Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.193
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan International Journal for Applied Information Management AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Indonesian Journal of Multidisciplinary Science Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Journal Innovations Computer Science JAMARI : Jurnal Pengabdian Masyarakat Mandiri JAMARI : Jurnal Pengabdian Masyarakat Mandiri
Setiawan, Kiki
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 41 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 41 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pengaruh Etos Kerja Islam Dan Upah Terhadap Loyalitas Pegawai Yayasan Pendidikan Pondok Pesantren Al Hasan Ciamis Setiawan, Kiki; Nila Nopianti; Mumtahaen, Ikmal
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.1912

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh etos kerja Islam dan upah terhadap loyalitas pegawai di Yayasan Pendidikan Pondok Pesantren Al Hasan Ciamis. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode deskriptif dan verifikatif. Sampel penelitian sebanyak 96 responden dipilih melalui teknik total sampling. Data diperoleh melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan uji validitas, reliabilitas, asumsi klasik, regresi linier berganda, uji t, uji F, serta koefisien determinasi menggunakan bantuan software SPSS 25. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial, etos kerja Islam berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pegawai (nilai signifikansi 0,002 < 0,05), begitu juga dengan upah (nilai signifikansi 0,017 < 0,05). Secara simultan, kedua variabel tersebut juga berpengaruh signifikan dengan nilai Fhitung sebesar 18,042 > Ftabel 3,09 dan signifikansi 0,000 < 0,05. Nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,280 menunjukkan bahwa 28% variasi loyalitas pegawai dijelaskan oleh etos kerja Islam dan upah, sedangkan sisanya 72% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Kata Kunci: Etos Kerja Islam, Upah, Loyalitas Pegawai
Implementation of Naïve Bayes for Public Sentiment Analysis on QRIS and GPN Digital Dominance through Instagram Nabilah, Laila; Setiawan, Kiki
Journal Innovations Computer Science Vol. 4 No. 2 (2025): November
Publisher : Yayasan Kawanad

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56347/jics.v4i2.337

Abstract

This study examines public sentiment toward the dominance of QRIS and GPN compared to Mastercard and Visa, using data collected from Instagram comments. Employing the Knowledge Discovery in Databases (KDD) methodology and the Naïve Bayes Classifier, the research analyzed 820 comments retrieved through automated scraping and processed using text mining techniques such as case folding, tokenization, stopword removal, stemming, and TF-IDF transformation. The model achieved an accuracy of 84.27%, a precision of 86.09%, a recall of 94.7%, and an F1-score of 90.21%, indicating strong reliability in identifying sentiment polarity. The analysis revealed that 76.5% of the comments expressed positive sentiment, highlighting users’ appreciation of QRIS and GPN for their convenience, speed, and accessibility across both micro and macro-scale transactions. Negative comments, representing 23.5%, centered on concerns about connectivity, data security, and trust in financial governance. These findings suggest that while QRIS and GPN have been widely embraced as efficient digital payment solutions, there remains a need for improved infrastructure, user education, and data protection. The study demonstrates the effectiveness of the Naïve Bayes algorithm for large-scale sentiment analysis in multilingual online environments and provides empirical insights for policymakers to strengthen Indonesia’s digital payment ecosystem.
Implementation of the Naive Bayes Method in Looker Studio for data on the achievement of Great IDN in IDN Akhwat School Akbar, Yuma; Az-Zahra, Haura Salsabila; Setiawan, Kiki; Fajri, Raisah
Indonesian Journal of Multidisciplinary Science Vol. 3 No. 11 (2024): Indonesian Journal of Multidisciplinary Science
Publisher : International Journal Labs

