Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Internet of Things and Artificial Intelligence Journal Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi
Nirwan, Saepudin
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI ALGORITMA LINEAR SEARCH UNTUK OPTIMASI PENCARIAN PENDAFTAR DI DISDUKCAPIL KABUPATEN SUBANG tere, Theressa Sukmawaty Putri; Nirwan, Saepudin; Resdiana, Widia
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 3 (2024): September 2024
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v3i3.158

Abstract

Dalam era globalisasi dan digitalisasi yang semakin maju, teknologi informasi telah menjadi bagian integral dari kehidupan manusia, termasuk dalam sektor pelayanan publik. Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Disdukcapil) Kabupaten Subang menghadapi berbagai kendala dalam pelayanan administrasi kependudukan yang masih dilakukan secara manual, seperti antrian panjang, waktu tunggu yang lama, serta risiko penyimpangan dan penyelewengan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah aplikasi pelayanan online berbasis website untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas pelayanan di Disdukcapil Subang. Aplikasi ini memungkinkan masyarakat untuk mengajukan permohonan pembuatan KTP, KK, akta kelahiran, KIA, dan dokumen lainnya secara online, serta memantau status permohonan secara real-time. Penelitian ini juga membahas penggunaan algoritma linear search sebagai metode pencarian data dalam sistem yang dikembangkan. Metode penelitian yang digunakan meliputi metode waterfall, yang mencakup analisis sistem berjalan, perancangan flowmap, implementasi, verifikasi melalui pengujian blackbox, serta pemeliharaan sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini berfungsi sesuai harapan, meningkatkan transparansi, akurasi, dan efisiensi dalam pelayanan administrasi kependudukan. Aplikasi ini juga mendukung program e-government yang bertujuan meningkatkan kualitas pelayanan publik melalui pemanfaatan teknologi informasi.
SISTEM PERENCANAAN PEMBELAJARAN ANAK USIA DINI MENGGUNAKAN EDUCATIONAL DESIGN RESEARCH (EDR) DENGAN MODEL MCKENNEY & REEVES PADA PAUD CITRA 13 Zahra, Salma Nur' aini; Nirwan, Saepudin; Resdiana, Widia
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 3 (2024): September 2024
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v3i3.159

Abstract

Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) penting untuk membentuk generasi yang berkualitas dengan fokus pada perkembangan fisik, kecerdasan, kognitif, sosial-emosional, bahasa, dan seni. Namun, di PAUD Citra 13, perencanaan pembelajaran menghadapi kendala yang serius, termasuk kurangnya akses terhadap informasi penting dan pemahaman tentang kurikulum, yang mengakibatkan pembelajaran menjadi kurang terstruktur. Pendidik mengalami kesulitan dalam mengembangkan rencana harian dan mingguan karena keterbatasan dalam memahami dan mengimplementasikan kurikulum PAUD 2013 dan Kurikulum Merdeka. Mereka masih menggunakan cara manual yang rentan terhadap kehilangan data dan kesalahan. Untuk mengatasi masalah tersebut, dirancanglah sebuah aplikasi sistem informasi dengan menggunakan metodologi Educational Design Research (EDR) yang dipadukan dengan dengan model McKenney & Reeves. Aplikasi ini bertujuan untuk mengorganisir informasi secara sistematis, memudahkan interaksi pengguna, serta meningkatkan efektifitas dan efisiensi perencanaan pembelajaran di PAUD Citra 13. Hasil dari penelitian ini adalah, web yang diusulkan dapat memberikan kemudahan bagi pengelola PAUD dalam mengelola proses pembelajarannya.
Implementation of AES-256 Algorithm for Encryption on Chatting Platforms Nirwan, Saepudin; Hamidin, Dini; Azzalea, Shifa Eldita
Internet of Things and Artificial Intelligence Journal Vol. 4 No. 4 (2024): Volume 4 Issue 4, 2024 [November]
Publisher : Association for Scientific Computing, Electronics, and Engineering (ASCEE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31763/iota.v4i4.804

