Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.652
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CogITo Smart Journal Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Layanan Masyarakat (Journal of Public Service) JoMMiT : Jurnal Multi Media dan IT Journal of Multiscale Materials Informatics
Achmad Wahid Kurniawan
Universitas Dian Nuswantoro
Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Social Sciences Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Pelatihan Pemanfaatan Pivot Tabel Untuk Pembuatan dan Analisa Laporan Kependidikan Pada Kelompok Kerja Guru (KKG) Kelompok I Kecamatan Ngaliyan Achmad Wahid Kurniawan; Budi Widjajanto
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 4, No 3 (2021): September 2021
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/ja.v4i3.289

Abstract

Pivot tabel memiliki tujuan penggunaan, diantaranya memandu guru dalam melakukan pengolahan data aktivitas kegiatan belajar mengajar, memandu menyajikan hasil olahan dalam format model laporan. Hal ini mempunyai manfaaat diantaranya membuat analisa kualitatif berdasar hasil pengolahan data kuantitatif serta melengkapi model laporan akademik dengan sajian tabel maupun grafik secara otomatis. Pemanfaat lebih dari pivot tabel ini adalah mampu menghitung frekwensi munculnya data tertentu seperti dalam sebuah dokumen data yang terlalu panjang maka akan sekali kesulitas jika dilakukan secara operasi Microsoft excel tanpa menggunakan pivot karena memungkinkan juga jika pengelompokan data nilai berdasarkan kelas tertentu yang di padu padankan secara otomatis. Dengan pivot pengelompoka data akan mudah dilakukan dengan penyajian data yang sudah terangkum dan layout grafik yang sangat mudah dipahami oleh user. Diperlukan pelatihan pivot tabel bagi Kelompok Kerja Guru (KKG) Kelompok I Kecamatan Ngaliyan. Pivot akan membantu memberikan kemudahan bagi guru ketika mengolah data Microsoft excel dengan cakupan data yang besar untuk kemudian perlu merangkum dalam sebuah bentuk layout dan grafik sederhana namun mudah dipahami selanjutnya menganalisa tanpa harus melakukan proses detail yang terlalu panjang.
Perancangan Dan Pengembangan CRM Di Tingkat Universitas Dalam Menghadapi Globalisasi Di Indonesia Indra Gamayanto; Fajrian Nun Adnan; Devi Ajeng Efrilianda; Achmad Wahid Kurniawan; Rizka Nugraha
CogITo Smart Journal Vol 3, No 2 (2017): CogITo Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (761.086 KB) | DOI: 10.31154/cogito.v3i2.79.323-334

Abstract

Customer relationship management merupakan sebuah cabang ilmu yang sangat penting di dalam dunia pendidikan. Oleh sebab itu, penerapakan CRM dapat dilakukan di tingkat universitas. Universitas membutuhkan sebuah pelayanan yang efektif dan efesien, tetapi tidak hanya berhenti sampai di dua hal tersebut. Universitas membutuhkan pelayanan yang berkualitas tinggi, salah satunya adalah bagaimana cara kita membina hubungan dengan seluruh pihak di dalam lingkungan universitas. Di dalam jurnal ini, dengan mengacu kepada dua jurnal penting, yaitu “Customer Satisfaction Index – as a Base for Strategic Marketing Management” (Karolina Ilieska) & “Organizational Structure: Mintzberg’s Framework” (Fred C. Lunenburg), yang merupakan dasar dari jurnal ini. Kedua jurnal ini dikembangkan, sehingga pada akhirnya tercipta CSU (Customer Service University) Framework, yang merupakan sebuah sistem untuk dapat meningkatkan pelayanan di semua sisi di dalam universitas ini. Jurnal ini akan menjelaskan bagaimana CSU dapat diterapkan terutama dalam pribadi setiap dosen dan mahasiswa, sehingga akan tercipta kesempurnaan dalam pelayanan dan hubungan antara dosen dan mahasiswa. Hasil akhir dari CSU dan jurnal ini adalah meningkatnya sistem pelayanan kepada dosen dan mahasiswa; meningkatnya integritas di lingkungan kampus, dan terjadinya kenyamaman kualitas tinggi di seluruh lingkungan universitas- hubungan yang stabil antar pihak serta sistem dapat sungguh-sungguh berjalan secara efektif dan efesien. Keywords : Pelayanan Konsumen, Universitas, Definisi Konsumen, Metode Kepercayaan ABCD, HSOVA
Pelatihan Pembuatan Media Pembelajaran Komputer Inovatif Bagi Guru Kelompok Belajar dan Taman Kanak-Kanak HJ. ISRIATI BAITURAHMAN 2 Semarang Aries Setiawan; Juli Ratnawati; Adi Prihandono; Ida Farida; Achmad Wahid Kurniawan; Guruh Taufan Hariyadi; Budi Widjajanto
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 5, No 3 (2022): September 2022
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/ja.v5i3.283

