Claim Missing Document
Check
Articles

Found 31 Documents
Search

Analisis Bibliometrik Diterapkan Untuk Mengkaji Penerapan Pemasaran Online Dalam Pengembangan Bisnis UMKM Yuda Mahendra, I Dewa Made; Atmanegara, Stivaniyanti; Arief, M.Habibullah
Jurnal Ekonomi Bisnis, Manajemen dan Akuntansi (Jebma) Vol. 3 No. 2 (2023): Article Research Volume 3 Issue 2, July 2023
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/jebma.v3i2.2667

Abstract

Peningkatan digitalisasi dalam strategi pemasaran untuk mendukung pertumbuhan bisnis UMKM. Keberadaan pemasaran onlineyang penting dalam menghubungkan produsen dan konsumen guna memperkenalkan serta memasarkan produk UMKM. Pertumbuhan media sosial yang meningkat di era saat ini dan mencakup semua lapisan masyarakat. Pemanfaatan teknologi internet digital dan media sosial untuk meningkatkan bisnis UMKM secara optimal. Penggunaan data dalam riset menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan pendekatan bibliometrik dan bantuan software VOSviewer. Penggunaan sumber data dari Google Scholar. Metode pengumpulan data menggunakan pendekatan data sekunder. Jumlah metadata yang terkumpul mencapai 997 artikel. Temuan penelitian ini mengindikasikan minat beberapa penulis terhadap topik Implementasi Pemasaran onlinedalam Perkembangan bisnis UMKM mengalami peningkatan dari tahun 2022 hingga 2023, terutama selama masa pandemi Covid-19, dan dapat mengidentifikasi istilah kunci yang sering muncul dan saling terkait sebagai acuan untuk penelitian berikutnya.
Pembinaan Olimpiade Sains Nasional Informatika di SMAN 2 dan SMAN 1 Jember Rizky Alfanio Atmoko; Muhammad Andryan Wahyu Saputra; Damar Novtahaning; Narandha Arya Ranggianto; Erik Yohan Kartiko; Akbar Pandu Segara; M. Habibullah Arief
Jurnal Transformasi Digital Masyarakat (DIGIMAS) Vol. 1 No. 2 (2025): DIGIMAS: Transformasi Digital Masyarakat
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/digimas.v1i2.5736

Abstract

Program "Pembinaan OLIMPIADE SAINS NASIONAL (OSN) di SMAN 2 dan SMAN 1 Jember" dirancang untuk meningkatkan kompetensi siswa dalam bidang Informatika melalui pelatihan intensif tatap muka di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember (UNEJ) dan di lingkungan sekolah. Kegiatan mingguan ini berfokus pada penguasaan algoritma, pemrograman, dan logika, dilengkapi evaluasi berkala berupa latihan soal, tes, dan simulasi kompetisi. Sasaran utamanya adalah siswa berpotensi dari kedua sekolah yang dipersiapkan untuk OSN tingkat nasional. Dampak yang diharapkan mencakup peningkatan prestasi siswa, penguatan mental kompetitif, serta kontribusi terhadap pengembangan reputasi akademik sekolah. Manfaat ini juga dirasakan oleh guru pendamping, sekaligus memperkaya sumber belajar di SMAN 2 dan SMAN 1 Jember.
Pembinaan Olimpiade Sains Nasional Informatika Tingkat Provinsi di SMAN 1 Jember Rizky Alfanio Atmoko; Narandha Arya Ranggianto; M. Habibullah Arief; Damar Novtahaning; Erik Yohan Kartiko; Akbar Pandu Segara; Muhammad Andryan Wahyu Saputra
Jurnal Transformasi Digital Masyarakat (DIGIMAS) Vol. 1 No. 3 (2025): DIGIMAS: Transformasi Digital Masyarakat
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/digimas.v1i3.6376

