Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

PEMANFAATAN GOOGLE FORM SEBAGAI MEDIA PENGUMPULAN DATA DAN EVALUASI PEMBELAJARAN DI MAN 2 KABUPATEN SERANG Angga Pramadjaya; Selly Septiani; Andhika Syahida Ramadhan; Sony Irawan
Tensile : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 2 No 3 (2024): November 2024
Publisher : Teknik Mesin ,Universitas Pamulang Serang

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

Abstract

Kebutuhan akan teknologi dalam dunia pendidikan Indonesia merupakan bagian yang tidak dapat dipisahkan dari kebutuhan hidup masyarakat sehari-hari. Selain perkembangan media pembelajaran yang begitu pesat, dunia pendidikan senantiasa mengalami proses perubahan dan secara tidak langsung dipengaruhi oleh ilmu pengetahuan dan teknologi, menyikapi kemajuan teknologi saat ini, masih banyaknya siswa bahkan guru di daerah desa mengumpulkan data serta evaluasi pembelajaran dengan kertas lembar dan dalam perekapan data membutuhkan waktu yang lama. Solusi yang ditawarkan yaitu dengan kemajuan teknologi ini, dan kebutuhan data yang semain banyak serta untuk laporan dan evaluasi, maka pelaksanaan Pengabdian Kepada Masyarakat ini memanfaatkan Google Form sebagai alat untuk media pengumpulan data dan evaluasi pembelajaran di sekolah MAN 2 Kabupaten Serang. Hasil dari pelatihan Google Form telah berhasil meningkatkan keterampilan digital peserta, khususnya dalam pembuatan, pengelolaan, dan analisis data menggunakan Google Form. Peserta memahami cara membuat berbagai jenis pertanyaan, mengatur tampilan form, dan menambahkan elemen interaktif dan dapat menyimpulkan data yang diperoleh. Dari kuesioner yang disampaikan, rata rata grafik peserta yang menjawab sangat puas terkait dengan point informasi kegiatan PkM 35%, point kedalaman materi pemanfaatan Google Form 56%, point menurut anda, bagaianakah narasumber meyampaikan materi 38%. Kata Kunci : seminar, nasional, diseminasi (maksimal 4 kata kunci, bold)
Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan: Implementing the C4.5 Algorithm for Customer Satisfaction Classification Ningsih, Listina Nadhia; Septiani, Riska; Pramadjaya, Angga; Nuralisah, Seli
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 4 (2025): MALCOM October 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i4.2211

Abstract

Perkembangan industri kuliner di Indonesia menunjukkan tren yang semakin kompetitif, didorong oleh meningkatnya jumlah pelaku usaha dan perubahan preferensi konsumen yang dinamis. Dalam situasi ini, kepuasan pelanggan menjadi faktor kunci yang sangat menentukan keberlangsungan dan pertumbuhan bisnis, termasuk bagi usaha kuliner tradisional seperti Restaurant Ayam Bekakak. Namun, pengelolaan data kepuasan pelanggan yang selama ini dilakukan secara konvensional sering kali bersifat subjektif dan tidak menghasilkan informasi yang dapat diolah secara sistematis. Hal ini menyebabkan sulitnya dalam pengambilan keputusan yang berbasis data (data-driven decision making). Oleh karena itu, dibutuhkan metode analisis yang mampu mengolah data kepuasan pelanggan secara lebih akurat dan objektif. Salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah dengan menggunakan metode data mining, khususnya algoritma C4.5. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu mengklasifikasikan tingkat kepuasan pelanggan dengan akurasi sebesar 96,15%, dengan nilai precision 100% dan recall 95,2%. Nilai ini menunjukkan bahwa model dapat memprediksi kepuasan pelanggan dengan tingkat kesalahan yang sangat kecil. Dari hasil confusion matrix, hanya satu data yang salah klasifikasi, di mana pelanggan yang sebenarnya “puas” terdeteksi sebagai “tidak puas”. Hal ini menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan generalisasi yang tinggi dan kesalahan klasifikasi yang minim. Kesesuaian karakteristik data dengan algoritma C4.5.
Belajar Kemampuan Information Technology Motivasi untuk Meningkatkan Keterampilan di SMA Maflahul Ummah Istiqomah Rohmawati; Andi Romansyah; Angga Pramadjaya; Mugni; Halvino Panji Wicaksono; Gusmaniar Al Husaini Hadi; Mahfud Shidiq; Sherly Mentari
Jurnal Pengabdian Dharma Laksana Vol. 8 No. 1 (2025): JPDL (Jurnal Pengabdian Dharma Laksana)
Publisher : LPPM Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/j.pdl.v8i1.54225

