Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Annual Research Seminar
Jasmir Jasmir
STIKOM Dinamika Bangsa
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
User Behavior in Using Mobile Commerce (Scale Development: Perspective of Trust and Risk) Setiawan Assegaff; Jasmir Jasmir; Dodo Zaenal Abidin; Sharipuddin Sharipuddin
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 3, No 3 (2017): Desember 2017
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v3i3.2017.320-325

Abstract

The aim of ours research is to explore the relation between the elements of trust and risk and their impact on consumer behavior in the intention of use of mobile commerce services based on sales. The final goal of this research is to understand consumer behavior in the use of mobile commerce application services in Indonesia by considering the elements of trust and risk in consumer behavior. Finding from previous research have revealed that trust and risk is one of the critical aspects in the use of e-commerce services. This article focus is to discuss the development stages of research instruments development to be used in next survey agenda. By applying Technology Acceptance Model (TAM) as a theoretical basis of a conceptual model and the research instrument was developed. Models and instruments then validated through a pilot study involving 75 students as respondents. Survey data were analyzed via Smart-PLS software version 2 to ensure reliability level and validity of the instrument. This study resulted in a validated instrument that will be used to collect data from actual surveys
Prediksi mahasiswa Drop Out dengan menggunakan Algoritma Klasifikasi Data Mining Jasmir Jasmir; Dodo Zaenal Abidin; Pareza Alam Jusia; Errissya Rasywir
Annual Research Seminar (ARS) Vol 4, No 1 (2018): ARS 2018
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Setiap tahun lembaga perguruan tinggi pasti menerima mahasiswa baru, termasuk STIKOM Dinamika Bangsa Jambi. Kehadiran mahasiswa baru ini lambat laun akan menjadi tumpukan data yang luar biasa. Dengan adanya tumpukan data ini penulis mencoba memanfaatkannya untuk mencari informasi baru. Di STIKOM Dinamika Bangsa tumpukan data yang digunakan merupakan data akademik yaitu data IP (Indeks Prestasi) mahasiswa dari semester satu sampai semester empat. Dengan adanya data ini, penulis melakukan prediksi mahasiswa drop out. Data dari semester satu sampai semester empat ini akan menjadi dasar perhitungan prediksi yang penulis lakukan dengan tujuan dapat menemukan informasi mahasiswa yang kemungkinan drop out dengan menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu k-Nearest Neighbor.  Hasil dari penelitian ini adalah nilai prediksi mahasiswa yang akan terkena drop out.
Penerapan Metode K-Nearest Neighbor dalam Memprediksi Masa Studi Mahasiswa (Studi Kasus : Mahasiswa STIKOM Dinamika Bangsa) Jasmir Jasmir; Dodo Zaenal Abidin; Siti Nurmaini; Reza Firsandaya Malik
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ledakan pertumbuhan data mahasiswa yang terjadi dalam lembaga perguruan tinggi akan menjadi tumpukan data yang sangat luar biasa. Dengan adanya tumpukan data ini penulis mencoba memanfaatkannya untuk mencari informasi baru. Di STIKOM Dinamika Bangsa tumpukan data yang digunakan merupakan data akademik yaitu data IP (Indeks Prestasi) mahasiswa dari semester satu sampai semester enam. Dengan adanya data ini, penulis melakukan prediksi tentang masa studi mahasiswa. Data dari semester satu sampai semester enam ini akan menjadi dasar perhitungan prediksi yang penulis lakukan dengan tujuan dapat menemukan informasi mahasiswa yang bisa lulus tepat waktu dan mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu dengan menggunakan salah satu teknik data mining yaitu metode klasifikasi k-Nearest Neighbor dengan  bantuan Microsoft excel.  Hasil dari penelitian ini adalah nilai prediksi kelulusan mahasiswa dengan berbagai nilai k nya.
Co-Authors Dodo Zaenal Abidin Errissya Rasywir Pareza Alam Jusia Reza Firsandaya Malik Setiawan Assegaf Sharipuddin, Sharipuddin Siti Nurmaini