Abstract

Olimpiade Sains Nasional (OSN) Informatika merupakan salah satu upaya strategis dalam mempersiapkan siswa menghadapi kompetisi akademik berskala nasional. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan sebagai program lanjutan dari pembinaan OSN tingkat kabupaten/kota yang sebelumnya berhasil meloloskan seorang siswa SMAN 1 Jember bernama Firdaus ke seleksi tingkat provinsi Jawa Timur. Fokus kegiatan adalah memberikan pendalaman materi pemrograman lanjutan, struktur data, dan algoritma melalui metode tatap muka, latihan soal intensif, diskusi interaktif, serta simulasi kompetisi. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman konsep algoritmik, keterampilan pemrograman, serta kepercayaan diri siswa dalam menghadapi soal setingkat provinsi. Program ini berhasil mendukung Firdaus untuk berkompetisi pada OSN tingkat provinsi, sekaligus menjadi motivasi bagi siswa lain di SMAN 1 Jember untuk berprestasi dalam bidang informatika.
Optimalisasi Klasifikasi Performa Akademik Mahasiswa dengan Pendekatan Metaheuristik Berbasis Educational Data Mining M. Habibullah Arief; Muhammad Andryan Wahyu Saputra; Khoirunnisa Afandi; Damar Novtahaning; Narandha Arya Ranggianto
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 3 (2025): Volume 9 Nomor 3 Agustus 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i3.15168

Abstract

Peningkatan kualitas pendidikan tinggi merupakan prioritas strategis untuk menghasilkan lulusan yang kompeten dan adaptif terhadap tantangan zaman. Undang-Undang Nomor 12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi menegaskan pentingnya mutu penyelenggaraan pendidikan dan kompetensi lulusan. Salah satu indikator kunci mutu tersebut adalah performa akademik mahasiswa, yang kini dapat diprediksi secara lebih akurat melalui pendekatan Educational Data Mining (EDM). Penelitian ini membandingkan efektivitas dari dua algoritma metaheuristik, yaitu Genetic Algorithm (GA) dan Particle Swarm Optimization (PSO) dalam proses seleksi fitur untuk meningkatkan akurasi klasifikasi performa akademik mahasiswa berdasarkan data akademik Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember. Dataset terdiri atas 203 mahasiswa dari tahun ajaran 2022/2023 dan 2023/2024. Hasil menunjukkan bahwa algoritma GA menghasilkan akurasi pengujian sebesar 0,9508, sementara algoritma PSO mencapai 0,9912. GA unggul dalam eksplorasi kombinasi fitur yang kompleks, sedangkan PSO menunjukkan efisiensi komputasi yang lebih tinggi. Fitur-fitur penting seperti SKS, pekerjaan orang tua, penggunaan smartphone, dan dukungan keluarga teridentifikasi sebagai prediktor utama. Kedua pendekatan terbukti efektif dalam meningkatkan performa model prediksi sekaligus mengurangi kompleksitas data. Temuan ini menunjukkan potensi besar algoritma metaheuristik sebagai teknologi pendukung dalam sistem akademik modern untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data, meningkatkan efisiensi intervensi akademik, dan menunjang perencanaan pendidikan tinggi yang lebih adaptif dan presisi.
Optimalisasi Manajemen Kualitas Website Desa Klatakan Berbasis ISO/IEC 25010 Damar Novtahaning; Erik Yohan Kartiko; Khoirunnisa Afandi; M. Habibullah Arief; Narandha Arya Ranggianto
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 3 (2025): Volume 9 Nomor 3 Agustus 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i3.15176

