Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.024
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Jurnal CoreIT Jurnal SOLMA SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Esensi Infokom: Jurnal Esensi Sistem Informasi dan Sistem Komputer Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT KOMPUTASI Jurnal Serina Abdimas
Manatap Dolok Lauro, Manatap Dolok
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 75 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search
Journal : Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems

 1 
Evaluasi Aplikasi Asset Management Menggunakan Metode Return On Investment, Information Economics, dan Critical Success Factor di Universitas Confidential Manatap Dolok Lauro
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 1, No 2 (2017): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v1i2.1013

Abstract

Investasi TI yang sudah selesai diimplementasi sebaiknya diikuti dengan proses evaluasi.Evaluasi akan memberikan gambaran apakah investasi TI tersebut sudah mencapai target yangditentukan sebelumnya atau tidak, apakah investasi TI tersebut memberikan nilai gunaekonomis yang lebih baik daripada sebelum investasi tersebut dilakukan. Evaluasi yangdilakukan terhadap perangkat lunak Fixed Asset Management System di UniversitasConfidential menggunakan metode Return On Investment, Information Economics, dan CriticalSuccess Factor. Dengan adanya hasil evaluasi ini diharapkan pihak manajemen dapatmengetahui seberapa efektifnya investasi TI tersebut terhadap kinerja organisasinya.
Sistem Prediksi Customer Loyalty Dengan Metode RFM dan Fuzzy C-Means David David; Manatap Dolok Lauro; Dyah Erny Herwindiati
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 4, No 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i1.7099

Abstract

This paper discusses about customer loyalty using RFM method and Fuzzy C-Means. RFM stands for Recency, Frequency, and Monetary. What is meant by Recency is the date range of transactions made by customers, while Frequency is the number of transactions made by customers during  a certain period, and Monetary is the nominal amount of money spent during a certain period. Data is taken from Toko Cianjur with transactions history from January 2018 to December 2018 consisting of 892 transactions. Fuzzy C-Means is one of clustering algoritm which applies fuzzy approach to determine the clusters based on the degree of membership. Partition Coefficient Index and Partition Entropy Index are used as the evaluation methods.The goals of making this application that the store can find customers who have a high loyalty value to store and can be used as consideration for store to provide discounts to customers. The test results obtained state that the results of the cluster formation of two clusters with m = 2 indicate that customers quite often shop at stores until December 2018. While the results of the formation of three clusters with m = 2 indicate that customers often make transactions and a large monetary value to the store.AbstrakTulisan ini membahas tentang customer loyalty dengan menggunakan metode RFM dan Fuzzy C-Means. RFM adalah kepanjangan dari Recency, Frequency dan Monetary. Yang dimaksud dengan Recency adalah rentang tanggal transaksi yang dilakukan pelanggan, sedangkan Frequency adalah jumlah transaksi yang dilakukan pelanggan selama periode tertentu, dan Monetary adalah jumlah nominal uang yang dikeluarkan selama periode tertentu. Data diambil dari Toko Cianjur dengan riwayat transaksi dari Januari 2018 hingga Desember 2018 yang terdiri dari 892 transaksi. Fuzzy C-Means adalah salah satu algoritma clustering yang menerapkan pendekatan fuzzy untuk menentukan cluster berdasarkan degree of membership. Partition Coefficient Index dan Partition Entropy Index digunakan sebagai metode evaluasi. Tujuan pembuatan sistem prediksi customer loyalty ini yaitu mengetahui pelanggan manakah yang memiliki loyalitas yang tinggi terhadap toko sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan toko untuk memberikan diskon kepada pelanggan. Hasil pengujian yang didapat menyatakan bahwa hasil cluster pembentukan dua klaster dengan m=2 menunjukkan bahwa pelanggan cukup sering berbelanja terhadap toko sampai Desember 2018. Sedangkan hasil pembentukan tiga klasterdengan m=2 menunjukkan bahwa pelanggan sering melakukan transaksi serta nilai monetary yang cukup besar terhadap toko.
Evaluasi Aplikasi Asset Management Menggunakan Metode Return On Investment, Information Economics, dan Critical Success Factor di Universitas Confidential Lauro, Manatap Dolok
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 1 No. 2 (2017): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v1i2.1013

