Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.303
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Jurnal Ilmiah Ecosystem Profit : Jurnal Kajian Ekonomi dan Perbankan Syariah JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Indonesian Journal of Social and Educational Studies Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) HUMAN: South Asian Journal of Social Studies J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika
Rohman, Dede
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

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

Found 16 Documents
Search

 1   2 
Tinjauan Kinerja Arus Lalu-Lintas Jalan di Kota Makassar Sebagai Kota Wisata Di Indonesia Bagian Timur Cahayani, Erna; Yunus, Andi Ibrahim; Rohman, Dede; Syafaruddin, Syafaruddin
Indonesian Journal of Social and Educational Studies Vol 5, No 1 (2024): Indonesian Journal of Social and Educational Studies
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26858/ijses.v5i1.65307

Abstract

Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja arus lalu lintas pada ruas Jalan Dr. Sam Ratulangi dan kinerja simpang tak bersinyal pada persimpangan Toddopuli, Batua Raya, dan Borong Raya berdasarkan tingkat pelayanan jalan. Penelitian ini menggunakan metode pengambilan data kualitatif berupa observasi dan studi dokumentasi. Data dalam penelitian ini berupa data berdasarkan segi perolehan pengambilan data, yaitu: data utama dan penunjang dan data ditinjau dari segi bentuknya, yaitu: data kuantitatif dan kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan pada persimpangan Ruas Jalan Toddopuli Raya, Batua raya, dan Borong Raya bahwa tingkat pelayanan C dengan kinerja arus lalu lintas jalan, yaitu arus stabil tapi kecepatan gerak kendaraan dikendalikan dan pada Ruas Jalan Dr. Sam Ratulangi bahwa tingkat pelayanan D dengan kinerja arus lalu lintas jalan, yaitu arus mulai tidak stabil mulai di rasakan gangguan dalam aliran aliran mulai tidak baik) kecepatan operasi menurun relatif cepat akibat hambatan yang timbul.                            Kata Kunci: Kinerja, Volume, Kapasitas Kecepatan, dan Wisata.
Tinjauan Sarana dan Prasarana Pelayanan Jasa Transportasi Angkutan Penumpang Pada Terminal Tipe A: Studi Kasus: Terminal Daya Kota Makassar Cahyani, Erna; Yunus, Andi Ibrahim; Mastuti, Faizah; Bahar, Bahar; Rohman, Dede
Jurnal Ilmiah Ecosystem Vol. 23 No. 3 (2023): Ecosystem Vol. 23 No 3, September - Desember Tahun 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35965/eco.v23i3.3789

Abstract

Terminal Regional Daya merupakan merupakan Terminal Induk Penumpang Tipe A Kota Makassar. Moda pengangkutan berupa transportasi merupakan suatu gerakan pemindahan barang atau subjek orang dari tempat satu ke tempat lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pelayanan ketersediaan sarana dan prasarana di Terminal Regional Daya. Jenis penelitian menggunakan metode pengamatan langsung ke terminal, pengumpulan data dilakukan dengan survai data primer, berupa pengamatan langsung (observasi) dan angket (kuesioner) dan survai data sekunder, berupa dokumen yang diolah menggunakan metode IPA. Kondisi saat ini yang terlihat di Terminal Regional Daya, tidak adanya pemisahan jalur pejalan kaki dan kendaraan, jarangnya terdapat petugas keamanan di dalam terminal, memiliki tower pengawas yang tidak berfungsi maksimal, diperlukan penambahan petugas oprasional di dalam terminal, dan memasang papan informasi yang jelas di dalam terminal. Berdasarkan hasil penelitian tingkat ketersediaan sarana dan prasarana atau fasilitas di Terminal Regional Daya perlu peningkatan dalam melayani dan memenuhi kebutuhan penumpan serta sesuai standar terminal tipe A. Daya Regional Terminal is the Main Passenger Terminal Type A for Makassar City. The mode of transportation in the form of transportation is a movement of goods or people from one place to another. This research aims to determine the level of service availability of facilities and infrastructure at the Daya Regional Terminal. This type of research uses the direct observation method at the terminal, data collection is carried out by primary data surveys, in the form of direct observations (observations) and questionnaires (questionnaires) and secondary data surveys, in the form of documents processed using the IPA method. The current conditions seen at the Daya Regional Terminal, there is no separation of pedestrian and vehicle paths, there are rarely security officers in the terminal, there is a control tower that is not functioning optimally, it is necessary to add additional operational officers in the terminal, and install clear information boards in the terminal. in the terminal. Based on the research results, the level of availability of facilities and infrastructure or facilities at the Daya Regional Terminal needs to be improved in serving and meeting passenger needs and in accordance with type A terminal standards.
CLUSTERING BENCANA ALAM MENGGUNAKAN K-MEANS PADA WILAYAH JAWA BARAT Rohman, Dede; Annisa, Rhima; Indriyana Efendi, Deny; Solahudin, Dodi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8409

