Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.296
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jupiter Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Cakrawala : Jurnal Humaniora Bina Sarana Informatika Information Management For Educators And Professionals (IMBI) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Ladang Artikel Ilmu Komputer Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science (JDAICS) Riau Jurnal Teknik Informatika J-CEKI Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak
Bibit Sudarsono
Uniiversitas Bina Sarana Informatika
Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Penerapan Metode Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Hasil Seleksi Siswa/i Paskibraka Tingkat DKI Jakarta Ramzy, Ahmad -; Huwaida, Aisha Salma; Putri, Annisa Nurul; Ayulestari, Fahdiya -; Komara, Kania Dwi; Sudarsono, Bibit
Bianglala Informatika Vol 12, No 2 (2024): Bianglala Informatika 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bi.v12i2.20243

Abstract

Seleksi Paskibraka tingkat DKI Jakarta merupakan suatu kegiatan yang dilakukan setiap tahunnya untuk memilih siswa/i terbaik di wilayah DKI Jakarta, siswa/i terbaik ini akan bertugas sebagai pengibar bendera pada upacara peringatan kemerdekaan dan hari-hari besar lainnya. Banyak sekali persyaratan atau kriteria untuk menjadi seorang paskibraka, pada seleksi paskibraka ini siswa/i harus memenuhi syarat yang sudah ditentukan seperti tinggi badan, kesehatan mata dan keterampilan PBB (Peraturan Baris Berbaris). Namun keputusan yang diambil terkadang tidak sesuai dengan persyaratan atau kriteria yang sudah ditetapkan. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah melakukan sebuah klasifikasi atau prediksi yang dapat dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, bahwa syarat atau kriteria apa yang sangat berpengaruh terhadap proses seleksi paskibraka ini. Metode penelitian yang digunakan adalah metode data mining menggunakan algoritma C4.5. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebuah pohon keputusan (decision tree) yang berisi tingkat persyaratan atau kriteria apa yang sangat berpengaruh terhadap proses seleksi, yang dimana persyaratan atau kriteria ini harus dipenuhi oleh siswa/i untuk menjadi seorang paskibraka tingkat DKI Jakarta.
Modification of Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) to Improve Multi-Criteria Assessment Hariyanto, Hariyanto; Christian, Ade; Nurhayati, M. Sinta; Sudarsono, Bibit
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 6 No. 1 (2025): Volume 6 Number 1 March 2025
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jatika.v6i1.15

Abstract

Multi-criteria decision making (MCDM) is a field of study in decision-making that focuses on selecting or ranking alternatives based on several competing criteria. Multi-attributive border approximation area comparison (MABAC) is one of the methods in MCDM that is designed to evaluate and select the best alternative based on relevant criteria. The weakness of the MABAC method in the aspect of criterion weighting mainly lies in its dependence on the external weighting method. The data used in the Best Staff Selection case study included staff performance assessments based on several key criteria. The results of this data are then used in MCDM to determine the best staff based on the weight of objectively established criteria. The purpose of this study is to modify the MABAC method by integrating the geometric average method which aims to improve accuracy and objectivity in multi-criteria assessment. The results of the ranking with the MABAC-G method for the selection of the best employees show that employee 5 obtained the highest score of 0.2868 so that it is the best alternative in this assessment. The results of the comparison of the ranking of alternative selection of the best employees using the ranking from the company and the MABAC-G method obtained a Pearson correlation value of 0.9511 which shows that there is a very strong relationship between the two assessment systems. The application of research findings from MABAC-G in the future can be used in various fields that require multi-criteria decision-making with complex and uncertain data.
ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI TOKOPEDIA DI WILAYAH KECAMATAN PASAR KEMIS MENGGUNAKAN PENDEKATAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL Firmansyah, Agus; Andreyatsha, Andreyatsha; Bibit Sudarsono
Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science Vol. 2 No. 4 (2025): Oktober
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jdaics.v2i4.3106

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan pengguna terhadap aplikasi Tokopedia di wilayah Kecamatan Pasar Kemis dengan menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). Model ini menitikberatkan pada dua variabel utama, yaitu Perceived Usefulness (PU) dan Perceived Ease of Use (PEOU), yang diyakini memengaruhi Attitude Toward Using, Behavioral Intention to Use, dan akhirnya kepuasan pengguna. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner kepada 100 responden pengguna Tokopedia. Analisis data dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) berbasis Partial Least Squares (PLS). Hasil Perceived Usefulness berpengaruh signifikan terhadap Attitude Toward Using dengan koefisien 0.670 (t-statistik 3.244, p-value 0.001), dan juga terhadap PEOU dengan koefisien sebesar 0.962 (t-statistik 67.061, p-value 0.000). Hal ini mengindikasikan bahwa persepsi kegunaan aplikasi Tokopedia sangat berkontribusi dalam membentuk sikap positif pengguna dan persepsi terhadap kemudahan penggunaan aplikasi. PEOU tidak memiliki pengaruh signifikan secara langsung terhadap ATU, dengan koefisien 0.318 (t-statistik 1.528, p-value 0.127), yang berarti kemudahan penggunaan saja belum cukup untuk membentuk sikap positif terhadap aplikasi. Sebaliknya, ATU memiliki pengaruh sangat signifikan terhadap Behavioral Intention to Use dengan koefisien 0.960 (t-statistik 74.220, p-value 0.000), dan BITU juga berpengaruh sangat signifikan terhadap Actual Usage dengan koefisien 0.934 (t-statistik 36.121, p-value 0.000). Temuan ini menyimpulkan bahwa sikap positif memiliki peran kunci dalam membentuk niat dan perilaku penggunaan aktual secara berkelanjutan.
Perancangan Animasi Edukatif Membaca dengan Model Iteratif System Development Live Cycle (SDLC) Fibriany, Firstianty Wahyuhening; Lubis, Baginda Oloan; Sudarsono, Bibit; Salim, Agus; Santoso, Budi; Yunandar, Rahmat Tri
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 9 No. 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1582

