Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.163
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer SENSITEK Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal Teknimedia: Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Innovative: Journal Of Social Science Research Mutiara: Multidiciplinary Scientifict Journal Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Jurnal Administrasi Negara Jurnal Salome (Multidisipliner Keilmuan)
Sutejo, Heru
Universitas Sepuluh Nopember Papua
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 41 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 41 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Optimalisasi Keuntungan Penjualan Produk Gelang dan Kalung di The Beadeary Jayapura Menggunakan Metode Grafik Hazrin Armehzan; Samanta Deliana; Wafiq Azizah Tuahuns; Khoiratul Masyruah; Jessica Dumpel; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

Optimalisasi keuntungan merupakan tujuan utama dalam menjalankan sebuah usaha. Salah satu cara untuk mencapai hal tersebut adalah dengan mengoptimalkan jumlah penjualan produk. The Beadeary Jayapura merupakan sebuah usaha kerajinan tangan dengan dua produk utama, yaitu kalung dan gelang. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan jumlah penjualan kalung dan gelang agar diperoleh keuntungan yang maksimal. Metode yang digunakan adalah metode grafik dengan langkah-langkah meliputi identifikasi variabel keputusan dan fungsi tujuan, penggambaran fungsi kendala, penentuan daerah feasible, dan penentuan titik optimal dengan garis isoprofit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk memperoleh keuntungan maksimal yaitu sebesar Rp2.000.000,00 per bulan dari hasil penjualan produk gelang dan kalung.
Optimasi Meminimumkan Biaya Pengeluaran Operasional pada Kedai StoryTime Coffeee Menggunakan Metode Grafik Kartensia F Rumboirusi; Abigael Yarangga; Tinglizhau; Klemensia Dina I.I Solo; Gracella B Paiki; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meminimalkan biaya pengeluaran pembelian 2 bahan baku yaitu biji kopi 1.750 dan sirup 1.080 lalu biaya sewa tempat perbulan 1 juta dan pembayaran pulsa listrik perbulan 500 pada kedai Storytime Coffee menggunakan metode grafik dan penghitungan menggunakan aplikasi QM for Windows. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode grafik dan penghitungan menggunakan aplikasi QM for Windows. Data yang digunakan adalah data pembelian bahan baku, biaya sewa tempat, dan pembayaran pulsa listrik pada kedai Storytime Coffee. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode grafik dan penghitungan menggunakan aplikasi QM for Windows dapat meminimalkan biaya pengeluaran pembelian 2 bahan baku yaitu biji kopi Rp.1.750.000 dan sirup Rp.1.080.000 srdangkan biaya sewa tempat perbulan 1 juta dan pembayaran pulsa listrik perbulan Rp.500.000 pada kedai Storytime Coffee. Biaya pengeluaran minimum/solusi yang dapat dicapai dengan metode grafik dan menggunakan aplikasi QM for Windows adalah 34. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam hal meminimalkan biaya pengeluaran pada kedai kopi. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk meminimalkan biaya pengeluaran pada kedai kopi.
Rancang Bangun Sistem Informasi Program Studi Hukum Berbasis Website (Studi Kasus: Universitas Sepuluh Nopember Jayapura) Muhammad Nur Ismail; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration innovation in the digital era