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55324/ijoms.v3i11.981

Abstract

The IDN Hebat program is an important tool for schools to track and analyze student achievement data. However, with the targeted activities in the IDN program, challenges arise in managing and measuring achievement data efficiently. The research aims to develop a Web Cloud-based data management system for IDN Hisbat achievements at IDN Akhwat School by utilizing Google Looker Studio and the Naive Bayes Algorithm. The data source used in this study is by applying a classification dataset obtained from student achievement information data in the Great IDN Program. The results of this analysis show that the highest accuracy of teaching achievement fell on the status of exceeding the target with a percentage of 89%, and the highest class that placed the status above the target was class 9A with an average percentage of 35%. In addition, the results from this analysis can help coordinators and schools in planning more effective and strategic programs in the future. Overall, this study provides important benefits in improving the quality of teaching and student coaching, as well as supporting data-driven decision-making. This study is expected to enhance the efficiency, accuracy, and effectiveness of managing student achievement, while also supporting the attainment of optimal educational goals for each student to achieve extraordinary results.
Analysis of Music Features and Song Popularity Trends on Spotify Using K-Means and CRISP-DM Marlia, Sari; Setiawan, Kiki; Juliane, Christina
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 2 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i2.3757

Abstract

Spotify, known as one of the best music streaming platforms, has played an important role in changing how listeners access, enjoy and interact with music. With millions of songs and extensive user data, Spotify provides an opportunity to understand listener behavior and the factors that contribute to a song's success and popularity. This research aims to examine the relationship between music features and the popularity of songs on the Spotify music platform by analyzing SSE values, Euclidean distance values, and cluster center values on the dataset attributes loudness, danceability, and energy. The framework used in this research is CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). The K-Means clustering algorithm and the Weka data mining application are used to decipher the features that influence the success and popularity of songs on Spotify. The research results show that groups/clusters 1, 2, and 3 are groups/clusters with songs that have high, medium, and low loudness, danceability, and energy respectively. Popular songs on Spotify are currently increasingly focused on loudness, danceability, and energy with a prominent trend, namely songs with high loudness, danceability, and energy are becoming more popular, while songs with low loudness, danceability, and energy are becoming less popular.
Penerapan Data Mining untuk Prediksi Pelanggan di PT. XYZ Menggunakan Algoritma Linear Regression: Application of Data Mining for Customer Prediction at PT. XYZ Using Linear Regression Algorithm Ramdhani, Fauzi; Setiawan, Kiki
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1217

Abstract

Dengan perkembangannya kegiatan export dan import dalam negeri terutama di daerah DKI Jakarta, membuat persaingan bisnis terutama dalam bidang depot kontainer makin marak. Sehingga menyebabkan dampak volume bongkar di dalam depot kontainer yang membuat pelanggan atau liner dapat berpindah ke kompetitor. PT. XYZ bergerak di bidang bisnis depot kontainer. PT. XYZ juga  menyediakan layanan pembayaran untuk memudahkan transaksi pelanggan agar dapat dilakukan Dimana saja sebagai salah satu cara untuk meningkatkan Strategi pemasaran dalam system ini mempunyai sekumpulan berbagai fitur untuk memudahkan transaksi. Penelitian ini dilakukan dalam rangka membantu tim Marketing untuk dapat mengetahui hasil prediksi transaksi pelanggan sehingga dapat menyiapkan strategi pemasaran yang lebih baik dalam menghadapi era kompetisi ini. Dalam kasus ini metod linear regresi dalam penambangan data adalah metod yang baik untuk melakukan prediksi. Software yang digunakan dalam metod Linear Regresi ini adalah RapidMiner dan menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.313 yang menunjukan proforma yang bagus dan hasil prediksi cukup akurat
Implementasi Sistem Informasi Layanan Ppdb Berbasi Web Di Smk Yadika 9 Kota Bekasi Tutuarima, Chelvin Joines; Setiawan, Kiki; Asyrofie, Maulana Azhar; imam, imam
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 10 No 15 (2024): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan 
Publisher : Peneliti.net

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.13769131

Abstract

Abstrak- Pendidikan berperan penting dalam membentuk generasi muda sebagai pilar masa depan bangsa. SMK Yadika 9, komitmen pada pendidikan berkualitas, terus meningkatkan layanan, termasuk dalam PPDB. Di era digital, penggunaan Sistem Informasi Layanan PPDB web diperlukan untuk efisiensi dan transparansi informasi bagi calon siswa dan orang tua. Penelitian ini mengidentifikasi permasalahan sistem web PPDB di SMK Yadika 9 Kota Bekasi dan memberikan solusi. Metode penelitian deskriptif kualitatif. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Hasil menunjukkan beberapa permasalahan seperti kesalahan, informasi kurang lengkap, dan interaksi sekolah yang kurang. Solusi yang diusulkan antara lain upgrade sistem dan hardware, penyajian informasi yang jelas, dan peningkatan interaksi sekolah dengan calon siswa. Diharapkan implementasi solusi dapat membuat sistem PPDB di SMK Yadika 9 Kota Bekasi lebih efektif dalam melayani calon siswa dan orang tua.
Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Sentimen Ulasan Wisatawan: Studi Kasus Mulia Resort Nusa Dua Bali Setiawan, Kiki; Mu'asyir, Humam
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 10 No 2 (2026): APRIL 2026
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v10i2.5416

