Garuda - Garba Rujukan Digital

Evaluasi Penggunaan Sistem Informasi Keluarga BKKBN Pada Lingkungan Kerja Kabupaten Padang Pariaman Menggunakan Metode PIECES Efelito Hayat Musfiza; Rahmatia Wulan Dari
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v5i2.1034

Sistem Informasi Keluarga (SIGA) merupakan aplikasi yang dibangun oleh BKKBN sebagai sarana pengelolaan pusat data keluarga dan pelaporan pelaksanaan kegiatan banggakencana diseluruh lingkungan kerja BKKBN yang pada implementasinya di lingkungan kerja Kabupaten Padang Pariaman oleh PKB dan PLKB Non ASN masih ditemukan kendala sehingga diperlukan evaluasi sistem menyeluruh. Penelitian ini mengidentifikasi permasalahan penggunaan SIGA dengan membangun sistem evaluasi yang mampu menghitung efektifitas penggunaan berdasarkan kepuasan pengguna dengan pengukuran skala likert menggunakan enam variabel metode PIECES yaitu Performance, Information and Data, Economics, Control, Effiency, Service. Sistem evaluasi dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL untuk penyebaran kuesioner, pengolahan data, dan pelaporan hasil. Dataset penelitian berupa data primer hasil kuesioner skala Likert dari 53 responden yang diolah menjadi skor rata-rata per variabel dan keseluruhan. Hasil evaluasi menunjukkan rata-rata skor 4,12 kategori puas, variabel tertinggi diperoleh Economics dengan skor 4,44 kategori sangat puas dan terendah diperoleh Performance dengan skor 3,78 kategori puas, sehingga aspek performance kinerja menjadi prioritas peningkatan. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya hubungan positif antara skor evaluasi dan penggunaan SIGA di lapangan oleh pengguna, serta memberikan laporan hasil evaluasi yang di lengkapi dengan rekomendasi strategis bagi BKKBN pusat dalam penyempurnaan aplikasi SIGA dengan menyediakan mekanisme evaluasi berkala, terstruktur, dan terdokumentasi.

Optimizing Scholarship Recipient Selection in Vocational High Schools: A Strategic Approach with the Simple Additive Weighting (SAW) Method Rahmatia Wulan Dari; Ilmawati; Yesri Elva
Journal of Hypermedia & Technology-Enhanced Learning Vol. 2 No. 2 (2024): Meta World
Publisher : Sagamedia Teknologi Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58536/j-hytel.v2i2.114

This study aims to address issues in the scholarship recipient selection process in vocational high schools (SMK). The main challenge lies in the limited availability of scholarship, necessitating careful selection. The objective of this study is to implement the Simple Additive Weighting (SAW) method as a solution to enhance the structure, efficiency, and objectivity of the selection process. The SAW method is used as the primary approach, which involves steps such as determining the criteria, assigning preference weights, and ranking alternatives. The data used included a sample of five scholarship candidates from SMK N 1 Hiliran Gumanti, with the criteria divided into benefits and costs. The results of the selection of scholarships demonstrate the success of SAW in providing rankings according to predefined criteria. This research highlights the effectiveness of the SAW method in delivering objective rankings to scholarship candidates. The final results can help the selection team to determine the best scholarship recipients. The implementation of SAW is expected to create a more structured and efficient selection system at the SMK, opening opportunities for improved educational access for financially needy students.

Peningkatan Loyalitas Pelanggan melalui Customer Relationship Management berbasis Pendekatan Multi-Kriteria Decision Making Rahman, Sepsa Nur; Elva, Yesri; Wulan Dari, Rahmatia
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 3 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i3.1547

