Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.126
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Inovasi Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Co-Value : Jurnal Ekonomi, Koperasi & Kewirausahaan Jurnal Esensi Infokom: Jurnal Esensi Sistem Informasi dan Sistem Komputer Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Journal of Information Technology and Cyber Security
Setiawan, Akas Bagus
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Other

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

Found 7 Documents
Search

 1 
The Waterfall Model in the Implementation of a Room Reservation Information System: A Case Study at a University Setiawan, Akas Bagus; Rizaldi, Taufiq
Journal of Information Technology and Cyber Security Vol. 2 No. 2 (2024): July
Publisher : Department of Information Systems and Technology, Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30996/jitcs.12248

Abstract

Politeknik Negeri Jember (National State of Jember Polytechnic), Indonesia, fully understand that infrastructure is one among various key factors to enhance the quality of the university. However, in the department of Information Technology, infrastructure management is a prominent issue. The primary cause of the issue appears to be a manual arrangement of room reservations, as room usage often crashes due to the scheduling mismatch. To tackle this issue, this study focuses on the development of a room reservation information system, known as “Sistem Informasi Peminjaman Ruangan dan Sarana Pembelajaran (SIPRu)”. The system is developed as an additional feature in the department website. It is developed using the Waterfall method, beginning with the requirements analysis (i.e., an identification of functional and non-functional requirements) and architectural processes design processes (i.e., the development of use case diagram, flowchart, data flow diagram, and database design). In this study, Laravel is used for the implementation, and black box testing is used to verify compliance with the functional requirements. During the testing process, 42 department stakeholders participated to validate the requirements and conduct user experience testing. The results indicated that the stakeholders have found the website to be sufficiently responsive to their needs. Furthermore, it is revealed that SIPRu is effective at assisting users in reserving rooms at the department of Information Technology, National State of Jember Polytechnic.
Proposing the Urgency of Consumer Protection Regulations and Freshness Detection Applications for Fish in Traditional Markets Using Technology Setiawan, Akas Bagus; Firmansyah, Akbar Maulana
Co-Value Jurnal Ekonomi Koperasi dan kewirausahaan Vol. 15 No. 10 (2025): Co-Value: Jurnal Ekonomi, Koperasi & Kewirausahaan
Publisher : Program Studi Manajemen Institut Manajemen Koperasi Indonesia Bandung

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

Abstract

This study explores consumer knowledge and vendor practices related to the freshness of ikan tongkol (Euthynnus affinis) in traditional markets in Jember, Indonesia. Using a mixed-methods approach, data were collected from 271 consumers and 62 vendors through surveys and interviews. Consumers mostly relied on sensory indicators like color, smell, and texture—especially color—to assess freshness. Although many felt confident in judging freshness, around 20% were uncertain, revealing a knowledge gap. Social media and the Internet were key information sources, raising concerns about accuracy. Vendors commonly used ice storage, with limited access to refrigeration. Interviews highlighted vendor awareness of quality issues but also challenges due to limited infrastructure. The study reveals a mismatch between perceived and actual freshness, shaped by traditional knowledge and limited objective tools. Enhancing education, vendor practices, and introducing simple freshness indicators could improve transparency, safety, and market resilience. The findings offer insights for policy and food system improvements
Analisis Kualitas Sistem Informasi Akademik Berbasis Website di Universitas Bahauddin Mudhary Madura dengan Pendekatan PIECES Framework: Analysis of the Quality of Website-Based Academic Information Systems at Bahauddin Mudhary Madura University Using the PIECES Framework Approach Vindarosita, Babylina; Setyo Wibowo, Nugroho; Setiawan, Akas Bagus; Yuniar, Eka; Yudhistira, Prillinaya; Resya , Fachmi
Jurnal Ilmiah Inovasi Vol 25 No 1 (2025): April
Publisher : Politeknik Negeri Jember

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) Universitas Bahauddin Mudhary Madura berdasarkan persepsi kepuasan pengguna (mahasiswa) menggunakan metode PIECES framework. Metode PIECES framework digunakan untuk mengevaluasi enam aspek kualitas sistem informasi, yaitu Performance, Information and Data, Economics, Control and Security, Efficiency, dan Service. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner yang disebarkan kepada mahasiswa pengguna SIAKAD. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan gambaran yang komprehensif mengenai kualitas SIAKAD saat ini, mengidentifikasi area-area yang memerlukan perbaikan, serta memberikan rekomendasi yang konstruktif untuk pengembangan SIAKAD di masa depan sehingga dapat meningkatkan kepuasan mahasiswa sebagai pengguna. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi Universitas Bahauddin Mudhary Madura dalam meningkatkan kualitas layanan akademik berbasis teknologi informasi.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Melalui Penilaian Administrasi Pembelajaran dengan Metode TOPSIS Hermansyah, Masud; Setiawan, Akas Bagus; Mujiono, Mujiono; Ariyadi, David Juli; Firdausi, M. Faiz
Jurnal Esensi Infokom : Jurnal Esensi Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 9 No 1 (2025): Jurnal Esensi Infokom : Jurnal esensi sistem informasi dan sistem komputer
Publisher : Lembaga Riset dan Pengabdian Masyarakat Institut Bisnis Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55886/infokom.v9i1.969

