Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.405
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Buletin Abdi Masyarakat (BAM) SAINTEK Jurnal Informasi Ilmu Komputer (JIIK) Journal of Social Science Utilizing Technology
A. Aviv Mahmudi
Universitas YPPI Rembang
Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
PENERAPAN GOOGLE WORKSPACE FOR EDUCATION MELALUI PEMBELAJARAN BERBASIS PROYEK BAGI GURU MTs. M3R REMBANG A. Aviv Mahmudi; Agustina Widodo; Migunani Migunani; Bryan Adi Gunawan; Melia Maldani
Buletin Abdi Masyarakat Vol 3, No 2 (2023): Edisi Februari 2023
Publisher : Universitas YPPI Rembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47686/bam.v3i2.551

Abstract

Teknologi dan informasi berkembang pesat di dunia pendidikan, terutama di sekolah mulai sekolah dasar sampai perguruan tinggi MTs Mu’allimin Mu’allimat Rembang (M3R) merupakan salah satu madrasah di kota Rembang dan menjadi salah satu madrasah tsanawiyah tertua di antara madrasah lain dibawah naungan Kementrian Agama. MTs. M3R sebagai institusi pun dituntut untuk memberikan inovasi terbaru untuk membentuk proses pembelajaran yang sangat efektif, akan tetapi tidak semua guru/tenaga pendidik di belum paham betul mengenai inovasi terbaru yang harus dipakai untuk melakukan pembelajaran selama pandemi. Permasalahan yang dialami oleh mitra adalah model pembelajaran daring belum dapat dilakukan secara optimal karena kurangnya kemampuan guru-guru dalam mebuat konten/materi pembelajaran.  Metode yang digunakan pada program PkM memberikan pelatihan dan praktek serta pendampingan pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi dalam kegiatan pembelajaran di sekolah menggunakan goggle workspace. Luaran dalam program {PkM ini adalah Guru menguasai dan mampu membuat serta menggunakan media pembelajaran goggle workspace dan mengimplementasikannya untuk media pembelajaran.  
Penerapan Metode AHP dan SAW Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Seleksi Penerima Beasiswa Darmasiswa di Universitas YPPI Rembang Muhammad Ilham Al Asrori; A. Aviv Mahmudi
Jurnal Inovasi Ilmu Komputer Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal Inovasi Ilmu Komputer, Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) STMIK WIT

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

Abstract

Universitas YPPI Rembang merupakan salah satu perguruan tingkat tinggi yang berada di kota Rembag. Setiap tahunnya YPPI Rembang selalu membuka pendaftaran bagi mahasiswa baru, bukan hanya itu YPPI Rembang juga membuka kesempatan bagi mahasiswa untuk mendapatkan beasiswa kuliah, salah satunya ialah dari pemerintah kabupaten Rembang yaitu beasiswa darmasiswa. Dalam seleksi untuk menetukan penerima beasiswa biasanya terdapat tahapan-tahapan dan kriteria-kriteria untuk memastikan beasiswa diterima tepat sasaran, tetapi terdapat beberapa kebingungan dalam menetukan penerima. Oleh itu dalam penelitian ini akan digunakan sistem pendukung keputusan sebagai pembantu dalam seleksi penerimaan beasiswa. Metode yang akan digunakan ialah metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) dengan metode AHP dan SAW akan ditentukan penilaian secara subejktif dan objektif untuk memperoleh kandidat sebagai penerima beasiswa darmasiswa di Universitas YPPI Rembang
SISTEM PENGGAMBIL KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN HELM MENGGUNAKAN METODE AHP Putri anggraeni irawan; A. Aviv Mahmudi
Jurnal Inovasi Ilmu Komputer Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal Inovasi Ilmu Komputer, Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) STMIK WIT

