Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.706
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Algoritma Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Serambi Engineering Abdimas Umtas : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Building of Informatics, Technology and Science Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Empowerment Community Informatics and Digital Expert (INDEX) Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (JPKM) Tabikpun Jurnal Amplifier: Jurnal Ilmiah Bidang Teknik Elektro dan Komputer PROFICIO: Jurnal Pengabdian Masyarakat JURNAL ELEKTRO DAN INFORMATIKA SWADHARMA (JEIS) Jurnal Prajaiswara Jurnal Algoritma KOPEMAS Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi JPPkM: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan kepada Masyarakat
Agus Supriatman
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Perjuangan
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT 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 Public Health Social Sciences Other

Published : 43 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 43 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Implementasi Data Analytics Guna Optimalisasi Kegiatan Penerimaan Santri Baru (PSB) Berbasis Dashboard Rivai, Diki Nurul; Ramadhan, Teguh Ikhlas; Supriatman, Agus
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 13 No. 2 (2024): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v13i2.1635

Abstract

Penerapan data analytics di Pondok Pesantren Riyadlul Ulum Wadda’wah Condong dengan metode pengumpulan data, preprocessing, exploratory data analysis, evaluasi, dan visualisasi, memberikan kontribusi signifikan dalam optimalisasi kegiatan Penerimaan Santri Baru (PSB). Melalui penggunaan metode tersebut, analisis data dapat menghasilkan dashboard interaktif. Selain itu, analisis data juga memberikan wawasan dari pendaftaran santri baru, memberikan rekomendasi untuk meningkatkan efisiensi kegiatan PSB. Pendekatan komprehensif ini membantu memberikan panduan berbasis data bagi para pemangku kepentingan dalam pengambilan keputusan, mendukung implementasi kebijakan, dan merancang strategi yang dapat diukur guna optimalisasi kegiatan PSB.
PENERAPAN METODE PREFERENCE SELECTION INDEX DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENINGKATKAN KEPUASAN KONSUMEN DENGAN MODEL CUSTOMER SATISFACTION INDEX (CSI) (Studi Kasus: Dealer Yamaha di Tasikmalaya) Dimyati, Taopik; Hartono, Rudi; Supriatman, Agus
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4304

Abstract

Abstract. The growth of the motorcycle automotive industry is experiencing rapid growth which provides challenges for Yamaha dealers, especially in Tasikmalaya. The results of interviews and initial observations of staff and two customer samples from each dealer revealed several problems in the context of customer service. Such as difficulty communicating with technicians, unclear estimation of service time, limited availability of spare parts, unexplained additional costs and lack of information related to warranty or other promos. To determine the ranking of Yamaha dealers in Tasikmalaya based on customer satisfaction index values, a Decision Support System (SPK) and customer satisfaction index measurement techniques are needed. Customer Satisfaction Index (CSI) will be used to measure customer satisfaction and Preference Selection Index (PSI) approach will be used to support decision making in the Decision Support System (SPK). The CSI value in this study is 77.997 or 78% (Good). Yamaha Deta Singaparna dealer has the highest PSI value of 0.90251 so it ranks top. All dealers focus heavily on evaluating parking lot parameters, especially Yamaha Robbani Motor. It ranks the bottom with a score of 0.64258. The final result of this research shows that this problem can be solved by using the correlation between CSI and PSI approaches.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI INVENTARIS BARANG MENGGUNAKAN METODE AGILE DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN BINA PUTERA NUSANTARA Sidik, Manda Puad; Supriatman, Agus; Ramadhan, Teguh Ikhlas
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4370

Abstract

Pada saat ini, masih terdapat beberapa lembaga pendidikan di negara kita yang belum memiliki sistem informasi inventaris barang. Hal ini menyebabkan ketidakefektifan dalam pengelolaan inventaris, sehingga diperlukan sebuah sistem yang dapat mengatasi permasalahan ini. Inventaris Barang pada Sekolah Menengah Kejuruan Bina Putera Nusantara Tasikmalaya saat ini masih menggunakan pendataan manual tulis tangan di buku sehingga kurang efektif dan efisien.Tujuan penelitian ini akan merancang dan membangun sistem informasi inventaris barang, yang dimana pada perancangan dan pembangunannya akan mengimplementasikan tahapan-tahapan dalam metode Agile develoment yaitu dimulai dengan perencanaan, analisis dan desain, Assembling, Coding, Testing, dan release. metode pengujian system usability scale(SUS) juga dilakukan untuk memastikan seberapa efektif dan efisien dalam membantu user. Kualitas System Usability Scale (SUS) dianggap baik jika skor di atas 68.Pada hasil perhitungan sistem informasi inventaris barang SMK BPN ini memperoleh nilai rata-rata 72,75 yang berarti termasuk dalam kategori “Good”.Keywords: Inventaris,  Agile ,System Usability Scale (SUS), Sistem Informasi
UJI PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) PADA PENENTUAN KENAIKAN JABATAN KARYAWAN : Studi Kasus : PT Hini Daiki Indonesia Hidayatulloh, Hilmi; Supriatman, Agus; Anwar, Dede Syahrul
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 6 No. 1 (2024): INDEX, Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v6i1.1625