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan aksesibilitas dan transparansi informasi akademik di Program Studi Ilmu Hukum Universitas Sepuluh Nopember Papua melalui pengembangan sistem informasi berbasis website. Berdasarkan survei dan observasi, ditemukan bahwa mahasiswa, dosen, dan pihak terkait mengalami kesulitan dalam mengakses informasi penting seperti sejarah, visi, misi, dan capaian pembelajaran program studi. Metode penelitian meliputi pengumpulan data melalui kuesioner dan observasi, serta pengembangan dan pengujian website khusus untuk mengatasi kendala tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa website yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan informasi akademik, sehingga mendukung tujuan universitas dalam menyediakan pendidikan berkualitas dan meningkatkan kualitas sumber daya manusia di Papua.
MODEL PROSES ANTRIAN RAWAT JALAN PUSKESMAS MENGGUNAKAN FINITE STATE AUTOMATA UNTUK PENINGKATAN PELAYANAN Fauziah Humairoh; Natalia Betty Ansanay; Wardah Sal Sabillah; Astrin Aprilia Umasugi; Hardiana; Astika Ramadani; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration SPECIAL ISSUE Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration 2024
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model proses antrian rawat jalan di Puskesmas menggunakan konsep Finite State Automata (FSA) dengan dua jenis layanan, yaitu faskes umum dan faskes BPJS, guna meningkatkan efisiensi pelayanan. Model ini dirancang untuk meminimalkan waktu tunggu pasien, memudahkan pengelolaan alur pasien, serta meningkatkan transparansi layanan. Dengan pendekatan FSA, setiap tahapan dalam proses antrian diuraikan menjadi state yang mewakili kondisi tertentu, dan setiap transisi antar state diatur berdasarkan jenis layanan yang diterima pasien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan FSA dapat mengurangi ketidakteraturan antrian, mempercepat proses layanan, serta memaksimalkan pemanfaatan sumber daya medis dan administrasi.
Analisis Performer Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes Wafiq Azizah Tuahuns; Samantha Deliana; Dhea Firda Y Arsyad; Rianner Anjutami; Khoiratul Masyruah; Hazrin Armehzan; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan beasiswa dengan menggunakan metode Naive Bayes. Beasiswa merupakan salah satu bentuk bantuan yang diberikan kepada mahasiswa untuk mendukung kelancaran studi mereka, dan proses seleksinya seringkali melibatkan berbagai parameter seperti nilai akademik, kegiatan ekstrakurikuler, dan kebutuhan finansial. Metode Naive Bayes dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan data secara probabilistik berdasarkan asumsi independensi antar fitur. Dalam penelitian ini, data yang digunakan terdiri dari berbagai atribut seperti indeks prestasi kumulatif (IPK), keaktifan dalam organisasi, prestasi individu, dan kondisi ekonomi keluarga. Data ini kemudian dianalisis menggunakan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi kemungkinan seorang pelamar diterima atau tidak. Proses analisis melibatkan tahap preprocessing data, pelatihan model, serta evaluasi performa model menggunakan metrik akurasi, presisi, dan recall. Hasil dari analisis ini menunjukkan akurasi yang cukup baik dalam memprediksi keputusan penerimaan beasiswa, dengan beberapa faktor yang terbukti memiliki pengaruh signifikan terhadap proses seleksi, seperti IPK, aktivitas ekstrakurikuler, dan kondisi ekonomi. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi lembaga pemberi beasiswa dalam menyusun kriteria seleksi yang lebih relevan, transparan, dan objektif, sehingga memberikan kesempatan yang lebih adil bagi seluruh pelamar. Selain itu, hasil dari penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh lembaga pendidikan dan pihak pemberi beasiswa untuk meningkatkan efisiensi proses seleksi, meminimalkan bias subjektif, serta memastikan bahwa beasiswa diberikan kepada kandidat yang benar-benar memenuhi kriteria.
Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Prediksi Penerimaan Siswa Baru SDN Inpres 1 Arso III Yanik Utari; Sartika Situmorang; Linarti; Yanti Magrice Jewun; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

