Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Faktor Exacta INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Agus Pamuji
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
MEMBANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK REKOMENDASI PADA E-COMMERCE MELALUI PENERAPAN LOGIKA FUZZY TAHANI HERI SATRIA SETIAWAN; AGUS PAMUJI
Faktor Exacta Vol 9, No 4 (2016)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (691.984 KB) | DOI: 10.30998/faktorexacta.v9i4.1146

Abstract

Seiring dengan berkembangnya teknologi informasi, maka saat ini bermunculan situs – situs untuk menyediakan berbelanja online. Dalam kegiatan berbelanja online, banyak hal yang akan dijadikan parameter untuk mendukung keputusan yang akan menjadi bahan rekomendasi belanja online. Hal ini akan sangat berbeda dengan orang lainnya. Didalam penelitian ini terdapat masalah dimana seseorang mengalami kesulitan dalam menentukan produk yang akan dibeli, kualitas produk, harga, ketersediaan dan promo yang tersedia untuk pembeli. Melalui penerapan logika fuzzy tahani dengan menggunakan metode fuzzy database pada sebuah sistem pendukung keputusan merupakan salah satu cara pemecahan masalah yang dapat menangani hal tersebut. Hal ini akan terdapat bahasa alami yang akan digunakan sehari-hari yang bersifat relative, kualitatif, dan tidak presisi yang akan menjadi kriteria pada sistem terhadap pengguna. Hasil menunjukan bahwa sistem pendukung keputusan ini dapat membantu pengguna untuk mendapatkan alternatif barang yang akan di beli pada situs belanja online yang dapat direkomnedasikan berdasarkan kriteria yang digunakan pengguna.Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Rekomendasi, Belanja, Fuzzy Tahani.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA “AWARD” DI AGEN TIKET ON-LINE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING AGUS PAMUJI
Faktor Exacta Vol 8, No 1 (2015)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (655.484 KB) | DOI: 10.30998/faktorexacta.v8i1.298

Abstract

Agen tiket online merupakan sebuah lembaga yang memberikan jasa untuk melayani pemesanan tiket perjalanan, baik tiket pesawat maupun tiket kereta api. Seiring dengan semakin meningkatnya jumlah transaksi dan bertambahnya jumlah pelanggan yang tetap menunjukan loyalitas untuk selalu percaya kepada agen tiket online, maka diadakan penerimaan reward oleh manajemen sebagai bentuk apresiasi perusahaan terhadap sejumlah pelanggan. Untuk membantu dalam menentukan seorang pelanggan yang yang berhak mendapatkan reward maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Dalam proses membuat dan membangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima reward di agen tiket online maka menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang ditunjang oleh metode Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM). Pemilihan metode Fuzzy Multiple Attribute Decission Making disebabkan karena mampu menyeleksi alternatif yang paling efektif dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu yang berhak penerima reward berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perangkingan yang akan menentukan alternatif yang optimal. Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dibangun dapat membantu kerja tim khusus yang menyelekasi pemberian reward, dapat mempercepat proses penyeleksian penerima reward, dapat mengurangi kesalahan dalam menentukan pemberian reward terhadap pelangan. Kata kunci: Kriteria, Reward, SAW, Bobot, Pelanggan.
SISTEM REKOMENDASI KREDIT PERUMAHAN RAKYAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE COLLABORATIVE FILTERING Agus Pamuji
Faktor Exacta Vol 10, No 1 (2017)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (455.648 KB) | DOI: 10.30998/faktorexacta.v10i1.1208

Abstract

Dikota besar seperti Jakarta, Bandung, Surabaya, dan lainnya, kebutuhan akan tempat tinggal memiliki peranan sangat penting ketika menunjang kebutuhan bisnis. Contoh kebutuhan bisnis itu sendiri adalah tempat bekerja, berdagang dan sebagainya. Meskipun demikian, kebutuhan akan rumah atau tempat tinggal dikota besar seperti Jakarta dan sekitarnya sulit untuk menentukan lokasi. Hal ini menjadi alasan agar setiap orang ingin terbebas dari kemacetan. Disamping itu, lahan di Jakarta sangat terbatas, sehingga sebagian orang akan memilih lokasi disekitar kota Jakarta seperti Tangrang, Bekasi, Depok, dan Bogor. Sistem rekomendasi akan membantu merekomendasikan kepada pencari tempat tinggal agar mudah mencarinya. Oleh sebab itu, didalam penelitian ini akan membuat sistem rekomendasi dengan menggunakan metode Collaborative Filtering. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa hasil prediksi rating setiap developer untuk masing-masing pengguna dengan menggunakan metode collaborative filtering kurang efektif. Hal tersebut menunjukan bahwa semakin banyak jumlah data yang digunakan dan jika terdapat pengguna yang belum pernah merating, maka sistem yang dihasilkan relatif tidak akurat dan menghasilkan rekomendasi yang tidak efektif.
Prediksi Otorisasi Pengguna Sistem Berkas pada Algoritma Klasifikasi dengan Teknik Naïve Bayes Agus Pamuji
INFOMATEK Vol 24 No 1 (2022): Volume 24 No. 1 Juni 2022
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Pasundan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23969/infomatek.v24i1.4604

Abstract

Keamanan teknologi informasi saat ini menjadi tuntutan bagi setiap institusi. Salah satu bagian terpenting dalam keamanan IT adalah ketika melindungi sumber daya yang di-akses oleh beberapa pengguna. Beberapa kelemahan yang ditemukan adanya sistem yang mengizinkan beberapa pengguna untuk berbagi data sehingga berpotensi adanya potensi otorisasi pengguna yang berlebihan. Dalam penelitian ini akan dilakukan investi-gasi terhadap 162 log data aktifitas yang memuat data training dan data testing. Adapun dalam konsep analisisnya adalah menggunakan data mining dengan metode klasifikasi dan teknik Naïve Bayes. Hasil menunjukan metode klasifikasi dengan teknik Naïve Bayes cukup efektif untuk memprediksi adanya anomali otorisasi pengguna file. Selan-jutnya sudah dibuktikan melalui kinerjanya dengan menggunakan confusion matrix yang mencapai 89% dalam nilai akurasinya. Dengan demikian, data mining akan menjadi se-buah konsep dalam pengembangan dan analisis terhadap sistem keamanan terutama sistem berkas yang mengakomodasi manajemen pengguna untuk mengizinkan akses sumber daya
Co-Authors Heri Satria Setiawan