Abstract

Pembelajaran konvensional bagi pendidikan anak usia dini belum mampu memberikan hasil yang maksimal karena penyampaiannya hanya berupa ceramah atau cerita. Seorang guru dalam mendeskripsikan sebuah objek kepada siswanya dengan hanya bercerita akan diterima oleh siswa dengan berbagai pandangan. Ketika guru menjelaskan tentang pohon kelapa, tanpa membawa siswa melihat langsung objeknya, maka akan menimbulkan persepsi yang berbeda antara siswa satu dengan siswa lainnya. Gambaran situasi pada mitra yaitu sejauh ini proses pembelajaran di Kelompok bermain dan Taman Kanak-Kanak Hj. Isriati Baiturahman 2 Semarang masih minim pemakaian media pembelajaran. Guru belum mampu membuat media pembelajaran berbasis komputer. Diperlukan pelatihan untuk mencoba menciptakan media pembelajaran display menggunakan sarana komputer. Melalui pelatihan ini diharapkan akan menambah kualitas skill guru dalam menciptakan dan membuat membuat media pembelajaran, dimana kemampuan guru pada Kelompok bermain dan Taman Kanak-Kanak Hj. Isriati Baiturahman 2.
Artificial Intelligence Berbasis QSPR Dalam Kajian Inhibitor Korosi Muhamad Akrom; Usman Sudibyo; Achmad Wahid Kurniawan; Noor Ageng Setiyanto; Ayu Pertiwi; Aprilyani Nur Safitri; Novianto Hidayat; Harun Al Azies; Wise Herawati
JoMMiT Vol 7, No 1 (2023)
Publisher : Politeknik Negeri Media Kreatif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46961/jommit.v7i1.721

Abstract

Baja termasuk material yang memiliki ketahanan rendah terhadap serangan korosi Ketika berada pada lingkungan korosif. Inhibitor organik mampu menghambat korosi dengan efisiensi inhibisi yang tinggi. Tinjauan komparatif penting bagi pengembangan metode evaluasi kinerja inhibitor disajikan dalam karya ini. Kami mereview perkembangan artificial intelligence berbasis mesin learning dengan model QSPR dalam kajian penghambatan korosi. Makalah ini menjelaskan bagaimana metode pembelajaran mesin berbasis data dapat menghasilkan model yang menghubungkan sifat-aktivitas molekuler dengan penghambatan korosi oleh inhibitor berbasis bahan alam (green inhibitor). Teknik ini dapat digunakan untuk memprediksi kinerja senyawa yang belum disintesis atau diuji. Keberhasilan model ini memberikan paradigma untuk penemuan senyawa baru yang cepat, penghambat korosi yang efektif untuk berbagai logam dan paduan.
Machine Learning-Assisted Prediction of Oxygen Evolution Reaction (OER) Activity for Catalyst Discovery: A Review Wise Herowati; Muhamad Akrom; Totok Sutojo; Achmad Wahid Kurniawan
Journal of Multiscale Materials Informatics Vol. 3 No. 1 (2026): April
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/jimat.v3i1.15917