Penerimaan peserta didik baru (PPDB) merupakan proses penting dalam sistem pendidikan yang mempengaruhi kualitas pendidikan di setiap sekolah. Di SDN Inpres 1 Arso III, proses seleksi penerimaan siswa baru masih dilakukan secara manual, yang berpotensi menyebabkan ketidakakuratan data dan memperlambat proses seleksi. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengusulkan penerapan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi penerimaan siswa baru secara lebih efisien dan akurat. Algoritma Naive Bayes, yang berbasis pada teori probabilitas, dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi data dengan memperhitungkan kemungkinan suatu siswa memenuhi kriteria penerimaan berdasarkan variabel seperti usia, nilai ujian, dan faktor sosial ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan objektivitas dalam proses seleksi PPDB di SDN Inpres 1 Arso III. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan solusi yang mengurangi kesalahan manusia dalam pengelolaan data dan membantu sekolah dalam membuat keputusan yang lebih tepat dalam menerima siswa baru.
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES TERHADAP TARGET PENJUALAN HANDPHONE MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER J. Anggun Rumboirusi; Nahema Yaroseray; Kartensia Firli Rumboirusi; Jessica Dumpel; Lamberth Anthoni Yores Rumbino; Mariani Regina Sisilia Lengkey; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

This research aims to analyze cellphone sales predictions using the Naive Bayes algorithm which is implemented through the RapidMiner application. The dataset used consists of sales data with various relevant features, such as product descriptions, categories, and sales labels (sold or not sold). The research process involves several main stages, namely data retrieval (Retrieve), dividing data into train and test (Split Data), applying the Naive Bayes model, and evaluating performance using metrics such as accuracy, precision, and recall. The test results show that the Naive Bayes model succeeded in achieving accuracy, precision and recall levels of 100%. This indicates that the model has very good performance in classifying test data. However, to ensure the validity of the model, an analysis was carried out on the possibility of overfitting and suggestions for improvements such as using a larger dataset and testing using cross-validation. This research proves that the Naive Bayes method can be an effective and efficient solution for analyzing sales data patterns, especially in cases with structured and clear data patterns. The implementation of the results of this research can be applied as a basis for decision making in marketing strategy and inventory management.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Muh.Novran Ramjani Rumkorem; Abigael Yarangga; Klemensia Dina Irma Indriani Solo; Wedes F.A. Iwanggin; Zwingly Isak Rumaseuw; Tinglizhau; Gracella Bakarbresy Paiki; Riski Sulobua; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Shopee Indonesia dengan menggunakan metode Naive Bayes. Data ulasan pengguna yang diperoleh kemudian diproses menggunakan RapidMiner untuk membangun model klasifikasi sentimen. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan confusion matrix, model yang dihasilkan memperoleh tingkat akurasi sebesar 74.67%. Dalam analisis sentimen positif, model mencatatkan nilai recall sebesar 25.19% dan precision sebesar 82.93%, menunjukkan bahwa meskipun model memiliki ketepatan yang tinggi dalam memprediksi sentimen positif, kemampuannya dalam mendeteksi sentimen positif secara keseluruhan masih rendah. Sebaliknya, untuk sentimen negatif, model memperoleh recall sebesar 94.21% dan precision sebesar 53.02%, yang menunjukkan bahwa model lebih efektif dalam mendeteksi sentimen negatif, meskipun ketepatannya lebih rendah dibandingkan dengan sentimen positif. Hasil ini menggambarkan bahwa meskipun model memiliki kelebihan dalam mengidentifikasi sentimen negatif, masih terdapat kelemahan dalam memprediksi sebagian besar data sentimen positif. Penelitian ini memberikan wawasan penting terkait potensi dan tantangan dalam menerapkan metode Naive Bayes untuk analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi e-commerce.
PENERAPAN FINITE STATE AUTOMATA TERHADAPPROSES PENDAFTARAN PRAKTIKUM PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA Muhammad Oky Risaldi; Febrian Ray Gere SW; Indra Rajsya; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

Finite State Automata (FSA) is an abstract machine derived from formal language theory, widely applied in computing for validating structured processes. This study explores the application of FSA in automating the practicum registration system for Informatics Engineering students at Universitas Sepuluh Nopember Papua. The registration process previously encountered challenges, such as schedule conflicts between practicum and lectures, overcapacity of classes, and data input errors, which hindered academic activities. To address these issues, FSA was employed to ensure automated validation at each step of the registration process. The system operates through a series of states, beginning from course selection to practicum schedule validation, shift assignment, and confirmation. The FSA model designed consists of five states: initial state, course selection state, validation state, shift selection state, and confirmation state. If an error occurs, the system provides feedback and redirects students to correct their input. Using a structured approach, this model prevents scheduling conflicts and ensures data consistency. The methodology integrates observation, interviews, and literature reviews to identify problems and design the FSA model. The system was implemented using a programming framework, validated through simulations using both valid and invalid registration data. Results demonstrated that the system effectively minimized errors, improved the accuracy of practicum registration, and streamlined the process. In conclusion, the implementation of FSA significantly enhances the efficiency and organization of practicum registration, providing automated feedback and ensuring students successfully complete their registrations without conflicts or input errors.
Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kemenangan Klub Bundesliga Pada Pekan ke-15 Menggunakan Rapidminer Wama Albertho Povay; Nurhaeni Irianti; Julius Rifaldo Putra; Lodi Tekam; Beto Ayun; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

