Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Progres Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi
Issan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS PERFORMA WEBSITE ASABRI MENGGUNAKAN PINGDOM TOOLS DAN GTMETRIX Issan; Indri Mita Pagasing; Tandililing, Mika
Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 2 No. 4 (2025): Mei
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jrsit.v2i4.2301

Abstract

Refleksi ini berfokus pada evaluasi situs web ASABRI dengan menggunakan alat pengujian Pingdom dan GTmetrix. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur performa website, menemukan kekurangan yang mempengaruhi kualitas tata letak dan aksesibilitas pada website ASABRI. Pingdom menunjukkan skor 78 dengan waktu muat halaman 8.50 detik dan ukuran 6.7 MB, yang menyoroti perlunya peningkatan caching. GTmetrix memberikan skor E, yang menunjukkan kinerja rendah dengan kecepatan 53% dan waktu muat 8.8 detik, terutama karena masalah seperti kurangnya kompresi GZIP. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, ASABRI perlu meningkatkan kecepatan dan kinerja halaman berdasarkan hasil ini
ANALISIS PERAMALAN KLAIM TABUNGAN HARI TUA MENGGUNAKAN METODE ARIMA PADA PT. ASABRI CABANG MAKASSAR Issan; Pagasing, Indri Mita; Harmin, Andi; Arni, Sitti
PROGRESS Vol 17 No 1 (2025): April
Publisher : P3M STMIK Profesional Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56708/progres.v17i1.424

Abstract

The Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method was used in this study to forecast the number of Old Age Savings (THT) insurance claims at PT ASABRI (Persero) Makassar Branch. The data used consisted of 37 monthly observations of THT claims from May 2022 to May 2025. The model identification results indicate that the ARIMA (1,1,0) model is appropriate, with a p-value <0.05 and residuals similar to white noise. This forecast was made for June to December 2025. According to the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 17,7123%, this model has a fairly high level of accuracy. It is hoped that the results of this study will assist businesses in making financial decisions and strategic planning.
Co-Authors Andi Harmin Arni, Sitti Indri Mita Pagasing Pagasing, Indri Mita Tandililing, Mika