Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.522
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Gaung Informatika Tekinfo | Scientific Journal of Industrial and Information Engineering Budimas : Jurnal Pengabdian Masyarakat International Journal of Computer and Information System (IJCIS) Jurnal Informatika, Komputer dan Bisnis (JIKOBIS) Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Bulletin of Informatics and Data Science SmartComp SUBSERVE: Community Service and Empowerment Journal Solusi Bersama : Jurnal Pengabdian Dan Kesejahteraan Masyarakat Jimstek
Fitriyadi, Farid
Universitas Sahid Surakarta
Religion Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Produk Telekomunikasi Berbasis WEB Berdasarkan Perilaku Pelanggan Dippo Ardy Wibowo; Hardika Khusnuliawati; Farid Fitriyadi
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 15, No 3 (2026): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v15i3.10359

Abstract

Banyaknya variasi paket telekomunikasi dapat menyulitkan pelanggan dalam memilih layanan yang sesuai dengan kebutuhan penggunaan mereka. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi rekomendasi produk telekomunikasi berbasis web berdasarkan perilaku pelanggan. Sistem dikembangkan menggunakan React.js pada sisi frontend, FastAPI pada sisi backend, serta PostgreSQL sebagai database. Model rekomendasi menggunakan algoritma Random Forest yang dilatih pada dataset Telco Customer Churn sebanyak 7.043 data pelanggan. Dataset diperkaya melalui pembentukan fitur perilaku dan label rekomendasi berbasis aturan bisnis, serta didukung data transaksi dan event sintetis untuk kebutuhan pengembangan aplikasi. Model menggunakan 21 fitur input untuk mengklasifikasikan pelanggan ke dalam enam kelas rekomendasi paket. Hasil pengujian terhadap 1.409 data uji menunjukkan akurasi sebesar 86,8%. Sistem juga menyediakan dashboard pengguna untuk menampilkan rekomendasi dan riwayat pembelian, serta dashboard admin untuk mengelola produk serta memantau rekomendasi pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mengintegrasikan proses klasifikasi rekomendasi berbasis perilaku dengan penyajian paket secara terstruktur pada aplikasi web
Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes Dalam Analisis Sentimen Demo DPR RI 2025 Lathif Huda; Farid Fitriyadi; Hardika Khusnuliawati
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 15, No 3 (2026): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v15i3.10259

Abstract

Media sosial YouTube menjadi platform utama bagi masyarakat untuk menyuarakan opini terkait peristiwa politik, seperti Demo DPR RI 2025. Volume komentar yang masif memerlukan analisis sentimen otomatis untuk memahami opini publik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB) dalam mengklasifikasikan sentimen komentar tersebut ke dalam tiga kelas: Positif, Negatif, dan Netral. Data dikumpulkan dari tiga video YouTube terkait demo menggunakan YouTube Data API v3, menghasilkan 18.973 komentar unik setelah pra-pengolahan yang dilabeli menggunakan metode Lexicon-Based (InSet). Fitur diekstraksi menggunakan CountVectorizer (Bag-of-Words) dan data dibagi dengan rasio 80:20. Optimasi model dilakukan melalui Hyperparameter Tuning dengan GridSearchCV. Hasil analisis menunjukkan dominasi sentimen Negatif sebesar 40,34%. Pada pengujian klasifikasi, SVM dengan parameter terbaik (kernel 'linear' dan C=10) berhasil mencapai akurasi tertinggi sebesar 90,17%. Kinerja ini secara signifikan mengungguli Naive Bayes (alpha=0.5) yang hanya mencapai akurasi 66,14%. Kesimpulannya, SVM terbukti sebagai model yang lebih superior dan andal untuk klasifikasi sentimen pada dataset komentar politik berbahasa Indonesia yang berdimensi tinggi.
Analisis Pola Perubahan Nilai Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes dan Decision Tree: Analisis Perubahan Nilai Mahasiswa Akhsanul Khuluq Ahsan; Farid Fitriyadi
Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 3 No. 3 (2026): Februari
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jrsit.v3i3.3460