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

Abstract

Pemilihan produk helm yang sesuai standar keselamatan menjadi tantangan tersendiri bagi toko ritel, termasuk Toko EVO Helm di Kabupaten Rembang. Banyaknya pilihan merek dan tipe helm menuntut proses seleksi yang tidak hanya mengandalkan intuisi, melainkan pendekatan yang sistematis dan berbasis kriteria objektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan dalam pemilihan helm Cargloss berlisensi Standar Nasional Indonesia (SNI) dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Lima kriteria utama yang digunakan meliputi desain, harga, fitur, warna, dan tipe busa. Berdasarkan analisis AHP, diperoleh peringkat prioritas alternatif helm, di mana helm tipe YRH (alternatif keempat) menempati posisi tertinggi sebagai rekomendasi utama. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu toko dalam pengambilan keputusan yang lebih akurat dan efisien sesuai dengan kebutuhan pasar dan standar keselamatan nasional.
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DAN ANALYTICAL HIERARCY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN LAPTOP TEPAT GUNA BAGI MAHASISWA SISTEM INFORMASI Zidan Dwi Anggoro; A. Aviv Mahmudi
Jurnal Inovasi Ilmu Komputer Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal Inovasi Ilmu Komputer, Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) STMIK WIT

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

Abstract

Kebutuhan mahasiswa terhadap perangkat laptop semakin meningkat seiring dengan kemajuan teknologi informasi, khususnya pada Program Studi Sistem Informasi. Sayangnya, beragamnya spesifikasi dan harga laptop sering kali menyulitkan mahasiswa dalam menentukan pilihan yang sesuai dengan kebutuhan akademik dan kemampuan finansial. Penelitian ini mengusulkan pendekatan kombinasi metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) sebagai solusi untuk membantu proses pemilihan laptop secara objektif dan terstruktur. AHP digunakan untuk menentukan bobot masing-masing kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya, sedangkan SAW dimanfaatkan untuk menghitung skor total dari tiap alternatif. Adapun kriteria yang digunakan mencakup harga, performa, ketahanan baterai, bobot perangkat, dan kualitas tampilan layar. Berdasarkan perhitungan akhir, MacBook Air M1 memperoleh nilai tertinggi dan dinyatakan sebagai pilihan paling optimal. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi metode AHP dan SAW dapat digunakan secara efektif dalam sistem pendukung keputusan pemilihan laptop.
Prediction of new student admissions to higher education using support vector machines Neni Purwati; Windya Harieska Pramujati; A. Aviv Mahmudi; Mira Febriana Sesunan; Yahya Yahya
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 15, No 3: June 2026
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v15.i3.pp2484-2493

Abstract

Higher education institutions across various regions operate using systems that generate large amounts of data. This data is stored and utilized for strategic decision-making, providing significant business value to these institutions. Support vector machine (SVM) has become popular due to its strong generalization capability, high prediction accuracy, and faster training speed. SVM employs kernels as tuning parameters. This study aims to enhance the accuracy of student admissions prediction in higher education institutions using the SVM classification model. The SVM model was applied to a dataset comprising 5,936 records with four attributes and was evaluated using the use training set, 10-fold cross-validation, and percentage splits of 70%–30% and 80%–20%. Initially, the SVM-kernel model achieved high accuracy but failed to identify any true positive instances, indicating its inability to detect the minority “not accepted” class due to severe class imbalance. After applying class balancing techniques, the model’s performance improved significantly in terms of area under the curve (AUC), F-measure, and Matthews correlation coefficient (MCC), reflecting a more balanced classification between majority and minority classes. The SVM with Pearson VII function-based universal kernel (PUK) and classifier version 4.5 (C4.5) models achieved the best performance, indicating that class balancing effectively enhances both sensitivity and fairness in predictive classification.
Optimasi Seleksi Karyawan dengan AHP: Pendekatan Berbasis Data untuk Universitas YPPI Rembang Nita Sari; Ahmad Nasuha; A. Aviv Mahmudi; Windya Harieska Pramujati; Fajar Sodiq
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) dalam proses seleksi karyawan baru di Universitas YPPI Rembang dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). AHP dipilih karena kemampuannya dalam membantu pengambilan keputusan secara objektif dengan membandingkan kriteria yang telah ditentukan, yaitu Usia, Jenjang Pendidikan, Pengalaman Kerja, Kemampuan/Skill, Test Wawancara, dan Tes Kemampuan Berpikir Kritis. Matriks perbandingan berpasangan digunakan untuk menentukan bobot prioritas setiap kriteria, dan hasil evaluasi dihitung menggunakan nilai λmax untuk mengukur konsistensi keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode AHP menghasilkan keputusan seleksi yang lebih objektif dan transparan, dengan tingkat konsistensi matriks yang sangat baik (CR = 0.0016, lebih kecil dari batas toleransi 0.1). Penerapan SPK berbasis AHP di Universitas YPPI Rembang terbukti mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses seleksi, mengurangi bias subjektif, serta memastikan bahwa kandidat yang dipilih memenuhi kriteria yang diinginkan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem seleksi berbasis data yang lebih terpercaya dan terstruktur.
Implementation of the TOPSIS Method in a Website-Based Hospital Employee Performance Evaluation System to Improve Assessment Objectivity Izzah Farikhah; A. Aviv Mahmudi; Fajar Sodiq
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 12 No. 1 (2026): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v12i1.3181

