Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.105
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Journal of Political Issues J-Intech (Journal of Information and Technology)
Satrio Agung Wicaksono
Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh November
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Social Sciences

Published : 47 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 47 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Analisis Segmentasi Pelanggan Pada Industri Laundry Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Rekomenasi Strategi Pemasaran Fauzi, Mohammad; Wicaksono, Satrio Agung; Kurnianingtyas, Diva
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 01 (2026): Januari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini menghasilkan segmentasi pelanggan pada industri laundry berdasarkan pola transaksi menggunakan metode K-Means Clustering. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi evaluasi Elbow Method, Silhouette Score, dan Davies-Bouldin Index (DBI) mengindikasikan jumlah klaster optimal sebanyak dua klaster (k = 2). Pemilihan jumlah klaster ini didukung oleh nilai Silhouette Score tertinggi serta nilai DBI terendah yang mencerminkan pemisahan klaster yang baik dan stabil. Klaster pertama menunjukkan kelompok pelanggan dengan tingkat frekuensi transaksi dan nilai total transaksi yang lebih tinggi dibandingkan klaster lainnya. Kelompok ini berkontribusi besar terhadap pendapatan dan menunjukkan pola transaksi yang konsisten. Sementara itu, klaster kedua merepresentasikan pelanggan dengan frekuensi transaksi dan nilai transaksi yang relatif lebih rendah, yang mengindikasikan tingkat keterlibatan pelanggan yang masih terbatas. Hasil segmentasi ini memberikan gambaran yang jelas mengenai perbedaan perilaku pelanggan dalam industri laundry. Temuan penelitian menunjukkan bahwa hasil klaster dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam penyusunan strategi pemasaran yang lebih terarah, seperti pemeliharaan pelanggan bernilai tinggi serta pengembangan program promosi untuk meningkatkan aktivitas pelanggan bernilai rendah. Dengan demikian, segmentasi berbasis data transaksi mampu mendukung pengambilan keputusan strategis secara lebih efektif dan terukur.
Optimalisasi Strategi untuk Healthtech Customer Relationship Management (CRM) melalui Analisis Segmentasi Pelanggan B2B Menggunakan Metode K-Means dan Customer Lifetime Value (CLV) Mauluda Wildani, Barik; Wicaksono, Satrio Agung; Kurnianingtyas, Diva
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan strategi Customer Relationship Management (CRM) pada startup healthtech di Indonesia melalui pendekatan analitik berbasis data dengan menerapkan segmentasi pelanggan B2B menggunakan metode K-Means serta estimasi Customer Lifetime Value (CLV). Permasalahan yang melatarbelakangi penelitian ini adalah praktik CRM yang masih bersifat generik sehingga belum mampu mengakomodasi perbedaan nilai ekonomi dan karakteristik pelanggan dalam pengambilan keputusan operasional, khususnya terkait alokasi sumber daya dan program retensi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menganalisis 101 akun pelanggan B2B melalui tahapan pra-pemrosesan data, analisis eksploratif, penentuan jumlah klaster optimal menggunakan metode Elbow dan Silhouette Score, visualisasi klaster melalui Principal Component Analysis (PCA), serta estimasi CLV secara agregat berdasarkan total nilai kontrak pada masing-masing klaster. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya 3 klaster pelanggan dengan karakteristik dan kontribusi ekonomi yang berbeda secara signifikan. Klaster bernilai tinggi memerlukan strategi CRM yang berfokus pada retensi dan penguatan hubungan jangka panjang, klaster bernilai menengah menunjukkan potensi pengembangan nilai, sementara klaster bernilai rendah memerlukan pendekatan CRM berbasis efisiensi. Dibandingkan dengan praktik CRM sebelumnya, pendekatan berbasis segmentasi dan CLV memberikan dasar yang lebih objektif dan terukur dalam penetapan prioritas pelanggan, alokasi sumber daya, serta perumusan kebijakan operasional yang berkelanjutan pada industri healthtech.
