Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.47
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Sains dan Informatika Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Journal Automation Computer Information System (JACIS) Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Journal of Intelligent Software Systems JAMU : Jurnal Abdi Masyarakat UMUS
Wiwi Widayani
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
Pelatihan Penggunaan Software Social Mention Terhadap Produk Serupa Apparel Wiwi Widayani; Harliana Harliana; Hartatik Hartatik; Rahmadita Sabrina Islahany
JAMU : Jurnal Abdi Masyarakat UMUS Vol. 3 No. 01 (2022): Agustus
Publisher : LPPM Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (382.366 KB)

Abstract

Sebagai salah satu toko yang memproduksi dan mendesain barang sendiri, brand fashion “serupa apparel” perlu melakukan analisa kebutuhan dan peminatan pasar terhadap desain yang akan dijual. Brand fashion “serupa apparel” berusaha melakukan analisis terhadap minat konsumen terhadap desain-desain yang akan dipasarkan. Pada kegiatan ini, tim pengusul akan memanfaatkan software social mention guna mencari dan menganalisis sentiment, strength, passion serta reach dari hasil review customer terhadap produk yang ditawarkan. Berdasarkan hasil kegiatan pengabdian ini didapatkan informasi bahwa rating yang tinggi pada marketplace sejalan dengan hasil analisis terhadap ulasan customer mengenai produk apparel.
SISTEM PENILAIAN KINERJA KARYAWAN SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN KENAIKAN JABATAN MENGGUNAKAN PROFILE MATCHING Irma Rofni Wulandari; Siti Wijayanti; Lilis Dwi Farida; Wiwi Widayani
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 5 No. 1 (2023): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2023v5i1.1182

Abstract

Kesuksesan perusahan tidak terlepas dari peran karyawan dalam memajukan perusahaan. salah satu faktor kesuksesan kinerja karyawan yaitu memiliki seorang leader atau pemimpin untuk dapat memimpin seluruh karyawan dan mencapai tujuan perusahaan. Pengambilan keputusan untuk menentukan pemimpin perusahaan selama ini hanya melalui rekomendasi dari owner atau pemilik perusahaan. Owner akan memilih karyawan untuk naik jabatan menjadi pemimpin perusahaan. Rekomendasi dari owner perusahaan untuk menilai karyawan yang akan menjadi pemimpin bukan suatu jaminan karena hanya dilihat dari berapa lama mereka bekerja. Hal ini terkadang menimbulkan  beberapa masalah yaitu pemimpin yang dipilih tidak sesuai harapan dan tidak memiliki kualitas yang baik dalam memimpin perusahaan. Berdasar permasalahan yang dihadapi dibutuhkan sebuah sistem untuk mempermudah pengambilan keputusan. Salah satu metode dalam pengambilan keputusan yaitu dengan menggunakan metode Profile Matching. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan owner perusahaan dalam mengambil keputusan penilaian kinerja karyawan untuk menentukan kenaikan jabatan sebagai pemimpin perusahaan. Metode profile matching sebagai model sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan berbasis web menggunakan tiga kriteria yaitu kriteria kecerdasan yang memiliki sub kriteria kreatif, penalaran dan solusi, konsentrasi dan antisipasi, kriteria sikap kerja dengan sub kriteria teliti, tanggung jawab, pengendalian perasaan dan hati-hati, serta kriteria perilaku dengan sub kriteria kepatuhan, kesungguhan, mandiri dan pengaruh. Hasil dari penelitian yaitu Sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan menggunakan metode Profile Matching dapat berjalan dengan baik serta dapat menampilkan perankingan kinerja karyawan terbaik. Pengujian blackbox testing mendapatkan sistem berjalan sesuai rancangan dan pada perbandingan perhitungan manual dan sistem mendapatkan hasil yang sama.
Analisa Break Event Point (BEP) dalam Pengembangan Produk UMKM Argowisata Dusun Bolu Kecamatan Seyagen Sleman Wiwi Widayani; Andriyan Dwi Putra Putra; Mei Maemunah; Dwi Nurani; Harliana Harliana
JAMU : Jurnal Abdi Masyarakat UMUS Vol. 4 No. 01 (2023): Agustus
Publisher : LPPM Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/jamu.v4i01.1235