Loyalitas konsumen adalah elemen penting untuk memastikan kelangsungan hidup bisnis dalam pasar ritel yang sangat kompetitif. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan loyalitas konsumen dengan menerapkan sistem Customer Relationship Management (CRM) berbasis web yang terintegrasi dengan metode pengambilan keputusan multi-kriteria, yaitu Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Penelitian dilakukan di Friiday Store, sebuah toko yang menjual aneka aksesoris, dengan pendekatan campuran yang mencakup pengembangan sistem, analisis kuantitatif, dan uji pengguna. Metode TOPSIS digunakan untuk menilai alternatif produk berdasarkan kriteria utama seperti harga, desain, dan ulasan pelanggan, sehingga dapat menghasilkan peringkat dan rekomendasi produk berdasarkan data. Sistem CRM mempermudah interaksi dengan pelanggan, pengelolaan transaksi, serta menawarkan layanan yang disesuaikan melalui fitur katalog daring, riwayat pembelian, dan obrolan langsung. Temuan penelitian mengindikasikan bahwa penggabungan TOPSIS dalam CRM secara signifikan meningkatkan kepuasan serta loyalitas pelanggan berkat rekomendasi produk yang lebih relevan dan peningkatan dalam layanan responsif. Sistem ini juga membantu dalam pengambilan keputusan bisnis melalui wawasan yang dapat diterapkan dari analisis preferensi pelanggan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa gabungan antara CRM dan alat pengambilan keputusan multi-kriteria seperti TOPSIS memberikan pendekatan strategis untuk menjalin hubungan yang tahan lama dengan pelanggan serta meningkatkan tingkat retensi dalam usaha ritel kecil dan menengah. Kata kunci: CRM, TOPSIS, Loyalitas, Kepuasan

Global Research Trends on Augmented Reality in Science Education: A Bibliometric Analysis (2020–2025) Rahmia Tulljanah Rahmi; Wahyuni Mulia Helmi; Rahmatia Wulan Dari; Riri Marfilinda; Meria Ultra Gusteti
Jurnal Penelitian Pendidikan IPA Vol 12 No 5 (2026)
Publisher : Postgraduate, University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jppipa.v12i5.15560

This study uses a bibliometric approach to analyze global research trends regarding the use of Augmented Reality (AR) in science education in the period 2020–2025. Data was obtained from the Scopus database as of July 16, 2025 using the keywords "augmented reality" and "science" searched for titles, abstracts, and author keywords, resulting in 223 initial documents. After going through a systematic screening process based on inclusion and exclusion criteria, including publication type, peer-review status, language, and time span, 102 articles were obtained that were worthy of further analysis. The analysis was carried out using VOSviewer through the stages of data extraction, cleaning, network construction, and visualization. The results of the study show that the study of AR in science education has increased significantly, especially in the 2020–2024 period with a peak in 2024. The largest contributions of publications come from Turkey, Indonesia, the United States, Malaysia, Taiwan, and China, reflecting the global spread of the field. The main journals that are the publication sites include Computers & Education, Education and Information Technologies, and Interactive Learning Environments. The co-word analysis revealed three dominant themes, namely: (1) the effectiveness of AR in improving student learning outcomes, (2) the challenges and development of AR implementation in education, and (3) the role of teachers, student involvement, and evaluation practices in AR-based learning. Meanwhile, the analysis of the co-authorship network showed that there were several clusters of cross-institutional and cross-country collaboration with a number of key authors acting as liaison. In conclusion, AR is not only seen as a technological innovation, but also as a pedagogical strategy that is able to increase motivation, understanding of concepts, and learning interactions in science education.

Evaluasi Penggunaan Sistem Informasi Keluarga BKKBN Pada Lingkungan Kerja Kabupaten Padang Pariaman Menggunakan Metode PIECES Efelito Hayat Musfiza; Rahmatia Wulan Dari
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v5i2.1034

