Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.214
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Informatika Jurnal Ilmiah FIFO Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) IJISCS (International Journal Of Information System and Computer Science) Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Asia International Conference on Industrial Revolution for Polytechnic Education Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Systems Engineering and Information Technology Kapas: Kumpulan Artikel Pengabdian Masyarakat IRA Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional
Yudo Devianto
Universitas Mercu Buana
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

 1   2   3   4 
Implementasi Metode Interpolasi dan Analytical Hierarchy Process untuk Penerimaan Pegawai Devianto, Yudo; Sari, Yunita Sartika; Manikam, Ratna Mutu
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 15, No 1 (2023)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2023.v15i1.006

Abstract

Setiap perusahaan, baik pemerintah maupun swasta, dari skala kecil, menengah, hingga besar, dapat bergantung pada teknologi informasi untuk memaksimalkan hasil dan mempermudah operasi. Kemudahan dan efisiensi sistem komputerisasi saat ini juga dapat diterapkan sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam perekrutan pegawai di suatu departemen. Dengan melakukan simulasi matematis tentang cara kerja berbagai metode pendukung keputusan dalam memeringkat pelamar untuk ditempatkan di suatu bagian. Metode pendukung keputusan yang akan digunakan antara lain Interpolasi dan AHP. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa interpolasi lebih tepat digunakan untuk mendukung keputusan dengan kebutuhan yang membutuhkan perhitungan dengan nilai manfaat yang besar dan biaya yang rendah, sedangkan AHP lebih tepat digunakan untuk mendukung keputusan yang memiliki variasi atribut yang lebih banyak. Hasil yang diberikan lebih mengakomodir keputusan yang akan diambil karena dilakukan perbandingan satu per satu antara kriteria satu dengan kriteria lainnya. Metode ini juga sangat tepat digunakan jika pengambil keputusan tidak memiliki prioritas terhadap bobot penilaian yang akan dilakukan. Namun metode ini memerlukan langkah penyelesaian yang cukup panjang sehingga akan lebih sulit untuk diimplementasikan karena memerlukan ketelitian yang lebih dalam proses penentuan konsistensi logika.
Quantitative Analysis of Training Completion Using Multivariate Linear Regression Devianto, Yudo; Dwiasnati, Saruni; Gunawan, Wawan; Sumarto, Marco Alfan; Saputra, Dony Ramadhan
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v12i4.8851

Abstract

The urgency of this research stems from the strategic need to monitor and evaluate the achievements of digital training implemented by various academies under government coordination, including VSGA, FGA, DEA, TA, and GTA. In the context of the national digital transformation program, the availability of an analytical model that can predict the success of participants in completing training is critically crucial to support the achievement of the Ministry’s Key Performance Indicators (KPIs). The purpose of this study is to develop a predictive model based on multivariate linear regression that combines two main variables, the percentage of participants accepted and the percentage of participants who participate in onboarding, to project the level of training completion. This model is expected to provide a quantitative and objective assessment of the effectiveness of digital training implementation in each academy. The targeted outputs of this study include the development of a predictive model with performance validation through the calculation of R², which yielded a value of 0.9448, as well as the provision of technical reports and data-driven recommendations for enhancing digital training governance. The Technology Readiness Level (TKT) of this study is at TKT 3, and there is evidence of conceptual validation of the predictive model based on real data collected from the implementation of the training. This stage marks the readiness of the research to continue developing the system model and implementing it on the training evaluation platform in the next stage.
Transformasi Digital UMKM Melalui Pelatihan Data Science: Studi Kasus di Kelurahan Kembangan Utara Devianto, Yudo; Sukowo, Bambang; Jatikusumo, Dwiki
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 8, No 3 (2025): Vol 8, No 3 (2025): SEPTEMBER 2025
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v8i3.3075

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan di Kelurahan Kembangan Utara, Jakarta Barat, dengan tujuan meningkatkan kapasitas pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam memanfaatkan data science untuk manajemen usaha dan strategi pemasaran digital. Permasalahan utama yang dihadapi mitra adalah rendahnya literasi digital, kurangnya pencatatan berbasis data, serta strategi promosi yang masih konvensional sehingga berdampak pada daya saing dan pertumbuhan usaha. Metode kegiatan meliputi tahap persiapan, pelatihan, pendampingan, dan evaluasi. Materi pelatihan mencakup manajemen usaha berbasis data, pemasaran digital menggunakan Google Trends, Facebook Ads Manager, Instagram Insights, dan Google Analytics, serta pencatatan transaksi menggunakan Excel dan Google Sheets. Evaluasi dilakukan melalui pre-test, post-test, dan kuesioner kepuasan peserta. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam pemahaman dan keterampilan peserta, terbukti dari perbedaan hasil sebelum dan sesudah pelatihan, di mana mayoritas peserta mampu memahami dan mengimplementasikan strategi berbasis data. Respon positif peserta juga menunjukkan relevansi materi dengan kebutuhan sehari-hari. Program ini berkontribusi dalam memperkuat literasi digital, meningkatkan daya saing UMKM, dan mendorong terbentuknya ekosistem UMKM berbasis data. Kegiatan ini juga sejalan dengan program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) dan indikator kinerja utama (IKU) perguruan tinggi dalam mendukung kolaborasi dosen, mahasiswa, dan masyarakat.
Co-Authors Aditya Wibowo Ahmad Fauzi Andika Bayu Shantya Budi Baihaqi, Kiki Ahmad Bambang Sukowo Bambang Sukowo Corry Coriah Haerudin Dwiasnati, Saruni Dwiki Jatikusumo Eliyani Eliyani Eugenius Kau Suni Fauzi Ahmad Muda Galih Priambodo Galih Priyo Waseso Gugun Gunawan Herry Derajad Wijaya Hidayat, Rahmat Rian Inda Wulan Irawati Khatin Faisah Muhammad Reza Ramdani Nur Septiyani Aglis Paradilla Shabilla Pertiwi, Anggun Popy Yuliarty, Popy Ratna Mutu Manikam Reza Avrizal Saputra, Dony Ramadhan Sari, Anggi Puspita Sari, Yunita Sartika Saruni Dwiasnati Saruni Dwiasnati Saruni Dwiasnati Saruni Dwiasnati Saruni Dwiasnati Sony Wirdianto Saputra Sukowo, Bambang Sumarto, Marco Alfan Sutan Mohammad Arif Wawan Gunawan Wawan Gunawan Wawan Gunawan