Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOSINFO : Jurnal Online Sistem Informasi MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer WIDYABHAKTI Jurnal Ilmiah Populer
I Wayan Budi Sentana, I Wayan Budi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

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

Found 4 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Sistem Peramalan Penjualan Baju di Distro the Black Dark Dili Berbasis Web X. Do Rego, Manuel Eduardo; Sentana, I Wayan Budi; Yuniastari Sarja, Ni Luh Ayu Kartika
JOSINFO : Jurnal Online Sistem Informasi Vol 1, No 1 (2015)
Publisher : JOSINFO : Jurnal Online Sistem Informasi

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

Abstract

The Black Dark Dili adalah suatu perusahaan yang bergerak di bidang penjualan baju. Kegiatan penjualan terdiri dari transaksi penjualan dan pemesanan baju. Sistem penjualan barang dan jasa yang digunakan pada Distro The Black Dark Dili tersebut masih sangat sederhana, dalam melakukan pencatatan  transaksi penjualan. Hal tersebut tidak efisien dan efektif karena akan menghabiskan banyak waktu dan resiko terjadi kesalahan relatif  lebih besar di bagian penjualan.Melihat permasalahan yang telah diuraikan diatas maka, dibuatlah suatu sistem peramalan penjualan barang dengan tujuan supaya kegiatan transaksi penjualan akan lebih efektif dan efisien baik dalam hal waktu,maupun dalam hal mengurangi resiko kesalahan dan juga dapat memudahkan penyajian laporan sehingga dapat memudahkan pimpinan untuk mengambil keputusan, Pada pembuatan aplikasi tersebut, konsep perencanaan dan perancangannya melalui pengumpulan data, (DFD) Data Flow Diagram, (ERD) Entity Relationship Diagram, dimana sistem yang dibuat mengunakan bahasa pemrograman php dan dengan data base berbasis MySql. Sebagai panduan dasar dalam menbuat sistem Peramalan penjualan Kata Kunci  : Sistem Peramalan penjualan, Laporan  berbasis web 
Rancang Bangun Sistem Peramalan Penjualan Baju di Distro the Black Dark Dili Berbasis Web X. Do Rego, Manuel Eduardo; Sentana, I Wayan Budi; Yuniastari Sarja, Ni Luh Ayu Kartika
JOSINFO : Jurnal Online Sistem Informasi Vol 1, No 1 (2015)
Publisher : JOSINFO : Jurnal Online Sistem Informasi

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

Abstract

The Black Dark Dili adalah suatu perusahaan yang bergerak di bidang penjualan baju. Kegiatan penjualan terdiri dari transaksi penjualan dan pemesanan baju. Sistem penjualan barang dan jasa yang digunakan pada Distro The Black Dark Dili tersebut masih sangat sederhana, dalam melakukan pencatatan  transaksi penjualan. Hal tersebut tidak efisien dan efektif karena akan menghabiskan banyak waktu dan resiko terjadi kesalahan relatif  lebih besar di bagian penjualan.Melihat permasalahan yang telah diuraikan diatas maka, dibuatlah suatu sistem peramalan penjualan barang dengan tujuan supaya kegiatan transaksi penjualan akan lebih efektif dan efisien baik dalam hal waktu,maupun dalam hal mengurangi resiko kesalahan dan juga dapat memudahkan penyajian laporan sehingga dapat memudahkan pimpinan untuk mengambil keputusan, Pada pembuatan aplikasi tersebut, konsep perencanaan dan perancangannya melalui pengumpulan data, (DFD) Data Flow Diagram, (ERD) Entity Relationship Diagram, dimana sistem yang dibuat mengunakan bahasa pemrograman php dan dengan data base berbasis MySql. Sebagai panduan dasar dalam menbuat sistem Peramalan penjualan Kata Kunci  : Sistem Peramalan penjualan, Laporan  berbasis web 
Penerapan Sistem Informasi untuk Optimalisasi Pengelolaan UMKM dalam Meningkatkan Potensi Lokal Desa Sibetan Sudiartha, I Ketut Gede; Asri, Sri Andriati; Ambara, Made Pradnyana; Sentana, I Wayan Budi
WIDYABHAKTI Jurnal Ilmiah Populer Vol. 7 No. 1 (2024): Nopember
Publisher : Direktorat Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan HKI Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/widyabhakti.v7i1.795

