Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.886
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Brilliance: Research of Artificial Intelligence SIGMA: Information Technology Journal Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Halim Anshor, Abdul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mathematics Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Metode Data Mining Untuk Data Permintaan Pemeliharaan Spare Part Menggunakan Algoritma Apriori Surojudin, Nurhadi; Halim Anshor, Abdul
Jurnal SIGMA Vol 14 No 4 (2023): Desember 2023
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Spare part merupakan komponen vital dalam sebuah mesin, tanpa adanya spare part mengakibatkan mesin stop atau tidak dapat beroperasi. Agar peristiwa tersebut tidak terjadi kita dituntutmenyiapkan spare part yang biasa digunakan dalam bentuk stocking spare part. Kita harus bisa memprediksi periode minimum stock part, sehingga bisa dengan langsung melakukan request part tersebut. Kita harus bisa menentukan kombinasi spare part yang kemungkinan besar akan direquest secara bersamaan. Terdapat retusan bahkan ribuan data transaksi request spare part, pemberdayaan data sangat penting untuk menggunakan data yang banyak tersebut agar bisa menjadi sebuah informasi yang bermanfaat dalam membantu stocking part. Salah satunya adalah dengan metode data mining terhadap data request tersebut menggunakan algoritma apriori. Karena lgoritma apriori dinilai cocok dalam penentun part yang consumable agar memiliki periode request yang continue dan juga menentukan kombinasi antara masing masing part yang sering direquest. Kata Kunci: Algoritma Apriori, Perawatan, Sparepart
PENGGUNAAN AHP DALAM SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN MARKETPLACE: STUDI KASUS : MARKETPLACE E-COMMERCE DI ERA DIGITAL Reza Maulana, Muhammad; Ariza, Rini; Hidayat, Chaerul; Halim Anshor, Abdul; Fatchan, Muhamad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12447

Abstract

Marketplace merupakan salah satu platform e-commerce terpopuler di Indonesia karena kemudahan transaksi dan aksesibilitas yang ditawarkannya. Namun, banyaknya pilihan di marketplace dapat membuat konsumen bingung saat menentukan platform mana yang memenuhi kebutuhan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam sistem pengambilan keputusan untuk membantu konsumen memilih marketplace terbaik berdasarkan banyak kriteria seperti harga, minat dan diskon. Data dikumpulkan melalui kuesioner kepada 10 responden yang aktif berbelanja online. Hasil analisis menunjukkan bahwa Shopee menempati posisi terdepan sebagai marketplace yang dipilih konsumen, disusul oleh Lazada dan Tokopedia. Kriteria diskon memiliki pengaruh paling besar terhadap keputusan konsumen. Kami berharap penelitian ini dapat menjadi referensi bagi konsumen untuk memilih marketplace yang tepat serta membantu pengusaha meningkatkan strategi pemasarannya
SECURITY THREAT ANALYSIS IN CLOUD COMPUTING Iqbal Fadillah, Muhammad; Irvan Zidni, Mohamad; Adrian Maulana, Riko; Halim Anshor, Abdul
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12528

Abstract

Cloud computing provides significant benefits such as scalability, cost efficiency, and flexibility in accessing computing resources. However, its adoption introduces critical security challenges for organizations, necessitating a thorough analysis of associated risks. This research identifies and categorizes the primary security threats in cloud computing, including data loss, data leakage, cyberattacks, and unauthorized access, and evaluates their impact on organizational operations, data security, and regulatory compliance, with a focus on the financial and healthcare sectors. The study reveals that cyberattacks are the most prevalent and disruptive threat, while data leakage leads to significant legal repercussions and loss of trust. Practical recommendations include adopting encryption, multi-factor authentication, and strict access controls, as well as complying with industry standards like PCI DSS for finance and HIPAA for healthcare. Additionally, a comprehensive risk management framework comprising risk identification, assessment, mitigation, and continuous monitoring is proposed to enhance organizational resilience. By implementing these strategies, organizations can securely leverage cloud computing, maintain regulatory compliance, protect sensitive data, and uphold customer trust
PEMANFAATAN SISTEM OPERASI OPEN SOURCE DALAM PENDIDIKAN DAN PENGEMBANGAN SOFTWARE Julyant Firdausy, Assandra; Akbar, Nurul; Humaidy, Syamil; Halim Anshor, Abdul; Alvin, Anggi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12631

