Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.62
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal Industrial Servicess Jurnal Informatika Upgris JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri ALGORITMA : JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research INTI Nusa Mandiri Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) IJISTECH Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Jurnal Sosial dan Teknologi Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Tridharmadimas: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jayakarta Informatics and Computer Engineering Journal Publikasi Pengabdian Masyarakat Komputer dan Teknologi (PUNDIMASKOT) Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Ar-Rasyid: Jurnal Publikasi Penelitian Ilmiah
Wida Prima Mustika
Universitas Bina Sarana Informatika
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 49 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
WEBQUAL 4.0 UNTUK EVALUASI KUALITAS LAYANAN WEBSITE E-COMMERCE ALZAFA.COM TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN ONLINE Luci Kanti Rahayu; Wida Prima Mustika; Wahid Fajar Wahyudi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research Vol 2 No 1 (2018): JISAMAR: Volume 2, Nomor 1, February 2018
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (948.249 KB)

Abstract

Website merupakan media komersial yang digunakan oleh perusahaa/organisasi untuk melakukan kegiatan bisnis. Layanan suatu website perlu diukur untuk mengetahui tingkat kualitas suatu website. Dalam penelitian ini, untuk mengukur kualitas website alzafa.com dengan menggunakan webqual 4.0. Webqual merupakan salah satu metode atau teknik pengukuran kualitas website berdasarkan persepsi pengguna akhir. Adapun instrument-instrument penelitian yang digunakan dalam webqual 4.0 adalah usability, information quality, service interaction dan kepuasan pelanggan. Dalam proses analisa menggunakan teknik survey terhadap 50 responden. Dalam tahap analisa data yang terdiri dari uji validasi, uji realibitas dan penilaian dengan skala linkert. Uji validasi menggunakan rumus Bevariate Pearson dan uji realibitas menggunakan rumus Alpha Cronbach’s. Sedangkan penilaian menggunakan skala likert digunakan 5 interval yaitu: Sangat Puas, Puas, Netral, Kurang Puas dan Sangat Tidak Puas. Hasil penelitian menunjukan bahwa variabel usability mempunyai pengaruh dominan terhadap variabel keputusan pembelian online.
Analysis of determining customer priority complaints by using Analytic Hierarchy Process (AHP) techniques in PDAM Tirtauli Pematangsiantar Eka Desriani Aritonang; Agus Perdana Windarto; Wida Prima Mustika
IJISTECH (International Journal of Information System and Technology) Vol 3, No 2 (2020): May
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Komputer (STIKOM) Tunas Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/ijistech.v3i2.50

Abstract

The purpose of this study is to analyze the priority determination of customer complaints by using ranking techniques in decision support systems. Data sources were obtained from PDAM Tirtauli Pematangsiantar by conducting interviews and direct observation. Data obtained directly at PDAM Tirtauli Pematangsiantar. The technique used is the AHP (Analytical Hierarchy Process) method. The assessment criteria used are: Dead Air (K1), Pipeline Damage (K2), Customer Damage Pipeline (K3) and Damage Meter (K4). The results of the study were obtained from 4 criteria, obtained "Dead Water" (K1) with a value (0.502) as the first rank, and "Service pipe damage" (K2) as the second rank.
Pelatihan Web Programming Dalam Pembuatan Halaman Administrator Pada Web DKM Masjid Al Muttaqin Bekasi Siti Marlina; Wida Prima Mustika; Yuyun Yuningsih; Syarif Hidayatulloh
Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Vol 1 No 2 (2019): Periode Oktober 2019
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

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

Abstract

Kewajiban kepada setiap Perguruan Tinggi sebagaimana dijelaskan dalam Tridharma Perguruan Tinggi adalah Pendidikan, Penelitian, dan Pengabdian Masyarakat. Dengan melakukan pengabdian kepada masyarakat salah satunya pada Dewan Kemakmuran Masjid (DKM) Al-Muttaqin Bekasi, dimana Pengurus DKM Masjid Al-Muttaqin tersebut membutuhkan ilmu untuk mendukung kegiatan kerja mereka sehari hari terutama dalam pembuatan web DKM Masjid Al Muttaqin. Lokasi tempat pengabdian pada Masjid Al-Muttaqin beralamat di Jalan Jatikramat Indah 2, Gang Mangga 3, Jatikramat Jatiasih Kota Bekasi-Jawa Barat 17421. Pengurus DKM Masjid Al Muttaqin berkeinginan untuk membuat sebuah halaman webiste yang dapat membantu menginformasikan berbagai informasi dari DKM Masjid Al Muttaqin diantaranya kegiatan ta’lim, kajian dan berbagai kegiatan lainnya serta informasi-informasi lainnya kepada yang membutuhkan dan pengurus DKM Masjid Al Muttaqin berkeinginan agar masyarakat memiliki keterampilan dan keahlian di bidang komputer, sehingga bermanfaat dalam kehidupan masyarakat sehari-hari. Kegiatan berjalan dengan lancar dan lancar, kemudian belajar dari hasil yang diperoleh melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat bahwa DKM Masjid Al-Muttaqin dapat membuat website yang dapat memberikan berbagai informasi tentang Masjid Al-Muttaqin dan kegiatan tersebut dapat Menambah ilmu pengetahuan masyarakat. dan keterampilan. Pengurus DKM dan peserta Masjid Al Muttaqin menjadi peserta
PENGARUH MEDIA SOSIAL INSTAGRAM TERHADAP PENYEBARAN INFORMASI DAKWAH ISLAM DENGAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODELING Dwi Fidiyatmoko; Wida Prima Mustika
INTI Nusa Mandiri Vol 14 No 1 (2019): INTI Periode Agustus 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v14i1.1542