Abstract

Pembelajaran di Taman Kanak-kanak yang mensyaratkan bahwa tanggap teknologi berkaitan dengan permasalahan stimulasi perkembangan kemampuan membaca menggunakan animasi interaktif menjadi salah satu media pembelajaran yang efektif untuk digunakan. Melalui kegiatan penggunaan mouse dan tombol keyboard, anak-anak diajak untuk mengaktifkan koordinasi mata dan tangannya serta tanggap terhadap simbol-simbol huruf. Untuk menyampaikan materi yang relevan yang tidak menghilangkan unsur permainan dengan materi yang disampaikan diperlukan media animasi edukatif yang akan membantu guru dan siswa dalam pembelajaran membaca. Melalui penggunaan animasi edukatif ini materi membaca pada anak usia taman kanak-kanak diharapkan mampu tersampaikan tanpa harus menghilangkan prinsip-prinsip pembelajaran. Penelitian ini menggunakan model iteratif System Development Life Cycle (SDLC), sedangkan untuk pemodelan datanya menggunakan metode pemodelan berbasis flash dan perangkat lunak yang digunakan untuk mengimplementasi adalah Adobe flash player CS5 yang digunakan untuk merancang animasi, Adobe Photshop CS6 untuk mengedit gambar atau teks dan Adobe Soundbooth untuk mengedit suara. Hasil penerapan animasi interaktif pembelajaran ini menunjukkan bahwa aplikasi dapat digunakan untuk media pembelajaran yang baik dan menarik bagi anak-anak. Dengan menggunakan animasi edukatif media pembelajaran ini akan membantu memudahkan guru dalam menyampaikan materi terhadap siswanya. Berdasarkan pengujian white box aplikasi telah layak dan memenuhi syarat efektifitas. Berdasarkan pengujian black box dipastikan bahwa suatu event atau masukan akan menjalankan proses yang tepat dan menghasilkan output yang sesuai dengan rancangan.
Analisa Penjualan Barang Untuk Mengetahui Kebutuhan Barang Menggunakan Algoritma K-Mean Pada Toko X Faddillah, Umi; Sudarsono, Bibit; Nuryadi, Nanang; Rizal, Khairul; Nuryaman, Yosep
JATISI Vol 10 No 4 (2023): 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.v10i4.6426

Abstract

Pengiriman barang mempunyai peranan penting dalam rantai bisnis retail, setiap pengiriman harus memperhitungkan jumlah barang yang terjual dan juga toko mana saja yang dapat dikirimkan bersamaan. PT X merupakan Perusahaan retail yang memiliki banyak cabang toko di wilayah Jakarta, sehingga memerlukan gambaran toko-toko mana saja dan barang apa saja yang dikirimkan secara bersamaan. Algorima K-mean adalah salah satu algorima untuk mengklusterisasi. Oleh sebab itu maka penulis melakukan perhitungan data penjualan menggunakan alogoritma k-mean untuk mengelompokan toko-toko. Dan dari hasil perhitungan yangs sudah dilakukan terdapat hasil kluster terbaik yaitu kedalam 5 cluster dimana untuk cluster 0 terdapat 13 toko, cluster 1 terdapat 17 toko, cluster 2 terdapat 7 toko, cluster 3 terdapat 16 toko dan cluster 4 terdapat 12 Toko.
Rancang Bangun Aplikasi Berita Inovasi Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall Reynaldi, Muhamad; Sudarsono, Bibit; Andreyestha, Andreyestha
J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol. 5 No. 1: Desember 2025
Publisher : CV. ULIL ALBAB CORP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56799/jceki.v5i1.12355