Abstract

Dusun Bolu merupakan salah satu dusun yang berada di bawah Kelurahan Margokaton Kabupaten Sleman Daerah Istimewa Yogyakarta. Komoditas unggulan Dusun ini diantaranya pertanian, peternakan, perikanan serta home industry kerajinan tangan. Dengan berbagai komoditas tersebut saat ini Dusun Bolu dipersiapkan menjadi suatu Desa Argowisata Berbasis Edukasi, hal ini bertujuan untuk meningkatkan perekonomian masyarakat dalam pengembangan produk UMKM yang dimiliki. Permasalahan terjadi ketika masyarakat melakukan pengelolaan keuangan seadanya yang menyebabkan laba menjadi nol. Berdasarkan hal tersebut maka pada kegiatan ini tim akan melakukan pelatihan dan pendampingan penerapan BEP (Break Event Point) kepada pelaku UMKM Dusun Bolu agar laba bersih yang didapatkan tidak berada dititik impas. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa mitra dapat menerima dengan baik segala kegiatan ini, yang ditunjukkan dengan antusiasnya mitra terhadap pelatihan yang dilakukan dan pendampingan terhadap penyusunan BEP untuk jenis usaha yang mitra miliki.
Peningkatan Ketepatan Makharijul Huruf melalui Media Pembelajaran Digital Berbasis Android di TPA Masjid Diponegoro Hartatik Hartatik; Supriatin Supriatin; Wiwi Widayani; Irma Rofni Wulandari; Ninik Tri Hartanti
Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 6 No. 1 (2026): Januari 2026 - Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59395/altifani.v6i1.973

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini dilaksanakan di TPA Masjid Diponegoro, dengan tujuan meningkatkan ketepatan makhrijul urf santri tingkat pemula hingga menengah melalui media pembelajaran digital berbasis Android. Permasalahan utama yang dihadapi adalah ketidaktepatan pelafalan huruf, keterbatasan waktu tatap muka, dan minimnya latihan mandiri di rumah. Solusi yang ditawarkan berupa pengembangan aplikasi FlutterAndroid yang memuat 84 audio huruf hijaiyah dengan tiga harakat, ilustrasi makhraj interaktif, serta gim drag-and-drop dengan umpan balik instan. Metode pelaksanaan mencakup pelatihan guru, implementasi pembelajaran audiovisual di kelas, dan latihan micro-learning harian yang dipantau melalui ceklist orang tua. Hasil menunjukkan peningkatan rerata skor artikulasi sebesar 0,60,8 poin (skala 14) dan ukuran efek tinggi (Cohens d > 1,5). Program ini efektif meningkatkan kemampuan artikulasi, kemandirian belajar, dan standarisasi pengajaran, serta layak direplikasi di TPQ lain.
PENERAPAN METODE GAP PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BIBIT PADI TERBAIK Muhammad Adithya Ricky Ichsan; Irma Rofni Wulandari; Yuli Astuti; Wiwi Widayani
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 5 No 2 (2022): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v5i2.2715

Abstract

Pemilihan bibit padi merupakan langkah awal dari budidaya tanaman padi. Pemilihan bibit perlu diperhatikan untuk mendapatkan hasil panen yang baik. Petani di Desa Soropadan sering mengalami kesulitan dalam menentukan bibit padi yang akan digunakan. Sistem pendukung keputusan dapat menjadi salah satu solusi untuk permasalahan pemilihan bibit padi. Jenis bibit padi dapat dipilih berdasarkan aspek dan kriteria tertentu. Kriteria yang digunakan yaitu tinggi tanaman, kerontokan, harga bibit, umur tanaman, bentuk tanaman, bentuk gabah, kadar amilosa, dan kerebahan. Metode GAP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan dengan mencari gap antar kriteria. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk merancang suatu sistem penunjang keputusan dengan menerapkan metode GAP sehingga dapat membantu memberikan rekomendasi bibit padi unggul. Hasil dari penelitian yaitu Metode GAP berhasil diimplementasikan ke dalam bentuk sistem penunjang keputusan berbasis website dan menampilkan perankingan bibit padi serta memberikan rekomendasi bibit padi terbaik. Blackbox testing digunakan untuk menguji sistem dan mendapatkan hasil sistem berjalan sesuai dengan perancangan.
Prediksi Perbandingan Kinerja MobileNetV2 dan EfficientNetB0 dalam Prediksi Kematangan Buah Jaboticaba Mahardika Wildan Fitrian; Wiwi Widayani; Heri Sismoro; Nur Aini; Dwi Nurani
Journal Automation Computer Information System Vol. 6 No. 1 (2026): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v6i1.177