Abstract

Semakin berkembangnya zaman tidak dapat dipungkiri bahwa media sodial sangat dibutuhkan sehari-hari Dari sekian banyak media sosial yang ada instagran menjadi salah satu media sosial yang paling sering dipakai oleh masyarakat. Instagram kini banyak digunakan sebagai sarana penjualan berbagai macam produk, selain itu instagram saat ini juga digunakan untuk dakwah dimana para Panitia Kajian Islam, Ustad, dan Komunitas-komunitas Islam dapat memanfaatkan Instagram sebagai media dakwah untuk menyebarkan informasi berupa kajian, ilmu pengetahun islam berupa foto dan video yang dapat dimanfaatkan untuk masyarakat. Dalam hal ini dilakukan penelitian untuk mengetahui besarnya pengaruh media sosial instagram dalam malakukan penyebaran dakwah Islam, serta sebagai sarana komunikasi antara pendakwah dengan jama‘ah maka Penelitian ini menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM) dengan software AMOS. Dari hasil penelitian maka diperoleh hasilnya yaitu nilai p pada media komunikasi pada instagram adalah 0.019 artinya memberi pengaruh negatif terhadap penyebaran dakwah islam, dan nilai p pada media informasi adalah 0.001 dan segnifikan berpengaruh positif terhadap penyebaran dakwah islam
PENERAPAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI SERANGAN JANTUNG DI RS AWAL BROS BEKASI Nurul Qomariyah; Nasil Hamzah; Wida Prima Mustika
INTI Nusa Mandiri Vol 13 No 1 (2018): INTI Periode Agustus 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

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

Abstract

Serangan jantung adalah kondisi yang terjadi ketika pasokan darah menuju ke jantung terhambat. Ini adalah kondisi medis darurat yang biasanya disebabkan oleh penggumpalan darah atau penumpukan lemak, kolesterol, dan unsur lainnya. Gangguan aliran darah ke jantung tersebut dapat merusak atau menghancurkan otot jantung yang disebut sebagai infark miokard. Sebagai upaya preventif dalam penanganan serangan jantung perlu dilakukan usaha untuk mendeteksi lebih awal pasien dengan suspect (dugaan) penyakit jantung. Hasil deteksi awal ini dapat digunakan oleh para petugas medis sebagai alat bantu dalam penentuan penyakit jantung dan langkah awal penanganannya. Pendeteksian serangan jantung dapat dilakukan dengan teknik komputasi cerdas menggunakan algoritma Back Propagation Neural Network (BPNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi hasil prediksi menggunakan algoritma BPNN adalah 96,47%. Sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma artificial neural network memiliki hasil prediksi yang baik dalam mendeteksi serangan jantung seorang pasien
PEMLIHAN PRODUK ASURANSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING PADA PT. HOME CENTER INDONESIA Mohamad Hendra Gunawan; Bina Rusmaya Nababan; Wida Prima Mustika
INTI Nusa Mandiri Vol 13 No 1 (2018): INTI Periode Agustus 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

