Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.063
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai-Nilai Islami) ORBITA: Jurnal Pendidikan dan Ilmu Fisika Psychology, Evaluation, and Technology in Educational Research UPEJ Unnes Physics Education Journal JURNAL PENDIDIKAN MIPA Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) JURNAL PENDIDIKAN, SAINS DAN TEKNOLOGI Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Kognitif: Jurnal Riset HOTS Pendidikan Matematika JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) J-Intech (Journal of Information and Technology) Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Archive: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Aurelia: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Indonesia JOINCS (Journal of Informatics, Network, and Computer Science) Journal Focus Action of Research Mathematic (Factor M) Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal MIPA dan Pembelajarannya Konstruktivisme : Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran
Puspitasari, Wahyu Dwi
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Energy Engineering Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Algoritma Partitioning Around Medoids menggunakan Bahasa Pemrograman Python dalam Pengelompokan Data Status Pertanahan Letter C Karina, Putri Merly Deleo; Santi, Indyah Hartami; Puspitasari, Wahyu Dwi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i1.88161

Abstract

Letter C adalah buku untuk menyimpan data pemilik tanah pada desa tertentu. Pada Kelurahan Pandanarum belum terdapat digitalisasi Letter C terutama pada pengelompokan status pertanahan. Dari hal tersebut, masih perlu dilakukan pengelompokan data status pertanahan karena masih terdapat data yang belum sinkron antara data pemilik tanah satu dengan lainnya. Pengelompokan data status pertanahan menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu Partitioning Around Medoids. Penelitian ini menerapkan jenis penelitian deskriptif dan metode CRISP-DM dengan fokus pembahasan tahap implementasi menggunakan Bahasa pemrograman Python. Implementasi ini menggunakan 6 atribut sesuai dengan buku Letter C dan dikelompokan menjadi 3 cluster. Hasil akhir implementasi dihasilkan 6 data cluster satu (status: sudah terjual), 344 data cluster dua (status: belum terjual), dan 4 data cluster tiga (status: habis terjual). Evaluasi hasil pengelompokan dilakukan dengan menggunakan Davies Bouldin Index yang bertujuan untuk menilai kualitas cluster yang sudah terbentuk. Hasil implementasi disajikan dalam bentuk website yang mencakup penampilan grafik hasil dari pengelompokan, list data dari setiap cluster data status pertanahan, dan penampilan data detail dari setiap data Letter C lengkap dengan salinan dari buku Letter C. Dengan adanya pengelompokan data status pertanahan ini diharapkan dapat mempermudah staf Kelurahan dalam mengetahui status pertanahan dan dapat meminimalisir kerancuan data, sehingga proses dalam pengelolaan data akan lebih efisien dan akurat.
Perhitungan Penilaian Tingkat Kepuasan Pelanggan Dengan Menerapkan Algoritma K-Means Dewi, Dini Puspita; Santi, Indyah Hartami; Puspitasari, Wahyu Dwi
J-INTECH (Journal of Information and Technology) Vol 11 No 2 (2023): J-Intech : Journal of Information and Technology
Publisher : LPPM STIKI MALANG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32664/j-intech.v11i2.981

Abstract

All business actors compete to find as many customers as possible and of course provide the best service, one of which is by considering the level of customer satisfaction. The aim of this research is to understand the level of customer satisfaction more effectively and provide valuable information for Jaya Fotocopy in making decisions to improve service quality in more detail. By grouping customer satisfaction into appropriate categories, customer management based on purchasing patterns, time of visit, and service received can identify areas that require improvement to ensure better customer satisfaction using the K-means algorithm. The results of this research classify customer satisfaction with dimensions of responsiveness of 76.32%, reliability of 91.10%, empathy of 90.11%, guarantee of 92.09%, and real evidence of 93.08%. Meanwhile, the specificity test of the K- Means algorithm method can classify customer dissatisfaction with the dimensions of responsiveness 27.17%, reliability 19.11%, empathy 19.00%, guarantee 19.50%, and real evidence 20.29%. From the results of the data obtained, Jaya Fotocopy must increase the dimension of responsiveness to only reach 27.17%. Jaya Photocopy needs to ensure that customer service is more responsive to customer needs and requests. This could include improvements in response times to customer questions or complaints and improving the ability to resolve customer issues quickly. Apart from that, Jaya Photocopy must also carry out further analysis to understand the causes of customer dissatisfaction in the dimensions of responsiveness, reliability, empathy, guarantees and concrete evidence. With a deeper understanding of the problem, more specific remedial steps can be taken. Jaya Photocopy can also improve communication with customers to hear their input and feedback regularly to find out what customers expect.
Penerapan Association Rule Menggunakan Algoritma Fp-Growth Pada Toko Sparepart Motor Cahaya Global Berjaya Blitar Wulandari, Dimas Cici; Budiman, Saiful Nur; Puspitasari, Wahyu Dwi
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 11 No 5.A (2025): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan 
Publisher : Peneliti.net