Abstract

This research aims to design and build a web-based corporate chat media using prototype methodology and AES (Advanced et al.) algorithm for data encryption. The platform has been developed with MERN technology (MongoDB et al.), which allows the application to be dynamic and responsive. Prototype methodology is used for iterative development based on user feedback, ensuring the application meets user needs. The AES algorithm is applied to maintain the confidentiality and security of each message sent and received. The results show that the application effectively provides efficient and secure communication for the company, with an intuitive and easy-to-use interface. Implementing MERN technology provides flexibility in the development and maintenance of the application, making it the right solution for corporate communication needs.
IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE PADA KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN KERANGKA OBJECTIVE AND KEY RESULT (OKR) Kalyana, Andrian Falah; Hamidin, Dini; Nirwan, Saepudin
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 1 (2025): January 2025
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v4i1.160

Abstract

OKR (Objectives and Key Results) adalah kerangka kerja yang digunakan untuk menetapkan dan memantau tujuan serta hasil kunci yang diinginkan oleh sebuah organisasi. Penilaian dilakukan secara berkala untuk mengevaluasi kemajuan dan mengukur efektivitas OKR dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dalam penelitian ini, data sintetis digunakan untuk memprediksi kinerja karyawan. Data sintetis dihasilkan menggunakan metode faker yang terdapat dalam library Python, dengan referensi data asli sebagai acuan. Machine learning, sebagai bagian dari kecerdasan buatan, memungkinkan sistem untuk belajar secara otomatis dan meningkatkan kemampuannya berdasarkan pengalaman tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Algoritma Decision Tree digunakan dalam penelitian ini untuk klasifikasi dan regresi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi hasil kinerja karyawan dengan label "cukup", "baik", "memuaskan", dan "sangat memuaskan". Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree dapat digunakan untuk membangun pohon keputusan yang efektif dalam memprediksi kategori kinerja karyawan. Kesimpulannya, algoritma Decision Tree mampu membuat pohon keputusan yang berguna dalam evaluasi kinerja karyawan.
PENGEMBANGAN SISTEM REKOMENDASI KOPI DENGAN METODE COLLABORATIVE FILTERING BERBASIS WEBSITE Haikal, Muhamad Brillian; Nirwan, Saepudin; Resdiana, Widia
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3 (2025): September 2025
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v4i3.371

Abstract

Perkembangan industri kopi yang pesat menimbulkan tantangan bagi pembeli dalam memilih menu yang sesuai dengan preferensi mereka, terutama ketika banyaknya variasi menu tidak diimbangi dengan sistem pendukung yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi kopi berbasis website dengan metode item-based collaborative filtering, yang memanfaatkan data riwayat pembelian dan rating untuk menyarankan menu kopi yang relevan. Sistem ini diimplementasikan pada website All The Time Caffe, yang sebelumnya hanya memiliki fitur dasar seperti login, pemesanan, dan pengiriman struk melalui WhatsApp. Dengan sistem yang dikembangkan, pengguna dapat menyaring rekomendasi berdasarkan kategori kopi (seperti Coffee Classics, Iced Coffee, dan Tea & Non-Coffee), rentang harga, dan rating minimum yang diinginkan. Teknologi yang digunakan mencakup NextJS sebagai antarmuka pengguna dan Python untuk pengolahan data serta perhitungan algoritma. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi secara tepat sesuai preferensi pengguna serta meningkatkan efisiensi layanan di kafe. Selain itu, sistem ini juga bermanfaat bagi pelaku usaha kecil dan menengah (UMKM) dalam memahami perilaku konsumen serta meningkatkan loyalitas pembeli. Dengan demikian, sistem rekomendasi ini diharapkan mampu mendorong inovasi berbasis teknologi disektor kuliner, khususnya dalam industri kopi.
Co-Authors Azzalea, Shifa Eldita Haikal, Muhamad Brillian Hamidin, Dini Kalyana, Andrian Falah tere, Theressa Sukmawaty Putri Widia Resdiana Zahra, Salma Nur' aini