Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.185
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia Undiksha Teika Transformatika: Jurnal Bahasa, Sastra, dan Pengajarannya Lingua Franca: Jurnal Bahasa, Sastra, dan Pengajarannya KREDO : Jurnal Ilmiah Bahasa dan Sastra Journal of Education and Instruction (JOEAI) Jaladri : Jurnal Ilmiah Program Studi Bahasa Sunda Jurnal Ilmiah FONEMA : Jurnal Edukasi Bahasa dan Sastra Indonesia Literasi : Jurnal Bahasa dan Sastra Indonesia serta Pembelajarannya JENTERA: Jurnal Kajian Sastra Bahastra: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia Bahtera Indonesia; Jurnal Penelitian Bahasa dan Sastra Indonesia Imajeri: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia Paramasastra: Jurnal Ilmiah Bahasa Sastra dan Pembelajarannya utile: Jurnal Kependidikan INDONESIA: Jurnal Pembelajaran Bahasa dan Sastra Indonesia Southeast Asian Mathematics Education Journal Lingua Rima: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Populer: Jurnal Penelitian Mahasiswa Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro dan Informatika Widyaparwa Indonesian Journal of Education And Computer Science Saber: Jurnal Teknik Informatika, Sains dan Ilmu Komunikasi JPM MOCCI : Jurnal Pengabdian Masyarakat Ekonomi, Sosial Sains dan Sosial Humaniora, Koperasi, dan Kewirausahaan Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi TRANSFORMATIKA: Jurnal Bahasa, Sastra, dan Pengajarannya JIMT: Jurnal Informatika, Multimedia dan Teknik Jurnal Ilmiah Program Studi Bahasa Sunda Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan
David Setiadi
Universitas Muhammdiyah Sukabumi
Religion Arts Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 65 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 65 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Perancangan User Interface Website Area Traffic Control System dengan Metode User-Centered Design Mandala, Wira Satria; Yuniarto, Dwi; Setiadi, David
Jurnal Informatika, Multimedia dan Teknik Vol 1 No 2 (2025): Januari-Juni 2025
Publisher : Yayasan Pendidikan Tanggui Baimbaian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71456/jimt.v1i2.1169

Abstract

Seiring dengan berkembangnya pertumbuhan kota, aktivitas transportasi menjadi semakin meningkat, hal ini dapat menimbulkan tantangan dalam manajemen lalu lintas, tantangan paling utama yang dialami oleh kota-kota besar yaitu kemacetan lalu lintas dan tundaan di beberapa area persimpangan. Terdapat teknologi yang dapat membantu mengatasi tantangan tersebut, salah satunya dengan menggunakan website area traffic control system atau sering disebut ATCS, website tersebut adalah sistem yang menyediakan informasi terkait dengan situasi arus lalu lintas secara real-time, sehingga ATCS dapat membantu dalam mengelola manajemen lalu lintas di persimpangan dengan lebih efektif. Fokus dari penelitian ini yakni merancang User Interface website ATCS yang user-friendly dan juga informatif, dalam penelitian ini menerapkan metode User-Centered Design yang terdiri dari empat tahap antara lain Understand Context of Use, Specify User Requirements, Design Solutions dan Evaluate Against Requirements. Hasil penelitian ini dengan menggunakan metode UCD telah berhasil menghasilkan tampilan yang berfokus pada pengguna, berdasarkan kebutuhan pengguna terhadap website. Sehingga memberikan kontribusi dalam pengembangan website ATCS dengan menyediakan informasi yang lebih informatif. Penelitian ini memiliki implikasi untuk mempermudah pengguna pada saat mengakses informasi dengan lebih cepat dan efisien. Untuk penelitian selanjutnya, dapat difokuskan pada pengembangan website ATCS dengan menggunakan bahasa pemrograman atau framework tertentu.
Analisis Data Superstore untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Strategis dengan Pemanfaatan Dashboard Interaktif Ni'amillah, Isnaeni; Setiadi, David; Yuniarto, Dwi
Jurnal Informatika, Multimedia dan Teknik Vol 1 No 2 (2025): Januari-Juni 2025
Publisher : Yayasan Pendidikan Tanggui Baimbaian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71456/jimt.v1i2.1172

Abstract

Untuk membantu pengambilan keputusan strategis berbasis data, penelitian ini menganalisis data penjualan Superstore dari 2014 hingga 2017. Pengaruh diskon terhadap penjualan, wilayah potensial, produk unggulan, dan fluktuasi penjualan musiman adalah masalah utama. Pembersihan data, analisis mendalam, dan visualisasi melalui dashboard interaktif adalah solusi yang digunakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penjualan mencapai puncaknya pada Kuartal 4, terutama pada November 2017. Wilayah West, khususnya California, mencatatkan penjualan tertinggi, sementara sub-kategori Phones (Technology) dan Chairs (Furniture) menjadi produk unggulan. Diskon terbukti memiliki korelasi positif terhadap peningkatan volume penjualan, dengan segmen pelanggan Consumer menjadi kontributor utama transaksi. Standard Class adalah mode pengiriman paling populer di kalangan pelanggan. Penelitian ini merekomendasikan strategi promosi diskon, manajemen stok untuk produk unggulan, dan optimasi mode pengiriman. Dashboard interaktif berfungsi sebagai alat eksplorasi yang efektif, membantu bisnis menemukan peluang baru dan meningkatkan profitabilitas.
Penerapan Algoritma Machine Learning dalam Prediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Riska Rismaya; Dwi Yuniarto; David Setiadi
Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan Vol. 3 No. 1 (2025): Maret: Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan
Publisher : Asosiasi Profesi Telekomunikasi dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/router.v3i1.389

