Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.249
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pembangunan Pendidikan: Fondasi dan Aplikasi Journal on Education M A T H L I N E : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika JURNAL PENDIDIKAN MIPA Jurnal IKA PGSD : Ikatan Alumni PGSD UNARS Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan JURNAL PENDIDIKAN, SAINS DAN TEKNOLOGI Journal of Renewable Energy, Electrical, and Computer Engineering Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) KOPEMAS Gammath : Jurnal Ilmiah Program Studi Pendidikan Matematika JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Teknik: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
Zainul Munawwir
STKIP PGRI Situbondo
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Mathematics Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
The Role of Social Media as a Digital Marketing Strategy in Influencing Consumer Purchase Decisions for Mie Gacoan Ainul Yaqin; M. Farros Al Alimi; Faiqurrohman Faiqurrohman; M Padila Ramadan; Zainul Munawwir
JURNAL PENDIDIKAN DAN KEWIRAUSAHAAN Vol 14 No 2 (2026): in Press
Publisher : STKIP PGRI SITUBONDO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47668/pkwu.v14i1.2193

Abstract

The rapid growth of social media has significantly transformed digital marketing strategies, particularly within the culinary industry. Social media functions not only as a promotional tool but also as an interactive communication medium capable of shaping consumer perceptions, trust, and purchasing decisions. This study aims to synthesize and analyze empirical findings regarding the role of social media as a digital marketing strategy in influencing purchase decisions of Mie Gacoan consumers. A Systematic Literature Review (SLR). Relevant academic articles published between 2020 and 2025 were retrieved from Google Scholar and selected based on predefined inclusion and exclusion criteria. The findings indicate that social media strategies—especially engaging visual content, active consumer interaction, and electronic word of mouth (eWOM)—significantly enhance brand awareness, brand image, and consumer trust. These results confirm that well-planned and sustainable social media management is a crucial factor in improving marketing effectiveness and maintaining competitive advantage in the highly competitive culinary industry.
Optimasi Algoritma Random Forest Untuk Deteksi Jenis Kendaraan Pada Sistem Pemantauan Lalu Lintas Nur Azizah; Nisfa Daud Supu; Zainul Munawwir; Firman Jaya; Rahmat Shofan Razaqi; Anis Febriyanti
Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2025): Juli : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/teknik.v5i2.7235

Abstract

Abstrak. Peningkatan volume lalu lintas di kota-kota besar, khususnya di Indonesia, telah menyebabkan masalah seperti kemacetan, kecelakaan, dan polusi. Salah satu tantangan utama adalah deteksi otomatis dan klasifikasi jenis kendaraan dalam sistem pemantauan lalu lintas. Sistem pemantauan yang efektif tidak hanya memonitor jumlah kendaraan tetapi juga secara akurat mengidentifikasi jenis kendaraan dalam kondisi lalu lintas yang dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan algoritma Random Forest untuk mendeteksi jenis kendaraan dengan akurasi yang tinggi pada sistem pemantauan lalu lintas berbasis citra. Metode penelitian meliputi pengumpulan data citra kendaraan dari kamera pengawas, pra-pemrosesan citra, ekstraksi fitur, penerapan algoritma Random Forest, dan evaluasi kinerja model dengan menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest dapat mengklasifikasikan jenis kendaraan dengan akurasi sebesar 92%, dengan F1-score yang baik pada setiap kategori kendaraan, yaitu mobil (0.91), motor (0.94), truk (0.89), dan bus (0.93). Pengujian hyperparameter menunjukkan bahwa jumlah pohon yang lebih banyak dan kedalaman pohon yang lebih besar meningkatkan kinerja model. Namun, tantangan yang berkaitan dengan kondisi cuaca dan kualitas citra tetap menjadi perhatian. Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma Random Forest memiliki potensi besar untuk diaplikasikan dalam sistem pemantauan lalu lintas untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi deteksi kendaraan secara real-time.
Co-Authors Ainul Yaqin Anik Hamidatul Fitria Hamidatul Fitria Anis Febriyanti Chairatul Umamah Darsih Idayani Dyan Yuliana Faiqurrohman Faiqurrohman Firman Jaya Ida Fitriana Ambarsari Imroatun Nafi'ah Irma Noervadila Lisma Dian Kartika Sari M Padila Ramadan M. Farros Al Alimi Miftahus Surur Moch. Shalehhudin Moh Gufroni Nisfa Daud Supu Nur Azizah Nur Hasanah Rahmat Shofan R Rahmat Shofan Razaqi Ritna Lindawati Roisatun Nisa’ siti aisyah Siti Nur Fatima Siti Rohmah sofi amaliyah Sova Lailaturrahma Syamsul Hadi Virotun Nisaul Fadia Yesi Puspitasari