Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.529
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Ahkam: Jurnal Ilmu Syariah SMATIKA BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Petir IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research EVOLUSI : Jurnal Sains dan Manajemen Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer ICIT (Innovative Creative and Information Technology) Journal REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Inovasi Informatika IJISTECH Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta JURNAL ELEKTRO DAN INFORMATIKA SWADHARMA (JEIS) Jurnal Interkom : Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi ABDINE Jurnal Pengabdian Masyarakat IIJSE Al-Kharaj: Jurnal Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah Jurnal Inovasi Global Jurnal Maisyatuna Smatika Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Budi Sudrajat
Universitas Bina Sarana Informatika
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 38 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 38 Documents
Search

 1   2   3   4 
PENGEMBANGAN PROMOSI DIGITAL PONPES MENGGUNAKAN DESAIN FLYER YANG MENARIK DENGAN CANVA Wati, Embun Fajar; Sudrajat, Budi; Indarsih, Mike; Fadholi, Arief
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 5 (2024): Vol. 5 No. 5 Tahun 2024
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v5i5.35150

Abstract

Ponpes yang didirikan oleh Yayasan Bani Salam Indonesia pimpinan Ust. Hasanuddin berada di Cipondoh, Tangerang dan memiliki jumlah santri sebanyak 31 dan guru berjumlah 6 orang. Ponpes mempunyai beberapa permasalahan ponpes salah satunya adalah promosi digital yang belum optimal untuk penerimaan santri/wati baru. Beberapa masalah lainnya yaitu, pencatatan laporan keuangan yang masih dengan buku, pencatatan penilaian santri/wati yang masih dengan buku, dan sharing pengumuman, foto, dan video kegiatan santri/wati yang tertumpuk chat grup Whatsapp. Tetapi yang akan dibahas disini adalah masalah promosi digital. Solusi yang dibutuhkan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah pembuatan desain flyer penerimaan santri/wati untuk promosi digital di medsos dengan canva dan penyebarannya melalui Instagram. Metode yang digunakan adalah analisa situasi dengan mengajukan beberapa pertanyaan, perancangan solusi yaitu membuat desain flyer dengan canva dan menyebarkan ke Instagram, pelatihan dan pendampingan kepada pengurus ponpes yang bertanggung jawab dengan promosi, dan evaluasi kegiatan dengan memberikan kuesioner kepada mitra juga memonitor perkembangan kegiatan setelah pelatihan dan pendampingan. Program Kemitraan Masyarakat dilakukan oleh 4 orang dosen dan 2 orang mahasiswa. Salah satu luaran yang dihasilkan dari PKM yang dibiayai dari hibah internal Universitas Bina Sarana Informatika ini adalah desain flyer. Hasil dari penyebaran kuesioner yaitu peningkatan pengetahuan 87%, keterampilan 93%, dan pelayanan 87%.
Pengaruh Pengetahuan Produk Bank Syariah Terhadap Minat Menabung Mahasiswa Uin Sultan Maulana Hasanuddin Banten Syifa, Dhe Salsabila; Puspita, Cici; Maulana, Dika; Saraswati, Henny; Sudrajat, Budi; Hidayat, Wahyu
Maisyatuna Vol. 4 No. 3 (2023): Juli : Jurnal Maisyatuna
Publisher : STAI Denpasar Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53958/mt.v4i3.247

Abstract

In order to increase public interest in using products from Islamic banking, Islamic financial institutions are obliged to increase the variety and quality of services and the variety of products offered. Involving students is one approach to growing the market share of the Islamic finance sector in Indonesia. so that it can learn which qualities Islamic financial institutions want to take into account. The problem in this study is whether product knowledge has an impact on consumer intentions to use Islamic banks. In this study, Islamic banking study program students in Banten used quantitative descriptive data from primary and secondary data sources collected by sending questionnaires to 33 respondents and using regression analysis techniques. specifically for students enrolled in the Islamic Banking Study Program, University of Sultan Maulana Hasanuddin Batch 2020–2023. The findings of this study indicate that product knowledge (P) influences the intention to use Islamic banks as customers (M).
Analysis of Economic Recovery Programs Through Grants from the National Disaster Management Agency Using the Social Return on Investment Method Salsabila, Sayyid; Jajuli, M. Sulaeman; Sudrajat, Budi
Indonesian Interdisciplinary Journal of Sharia Economics (IIJSE) Vol 7 No 3 (2024): Sharia Economics
Publisher : Sharia Economics Department Universitas KH. Abdul Chalim, Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31538/iijse.v7i3.5615