Abstract

Dalam meningkatkan kinerja karyawan agar proses usaha yang dijalankan berjalan dengan baik haruslah didukung dengan pengelolaan karyawan yang baik pula. Namun dalam proses pengelolaan karyawan memiliki kendala, salah satunya adalah subjektivitas dalam pengambilan keputusan dalam hal promosi jabatan. Dalam penentuan prioritas karyawan pada promosi jabatan membutuhkan banyak kriteria. Penilaian dengan banyak kriteria membutuhkan suatu metode Multi Criteria Decision Making (MCDM). Pada Skripsi ini, diterapkan metode SAW dan TOPSIS dalam penentuan prioritas karyawan berdasarkan penilaian kinerjanya. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk menentukan prioritas alternatif. Metode TOPSIS miliki konsep dimana alternatif yang terpilih merupakan jarak terjauh dari solusi ideal negatif dan terpendek dari solusi ideal positif. Konteks dalam penelitian ini adalah menerapkan analisis perbandingan dua metode Sistem Pendukung Keputusan yaitu SAW dan TOPSIS dengan menggunakan uji kesesuaian pada setiap kriteria penilaian kinerja yang akan dijadikan pedoman sebagai penentuan kenaikan jabatan manajer. Hasil uji kesesuaian metode SAW 99,0700% dan metode Topsis adalah 99,4733%, berdasarkan hasil uji kesesuaian tiap metode dapat dianggap sama, sehingga kedua metode dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah penentuan kenaikan jabatan manager. Sedangkan dari empat alternatif yang ada, terpilih 1 kandidat yakni Karyawan Dengan Nama Tomi A yang mendapatkan promosi kenaikan jabatan.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPLIER AYAM POTONG TERBAIK CV. TUNGGAL SADULUR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Rahmat Hidayat, Cepi; Supriatman, Agus; Febriyana, Adyt
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 6 No. 1 (2024): INDEX, Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v6i1.1638

Abstract

CV. Tunggal Sadulur merupakan perusahaan yang berbasis di Tasikmalaya, Jawa Barat berfokus pada produksi dan pemasaran ayam potong untuk supermarket dan rumah makan. Saat ini, proses pemilihan supplier hanya didasarkan pada daftar supplier yang dimiliki oleh pengusaha dan kesepakatan harga yang tercapai tanpa adanya penerapan kriteria lain yang mengakibatkan seringkali terjadi masalah kualitas, seperti keberadaan ayam dengan cacat fisik. Situasi ini berdampak negatif pada proses produksi selanjutnya, khususnya dalam konteks pemotongan ayam broiler. dalam menyelesaikan masalah cv sadulur, penulis menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang di implementasikan pada sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan. Pengembangan apikasi menggunakan metode waterfall. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting Sangat membantu dalam menyelesaikan masalah pada CV. Tunggal Sadulur untuk memilih suplier ayam boiler terbaik Sitem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode SAW dapat membantu CV. Tunggal Sadulur dalam memilih supplier ayam broiler terbaik secara lebih efisien dan efektif. SPK ini membantu CV. Tunggal Sadulur mendapatkan ayam broiler berkualitas dengan harga kompetitif, sehingga meningkatkan kualitas produk dan layanannya
RANCANG BANGUN APLIKASI VIRTUAL ETHNO-TOURISM BERBASIS WEB DENGAN METODE MDLC (STUDI KASUS KAMPUNG NAGA KAB. TASIKMALAYA) Supriatman, Agus; Hartono, Rudi; Zaeni, Fairuz Nabilla Putri; Ardiansyah, Hilmi
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7, Nomor 1, Januari 2023
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jtik.v7i1.29

