Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.214
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Jurnal Khatulistiwa Informatika JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Building of Informatics, Technology and Science JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Teknik: Jurnal Ilmu Teknik dan Informatika JUSTIAN - Jurnal Sistem Informasi Akuntansi Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jotika Ladang Artikel Ilmu Komputer Indonesian Community Service Journal of Computer Science (IndoComs)
Risdiansyah, Deni
Universitas Bina Sarana Informatika
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Other

Published : 39 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 39 Documents
Search

 1   2   3   4 
Penerapan Model User Centered Design Pada Sistem Informasi Klinik Bersalin Berbasis Web Deasy Purwaningtias; Deni Risdiansyah; Muhammad Rezki; Muhammad Faisal
Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/reputasi.v4i1.1965

Abstract

Klinik Bersalin Bidan Wina yang berlokasi di Kabupaten Kubu Raya bergerak dibidang kesehatan khususnya dibidang persalinan. Pencatatan data pasien dan pelayanan masih menggunakan sistem kerja yang konvensional yaitu pendataan dituliskan kedalam buku-buku tertentu, dimulai dari pencatatan daftar pasien hingga pengelolaan laporan. Sistem kerja seperti ini dapat memakan waktu dan tenaga, sehingga dengan kondisi tersebut membuat bidan di Klinik Bersalin merasa kesulitan dalam memonitoring data pasien. Berdasarkan uraian masalah diatas maka dibuatlah sistem informasi berbasis website, sistem informasi yang dalam pengelolaan databasenya menggunakan MySQL dan menggunakan bahasa pemograman PHP berupa Framework Code Igniter. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem informasi yang akan digunakan untuk Klinik Bersalin Bidan Wina, sistem informasi ini mampu membantu dalam pandataan pasien dan pembuatan laporan guna kebutuhan evaluasi setiap bulannya. Dalam pengembangan desain dan antarmuka digunakan model User Centered Desain (UCD) karena metode pendekatan ini memfokuskan kepada sisi pengguna sehingga kebutuhan pengguna yang menjadi landasan pambuatan sistem informasi ini
Sistem Informasi Penjadwalan Kedatangan Dan Keberangkatan Kapal (SIJAKA) Berbasis Web Deasy Purwaningtias; Safitri Linawati; Deni Risdiansyah; Latifah Latifah; Rizki Lutfiandi
Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 6 No. 1 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/reputasi.v6i1.3179

Abstract

Di era teknologi yang semakin maju, sistem informasi yang terkomputerisasi menjadi sangat penting dalam pengelolaan perusahaan dan memperlancar proses bisnis. Di PT. Pelabuhan Indonesia Regional II Pontianak, sistem informasi telah diimplementasikan pada sistem pelayanan bongkar muat kapal melalui Aplikasi Web PHINNISI. Namun sistem informasi jadwal kedatangan dan keberangkatan kapal masih menggunakan cara manual dengan menggunakan Microsoft PowerPoint sehingga kurang efisien dan rawan kesalahan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pembangunan aplikasi web SIJAKA (Sistem Informasi Jadwal Kedatangan dan Keberangkatan Kapal) untuk PT. Pelabuhan Indonesia Regional II Pontianak. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif dengan fokus pada pengelolaan data tujuan kapal, data kapal, proses pembuatan jadwal kapal, dan laporan. Perancangan sistem ini melibatkan hak akses admin dan staf, dimana admin mempunyai hak akses penuh, sedangkan staf hanya dapat mengelola sebagian data saja. Aplikasi SIJAKA dibangun menggunakan Framework CodeIgniter 3, Bootstrap Framework, dan XAMPP sebagai server lokal dan pengelola database. Dengan adanya aplikasi SIJAKA, petugas akan lebih mudah dalam menjadwalkan kapal, memberikan informasi secara efisien dan berkala mengenai kedatangan dan keberangkatan kapal, serta menyimpan data terpusat untuk pengambilan keputusan. Aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan kinerja manajemen jadwal kapal di PT. Pelabuhan Indonesia Regional II Pontianak
Pengembangan Sistem Informasi Pemesanan Makanan (SIMAKAN) Berbasis Web menggunakan Metode Waterfall Deni Risdiansyah; Lady Agustine
Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 6 No. 1 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/reputasi.v6i1.8827

