Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems
Zulfi Azhar
Universitas Budi Darma
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process pada Pemilihan Pemberian Kredit Nasabah Zulfi Azhar; Zulia Hanum; Yenny Puspita Saragih; Antoni Antoni
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 1 (2025): Volume 9 Nomor 1 Januari 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i1.14244

Abstract

Untuk proses dalam memberikan pelayanan kepada nasabah dan khususnya kepada penentuan kelayakan pemberian kredit kepada nasabah masih menggunakan proses manual yang biasa. Proses tersebut akan memerlukan waktu dan ketelitian tim panitia penyeleksi untuk menilai berbagai faktor kelayakan, pendapatan, jarak, pekerjaan, jaminan, rekening tabungan dan tanggungan dan lain-lain sesuai dengan data nasabah. Untuk mengatasi permasalahan ini maka PT. Bank Muamalat Kisaran memerlukan suatu sistem dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dalam menangani masalah pengambilan keputusan yang kompleks dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang diperlukan dalam penentuan kelayakan pemberian kredit kepada nasabah. Metode SPK pada penelitian ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP), dapat melakukan kriteria majemuk secara detail dengan suatu kerangka berfikir dan perhitungan suatu kriteria bobot yang komprehensif. Hasil Penelitian diperoleh bahwa kriteria peringkat prioritas secara urutan yang tertinggi adalah : Penghasilan (Kr2) dan untuk alternatif adalah Winarni (Alt1), Kata Kunci: Analytical Hierarchy Process, nasabah bank, pemberian kredit, spk
Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process dalam Pemberian Bonus Karyawan Hotel Zulfi Azhar; Zulfian Azmi; Zulia Hanum
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 3 (2025): Volume 9 Nomor 3 Agustus 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i3.14875

Abstract

Hotel Tareso di daerah Kabupaten Batubara mempunyai berbagai aneka fasilitas seperti akses internet, pelayanan 24 jam dengan restoran yang menyajikan berbagai jenis makanan dan sangat cocok bagi pelanggan yang ingin menginap perjalanan dinas maupun bisnis. Permasalahan yang terjadi pada Hotel Tareso ini adalah tentang permasalahan karyawan, dimana  pemberian bonus kepada karyawan, yang tidak tepat sasaran, tidak sesuai ketentuan, dan belum adanya transparansi penilaian. Sehingga memungkinkan penilaian selama ini bersifat subjektif dan pembagian bonus tidak sesuai dengan kenyataan yang ada. Sehingga perlu dilakukan menggunakan suatu sistem yang bisa membantu proses seleksi karyawan calon penerima bonus di Hotel Tareso. Penelitian ini menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP), dimana sistem pendukung keputusan ini akan memberikan rekomendasi untuk menghasilkan solusi keputusan dalam membantu proses seleksi karyawan calon penerima bonus di Hotel Tareso. Hasil Penelitian yang diperoleh bahwa kriteria yang mendapat peringkat prioritas secara urutan yang tertinggi adalah : Loyalitas (C4), Absensi (C1), Masa kerja (C5), Tanggung jawab (C3) dan Kerjasama (C2) dan untuk alternatif prioritas tertinggi adalah : Udin (A1) dengan nilai  43,9 %.  Kata Kunci: Analytical Hierarchy Process, bonus, hotel Tareso, karyawan, spk
A Hybrid Clustering Approach Integrating K-Means and DBSCAN for Customer Segmentation Zulfi Azhar; Soeb Aripin; Azanuddin
Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Vol 7 No 2 (2026): June 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/2qjpr814

Abstract

Purpose – This study aims to improve customer segmentation quality by developing a hybrid clustering approach that integrates centroid-based and density-based techniques to better capture complex data structures and noise in customer datasets. Design/methods/approach – The proposed method combines K-Means and DBSCAN in a sequential hybrid framework. K-Means is first applied to identify the global structure of customer groups using centroid similarity. Subsequently, DBSCAN is performed within each cluster to refine cluster boundaries and detect noise points. The dataset is preprocessed using Min–Max normalization, and clustering performance is evaluated using the Silhouette Score and Davies–Bouldin Index. Findings - Experimental results show that the hybrid approach outperforms standalone methods. The proposed model achieves a Silhouette Score of 0.71 and a Davies–Bouldin Index of 0.42, indicating improved cluster compactness and separation. Additionally, the method successfully identifies 6% of data points as noise, enhancing segmentation reliability and interpretability. Research implications/limitations – This study demonstrates the effectiveness of combining clustering paradigms for improved segmentation. However, the evaluation is limited to a relatively small dataset with three features, and DBSCAN parameter selection remains data-dependent. Future research may explore larger datasets, higher-dimensional features, and automated parameter optimization techniques. Originality/value – This research contributes a practical hybrid clustering framework that integrates K-Means and DBSCAN in a structured manner, enabling more robust, interpretable, and noise-aware customer segmentation suitable for data-driven marketing analytics and decision support systems.
Co-Authors Antoni Antoni Azanuddin Yenny Puspita Saragih Zulfian Azmi Zulia Hanum