Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Jurnal Administrasi Bisnis Terapan
Dinda Safitri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Engineering Public Health Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS PROGRAM PENGEMBANGAN USAHA MIKRO, KECIL, DAN MENENGAH (UMKM) OLEH PT LIMA PONDASI BERSAMA Risca Fleureta Hudiyono; Dinda Safitri
Jurnal Administrasi Bisnis Terapan Vol 4, No 2 (2022): Jurnal Administrasi Bisnis Terapan
Publisher : Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.7454/jabt.v4i2.232

Abstract

Pengembangan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) membutuhkan peran bersama dari lingkungan sekitar, baik dari regulator maupun perusahaan lainnya. PT Lima Pondasi Bersama didirikan untuk membantu UMKM di sekitar Jakarta Timur agar lebih tangguh dalam menghadapi pandemi COVID-19. Tulisan ini mengkaji program-program yang diselenggarakan oleh PT Lima Pondasi Bersama dalam mengembangkan UMKM. Melalui wawancara dan penelusuran dunia maya atas program-program dari perusahaan tersebut, peneliti membandingkannya dengan program kebijakan dari pemerintah untuk menganalisis ketepatan program yang dijalankan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program PT Lima Pondasi Bersama sudah sesuai dengan kebijakan dari Kementerian Koperasi dan UKM yang tertuang dalam Rencana Strategis 2020-2024.
ANALISIS PENGGUNAAN ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM PREDIKSI KELULUSAN MENGGUNAKAN ORANGE DATA MINING Dinda Safitri; Shofa Shofiah Hilabi; Fitria Nurapriani
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 8 No 1 (2023): Januari
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v8i1.3009

Abstract

Kelulusan secara tepat waktu dalam Perguruan Tinggi merupakan harapan dari mahasiswa. Salah satu syarat untuk lulus dalam studi nya, mahasiswa harus menempuh tahapan akhir yaitu menyelesaikan tugas akhir atau skripsi. Tetapi waktu kelulusan tidak selalu dapat memprediksi kapan mahasiswa akan lulus. Banyak faktor yang menyebabkan kelulusan mahasiswa seperti IPK, SKS, status pekerjaan dan lain sebagainya. Melihat hal tersebut penting adanya sebuah metode yang dapat memprediksi kelulusan mahasiswa, akan tetapi pada beberapa Perguruan Tinggi belum memiliki metode tersendiri untuk dapat memperkirakan kelulusan mahasiswanya apakah mahasiswa tersebut dapat lulus tepat waktu atau tidak. Untuk mengatasi hal tersebut, maka diperlukan sebuah model untuk dapat memprediksi kelulusan mahasiswa. Pada penelitian kali ini dilakukan analisis terhadap 3 metode yaitu Naive Bayes, K-NN dan Neural Network. Tujuan daripada penelitian ini yaitu untuk mengetahui metode mana yang lebih tepat digunakan dalam memprediksi kelulusan. Pada penelitian ini juga dilakukan perbandingan antara ketiga metode tersebut, dan didapatkan metode terbaik yaitu metode K-NN dengan nilai akurasi 89%.
Co-Authors Fitria Nurapriani Risca Fleureta Hudiyono Shofa Shofiah Hilabi