Abstract

This study evaluates the economic recovery program for tsunami survivors, focusing on the benefits provided by stakeholders. It examines the financial aspects that yield economic, environmental, social, and cultural benefits. The research questions addressed are: (1) How effective is the Economic Recovery Program through Grant Assistance for Tsunami Disaster Survivors? (2) How does the Social Return on Investment (SROI) framework apply to the economic recovery program? (3) What is the impact of the program based on SROI evaluation? This study employs a quantitative approach, utilizing observation and documentation for data collection. The analysis involves numerical data interpretation, assessing the developmental progress over time. Findings indicate that the economic recovery program has an SROI ratio of 4.27:1, demonstrating a benefit value 4.27 times greater than the investment made.
Penilaian Prestasi Pekerja Pada Bidang Penanganan Prasarana Dan Sarana Umum Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5 I Gusti Ngurah Adytya; Budi Sudrajat
SMATIKA JURNAL : STIKI Informatika Jurnal Vol 15 No 01 (2025): SMATIKA Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Publisher : LPPM UBHINUS MALANG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32664/smatika.v15i01.1414

Abstract

One way that should be finished to decide representative execution is to decide the worth that has been gotten equitably founded on the discipline measures of participation, obligation regarding finishing work, and consistence with commitments and denials, utilizing the C4.5 choice tree calculation. The data studied was the Worker Performance Evaluation Form with a total of 108 workers, in 2023-2024 based on certain criteria with the data selected being 96 active workers. This data has several criteria, namely attendance discipline, responsibility for completing work, and compliance with obligations and prohibitions. The main aim of this writing is to determine employee performance from each criterion. The C4.5 decision tree algorithm can assist in the decision-making process regarding improving the performance and training of workers in the field of handling public infrastructure and facilities. You can see the results of the research that has been carried out as training data, the gain and entrophy values ​​have been calculated. In the first partition, the highest gain value was obtained for Compliance with Obligations and Prohibitions with a value of 0.489943 and the smallest was Responsibility for Completion of Work with a value of 0.172824. This algorithm can be used to determine employee performance as a candidate for employee performance which will be determined by the relevant agency.
Aplikasi Pendeteksi Penyakit Ringan Pada Tubuh Manusia Afit Muhammad Lukman; Fahlepi Roma Doni; Budi Sudrajat
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 1 (2025): Volume 9 Nomor 1 Januari 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i1.14420

Abstract

Kesehatan merupakan harta yang paling berharga dan mahal bagi setiap manusia, oleh karena itu kita harus mampu menjaga kesehatan dari berbagai jenis penyakit yang menyerang salah satunya adalah penyakit ringan. Oleh karena itu peneliti membuat suatu aplikasi berbasis android yang berguna untuk membantu masyarakat dalam mengatasi atau mendeteksi sebuah penyakit ringan. Untuk memudahkan dalam memahami peneliti menggunakan beberapa referensi berbeda yang dapat di temukan di Daftar Pustaka. Berikut adalah teori pendukung yang dapat memperkuat penelitian ini. Karena perkembangan teknologi smartphone yang pesat telah mempengaruhi berbagai salah satunya dalam kehidupan sehari-hari. Pada saat ini teknologi smartphone sangat berguna dalam berbagai bidang, terutama bidang kesehatan dalam penanganan atau pendiagnosaan sebuah penyakit dan memudahkan dokter dalam mengenai hal tersebut. Pada aplikasi sistem pakar penyakit ringan pada tubuh manusia dibuat dengan tujuan sebagai aplikasi untuk mendiagnosa jenis penyakit yang menyerang pada tubuh manusia, dan memberi solusi dalam pengobatan setiap penyakitnya.
PERBANDINGAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN LOGISTIC REGRESSION DALAM PREDIKSI PENYAKIT DIABETES Zumantara, Zidan Januri; Sudrajat, Budi; Asymar, Hasta Herlan
JEIS: Jurnal Elektro dan Informatika Swadharma Vol 6, No 1 (2026): JEIS EDISI JANUARI 2026
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jeis.vol6no1.998