Prediksi Tingkat Stres Mahasiswa Berdasarkan Kuesioner DASS-42 Menggunakan Algoritma XGBoost (Studi Kasus: Sarjana Pendidikan Teknologi Informasi Universitas Brawijaya) Reinanda, Moch Zoel; Wijoyo, Satrio Hadi; Wicaksono, Satrio Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di JITECS.
Student Stress Level Prediction Based on DASS-42 Questionnaire Using XGBoost Algorithm: A Case Study of Undergraduate Information Technology Education Students Reinanda, Moch Zoel; Wijoyo, Satrio Hadi; Wicaksono, Satrio Agung
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 11 No. 1: April 2026
Publisher : Faculty of Computer Science (FILKOM) Brawijaya University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jitecs.111831

Abstract

Stress among university students negatively impacts their academic progress and mental health. Early detection is crucial for targeted intervention. This research designs and evaluates a machine learning model using the XGBoost algorithm to predict stress among undergraduate students of Information Technology Education at Universitas Brawijaya. Utilizing the CRISP-DM methodology, the study processes data from the DASS-42 questionnaire and academic records. The workflow included data pre-processing to handle missing values and class imbalance, followed by model training and evaluation. Six scenarios tested prediction targets (five-level multi-class and binary ‘Normal’ or ‘Stress’), data handling, and hyperparameter tuning. Results indicate that the binary classification model was significantly superior. The best model, utilizing original data and default parameters, achieved an accuracy of 97.87%. Evaluation proved its reliability, achieving 100% recall for the ‘Stress’ class, ensuring no at-risk cases were missed (0 False Negatives). Feature importance analysis identified Mother’s Education as the dominant predictor. The research output includes a functional dashboard prototype equipped with LIME interpretation for individual case analysis.
Pengembangan Sistem Informasi Pengawasan Kegiatan Pengenalan Lingkungan Persekolahan Berbasis Aplikasi Mobile (Studi Pada Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya) Furqan, M Ahsan; Sianturi, Riswan Septriayadi; Wicaksono, Satrio Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di SENTRIN 2026
Analisis Ulasan Pengguna Aplikasi myBCA Berdasarkan Klasifikasi Sentimen Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Analisis SWOT Kirana, Melshita Ardia; Setiawan, Nanang Yudi; Wicaksono, Satrio Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 6 (2026): Juni 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

PT Bank Central Asia Tbk (BCA) menghadirkan aplikasi myBCA sebagai platform perbankan digital berkonsep super app. Tingginya volume ulasan pengguna menuntut pendekatan komputasi untuk mengekstraksi opini secara otomatis. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan myBCA berbasis aspek menggunakan standar ISO/IEC 25010 (Product Quality), berfokus pada karakteristik Performance Efficiency (Efisiensi Performa) dan Security (Keamanan). Metode yang digunakan meliputi web scraping, pra-pemrosesan teks, perluasan leksikon berbasis Word2Vec dengan koreksi pakar, pelabelan sentimen melalui weak supervision, pembobotan fitur TF-IDF n-gram, serta klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Sebanyak 7.952 ulasan valid dikumpulkan dari Google Play Store, di mana 7.049 ulasan biner (positif/negatif) digunakan dalam proses klasifikasi. Hasil evaluasi menunjukkan model LinearSVC (C = 0,1) mencapai akurasi 85,82% dengan recall kelas Negatif 0,96. Validasi pelabelan memperoleh Cohen's Kappa 0,86 dan Fleiss' Kappa 0,91. Aspek Security didominasi sentimen negatif (88,9%), sedangkan Performance Efficiency berkomposisi 41,1% positif dan 58,9% negatif. Temuan dipetakan ke analisis SWOT guna menghasilkan rekomendasi strategis pengembangan aplikasi, terutama penguatan modul login, OTP, dan verifikasi wajah.