Abstract

Penggunaan sistem operasi open source semakin berkembang dalam berbagai bidang, termasuk pendidikan dan pengembangan perangkat lunak. Artikel ini mengeksplorasi potensi dan tantangan pemanfaatan sistem operasi open source, seperti Linux, dalam mendukung kegiatan pendidikan dan pengembangan software di berbagai institusi pendidikan. Studi ini menganalisis peran open source dalam meningkatkan aksesibilitas dan keterjangkauan teknologi pendidikan, sekaligus mendorong pengembangan keterampilan teknis di kalangan pelajar. Selain itu, sistem open source menyediakan lingkungan yang fleksibel dan kolaboratif yang memungkinkan siswa dan pengembang untuk berinovasi dan berkontribusi pada proyek perangkat lunak secara langsung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan sistem operasi open source dalam pendidikan dapat mendukung pembelajaran yang lebih interaktif dan aplikatif, serta menghasilkan tenaga kerja yang lebih siap dalam bidang teknologi informasi.
PEMILIHAN DISTRIBUSI LINUX TERBAIK UNTUK SERVER BERBASIS ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Rizky, Muhammad; Purnama Alam, Ali; Restina Maharani, Nova; Adeliani Putri, Fadilah; Ferdianto, Aang; Halim Anshor, Abdul
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12686

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tiga distribusi Linux, yaitu CentOS, Ubuntu Server, dan Debian, menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Latar belakang penelitian ini adalah pentingnya mengevaluasi sistem operasi Linux berdasarkan kriteria stabilitas, keamanan, dan dukungan komunitas dalam lingkungan server. Metode AHP digunakan untuk memberikan bobot pada kriteria melalui matriks perbandingan berpasangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masing-masing distribusi memiliki keunggulan di kriteria tertentu: CentOS pada stabilitas dan keamanan, Ubuntu Server pada dukungan komunitas yang luas, dan Debian pada kontribusi komunitas aktif. Penelitian ini memberikan gambaran objektif untuk memahami potensi setiap distribusi tanpa mengharuskan pilihan tunggal.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN REWARD KARYAWAN DALAM MENGGUNAKAN METODE TOPSIS: STUDI KASUS : PT.CBYI Maulana Ayassy, Bayu; Hidayatullah, Cahyo; Pratama, Yoga; Hadimulya, Ihsan; Halim Anshor, Abdul
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12827

Abstract

Fokus penelitian ini adalah untuk membangun sistem pendukung keputusan (DSS) untuk membantu PT.CBYI dalam proses memilih karyawan berdasarkan kinerjanya untuk dihargai. Memberikan penghargaan kepada karyawan untuk kinerja yang baik adalah langkah strategis untuk meningkatkan motivasi dan kesetiaan karyawan di perusahaan. Sayangnya, metode penilaian konvensional masih berbasis kertas dan manual, dan biasanya memakan waktu, tidak efisien, dan rentan terhadap kesalahan. Metode TOPSIS digunakan untuk menemukan karyawan berkinerja tinggi berdasarkan kehadiran, senioritas, pengakuan, dan disiplin. Metode ini mempertimbangkan setiap kriteria secara objektif, yang memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik. Temuan menunjukkan bahwa SPK berbasis TOPSIS mempercepat proses evaluasi, membantu perusahaan membuat keputusan, dan memberikan penghargaan kepada karyawan terbaik. Tujuan sistem adalah untuk meningkatkan objektivitas penilaian dan mendorong pegawai untuk meningkatkan kinerja mereka
Association Rule to Increase Sales Using the Apriori Algorithm Method Ermanto, Ermanto; Halim Anshor, Abdul; Arwan Sulaeman, Asep; Winarni, Sri
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 4 No. 1 (2024): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research May 2024
Publisher : Yayasan Cita Cendekiawan Al Khwarizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v4i1.4185

Abstract

The Apriori algorithm is a data mining technique used to find relationship patterns between items in a transaction dataset. In this context, the Apriori algorithm will be used to identify products that are often purchased simultaneously by customers. By understanding these purchasing patterns, companies can design more effective marketing strategies, such as strategic product placement, bundling package offers, and special promotions. This research involves several stages, starting from collecting sales transaction data, data preprocessing, applying the Apriori algorithm, to interpreting the results. The transaction data used is taken from the sales database of a retail store during a certain period. After the data is processed, the Apriori algorithm is applied to identify frequent itemsets and form association rules. The results of this research show that there are several significant purchasing patterns, such as a combination of product A and product B which are often purchased together. By applying data mining using the a priori algorithm method, you can find out which products sell the most. From the results of manual calculations it was found that consumers who bought RB 1060 would buy RB 1099 with 81% confidence, whereas using WEKA it was found that consumers who bought RB 1060 would buy RB 1099 with a confidence value of 82%.
ANALISIS PERBANDINGAN PLATFORM E-COMMERCE DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Fajrianto Anggara Sakti, Afrizal; Nurkholik, Dhefi; Riyadus Solihin, Muhammad; Yuda Ramadhan, Ahmad; Halim Anshor, Abdul
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.12732