Abstract

Kampung Naga merupakan salah satu kampung adat yang masih mempertahankan keaslian budayanya. Masyarakat Kampung Naga merupakan contoh masyarakat yang masih menganut falsafah hidup yang diturunkan dari nenek moyang yang sudah dijadaikan sebagai wisata pendidikan budaya dengan kearifan lokal yang berlokasi di Kabupaten Tasikmalaya. Kampung Adat Naga di Kabupaten Tasikmalaya sulit untuk mendapatkan perhatian terutama bagi generasi milenial dikarenakan media informasi yang ada masih kurang menyesuaikan dengan teknologi informasi yang berkembang saat ini ditambah lagi dengan kondisi masyarakat yang sedang dilanda pandemic Covid-19 selama 2 tahun terakhir ini yang mengakibatkan dampak besar diberbagai lini kehidupan teruatama sektor pariwisata maka dari itu perlu adanya inovasi yang dilakukan terkait pengembangan media informasi atau promosi Kampung Naga dengan memaanfaatkan teknologi virtual sehingga dapat menerik perhatian bagi para wisatawan terutama generasi milenial.
APPLICATION OF SOLAR FEED FERMENTOR TECHNOLOGY TO IMPROVE THE EFFICIENCY OF FERMENTED FEED PRODUCTION AT BALEBAT FARM, KALIJAYA VILLAGE Pratiwi, Laras; Wulansari, Putri Dian; Supriatman, Agus; Widyastuti, Titin; Kurniawan, Anri
Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Vol. 10 No. 1 (2026): MARET
Publisher : LPPM Univ. Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/abdidos.v10i1.3134

Abstract

The limited availability of feed during the dry season has been a major constraint for smallholder dairy goat farmers in Kalijaya Village, Ciamis Regency. Farmers traditionally rely on fresh fodder without preservation, resulting in low feed efficiency and unstable milk production. This community service program introduced the Solar Feed Fermentor System, a renewable energy-based technology designed to support sustainable fermented feed production. The implementation involved 20 farmer participants and included stages of socialization, training, mentoring, and evaluation. Results showed a significant improvement in farmers’ knowledge and technical skills, with average understanding scores increasing from 62% to 86%. Feed production capacity increased from 20–30 kg/day to 120–150 kg/day, while processing time and energy costs were reduced by more than 50%. The adoption of solar energy minimized dependence on electricity and promoted environmentally friendly practices. This program demonstrates a replicable model of community empowerment integrating renewable energy, feed technology, and rural sustainability.
ANALISIS KERENTANAN WEBSITE MELALUI PENDEKATAN PENETRATION TESTING BERDASARKAN STANDAR OWASP TOP 10 STUDI KASUS SIMPELMAS UNIVERSITAS XYZ Mizar Ismu Arief; Dede Syahrul Anwar; Agus Supriatman
JEIS: Jurnal Elektro dan Informatika Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JEIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jeis.vol5no2.798

Abstract

SIMPELMAS was a web-based information system used by the LP2M of XYZ University to manage research and community service data. A hacking incident on the simpelmas.universitas-xyz.ac.id subdomain indicated security vulnerabilities that needed further investigation. This research aimed to analyse the vulnerability level of the subdomain using a penetration testing approach based on the Open Web Application Security Project (OWASP) Top 10 2021 edition standards. A black-box testing method was implemented through data collection, vulnerability scanning, exploitation testing, and report preparation stages, utilising OWASP ZAP, Burp Suite, and SQLMap tools. The results revealed two principal vulnerabilities: Security Misconfiguration in the form of active APP_DEBUG on the production server, and Identification and Authentication Failures due to the absence of login attempt restrictions (rate limiting). This research provides technical recommendations for mitigation and can serve as a reference for security improvements in similar information systems within academic environments.SIMPELMAS adalah sistem informasi berbasis web yang digunakan LP2MUniversitas XYZ untuk pengelolaan data penelitian dan pengabdian masyarakat. Insiden peretasan pada subdomain simpelmas.universitas-xyz.ac.id mengindikasikan adanya celah keamanan yang perlu diteliti. Penelitian ini menganalisis kerentanan subdomain tersebut menggunakan pendekatan penetration testing berdasarkan standar OWASP Top 10 edisi 2021. Metode blackbox testing diterapkan melalui tahapan pengumpulan data, pemindaian kerentanan, pengujian eksploitasi, dan penyusunan laporan dengan memanfaatkan tools OWASP ZAP, Burp Suite, dan SQLMap. Hasil penelitian menemukan dua kerentanan utama: Security Misconfiguration berupa aktifnya APP_DEBUG di server produksi dan Identification and Authentication Failures karena tidak adanya pembatasan percobaan login. Penelitian ini menyediakan rekomendasi teknis untuk mitigasi dan dapat menjadi rujukan perbaikan keamanan sistem informasi di lingkungan akademik.
Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network untuk Estimasi Volume Sampah Berbasis Analisis Citra Digital di Kota Tasikmalaya Agus Supriatman
JATISI Vol 13 No 1 (2026): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v13i1.15640