Abstract

Investasi TI yang sudah selesai diimplementasi sebaiknya diikuti dengan proses evaluasi.Evaluasi akan memberikan gambaran apakah investasi TI tersebut sudah mencapai target yangditentukan sebelumnya atau tidak, apakah investasi TI tersebut memberikan nilai gunaekonomis yang lebih baik daripada sebelum investasi tersebut dilakukan. Evaluasi yangdilakukan terhadap perangkat lunak Fixed Asset Management System di UniversitasConfidential menggunakan metode Return On Investment, Information Economics, dan CriticalSuccess Factor. Dengan adanya hasil evaluasi ini diharapkan pihak manajemen dapatmengetahui seberapa efektifnya investasi TI tersebut terhadap kinerja organisasinya.
Sistem Prediksi Customer Loyalty Dengan Metode RFM dan Fuzzy C-Means David, David; Lauro, Manatap Dolok; Herwindiati, Dyah Erny
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 4 No. 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i1.7099

Abstract

This paper discusses about customer loyalty using RFM method and Fuzzy C-Means. RFM stands for Recency, Frequency, and Monetary. What is meant by Recency is the date range of transactions made by customers, while Frequency is the number of transactions made by customers during  a certain period, and Monetary is the nominal amount of money spent during a certain period. Data is taken from Toko Cianjur with transactions history from January 2018 to December 2018 consisting of 892 transactions. Fuzzy C-Means is one of clustering algoritm which applies fuzzy approach to determine the clusters based on the degree of membership. Partition Coefficient Index and Partition Entropy Index are used as the evaluation methods.The goals of making this application that the store can find customers who have a high loyalty value to store and can be used as consideration for store to provide discounts to customers. The test results obtained state that the results of the cluster formation of two clusters with m = 2 indicate that customers quite often shop at stores until December 2018. While the results of the formation of three clusters with m = 2 indicate that customers often make transactions and a large monetary value to the store.AbstrakTulisan ini membahas tentang customer loyalty dengan menggunakan metode RFM dan Fuzzy C-Means. RFM adalah kepanjangan dari Recency, Frequency dan Monetary. Yang dimaksud dengan Recency adalah rentang tanggal transaksi yang dilakukan pelanggan, sedangkan Frequency adalah jumlah transaksi yang dilakukan pelanggan selama periode tertentu, dan Monetary adalah jumlah nominal uang yang dikeluarkan selama periode tertentu. Data diambil dari Toko Cianjur dengan riwayat transaksi dari Januari 2018 hingga Desember 2018 yang terdiri dari 892 transaksi. Fuzzy C-Means adalah salah satu algoritma clustering yang menerapkan pendekatan fuzzy untuk menentukan cluster berdasarkan degree of membership. Partition Coefficient Index dan Partition Entropy Index digunakan sebagai metode evaluasi. Tujuan pembuatan sistem prediksi customer loyalty ini yaitu mengetahui pelanggan manakah yang memiliki loyalitas yang tinggi terhadap toko sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan toko untuk memberikan diskon kepada pelanggan. Hasil pengujian yang didapat menyatakan bahwa hasil cluster pembentukan dua klaster dengan m=2 menunjukkan bahwa pelanggan cukup sering berbelanja terhadap toko sampai Desember 2018. Sedangkan hasil pembentukan tiga klasterdengan m=2 menunjukkan bahwa pelanggan sering melakukan transaksi serta nilai monetary yang cukup besar terhadap toko.
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK TUTUPAN LAHAN HIJAU PADA WILAYAH BOGOR BERDASARKAN DATA REMOTE SENSING Ariesta, Cindy Maharani; Herwindiati, Dyah Erny; Lauro, Manatap Dolok
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 7 No. 1 (2023): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v7i1.16170