Abstract

The Oxygen Evolution Reaction (OER) is a fundamental process in electrochemical water splitting, playing a crucial role in sustainable hydrogen production. However, its intrinsically sluggish kinetics, involving complex four-electron transfer steps, remain a major bottleneck for efficient energy conversion. In recent years, Machine Learning (ML) has emerged as a powerful approach to accelerate catalyst discovery by enabling data-driven prediction of OER activity and reducing reliance on costly experimental and density functional theory (DFT) calculations. This review systematically summarizes recent advances in ML-assisted OER research, focusing on key aspects including dataset construction, descriptor engineering, model development, and performance evaluation. Various ML techniques, ranging from traditional algorithms such as Random Forest and Support Vector Machines to advanced deep learning approaches, are critically discussed in the context of catalyst screening and activity prediction. Particular attention is given to the role of physicochemical descriptors, including adsorption energies and electronic structure parameters, in governing model performance and interpretability. Furthermore, this review highlights current challenges, such as data scarcity, lack of standardization, and limited model generalization, while discussing emerging trends including active learning, explainable AI, and integration with high-throughput simulations. By providing a comprehensive overview, this work aims to guide future research toward the development of robust, interpretable, and scalable ML frameworks for accelerating the discovery of efficient OER catalysts.
COMMUNITY SERVICE THROUGH THE TRAINING PROGRAM “THE END & RISE OF BOARD GAME” AT SMA NEGERI 3 SEMARANG AND DHADHU BOARD GAME SEMARANG Setyo Budi; Indra Gamayanto; Sasono Wibowo; Budi Widjajanto; Achmad Wahid Kurniawan; Hanny Haryanto; Aries Setiawan
Jurnal Layanan Masyarakat (Journal of Public Services) Vol. 9 No. 4 (2025): JURNAL LAYANAN MASYARAKAT
Publisher : Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20473/.v9i4.2025.624-635

Abstract

This community service program aimed to provide training on the utilization of board games as a learning medium at SMA Negeri 3 Semarang in collaboration with Dhadhu Board Game Café. The implementation methods included needs analysis, material preparation, training sessions, and evaluation using questionnaires. A total of 40 students participated in the program. The evaluation results showed that 75% of participants understood the concept and benefits of board games, 60% considered board games helpful in enhancing analytical skills, and 70% reported improved self-confidence and teamwork ability. The tangible impact of this activity was an increased awareness among students of the potential of board games as an interactive and engaging alternative learning medium. Practically, this program provides implications for teachers to integrate board games into classroom learning and opens opportunities for further research on long-term effectiveness.
Development of a Machine Learning Model to Predict the Corrosion Inhibition Ability of Benzimidazole Compounds Aprilyani Nur Safitri; Gustina Alfa Trisnapradika; Achmad Wahid Kurniawan; Wahyu AJi Eko Prabowo; Muhamad Akrom
Journal of Multiscale Materials Informatics Vol. 1 No. 1 (2024): April
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/jimat.v1i1.10464

Abstract

The purpose of this study is to use quantitative structure-property relationship (QSPR)-based machine learning (ML) to examine the corrosion inhibition capabilities of benzimidazole compounds. The primary difficulty in ML development is creating a model with a high degree of precision so that the predictions are correct and pertinent to the material's actual attributes. We assess the comparison between the extra trees regressor (EXT) as an ensemble model and the decision tree regressor (DT) as a basic model. It was discovered that the EXT model had better predictive performance in predicting the corrosion inhibition performance of benzimidazole compounds based on the coefficient of determination (R2) and root mean square error (RMSE) metrics compared DT model. This method provides a fresh viewpoint on the capacity of ML models to forecast potent corrosion inhibitors.
Co-Authors Aprilyani Nur Safitri Aries Setiawan Ayu Pertiwi Budi Widjajanto Devi Ajeng Efrilianda Fajrian Nun Adnan Guruh Taufan Hariyadi Gustina Alfa Trisnapradika Hanny Haryanto Harun Al Azies Ida Farida Indra Gamayanto Juli Ratnawati Muhamad Akrom Noor Ageng Setiyanto, Noor Ageng Novianto Hidayat Prihandono, Adi Rizka Nugraha Sasono Wibowo Setyo Budi Totok Sutojo Usman Sudibyo Wahyu Aji Eko Prabowo Wise Herawati Wise Herowati