Abstract

Permasalahan yang dihadapi dalam sektor kuliner adalah kesulitan pelanggan dalam menemukan rumah makan terdekat dan terpercaya serta keterbatasan pelaku usaha kuliner lokal dalam memasarkan usaha mereka secara efektif. Proses pemesanan makanan secara konvensional sering kali memerlukan waktu dan tenaga, baik bagi pelanggan maupun pengelola usaha, serta belum ada sistem yang memfasilitasi integrasi pemesanan dan pembayaran secara online secara efisien. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Informasi Pemesanan Makanan (SIMAKAN) Berbasis Web menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall. SIMAKAN dirancang untuk menyediakan platform digital yang memudahkan pengguna dalam memilih rumah makan terdekat, melakukan pemesanan makanan, serta mengelola transaksi secara efisien. Dengan sistem yang berbasis web, SIMAKAN juga memungkinkan pelaku usaha kuliner lokal untuk lebih mudah memasarkan menu mereka dan menjangkau lebih banyak pelanggan. Penelitian ini menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, desain, pengembangan, pengujian, dan implementasi sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SIMAKAN telah berhasil memenuhi kebutuhan pengguna dengan fitur utama seperti pencarian rumah makan, pemesanan makanan, pelacakan status pesanan, dan sistem pembayaran. Pengujian sistem menggunakan black box testing juga menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi dengan baik, tanpa kendala besar, dan memberikan dampak positif terhadap efisiensi operasional. SIMAKAN menjadi alternatif solusi yang membantu meningkatkan kualitas layanan dan mendukung perkembangan usaha kuliner lokal melalui teknologi digital.
Pengembangan Sistem Informasi Pencatatan Hasil Panen Kelapa Sawit Berbasis Web Abdullah Muhaimin; Deni Risdiansyah; Erni
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.1197

Abstract

Information Systems, Oil Palm, Harvest Yield Recording, Web-Based System, Waterfall, SvelteKit, Oil Palm Farmers
Rancang Bangun Sistem Informasi Rental Mobil Berbasis Web Terintegrasi WhatsApp Chatbot CV Domia Group Flavius Pratama Putra; Deni Risdiansyah; Erni
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.1271

Abstract

Abstract The development of information technology has brought fundamental changes to various industrial sectors, including the vehicle rental business. CV Domia Group still faces operational problems in managing vehicle data, consumer data, rental transactions, and information services that are still carried out conventionally. This study aims to design and implement a Web-Based Car Rental Information System integrated with WhatsApp Chatbot as a means of automatic vehicle booking. The system development method applied is the Waterfall model with the stages of needs analysis, design, implementation, testing, and maintenance. The system was built using the PHP programming language with the CodeIgniter 3 framework and MySQL database, and integrated with WhatsApp Chatbot through the SunWa Application Programming Interface to automate information services and vehicle bookings. Test results using the Black Box Testing method show that all system functionality runs according to user needs. The developed system is proven to optimize the integrated management of car rental operational data, shorten the vehicle booking process, and improve the effectiveness of service to CV Domia Group Sanggau customers.
Sistem Informasi Layanan Desa Berbasis Web Terintegrasi WhatsApp Chatbot untuk Pengajuan Surat Jonius Gunadi; Deni Risdiansyah; Erni
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.1284

