Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Global Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Madani: Multidisciplinary Scientific Journal Advances in Computer System Innovation Journal (ACSI Journal)
Wijaya, Neti Septi
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
PENGEMBANGAN KOMPETENSI SDM MITRA CV SEHAT KERUPUK MELALUI PELATIHAN MACHINE LEARNING DAN ILMU KOMUNIKASI Usman, Syahrul; Nurdyansa, Nurdyansa; Aziz, Firman; Wijaya, Neti Septi; Arafah, Muhammad Nur; Syam, Rahmat Fuadi
GLOBAL ABDIMAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 2 (2024): November 2024, GLOBAL ABDIMAS
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

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

Abstract

CV Sehat Kerupuk, sebagai salah satu usaha kecil dan menengah (UKM) di sektor produksi makanan ringan, menghadapi tantangan dalam pengelolaan produksi dan pemasaran produk akibat keterbatasan teknologi dan strategi komunikasi yang efektif. Untuk mendukung peningkatan daya saing UKM, program pengabdian masyarakat ini dirancang untuk meningkatkan kompetensi Sumber Daya Manusia (SDM) mitra melalui pelatihan teknologi machine learning dan ilmu komunikasi bisnis. Pelatihan meliputi pemahaman dasar tentang machine learning untuk peramalan permintaan dan pengelolaan stok, serta strategi komunikasi bisnis untuk mengoptimalkan pemasaran digital melalui media sosial dan platform e-commerce. Evaluasi pelatihan menggunakan pre-test dan post-test menunjukkan peningkatan pemahaman peserta sebesar 61,3%. Peserta mampu mengimplementasikan teknik peramalan berbasis data penjualan serta mengembangkan strategi pemasaran digital yang lebih efektif. Hasil program ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional CV Sehat Kerupuk, memperluas jangkauan pasar, dan memperkuat daya saing perusahaan. Program ini memberikan kontribusi nyata dalam pemberdayaan UKM melalui adopsi teknologi modern dan pengembangan komunikasi bisnis yang strategis. 
IMPLEMENTASI RUNNING TEXT IOT BERBASIS ARDUINO: SOLUSI PENYAMPAIAN INFORMASI REAL-TIME DI UNIVERSITAS PANCASAKTI Rakes, Rachmat; Arafah, Muhammad Nur; Katibin, Andi; Wijaya, Neti Septi
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 2 No. 3: Desember 2024, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v2i3.639

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem running text berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan platform Arduino untuk penyampaian informasi real-time di Universitas Pancasakti. Sistem ini dirancang untuk memudahkan komunikasi antara pihak universitas dan civitas akademika melalui tampilan informasi yang jelas, cepat, dan dapat dibaca pada jarak yang cukup jauh. Sistem diuji berdasarkan kecepatan teks, stabilitas koneksi, dan keterbacaan tampilan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat menampilkan teks dengan kecepatan scrolling 100-200 milidetik per frame, yang optimal untuk keterbacaan tanpa mengurangi efisiensi waktu. Stabilitas koneksi IoT sangat baik dengan rata-rata latensi 50-100 milidetik, memungkinkan pembaruan konten secara real-time dalam waktu kurang dari 5 detik. Pengujian keterbacaan menunjukkan teks dapat dilihat dengan jelas hingga jarak 10 meter di berbagai kondisi pencahayaan. Selain itu, hasil survei terhadap pengguna menunjukkan tingkat kepuasan sebesar 85%, di mana mayoritas responden menganggap sistem ini sangat membantu dalam meningkatkan efisiensi penyampaian informasi di lingkungan kampus. Dengan efisiensi energi, biaya rendah, dan kemudahan pengelolaan, sistem ini tidak hanya memberikan solusi praktis untuk penyampaian informasi, tetapi juga menawarkan potensi penerapan di institusi lain.
Implementasi Algoritma Machine Learning untuk Forecasting Demand Pada Usaha Kerupuk Sehat Krusawi Wijaya, Neti Septi; Usman, Syahrul; Iskandar, Imran; Rimalia, Watty; Syam, Rahmat Fuady
Madani: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Vol 4, No 1 (2026): February 2026
Publisher : Penerbit Yayasan Daarul Huda Kruengmane

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.18358038

Abstract

The rapid development of information technology has encouraged business actors to utilize data analysis to improve efficiency and competitiveness, one of which is through demand forecasting. This study aims to implement machine learning algorithms to forecast product demand in the Krusawi Healthy Crackers business. The method employed is Prophet, which was selected due to its capability to handle time series data with nonlinear trends and seasonal patterns. The data used consist of historical daily sales data from April to July 2024, which were subsequently aggregated into weekly data. The research stages include data collection, data preprocessing (data aggregation, handling missing values, and Box-Cox transformation), Prophet model design with logistic growth and custom bi-monthly seasonality, model training, and performance evaluation. The results indicate that the Prophet model provides excellent forecasting performance, achieving a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 6.57% or an accuracy level of 93.43%. The model successfully captures trend and seasonal patterns in Krusawi product sales. Therefore, the implementation of machine learning algorithms using the Prophet method proves to be a reliable solution for supporting production planning and inventory management in the Krusawi healthy crackers business, and has the potential to improve operational efficiency and business decision-making.
Co-Authors Arafah, Muhammad Nur Firman Aziz Iskandar, Imran Katibin, Andi Nurdyansa Rakes, Rachmat Rimalia, Watty Syahrul Usman Syam, Rahmat Fuadi Syam, Rahmat Fuady