Sistem Informasi Keluarga (SIGA) merupakan aplikasi yang dibangun oleh BKKBN sebagai sarana pengelolaan pusat data keluarga dan pelaporan pelaksanaan kegiatan banggakencana diseluruh lingkungan kerja BKKBN yang pada implementasinya di lingkungan kerja Kabupaten Padang Pariaman oleh PKB dan PLKB Non ASN masih ditemukan kendala sehingga diperlukan evaluasi sistem menyeluruh. Penelitian ini mengidentifikasi permasalahan penggunaan SIGA dengan membangun sistem evaluasi yang mampu menghitung efektifitas penggunaan berdasarkan kepuasan pengguna dengan pengukuran skala likert menggunakan enam variabel metode PIECES yaitu Performance, Information and Data, Economics, Control, Effiency, Service. Sistem evaluasi dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL untuk penyebaran kuesioner, pengolahan data, dan pelaporan hasil. Dataset penelitian berupa data primer hasil kuesioner skala Likert dari 53 responden yang diolah menjadi skor rata-rata per variabel dan keseluruhan. Hasil evaluasi menunjukkan rata-rata skor 4,12 kategori puas, variabel tertinggi diperoleh Economics dengan skor 4,44 kategori sangat puas dan terendah diperoleh Performance dengan skor 3,78 kategori puas, sehingga aspek performance kinerja menjadi prioritas peningkatan. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya hubungan positif antara skor evaluasi dan penggunaan SIGA di lapangan oleh pengguna, serta memberikan laporan hasil evaluasi yang di lengkapi dengan rekomendasi strategis bagi BKKBN pusat dalam penyempurnaan aplikasi SIGA dengan menyediakan mekanisme evaluasi berkala, terstruktur, dan terdokumentasi.

PESISIR DIGITAL: PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI UNTUK MENINGKATKAN KESEJAHTERAAN NELAYAN Rahmatia Wulan Dari; Ilmawati; Mardhiiah Masril
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 2 No. 1 (2024): JURMAS BANGSA
Publisher : Riset Sinergi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jpb.v2i1.205

Pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan nelayan pesisir melalui pengembangan sistem informasi. Permasalahan utama terletak pada akses terbatas nelayan terhadap informasi strategis seperti cuaca, kondisi laut, dan perubahan pasar ikan. TujuanPengabdian adalah mengatasi kendala tersebut dengan merancang sistem informasi yang efektif dan berkelanjutan. Metode yang digunakan melibatkan analisis kebutuhan nelayan, pengembangan aplikasi berbasis teknologi informasi, dan pelatihan penggunaan sistem. Hasil Pengabdian mencakup implementasi sistem informasi yang memberikan akses real-time terhadap informasi strategis, pemantauan pasar ikan, dan edukasi mengenai praktik penangkapan berkelanjutan. Dengan demikian, diharapkan nelayan dapat mengoptimalkan keputusan operasional, meningkatkan efisiensi pemasaran hasil tangkapan, dan berpartisipasi aktif dalam manajemen sumber daya perairan secara berkelanjutan, secara keseluruhan meningkatkan kesejahteraan ekonomi dan lingkungan komunitas nelayan pesisir.

Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee Indonesia Menggunakan Algoritma Random Forest Sopi Sapriadi; Rahmatia Wulan Dari; Yofhanda Septi Eirlangga
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 8 No. 3 (2026): Juli 2026
Publisher : Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47233/jteksis.v8i3.142

Shopee is one of the most widely used e-commerce applications in Indonesia, and the reviews written by its users on the Google Play Store contain valuable information about service quality, application performance, and customer satisfaction. This study aims to classify the sentiment of Indonesian-language reviews of the Shopee application using the Random Forest algorithm. A total of 5,000 reviews were collected through web scraping, labeled based on user ratings, and processed through cleaning, case folding, slang-word normalization, tokenization, stopword removal, and stemming. Feature extraction was performed using Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), and the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was applied to handle class imbalance in the training data. The experimental results show that the best Random Forest model, with 200 trees, achieves an accuracy of 89.34%, a precision of 89.40%, a recall of 88.30%, and an F1-score of 88.75%, outperforming Naive Bayes, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbor as comparison models. The analysis of feature importance shows that positive sentiment is dominated by words related to delivery speed and price, while negative sentiment is dominated by complaints about system errors, sellers, and refund processes. These findings can be used by application managers to prioritize service improvements.

Title

Found 17 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 17 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 17 Documents
Search