Abstract

This study aims to compare the performance of the Random Forest and Logistic Regression machine learning algorithms in predicting diabetes using the Pima Indians Diabetes dataset from Kaggle. The dataset contains data on 768 adult female patients with eight health indicators and a target outcome variable indicating diabetes status. This quantitative study uses a comparative approach. The research stages include initial data analysis, preprocessing (zero-value cleaning), splitting the data into 70% training and 30% test, model development, evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics, and feature analysis. The results show that Random Forest achieved 75% accuracy and Logistic Regression 74%. Random Forest also slightly outperformed Logistic Regression in precision, recall, and F1-score. This study differs from previous research in that it not only focused on evaluation metrics but also analyzed the most influential features. The analysis results show that Glucose is the most dominant indicator in Random Forest, while DiabetesPedigreeFunction is the most influential in Logistic Regression. These findings provide additional insight into the key risk factors in diabetes prediction.Penelitian ini bertujuan membandingkan performa algoritma machine learning Random Forest dan Logistic Regression dalam memprediksi penyakit diabetes dengan menggunakan dataset Pima Indians Diabetes dari Kaggle. Dataset berisi 768 data pasien wanita dewasa dengan delapan indikator kesehatan serta variabel target Outcome yang menunjukkan status diabetes. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan pendekatan komparatif, tahapan penelitian meliputi analisis data awal, pra-pemrosesan berupa pembersihan nilai nol, pembagian data menjadi 70% training dan 30% testing, pembangunan model, evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score, serta analisis fitur penting. Hasil menunjukkan bahwa Random Forest memperoleh akurasi 75% dan Logistic Regression 74%. Random Forest juga sedikit lebih unggul pada precision, recall, dan F1-score dibanding Logistic Regression. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu adalah tidak hanya berfokus pada metrik evaluasi, tetapi juga menambahkan analisis fitur paling berpengaruh. Hasil analisis menunjukkan bahwa Glucose merupakan indikator paling dominan pada Random Forest, sedangkan DiabetesPedigreeFunction paling berpengaruh pada Logistic Regression. Temuan ini memberikan pemahaman tambahan mengenai faktor risiko utama dalam prediksi penyakit diabetes.
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT AIDS Saprudin, Muhamad Tedi; Sudrajat, Budi; Asymar, Hasta Herlan
JEIS: Jurnal Elektro dan Informatika Swadharma Vol 6, No 1 (2026): JEIS EDISI JANUARI 2026
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jeis.vol6no1.1002

