Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) JPNM : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin JFI
Saputra, Nicholas
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Social Sciences Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Web-Based System Inventory at PT Sapta Tunas Teknologi Saputra, Nicholas; Mulyawan, Bagus
International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Vol. 3 No. 3 (2023): DECEMBER 2023
Publisher : Lembaga Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/ijsecs.v3i3.1831

Abstract

An Information System is a complex framework comprising multiple components that interact harmoniously to gather, store, process, produce, and disseminate valuable information, thereby facilitating and enhancing the operational efficiency of a company's business processes. For technology-driven enterprises like PT Sapta Tunas Teknologi, the implementation of an efficient and integrated inventory information system serves as a pivotal asset. Currently, PT Sapta Tunas Teknologi faces challenges in asset management, including difficulties in stock monitoring, scheduling demonstrations, and maintaining the status of demo devices such as servers, storage units, and switches. The management of demo devices has been predominantly reliant on Google Spreadsheets distributed via the WhatsApp application. This research endeavors to design and deploy a web-based inventory information system, with the primary objective of augmenting the effectiveness of demo device management at PT Sapta Tunas Teknologi. The system's design adheres to the System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall methodology, employing a blend of programming languages such as HTML, PHP, Javascript, and the Laravel Framework, while the user interface is enriched by the Bootstrap Framework. The underlying data management system is facilitated by a MySQL database, ensuring robust and efficient data handling.
Komunikasi Guru Dan Murid Di Sekolah Dasar (Sd 27 Pekanbaru) Darmawati; Saputra, Nicholas
JPNM Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin Vol. 3 No. 1 (2025): February : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin
Publisher : SM Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59945/jpnm.v3i1.237

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dinamika komunikasi antara guru dan murid di Sekolah Dasar (SD) 27 Pekanbaru. Komunikasi yang efektif antara guru dan murid sangat penting dalam proses pembelajaran, karena mempengaruhi pemahaman, motivasi, dan perkembangan sosial emosional siswa. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan studi kasus, di mana data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan analisis dokumen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun komunikasi guru dan murid di SD 27 Pekanbaru umumnya efektif, terdapat beberapa tantangan yang perlu diatasi, seperti perbedaan gaya komunikasi, kurangnya keterampilan komunikasi di antara beberapa guru, dan peran orang tua dalam mendukung komunikasi tersebut. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan wawasan mengenai pentingnya komunikasi dalam pendidikan serta rekomendasi untuk meningkatkan kualitas komunikasi di lingkungan sekolah.
Arsitektur Learning Analytics Berbasis Machine Learning untuk Prediksi Performa Siswa Saputra, Nicholas
Jurnal Informatika Indonesia Vol. 1 No. 3 (2026): April-Juni
Publisher : Samudra Ilmu Indonesia

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

Abstract

Transformasi digital dalam pendidikan telah menghasilkan akumulasi data log yang masif pada platform Learning Management System (LMS). Namun, data ini sering kali terfragmentasi dan kurang dimanfaatkan, sehingga intervensi pedagogis cenderung bersifat reaktif. Penelitian ini mengusulkan arsitektur Learning Analytics tiga lapis menggunakan Python 3.12 dan PostgreSQL 16 untuk mentransformasi data mentah menjadi wawasan prediktif dan preskriptif. Melalui pendekatan unsupervised machine learning, algoritma K-Means Clustering mengelompokkan pembelajar berdasarkan metrik perilaku seperti durasi belajar komulatif, frekuensi akses, dan latensi pengumpulan tugas. Optimasi klaster dipastikan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Coefficient. Sistem User-Based Collaborative Filtering (UBCF) diintegrasikan guna memberikan intervensi akademik personal bagi siswa berisiko. Backend memanfaatkan tipe data JSONB dan indeks GIN pada PostgreSQL untuk memproses data semi-terstruktur secara efisien. Dievaluasi pada 500 profil siswa dari sebuah platform e-learning institusi pendidikan tinggi melalui purposive sampling, model memprioritaskan metrik Recall (>85%) untuk meminimalkan false negatives. Hasil pengujian beban (stress testing) menunjukkan arsitektur mampu memproses kueri dengan latensi di bawah 200ms. Kerangka ini menjembatani diagnosis klasterisasi dan rekomendasi dinamis, mewujudkan paradigma pengambilan keputusan instruksional proaktif berbasis data.
Co-Authors Bagus Mulyawan Darmawati