Abstract

This research addresses the escalating global issue of waste management, particularly in developing cities like Tasikmalaya, Indonesia. Despite a daily waste production reaching 320 tons, the current management system remains manual and reactive. This study aims to transform this system into a proactive model by implementing Digital Image Analysis and a Convolutional Neural Network (CNN) algorithm to predict waste volume from images. The methodology involved the collection and augmentation of a waste image dataset, yielding a total of 3,168 images. Furthermore, a sequential CNN architecture was designed and trained over 50 epochs. The primary novelty and finding of this research lie in the developed CNN model, which achieved a high overall accuracy of 90% in volume classification. This performance demonstrates that computer vision provides an effective solution, significantly outperforming the 77.6% accuracy reported in a previous related study. Ultimately, this achievement marks a crucial step toward realizing a Smart Waste Management System. It establishes a data-driven foundation for optimizing collection schedules and resource allocation, despite minor challenges in distinguishing between highly similar volume classes (e.g., 90% and 100%).
Smart Waste Detection: Implementasi Machine Learning pada Aplikasi Android untuk Identifikasi Jenis dan Estimasi Volume Sampah Agus Supriatman; Teguh Ikhlas Ramadhan; Aji Ahmad Baehaki
Jurnal Algoritma Vol 23 No 1 (2026): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.23-1.3496

Abstract

Waste management in Indonesia remains a challenge, particularly in monitoring waste volume and classifying waste types, which are generally still carried out manually and are therefore less efficient. This study aims to develop a Machine Learning-based Android application to estimate waste volume and detect waste types using Convolutional Neural Network (CNN) and You Only Look Once (YOLO) models. The research method includes image data collection and labeling, pre-processing, model training, evaluation, and model implementation into an Android application using TensorFlow Lite. The dataset used consists of 1,584 images for waste volume estimation and 3,168 images for waste type detection, which were divided into training, validation, and testing data. The test results show that the CNN model achieved an accuracy of 90 percent in estimating waste volume. Meanwhile, the YOLO model achieved a precision of 96.59 percent, recall of 97.51 percent, and mAP@50 of 98.39 percent in detecting waste types. Implementation on the Advan Tab 7 Android device showed that the models were successfully run in TFLite format, with a CNN model size of 12,919 KB and a YOLO model size of 11,994 KB, as well as application memory usage of 80.34 MB during operation. In addition, testing using external data outside the training and testing datasets showed that limitations still exist under certain conditions. Overall, the developed system has the potential to serve as a technology-based solution to support more efficient waste management.
Co-Authors Abdullah Jourdi Aji Ahmad Baehaki Anri Kurniawan Ardiansyah, Hilmi Ariel Ivan Al-Hakim Aso Sudiarjo Ayu Rahmawati Ayu Rahmawati Barki, Yori Saepul Cepi Rahmat Hidayat Cepi Rahmat Hidayat Dede Syahrul Anwar Dimyati, Taopik Evi Dewi Sri Mulyani Evilia Sri Yuniar Fairuz Nabilla Putri Zaeni Fauzan M. Iqbal Febriyana, Adyt Fernida, Yandi Hartono, Rudi Hidayatulloh, Hilmi Hikmatyar, Missi Hilmi Ardiansyah Ikhlas Ramadhan, Teguh Juni Sumarmono Kana Kanari Kurniawan, Anri Kurniawan, Taufik Rahmat Laras Pratiwi M. Sholahuddin Manda Puad Sidik Mizar Ismu Arief Muthi, Ahmad Abdul Novie Andri Setianto Nur Fauziah, Mia Nur Ghaniaviyanto Ramadhan Pratiwi, Laras Purnama, Aris Putri Dian Wulansari Rahmat Hidayat, Cepi Ramadhan, Teguh Ikhlas Rifda Naufalin Rivai, Diki Nurul Rudi Hartono rudi hartono Rudi Hartono Ruuhwan Shinta Siti Sundari Sidik, Manda Puad Suci Putri Lestari Sudiarjo, Aso Syaidah, Eva Rozamila Taofik Khoer, Edwin Teguh Ikhlas Ramadhan Teguh Ikhlas Ramadhan Teuku Mufizar Teuku Mufizar Titin Widyastuti Totti Juniferdyaz, Dicky Widia Nurindriyanti Widyastuti, Titin Yansadi Assiddiq, Fauzan Yoshua Surya Putra Yuniar, Evilia Sri Yusuf Sumaryana Zaeni, Fairuz Nabilla Putri