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

Abstract

Banyak perusahaan asuransi menawarkan berbagai macam program bagi calon nasabah, diantara program asuransi kesehatan, asuransi jiwa dan asuransi pendidikan. Menurut kebanyakan orang akhirnya menyesal setelah masuk asuransi dikarenakan mereka kurang memahami akan kebutuhan mereka di dalam berasuransi, sehingga yang terjadi mereka menganggap asuransi itu tidak bermanfaat dan tidak begitu dibutuhkan karna sudah ditanggung oleh perusahaan ditempat mereka bekerja. Dalam memilih produk asuransi sering terjadi masalah-masalah yang dihadapi oleh calon nasabah, yaitu kurangnya pemahaman nasabah terhadap produk-produk yang ditawarkan. Untuk itu diperlukan suatu metode profile matching yang dapat mempermudah nasabah dalam mendapatkan informasi serta dapat membantu calon nasabah memahami asuransi agar tidak salah keliru dalam memilih produk-produk yang ditawarkan. Profile Matching merupakan proses membandingkan antara kompetensi individu ke dalam kompetensi jabatan sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap), Semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar. digunakan untuk menghitung kriteria produk asuransi mana yang sesuai untuk nasabah dan dapat membantu calon nasabah melakukan keputusan yang tepat untuk memilih produk asuransi. Ruang lingkup yang akan dibahas dalam penyusunan skripsi ini untuk mengetahui seberapa banyak karyawan PT. Home Center Indonesia yang memilih produk asuransi seperti asuransi kesehatan, jiwa dan pendidikan dengan menggunakan metode profile matching.
ANALISA KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT PERUMAHAN DENGAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES Wunasari Wunasari; Nugraha Priatna; Wida Prima Mustika
INTI Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2018): INTI Periode Februari 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

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

Abstract

Dalam pengambilan rumah baru, biasanya seseorang yang memberikan kredit akan mempertimbangkan beberapa hal. Dalam penentuan kelayakan kredit pengambilan rumah tersebut biasanya dipengaruhi oleh beberapa variabel, dimana variabel tersebut dapat menjadi suatu acuan untuk menentukan layak atau tidaknya seseorang untuk mengambil rumah tersebut. Dalam pelaksanaannya, kredit yang bermasalah sering terjadi akibat analisis kredit yang tidak hati-hati atau kurang cermat dalam proses pemberian kredit, maupun dari karakter nasabah yang tidak baik. Untuk mencegah terjadinya kredit macet, seorang analisis kredit perbankan harus mampu mengambil keputusan yang tepat untuk memberikan atau menolak pengajuan kredit tersebut untuk mengetahui kelayakan kredit di masa mendatang. Dalam mengetahui kelayakan kredit di masa mendatang, perlu dilakukan penelitian dengan melakukan perhitungan dari data-data yang telah ada. Dalam penulisan ini perhitungan yang digunakan yaitu dengan metode klasifikasi Naive Bayes. Klasifikasi Naive Bayes merupakan salah satu metode data mining yang memiliki nilai akurasi yang tinggi. Dalam melakukan prediksi kelayakan kredit perumahan ini klasifikasi Naive Bayes membuktikan bahwa kelayakan kredit perumahan ini dipengaruhi oleh beberapa variabel terkait seperti jenis kelamin, jumlah penghasilan, jumlah tunjangan, BI checking, harga rumah, dan harga uang muka rumah yang dipilih serta menghasilkan nilai akurasi 95,33% dan nilai AUC sebesar 0,973.
ANALISA PREDIKSI LOYALITAS PELANGGAN PADA PT. SINAR NIAGA SEJAHTERA (SNS) BEKASI DENGAN METODE C4.5 Dwi Makmulyani; Novi Zahwa; Wida Prima Mustika
INTI Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2018): INTI Periode Februari 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

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

Abstract

Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan Algoritma C4.5 dalam memprediksi loyalitas pelanggan di PT Sinar Niaga Sejahtera (SNS). Algoritma C4.5 adalah algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan yang dibangun dengan tiga tahap yaitu pemilihan atribut sebagai akar, membuat cabang untuk tiap-tiap nilai dan membagi kasus dalam cabang. Jenis penelitian ini yakni prediksi dengan konsep data mining yang melibatkan data sekunder yang diperoleh dari PT SNS sebanyak 100 data transaksi pelanggan. Dari 100 data transaksi terdiri dari 78 pelanggan loyal dan 22 pelanggan tidak loyal. Terdapat lima atribut yang mempengaruhi loyalitas pelanggan diantaranya yaitu: status pelanggan, transaksi pertahun, jumlah pembelian merk, pembayaran pertahun, lama berlangganan. Pada algoritma C4.5 dilakukan perhitungan entropy dan information gain. Hasil yang dicapai adalah aturan – aturan yang dapat digunakan untuk menggambarkan proses prediksi yang terkait dengan keloyalitasan pelanggan. Adapun perangkat lunak yang menerapkan Algoritma C4.5 dengan menggunakan aplikasi Rapidminer Studio. Hasil akurasi dari penelitian ini adalah 94,00%. Dari akurasi yang tinggi tersebut, maka Algoritma C4.5 layak diterapkan di PT. SNS untuk memprediksi loyalitas pelanggannya
MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERBASIS KRITERIA MAJEMUK DALAM PEMILIHAN INVESTASI IDEAL BAGI MASYARAKAT Ruhul Amin; Wida Prima Mustika
Journal Industrial Servicess Vol 3, No 1b (2017): Oktober 2017
Publisher : Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36055/jiss.v3i1b.2072