Abstract

Pelayanan administrasi desa yang masih dilakukan secara manual menyebabkan proses pengajuan surat, penyampaian informasi, dan pengaduan masyarakat menjadi kurang efektif. Masyarakat juga sering mengalami kesulitan memperoleh informasi mengenai persyaratan administrasi serta harus datang langsung ke kantor desa untuk mengakses layanan. Penelitian ini bertujuan merancang, membangun, mengimplementasikan, dan menguji sistem informasi pelayanan desa berbasis web yang terintegrasi dengan WhatsApp Chatbot untuk mendukung pengajuan surat dan pengaduan masyarakat. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan website sebagai media pengelolaan data publikasi, pengajuan surat, dan pengaduan masyarakat, sedangkan WhatsApp Chatbot digunakan untuk memberikan informasi persyaratan administrasi, menerima pengajuan surat, dan menampung pengaduan secara otomatis. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sistem mampu mengelola publikasi desa, pengajuan surat, dan pengaduan masyarakat melalui website serta menyediakan layanan otomatis melalui WhatsApp Chatbot. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat meningkatkan efektivitas pelayanan administrasi desa, mempercepat penyampaian informasi, serta memudahkan masyarakat mengakses layanan kapan saja melalui WhatsApp.
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) pada Aplikasi JMO Menggunakan IndoBERT, Neural Network, dan SMOTE Deni Risdiansyah; Ahmad Fachrurozi; Eka Herdit Juningsih; Syarah Seimahuira; Lady Agustin Fitriana
Teknik: Jurnal Ilmu Teknik dan Informatika Vol. 6 No. 1 (2026): Mei : Teknik: Jurnal Ilmu Teknik dan Informatika
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi - Studi Ekonomi Modern

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/teknik.v6i1.1259

Abstract

The development of digital services by BPJS Ketenagakerjaan through the JMO (Jamsostek Mobile) application has triggered a surge in large-scale and unstructured user reviews on the Google Play Store, thereby complicating manual analysis and conventional sentiment analysis in accurately identifying specific issues. This research aims to implement the Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) method to granularly evaluate JMO application reviews based on specific aspects, while simultaneously addressing class imbalance and computational efficiency issues. The proposed method combines the pretrained IndoBERT model as a contextual feature extractor, the SMOTE technique to balance the training data, and an artificial neural network (Neural Network) as the classification layer without performing full fine-tuning. The dataset used consists of 90,268 unique reviews categorized into five main aspects through keyword matching, namely General Satisfaction/Complaints, Performance & Stability, Service & Support, Feature Quality, and UI/UX, with initial lexicon-based labeling using the InSet Lexicon. The research results indicate that the proposed model successfully achieves highly optimal performance with an accuracy rate of 91.81% and a weighted F1-score of 92%. Furthermore, the implementation of SMOTE proved effective in enhancing model reliability on the minority class (negative sentiment), achieving an F1-score of 89%. The implications of this research contribute an accurate and efficient aspect-based sentiment analysis framework for developers, and serve as a strategic evaluation tool for BPJS Ketenagakerjaan in mapping specific user complaints to accelerate continuous improvements in the performance, stability, and service quality of the JMO application.
Analisis Perbandingan Algoritma Linear Regression dan Gradient Boosting dalam Memprediksi Harga Smartphone Berdasarkan Spesifikasi Perangkat Raihan; Deni Risdiansyah; Erni
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i2.1341

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi informasi mentransformasikan smartphone menjadi komoditas ekonomi digital dengan fluktuasi harga yang tinggi akibat kompleksitas hubungan antarspesifikasi secara non-linear. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas metode statistik tradisional dibandingkan dengan pendekatan ensemble learning dalam memprediksi harga smartphone. Analisis dilakukan melalui perbandingan kinerja antara algoritma Linear Regression dan Gradient Boosting berdasarkan lima komponen utama, yaitu RAM, Storage, Baterai, Brand, dan Resolusi Display menggunakan perangkat lunak Orange Data Mining. Penelitian ini memanfaatkan dataset sekunder sebesar 1.715 baris data dengan proporsi pembagian sampel 70% sebagai data latih (1.201 baris) dan 30% sebagai data uji (514 baris). Akurasi model diukur secara kuantitatif melalui metrik R-Squared (R2), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian membuktikan bahwa algoritma Gradient Boosting memiliki kinerja lebih baik dengan mencatatkan nilai R2 sebesar 0.998 (99.8%), RMSE sebesar 16.766, serta MAPE sebesar 0.014 (1.4%). Sementara itu, Linear Regression menghasilkan nilai R2 sebesar 0.990 (99.0%), RMSE sebesar 34.933, dan MAPE sebesar 0.087 (8.7%). Hasil ini membuktikan hipotesis bahwa kelompok algoritma ensemble learning terbukti sangat adaptif dan presisi dalam mengekstrak interaksi non-linear yang rumit dari spesifikasi fisik perangkat tanpa menimbulkan gangguan noise.
ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA RANDOM FOREST, XGBOOST, DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG Risma Silitonga; Deni Risdiansyah; Erni
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 3 (2026): Agustus
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v5i3.8538

