Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesian Journal of Innovation Multidisipliner Research
Elyananda Subroto
Universitas Pamulang
Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Peningkatan Literasi Teknologi Bagi Generasi Muda : Membangun Pemahaman Dasar - Dasar Machine Learning Rahmawati; Geraldo Sabila Firdaus; Azzani Nurfadia Rizky; Abdullah Rendra Zuriansyah; Elyananda Subroto; Jefi Eliel Tigor Tampubolon; Mia Septiana Wambrauw; Muhammad Aldhito Firlata; Ridwan Firdaus Haryono; Emison Wonda; Satria Andikah Putra
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 3 No. 11 : Desember (2024): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

Increasing technological literacy is a strategic step in preparing the younger generation to face the challenges of the Industrial Revolution 4.0. This community service activity aims to build a basic understanding of machine learning (ML) technology for students of SMKN 5 Tangerang Kota. The implementation method includes basic theory delivery, interactive training, simple practice of building image classification using MIT App Inventor Personal Image Classifier, and group discussions. The results showed a significant increase in the understanding of basic Machine Learning concepts such as classification and regression, as well as the high enthusiasm of the participants in understanding the application of this technology. This programme is expected to be the first step in creating a generation that is able to actively contribute to the development of artificial intelligence-based technology.
Sistem Rekomendasi Produk Unggulan Berbasis Web Menggunakan Metode Weighted Product Pada Caffe Intown Elyananda Subroto; Elfi Fauziah
Indonesian Journal of Innovation Multidisipliner Research Vol. 4 No. 3 (2026): Juli - September
Publisher : Institute of Advanced Knowledge and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69693/ijim.v4i3.1925

Abstract

Penentuan produk unggulan pada Caffe Intown, sebuah usaha kuliner di Kota Depok yang berada di bawah naungan Koswara Trans, selama ini masih dilakukan berdasarkan pengalaman dan penilaian subjektif pemilik usaha, sehingga hasil yang diperoleh belum sepenuhnya objektif dan belum memanfaatkan data operasional yang tersedia secara optimal, seperti data penjualan harian dan penilaian pelanggan. Kondisi tersebut menyebabkan proses pengambilan keputusan mengenai produk yang layak diprioritaskan menjadi kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem rekomendasi produk unggulan berbasis web dengan menerapkan metode Weighted Product (WP) sebagai pendukung pengambilan keputusan yang lebih objektif. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL, dan Visual Studio Code sebagai lingkungan pengembangan, dengan XAMPP sebagai web server. Metode Weighted Product diterapkan berdasarkan tujuh kriteria penilaian, yaitu jumlah pembelian, harga, rasa, tampilan, variasi menu, rating, dan kepuasan pelanggan, yang masing-masing diberi bobot sesuai tingkat kepentingannya, kemudian dihitung nilai vektor S dan nilai preferensi V untuk menghasilkan peringkat produk unggulan. Pengujian sistem dilakukan melalui Black Box Testing untuk menguji fungsionalitas sistem dan User Response melalui penyebaran kuesioner kepada pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Weighted Product mampu menghasilkan rekomendasi produk unggulan secara objektif, dengan Americano menempati peringkat pertama berdasarkan nilai preferensi tertinggi. Sistem yang dibangun juga mempermudah pengelolaan data penjualan dan penilaian pelanggan, serta membantu Caffe Intown dalam menentukan produk prioritas untuk meningkatkan kualitas pelayanan, strategi pemasaran, dan keterlibatan pelanggan.
Co-Authors Abdullah Rendra Zuriansyah Azzani Nurfadia Rizky Elfi Fauziah Emison Wonda Geraldo Sabila Firdaus Jefi Eliel Tigor Tampubolon Mia Septiana Wambrauw Muhammad Aldhito Firlata Rahmawati Ridwan Firdaus Haryono Satria Andikah Putra