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining menggunakan algoritma FP-Growth pada data transaksi penjualan di CV.Cahaya Global Berjaya untuk menentukan pola pembelian produk yang dilakukan oleh konsumen. Hal ini karena penyetokan barang yang belum sesuai dengan perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli barang dan banyaknya data yang dibiarkan menumpuk yang mengakibatkan persediaan barang pada CV.Cahaya Global Berjaya tidak terkontrol hingga mempengaruhi tingkat penjualan barang. Dalam menentukan pola pembelian produk, peneliti menggunakan algoritma FP- Growth agar lebih cepat dalam menemukan itemset yang sering muncul karena algoritma ini menggunakan teknik pembangunan pohon frekuensi (FP-Tree) untuk mengefisiensikan proses pencarian itemset yang potensial sebagai aturan asosiasi. Penelitian ini menghasilkan aturan asosiasi dengan ketentuan nilai minimum support 0,1 dan minimum confidence 2,5 untuk pembelian produk yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen dalam satu waktu dengan menggunakan algoritma FP-Growth. Dimana dengan rule yang di tentukan didapatkan hasil rekomendasi kombinasi 3 item barang yaitu OTZ,BD,FIP yang dapat digunakan pemilik toko sparepart sebagai rekomendasi dalam menentukan restok barang.
Instrumen Kuesioner untuk Mengukur Kemandirian Belajar Matematika pada Mahasiswa Teknik Informatika Febrinita, Filda; Puspitasari, Wahyu Dwi; Kurniawati, Naning
Kognitif: Jurnal Riset HOTS Pendidikan Matematika Vol. 5 No. 3 (2025): July - September 2025
Publisher : Education and Talent Development Center Indonesia (ETDC Indonesia)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51574/kognitif.v5i3.3333

Abstract

Kemandirian belajar matematika pada mahasiswa program studi teknik informatika masih rendah. Hal ini dapat dilihat dari pencapaian hasil belajar serta pasifnya mahasiswa dalam pembelajaran. Oleh karena itu, perlu adanya intrumen pengukuran yang valid dan reliabel, sehingga dapat digunakan untuk mengukur kemandirian belajar matematika mahasiswa. Pengembangan kuesioner dilakukan melalui model yaitu model pengembangan teoritik dengan tahapan yaitu pengkajian teoritik, penyusunan kisi-kisi dan butir kuesioner, pengujian instrumen melalui uji validitas dan reliabilitas, analisis data, revisi, dan perumusan akhir instrumen kuesioner. Berdasarkan hasil uji validitas ahli diperoleh nilai persentase butir pernyataan adalah 85.63%, yang artinya tingkat validitas kuesioner sangat tinggi. Dari hasil uji validitas melalui teknik korelasi, diperoleh nilai korelasi 31 pernyataan lebih dari nilai r-tabel. Sementara, dari pengujian CFA diperoleh hasil 31 pernyataan valid karena membentuk kelompok berdasarkan indikator yang direfleksikan dengan faktor loading lebih dari 0.5. Selanjutnya pada uji reliabilitas, 31 butir pernyataan memiliki nilai Cronbach’s Alpha 0.927 yang artinya kuesioner reliabel dangan kategori reliabilitas sangat tinggi. Secara keseluruhan, instrumen kuesioner dapat mengukur kemandirian belajar matematika sebesar 63.167%.
PENERAPAN METODE FUZZY SUGENO DALAM PENENTUAN KONDISI TRAFO DI PLN ULP BLITAR Nawawi, Fuad Hasan; Wulansari, Zunita; Puspitasari, Wahyu Dwi
PENDIDIKAN SAINS DAN TEKNOLOGI Vol 12 No 4 (2025): in Press
Publisher : STKIP PGRI Situbondo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47668/edusaintek.v12i4.2037

