Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Insan Pembangunan Sistem Informasi dan Komputer (IPSIKOM) Digital Business Journal (DIGIBIS) IPSIKOM
Wawan Setiawan
Universitas Muhammadiyah Tangerang
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
ANALISA DATA MINING ASURANSI KENDARAAN MOBIL MENGGUNAKAN APLIKASI WEKA Nurul Fajriyah; Wawan Setiawan
Insan Pembangunan Sistem Informasi dan Komputer (IPSIKOM) Vol 11, No 1 (2023): JUNI
Publisher : Universitas Insan Pembangunan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58217/ipsikom.v11i1.233

Abstract

Perkembangan teknologi informasi saat ini sangat pesat, terutama didalam bidang jasa salah satunya yaitu jasa asuransi kendaraan mobil. Salah satu aset utama perusahan dalam asuransi kendaraan adalah data pelanggan dan riwayat polisnya yang tersedia dalam jumlah besar. Untuk melakukan penguatan strategi bisnis, maka dilakukan analisa data mining, mengeksplorasi basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku bisnis yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan. Selain itu analisa data mining berguna untuk menggali informasi dari basis data pelanggan dan transaksi yang dilakuan pelanggan meliputi pembayaran premi asuransi dan maupun proses klaim yang terjadi sehingga dapat memprediksi seberapa besar kemungkinan pelanggan tersebut akan melakukan renewal atas polis asuransi mereka. Pada penelitian ini, akan dilakukan analisis klasifikasi untuk menentukan keputusan pembaharuan (renewal) polis pelanggan dengan menggunakan data polis asuransi kendaraan roda empat. Penulis menggunakan komparasi algoritma Naive Bayes, C4.5 dan KNN (K-Nearest Neighbor). Berdasarkan hasil komparasi use training set, maka diperoleh metode yang terbaik yaitu metode KNN (K-Nearest Neighbor), dengan tingkat keberhasilan sebesar 87,1429% dan tingkat error sebesar 12,8571%. Untuk Komparasi cross validation 10 folds diperoleh Metode yang terbaik yaitu metode C4.5 dengan tingkat keberhasilan sebesar 82,1429% dan tingkat error sebesar 17,8571%.
MINAT MENGGUNAKAN FINTECH DENGAN KEPERCAYAAN DAN PERSEPSI KEMUDAHAN Syaefullah Syaefullah; Wawan Setiawan; Siska Maryatih
Digital Business Journal Vol 1, No 2 (2023): Digital Business Journal
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/digibis.v2i1.7632

Abstract

Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh kepercayaan dan persepsi kemudahan terhadap minat menggunakan Fintech Akulaku pada masyarakat kecamatan kresek. Penelitian ini menggunakan pendekan kuantitaif populasi dan penelitian ini adalah masyarakat kecamatan kresek yang menggunakan aplikasi akulaku yang jumlahnya tidak di ketahui dengan pasti. rumus yang di gunakan dalam menentukan jumlah responden menggunakan rumus lemeslow dan sebanyak 96 responden. untuk mengetahui pengaruh kepercayaan dan persepsi kemudahan minat menggunakan fintech Akulaku secara parsial maupun simultan. Teknik analisis data menggunakan SPSS versi 25 menunjukkan bahwa terdapat nilai parsial yang positif dan signifikan dari kepercayaan terhadap minat menngunakan dengan t hitung (4,179,>1,661) dengan siginifikansi (0,000 < 0,05) dan persepsi kemudahan memiliki nilai yang positif dan signifikan terhadap minat menggunakan dengan t hitung (6,221 > 1.661) dengan nilai signifikansi (0,000<0,05). Hasil dari t parsial kepercayaan dan Persepsi kemudahan menujukan berpengaruh positif. Hasil secara simultan menunjukan bahwa kepercayaan dan persepsi kemudahan berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat menggunakan dengan hasil uji F sebesar 198,294. Hasil analisis ini menunjukan bahwa kepercayaan dan persepsi kemudahan secara bersama-sama berpengaruh positif dan sinifikan terhadap minat menggunakan fintech akulaku.  Dengan nilai persamaan regresi berganda yang di peroleh dengan nilai Y = 1,532 + 0,376 X1+0.574 X2.  Dengan ilai koefisien determinasi sebesar 80,6%
ANALISIS FITUR LAYANAN DAN KEAMANAN TERHADAP PENGGUNAAN DOMPET DIGITAL (SHOPEE PAY) Wawan Setiawan; Dede Sunaryo; Khorida AR
Digital Business Journal Vol 1, No 1 (2022): Digital Business Journal
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/digibis.v1i1.6602

Abstract

AbstractThe purpose of this study was to determine the effect of service and security features on the use of digital wallets (Shopee Pay) on SMEs in Tangerang City. This study uses a quantitative approach. The population in this study is SMEs in Tangerang City that use Digital Wallets, the number of which is not known with certainty. The sampling formula used was the Lemeshow formula and obtained a sample size of 96. The data analysis technique used was multiple linear regression. The results of the study show that (1) Service Features have a positive and significant effect on Digital Wallet Usage, as evidenced by the value of tCount > tTable (4.178 > 1.661) with a significance (0.000 <0.05). (2) Security has a positive and significant effect on the use of Digital Wallets, as evidenced by the value of tCount > tTable (2.331 > 1.661) with a significance (0.000 <0.05). Service and Security Features affect the Use of Digital Wallets by 47.3%, the remaining 52.7% is influenced by other variables.Keywords: Use of Digital Wallets, Service Features, and Security.
ANALISA DATA MINING ASURANSI KENDARAAN MOBIL MENGGUNAKAN APLIKASI WEKA Nurul Fajriyah; Wawan Setiawan
Insan Pembangunan Sistem Informasi dan Komputer (IPSIKOM) Vol 11, No 1 (2023): JUNI 2023
Publisher : Universitas Insan Pembangunan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58217/ipsikom.v11i1.233

Abstract

Perkembangan teknologi informasi saat ini sangat pesat, terutama didalam bidang jasa salah satunya yaitu jasa asuransi kendaraan mobil. Salah satu aset utama perusahan dalam asuransi kendaraan adalah data pelanggan dan riwayat polisnya yang tersedia dalam jumlah besar. Untuk melakukan penguatan strategi bisnis, maka dilakukan analisa data mining, mengeksplorasi basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku bisnis yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan. Selain itu analisa data mining berguna untuk menggali informasi dari basis data pelanggan dan transaksi yang dilakuan pelanggan meliputi pembayaran premi asuransi dan maupun proses klaim yang terjadi sehingga dapat memprediksi seberapa besar kemungkinan pelanggan tersebut akan melakukan renewal atas polis asuransi mereka. Pada penelitian ini, akan dilakukan analisis klasifikasi untuk menentukan keputusan pembaharuan (renewal) polis pelanggan dengan menggunakan data polis asuransi kendaraan roda empat. Penulis menggunakan komparasi algoritma Naive Bayes, C4.5 dan KNN (K-Nearest Neighbor). Berdasarkan hasil komparasi use training set, maka diperoleh metode yang terbaik yaitu metode KNN (K-Nearest Neighbor), dengan tingkat keberhasilan sebesar 87,1429% dan tingkat error sebesar 12,8571%. Untuk Komparasi cross validation 10 folds diperoleh Metode yang terbaik yaitu metode C4.5 dengan tingkat keberhasilan sebesar 82,1429% dan tingkat error sebesar 17,8571%.
Co-Authors Dede Sunaryo Ernawati Dewi Khorida AR Nurul Fajriyah Nurul Fajriyah Siska Maryatih Syaefullah Syaefullah Tobias Duha