Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.259
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Technologia: Jurnal Ilmiah Matrik : Jurnal Manajemen dan Teknik Industri Produksi eProceedings of Engineering Journal of Environmental and Development Studies
Fahmy Habib Hasanudin
Program Studi S1 Teknik Industri - Telkom University
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Perancangan Sistem Informasi Pengelompokan Kinerja Dosen Menggunakan K-Means Clustering di Fakultas Rekayasa Industri Wijaya, Rahmat; Andrawina, Luciana; Hasanudin, Fahmy Habib
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 2 (2025): April 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Evaluasi kinerja dosen merupakan aspek penting dalam memastikan dan meningkatkan kualitas pendidikan di perguruan tinggi. Proses evaluasi yang masih dilakukan secara manual di Fakultas Rekayasa Industri (FRI) menimbulkan beberapa masalah, termasuk rendahnya kecepatan, akurasi, dan transparansi dalam pengolahan data. Penelitian ini mengusulkan pengembangan Sistem Informasi Manajemen (SIM) berbasis K-Means Clustering untuk mengelompokkan kinerja dosen secara objektif. Data yang digunakan mencakup data kinerja dari periode Ganjil 2019/2020 hingga Genap 2022/2023 dengan atribut pendidikan, pengajaran, penelitian, pengabdian masyarakat, penunjang, dan profesor lalu data diproses menggunakan normalisasi min-max dan K-Means++. Metode Elbow dan Silhouette mengidentifikasi nilai K optimal sebesar 2, yang membagi kinerja dosen menjadi dua cluster. Perhitungan jarak antar data dan centroid menggunakan Euclidean Distance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering berhasil diterapkan dalam pengelompokan kinerja dosen yang membagi kelompok menjadi dua cluster yaitu high performance (cluster 1) dan low performance (cluster 2). Cluster high performance menunjukkan bahwa nilai dalam atribut pengabdian masyarakat, penunjang, dan profesor sangat rendah sementara cluster low performance menunjukkan nilai dalam seluruh atribut sangat rendah. Pengelompokan ini memberikan panduan yang lebih jelas bagi manajemen dalam pengambilan keputusan terkait pengembangan karir dosen. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem evaluasi kinerja dosen yang lebih terintegrasi dan objektif di FRI. Kata kunci — Evaluasi Kinerja Dosen, K-Means Clustering, Sistem Informasi Manajemen (SIM)
Perancangan Sistem Informasi Manajemen Untuk Memonitoring Kinerja Dosen Pada Kelompok Keahlian Di Fakultas Rekayasa Industri (FRI) Menggunakan Metode Rapid Aplication Design (RAD) Afif, Fathan Fadhilah; Andrawina, Luciana; Hasanudin, Fahmy Habib
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Fakultas Rekayasa Industri (FRI) UniversitasTelkom menghadapi tantangan dalam melakukan monitoringkinerja dosen secara optimal, yaitu kesulitan memonitoringkinerja dosen disetiap kelompok keahlian. Kendala inidisebabkan oleh ketiadaan sistem terintegrasi yangmemungkinkan Ketua Kelompok Keahlian memantau kinerjadosen secara efisien. Akibatnya, terjadi ketidakseragamandalam proses evaluasi kinerja dosen, yang berdampak padakurangnya efektivitas dalam pengelolaan.Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini menggunakanmetode Rapid Application Development (RAD) dalamperancangan sistem informasi manajemen berbasis web.Tahapan RAD meliputi Requirement Planning, User Design,Construction, dan Cut over. Data dikumpulkan melaluiwawancara dengan pemangku kepentingan dan observasiproses bisnis, diikuti dengan analisis kebutuhan sistem dandesain antarmuka berbasis dashboard untuk menampilkankinerja dosen secara komprehensif.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yangdirancang mampu memberikan visualisasi real-time terkaitaktivitas dosen, seperti penelitian, pengajaran, dan publikasi.Sistem ini juga memfasilitasi Ketua Kelompok Keahlian (KK)dan dekanat dalam melaksanakan evaluasi kinerja secara lebihefisien, meningkatkan transparansi, serta mendukungpengambilan keputusan berbasis data.Kesimpulannya, sistem informasi berbasis web denganpendekatan RAD terbukti efektif dalam memonitor kinerjadosen. Implementasi sistem ini diharapkan dapatmengoptimalkan distribusi tugas dan meningkatkan kualitasmanajemen di Fakultas Rekayasa Industri Universitas Telkom.Kata kunci — Sistem Informasi Manajemen, Kinerja Dosen,Dashboard, Fakultas Rekayasa Industri, Rapid ApplicationDevelopment (RAD).