Abstract

This study aims to compare the performance of the Random Forest and Naïve Bayes algorithms in classifying AIDS based on patient data. The dataset was obtained from the Kaggle platform and consists of 2,139 data points with 23 attributes, including medical information such as age, weight, haemoglobin level, gender, treatment type, and CD4 and CD8 cell counts. The research method comprises several stages: data collection, pre-processing, model building, and evaluation. The model was evaluated using metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, confusion matrix, and AUC-ROC. The results showed that the Random Forest algorithm outperformed Naïve Bayes. Random Forest achieved an accuracy of 88.16% and an AUC of 91.25%, while Naïve Bayes only achieved an accuracy of 81.46% and an AUC of 81.40%. These findings indicate that Random Forest is better able to handle complex, non-linear medical data and provides more stable, reliable classification results. Therefore, Random Forest is recommended as a more effective algorithm for classifying AIDS cases based on the dataset used in this study.Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Random Forest dan Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi penyakit AIDS berdasarkan data pasien. Dataset yang digunakan diperoleh dari platform Kaggle dan terdiri atas 2.139 data dengan 23 atribut, yang mencakup informasi medis seperti usia, berat badan, kadar hemoglobin, jenis kelamin, jenis pengobatan, serta jumlah sel CD4 dan CD8. Metode penelitian meliputi beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data, pra-pemrosesan, pembentukan model, dan evaluasi. Model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, confusion matrix, dan AUC- ROC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki performa lebih baik dibandingkan Naïve Bayes. Random Forest mencapai akurasi sebesar 88,16% dan nilai AUC sebesar 91,25%, sedangkan Naïve Bayes hanya memperoleh akurasi 81,46% dengan AUC 81,40%. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih mampu menangani data medis yang kompleks dan non-linear, serta memberikan hasil klasifikasi yang lebih stabil dan andal. Oleh karena itu, Random Forest direkomendasikan sebagai algoritma yang lebih efektif untuk klasifikasi kasus AIDS menggunakan dataset pada penelitian ini.
Preferensi Pembelian Kosmetik Halal Generasi Z: Peran Halal Image, Religiusitas, Gaya Hidup, dan Media Sosial Adhariah, Ade; Sudrajat, Budi; Peristiwo, Hadi
Al-Kharaj: Jurnal Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah Vol. 7 No. 10 (2025): Al-Kharaj: Jurnal Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah
Publisher : Intitut Agama Islam Nasional Laa Roiba Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47467/alkharaj.v7i10.9864

Abstract

The rapid growth of Indonesia’s cosmetic industry has heightened attention to halal aspects, particularly among Muslim Generation Z who are active in digital platforms. This study examines the influence of halal image, religiosity, and halal lifestyle on cosmetic purchase preference, with social media as a moderating variable. A quantitative survey using a Likert-scale questionnaire was distributed to respondents aged 18–27 years in South Tangerang City, and data were analyzed with Structural Equation Modeling (SEM) using SmartPLS. Results indicate that social media plays a dominant descriptive role but is not statistically significant as a moderator, while halal image, religiosity, and halal lifestyle show no significant effect on purchase preference. These findings suggest the need for developing new constructs that better capture the digital consumption behavior of Generation Z.
Co-Authors Ade Mahmud Adhariah, Ade Adytya, I Gusti Ngurah Afit Muhammad Lukman Afit Muhammad Lukman - STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Afit Muhammad Lukman Agus Yulianto Arief Fadholi Asep Saefullah Azim, Muhamad Fadli Catur Eko Purnomo Darrusalam, Muhammad Dede Burhanudin, Dede Didin Nurul Rosidin Eko Budianto Elvi Sunita Perangin-angin Embun Fajar Wati Fahlepi Roma Doni Febri Putriana Firmansyah Firmansyah HADI PERISTIWO, HADI Hamsyiah, Nurmaita Hasta Herlan Asymar Herlan Asymar, Hasta I Gusti Ngurah Adytya Irawan, Wahri Jajuli, M. Sulaeman Jaya, Tri Ika Mareanus Lase Masmedia Pinem Maulana, Dika Mike Indarsih, Mike Muhammad Darrusalam Mulia Rahmayu Munahar Muktar Nurman Kholis, Nurman Purwoko, Agus Puspita, Cici Ramdhan Fazrianto Suwarman Raudah Nasution Roma Doni, Fahlepi Salsabila, Sayyid Saprudin, Muhamad Tedi Saraswati, Henny Syibromalisi, Arif Syifa, Dhe Salsabila Tatu Zakiyatun Nufus Tri Ika Jaya Wahyu Hidayat Wida Prima Mustika Wigandi, Dikdik Permana Zebua, Elnita Zumantara, Zidan Januri