Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pilar Nusa Mandiri Journal of Computer Science and Information Technology Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (DIASYA)
Nurus Sarifatul Ngaeni
STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Public Health Social Sciences Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
COMPARATIVE ANALYSIS OF RANDOM FOREST AND SUPPORT VECTOR CLASSIFIER FOR PREDICTING STUDENTS’ ON-TIME GRADUATION Nurus Sarifatul Ngaeni
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol. 21 No. 2 (2025): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Publishing Pe
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/pilar.v21i2.7048

Abstract

On-time graduation is one of the key indicators of educational quality in higher education. The influencing factors range from students’ internal issues and academic abilities to institutional policies. However, academic management has not yet been able to classify the data and analyze the underlying factors contributing to delayed graduation. By identifying these factors, management can formulate appropriate academic solutions or policies. The purpose of this study is to build a prediction model for on-time graduation using machine learning algorithms. This study compares the classification performance of the Random Forest algorithm and the Support Vector Classifier (SVC). The dataset, consisting of 1,298 student records, includes academic data such as study program, GPA, TOEFL score, cohort year, and study duration. Model performance was evaluated using accuracy, F1 score, and ROC-AUC metrics, followed by a confusion matrix analysis. The final evaluation revealed that the Random Forest algorithm achieved the best performance, with an accuracy of 91.86%, an F1 score of 91.86%, and a ROC-AUC of 97.39%. Meanwhile, the SVC model obtained an accuracy of 81.12% and an F1 score of 81.09%. Based on these results, it can be concluded that the Random Forest algorithm is more reliable as a prediction model in the academic domain. The main contribution of this study is the development of an early detection system for students at risk of delayed graduation. Furthermore, the findings can serve as a basis for designing more solution-oriented academic policies in accordance with the conditions at STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN DAN LIMIT PINJAMAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT PADA KSPPS DANA SYARIAH BANJARNEGARA Febi Yasintabella; Khalimaturofi'ah; Nurus Sarifatul Ngaeni
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 4 (2025): September
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i4.3182

Abstract

Penilaian kelayakan dan batas pinjaman di KSPPS Dana Syariah Banjarnegara hingga saat ini masih dilakukan secara manual dan subjektif, sehingga memerlukan waktu lama serta berisiko menimbulkan inkonsistensi hasil evaluasi. Kondisi tersebut dapat meningkatkan potensi pembiayaan bermasalah dan menurunkan efisiensi operasional, yaitu kemampuan koperasi dalam menggunakan waktu dan sumber daya secara optimal. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Weighted Product untuk membantu menentukan kelayakan dan rekomendasi limit pinjaman secara lebih objektif, yaitu berdasarkan data bukan hanya penilaian pribadi. Sistem yang dikembangkan berbasis website dengan tiga jenis pengguna, yaitu admin, manajer, dan staf marketing. Sistem ini berfungsi secara independen sebagai alat bantu analisis dan tidak terintegrasi langsung dengan sistem keuangan koperasi. Penelitian menggunakan metode analisis kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara, observasi dan studi pustaka. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan model waterfall, sedangkan metode Weighted Product digunakan untuk melakukan perhitungan kelayakan pinjaman. Hasil perhitungan menghasilkan peringkat alternatif dari nilai tertinggi hingga terendah sebagai dasar penentuan kelayakan pinjaman nasabah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun efektif membantu admin, manajer, dan staf marketing dalam menilai kelayakan serta menentukan limit pinjaman secara objektif dan efisien. Uji coba dengan 6 responden menghasilkan skor rata-rata 84,2%, sehingga sistem dinyatakan layak digunakan dan dapat mempermudah proses pengambilan keputusan di KSPPS Dana Syariah Banjarnegara.
Peningkatan Kesiapan Kerja Mahasiswa Semester Akhir Melalui Program Guest Lecture Praktisi Disnaker Kabupaten Banjarnegara Nurus Sarifatul Ngaeni; Aji Utama
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (DIASYA) Vol. 2 No. 2 (2026): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (DIASYA)
Publisher : Rumah Jurnal PT Citra Air Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71200/diasya.v2i2.292

Abstract

Kesiapan kerja lulusan perguruan tinggi tidak hanya bergantung pada kompetensi teknis, tetapi juga pemahaman etika profesi yang aplikatif. Namun, kesenjangan antara pembelajaran teoritis di kampus dan realitas dinamika dunia kerja nyata masih menjadi kendala utama. Pengabdian masyarakat ini sangat urgen dilakukan untuk menjembatani kesenjangan tersebut dan membekali mahasiswa dengan pemahaman praktis mengenai etika serta regulasi ketenagakerjaan sebelum lulus. Kegiatan ini bertujuan meningkatkan kesiapan kerja melalui program dosen tamu yang menyinergikan akademisi dan praktisi. Sasaran kegiatan adalah 30 mahasiswa Program Studi Sistem Informasi semester VIII di STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara. Metode pelaksanaan mencakup penyadaran, edukasi interaktif, dan simulasi penyelesaian studi kasus nyata yang difasilitasi langsung oleh praktisi Analisis Tenaga Kerja dari Disnaker Kabupeten Banjarnegara. Evaluasi keberhasilan diukur menggunakan instrumen pre-test dan post-test. Hasil pengabdian menunjukkan peningkatan pemahaman mahasiswa yang terukur dan signifikan pada kelima indikator evaluasi. Nilai rata-rata pemahaman mahasiswa meningkat sebesar 21,8 poin, yaitu dari 63,2 (pre-test) menjadi 85,0 (post-test), dengan lonjakan pemahaman tertinggi pada kemampuan analisis kasus etika profesi. Signifikansi dari capaian ini membuktikan bahwa kehadiran praktisi sebagai dosen tamu sangat efektif dalam memberikan pengalaman belajar kontekstual. Kesimpulannya, model pembelajaran kolaboratif ini berhasil meminimalisir kesenjangan teori-praktik, serta secara nyata mampu meningkatkan kompetensi profesional dan kesiapan mahasiswa memasuki dunia kerja.
Co-Authors Aji Utama Febi Yasintabella Khalimaturofi'ah