Abstract

Nilai akademik merupakan indikator penting dalam menilai keberhasilan proses pembelajaran di perguruan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola perubahan nilai mahasiswa dengan memanfaatkan metode klasifikasi berbasis Naive Bayes dan Decision Tree. Permasalahan utama yang diangkat adalah bagaimana kedua algoritma tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi kecenderungan perubahan nilai mahasiswa berdasarkan jalur ajuan perbaikan nilai, baik melalui program studi maupun dosen pengampu. Data penelitian berupa riwayat nilai mahasiswa dari tahun 2023 hingga 2025, mencakup catatan nilai KHS, nilai baru, serta jalur ajuan perbaikan nilai. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data (normalisasi, pembersihan, dan pembagian data training–testing), pembangunan model klasifikasi, optimasi hyperparameter, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil analisis menunjukkan bahwa kedua metode memiliki tingkat akurasi yang sangat baik, dengan nilai akurasi mencapai 97% untuk Naive Bayes dan 98% untuk Decision Tree. Model Decision Tree unggul dalam memberikan visualisasi pola perubahan nilai, khususnya pada jalur program studi yang menunjukkan konsistensi tinggi dengan precision dan recall sebesar 0,98–0,99. Sementara itu, Naive Bayes lebih efisien dalam proses komputasi dan tetap menunjukkan performa stabil dengan precision dan recall di atas 0,90 pada jalur dosen pengampu. Namun, kelas klaim nilai ke transkrip dan hapus nilai tidak muncul dalam hasil evaluasi, yang mengindikasikan adanya ketidakseimbangan data (class imbalance). Temuan penelitian ini menegaskan perlunya pengayaan data serta penerapan teknik penyeimbangan agar model dapat menggeneralisasi seluruh jenis perubahan nilai secara optimal. Secara praktis, hasil penelitian diharapkan dapat menjadi dasar bagi institusi pendidikan dalam merancang strategi pembelajaran yang lebih adaptif, meningkatkan transparansi dalam pengelolaan akademik, serta memperkuat sistem evaluasi berbasis data.
PELATIHAN MANAJEMEN USAHA DAN KEUANGAN DIGITAL DALAM MENINGKATKAN KEMANDIRIAN UMKM PADA KELOMPOK PENGARAJIN LURIK RUKUN MAKMUR DESA TLINGSING Evelyne Henny Lukitsari; Farid Fitriyadi; Erna Indriatiningsih; Ahmad Khoirul Anwar
BUDIMAS : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol. 7 No. 3 (2025): BUDIMAS : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : LPPM ITB AAS Indonesia Surakarta

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

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) pengrajin lurik Rukun Makmur di Desa Tlingsing menghadapi berbagai tantangan dalam pengelolaan usaha, khususnya pada aspek manajemen usaha, pencatatan keuangan, dan perencanaan bisnis yang masih bersifat konvensional. Keterbatasan literasi manajerial dan pemanfaatan teknologi digital berdampak pada rendahnya kemandirian usaha, sulitnya pengambilan keputusan berbasis data, serta terbatasnya akses terhadap pengembangan usaha yang berkelanjutan. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat melalui Program PISN ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas dan kemandirian UMKM melalui pelatihan manajemen usaha sederhana, pencatatan keuangan berbasis digital, serta penyusunan rencana bisnis yang aplikatif dan kontekstual sesuai karakteristik pengrajin lurik. Metode pelaksanaan kegiatan dilakukan melalui tahapan analisis situasi dan kebutuhan mitra, pelatihan partisipatif, praktik langsung penggunaan aplikasi pencatatan keuangan digital, pendampingan penyusunan rencana bisnis, serta evaluasi capaian kegiatan. Hasil pelaksanaan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman peserta terhadap prinsip dasar manajemen usaha, kemampuan melakukan pencatatan keuangan secara tertib dan digital, serta tersusunnya rencana bisnis sederhana yang dapat digunakan sebagai acuan pengembangan usaha. Selain itu, pelatihan ini mendorong perubahan pola pikir pelaku UMKM dari sekadar produksi berbasis tradisi menuju pengelolaan usaha yang lebih profesional dan berorientasi keberlanjutan. Kegiatan ini memberikan dampak positif dalam memperkuat kemandirian UMKM pengrajin lurik, meningkatkan kesiapan mereka dalam menghadapi tantangan ekonomi digital, serta berkontribusi pada pelestarian dan pengembangan ekonomi kreatif berbasis kearifan lokal Desa Tlingsing
Pendampingan Terpadu Pengrajin Lurik Kecamatan Cawas dalam Pengembangan Produk, Identitas Visual, dan Digitalisasi Pemasaran Yunita Primasanti; Evelyne Henny Lukitasari; Farid Fitriyadi
BUDIMAS : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol. 7 No. 3 (2025): BUDIMAS : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : LPPM ITB AAS Indonesia Surakarta