Abstract

The tourism industry requires systems that efficiently capture tourist perceptions. Online reviews on platforms like TripAdvisor provide valuable insights but are challenging to analyze manually due to their volume and diversity. This study develops a sentiment classification model for tourist reviews by comparing Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM). The dataset comprises public reviews of Mulia Resort Nusa Dua Bali, categorized as positive or negative. Text preprocessing includes tokenization, stopword removal, and TF-IDF transformation. Model performance is evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score. The study delivers a ready-to-use sentiment classification model and comparative performance analysis of both algorithms. Findings are expected to identify the more effective method for sentiment analysis of tourist reviews and provide a reference for building recommendation systems and strategic decision-making in the tourism sector.
Pelatihan Sistem Informasi Pelayanan Masyarakat Pada TPMB Lilik Faiqoh Setiawan, Kiki; Jati, Gilang Kuncoro; Suhartini, Suhartini; Dewi, Rosiana; Marliani, Tiara
Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Vol. 5 No. 1 (2024): Community Engagement & Emergence Journal (CEEJ)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/ceej.v5i1.4298

Abstract

Seiring dengan perkembangan zaman terutama di bidang teknologi informasi yang semakin maju membuat banyak kalangan ingin memanfaatkan teknologi yang dapat memberikan manfaat lebih terhadap suatu bidang. Contohnya seperti jasa pelayanan dalam bidang kesehatan TPMB Lilik Faiqoh. metode pengumpulan data dengan menggunakan data primer yaitu peneliti melakukan sesi wawancara dengan memberikan beberapa pertanyaan untuk mendapatkan informasi. Selain itu, Peneliti melakukan observasi langsung untuk melakukan pengamatan dan data sekunder yaitu metode pengumpulan data sekunder yaitu peneliti mempelajari sumber data dari TPMB Lilik Faiqoh Analisis ini merupakan tahapan hasil dari Pengabdian Kepada Masyarakat dimana informasi yang dibutuhkan sudah di dapatkan. Seperti melakukan proses wawancara dan melakukan observasi langsung ke lapangan sehingga mendapatkan informasi apa saja yang diperluakan. Dengan dibuatnya aplikasi ini, dapat mempermudah bidan atau admin dalam mencari informasi mengenai data pasien serta data dapat terkelola dengan baik, aplikasi ini dapat memudahakan bidan maupun admin dalam membuat laporan pada bentuk excel,pdf atau dalam bentuk cetak.
Sistem Informasi Pendataan Warga Berbasis Website Di RT 004 Kelurahan Duren Sawit Jakarta Setiawan, Kiki; Ronald, Michael; Purwasih, Intan; Rifai, Hanna Sabilla; Arini, Dinda Puspita
Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Vol. 5 No. 1 (2024): Community Engagement & Emergence Journal (CEEJ)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/ceej.v5i1.4385

