Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.036
P-Index
This Author published in this journals
All Journal EKSAKTA: Journal of Sciences and Data Analysis Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Jurnal Ilmiah Pendidikan dan Pembelajaran Square : Journal of Mathematics and Mathematics Education Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Soeropati: Journal of Community Service Journal of Data Insights Prosiding Seminar Nasional Unimus
Indah Manfaati Nur
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
"DESA CERDAS" SISTEM INFORMASI PELAYANAN KEPENDUDUKAN BERBASIS WEB DI DESA KUMPULREJO KABUPATEN KENDAL Nur, Indah Manfaati; Amri, Saeful; Nur, M. Saifudin; Imron, Ali
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2024): Volume 5 No 1 Tahun 2024
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v5i1.24191

Abstract

Desa Kumpulrejo adalah salah satu desa di kabupaten Kendal yang memiliki website aktif yang berisi berbagai macam informasi yang berguna bagi masyarakat. Berdasarkan wawancara dengan Kepala Desa Kumpulrejo, Desa ini sudah selayaknya mempunyai sistem pelayanan publik berbasis teknologi. Saat ini pelayanan publik di Desa Kumpulrejo masih kurang efektif. Masyarakat harus meluangkan waktu datang ke balai desa untuk mengurus kelengkapan administrasi, meskipun di kantor desa sudah terdapat komputer. Permasalahan yang dihadapi adalah mobilitas masyarakat yang tinggi menyebabkan pelayanan publik secara manual sangat tidak efektif dan efisien. SDM pemerintah Desa Kumpulrejo yang belum memiliki ketrampilan teknologi informasi. Pemanfaatan data dan informasi di pemerintah Desa Kumpulrejo belum maksimal. Maka Tim PKM memberikan solusi "DESA CERDAS" Sistem Informasi Pelayanan Kependudukan Berbasis Web di Desa Kumpulrejo . Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk menerapkan IPTEK berupa sistem informasi kependudukan yang disesuaikan dengan kebutuhan mitra. Selain itu peningkatan literasi digital serta literasi data juga diprogramkan pada kegiatan pengabdian ini untuk mendukung implementasi “Desa Cerdas” sistem informasi pelayanan kependudukan desa Kumpulrejo
Forecasting Starbucks Indonesia Share Prices with Methods ARIMA: Memprediksi Harga Saham Starbucks Indonesia dengan Metode ARIMA Fellya Naza Nurcahyani; Septiana Putri Milasari; Indah Manfaati Nur
Journal of Data Insights Vol 3 No 2 (2025): Journal of Data Insights
Publisher : Department of Sains Data UNIMUS Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jodi.v3i2.309

Abstract

Starbucks is the largest coffee shop company in the world from the United States. This increase has become a trend in drinking coffee consumption among young people in a lifestyle while discussing. This indicates that the increase in the number of Starbucks stores is one of the drivers of Starbucks share prices among investors. Starbucks shares have the code SBUX as the issuer code. Starbucks Corporation is a coffee company and global coffeehouse chain. Satrbucks is an international company (MNCs) that anticipates various risks. The ARIMA forecasting method is different from other forecasting methods. This method uses an iterative approach to identify the most appropriate model from all possible existing models and this model can use all types of data. The ARIMA method was chosen for this research because this method is very suitable for short-term forecasting, where the products produced by the PT have a short expiration date. The result of the MAPE value is 3.218%, which means the accuracy is good because it is less than 10%.
A Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Berdasarkan Kepadatan Penduduk Menggunakan Metode Hierarchical Clustering Yusrisma Asyfani; Indah Manfaati Nur; Ihsan Fathoni Amri; Novia Yunanita; Febi Anggun Lestari; Zahra Aura Hisani; Febrian Hikmah Nur Rohim
Journal of Data Insights Vol 2 No 1 (2024): Journal of Data Insights
Publisher : Department of Sains Data UNIMUS Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jodi.v2i1.158

Abstract

Jawa Tengah merupakan provinsi dengan urutan kelima di Indonesia berdasarkan kepadatan penduduk pada tahun 2020 sebanyak 1.113 jiwa/km2. Pengaruh kepadatan penduduk yang tinggi dapat menyebabkan berbagai masalah diantaranya kemacetan,pengangguran,kesehatan,kriminalitas serta permasalahan serius lainnya. Kepadatan penduduk dipengaruhi oleh angka kelahiran,angka kematian serta laju pertumbuhan, Untuk mengevaluasi kepadatan penduduk di provinsi Jawa Tengah, kita perlu mengklasifikasikan/mengelompokkan kabupaten/kota yang berada didalamnya. Pengelompokan ini bertujuan agar kebijakan yang dibuat oleh pemerintah dapat tepat sasaran. Metode yang dapat digunakan untuk pengelompokkan kabupaten.kota di provinsi Jawa Tengah berdasarkan kepadatan penduduknya yaitu Clustering Hierarchical Ward. Dari hasil analisis pengelompokan tersebut kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah dibagi menjadi empat kelompok berdasarkan kepadatan penduduknya.
Co-Authors Abdurakhman Abdurakhman Abdurakhman AHMADI Aini, Anissa Nur Al Haris, M. Ali Imron Amri, Saeful Ayomi, Nun Maulida Suci Eko Andy Purnomo Fauzi, Fatkhurokhman Febi Anggun Lestari Febrian Hikmah Nur Rohim Fellya Naza Nurcahyani Fisabilillah, Muh. Irodat Himmaturrohmah, Laily Ihsan Fathoni Amri Indah Fitriyani Lestari, Talia Indah Lisa Anggraini M. Al Haris Masudah, Nurhidayatul Mochamad Hasyim Novia Yunanita Nugrahanto, Rifqi Nur, M. Saifudin Octario Ashar, Andika Udistiyan Permatasari, Shella Heidy Prizka Rismawati Arum Ridwanulhaq, Alfina Fauziah Rochdi Wasono S.A.P., Rangga Sa’adillah Septiana Putri Milasari Supriadin Supriadin Yusrisma Asyfani Zahra Aura Hisani