Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Jurnal Khatulistiwa Informatika Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks)
Jafar Shadiq
Universitas Bina Insani
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Sistem Pengolahan Data Keluhan Pelanggan Berbasis Web Menggunakan Extreme Programming Method Dwi Ismiyana Putri; Jafar Shadiq; Muhammad Surya Apandi; Muhammad Ari Kuncoro
Jurnal Khatulistiwa Informatika Vol 10, No 2 (2022): Periode Desember 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jki.v10i2.14371

Abstract

Keluhan pelanggan menjadi langkah yang dapat diambil oleh perusahaan dalam menilai layanan yang diberikan kepada pelanggan, apakah pelanggan merasa puas atau tidak. Seringkali, waktu pelayanan menjadi hambatan dalam mengatasi masalah yang ada. Pertimbangan ini menjadi acuan perusahaan untuk dapat memberikan pelayanan terbaik kepada seluruh pelanggan atas pengaduan yang diberikan dari produk-produk layanan. Ditambah dengan keadaan kritis dikarenakan penyebaran virus covid-19 yang menjadi keterbatasan dalam mengakomondir semua jenis keluhan dari pelanggan. Sehingga diperlukan sebuah sistem keluhan pelanggan yang dapat membantu meningkatkan kinerja customer service. Sistem informasi keluhan pelanggan yang dikembangkan menggunakan Metode Extream Programming berbasis website dengan dibantu implementasi freamwork Laravel 9 dalam proses pengembangannya. Sistem informasi yang telah dikembangkan akan digunakan untuk menjamin tidak terjadi antrian dalam menangani keluhan pelanggan dengan memanfaatkan kinerja teknisi yang terakomondir secara jelas.
THE POWER OF ADAPTABILITY: ACHIEVING AGILITY AND QUALITY IN WEB BASED COMPANY PROFILES THROUGH EXTREME PROGRAMMING Harjunadi Wicaksono; Jafar Shadiq; Dwi Ismiyana Putri; Rina Sayekti
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol 20 No 1 (2023): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Period of
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/techno.v20i1.4219

Abstract

This study explores the utilization of Extreme Programming (XP) methodology, coupled with black box testing, in developing a Web-Based Company Profile as a supportive medium for information and promotional purposes. The objective is to optimize the effectiveness and usability of the company's online profile through an adaptive and collaborative approach. However, successful implementation of XP methodology in developing Web-Based Company Profiles relies not solely on methodological approaches. Effective project management, good team communication, and support from management are equally essential to achieve optimal outcomes. In conclusion, the integration of Extreme Programming methodology, together with black box testing, enables companies to enhance their Web-Based Company Profiles as effective mediums for information and promotional purposes. This study emphasizes the importance of adaptability, collaboration, and quality assurance in achieving successful online profiles
Data-Driven Insights for Higher Education Marketing: Segmenting Applicant Pools Using K-Means Clustering Jafar Shadiq; Harjunadi Wicaksono; Rahmat Budiarto; Raisha Nur Salamah; Zidan Al Buqhori Fakhrudin
PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Vol. 13 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : LPPM Universitas Islam 45 Bekasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33558/piksel.v13i2.11545

Abstract

This research aims to optimize marketing strategies for new student recruitment at Bina Insani University (BiU), which faces intense competition. The current marketing efforts are generic and inefficient. Utilizing the CRISP-DM framework, this study applies the K-Means clustering data mining method to analyze primary data from applicants from 2021 to 2024. The analysis focuses on the attributes of previous school major, information source, and location. The findings successfully identified four distinct segments of prospective students: the "Proactive Outreach Segment," reached through school presentations; the "Social Network & Affiliation Segment," influenced by friends and relatives; the "Academic Recommendation Segment," who rely on guidance from teachers; and the "Digital & Non-Technical Segment," who actively seek information on social media. Based on the unique profile of each cluster, this study provides recommendations for specific and targeted marketing strategies to improve the effectiveness and efficiency of student recruitment
PENDETEKSI DENIAL OF SERVICE PADA JARINGAN WIRELESS FIDELITY BERBASIS INTERNET OF THINGS Shunil Devinder; Jafar Shadiq
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 4 (2025): EDISI 26
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i4.6681

Abstract

Keamanan jaringan Wireless Fidelity (Wi-Fi) menjadi perhatian penting di era digital, khususnya karena ancaman serangan Denial of Service (DoS) dapat mengganggu layanan akademik mahasiswa serta rentan terhadap perangkat Internet of Things (IoT) yang banyak digunakan dalam sistem kritis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi DoS berbasis ESP32 (BPI-Leaf-S3) dengan pemanfaatan mode promiscuous dan analisis ambang batas (threshold packet analysis). Metode penelitian melibatkan pemrograman perangkat IoT untuk memantau lalu lintas jaringan Wi-Fi dengan cara menghitung jumlah paket yang diterima dalam selang waktu tertentu dan membandingkannya dengan nilai ambang batas yang telah ditentukan. Deteksi serangan dilakukan ketika jumlah paket per detik melebihi ambang tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi adanya serangan DoS berdasarkan parameter lalu lintas paket per detik. Penelitian ini juga berhasil mengidentifikasi nilai ambang lalu lintas yang dapat dijadikan indikator awal serangan. Sistem yang diusulkan berpotensi membantu mencegah permasalahan server down akibat serangan DoS pada jaringan Wi-Fi dengan mendeteksi pola lalu-lintas mencurigakan sejak dini.
Penerapan Model Recurrent Neural Network (RNN) untuk Prediksi Curah Hujan Berbasis Data Historis Imam Farisi; Jafar Shadiq; Wiwit Priyadi; Dani Maulana; Acep Acep; Sonia F. Gusril
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 9 No 2 (2024): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v9i2.3280

Abstract

Prediksi curah hujan yang akurat penting untuk mitigasi bencana, perencanaan pertanian, dan pengelolaan sumber daya air, khususnya di Jakarta yang rentan terhadap banjir. Penelitian ini menerapkan model Recurrent Neural Network (RNN) untuk memprediksi curah hujan berbasis data historis dengan memanfaatkan data curah hujan interval 1 jam sepanjang Januari hingga Desember 2022. Model RNN dipilih karena kemampuannya menangani data berurutan dan menangkap pola temporal dalam data time-series. Data diproses melalui tahap normalisasi dan pembagian dataset dengan tiga scenario yaitu 50:50, 70:30, dan 90:10. Evaluasi model menggunakan metrik Root Mean Square Error (RMSE) menunjukkan bahwa skenario 90:10 memberikan performa terbaik dengan nilai RMSE terkecil sebesar 0,0925, dibandingkan dengan skenario 50:50 (0,1679) dan 70:30 (0,1962). Model ini berpotensi mendukung sistem peringatan dini banjir serta pengambilan keputusan strategis dalam tata kelola lingkungan di Jakarta. Pengembangan lebih lanjut disarankan untuk mempertimbangkan variabel tambahan seperti pola angin dan anomali iklim global lainnya guna meningkatkan akurasi prediksi
Co-Authors Acep Acep Dani Maulana Dwi Ismiyana Putri Harjunadi Wicaksono Harjunadi Wicaksono Imam Farisi Muhammad Ari Kuncoro Muhammad Surya Apandi Rahmat Budiarto Raisha Nur Salamah Rina Sayekti Shunil Devinder Sonia F. Gusril Wiwit Priyadi Zidan Al Buqhori Fakhrudin