Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.405
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Jurnal Mantik LEGAL BRIEF Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer JURNAL ELEKTRO DAN INFORMATIKA SWADHARMA (JEIS) Jurnal Ilmu Ekonomi Manajemen dan Akuntansi Jurnal Pengabdian Masyarakat Hablum Minannas Jurnal Mahasiswa Informatika dan Desain (JURMASIN) Green Engineering: Journal of Engineering and Applied Science Journal Liaison Academia and Society
Dedi Setiadi
Air Marshal Suryadarma University
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 36 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 36 Documents
Search

 1   2   3   4 
Analisis Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode Fuzzy Servqual Andy Achmad Hendharsetiawan; Muhammad Khaerudin; dedi setiadi; Tata Sumitra
JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol. 12 No. 2 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer dan Desain - Unsurya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v12i2.1533

Abstract

Penelitian ini untuk mengetahui persepsi dan ekspektasi pelanggan terhadap pelayanan dan usaha perbaikan perusahaan untuk meningkatkan kualitas pelayanannya. Metode fuzzy memperakurat perhitungan penilaian terhadap layanan dan memberikan toleransi terhadap kerancuan bilamana menggunakan himpunan crisp. Penelitian juga menggunakan metode servqual untuk menilai tingkat pelayanan dimensi tangible, responsiveness, assurance, emphaty dan reliability. Hasil pengolahan data metode Fuzzy-Servqual, bahwa dimensi tangible bernilai persepsi 3.733 dan bernilai ekspektasi 3.225 memiliki selisih gap sebesar 0.508. Dimensi responsiveness bernilai persepsi 1.906 dan bernilai ekspektasi 1.969 memiliki selisih gap sebesar 0.210. Dimensi assurance bernilai persepsi 1.853 dan bernilai ekspektasi 1.648 memiliki selisih gap sebesar 0.205. Dimensi emphaty bernilai persepsi 1.237 dan bernilai ekspektasi 1.066 memiliki selisih gap sebesar 0.171. Dimensi reliability bernilai persepsi 1.599 dan bernilai ekspektasi 1.779 memiliki selisih gap sebesar -0.22. Hasil keseluruhan nilai Servqual persepsi dan ekspektasi sebesar 2.058  dan 1.882 dengan gap sebesar 0.176.
Carbon Neutral Industrial Process Optimization through Hybrid Machine Learning and Real Time Energy Efficiency Monitoring Framework Suyahman Suyahman; Ardy Wicaksono; Dwi Utari Iswavigra; Yogiek Indra Kurniawan; Very Dwi Setiawan; Dedi Setiadi
Green Engineering: International Journal of Engineering and Applied Science Vol. 2 No. 2 (2025): April : Green Engineering: International Journal of Engineering and Applied Sci
Publisher : International Forum of Researchers and Lecturers

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70062/greenengineering.v2i2.285

Abstract

Introduction: Achieving carbon neutrality in industrial systems is essential for mitigating climate change and promoting sustainability. The increasing demand for energy optimization and carbon emission reduction has driven the development of advanced technologies, particularly hybrid machine learning (ML) models. These models, combining ensemble learning and reinforcement learning (RL), offer significant promise in optimizing industrial processes, reducing energy consumption, and improving environmental performance. This study explores the application of hybrid ML models in achieving carbon neutral goals through dynamic process optimization and energy control in industrial settings. Literature Review: Hybrid ML models integrate different machine learning techniques to handle complex and dynamic environments effectively. Ensemble learning methods, such as boosting, bagging, and stacking, combine multiple algorithms to improve predictive performance and robustness. Reinforcement learning (RL), on the other hand, enables real time decision making and adaptation based on trial and error interactions with the environment. In energy optimization, these models are used to reduce energy intensity and carbon emissions, enhancing overall operational efficiency. Previous studies have demonstrated the effectiveness of ML models in energy management, but challenges such as data quality, model integration, and computational complexity remain. Materials and Method: The study applies hybrid ML models combining ensemble learning and RL to optimize energy consumption and minimize carbon emissions in industrial processes. Data from real time sensors and operational parameters are used to train the models. The ensemble learning component improves the accuracy of energy predictions, while RL ensures dynamic process adjustments in response to fluctuating energy demand. The models were tested in various industrial settings, including manufacturing processes, smart grids, and microgrid systems. Performance metrics such as energy efficiency, carbon emissions reduction, and operational costs were evaluated to assess the effectiveness of the models.  Results and Discussion: The hybrid ML models achieved significant reductions in energy intensity (15-20%) and carbon emissions (18-25%). The real time adaptability of the RL component allowed the models to adjust energy consumption patterns dynamically, improving energy efficiency and reducing waste. The models demonstrated their ability to adapt to varying operational conditions, ensuring optimal energy use. A cost-benefit analysis showed that the hybrid models provided substantial energy savings and reduced operational costs, with a return on investment (ROI) of 30-35% within the first year of deployment. However, challenges such as computational complexity and data quality issues were identified, highlighting the need for further refinement in model development.
Computer Vision: Deteksi Masker Wajah Prediksi Usia Jenis Kelamin dengan Teknik Deep Learning Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Abu Sopian; Dedi Setiadi; Rano Agustino
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 10 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v10i2.2395

