Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.217
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, 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 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 : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
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
Co-Authors Dewi, Dini Puspita Febrinita, Filda Indra Kurniawan Karina, Putri Merly Deleo Kurniawati, Naning 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 Wahid Ibnu Zaman Wulandari, Dimas Cici Wulansari, Zunita