Abstract

Penentuan kematangan buah yang akurat penting untuk meningkatkan kualitas panen dan efisiensi distribusi, namun praktik manual masih rentan terhadap subjektivitas. Penelitian ini membandingkan kinerja Convolutional Neural Network (CNN), MobileNetV2, dan EfficientNetB0 dalam memprediksi jumlah hari menuju kematangan buah Jaboticaba (Plinia cauliflora) berbasis citra RGB. Dataset diperoleh dari pengamatan lapangan dan diuji dalam dua skenario: 656 citra dan dataset hasil augmentasi sebanyak ±2.500 citra. Seluruh model dilatih dengan optimizer Adam dan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Pada dataset kecil, MobileNetV2 menunjukkan performa terbaik dengan MAE uji 1,54 hari, lebih baik dibanding CNN (3,41 hari) dan EfficientNetB0 (6,05 hari). Setelah jumlah data diperbesar, kinerja seluruh model meningkat, dengan MobileNetV2 tetap unggul (MAE 0,95 hari), diikuti EfficientNetB0 (1,30 hari) dan CNN (1,86 hari). Peningkatan terbesar terjadi pada EfficientNetB0, yang mengindikasikan bahwa model berkapasitas tinggi membutuhkan data lebih besar untuk belajar secara optimal. Hasil ini menegaskan bahwa ukuran dataset berpengaruh signifikan terhadap akurasi, serta bahwa MobileNetV2 memberikan keseimbangan terbaik antara ketepatan dan stabilitas
DIGITAL ACTIVITY LOCATION CLUSTERING BASED ON TWITTER GEOSPATIAL DATA FOR SPATIOTEMPORAL BUSINESS INTELLIGENCE Triyan Agung Laksono; Widyastuti Andriyani; Fadhlih Girindra Putra; Ivonia Fatima Ruas da silva; Wiwi widayani
Journal of Intelligent Software Systems Vol 4, No 1 (2025): Juli 2025
Publisher : LPPM UTDI (d.h STMIK AKAKOM) Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiss.v4i1.2005

Abstract

This research develops an approach for clustering digital activity locations based on Twitter geospatial data with the aim of supporting business intelligence spatiotemporal . By utilizing the Twitter Geospatial Data dataset containing more than 14 million tweets geo-tagged from the United States, this study implements and compares the DBSCAN and K- Means algorithms to identify spatial and temporal patterns of Twitter user activity. The research process begins with the data pre -processing stage using the Knowledge Discovery Database (KDD), followed by the implementation of the clustering algorithm , and ending with the integration of the results into the dashboard.business intelligence using Power BI . The results show that DBSCAN is able to detect irregular clusters that follow geographic patterns and population density, while K- Means produces a division of the region into three main clusters (West Coast, Central Region, and East Coast) with different temporal activity patterns. Integration of clustering results into a BI dashboard produces actionable business insights , such as identification of digital activity hotspots , optimal time for content delivery, geographic segmentation for marketing strategies, and temporal activity patterns for campaign scheduling. This research contributes to the development of an integrated spatiotemporal analysis pipeline to support data-driven decision making.
Co-Authors Acihmah Sidauruk Andri Syafrianto Andriyani, Widyastuti Anggita, Sharazita Dyah Atik Nurmasani Dwi Nurani Fadhlih Girindra Putra Gita Cahyani Harliana Harliana Hartatik Heri Sismoro I Putu Okpin Narwan Ika Asti Astuti Ikmah Ikmah Irma Rofni Wulandari Irma Rofni Wulandari Irma Rofni Wulandari Irwan Setiawanto Ivónia Fátima Ruas da Silva LILIS DWI FARIDA Lilis Dwi Farida Mahardika Wildan Fitrian Mei Maemunah Muhammad Adithya Ricky Ichsan NINIK TRI HARTANTI Nur Aini Prilla Riana Dewi R. Henry Poerwanto Brotoatmodjo Rachmad Hartono Rahmadita Sabrina Islahany Siti Wijayanti Sri Devi Nurhayati Supriatin Supriatin Triyan Agung Laksono Wildan Muhammad Ardana Yoga Pristyanto Yuli Astuti Yuli Astuti Yuli Astuti