Abstract

Sejak pandemi COVID-19, penggunaan masker wajah menjadi langkah penting untuk mencegah penyebaran virus, memerlukan sistem otomatis untuk mendeteksi kepatuhan penggunaan masker. Teknologi computer vision muncul sebagai solusi potensial untuk mempermudah deteksi penggunaan masker dalam skala besar. Selain itu, teknologi pengenalan wajah telah berkembang pesat, memungkinkan identifikasi atribut lain seperti jenis kelamin dan usia dari gambar wajah. Penelitian ini mengembangkan model deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN), khususnya MobileNet, untuk mendeteksi masker wajah dan memprediksi atribut wajah seperti jenis kelamin dan usia, meskipun sebagian wajah tertutupi masker. Model ini bertujuan meningkatkan efisiensi deteksi masker serta memberikan informasi demografis yang berguna dalam berbagai bidang, seperti kesehatan, retail, dan keamanan publik. Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimen dengan dataset gambar wajah yang mencakup individu dengan dan tanpa masker, serta data tambahan untuk prediksi jenis kelamin dan usia. Model dilatih dengan teknik transfer learning, dan dilakukan evaluasi menggunakan metrik precision, recall, F1-score, serta mean absolute error (MAE) untuk prediksi usia. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi deteksi masker mencapai 99%, sedangkan prediksi jenis kelamin dan usia memiliki akurasi 98,75%, dengan sensitivity 98,5% dan specificity 99%. Implementasi model dalam aplikasi real-time menggunakan OpenCV dan Tkinter menunjukkan latensi deteksi rendah dan responsivitas yang baik. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan sistem otomatis berbasis teknologi computer vision untuk aplikasi praktis di berbagai sektor, sekaligus meningkatkan keselamatan publik melalui deteksi masker yang akurat dan cepat.
Designing an Overtime Request Information System Using the SDLC Method at PT. Laju Omega Digital Dedi Setiadi; Abu Sopian; Royhan Ibnu Mubarok; Febrianti Widyahastuti
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 11 No. 2 (2025): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v11i2.2922

Abstract

The development of information technology has had a significant impact on human resource management, including the process of submitting overtime requests to employees. This process is crucial to ensure optimal productivity, especially in companies with many divisions and employees. PT. Laju Omega Digital still uses manual methods for recording overtime, which causes delays in the process, difficulties in tracking data, and a lack of transparency in overtime approvals. Therefore, a web-based system is needed that can automate and improve the efficiency of managing overtime requests. This study aims to design and develop a web-based information system that allows employees to submit overtime digitally, as well as facilitates admins in managing overtime request data. This system is built using the Laravel framework with a Bootstrap-based design to be more responsive and easy to use. The main features developed include a login system, an overtime request form, overtime verification and approval, and data recapitulation for further analysis. The research methods used include observation, interviews, and literature studies. System development is carried out using the System Development Life Cycle (SDLC) model, including needs analysis, system design, implementation, testing, and evaluation. The research results show that the developed system can improve the efficiency of overtime requests, reduce recording errors, and provide greater transparency in the approval process. With this system's implementation, PT. Laju Omega Digital can improve productivity and the quality of human resource management.
Pelatihan Kecepatan Pelaporan Keuangan Menggunakan Pivot Tabel, Slicer dan Aplikasi Accurate (Integrasi Database) Hari Purwanto; Dedi Setiadi; Muriyan Awaludin; Hepi Nuryadi; Hari Moektiwibowo; Bekti Yulianti
Journal Liaison Academia and Society Vol 6 No 2: Juni 2026
Publisher : Lembaga Komunikasi dan Informasi Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58939/j-las.v6i2.1476

Abstract

Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) ini bertujuan meningkatkan kompetensi digital guru akuntansi serta memperkuat tata kelola keuangan organisasi Musyawarah Guru Mata Pelajaran (MGMP) Akuntansi Wilayah II Jakarta Timur melalui penerapan sistem otomatisasi berbasis aplikasi akuntansi ACCURATE. Program ini dilatarbelakangi oleh masih rendahnya literasi digital guru dalam memanfaatkan aplikasi akuntansi yang relevan dengan kebutuhan dunia industri serta belum optimalnya pengelolaan keuangan organisasi yang masih dilakukan secara manual sehingga kurang efisien, transparan, dan akuntabel. Metode pelaksanaan kegiatan meliputi sosialisasi, penyusunan modul pelatihan, workshop berbasis praktik langsung (hands-on training), implementasi sistem keuangan digital, serta evaluasi menggunakan pre-test dan post-test. Materi pelatihan mencakup pengaturan awal aplikasi, pengelolaan database, pencatatan transaksi, hingga penyusunan laporan keuangan secara otomatis menggunakan aplikasi ACCURATE. Pendampingan juga dilakukan secara intensif agar peserta mampu mengoperasikan sistem secara mandiri. Hasil yang diharapkan adalah meningkatnya kompetensi digital guru, dengan sedikitnya 80 Persen peserta mampu mengoperasikan aplikasi ACCURATE secara mandiri, tersedianya sistem pengelolaan keuangan MGMP yang terintegrasi, transparan, dan akuntabel, serta tersusunnya modul pelatihan yang dapat dimanfaatkan secara berkelanjutan. Kegiatan ini diharapkan memberikan dampak jangka panjang berupa peningkatan kualitas pembelajaran akuntansi berbasis teknologi informasi di sekolah serta penguatan tata kelola organisasi MGMP melalui kolaborasi berkelanjutan antara perguruan tinggi dan komunitas guru profesional.
Penguatan Kelompok UP2K-PKK Melalui Manajemen Talenta Lokal untuk Meningkatkan Usaha Home Industri Menuju Desa Binaan Ahmad Karim; Muhammad Syafri; Romi Kurniawan Zai; Dedi Setiadi; Mohamad Adila Rossa
Journal Liaison Academia and Society Vol 6 No 2: Juni 2026
Publisher : Lembaga Komunikasi dan Informasi Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58939/j-las.v6i2.1518