Abstract

Wilayah Jawa Barat memiliki risiko bencana alam yang signifikan, dengan hampir semua jenis bencana, termasuk gempa bumi, tanah longsor, banjir, dan lainnya, telah terjadi di berbagai bagian wilayah tersebut. Oleh karena itu, penting untuk mengkaji lebih mendalam informasi mengenai tingkat frekuensi bencana alam di berbagai daerah, guna meningkatkan kewaspadaan dan kesiapsiagaan di masa yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan insiden-insiden bencana alam di Jawa Barat ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan jenis bencananya. Rangkaian tahap metodologi melibatkan akuisisi data insiden bencana, pengolahan data, penentuan jumlah klaster yang optimal melalui metode elbow, implementasi algoritma K-Means, serta analisis hasil klastering. Dengan menggunakan tools Rapidminer diperoleh 3 cluster dengan nilai Davies Bouldin Index yaitu 0.004. Cluster 0 merupakan daerah dengan kejadian tinggi, Cluster 2 dengan daerah kejadian sedang dan Cluster 1 dengan kejadian rendah.
PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING DALAM ANALISIS SENTIMEN CAWAPRES 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Iin, Iin; Supriatna, Reza; Mulyawan, Mulyawan; Rohman, Dede
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8572

Abstract

Pemerintah indonesia akan mengadakan pemilu tahun 2024 isu yang paling di sorot yaitu pemilihan calon presiden dan calon wakil presiden tahun 2024, keputusan Mahkamah Konstitusi (MK) tentang pemilihan calon presiden dan wakil presiden pada tahun 2024 menjadi isu yang sangat viral, terutama terkait CAWAPRES muda. Beberapa analisis sentimen di Twitter menunjukkan bahwa teks yang disebutkan masyarakat memiliki sentimen negatif, positif, atau netral. Dalam konteks penelitian ini, fokusnya adalah menilai apakah teks yang muncul di Twitter bersifat negatif, positif, atau bahkan bersifat netral. Metode yang digunakan dalam penelitian ini metode SEMMA (sample, explore, modify, assess) dengan menggunakan algoritma naive bayes, dengan pemodelan confusion matrix untuk prediksi sentimen menggunakan Naïve Bayes dengan menghasilkan nilai presisi, akurasi dan recall. Hasil evaluasi dari algoritma naive bayes tersebut mencapai 73,98% untuk nilai recall, 77,37% untuk nilai akurasi dan 100% untuk nilai presisi.
OPTIMASI PENGELOLAAN SAMPAH MELALUI MODEL PENGELOMPOKAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS Nugraha, Rifqi; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Rohman, Dede
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5694

Abstract

Pengelolaan sampah di Jakarta menghadapi tantangan besar akibat volume dan karakteristik lokasi yang bervariasi. Penelitian ini dimaksudkan untuk menginvestigasi dampak dari beberapa faktor tersebut dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering, untuk mengidentifikasi karakteristik setiap cluster dan mengusulkan strategi pengelolaan sampah yang lebih efektif. Metode yang digunakan adalah Proses Knowledge Discovery in Database (KDD), yang mencakup tahap pengumpulan data, preprocessing, transformasi, dan analisis clustering. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa jumlah klaster yang optimal adalah empat, menunjukan nilai DBI sebesar 0,220, menandakan kualitas klaster yang baik. Cluster 0, yang memiliki volume sampah tinggi, mendominasi Jakarta Barat dan memerlukan perhatian khusus dalam pengelolaan. Cluster 1, dengan volume sampah sedang, tersebar merata di seluruh daerah, menunjukkan potensi untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan. Sementara itu, Cluster 2 dan Cluster 3 dengan volume rendah, berada di Jakarta Pusat dan Jakarta Utara, memerlukan pendekatan khusus seperti pengembangan fasilitas pengolahan sampah dan sistem daur ulang yang terintegrasi. Penelitian ini mengindikasikan bahwa pengelompokan menggunakan K-Means dapat memberikan wawasan berharga untuk mendukung strategi pengelolaan sampah yang berkelanjutan di Jakarta, serta menjadi dasar bagi pengambilan keputusan yang lebih terarah dalam memperbaiki kualitas lingkungan kota.
ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENINGKATKAN SEGMENTASI POLA KEKERASAN Fithriyani, Nurul Muna; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Rohman, Dede
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5795