Abstract

Saat ini banyak investasi yang ditawarkan kepada masyarakat dengan nilai keuntungan yang tinggi. Namun investasi yang ada memiliki nilai resiko yang sebanding atau tinggi terhadap nilai yang diinvestasikan. Kurangnya informasi tentang memilih investasi yang ideal menyebabkan masyarakat kurang tepat dalam memilih investasi yang sesuai, sehingga menimbulkan kerugian. Apabila kondisi ini dibiarkan terus menerus akan berdampak pada lemahnya nilai investasi di suatu negara. Tujuan penelitian ini adalah membangun model pengambilan keputusan berbasis kriteria majemuk dalam pemilihan investasi ideal bagi masyarakat. Penelitian ini menggunakan metode Analytical Network Process (ANP). Metode ini melakukan proses perhitungan untuk menemukan keputusan yang terbaik dengan menghitung nilai kriteria dan membandingkan dengan perhitungan dari setiap keputusan yang diambil. Penelitian ini menghasilkan prioritas dari alternatif investasi diantaranya Deposito, Asuransi, Emas, Saham, Dana Pensiun Lembaga Keuangan (DPLK) dan Reksadana, dari prioritas alternatif masyarakat bisa mengambil keputusan dalam pemilihan investasi ideal sehingga dapat meningkatkan minat masyarakat untuk berinvestasi. 
Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kredit Macet Pada Koperasi Simpan Pinjam Diah Puspitasari; Syifa Sintia Al Khautsar; Wida Prima Mustika
Jurnal Informatika Upgris Vol 4, No 2: Desember (2018)
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v4i2.2919

Abstract

Cooperatives are a forum that can help people, especially small and medium-sized communities. Cooperatives play an important role in the economic growth of the community such as the price of basic commodities which are relatively cheap and there are also cooperatives that offer borrowing and storing money for the community. Constraints that have been felt by this cooperative are that borrowers find it difficult to repay loan installments, causing bad credit. Because the cooperative in conducting credit analysis is carried out in a personal manner, namely by filling out the loan application form along with the requirements and conducting a field survey. Therefore there is a need for an evaluation to be carried out in lending to borrowers. To minimize these problems, it is necessary to detect customer criteria that are used to predict bad loans and to determine whether or not the elites are eligible to take credit using data mining. The data mining technique used is classification with the Naive Bayes method. Based on testing the accuracy of the resulting model obtained accuracy level of 59%, sensitivity (True Positive Rate (TP Rate) or Recall) of 46.80%, specificity (False Negative Rate (FN Rate or Precision) of 69.81%, Positive Predictive Value (PPV) of 57.89%, and Negative Predictive Value (NPV) of 59.67%.
Co-Authors Abdurohim, Ahmad Adi Supriyatna Agus Perdana Windarto Agus Wiyatno Agustiena Merdekawati, Agustiena Akmaludin Akmaludin Andi Sanjaya Andi Sanjaya Andi Sanjaya Arie Prabowo Arief Rama Syarif Arviana, Dinda Nerissa Azlina, Yunidyawati Bakhtiar Rifai Bakhtiar Rifai, Bakhtiar Bina Rusmaya Nababan Budi Sudrajat Danang, Deodatus Diah Puspitasari Dian Ambar Wasesha Dias Asmarani Drevianto, Rian Dwi Fidiyatmoko Dwi Makmulyani Eka Desriani Aritonang Elsa Junia Erene Gernaria Sihombing, Erene Gernaria Erma Delima Sikumbang Ester Arisawati Gumilar Ramadhan Pangaribuan Herdian Afrody Heri Prabowo Herlawati Herlawati Illahiya, Elfa Jefina Tri Kumalasari Ledia amut, Veronika Linda Sari Dewi Luci Kanti Rahayu Mardian Mardian Mareanus Lase Mohamad Hendra Gunawan Mohamad Idris Mohammad Badrul, Mohammad Nasil Hamzah Nawwaf Baharmuz Nicholas Dwi Putra Mulyawan Nicodias Palasara Novi Zahwa Nugraha Priatna Nurul Qomariyah Rinawati Rinawati Rinawati Ruhul Amin Rulianto, Jorza Santoso Setiawan Septiyo, Panji Siti Azzahra Sadira Cahayani Purbaningrum Siti Marlina Sutrisno Wanda, Sulistianto Syarif Hidayatulloh Syifa Sintia Al Khautsar Veronika Ledia amut Wahid Fajar Wahyudi Wahidah, Rizka Nurul Wanto, Anjar Wau, Kebenaran Wijaya, Sapta Musta Wunasari Wunasari Yuni Fitriani, Yuni Yuyun Yuningsih