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia sehingga diperlukan metode klasifikasi berbasis data yang mampu mendukung proses skrining awal secara efektif. Berbagai algoritma machine learning telah digunakan dalam klasifikasi penyakit jantung, namun masih terbatas penelitian yang membandingkan performa Random Forest, XGBoost, dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan penanganan ketidakseimbangan data serta optimasi hyperparameter secara sistematis melalui ablation study. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja ketiga algoritma tersebut dalam klasifikasi penyakit jantung menggunakan Heart Failure Prediction Dataset dari Kaggle yang terdiri dari 918 sampel dan 12 atribut. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data (imputasi, encoding, deteksi outlier menggunakan Isolation Forest), feature engineering, pembagian data dengan rasio 80:20, normalisasi dengan MinMaxScaler, seleksi fitur menggunakan Information Gain, penyeimbangan data menggunakan Random Oversampling, serta optimasi hyperparameter menggunakan Optuna berbasis Tree-structured Parzen Estimator (TPE). Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, dan Area Under Curve (AUC) melalui empat skenario ablation study: model dasar (S1), model dengan Random Oversampling (S2), model dengan Optuna (S3), dan model dengan kombinasi keduanya (S4). Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi Optuna menghasilkan peningkatan yang lebih konsisten dibandingkan kombinasi Optuna dengan  Random Oversampling. Random Forest pada Skenario 3 memperoleh kinerja terbaik dengan akurasi 89,14%, F1-Score 90,73%, dan AUC 94,95%. Hasil ini menunjukkan bahwa Optuna efektif meningkatkan kinerja klasifikasi, dengan Random Forest sebagai algoritma terbaik untuk klasifikasi penyakit jantung pada dataset yang digunakan sebagai sistem pendukung skrining awal.
Co-Authors Abdullah Muhaimin Ade Hendini Agung Sasongko Ali Mustopa, Ali Ardiyansyah Ardiyansyah Dedi Saputra Eka Herdit Juningsih Erni Fachrurozi, Ahmad firmansyah, Yoki Flavius Pratama Putra Ifan Rifani Ihsan, Muhammad Isti Wulandari Isti Wulandari Jonius Gunadi Kartika Handayani Lady Agustin Fitriana Lady Agustine Latifah Latifah Lisnawanty Marsanda Mohammad Kamal Reza Muhamad Syarif Muhammad Azri Muhammad Faisal Muhammad Rezki Muhammad Sony Maulana Nurmalasari Purwaningtias, Deasy Purwaningtias, Deasy Purwaningtias, Deasy Rada Claudya Verera Rada Claudya Verera Raihan Raja Sabaruddin Reza Maulana Reza Maulana Rezki, Muhammad Risma Silitonga Rizki Faturahman Rizki Lutfiandi Rosmiati, Mia Safitri Linawati Sari Dewi Satia Suhada, Satia Septian Rheno Widianto Sri Dewi Ayu Safitri Syarah Seimahuira Syarif, Muhamad Taufik Hidayatulloh Wahyu Nugraha Wanty Eka Jayanti Weiskhy Steven Dharmawan YANTO YANTO