Abstract

Era digital yang ditandai dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi ini terus berlangsung dan berkembang begitu cepat. Perkembangannya kini ditandai dengan semakin masifnya penetrasi teknologi yang semakin canggih dalam berbagai aspek kehidupan. Penggunaan teknologi sistem informasi sangat penting dalam berbagai kegiatan karena dengan adanya teknologi, web bisa maju seperti sekarang ini untuk memudahkan semua aktivitas penggunanya. Metode Kualitatif ini yang digunakan dengan observasi melakukan kunjungan dan pengamatan langsung ke rumah ketua rt untuk mengetahui tentang sistem pengolahan data penduduk maupun penerbitan surat-surat, Wawancara ( Interview ) Penulisan melakukan wawancara untuk mengajukan beberapa pertanyaan kepada ketua Rt yang bernama Diding Ubadillah mengenai sistem pengolahan penduduk maupun penebitan surat-surat yang berjalan pada saat ini.  Hasil Dan Kegiatan penelitian ini adalah sebuah teknologi Aplikasi Sistem Informasi Pendataan Penduduk warga masyarakat Rt 004 Rw 003 kelurahan Duren sawit kecamatan Duren Sawit Jakarta timur dapat memudahkan ketua rt mendata warga dan mencarinya dengan mudah mempercepat waktu serta dapat meminimalisirkan kehilangan data dan membantu warga dalam Pendataan lainnya, kesimpulannya Dengan adanya Aplikasi Sistem Informasi Pendataan Penduduk dapat memudahkan admin atau ketua RT mengelolah data kependudukan, memudahkan dan mempercepat waktu saat pencarian nama data yang sedang dicari atau dibutuhkan.
Implementasi Implementasi Alat Pembakaran Minim Asap untuk Pengelolaan Sampah Rumah Tangga di Desa Wangunsari Aryanto, Anton; Pratama, Muhamad Wanda; Lyle, Julian; Rayhan, Ayu Putri; Setiawan, Kiki; Noor, Jalaludin Mahmud; Ridwan, Muhammad; Choer, Yayan Miftahul; Pravitasari, Filly
JAMARI : Jurnal Pengabdian Masyarakat Mandiri Vol. 2 No. 2 (2026): Januari
Publisher : Universitas Insan Cendekia Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37577/.v2i2.1013

Abstract

This community service program aims to address the accumulation of dry waste in Cijengkol Hamlet, Wangunsari Village, through the implementation of a low-smoke waste-burning stove as an appropriate technology. A participatory method was applied, including needs assessment, focus group discussions, device design, and field trials with residents. The results indicate that the stove reduced visible smoke by approximately 60%, accelerated combustion, and decreased ash residue. Community participation increased, as indicated by resident involvement and a reduction of dry waste by approximately 35% within three weeks. The program contributed to improved waste management behavior and enhanced local capacity for independent waste handling. Overall, the technology proved effective and applicable for rural areas facing similar challenges.
Co-Authors Abdullah Aimar, Muqorrobin Akbar, Yuma Alafia, Evi Alifia, Tiara Ratu Amelia, Ika Amini, Tasya Aisyah Apriyanto, Kevin Jonathan Ardiyansyah, Ferry Arini, Dinda Puspita Aryanti, Putri Gea Aryanto, Anton Asyrofie, Maulana Azhar Aula, Raisah Fajri Az-zahra, Haura Salsabila Azhar, Anisah Nurul Badzlin, Rosyiqoh Betty Yel, Mesra Choer, Yayan Miftahul Christina Juliane, Christina Dewi, Rosiana Eldina, Ratih Filly Pravitasari Fricco, Arjun Ghazi, Ahmad Imam Imam Jati, Gilang Kuncoro Kastum Lailany, Afyra Ar’bah Lyle, Julian Marindah, Marindah Marlia, Sari Marliani, Tiara Miswanto Miswanto Mu'asyir, Humam Mufid, Ahmad Raihan Muhammad Ridwan Mumtahaen, Ikmal Nabilah, Laila Nauvalsalam, Nauvalsalam Nila Nopianti Noor, Jalaludin Mahmud Oktavian, Nur Pratama, Muhamad Wanda Purwasih, Intan PUTRI WULANDARI Qibthiyah, Mariyatul Raharjo, Pratama Putra Rahmawati, Dwita Ramdhani, Fauzi Rayhan, Ayu Putri Regita, Anggit Nur Hannaa Rifai, Hanna Sabilla Rodhiyah Rodhiyah Ronald, Michael Rosidi, Raihan Putra Mohammad Salam, Nauval Saputra, Rizqi Kurniawan Saputry, Yulia Yanti Ayu Sarimole, Frencis Matheos Sibarani, Julvan Marzuki Putra Sodik Sri Lestari Suhartini Suhartini Surapati, Untung Sutisna Sutisna, Nandang Syaputra, Ilham Adi Tundo, Tundo Tutuarima, Chelvin Joines Yrain, Beatrice Zakaria, Aditya Zidan, Muhammad Rohyan