Abstract

This study explores the application of machine learning algorithms, specifically Linear Regression and Decision Tree Regressor, for predicting student academic performance using academic grade data from Kaggle. The analyzed factors include attendance, assignment grades, midterm exam grades, and final exam grades. The research methodology encompasses data collection, preprocessing, model development, training, and validation. This study contributes to the field of educational data analytics by demonstrating how machine learning can provide actionable insights into students' learning patterns and academic outcomes. The findings emphasize the effectiveness of Linear Regression for linearly distributed data and Decision Tree Regressor for capturing complex, non-linear relationships. The implications of this research suggest that machine learning models can assist educators in identifying key factors influencing student performance, enabling targeted interventions to enhance learning outcomes. Future research should explore larger, more diverse datasets and incorporate ensemble methods, such as Random Forest or Gradient Boosting, to improve model generalization and prediction accuracy. Additionally, integrating socio-economic and psychological factors could provide a more holistic perspective on academic achievement.
Pemberdayaan Perempuan Anggota Nasyiatul Aisyiyah Kota Sukabumi melalui Pelatihan Penulisan Kreatif Setiadi, David; Humaira, Hera Wahdah; Firdaus, Asep
JPM MOCCI : Jurnal Pengabdian Masyarakat Ekonomi, Sosial Sains dan Sosial Humaniora, Koperasi, dan Kewirausahaan Vol. 3 No. 2 (2025): (September)
Publisher : PT. Alahyan Publisher Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61492/jpmmocci.v3i2.416

Abstract

This community service activity focuses on empowering women who are members of the Nasyiatul Aisyiyah organization in Sukabumi City. The activity involves creative literary writing, specifically focusing on poetry. This creative writing training for Nasyiatul Aisyiyah members will be beneficial for empowering women to be able to utilize literary and journalistic media in channeling their creative ideas. In addition, this activity is an alternative in supporting the flagship programs of the Nasyiatul Aisyiyah Central Leadership, such as women's empowerment in the field of women's leadership, digital literacy, and the Muhammadiyah Young Women's Symposium. Through this activity, several creative works in poetry writing were produced by women who are members of the Nasyiatul Aisyiyah organization in Sukabumi City.
Perbandingan Model Regresi Nonlinear Polynomial, Ridge, dan Lasso untuk Prediksi Biaya Asuransi Kesehatan Berdasarkan Kerangka CRISP-DM Siti Rachmania Putri; Supriadi, Fidi; Setiadi, David
TeIKa Vol 15 No 2 (2025): Jurnal
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/3kxrvj44

Abstract

The escalating cost of healthcare necessitates accurate prediction methods for determining medical insurance premiums. This research compares the performance of three nonlinear regression models, namely Polynomial, Ridge, and Lasso, in estimating individual health insurance costs. The research process follows the CRISP-DM framework, which includes the stages of business understanding, data processing, modeling, and evaluation. The dataset used is the Medical Cost Personal Dataset from Kaggle, containing 1,338 individual data points with seven demographic and behavioral features. Six outliers in the BMI and charges features were removed using the IQR method, while categorical features were encoded with One Hot Encoding. Numerical features were transformed using second-degree Polynomial Features to capture nonlinear relationships, and then the data was split into 80% training and 20% testing. Evaluation used the Mean Squared Error (MSE) and R-squared (R²) metrics. The results indicate Ridge Regression yielded the best performance with an R² value of 0.857 and an MSE of 2.35×10⁷. This model is more stable and effective in handling multicollinearity compared to the other two models. Nevertheless, the average prediction error of approximately USD 4,800 suggests the need for increased accuracy through parameter tuning or data augmentation before being implemented in a real business environment.
Co-Authors Adinda Jovita Adji, M. Agustin, Nurlaela Akhirah, Siti Rabiatul Aksa, Yati Amaliah, Risma Annisha Maharany Aritsya Imswatama Asep Firdaus Ayuni, Adinda Mita Aziz, Muhammad Thariq Dede Wulan Rahayu Dinna Utami Dwi Yuniarto Dwigantara, Purwansyah Deffi Fajrin Indra Gunawan Fauziah Suparman Fidi Supriadi Finka Mambo Fitri Wulandari Gina Julia Berbudi Gita Fitria Gunawan, Fajrin Indra Harahap, Dinar Hasanah Hera Wahdah Humaira Inne Natya Irma Rahayu Jovita, Adinda Laksono Trisnantoro M. Adji Mandala, Wira Satria Mochamad Rido Rizki Ahad Mrs. Fitriyani Mrs. Kustinah Nabila, Jihan Nadila Siti Rahmah Nanang Chaerul Anwar Neng Madu Ila Septeria Ni'amillah, Isnaeni Oktaviani, Vini Pamungkas, Yoga Pamungkas Purwansyah Deffi Dwigantara Rafli Ahmad Zulfikri Rahayu, Sulisna Rahmah, Limesa Irhamni Rahmawati, Sri Dewi Rin Rin Riani Rina Kartika Riska Rismaya Rohmah, Siti Nurhilma Maulidia Sabila Putri Alifia Sabila Sarah Syahfira Rahayu Siti Nurdianti Siti Nurhilma Maulidia Rohmah Siti Rachmania Putri Sri Dewi Rahmawati Sukenti, Ghinaa Alyaa Supendi, Deden Ahmad Tanti Agustiani Wahyuni, Qori Sri Yati Aksa Yoga Pamungkas Pamungkas Zahra, Cinta Az