Abstract

The process of selecting the most outstanding teachers is an important part of efforts to improve the quality of education in schools. At SMAS Sultan Agung Puger, teacher assessments have so far been subjective and have not used a structured system. Thus, this study aims to design and develop a Decision Support System (DSS) to assist the process of selecting the best teachers based on the evaluation criteria for learning administration that have been set by the school. The method used in this study is the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), because this method is able to provide objective ranking results oriented towards the level of similarity to the ideal solution. TOPSIS has the advantage of calculating the positive and negative values ​​of each alternative simultaneously. The results of the system implementation show that the teacher with alternative A4 obtained the highest preference value of 1, so he was selected as the best teacher. This system has succeeded in helping to provide more transparent, systematic, and objective evaluation results. Thus, the system built using the TOPSIS method has proven effective in supporting the decision-making process for selecting the best teachers based on learning administration data.
OTOMATISASI PENJADWALAN DAN PENGINGAT TUGAS BERBASIS GOOGLE FORM, APPS SCRIPT, DAN GOOGLE CALENDAR UNTUK EFISIENSI MANAJEMEN PROYEK Setiawan, Akas Bagus; Hermansyah, Mas'ud
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol 7, No 2 (2025): Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi
Publisher : Universitas Trilogi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31326/sistek.v7i2.2425

Abstract

Manajemen tugas yang efektif menjadi tantangan utama dalam organisasi modern, terutama dalam mengelola tenggat waktu dan kolaborasi antar anggota tim. Penelitian ini mengembangkan sistem otomatisasi penjadwalan dan pengingat tugas berbasis Google Form, Google Apps Script, dan Google Calendar. Sistem ini memungkinkan data tugas yang diinput melalui Google Form secara otomatis dijadwalkan ke Google Calendar, lengkap dengan pengingat sebelum deadline. Metode penelitian meliputi perancangan form digital, pemrograman Apps Script untuk integrasi data, serta pengujian sistem pada lingkungan kerja nyata. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan kepatuhan terhadap deadline dan efisiensi monitoring tugas. Integrasi ini juga mengurangi beban administratif dan potensi human error dalam penjadwalan manual. Sistem yang diusulkan dapat diadopsi oleh berbagai organisasi untuk meningkatkan efektivitas manajemen tugas dan kolaborasi tim.
Implementasi Naïve Bayes dalam Flask Framework untuk Sistem Informasi Klasifikasi Penyakit Jantung Bagus Setiawan, Akas; Nasyatha Adlin, Dzakiyyan; Hermansyah, Mas'ud
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 5 (2025): EDISI SEPTEMBER 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i5.11494

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di Indonesia, dengan tren kasus yang terus meningkat setiap tahunnya. Deteksi dini sangat penting untuk mencegah risiko yang lebih parah, namun keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan menjadi kendala di beberapa wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi penyakit jantung berbasis algoritma Naive Bayes yang diimplementasikan dalam API menggunakan Flask Framework Python sebagai backend cerdas. Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle dan telah melalui tahapan preprocessing, seleksi atribut, transformasi data, serta pembagian data latih dan uji. Model Naive Bayes dipilih karena kesederhanaannya serta kemampuannya dalam menangani data berskala besar. Evaluasi model menunjukkan performa yang cukup baik, dengan accuracy mencapai 73,77%, precision 67,57%, dan recall 86,21%. Sistem yang dikembangkan diintegrasikan dalam layanan web dan mobile, sehingga dapat diakses oleh pengguna secara luas. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi algoritma machine learning dan API dapat memberikan solusi deteksi dini penyakit jantung yang ringan, cepat, dan mudah digunakan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan sistem pendukung keputusan dalam bidang kesehatan digital.
BERT Sentimen: Fine-Tuning Multibahasa untuk Ulasan Bahasa Indonesia Khen Dedes; Fatimatuzzahra; Hermansyah, Mas'ud; Setiawan, Akas Bagus; Pradana, Reza Putra; Harvyanti , Annisa Fitri Maghfiroh
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Informasi (JUKTISI) Vol. 4 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i2.585

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi pengaruh teknik augmentasi dan fine‑tuning terhadap kinerja model BERT multibahasa pada tugas klasifikasi sentimen ulasan film berbahasa Indonesia. Dataset awal terdiri dari 1.200 ulasan; 80% digunakan untuk pelatihan dan validasi (n = 960) dan 20% untuk pengujian (n = 240). Data pelatihan diperluas melalui augmentasi menjadi 2.880 sampel sintetis untuk keperluan fine‑tuning. Model kemudian di‑fine‑tune pada korpus yang diperluas dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1. Pada set pengujian diperoleh akurasi 82,5%, precision untuk kelas positif 76,0%, recall 95,0%, dan F1‑score 84,44%. Matriks kebingungan menunjukkan TP = 114, FN = 6, FP = 36, dan TN = 84, yang mengindikasikan sensitivitas tinggi terhadap ulasan positif namun terdapat proporsi false positive yang relatif besar. Temuan ini mengindikasikan bahwa augmentasi meningkatkan kemampuan model dalam menangkap sinyal positif (tingginya recall), namun memerlukan penyesuaian lebih lanjut untuk mengurangi kesalahan prediksi positif (meningkatkan precision). Secara keseluruhan, hasil penelitian menyediakan bukti bahwa BERT multibahasa mampu menangani tugas sentimen berbahasa Indonesia dengan performa memadai apabila didukung strategi augmentasi dan prosedur validasi yang tepat.
Co-Authors Ariyadi, David Juli Fatimatuzzahra Harvyanti , Annisa Fitri Maghfiroh Hermansyah, Mas'ud Hermansyah, Masud Khen Dedes M Faiz Firdausi Maulana Firmansyah, Akbar Mujiono Mujiono Nasyatha Adlin, Dzakiyyan Pradana, Reza Putra Resya , Fachmi Setyo Wibowo, Nugroho Taufiq Rizaldi Vindarosita, Babylina Yudhistira, Prillinaya Yuniar, Eka