Abstract

Website desa memiliki peran strategis sebagai sarana penyampaian informasi, pelayanan publik, serta keterbukaan data dalam rangka mendukung implementasi Sustainable Development Goals (SDGs) di tingkat lokal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas Website Desa Klatakan Jember dengan menggunakan standar ISO/IEC 25010 melalui pendekatan kuantitatif. Evaluasi difokuskan pada lima karakteristik utama, yaitu functional suitability, reliability, performance efficiency, usability, dan compatibility. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada responden yang merupakan pengguna aktif website, dengan penilaian berdasarkan dua dimensi utama: tingkat kepentingan (importance) dan kinerja aktual (performance), menggunakan skala Likert 1–5. Metode Customer Satisfaction Index (CSI) digunakan untuk menghitung tingkat kepuasan pengguna, sedangkan Importance-Performance Analysis (IPA) digunakan untuk memetakan prioritas perbaikan kualitas sistem. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai CSI secara keseluruhan adalah 76,72%, yang berada dalam kategori “Puas”. Pemetaan IPA menunjukkan bahwa karakteristik functional suitability dan compatibility berada pada kuadran I (prioritas utama), usability berada pada kuadran II (dipertahankan), sedangkan reliability dan performance efficiency berada pada kuadran III (prioritas rendah). Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa meskipun sebagian besar fitur website telah berjalan sesuai fungsi, masih terdapat area yang perlu ditingkatkan, terutama dalam aspek kemudahan penggunaan dan efisiensi sistem. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi sebagai model evaluasi kualitas sistem informasi desa berbasis standar internasional, serta mendukung agenda transformasi digital desa secara lebih akuntabel, partisipatif, dan berkelanjutan.
Procedural Content Generation pada Level Gim Sokoban Menggunakan Model Hybrid GPT2 dan Algoritma Genetika Narandha Arya Ranggianto; Akbar Pandu Segara; Dwi Wijonarko; Anang Andrianto; M. Habibullah Arief
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 3 (2025): Volume 9 Nomor 3 Agustus 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i3.15188

Abstract

Procedural Content Generation (PCG) yang berfokus pada level menjadi poin penting dalam mempengaruhi pengalaman pengguna dalam bermain gim. Salah satu gim puzzle khususnya Sokoban dapat diterapkan untuk pembangunan level secara otomatis karena dapat direpresentasikan secara sederhana. Dataset Sokoban biasanya direpresentasikan ke dalam string ASCII yang terdiri dari pemain (@), dinding (#), kotak ($), dan tujuan (.). Hal ini menjadikan level Sokoban dapat dikembangkan menggunakan dua pendekatan yaitu berbasis pencarian dan machine learning. Metode pencarian memiliki kelebihan dalam mengeksplorasi sebuah level yang playable namun menghasilkan level yang sama. Sedangkan pada pendekatan machine learning data digunakan untuk melakukan training dengan pola-pola tertentu sehingga memberikan kemampuan membangun level yang bervariatif. Kekurangan data dalam level gim menjadikan pendekatan fine-tuning GPT2 lebih unggul untuk digunakan dalam pembangunan level. Namun, karakteristik data yang tidak memiliki koherensi yang baik pada level Sokoban menjadikan GPT2 tidak dapat membangun level yang playable. Model Hybrid GPT2 dan Algoritma Genetika (GPT2-GA) dimana nilai penggabungan ini akan memberikan hasil yang optimal. Evaluasi untuk mengukur accuracy, playability, dan diversity yang menunjukkan performa lebih unggul dibandingkan GPT2. Model GPT2-GA menunjukkan hasil peningkatan accuracy dari 81,9% menjadi 90,1%, playability dari 41,3% menjadi 62,8%, dan diversity dari 88,2% menjadi 97,5%. Pendekatan model ini berhasil mengatasi kelemahan model generatif GPT2 dalam menghasilkan level yang fungsional dengan mempertahankan level yang unik yang dapat diselesaikan.
Analisa Pengaruh Sosial Media Instagram terhadap Perilaku Belanja Online dengan SEM-GesCa Khoirunnisa' Afandi; M. Habibullah Arief; Emha Diambang Ramadhany; Muhammad Rapita Kun Panuluh
Jurnal Simki Economic Vol 6 No 1 (2023): Volume 6 Nomor 1 Tahun 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/jse.v6i1.373

Abstract

The social media platform that is currently popular is Instagram, with a user base of 109.3 million people as of April 2023. This number has continued to increase by 3.45% compared to March, which had 105.68 million users. With the large number of Instagram users, there has been a rise in online stores that create accounts and utilize various features on Instagram for trading purposes. As more online stores open accounts on Instagram, many users become more consumptive upon seeing posts on their Instagram timeline. Therefore, the author intends to analyze the influence of Instagram on users' online shopping behavior. The research was conducted by distributing questionnaires to respondents through the social media platform Twitter and analyzing the questionnaire data using SEM-GesCA. There were 96 respondents who completed the questionnaire, with 52% of them being male. The results obtained from this study indicate that the social media platform Instagram has a negative influence on users' online shopping behavior.
Implementasi Metode AHP untuk Prioritas Kebutuhan Sistem Informasi Manajemen Keuangan Budidaya Ikan Harry Soepandi; Maliatul Fitriyasari; M. Habibullah Arief; Hana Syarifah Khoirunnisa
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.975