Perancangan Segmentasi Pengguna Chatbot pada Sosialisasi Local Currency Transaction (LCT) Bank Indonesia dengan Menggunakan Clustering Data Mining Liow , Valdo; Soesanto, Rayinda Pramuditya; Hasanudin, Fahmy Habib
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Bank Indonesia sedang gencar melakukan berbagai upaya untuk meningkatkan pemanfaatan skema LCT (Local Currency Transaction) oleh pelaku usaha dan masyarakat. Salah satu upaya Bank Indonesia adalah dengan melaksanakan kegiatan sosialisasi LCT secara massive atau targeted melalui talkshow, seminar atau webinar. Pada pelaksanaannya, penyaluran informasi mengenai LCT yang kompleks dan jumlah partisipan sosialisasi yang luas menjadi tantangan bagi Bank Indonesia untuk memetakan strategi sosialisasi yang tepat sasaran bagi pelaku usaha dan masyarakat. Tujuan tugas akhir ini adalah untuk merancang segmentasi pengguna chatbot pada sosialisasi LCT oleh Bank Indonesia. Perancangan segmentasi pengguna chatbot pada sosialisasi LCT Bank Indonesia menggunakan metode K-Modes Clustering. Data karakteristik pengguna chatbot yang merupakan pelaku usaha berasal dari basis data yang diperoleh dari interaksi pengguna pada chatbot. Adapun variabel data pengguna chatbot yang akan dianalisis adalah sektor industri, lokasi, negara mitra, umur perusahaan, ukuran perusahaan, dan pertanyaan yang diajukan pengguna. Pencarian cluster menggunakan aplikasi Google Colab. Hasil tugas akhir ini berupa website yang berisi aplikasi chatbot LCT dan dashboard untuk visualisasi pengolahan data menggunakan metode KModes yang menghasilkan dua cluster dari setiap segmentasi pengguna chatbot. Selanjutnya, dipilih satu cluster terbaik yang akan dibuat menjadi alternatif target sosialisasi LCT oleh Bank Indonesia sehingga memudahkan segmentasi pelaku usaha tertentu dalam memahami informasi mengenai LCT. Dengan adanya website yang berisi aplikasi chatbot LCT, pelaku usaha dan masyarakat dapat lebih mudah memahami informasi mengenai skema LCT, serta diharapkan dashboard visualisasi hasil clustering dapat membantu Bank Indonesia dalam menentukan target sosialisasi LCT dan menyesuaikan strategi pendekatan sosialisasi LCT kepada segmentasi pelaku usaha tertentu. Kata Kata Kunci: Segmentasi Pengguna, Chatbot, Dashboard, K-modes, Extreme programming, Local Currency Transaction, Bank Indonesia
Perancangan Dashboard Analisis Sentimen Untuk Mengetahui Kepuasan Pengguna Di Daerah Istimewa Yogyakarta Maharani , Syifana; Rumanti , Augustina Asih; Hasanudin , Fahmy Habib
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pariwisata saat ini sedang dikembangkan oleh pemerintah, dianggap memiliki peran yang sangat penting dalam pembangunan Indonesia, terutama sebagai salah satu sektor pendapatan daerah dan negara. Indonesia memiliki banyak pariwisata yang bisa dikunjungi salah satu contoh daerah yang memiliki potensi menjadi tujuan wisata karena kekayaan budayanya yang beragam adalah Yogyakarta. Permasalahan yang dihadapi oleh dinas pariwisata DIY adalah kesulitan dalam menganalisis perspektif ulasan wisata. Ada lima akar masalah maka yang dipilih menjadi alternatif solusinya adalah keterbatasan dalam mengembangkan budaya lokal, jumlah wisatawan yang mengunjungi destinasi pariwisata sedikit, kurangnya analisis dari perspektif pengunjung terhadap pariwisata di DIY, masih ada destinasi wisata yang belum terdaftar, dan belum adanya sistem yang mendukung analisis sentimen wisatawan. Tujuan Tugas Akhir ini adalah merancang dashboard yang dapat menampilkan hasil analisis sentimen ulasan pengunjung pada tempat wisata Yogyakarta. Manfaat Tugas Akhir ini adalah memudahkan dalam memahami sudut pandang wisatawan terhadap sektor pariwisata dan memberikan data tentang analisis sentimen dari ulasan wisatawan. Perancangan dashboard dibuat dengan menggunakan metode scrum. Sistem yang telah dirancang kemudian dilakukan proses verifikasi menggunakan black box testing dan proses validasi menggunakan metode User Acceptance Test (UAT) ISO 25010. Hasil dari Tugas Akhir ini adalah dashboard untuk menampilkan hasil analisis dari ulasan pengunjung di Daerah Istimewa Yogyakarta. 3rd Fahmy Habib Hasanudin Fakultas Teknik Industri Universitas Telkom Bandung, Indonesia fhabib@telkomuniversity.ac.id Yogyakarta sebagai tujuan wisata terbesar kedua setelah Bali yang mengembangkan berbagai jenis objek wisata seperti alam, budaya, sejarah, pendidikan dan yang terbaru ada wisata malam. Terdapat beberapa wisata yang populer di Daerah Istimewa Yogyakarta diantaranya Keraton Yogyakarta, Taman Sari, Kotagede, Malioboro, dan lain lainnya (Kemenparekraf, 2023). Berdasarkan Kemenparekraf ada beberapa wisata yang menarik untuk dikunjungi wisatawan lokal maupun mancanegara. Pernyataan tersebut didukung oleh data yang disajikan pada Gambar 1. GAMBAR 1 Data Jumlah Kunjungan Wisatawan Yogyakarta Tahun 2019 – 2023. Kata kunci: Analisis Sentimen, Dashboard, Pariwisata, Kepuasan Pengguna
Co-Authors Afif, Fathan Fadhilah Augustina Asih Rumanti Bangkit Riawan FANDI ACHMAD Iwan Inrawan Wiratmadja Liow , Valdo Luciana Andrawina Maharani , Syifana Rayinda Pramuditya Soesanto Wibisono, Adiyatma Pratama Wijaya, Rahmat