Abstract

Perubahan luas tutupan lahan hijau tanah pada wilayah Bogor perlu diperhatikan sebagai acuan tindakan preventif untuk mencegah fenomena alam yang merugikan masyarakat yang tinggal di wilayah sekitarnya. Aplikasi Sistem informasi geografis (SIG) untuk tutupan lahan hijau dirancangan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Javascript dengan metode EVI yang memiliki tujuan untuk memberikan informasi luas tutupan lahan pada kelas impervious, hijau sebagian, dan hijau pada wilayah Bogor di tingkat kecamatan menggunakan data citra satelit Landsat 8 pada tahun 2014 hingga 2020. Preprocessing dilakukan pada citra satelit Landsat 8 dengan melakukan transformasi citra menjadi 8 bit dan pemotongan tiap wilayah kecamatan dalam wilayah Bogor terhadap band 2, 3, 4, 5, 6, dan 7. Data input yang digunakan pada SIG berupa nilai piksel dari citra Landsat 8 pada band 2, 4, dan 5. Output berupa citra pemetaan dan luas lahan setiap kelas tutupan lahan. Hasil penelitian dapat memberikan informasi untuk mempermudah instansi terkait dalam me-monitoring luas tutupan lahan pada setiap kelas di wilayah Bogor pada tingkat kecamatan
SISTEM REKOMENDASI MAKANAN TIO CIU MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING halim, philip bryan; Herwindiati, Dyah Erny; Lauro, Manatap Dolok
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 6 No. 2 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v6i2.16227

Abstract

With the advancement of technological innovation, people can order any kind of food easily and this impacts the culinary industries. As people became aware of any kind of foods available to be ordered, people began to eat a different kinds of food varieties. One kind of food variety available to be ordered is the tio ciu food. Therefore, an information system program was designed that can be used by people who like to eat tio ciu foods to be able to get another tio ciu food recommendation so that they can find out more about tio ciu foods that they haven’t eaten yet. The design of this program applies the Collaborative Filtering method. Based on the test, Collaborative Filtering can give user a food recommendation based on their rating beforehand.
SISTEM INFORMASI PELAYANAN DAN KEGIATAN MISDINAR BERBASIS WEB PADA GEREJA ST. PASKALIS Mulyono, Prisca Bebby Triola Angela; Wasino, Wasino; Lauro, Manatap Dolok
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 6 No. 2 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v6i2.17068

Abstract

Perkembangan teknologi dan sistem informasi di era digital telah tersebar di berbagai bidang, penggunaanya juga dapat mempengaruhi dan mendukung management kegiatan dari sebuah organisasi seperti dalam organisasi pelayanan altar atau misdinar yang bergerak dalam bidang liturgi pada gereja. Tujuan pembuatan Sistem Informasi berbasis web ini untuk membantu pengurus misdinar pada Gereja St. Paskalis dalam mengelola data dan menyampaikan informasi terbaru kepada seluruh anggota terkait dengan kegiatan misdinar menjadi lebih efisien. Pada sistem ini terdapat fitur untuk kelola data seperti data anggota misdinar, pendaftaran anggota baru, jadwal tugas pelayanan, absensi petugas, event, artikel, pengumuman dan layanan dokumen yang dapat digunakan untuk pengumpulan atau pengambilan formulir kegiatan, dan fitur pengaturan profil untuk anggota melakukan perubahan data diri secara langsung. Metode pembuatan sistem ini menggunakan metode SDLC (System Development Life Cycle), model waterfall dan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Codeigniter dan MySQL untuk pengolahan basis data. Hasil perancangan dan pembuatan sistem informasi berbasis web ini memberikan wadah untuk penyampaian informasi terkait kegiatan pada misdinar menjadi lebih baik.
E-Commerce Blessed Party dengan Sistem Rekomendasi Apriori dan Collaborative Filtering Delya, Delya; Mulyawan, Bagus; Lauro, Manatap Dolok
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.17130