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong pesatnya pertumbuhan E-commerce di Indonesia. Namun, keberagaman platform dengan kualitas layanan, harga, dan keamanan yang bervariasi mempersulit konsumen dalam menentukan pilihan terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan beberapa platform E-commerce di Indonesia, termasuk Tokopedia, Shopee, Lazada, JD.ID, Bukalapak, dan Blibli, menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam memberikan rekomendasi berbasis data melalui penilaian bobot pada kriteria relevan, seperti reputasi, produk, layanan pelanggan, pengiriman, UX dan aplikasi, serta pembayaran. Penelitian dilakukan melalui observasi, pengumpulan data, dan analisis data. Data dikumpulkan dari ulasan pengguna dan sumber relevan lainnya. Proses analisis melibatkan normalisasi matriks keputusan dan perhitungan nilai preferensi akhir untuk menentukan platform terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Shopee memiliki nilai preferensi tertinggi (0,9583), diikuti oleh Tokopedia (0,8333) dan Lazada (0,7291). Platform JD.ID memiliki nilai preferensi terendah (0,5625). Penelitian ini memberikan rekomendasi yang akurat bagi konsumen serta wawasan bagi pelaku bisnis E-commerce untuk meningkatkan daya saing mereka. Temuan ini berkontribusi pada pengembangan ekosistem E-commerce yang lebih sehat di Indonesia.
KEAMANAN KERNEL PADA SISTEM OPERASI MODERN Hermawan, Dani; Mutaqim, M. Zaenal; Hidayat, Taufik; Halim Anshor, Abdul
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.12785

Abstract

Keamanan kernel memainkan peran sentral dalam menjaga keandalan dan keberlanjutan sistem operasi modern, terutama di tengah ancaman siber yang semakin meningkat. Artikel ini memaparkan tantangan dan peluang dalam mengimplementasikan mekanisme keamanan pada kernel sistem operasi modern seperti Linux, Windows, dan macOS, sebagai upaya menghadapi risiko eksploitasi yang kompleks. Dengan mengeksplorasi teknik seperti Address Space Layout Randomization [ASLR], mitigasi buffer overflow, dan kernel hardening, penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran tentang bagaimana pendekatan keamanan yang diterapkan mampu melindungi sistem dari ancaman siber yang semakin kompleks. Penelitian ini juga mengidentifikasi tantangan yang dihadapi dalam penerapan keamanan kernel, termasuk kompatibilitas perangkat lunak, overhead kinerja, dan kebutuhan akan pembaruan yang konsisten. Hasil analisis menunjukkan bahwa penguatan keamanan kernel tidak hanya mengurangi kerentanan, tetapi juga menjadi fondasi untuk pengembangan teknologi yang lebih aman dan andal.
PENGGUNAAN MODEL WEIGHT PRODUCT DALAM PROSES SELEKSI PEMASOK UNTUK OPTIMALISASI PENGADAAN BARANG DI ARRASYNET Ardi Iman Prakoso, Ramadhan; Andi Hardiansyah, Novianto; Latiefa Zahra, Anindha; Dewi Zahrani, Zalfa; Halim Anshor, Abdul
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13028

Abstract

Pengadaan barang memegang peran penting dalam memastikan kelancaran operasional perusahaan. Pemilihan pemasok yang tepat menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi, kualitas, dan keandalan rantai pasokan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan model Weight Product dalam proses seleksi pemasok di ArrasyNet. Dengan menggunakan lima kriteria utama, yaitu harga, kualitas barang, ketepatan waktu pengiriman, kapasitas produksi, dan keandalan, model ini memberikan pendekatan sistematis untuk mengevaluasi pemasok. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pemasok Abadi Store memiliki nilai tertinggi, menjadikannya pilihan optimal. Implementasi metode ini mampu meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan, mengurangi subjektivitas, dan mendukung optimalisasi pengadaan barang di perusahaan. Rekomendasi mencakup pengembangan sistem otomatisasi berbasis teknologi informasi dan evaluasi kriteria secara berkala untuk memastikan relevansi dan keberlanjutan.
Co-Authors . Ermanto Adeliani Putri, Fadilah Adrian Maulana, Riko Alvin, Anggi Aminuyati Andi Hardiansyah, Novianto Ardi Iman Prakoso, Ramadhan Ariza, Rini Arwan Sulaeman, Asep Azmi Abdussyukur, Mohammad Darmanto Darmanto Dewi Zahrani, Zalfa Fajrianto Anggara Sakti, Afrizal Ferdianto, Aang Hadimulya, Ihsan Hermawan, Dani Hidayat, Chaerul Hidayatullah, Cahyo Humaidy, Syamil Iqbal Fadillah, Muhammad Irvan Zidni, Mohamad Julyant Firdausy, Assandra Latiefa Zahra, Anindha Maulana Ayassy, Bayu Maulana, Donny Muhamad Fatchan muhammad rizky, muhammad Mutaqim, M. Zaenal Nurkholik, Dhefi Nurul Akbar Purnama Alam, Ali Restina Maharani, Nova Reza Maulana, Muhammad Rifqi Aziz, Muhammad Riyadus Solihin, Muhammad Sri Winarni Surojudin, Nurhadi Taufik Hidayat Toga Junior Sinaga, Michael Turmudi Zy, Ahmad Yuda Ramadhan, Ahmad