Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TeknoIS : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Jurnal Saintekom (Sains dan Teknologi Komputasi)
Binanda Wicaksana
Universitas Binaniaga Indonesia
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma AES 256 Pada Qr Code Untuk Sistem Registrasi Event Sepeda Mohamad Dani Saputro; Binanda Wicaksana; Farhan Zayid
TeknoIS : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 13, No 2 (2023): July
Publisher : Universitas Binaniaga Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/jbs.v13i2.205

Abstract

Technology and the digital era are currently developing rapidly and providing various conveniences for humans in various aspects, including in the field of event organizers. After the Covid-19 pandemic ended, events began to be held again in various areas, including in Bogor. Bicycle events are one of the events that are highly anticipated by bicycle hobbyists, but there are still many event organizers who depend on Google Forms as a place to register participants. The problems that occur in the registration system using the Google form are related to data management and the ineffectiveness and efficiency the registration process because according to the value the registration process used at this time is still quite convoluted, causing queues at the time of re-registration of participants. In addition, there is no security that can maintain the authenticity of participant data, because currently registration data that is input via Google Form is directly stored automatically on Google Drive where the Google Drive account can still be accessed together so that leaks and tracing errors will be difficult to do. Therefore, the application of the AES 256 algorithm to the QR code is considered the right solution to increase system effectiveness, efficiency and security. registration. This research has carried out a feasibility test on a prototype that was built based on the evaluation value of the system which has been carried out through a questionnaire by 2 experts and 5 users showing that the system developed is very feasible with a percentage value of 84%. Thus, the use of the AES 256 algorithm on the QR code can be declared effective and efficient for increasing participant data security in the mountain bike event registration system.
Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Menentukan Debitur Existing Penerima Pinjaman KUR Ariyati Kesumaningtias; Binanda Wicaksana
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 3 (2025): Desember 2025
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/jskom.v1i3.58

Abstract

Salah satu faktor yang mempengaruhi tingkat kesehatan bank yaitu profil risiko. Pada profil risiko terdapat risiko kredit yang harus diantisipasi oleh lembaga keuangan dalam memberikan pinjaman kepada nasabah yang diawali dengan proses analisa debitur dengan tepat. Account Officer adalah karyawan yang bertugas mengelola kredit nasabah yang didalamnya terdapat proses analisa kredit, pemantauan perkembangan usaha dan memastikan debitur membayar tunggakan pinjaman pokok dan bunga tepat waktu. Untuk memperoleh debitur yang layak diberikan pinjaman, Account Officer perlu melakukan pengelompokan data debitur terlebih dahulu. Penelitian ini dilakukan untuk pengelompokan debitur yang layak diberikan pinjaman dengan menggunakan Algoritma K-Means. Algoritma K-Means digunakan sebagai salah satu teknik data mining yang efektif dalam pengelompokan untuk memperoleh data yang akurat. Data yang digunakan mencakup atribut seperti, jangka waktu pinjaman, kolektabilitas saat ini, kolektabilitas sebelumnya, persediaan usaha, hasil usaha dan angsuran pinjaman. Proses analisis dilakukan dengan menggunakan Metode Silhouette Coefficient untuk mengukur performa cluster dan diperoleh nilai sebesar 0.7299 yang termasuk dalam kategori Strong Structure untuk tingkat kemiripan data. Penelitian ini sudah dilakukan pengujian diantaranya uji ahli dengan nilai pesentase kelayakan sebesar 100% yang artinya sistem dapat dikembangkan, serta uji pengguna dengan nilai sebesar 89.85% yang artinya program yang dibuat termasuk kategori sangat layak untuk dikembangkan.
Penerapan Algoritma You Only Look Once (YOLO) untuk Deteksi Kekosongan Rak pada Sistem Pemantauan Barang Mirnawati Mirnawati; Binanda Wicaksana
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 2 No 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/jskom.v2i1.80

Abstract

Ketersediaan barang di rak ritel menjadi faktor penting bagi kepuasan pelanggan dan kelancaran penjualan. Proses pemantauan yang masih dilakukan secara manual sering menyebabkan keterlambatan dalam mendeteksi kekosongan rak. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pemantauan barang berbasis Internet of Things (IoT) dengan penerapan algoritma You Only Look Once (YOLO) untuk mendeteksi kekosongan rak secara cepat dan akurat. Sistem menggunakan perangkat ESP32-CAM sebagai pengambil gambar yang diolah melalui algoritma YOLO untuk mengidentifikasi ketersediaan barang. Jenis penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, pembuatan prototipe, pengujian, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu mendeteksi kekosongan rak dengan akurasi 81,8% dan memperoleh penilaian kelayakan 100% dari ahli serta 85% dari pengguna. Hal ini membuktikan bahwa penerapan YOLO berbasis IoT efektif dalam meningkatkan efisiensi pemantauan stok dan mengurangi keterlambatan pengisian barang. Sistem ini layak diterapkan di lingkungan ritel dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut menjadi solusi manajemen inventaris cerdas berbasis visi komputer. 
Co-Authors Ariyati Kesumaningtias Farhan Zayid Mirnawati Mirnawati Mohamad Dani Saputro