Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal FATEKSA : Jurnal Teknologi dan Rekayasa Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Mawene, Brenstein
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS RUNTUN WAKTU DALAM MEMPREDIKSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR: Studi Kasus : UNIVERSITAS SATYA WIYATA MANDALA) Mawene, Brenstein; Kusrini; Hidayat, Tonny
Jurnal FATEKSA : Jurnal Teknologi dan Rekayasa Vol. 9 No. 1 (2024): Jurnal FATEKSA, Jurnal Teknologi dan Rekayasa
Publisher : Fakultas Teknologi dan Rekayasa

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

Abstract

Perlembangan teknologi menghasilkan modernitas dibidang pendidikan serta bidang lainnya dalan kehidupan sehari-hari. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk dapat memprediksi jumlah penerimaan mahasiswa baru ditahun mendatang, dengan menggunakan Metode Regresi Linear dan Gradient Boosting. Prediksi jumlah mahasiswa baru diperlukan untuk membantu Universitas Satya Wiyata Mandala untuk mengetahui jumlah mahasiswa baru di tahun yang akan datang sehingga pihak Universitas dapat melakukan evaluasi untuk mempersiapkan Sarana Dan Prasarana Perkuliahan. Dalam penelitian ini peneliti berfokus pada Jumlah Mahasiswa Baru. Berdasarkan evaluasi komparatif Model Regresi Linear menunjukan performa yang buruk dengan nilai MAE 32.83, RMSE 39.74, R² -0.11 sedangkan Model Gradient Boosting menunjukan performa yang lebih baik dengan nilai MAE 13.16, RMSE 17.13, R² 0.79. secara keseluruhan model Gradient Boosting memberikan hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan Model Regresi Linear.
Perbandingan Metode MoSCoW dan AHP dalam Menentukan Kebutuhan Perangkat Lunak di Institusi Pendidikan: Systematic Literature Review: Comparison of the MoSCoW and AHP Methods in Determining Software Requirements in Educational Institutions: Systematic Literature Review Waroi, Elsina Novela; Rahanra, Nicodemus; Mawene, Brenstein; Thaniket, Rooy M.; Rahanra, Musa Henri Janto
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 4 (2025): MALCOM October 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i4.2230

Abstract

Perangkat lunak berperan penting dalam menunjang kegiatan di institusi pendidikan. Banyaknya pilihan perangkat lunak menuntut adanya metode prioritisasi yang tepat. Penelitian ini membandingkan metode MoSCoW dan Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam menentukan kebutuhan perangkat lunak melalui pendekatan Systematic Literature Review (SLR) terhadap 20 artikel terbitan 2021–2025. Hasil kajian menunjukkan bahwa AHP unggul dalam memberikan pembobotan kuantitatif dan mendukung pengambilan keputusan yang kompleks, sedangkan MoSCoW lebih unggul dalam kemudahan klasifikasi serta mudah dipahami oleh stakeholder non-teknis. Keunggulan penelitian ini terletak pada integrasi kedua metode melalui validasi silang, sehingga menghasilkan prioritisasi kebutuhan perangkat lunak yang tidak hanya praktis, tetapi juga objektif dan siap diimplementasikan. Dengan demikian, penelitian ini berhasil mencapai tujuannya untuk mengevaluasi keunggulan masing-masing metode sekaligus memberikan acuan praktis dalam penetapan prioritas kebutuhan perangkat lunak di institusi pendidikan
Co-Authors KUSRINI Rahanra, Musa Henri Janto Rahanra, Nicodemus Thaniket, Rooy M. TONNY HIDAYAT Waroi, Elsina Novela