Abstract

Evolusi internet yang beriringan dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi membawa banyak pengaruh ke dalam kehidupan, salah satunya adalah dengan kemunculan perdagangan secara elektronik atau e-commerce. Kemudahan perdagangan digital ini membuat banyak pebisnis mulai beralih dari bisnis konvensional ke bisnis digital dengan pemanfaatan e-commerce sehingga persaingan ketat di internet juga mulai muncul. Maka dari itu, pada kesempatan ini akan dibangun sistem aplikasi penjualan online bagi Blessed Party dengan kelebihan fitur rekomendasi yang dibuat menggunakan metode Apriori dan Collaborative Filtering. Perancangan aplikasi dilakukan untuk memudahkan transaksi antar pembeli dan penjual pada toko Blessed Party. Data yang digunakan dalam perancangan ini merupakan data transaksi dan rating produk yang diambil dari riwayat penjualan Blessed Party selama tahun 2020 melalui platform sebelumnya, Shopee dan Tokopedia. Uji coba pada metode Apriori dilakukan sebanyak 3 kali untuk menemukan aturan asosiasi terkuat serta meneliti parameter minimum support yang dimasukkan. Uji coba metode Collaborative Filtering dilakukan sebanyak 3 kali juga untuk menilai kestabilan akurasi dari metode tersebut dengan menggunakan mean absolute error (MAE) yang didapatkan hasilnya stabil mendekati angka 0 sebanyak 3 kali dan menghitung nilai precision dan hasil yang didapatkan sebesar 0.7 di mana hal ini berarti metode tersebut efektif untuk memberikan rekomendasi.
Co-Authors Adrian Adrian Agus Toni Ahza Rafie Khalis Andrew Andrew Andrew Jhosua Andry Winata Angeline Alviona Meilyta Ariesta, Cindy Maharani Aryanatta Paramita Tiratana Aurelius Ondio Lamlo Axel Mikaya bagus Mulyawan Bagus Mulyawan Benhard, Benhard Billy Alexander Suherli Billy Marcelino Billy Wang Bryan Valentino Jayadi Chung, Cecillia David David David David Delya Delya Delya, Delya Desi Arisandi Destu Adiyanto Devi Ayu Permatasari Dyah Erni Herwindiati Dyah Erny Herwindiati Dyah Erny Herwindiati Edison, Hans Edric Aryanto Edwin Jayadi Edy Susanto Ericko, Teddy Ery Dewayani Febryan Valentino Tansen Ferdian Sugiarto Ferry Fernando Franky Wijaya Franky Yoga Gabriel Ivan Setyaputra Garneto Alvan Gozali, Carisha Puspa halim, philip bryan Handhayani@, Teny Hendrawan Cahyady Hugeng Hugeng Jacky jacky James Suryapranata Jayadi, Bryan Valentino Jeanny Pragantha Jeanny Pragantha Jessica Henry Jett Enrico Chandra Juan Elber Kristian Kelvin Kennedy Stefano Laksono Trisnantoro Lina Lioviani Gavrilla Lorico Salim Lucas Lucas Marvellino Matthew Oni Maulana Sandy Dermawan Mega Pertiwi Mulyono, Prisca Bebby Triola Angela Natalie, Cynthia Nicko Sebastian Noviandi Noviandi Oni, Matthew Puteri, Carissa Putri Oktariana Putri Shafira Reza Ghaudi Farhad Ricky Soeputra Shela Stephanie Wijaya Sugiarto Leo Surya Halim Susilo, Andri Teddy Ericko Tedja, Peter James Teny Handhayani Tony Tony Valentinus Vallian Viny Christanti M Wasino Wasino Wasino Winata, Andry Yanto Yanto Yosia Amadeus Ishak Zyad Rusdi Zyad Rusdi Zyad Rusdi