Abstract

Potensi ekonomi lokal yang signifikan melalui Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang berfokus pada produk-produk berbasis kearifan lokal dimiliki Desa Sibetan.  Berbagai jenis UMKM yang bergerak di sektor agroindustri khususnya produk berbasis salak, kerajinan tangan, serta pariwisata. Sebelumnya pendataan dan pengelolaan informasi di  desa Sibetan kepada masyarakat maupun pelaku UMKM masih bersifat konvensional, dimana informasi kepada anggota dilakukan secara konvensional dan juga pengelola UMKM harus dikontak secara konvensional jika ada permintaan informasi dari unit terkait mengenai keberadaan dan perkembangan produk UMKM. Begitu pula dalam pemasaran produk maupun layanan wisata yang disediakan di Desa Sibetan.Pelaksanaan pengabdian kepada masyarakat di Desa Sibetan, diharapkan peningkatan potensi  desa Sibetan dalam pengelolaan informasi UMKM menjadi lebih baik, serta dapat mendukung pengembangan potensi dan kemajuan desa. Pengabdian kepada masyarakat juga sudah memberikan pelatihan penggunaan sistem kepada pelaku UMKM. Dari hasil kuesioner terhadap pengabdian kepada masyarakat yang sudah dilakukan baik dari perencanaan, pelaksanaan dan evaluasi responden menyatakan 52% sangat puas dan 48%  responden menyatakan puas terhadap sistem informasi pengelolaan UMKM yang sudah dikembangkan. Dari pelaksanaan kegiatan pengabdian dapat dilihat adanya peningkatan Animo Warga dalam keikutsertaan meningkatkan potensi Desa, adanya penataan pembinaan UMKM, peningkatan pemasaran produk maupun sarana wisata yang dikembangkan.
Comparing K-Means, GMM and BIRCH for Student Academic Performance Data: Evaluation on Two Public Datasets Diaz, Ricky Aurelius Nurtanto; Suwirmayanti, Ni Luh Gede Pivin; Setyaningsih, Emy; Sentana, I Wayan Budi
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 25 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v25i1.5843

Abstract

Academic data contains complex patterns that require appropriate clustering approaches to support informed educational decision-making. However, comparative studies that regularly evaluate various clustering methods for student academic performance, using diverse public data sets and consistent evaluation criteria, are limited. This study aims to identify the most effective clustering algorithm for modeling student academic performance by comparing three techniques: K-Means, GMM, and BIRCH, on two publicly available datasets: the Student Performance Metrics (SPM) Dataset with 16 features and 493 instances, and the Higher Education Students Performance Evaluation (HESPE) dataset with 32 features and 145 instances. Algorithm evaluation was performed using Sum of Squared Errors (SSE), Davies–Bouldin Index (DBI), Silhouette Score, and computational time. The results show that K-Means consistently provides superior clustering quality on both datasets, outperforming the other algorithms in four evaluation criteria, while BIRCH demonstrates superiority in two metrics and achieves the shortest computational time. These findings highlight that clustering effectiveness is strongly influenced by algorithm characteristics and data structure, with K-Means being more suitable for accuracy-oriented clustering and BIRCH for time-critical applications. Overall, this study contributes to educational data mining by providing comparative evidence on algorithm performance and demonstrating how methodological choices influence the interpretation of student performance patterns. In practice, institutions can choose clustering methods that best suit their needs, such as K-Means for precise academic profiling or BIRCH for rapid, large scale analysis, to help students graduate successfully.
Co-Authors Emy Setyaningsih Made Pradnyana Ambara, Made Pradnyana Manuel Eduardo X. Do Rego, Manuel Eduardo Ni Luh Ayu Kartika Yuniastari Sarja Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti, S.Kom, MT, Ni Luh Gede Pivin Ricky Aurelius Nutanto Diaz, Ricky Aurelius Sri Andriati Asri, Sri Andriati Sudiartha, I Ketut Gede