Abstract

Akuakultur merupakan salah satu sektor potensial di Indonesia, salah satunnya adalah sektor budidaya ikan yang dapat dijalankan dalam skala besar maupun kecil yang dijalankan oleh pelaku UMKM. Namun, banyak pelaku budidaya ikan skala UMKM mengalami kendala dalam pengelolaan keuangan yang berdampak pada keberlangsungan usaha mereka. Penelitian ini bertujuan untuk memprioritaskan kebutuhan sistem atau fitur untuk menunjang pengembangan sistem informasi manajemen keuangan. Pendekatan yang digunakan adalah requirement engineering, yang meliputi elisitasi kebutuhan, analisis, penyusunan spesifikasi kebutuhan perangkat lunak, validasi, dan prioritisasi. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) diterapkan untuk menentukan urutan prioritas fitur berdasarkan kriteria manfaat, kemudahan penggunaan, dan kebutuhan pengguna. Data dikumpulkan dari pelaku UMKM budidaya ikan di Jember, Jawa Timur, sebagai objek penelitian. Hasilnya, terdapat 13 fitur yang dirumuskan dan terdapat 8 urutan prioritas. Penelitian ini menawarkan proses terstruktur dalam memprioritaskan fitur untuk mendukung pengembangan sistem keuangan yang berorientasi pada kebutuhan pengguna, serta dapat menjadi dasar bagi penelitian lanjutan atau implementasi sistem.
EVALUATION OF CITIZEN SCIENCE PARTICIPANTS' SATISFACTION WITH GEOSPATIAL TECHNOLOGY IN SMART GOVERNANCE Sari, Heni Vidia; Arief, M. Habibullah; Widiyaningtyas, Triyanna
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.v10i4.9232

Abstract

IT productivity paradox phenomenon shows that increasing investment in information technology is not always followed by increasing productivity or user satisfaction. In the context of smart governance, citizen science becomes a strategic approach to evaluate the effectiveness of geospatial technology. This study explores the relationship between self-efficacy, spatial abilities, and user knowledge of system quality and information quality and their impact on user satisfaction. The case study was conducted on the Sistem Informasi Penataan Ruang (Si-Petarung) of Malang City. The results showed that self-efficacy has the most dominant influence on system quality with a dominance value of 40.5%, and user knowledge has the greatest impact on information quality with a dominance value of 32.29%. Information quality is also proven to be the most significant factor in increasing user satisfaction with a dominance value of 47.93%. These findings emphasize the importance of individual abilities, system quality, and information quality in supporting the successful implementation of geospatial technology and provide a basis for developing a system that is more inclusive and responsive to user needs.
Educational Data Mining for Student Academic Performance Analysis Afandi, Khoirunnisa'; Arief, M. Habibullah; Fadhil, Martiana Kholila
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 11 No 2 (2024): December
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v11i2.434

Abstract

Good student academic performance is the key to success in the quality of education at university. One of the factors that influence academic success by utilising information technology and data analytics. This research incorporates GPA scores and other external factors that can affect students' academic performance such as parents’ job and latest education, address, gender, extracurricular, etc. This research uses Machine Learning; Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbour, Support Vector Classifier, Naive Bayes, and Gaussian as methods to analyse and predict the academic performance of students of the Information Systems Study Program, Faculty of Computer Science at the University of Jember. The results showed that the Decision Tree algorithm has the highest accuracy value of 0.9264 followed by Random Forest and K-Nearest Neighbour. Meanwhile, the prediction results show that the Decision Tree, K-nearest neighbour, and Random Forest algorithms can predict the same results