melakukan optimasi klasifikasi gambar biomedis. Studi ini mengumpulkan studi representatif yang menunjukan bagaimana AI digunakan untuk memecahkan masalah pada ilmu diagnostik. Ini juga mengakui metode kecerdasan buatan yang sering digunakan dalam memecahkan masalah pada ilmu diagnostik, seperti metode jaringan syaraf tiruan, support vector machine, pohon keputusan, serta metode particle swarm optimization. Masalah-masalah dalam ilmu diagnostik yang dapat terpecahkan menggunakan metode tersebut diantaranya yaitu analisis tumor otak MRI dan kanker payudara. Berdasarkan hasil survei yang penulis lakukan, untuk metode yang paling efektif dan efisien dalam melakukan diagnosis pada bidang medis adalah metode CNN hanya saja metode CNN membutuhkan data yang cukup besar untuk melakukan klasifikasi.
Optimizing Book Delivery Routes Using Genetic Algorithms: Case Study of Erlangga Publisher Yogyakarta Branch Rosa, Damba Saputra; Setiyono, Asep; Santana, Yohanes Renaldi Rio; Mudjihartono, Paulus
Jurnal Buana Informatika Vol. 15 No. 2 (2024): Jurnal Buana Informatika, Volume 15, Nomor 02, Oktober 2024
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Optimizing Book Delivery Routes Using Genetic Algorithms: Case Study of Erlangga Publisher Yogyakarta Branch. This research aims to find the shortest route for book delivery using the Traveling Salesperson Problem (TSP) approach that is solved by a Genetic Algorithm (GA). The distance between the pair of locations will be known by using the longitude and latitude as the coordinates of the location (the place where books must be dropped and the trip continues). This network of the coordinates of locations is then viewed as TSP, which needs GA to solve the shortest path. Running the program for up to 100 iterations, this study resulted in the shortest route, 356 km in a whole route. Among the previous research, this research has its uniqueness, especially when the problem is viewed as a TSP, and when it comes to the crossover mechanism, it is quite rare. Moreover, the case of the Erlangga publisher is the first case that has used the GA.
Pengujian Aplikasi Mobile untuk Lelang Mobil dengan Metode Black Box menggunakan Automation Testing Tool Geralda Ken Sadhani Tresnavitane; Paulus Mudjihartono; Yulius Harjoseputro
Jurnal Informatika Atma Jogja Vol. 1 No. 1 (2020): Jurnal Informatika Atma Jogja - November
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Aplikasi ACCBid merupakan aplikasi lelang mobil secara online yang dirilis oleh Astra Credit Companies pada tahun 2018. ACCBid terus melakukan pengembangan pada fitur-fitur yang dimilikinya dan untuk memastikan fitur tersebut berjalan dengan baik, diperlukan adanya pengujian untuk menjamin kualitas aplikasi tetap terjaga. Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian secara manual dan otomatis menggunakan Katalon Studio sebagai automation testing tool terhadap 14 dari 47 fungsi yang ada pada aplikasi ACCBid menggunakan metode black box. Penelitian ini secara lebih lanjut membandingkan keefektifan pengujian otomatis dengan pengujian manual. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, ditemukan bahwa 1 dari 14 fungsi masih belum berjalan baik dengan tingkat kepastian kebenaran fungsionalitas sebesar 92.86%, serta pengujian otomatis tidak cukup efektif dibandingkan pengujian manual dari segi waktu dengan rata-rata persentase penurunan waktu sebesar 48.15177%. Meskipun demikian, pengujian otomatis menggunakan Katalon Studio memiliki keunggulan yaitu mudah digunakan, meminimalisir kesalahan manusia serta pelaporan hasil pengujian yang di-generate secara otomatis.Kata Kunci: Black Box Testing, ACCBid, Katalon Studio, pengujian manual, pengujian otomatis
Co-Authors Dewi Anggraini Djoko Budiyanto Setyohadi Ernawati - Ernawati Ernawati Findra Kartika Sari Dewi Geralda Ken Sadhani Tresnavitane Irvan Krisna Arsad Martinus Maslim Martinus Maslim Nandia Rani Woro Tri Handayani Pranowo Pranowo Ronny Ardi Giovani Rosa, Damba Saputra Santana, Yohanes Renaldi Rio Setiyono, Asep Sunggito Oyama, Sunggito Suyoto Suyoto Wendy Halim Wisnubhada, Irya Woro Tri Handayani, Nandia Rani Y. Maryono Yulius Harjoseputro