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Pendaftaran dan Keanggotaan Gym Berbasis Web Menggunakan Pendekatan Metode Waterfall (Studi Pada: Gym 51 Jakarta) Prananda, Riziq; Hanggara, Buce Trias; Wicaksono, Satrio Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Gym 51 adalah fasilitas olahraga yang dilengkapi dengan berbagai peralatan kebugaran untuk latihan kekuatan, kardio, kelenturan, dan kebugaran secara umum yang berkembang pesat di era modern seiring dengan meningkatnya kesadaran akan pentingnya kesehatan dan kebugaran jasmani. Untuk dapat menggunakan fasilitas olahraga di Gym 51, customer akan mendatangi petugas terlebih dahulu untuk menunjukkan kartu anggota sebagai bentuk validasi agar dapat menggunakan fasilitas. Sebelum memiliki kartu anggota, para customer perlu mendaftar kepada petugas dengan memberikan data pribadi dan membayar masa berlaku anggota. Namun banyak terjadi permasalahan dimana kartu keanggotaan sering hilang, data keanggotaan juga masih disimpan dalam sebuah kertas yang perlu ditulis tangan yang membuat petugas gym 51 kesulitan dalam melakukan validasi terhadap keanggotaan customer yang berkunjung. juga kesulitan dalam melakukan rekap kehadiran para anggota tiap bulannya dan perpanjangan masa berlaku kartu anggota karena petugas perlu mencari nama customer satu persatu dari daftar yang ditulis tangan. Dari permasalahan tersebut maka dilakukanlah penelitian ini dengan tujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen gym berbasis web menggunakan pendekatan metode waterfall dengan framework Next.js sebagai pengembangan API dan Tailwind CSS sebagai antarmuka. Sistem juga terintegrasi dengan payment gateway untuk menangani proses pembyaran pada proses pendaftaran keanggotaan. Sistem informasi diuji dengan Blackbox menggunakan test case untuk menguji fungsionalitas sistem berdasarkan input dan output yang diharapkan dan menghasilkan persentase 100% dari skenario 18 test case yang diuji, serta Compatibility Testing menggunakan aplikasi Browserstack dengan melakukan live testing sesi jarak jauh yang menghasilkan sistem dapat dijalankan dengan baik dengan tampilan yang responsif di berbagai lingkungan sistem operasi, perangkat dan browser.
Co-Authors Abiyyu, Muhammad Alifandi Admaja Dwi Herlambang, Admaja Dwi Agung Yudha Berliantara, Agung Yudha Ahmad Afif Supianto Aminuyati Andi Reza Perdanakusuma, Andi Reza Antono, Firnanda Ifitah Dewi Ari Hernawan Arief Andy Soebroto Aryani, Lisa Aryo Pinandito Aziz, Hisyam Nur Bayu Rahayudi Budi Darma Setiyawan Daiyan Uthsa Rafif Damahindra, Rangga Andhito Djoko Pramono Dwi Puri Cemani Fatimah, Nikmatus Yulia Fatmawati, Fatmawati Firdausy, Danniar Reza Fitra Abdurrachman Bachtiar Furqan, M Ahsan Habibi, Irfan Hanif Hanggara, Buce Trias Hayashi, Yusuke Hirashima, Tsukasa Issa Arwani Kamal Nasich, Alvin Kirana, Melshita Ardia Krisnabayu, Rifky Yunus Kurnianingtyas, Diva Marzuq, Rafly Dwi Mauluda Wildani, Barik Mochamad Chandra Saputra, Mochamad Chandra Mochammad Chandra Saputra, Mochammad Chandra Mohammad Fauzi Nanang Yudi Setiawan Pardede, Yudi Perwira, Muhammad Prananda, Riziq Pranandika, Mohammad Rayhan Purnomo, Welly Putra, Kristantheo Nathaniel Damara R. Arief Setiyawan Raden Arief Setyawan Rahmandita, Prasetya Naufal Reinanda, Moch Zoel Riswan Septriayadi Sianturi Rizal Setya Perdana Rizka Rindingpadang, Mayzke Satrio Hadi Wijoyo Sebayang, Gading Setyadi, Kevin Simanjuntak, Jovan Ricktyan Siregar, Rafi Arya Sudibyo, Dwi Rizky Cahyo Sukma, Iwang Laga Sultan, Muhammad Attharsyah Firdaus syah fauzan putra, rizal akbar Wibisono, Nusa Seldi Widito, Jonathan Eratmoko Yudi Setiawan, Nanang