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

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini dilatarbelakangi oleh rendahnya tingkat pengenalan dan daya saing lurik khas Kecamatan Cawas akibat keterbatasan efisiensi proses produksi, belum adanya identitas visual yang kuat, serta minimnya pemanfaatan teknologi digital dalam pemasaran. Tujuan kegiatan ini adalah meningkatkan nilai tambah dan daya saing tunik lokal melalui pendampingan terpadu yang mengintegrasikan keilmuan Teknik Industri, Desain Komunikasi Visual, dan Informatika. Metode yang digunakan meliputi pemetaan proses produksi dan perbaikan alur kerja pengrajin, perancangan identitas visual produk (logo, kemasan, dan materi promosi), serta pengembangan dan pelatihan penggunaan media pemasaran digital berbasis web dan media sosial. Pendampingan dilakukan secara partisipatif melalui pelatihan, praktik langsung, dan evaluasi berkala bersama mitra pengrajin. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan efisiensi proses produksi, terbentuknya identitas visual lunik khas Kecamatan Tawas yang konsisten dan mudah dikenali, serta meningkatnya jangkauan pemasaran dan minat konsumen melalui kanal digital, sehingga berkontribusi pada penguatan ekonomi kreatif dan keberlanjutan usaha pengrajin lokal.
Management Information System Based on IoT and Big Data Technology for Optimization of Supply Chain Muqorobin Muqorobin; Farid Fitriyadi
International Journal of Computer and Information System (IJCIS) Vol 6, No 4 (2025): IJCIS : Vol 6 - Issue 4 - 2025
Publisher : Institut Teknologi Bisnis AAS Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29040/ijcis.v6i4.261

Abstract

This paper explores the integration of Internet of Things (IoT) and Big Data Analytics for optimizing supply chain management. With increasing complexity in global supply chains, traditional information systems fall short in providing real-time visibility, accurate forecasting, and agile decision-making. IoT technology facilitates real-time data collection through sensors embedded in goods, vehicles, and production systems, while Big Data analytics processes these high-volume, real-time data streams to generate actionable insights. By integrating these technologies into a Management Information System (MIS), this paper proposes a framework that enhances supply chain visibility, forecasting accuracy, and responsiveness. The study examines how IoT-enabled sensors and big data analytics improve logistics, inventory management, and risk mitigation. Key challenges, including data security, interoperability, and infrastructure costs, are also addressed. The proposed MIS architecture offers a foundation for building smart, adaptive, and resilient supply chains, transforming decision-making from reactive to proactive. The findings suggest significant improvements in operational efficiency and supply chain agility. This paper concludes with implications for practitioners and calls for further empirical research to validate the proposed system in real-world settings.
Co-Authors Agus Prasetya Ahmad Khoirul Anwar Akhsanul Khuluq Ahsan Alfry Aristo Jansen Sinlae Astri Charolina Dippo Ardy Wibowo Erna Indriatiningsih Evelyn Henny Lukitasari Evelyne Henny Lukitasari Evelyne Henny Lukitsari Hardika Khusnuliawati, Hardika Indriastiningsih, Erna Ipong Setyawan Lathif Huda Lilik Suhery, Lilik Moh. Erkamim Muqorobin Muqorobin Rachmat Destriana Sri Huning Anwariningsih Tino Feri Efendi Vera Wati Wartono Wartono Yunita Primasanti Yunita Primasanti