Abstract

Transformers play a crucial role in the electricity distribution system, and their failures may significantly impact the reliability of power supply. This study aims to analyze the health condition of transformers at PLN ULP Blitar using the Fuzzy Sugeno method, implemented in a web-based system (PHP and MySQL). This approach enables automatic evaluation of hundreds of transformer assets more efficiently compared to manual monitoring. Validation was conducted using the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB to ensure accuracy and reliability. The results indicate that the application of Fuzzy Sugeno logic provides fast, accurate, and structured evaluations of transformer conditions, supporting early detection of potential failures. Therefore, this method can serve as an effective decision-support tool for optimizing asset management and maintaining the reliability of electricity distribution in PLN ULP Blitar.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Hasil Belajar Statistika Mahasiswa melalui Pemodelan Regresi Logistik Biner Febrinita, Filda; Zaman, Wahid Ibnu; Puspitasari, Wahyu Dwi
Kognitif: Jurnal Riset HOTS Pendidikan Matematika Vol. 4 No. 1 (2024): January - March 2024
Publisher : Education and Talent Development Center Indonesia (ETDC Indonesia)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51574/kognitif.v4i1.1588

Abstract

Statistika merupakan salah satu cabang ilmu matematika yang mempunyai peranan penting dalam bidang teknologi informasi. Oleh karena itu, statistika diintegrasikan dalam kurikulum Program Studi Teknik Informatika sebagai salah satu mata kuliah wajib. Berdasarkan observasi dan wawancara peneliti terhadap dosen pengampu mata kuliah statistika dan mahasiswa yang telah menyelesaikan mata kuliah statistika, diperoleh informasi bahwa rata-rata hasil belajar statistika masih rendah dan kompetensi mahasiswa dalam melakukan fungsi pengolahan dan analisis data masih lemah. Selain itu, kemandirian mahasiswa dalam belajar kurang dan dosen mempunyai keterbatasan dalam mengidentifikasi kesulitan belajar mahasiswa karena waktu belajar yang terbatas. Oleh karena itu, hasil belajar statistika mahasiswa dianalisis menggunakan model regresi logistik biner dengan tujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi hasil belajar tersebut. Penelitian dilakukan terhadap 72 mahasiswa yang mengambil mata kuliah statistika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan hasil belajar statistika siswa memiliki tingkat kesesuaian sebesar 86,1%. Pemodelan memberikan informasi bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi hasil belajar statistika meliputi kemandirian belajar, kemandirian dalam menyelesaikan tugas atau soal matematika, dan durasi saat belajar matematika. Ketiga variabel tersebut berpengaruh positif dan berbanding lurus terhadap hasil belajar statistika. Selain itu, variabel durasi belajar merupakan variabel yang mempunyai pengaruh paling besar terhadap hasil belajar statistika karena mempunyai nilai odd ratio paling besar
Pengujian Validasi Isi (Content Validity) Angket Persepsi Mahasiswa terhadap Pembelajaran Daring Matakuliah Matematika Komputasi Puspitasari, Wahyu Dwi; Febrinita, Filda
Journal Focus Action of Research Mathematic (Factor M) Vol. 4 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Islam Negeri (UIN) Syekh Wasil Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30762/factor_m.v4i1.3254

Abstract

Data penelitan yang valid diperoleh dari instrument penelitian yang telah terukur validitasnya. Oleh karena itu sebelum digunakan instrument penelitian harus diuji validitas isinya. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk menguji validitas isi adala CVI. Penelitian ini dilakukan dengan metode deskriptif kuantitatif. Data penelitian merupakan hasil validasi angket dan butir angket dari 6 orang ahli. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai mean i-CVI untuk validasi angket yang terdiri atas 3 aspek adalah petunjuk 1,00; isi 0,83; dan Bahasa 1,00. Nilai s-CVI yang diperoleh adalah 0,92. Dari nilai-nilai tersebut maka dapat disimpulkan anket yang dikembangkan layak, relevan, dan validitasnya tinggi. Sedangkan berdasarkan validitas butir angket untuk diperoleh kesimpulan 4 soal kriteria validitasnya adalah tinggi dengan i-CVI 0,67 dan 13 soal kriteria validitasnya sangat tinggi dengan nilai i-CVI lebih dari 0,80. Sedangkan nilai s-CVI adalah 0,91 sehingga kesimpulannya adalah validitas untuk butir angket sangat tinggi.
Implementation of the Triple Exponential Smoothing Method for Predicting Helmet Sales: Implementasi Metode Triple Exponential Smoothing untuk Prediksi Penjualan Helm Saputro, Ronggo Bayu; Kartika, Kurnia Paranita; Puspitasari, Wahyu Dwi
JOINCS (Journal of Informatics, Network, and Computer Science) Vol. 5 No. 2 (2022): November
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21070/joincs.v5i2.1607