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

Abstract

Prediksi hasil kompetisi olahraga menjadi salah satu fokus penelitian yang menarik, khususnya dengan penerapan teknologi pembelajaran mesin. Studi ini bertujuan mengaplikasikan metode klasifikasi Naïve Bayes untuk memprediksi jumlah kemenangan klub-klub Bundesliga pada pekan ke 15 musim 2024-2025 dengan memanfaatkan aplikasi RapidMiner. Data yang dianalisis mencakup tabel klasemen Bundesliga musim berjalan serta data hasil pertandingan pekan ke 13 dan 14. Penelitian ini melibatkan beberapa tahapan utama, seperti pengolahan data, ekstraksi fitur, dan pelatihan model melalui RapidMiner. Hasil menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi pola performa tim secara efektif dan memberikan hasil prediksi dengan akurasi yang baik. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam pengembangan sistem prediksi berbasis data untuk mendukung analisis di bidang olahraga.
Co-Authors Abidondifu, Yonas Abigael Yarangga Abraham Victor Patrick Ohoiwutun Aderiani Wahyuti Agata Febrionia Yunita Dadus Ajenkris Yanto Kungkung Alan Fonataba Ananda Nayla Andi Muhammad A. I. H Andre Metaloy Aprilia Elisabeth Wabiser Asludin Azami Astika Ramadani Astrin Aprilia Umasugi Avif Setyawan Bahar, Dimas Adhitya Berliana Elphin Asmuruf Bernadus Yeuw Beto Ayun Brendly R. Rakian Charles Sesera Isawa Chaves Hamong Christian Renaldy L Christiani Rianto Lahutung Cintami A. Loak Cristina Marta Wabiser Daniel H. R. O. Haay Daud Matiseray David Oni Apaseray Desy Akwita de Queljoe Dhea Firda Y Arsyad Efina M. Aiboi Elvira V. Waimbo Farida Fathir Adman Fatimah Azzahra Fauzia R Lessy Fauziah Humairoh Febrian Ray Gere SW Fernando Yakadewa Gladis Dominika Ngaderman Grace E I Gwijangge Gracella B Paiki Gracella Bakarbresy Paiki Hardiana Hazrin Armehzan Helena Babaut Hizkia I Rengkung Husaini, Muammar Husen Abdillah Ina Maria Keru Koridama Indra Rajsya Inwi Wilamnak Iryanti T A Fernandes Isaac Samon Sabra J. Anggun Rumboirusi Jayando Haloho Jeremi Y Hababuk Jessica Dumpel Judea H. B. Maitimu Julius Rifaldo Putra Karolina Fatagur Kartensia F Rumboirusi Kartensia Firli Rumboirusi Khoiratul Masyruah Kiswanto, Rahmat Haryadi Klemensia Dina I.I Solo Klemensia Dina Irma Indriani Solo Lamberth Anthoni Yores Rumbino Linarti Lodi Tekam Loneta Aruri Lusiana Marwa Marcella Putri Pentury Mariani Regina Sisilia Lengkey Marselo M. Masengi Meylisa Kurdita Miraclely C. Runtuwene Mona Angelika Ngaderman Morinda Rumboirusi Muh Rajab S Yaslin Muh.Novran Ramjani Rumkorem Muhamad Kurniawan Muhammad Nur Ismail Muhammad Oky Risaldi Muhammad T Hidayah Nahema Yaroseray Natalia Betty Ansanay Nataniel T A Mamu Noberti Chandra Putra Tambay Nourman Satya Irjanto Nurhaeni Irianti Okky A. S. Kallem Ramdha Asnani Resna Herawan Rianner Anjutami Ripan Wenda Riski Sulobua Robaha, Paskalino Melgibson Ruth Muriolkosu Ryandika R Saputra Samanta Deliana Samantha Deliana Sartika Situmorang Semuel Krimadi Sherly Jayanti Sicilia Ristamar Ulim Sithi F Yandedai Susi Hendartie Susi Hendartie Tatuhey, Emy Lenora Tegar W Prakoso Thamrin, Rosiyati M.H Thomas O Ansanay Tinglizhau Tirza Meira Pontoh Triana Papilaja Utari, Yanik Wafiq Azizah Tuahuns Wama Albertho Povay Wardah Sal Sabillah Wedes F.A. Iwanggin Yanik Utari Yanti Magrice Jewun Yohanes A S Dimomonmau Yohanes Tandipanga Yopinus Gadur Zwingly Isak rumaseuw