Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Ahmad Dwi Rifa’i
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means pada Dataset Marketing Campaign Berbasis Website Varel Deva Dewangga; Anggi Aziyah Kusumaningrum; Andy Aldyansyah; Ahmad Dwi Rifa’i
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi menghasilkan data pelanggan dalam jumlah besar yang dapat dimanfaatkan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Namun, data tersebut sering kali belum diolah secara optimal sehingga diperlukan penerapan teknik data mining untuk memperoleh informasi yang bermanfaat. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering pada Marketing Campaign Dataset untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan karakteristik dan perilaku pembelian. Tahapan penelitian meliputi data cleaning, feature engineering, normalisasi data menggunakan Min-Max Scaling, penentuan jumlah cluster dengan Elbow Method, serta proses clustering menggunakan algoritma K-Means. Dataset yang digunakan berjumlah 2.240 data pelanggan, kemudian setelah proses data cleaning diperoleh 2.215 data yang digunakan dalam proses analisis. Hasil segmentasi selanjutnya diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web yang dikembangkan menggunakan React, Supabase, dan Vercel, sehingga pengguna dapat mengimpor data, menjalankan proses clustering, serta melihat hasil segmentasi pelanggan secara interaktif. Implementasi sistem mampu mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa cluster berdasarkan karakteristik yang dimiliki sehingga dapat memberikan informasi yang berguna dalam penyusunan strategi pemasaran, penentuan target promosi, serta pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif dan berbasis data. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal adalah 4 dengan nilai Silhouette Score sebesar 0.3723 sehingga menghasilkan segmentasi pelanggan yang baik.
Implementasi Sistem Keamanan Pintu Pintar Berbasis ESP32 Menggunakan RFID, Keypad, dan Terintegrasi Blynk Devani Ula Ainurofiqi; Ahmad Dwi Rifa’i; Mukhlis Ash Shidiqi; Pramono -
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Keamanan akses ruangan merupakan aspek penting dalam mendukung perlindungan aset dan meningkatkan kenyamanan pengguna. Sistem penguncian konvensional masih memiliki beberapa kelemahan, seperti risiko kehilangan kunci, duplikasi kunci oleh pihak yang tidak berwenang, serta keterbatasan dalam proses pemantauan kondisi pintu secara real-time. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem keamanan pintu pintar berbasis ESP32 yang menyediakan tiga metode akses, yaitu menggunakan kartu RFID, password melalui keypad, dan aplikasi Blynk. Penelitian menggunakan metode Prototype yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, pembuatan prototype, implementasi, serta pengujian dan evaluasi. Sistem dibangun menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler utama yang terintegrasi dengan RFID RC522, keypad 4×4, relay, solenoid door lock, LCD I2C, dan aplikasi Blynk sebagai media monitoring serta kontrol jarak jauh. Hasil pengujian sebanyak 30 kali yang terdiri atas 10 pengujian RFID, 10 pengujian keypad, dan 10 pengujian aplikasi Blynk menunjukkan bahwa seluruh metode akses dapat berfungsi sesuai dengan rancangan sistem. Rata-rata waktu respons pembacaan RFID sebesar 1,29 detik, autentikasi menggunakan keypad sebesar 0,40 detik, dan respons aplikasi Blynk sebesar 0,21 detik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu menyediakan alternatif kontrol akses yang fleksibel serta mendukung fungsi monitoring dan pengendalian pintu secara real-time berbasis Internet of Things (IoT).
Co-Authors Andy Aldyansyah Anggi Aziyah Kusumaningrum Devani Ula Ainurofiqi Mukhlis Ash Shidiqi Pramono - Varel Deva Dewangga