Abstract

Kelompok Usaha Peningkatan Pendapatan Keluarga (UP2K-PKK) merupakan salah satu wadah pemberdayaan ekonomi masyarakat yang berperan dalam meningkatkan kesejahteraan keluarga melalui pengembangan usaha produktif berbasis rumah tangga. Di Desa Patumbak 1, berbagai usaha home industri seperti produksi keripik pisang, tempe, tahu, jajanan tradisional, dan produk olahan lainnya telah berkembang dan menjadi sumber pendapatan bagi masyarakat. Meskipun demikian, pengelolaan usaha masih menghadapi berbagai kendala, di antaranya belum optimalnya pembagian tugas sesuai kompetensi anggota, lemahnya sistem kaderisasi, belum adanya pemetaan potensi sumber daya manusia, serta masih terbatasnya kemampuan manajerial dalam mengelola organisasi usaha secara profesional. Kondisi tersebut menyebabkan produktivitas kelompok belum berkembang secara maksimal. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan meningkatkan kapasitas organisasi UP2K-PKK melalui penerapan manajemen talenta lokal sebagai strategi penguatan kelembagaan dan pengembangan usaha home industri menuju desa binaan yang mandiri. Metode pelaksanaan meliputi observasi lapangan, identifikasi permasalahan, penyampaian materi melalui sosialisasi, diskusi interaktif, pendampingan penyusunan pembagian tugas berdasarkan potensi anggota, serta evaluasi terhadap pemahaman peserta. Materi yang diberikan mencakup konsep manajemen talenta, pemetaan kompetensi anggota, pembentukan struktur organisasi berbasis fungsi, kaderisasi, pengelolaan keuangan sederhana, dan strategi pemasaran produk. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman peserta mengenai pentingnya pengelolaan sumber daya manusia dalam organisasi usaha. Peserta mulai memahami pentingnya pembagian tugas berdasarkan kemampuan masing-masing, perlunya regenerasi kepengurusan, pencatatan keuangan yang lebih tertib, serta pengembangan pemasaran yang lebih luas. Melalui penerapan manajemen talenta lokal diharapkan kelompok UP2K-PKK mampu meningkatkan produktivitas usaha, memperkuat kelembagaan organisasi, memperluas jaringan pemasaran, serta menjadi kelompok usaha yang mandiri dan berdaya saing dalam mendukung pembangunan ekonomi desa.
Co-Authors Achmad Ramadhnay Agung Fadillah Agus Sugiharto Ahmad Fitriansyah Ahmad Fitriansyah Ahmad Karim Alcianno G. Gani Andy Achmad Hendharsetiawan Andy Achmad Hendrasetiawan Ardy Wicaksono Ari Bayu Untoro Arie Bayu Untoro Asep Mursid Bekti Yulianti Dwi Utari Iswavigra Febrianti Widyahastuti Febrianti Widyahastuti Febrianto Febrianto Fitriansyah, Ahmad Fius Bryan Nigel M. Sinaga Gracia Nadya Esmeralda HARI MOEKTIWIBOWO Hari Purwanto Hepi Nuryadi Iswandir Iswandir Kurniawan, Yogiek Indra Lingga Hanggada Adi Saputra Moh Subchan Mohamad Adila Rossa Muhamad Ikhbal Muhammad Amin Sakaria Muhammad Khaerudin Muhammad Mukhlish Muhammad Ridwan Effendi Muhammad Syafri Muryan Awaludin Naik Henokh Parmenas Narji, Mohammad Peniarsih, Peniarsih Primadi Candra Susanto Rano Agustino Restu Nugroho Reza Nurul Ichsan Ritzkal, Ritzkal Romi Kurniawan Zai Royhan Ibnu Mubarok Ryan Aulia Ryan Firdiansyah Suryawan S Sutrisno setiawan, very dwi Sondang Sibuea Sopian, Abu Suyahman Suyahman Tata Sumitra Tata Sutabri Tiko Dwi Handoko Wahyudin Wais Arifin Yohanes Bowo Widodo Yusuf Fadila Husein