Abstract

The rapid development of information technology has led to transformation in various fields, one of which is the health sector. Digitalization encourages public service institutions to adapt to new systems to increase efficiency, speed, and accuracy of services in hospitals. This study is based on the manual employee performance evaluation process at Bhina ​​Bhakti Husada Hospital, which causes the assessment to take longer, is prone to errors, and has the potential to cause bias between units or assessors. This study aims to develop a Website-based Decision Support System using the TOPSIS Method. The study was conducted using data collection methods through observation, interviews, and literature studies while implementing Rapid Application Development (RAD) for system development. The TOPSIS method is used to calculate preference values ​​based on ten assessment criteria. The results of the study show that the system is able to calculate employee ratings automatically, display a performance dashboard, and generate reports in PDF format. The system can improve the efficiency of assessment time, maintain objectivity through standardized criteria weights, while providing different access for admins, assessors, employees, and leaders. The results of the study are also in line with previous studies that state the TOPSIS Method is effective for performance assessment, this study also provides new contributions through the integration of the TOPSIS Method in a real-time website-based system. The system can be developed with several other features for the benefit of Hospital Management to make performance more flexible.
Integration of Artificial Intelligence Technology in Distance Learning in Higher Education A. Aviv Mahmudi; Richa Fionasari; Budi Mardikawati; Loso Judijanto
Journal of Social Science Utilizing Technology Vol. 1 No. 4 (2023)
Publisher : Yayasan Adra Karima Hubbi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70177/jssut.v1i4.661

Abstract

Background. Higher education in this digital era is faced with significant changes, especially with the development of artificial intelligence (AI) technology. Purpose. This research aims to explore the potential and limitations of integrating AI technology in improving the quality of distance learning and present findings that can guide the development of AI-based pedagogy. Method. This research method adopts a quantitative survey approach to detail the integration of artificial intelligence (AI) technology in the context of distance learning in higher education. A total of 20 students were randomly selected as respondents, with sample selection using the purposive sampling method. This process ensures maximum representation of students who have significant experience with the integration of AI technology in their learning. Data was collected through questionnaires focused on effectiveness, adaptability of material, and level of interactivity during learning. Next, descriptive and inferential statistical analysis will analyze patterns and relationships between variables to explore the effectiveness of AI technology, the factors that influence it, and its impact on student learning experiences. Results. Survey results show that the majority of students actively use AI technology, especially several times a week, and express a high level of satisfaction with the use of AI technology in distance learning. Virtual Reality or Augmented Reality learning experiences were considered to benefit the most, even though all respondents experienced challenges or obstacles in using AI technology. Conclusion. The conclusions of this research emphasize the need to address these challenges to maximize the benefits of integrating AI technology in increasing the effectiveness and efficiency of distance learning in higher education.
Co-Authors Agustina Widodo Ahmad Nasuha Bryan Adi Gunawan Budi Mardikawati Fajar Sodiq Izzah Farikhah Loso Judijanto Melia Maldani Migunani Migunani Mira Febriana Sesunan Muhammad Ilham Al Asrori Neni Purwati Nita Sari Putri anggraeni irawan Richa Fionasari Windya Harieska Pramujati Windya Harieska Pramujati Yahya Yahya Zidan Dwi Anggoro