Abstract

Helmet stock at the Trend Helmet store is very important to prepare, because it is for the readiness of goods to be sold in the future. Therefore, it is necessary to do forecasting to find out the estimated stock in the future. The method that can be used to predict the stock of goods for several periods at once is Triple Exponential Smoothing. Helmet stock forecasting results with Cargloss helmet sales data obtained a forecast for 2022. Alpha, beta and gamma used in this study were 0.3. Cargloss helmet sales forecast results in January as many as 379, February as many as 449, March as many as 431, April as many as 500, May as many as 483, June as many as 552, July as many as 534, August as many as 604, September as many as 586, October as many as 656, November as many as 638 , December as many as 707. The results of the calculation of accuracy with Mean Absolute Percentage Error with Alpha, Beta and Gamma values of 0.3 are 44.4%. Based on the value of Mean Absolute Percentage Error helmet sales forecasting with Triple Exponential Smoothing method is feasible to use.
Engineering Design Business Process Modelling Letter C Land Data Archiving System with Software Requirement Specifications Approach Santi, Indyah Hartami; Febrinita, Filda; Puspitasari, Wahyu Dwi
Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Vol 6 No 4 (2023): December: Intelligent Decision Support System (IDSS)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/idss.v6i4.187

Abstract

The Pandanarum Village area includes three hamlets, namely Pandanarum, Klampok and Sentul. The status of village land ownership rights is still in the form of Letter C. In 2023, land ownership will be recorded at more than 4,000. The process of collecting data, searching and changing Letter C is still done manually by recording it in the Letter C main book (Registration Book C). Meanwhile, the search process was carried out by flipping through the master book, which resulted in the book becoming torn and damaged. Almost every day some people need services regarding the letter C land data. With a manual process, recording and searching for data takes an average of 2-3 days. This is an obstacle for people who want this data urgently. The solution offered is the need to engineer a village letter C data collection and search system with business process modeling. System development is carried out using the Software Development Life Cycle (SDLC). In this research, the focus is on the initial stage of SDLC, namely Requirements with a Software Requirement Specification (SRS) approach following IEEE standards. This research aims to engineer a business model for data collection and land Letter C searches with the hope of improving the services of village officials in response to requests from the community who need services for data collection, search and changes to land rights they own. The results of this research are the identification of functional and non-functional system requirements analysis, system design in the form of business process models and use case diagrams. The results of this requirements design become the basis for continuing subsequent research.
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pemetaan Mahasiswa UNISBA Blitar menggunakan React JS dan Mapbox Ahsan, Muhammad Fahmi; Lestanti, Sri; Puspitasari, Wahyu Dwi
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 5 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i5.14981

Abstract

The Islamic University of Balitar (Unisba) in the City and Regency of Blitar plays a vital role in education and community development. Since its establishment in 2003, Unisba has rapidly grown, now encompassing eight faculties and 18 accredited study programs. However, managing and visualizing student distribution data remains a challenge. This research aims to design and develop a Geographic Information System (GIS) for mapping Unisba students using ReactJS and Mapbox with an Agile development model. This approach is expected to assist campus management in analyzing student distribution data for more effective promotional strategies. System testing was conducted using black-box and closed beta testing methods to ensure the reliability and usability of the system. Black-box testing yielded a result of 95.8%, while expert IT testing scored 74%, categorized as "Good." User testing through closed-beta testing achieved a result of 82%, categorized as "Very Good." These test results indicate that the system's functionality works according to the users' needs and objectives, although there are still areas for improvement and features to be added based on feedback from IT experts and users.
Co-Authors Ahsan, Muhammad Fahmi Andrea, Tarra Hyuga Dewi, Dini Puspita Febrinita, Filda Indra Kurniawan Karina, Putri Merly Deleo Kartika, Kurnia Paranita Kurniawati, Naning Lestanti, Sri Nawawi, Fuad Hasan Prawitasari, Prawitasari Primasari, Yusniarsi Rahma, Ika Ayu Nur Ratika Sekar Ajeng Ananingtyas Rohman, Nanda Fatkhur Rohmiati, Dyah Palupi Saiful Nur Budiman Santi, Indyah Hartami Saputro, Ronggo Bayu Wahid Ibnu Zaman Wulandari, Dimas Cici Wulansari, Zunita