Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.195
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer JURTEKSI Jurnal ICT : Information Communication & Technology METIK JURNAL Journal of Information Systems and Informatics Jurnal Abdidas
Hilyah Magdalena
Institut Sains Dan Bisnis Atma Luhur
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Health Professions Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Aplikasi Dynamic Cluster pada K-Means BerbasisWeb untuk Klasifikasi Data Industri Rumahan Hadi Santoso; Hilyah Magdalena; Helna Wardhana
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1720

Abstract

Masalah utama yang dihadapi Pemerintah Daerah Provinsi Kepulauan Bangka Belitung saat ini adalah sulitnya mengklasifikasikan data industri rumahan berdasarkan Peraturan Menteri PPPA No 2 Tahun 2016 yaitu pemula, berkembang dan maju. Berdasarkan permasalahan tersebut diusulkan pengembangan algoritma Kmeans yaitu algoritma Dynamic cluster pada K-means dengan tujuan agar dapat menghasilkan klaster yang optimal dalam pengelompokan data industri rumahan dengan membangun aplikasi cerdas berbasis web. Penelitian ini menggunakan metode analisis data mining SEMMA, yang meliputi tahapan-tahapan seperti data sampel, deskripsi data, transformasi data, pemodelan data, dan evaluasi data. 3.466 industri rumah tangga digunakan sebagai sampel data. Kinerja algoritma dievaluasi menggunakan pengukuran validitas klaster Davies Bouldin Index (DBI). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Dynamic cluster pada K-means memberikan nilai yang optimal pada iterasi ke lima, dengan perolehan sebagai berikut: klaster pemula (C1) diperoleh sebanyak 3214, kemudian klaster berkembang (C2) diperoleh sebanyak 167 dan klaster maju (C3) diperoleh sebanyak 85. Hasil evaluasi validitas klaster menunjukan bahwa algoritma Dynamic cluster pada Kmeans memperoleh nilai DBI lebih kecil dibandingkan dengan algoritma K-means dengan nilai DBI sebesar 0.184. Implementasi algoritma dynamic cluster pada K-means untuk pengelompokan data industri rumahan pada Dinas P3ACSKB di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung terbukti menghasilkan kualitas cluster yang lebih optimal.
An Explainable AHP with Sensitivity Analysis Approach for Strategic IT Project Prioritization in Higher Education Hilyah Magdalena; Ade Septryanti
Journal of Information System and Informatics Vol 8 No 3 (2026): June
Publisher : Asosiasi Doktor Sistem Informasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63158/journalisi.v8i3.1597

Abstract

This study addresses the strategic challenges faced by private universities in Indonesia in selecting the most suitable IT project to support digital transformation, comparing a Next-Generation Learning Management System (LMS) and an Integrated University Mobile Super-App. Rather than developing a new method, this study enhances the conventional Analytical Hierarchy Process (AHP) by integrating sensitivity analysis and priority decomposition to improve decision explainability (Explainable MCDM). Expert assessments were collected from five academic stakeholders using pairwise comparisons based on Saaty's scale. Four criteria were assessed: Strategic Alignment, Benefits & Impact, Feasibility & Resources, and Risk Assessment. The results show a narrow preference for the LMS (50.7%) over the Super-App (49.3%), primarily driven by its superiority on the highest-weighted criterion, Strategic Alignment (35.6%), particularly the "Support for Core Educational Goals" sub-criterion. Sensitivity analysis reveals that the ranking would reverse if the Benefits & Impact weight increases from 0.200 to above 0.278. This study provides a transparent, replicable, explainable AHP framework that enables decision-makers to understand not only what is recommended but also why and under what conditions the recommendation changes.
Co-Authors Ade Septryanti Ade Septryanti Ade Septryanti Arvina Destiyani Dita Meliansari Hadi Santoso Hadi Santoso Helna Wardhana Hensceh Gunawan Irene Chrismisel Tella Nursuci Aprilianiza