Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.944
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi IJIIS: International Journal of Informatics and Information Systems Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Journal of Applied Data Sciences Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Community Impact and Society Empowerment Journal
Wahid, Arif Mu'amar
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
ANALYSIS OF FACTORS DETERMINING STUDENT SATISFACTION USING DECISION TREE, RANDOM FOREST, SVM, AND NEURAL NETWORKS: A COMPARATIVE STUDY Riyanto, Andi Dwi; Wahid, Arif Mu'amar; Pratiwi, Aniec Anafisah
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 5 No. 4 (2024): JUTIF Volume 5, Number 4, August 2024 - SENIKO
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2024.5.4.2188

Abstract

Student satisfaction is crucial in higher education, impacting student loyalty, retention rates, and institutional reputation. This study addresses the gap in applying advanced machine learning techniques to predict and understand key determinants of student satisfaction. The primary objective is to analyze and predict the factors determining student satisfaction using four machine learning models: Decision Tree, Random Forest, SVM, and Neural Networks. The dataset comprises 2527 entries with seven relevant features. Data preprocessing involved normalization and exploratory data analysis (EDA) to ensure accurate analysis. The Neural Network model achieved the highest accuracy with an MSE of 0.001399, RMSE of 0.037397, MAE of 0.030773, and R² of 0.998154, followed closely by the SVM model. These results suggest that advanced machine learning models, particularly Neural Networks and SVM, are effective in predicting student satisfaction and identifying key areas for improvement. This study contributes to understanding the determinants of student satisfaction using machine learning models, providing practical implications for educational administrators to develop targeted strategies to enhance student satisfaction by focusing on critical factors such as academic support and financial aid. The findings highlight the importance of using advanced predictive techniques to gain deeper insights into student satisfaction, thereby enabling institutions to implement more effective interventions. Future research should explore additional variables and more sophisticated model architectures to further improve predictive accuracy and expand the applicability of these models in educational settings.
PELATIHAN INTEL SFI FRAMEWORK UNTUK PENINGKATAN KETERAMPILAN TEKNOLOGI ASISTEN PRAKTIKUM UNIVERSITAS AMIKOM PURWOKERTO Hariawan, Akto; Wahid, Arif Mu'amar; L'ga Tama, Teppei Jordy; Haikal, Sultan Ananda; Pribadi, Prayoga
Community Impact and Society Empowerment Journal Vol. 1 No. 2 (2025): November
Publisher : Indonesian Researchers Forum

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

Abstract

Pelatihan ini menjawab tantangan keterbatasan keterampilan teknologi asisten praktikum Universitas AMIKOM Purwokerto dalam mengelola praktikum berbasis teknologi. Tujuan kegiatan ini adalah untuk meningkatkan keterampilan tersebut melalui pelatihan intensif berbasis Intel® Skills for Innovation (SFI) Framework, yang difokuskan pada pengelolaan praktikum, pemeliharaan infrastruktur, dan teknik pendampingan mahasiswa yang efektif. Metode yang digunakan adalah pelatihan daring selama satu hari kepada 32 asisten praktikum, dengan evaluasi dampak menggunakan pre-test dan post-test. Hasil analisis menunjukkan peningkatan positif pada semua aspek yang diukur. Peningkatan tertinggi tercatat pada persepsi relevansi dan manfaat workshop (skor rata-rata naik dari 4,22 menjadi 4,53), sementara peningkatan terendah terjadi pada aspek keyakinan untuk menerapkan prinsip SFI secara menyeluruh (naik dari 4,00 menjadi 4,03). Disimpulkan bahwa pelatihan ini bermanfaat meningkatkan kompetensi dasar dan kesiapan asisten praktikum. Namun, untuk memastikan implementasi SFI yang optimal, direkomendasikan tindak lanjut berupa pendalaman materi, praktik berkelanjutan, dan penambahan durasi pelatihan di masa mendatang. Implikasi dari kegiatan ini adalah peningkatan kompetensi asisten praktikum diharapkan dapat berkontribusi positif terhadap kualitas pembelajaran berbasis teknologi di universitas.
PENINGKATAN KOMPETENSI LITERASI DIGITAL SISWA SMK MITRA UNIVERSITAS AMIKOM PURWOKERTO Prasetyo, Agung; Wahid, Arif Mu'amar; Olivia, Desta
Community Impact and Society Empowerment Journal Vol. 1 No. 2 (2025): November
Publisher : Indonesian Researchers Forum

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

Abstract

Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi dan kesadaran literasi digital siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) mitra Universitas Amikom Purwokerto sebagai upaya menghadapi maraknya ancaman siber di era digital, khususnya penyebaran hoaks dan penipuan daring. Metode yang digunakan adalah pelatihan luring intensif selama satu hari pada tanggal 9 Agustus 2025. Kegiatan ini diikuti oleh 28 siswa kelas XII, mayoritas dari jurusan Teknik Komputer dan Jaringan. Evaluasi dampak menggunakan kuesioner pasca-kegiatan yang mengukur persepsi dan peningkatan pemahaman secara retrospektif. Hasil analisis menunjukkan peningkatan signifikan pada pemahaman peserta tentang praktik internet aman, dengan skor rata-rata naik dari 3,39 (sebelum) menjadi 4,29 (setelah). Selain itu, peserta memberikan penilaian yang sangat tinggi terhadap relevansi materi (4,50 dari 5) dan efektivitas pembicara (4,32 dari 5). Berdasarkan hasil di atas dapat disimpulkan bahwa pelatihan yang terfokus pada studi kasus nyata sangat efektif untuk membangun kesadaran dan keterampilan defensif siswa di dunia maya. Direkomendasikan adanya program pendampingan berkelanjutan untuk memperkuat budaya digital yang positif di lingkungan sekolah.
Co-Authors Abdul Azis Abdul Jahir Agung Prasetyo Akto Hariawan, Akto Andi Dwi Riyanto Chyntia Raras Ajeng Widiawati Darmono Fandy Setyo Utomo Giat Karyono Haikal, Sultan Ananda Ika Maulita L'ga Tama, Teppei Jordy Lasmedi Afuan Nugroho, Khabib Adi Olivia, Desta Pratama, Satrya Fajri Pratiwi, Aniec Anafisah Prayoga Pribadi Putri, Khanivia Yuniska Sarmini Sarmini Sufranto, Tri Titis Taqwa Hariguna Titi Safitri Maharani Turino, Turino Widyaningsih, Dyah Ayu Yi, Ding