Abstract

Kebutuhan akan informasi yang akurat dan dapat dipercaya semakin meningkat di ere digital saat ini. Namun, banyaknya berita kesehatan yang berdear di internet seringkali tidak melalui proses validasi yang memadai, sehingga berpotensi menimbulkan kebingungan dan dampak negarif kepada masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi berita inovasi berbasis web dalam menyebarkan informasi kesehatan yang telah terverifikasi. Aplikasi ini dirancang untuk memfasilitasi pengumpulan, pengelolaan, dan penyebaran berita kesehatan dari berbagai sumber dengan proses validasi yang dilakukan oleh verifikator. Menggunakan metode Waterfall, memungkinkan pengelolaan proyek secara tersetruktur dan efisien. Dengan adanya aplikasi terbukti menjadi solusi digital yang efektif dalam penyebaran informasi kesehatan yang valid dan terpercaya, serta berkontribusi pada peningkatan kesadaran dan pengetahuan masyarakat mengenai isu-isu kesehatan yang penting dalam upaya mengurangi dampak negatif dari berita palsu yang beredar sebagai upaya meningkatkan kepercayaan masyrakat terhadap informasi kesehatan yang disampaikan oleh pemerintah dan lembaga kesehatan.
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Risiko Penyakit Diabetes: Pendekatan Berbasis Data untuk Deteksi Dini Yuniarti, Nabila; Nur Aliyah, Najah; Widiana Salsabilah; Dante Al Najji, Ziyad; Sudarsono, Bibit; Dwi Septiani, Wisti
Riau Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 3 (2025): November 2025
Publisher : Prodi Teknik Informatika Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjti.v4i3.3518

Abstract

Diabetes merupakan kondisi ketika pankreas tidak mampu memproduksi insulin secara optimal, atau ketika tubuh tidak dapat menggunakan insulin dengan efektif, sehingga distribusi insulin menjadi terganggu. Dalam pelaksanaan penelitian ini, peneliti mengadopsi dua pendekatan utama yang menjadi landasan dalam proses pengumpulan dan analisis data, yaitu studi literatur yang dilakukan dengan mencari, mengevaluasi, dan mengkaji berbagai artikel jurnal ilmiah, sumber terpercaya lainnya yang berkaitan dengan topik penelitian, dan penerapan algoritma K-Means yang memberikan gambaran lebih terstruktur mengenai distribusi kelompok pasien. Dalam proses analisis, digunakan aplikasi RapidMiner untuk mempermudah pengelompokan data dan memungkinkan peneliti mengevaluasi kinerja algoritma K-Means yang diterapkan. Dataset yang digunakan berisi 5.000 data pasien dan 9 atribut kesehatan, yang dikelompokkan menggunakan metode Elbow dan validasi dengan Davies-Bouldin Index, dengan nilai 0,827. Secara keseluruhan, terdapat tiga cluster  utama yang masing-masing menunjukkan karakteristik kesehatan berbeda. Cluster  pertama terdiri dari pasien dengan risiko rendah (45%), yang memiliki kadar gula darah normal dan tidak ada yang terdiagnosis diabetes. Cluster  kedua menunjukkan kelompok dengan risiko menengah (35%) yang mulai menunjukkan gejala pra-diabetes serta peningkatan kadar gula darah dan beberapa faktor risiko lain. Sedangkan cluster  ketiga berisi pasien dengan risiko tinggi (20%) yang memiliki kadar gula darah sangat tinggi, di mana sebagian besar sudah berada dalam fase diabetes dan menghadapi kondisi yang lebih serius. Temuan ini menunjukkan bahwa hasil klasterisasi tidak hanya menggambarkan variasi kondisi kesehatan pasien, tetapi juga memiliki nilai praktis dalam konteks medis, seperti membantu tenaga kesehatan melakukan deteksi dini, memprioritaskan pasien berisiko tinggi, serta mendukung strategi intervensi yang lebih personal dan tepat sasaran.
Co-Authors - Priyono Ade Christian, Ade Agus Firmansyah Agus Salim Andreyatsha, Andreyatsha Andreyestha Andreyestha Asistyasari, Ayuni Aulia Rahman Ayulestari, Fahdiya - Baginda Oloan Lubis Budi Santoso Dante Al Najji, Ziyad Dwi Budi Santoso Dwi Septiani, Wisti Faddillah, Umi Faddillah, Umi - Fajar Sidik Firstianty Wahyuhening Fibriany Fitrokh Nur Ikhromr HANAFI EKO DARONO HARIYANTO HARIYANTO Havity, Marita Dwi Huwaida, Aisha Salma Ipin - Sugiyarto Ipin Sugiyarto Ipin Sugiyarto Ispandi Ispandi, Ispandi Jefi, - Jefi, Jefi Komara, Kania Dwi Nanang Nuryadi Nanang Nuryadi, Nanang Nur Aliyah, Najah Nurhayati, M Sinta Nurwidayat, Arif Nuryaman, Yosep Nuryanti Nuryanti Oktavia, Indira Pratiwi, Kharisma Putri, Annisa Nurul Rahmat Tri Yunandar Ramzy, Ahmad - Reynaldi, Muhamad Rizal, Khairul Sarumaha, Fitri Handayani Sastika Mutiara Sudirman, Ricky Sugiyarto, Ipin Triya - Anesti Umi - Faddillah Umi Faddilah Umi Faddilah Umi Faddillah Umi Faddillah Ummi Faddillah Veithzal Rivai Zainal Widiana Salsabilah Yosep Nuryaman Yuniarti, Nabila