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat menuntut generasi muda untuk memiliki kemampuan dan keterampilan yang relevan dengan kebutuhan era digital. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan motivasi serta keterampilan siswa SMA Maflahul Ummah dalam bidang Teknologi Informasi (IT) melalui kegiatan pelatihan dan pembelajaran berbasis praktik. Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif dengan pelaksanaan kegiatan berupa workshop, pelatihan dasar pemrograman, dan pengenalan aplikasi digital yang mendukung produktivitas. Data diperoleh melalui observasi, wawancara, dan kuesioner kepada peserta kegiatan. Hasil Kegiatan ini program pelatihan dan pendampingan yang diberikan memberikan dampak yang signifikan terhadap peningkatan kompetensi siswa. Hasil evaluasi melalui Pre-Test dan Post-Test menunjukkan adanya peningkatan rata-rata sebesar +29 poin atau sekitar 49,6% pada seluruh aspek penilaian. Peningkatan yang merata pada seluruh aspek tersebut menunjukkan bahwa kegiatan pelatihan tidak hanya memperkuat pengetahuan dan keterampilan teknis siswa, tetapi juga meningkatkan motivasi, kedisiplinan, serta kemampuan kolaboratif mereka dalam dunia IT
Strategi Branding Digital Dengan Pengelolaan Konten untuk Meningkatkan Penjualan Angga Pramadjaya; Adi Saefullah; Anjani Surya Ningrum; Febi Rohtafia; Sendi Dwi Putra; Siti Nurhalisa
Jurnal Pengabdian Dharma Laksana Vol. 8 No. 1 (2025): JPDL (Jurnal Pengabdian Dharma Laksana)
Publisher : LPPM Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/j.pdl.v8i1.54310

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah mengubah paradigma pemasaran konvensional menjadi berbasis digital, di mana pengelolaan konten berperan penting dalam membangun citra merek (brand image) dan meningkatkan penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan strategi branding digital melalui pengelolaan konten yang efektif guna meningkatkan penjualan produk, khususnya pada pelaku usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM). Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, serta analisis media sosial yang digunakan oleh pelaku usaha. Hasil kegiatan ini menegaskan bahwa digital branding bukan hanya tentang promosi, tetapi juga tentang membangun identitas dan nilai merek yang kuat melalui komunikasi visual dan naratif yang konsisten. Tingkat pemahaman branding digital meningkat dari 40% menjadi 83%. Aktivitas digital peserta meningkat hingga 300% dalam jumlah posting dan interaksi. Omzet rata-rata meningkat sebesar 33% dalam satu bulan. 90% peserta menyatakan strategi branding digital membantu meningkatkan daya saing usaha mereka.
USING RANDOM FOREST TO PREDICT CATTLE WEIGHT Pramadjaya, Angga; Setiawan, Anjar
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.6743

Abstract

The global cattle sector is essential for food provision, livelihood support, economic benefits, land restoration, and energy generation. Precise assessment of cow weight is crucial for farmers to track animal growth, while for traders, ascertaining the exact weight of cattle is imperative for establishing the price of the meat they acquire. This paper introduces an innovative method for predicting cattle weight via the random forest regression technique. This study employs a dataset consisting of thirteen variables: live weight, age, withers height, sacrum height, chest depth, chest width, clock width, hip joint width, slant body length, slant back length, chest circumference, metacarpal thickness, and half of the dorsal surface thickness. The findings indicate that the random forest regression technique produced the most precise predictions of cattle weight, with a mean absolute error (MAE) of 21.902 kg, a mean absolute percentage error (MAPE) of 4.201%, a root mean square error (RMSE) of 29.433 kg, and an R² value of 0.761. The findings underscore the model's efficacy in accurately predicting cattle weight, offering significant insights for agricultural management and commercial trading sectors.