Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ARBITRASE: JOURNAL OF ECONOMICS AND ACCOUNTING Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Eka Patriya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Identifikasi Fitur Suara Menggunakan Model Convolutional Neural Network (CNN) pada Speech-to-Text (STT) Rodiah; Susetianingtias, Diana Tri; Eka Patriya
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.631

Abstract

Identifikasi pola ucapan dilakukan untuk dapat mengenali kata yang diucapkan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi Speech-to-Text (STT) adalah dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan metode CNN untuk mengidentifikasi STT pada raw speech dari sejumlah 23000 data dari open dataset suara Kaggle. Tahap awal dilakukan resampling durasi, untuk mengambil data rekaman yang memiliki durasi yang cukup untuk masuk dalam proses selanjutnya yaitu inisialisasi frekuensi. Tahap ini mengubah frekuensi asli dari suara rekaman. Inisialisasi dilakukan dengan mengubah frekuensi dari 16000Hz menjadi rentang 8000Hz. Tahap selanjutnya pelabelan data, yaitu data input dan output diberi label untuk klasifikasi sebagai dasar pembelajaran untuk pemrosesan data. Data yang sudah dilabeli kemudian dilakukan pembagian kedalam rasio 8:2. Tahap Akhir Perancangan arsitektur model CNN dilakukan untuk dapat mengenali pola suara yang sudah direkam pada dataset dan dapat mengidentifikasi ucapan. Hasil penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi pola suara yang diucapkan dengan akurasi tinggi.
Determinasi Loyalitas Nasabah Bank Central Asia: Perspektif Kualitas Pelayanan, Kepercayaan dan Kepuasan Salsabilla Rahma; Handayani; Eka Patriya; Andriansyah Latif
ARBITRASE: Journal of Economics and Accounting Vol. 5 No. 2 (2024): November 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/arbitrase.v5i2.2219

Abstract

The objective of this study is to analyze the influence of service quality, trust, and satisfaction on customer loyalty at Bank BCA. The research employs qualitative primary data, with tests including validity, reliability, normality, multicollinearity, heteroscedasticity, multiple linear regression, R coefficient of determination, t-test, and F-test. Data for this study were gathered using a questionnaire, with valid responses collected from 100 respondents. The sampling method used is non-probability sampling with purposive sampling technique. The analytical tool used is multiple linear regression with SPSS version 22. The study results show that, in partial tests, service quality has a significance value of 0.027 < 0.05, trust has a significance value of 0.030 < 0.05, and satisfaction has a significance value of 0.000 < 0.05. Simultaneously, the test yields a significance value of 0.000 < 0.05, indicating that both partial and simultaneous tests have a significant effect on customer loyalty at Bank BCA KCU Bekasi Barat.
Digitalisasi Model Altman Z-Score untuk Prediksi Financial Distress Perusahaan Negara Non-Manufaktur Berbasis Data Mining Eka Patriya; Handayani; Arianty, Rini
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2: JULI 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i2.1173

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendigitalisasi model Altman Z-Score dalam memprediksi potensi financial distress pada PT Aneka Tambang Tbk sebagai perusahaan negara non-manufaktur. Studi ini menggunakan data laporan keuangan tahunan periode 2019–2023 yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia. Proses awal meliputi normalisasi data melalui konversi tipe string menjadi numerik, penghapusan simbol mata uang, serta penambahan kolom EBIT dan working capital. Metode Altman Z-Score non-manufaktur diterapkan dengan menghitung empat rasio utama: X1 (WCTA), X2 (RETA), X3 (EBITTA), dan X4 (BVE/TL), kemudian dikalikan dengan koefisien masing-masing untuk memperoleh nilai Z-Score. Hasil analisis menunjukkan bahwa seluruh nilai Z-Score PT Aneka Tambang Tbk selama lima tahun berada di atas 2,6, yang menempatkan perusahaan secara konsisten dalam kategori safe zone. Tren Z-Score yang meningkat tiap tahun mengindikasikan perbaikan kesehatan keuangan perusahaan. Visualisasi interaktif menggunakan matplotlib memperkuat interpretasi hasil. Penelitian ini membuktikan bahwa digitalisasi model prediksi financial distress berbasis data efektif meningkatkan efisiensi analisis dan pengambilan keputusan. Pengembangan sistem ini diharapkan dapat diintegrasikan ke dalam sistem pelaporan keuangan digital untuk pemantauan keuangan real-time yang lebih akurat dan bermanfaat.
Co-Authors Andriansyah Latif HANDAYANI Rini Arianty Rodiah Salsabilla Rahma Susetianingtias, Diana Tri