Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.932
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Kesehatan Masyarakat Indonesia Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) e-Journal Pustaka Kesehatan M A T H L I N E : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Onoma: Pendidikan, Bahasa, dan Sastra Jurnal Mekanik Terapan JUTECH : Journal Education and Technology Interdisciplinary Social Studies Jurnal Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi (JEMBA) JAMAIKA: Jurnal Abdi Masyarakat Abdi Jurnal Publikasi Journal of Artificial Intelligence and Digital Business International Journal of Integrative Sciences Journal of Research and Publication Innovation Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA) APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Jurnal Intelek Insan Cendikia
Santi Rahayu
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
PEMANFAATAN BIG DATA ANALYTICS UNTUK ANALISIS POLA PERILAKU KONSUMEN E-COMMERCE STRATEGIS Rahayu, Santi; Halawa, Hedwin Winata; Abdillah, Ahmad Fahmi; Mujayanah, Arsil
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 1 (2025): JUTECH JUNI
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i1.4834

Abstract

Pertumbuhan pesat industri e-commerce mendorong perusahaan untuk memanfaatkan teknologi guna memperoleh wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku konsumen. Studi ini bertujuan untuk menganalisis penerapan Big Data Analytics dalam memahami pola perilaku konsumen dan implikasinya terhadap strategi pemasaran berbasis data. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode studi kasus. Data dikumpulkan melalui dokumentasi data sekunder dari perusahaan e-commerce terkemuka di Indonesia, termasuk catatan transaksi pelanggan, log aktivitas pengguna di platform digital, serta interaksi di media sosial selama periode tahun 2023. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis konten dan pemodelan perilaku konsumen menggunakan algoritma clustering untuk segmentasi serta analisis prediktif berbasis machine learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Big Data Analytics secara signifikan membantu perusahaan dalam mengidentifikasi segmentasi konsumen, preferensi produk, serta memprediksi kecenderungan pembelian dengan akurasi tinggi. Dengan demikian, strategi pemasaran dapat disusun secara lebih terarah, responsif, dan personalisasi, yang pada akhirnya meningkatkan efektivitas kampanye dan kepuasan pelanggan. Kesimpulannya, integrasi Big Data Analytics dalam strategi bisnis e-commerce merupakan langkah strategis untuk meningkatkan daya saing di era digital yang kompetitif.
Students’ Response on Mini Lecture (Cermin) Program on the Learning Intensity in Islamic Education Rahayu, Santi
Interdisciplinary Social Studies Vol. 1 No. 1 (2021): Reguler Issue
Publisher : International Journal Labs

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55324/iss.v1i1.257

Abstract

In the current era of globalization, education is very important. If the education of a society develops well, then it is undeniable that the community will be more "qualified" and able to compete against competition that is getting tighter and tighter in various aspects of life activities. In such situations and conditions, "quality" human resources can face competition in life activities. This study aims to find out student responses about Mini Lectures (Cermin) by class II Mekar Arum High School Bandung, knowing the learning intensity of class II SMA Mekar Arum Bandung in the field of Islamic Education studies, and knowing the relationship between class II responses to Cemrin with the intensity of their learning in the field of study of Islamic Education. In general this research uses descriptive method, that descriptive inquiry aims at solving problems that exist in the present. Meanwhile the problems examined by the incident took place in the present and this research intends to reveal actual things. The results showed that students' etiquette towards teachers are students must always respect the teacher and the teacher's family, protect the rights of the teacher, do not walk in front of the teacher, do not sit in the teacher's place, do not start a conversation without the teacher’s permission, do not ask something when the teacher is bored, be on time, do not knock on the door of the teacher's house but be patient waiting for the teacher to come out.
Perbandingan Algoritma Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Tren Pasar Cryptocurrency Berbasis Website M. Zidni Ilman; Rahayu, Santi
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Pasar cryptocurrency memiliki karakteristik yang sangat fluktuatif dan sulit diprediksi secara manual, sehingga dibutuhkan pendekatan berbasis machine learning untuk membantu dalam menganalisis tren harga. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) dalam memprediksi tren pasar cryptocurrency, serta mengembangkan sistem prediksi berbasis website yang dapat diakses oleh pengguna. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall dan data historis Bitcoin serta Ethereum yang diperoleh dari CoinGecko. Proses pengolahan data mencakup pembersihan, pelabelan tren, serta pelatihan model dengan algoritma Random Forest dan SVM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kedua algoritma menghasilkan akurasi yang sangat tinggi, yaitu 100% untuk Bitcoin dan 98,61% untuk Ethereum. Sistem berhasil dikembangkan menggunakan framework Flask dan Chart.js, dengan fitur pelatihan model, prediksi otomatis, dan visualisasi grafik harga. Kesimpulannya, algoritma yang digunakan sama-sama efektif dalam memprediksi tren pasar kripto, dan sistem yang dibangun dapat dijadikan alat bantu analisis bagi pengguna.
Co-Authors Abdillah, Ahmad Fahmi Achmad Hindasyah, Achmad Ade Aulia Adelia Putri Ahmad Fa’idh Rifa’i Ahmad Rafli Oktavianto Almira Safana Anis Ilahi Putri Ardhie Firdaus Bahrein, Muhammad Birawa, Mahesa Budi Basuki Candra Himawan Devina Azzahra Putri Dini Juniarti Divan Dira Maulana Dwi Rizki Darmawan Dwi Santosa Fauziah, Shifa Fredy Bagus Pranata Halawa, Hedwin Winata Hertanto Wahyu Subagio Hizbullah Sulthan Al Aziz Idham Nursyifa Hadiansyah Iis Istiqomah Ilham Fauzi Ilham Ramdhani Jupron Jupron Khoirunnisa, Salsa Latifa Aini Susuma Latifa Suwari Fadilla M. Zidni Ilman Marcelino Mohammad Zen Rahfiludin Muhamad Fathuladim Muhamad Sopian Muhammad Ayub Yunus Muhammad Fadhillah Hafidh Muhammad Lintang Fahreza Muhammad Raffi Hermawan Muhammad Ramzi Muhammad Reynaldi Muhammad Shidqi Alwan Mujayanah, Arsil Muryati Muryati Nabila, Haula Hasna Nafa Ul Haq Azzahra Nazua Ditania Nurhaliza Zahra Ocha Alfiano Okta Irawati Perani Rosyani Prasdio, Sendy Pratama, Sai Rafli Arabiansyah Rahmat Hidayat Rahmat Ramdani Rasel Rubianto Raya Adinda Jayadi Ahmad Regina Maurita Rianto Putri Rivaldi Hidayatullah Rizki Maulana Febriansyah Rohimat Salsa Nisrina Putri Saputra, Riski Yoga Siswoyo Siswoyo Sutrisno Sutrisno Syach, Wahyu Addiyan Syakur, Roihan Aulia Taufiq Muhaziz Teti Desyani Thohiriyah, Thohiriyah Tirta Adhi Samsara Tri Pudjadi Umar, Restu Aji Wina Febi Deaulya Putri