Abstract

Abstrak. Meningkatnya angka kekerasan terhadap perempuan dan anak-anak di berbagai wilayah telah menimbulkan kebutuhan mendesak akan strategi yang efektif untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan daerah-daerah yang rawan kekerasan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode klasterisasi berbasis algoritma K-Means dalam upaya meningkatkan segmentasi pola kekerasan, khususnya dalam kasus yang melibatkan perempuan dan anak. Dengan menggunakan data kekerasan dari berbagai wilayah, algoritma K-Means diterapkan untuk mengelompokkan kasus berdasarkan karakteristik tertentu yang relevan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means memiliki potensi yang kuat dalam segmentasi data kekerasan dan mampu memberikan hasil yang lebih optimal dibandingkan metode lain pada kasus yang dipelajari. Penelitian ini memberikan wawasan baru dalam pengelompokan data sosial menggunakan pendekatan klasterisasi, yang pada akhirnya dapat meningkatkan upaya penanganan kasus kekerasan di berbagai wilayah. Penelitian ini menggunakan tahapan Knowladge Discovery in Database (KDD). Data yang diperoleh bersumber dari situs portal https://www.kaggle.com/datasets . Metode k-means clustering yang berfungsi untuk memecah dataset menjadi beberapa kelompok/cluster. Berdasarkan hasil penelitian ini terdapat 2 cluster yaitu cluster 0 dengan jumlah anggota 1573 dan cluster 1 dengan jumlah anggota 3431. pengukuran kinerja menggunakan DBI, K=2 dengan tingkat kinerja 0,459 maka tingkat kinerja yang terbaik karena tingkat dalam dex mendekati 0.133 
OPTIMASI PREDIKSI OMSET PENJUALAN PADA PABRIK OLAHAN TAHU MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR Hermawan, Ramdan; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Rohman, Dede
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5888

Abstract

Peningkatan omset penjualan merupakan aspek krusial dalam keberlanjutan bisnis, termasuk di Pabrik Olahan Tahu Khong Jaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi hubungan variabel-variabel seperti harga, jumlah produksi, distribusi, dan promosi terhadap omset penjualan, serta memprediksi potensi pendapatan pada tahun 2024 dan 2025. Metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD), meliputi pengumpulan data, preprocessing, transformasi, analisis menggunakan regresi linear sederhana, dan evaluasi model. Data historis dari tahun 2022 hingga 2023 dianalisis untuk mendapatkan wawasan prediktif. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel harga memiliki korelasi paling kuat dengan omset (r = 0,884), diikuti oleh variabel tanggal (r = 0,841) dan volume penjualan (r = 0,638). Prediksi omset untuk tahun 2024 diperkirakan mencapai Rp1.399.036.400,75, meningkat menjadi Rp1.659.565.708,42 pada tahun 2025. Tren kenaikan omset ini menggambarkan pertumbuhan bisnis yang signifikan, dengan peningkatan tahunan hampir 50% pada tahun pertama dan 37,67% pada tahun kedua. Temuan ini menegaskan pentingnya strategi penetapan harga yang optimal dan peningkatan distribusi volume penjualan untuk mendukung pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami faktor-faktor utama yang memengaruhi omset penjualan serta mengembangkan model prediktif untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Hasil ini diharapkan dapat menjadi dasar untuk pengelolaan bisnis yang lebih efektif di masa depan.
IMPLEMENTASI TEKNOLOGI QUICK RESPONSE CODE DALAM SISTEM E-TICKETING PADA EVENT ORGANIZER Almadina, Muhammad Fitrian Shousyade; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Rohman, Dede
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5730

Abstract

Penelitian bertujuan untuk merancang dan menguji seberapa efektif sistem dengan teknologi Quick Response Code untuk mengoptimalkan manajemen acara dan mengevaluasi kepuasan pengguna. Tingkat kepuasan diukur menggunakan metode System Usability Scale (SUS) yang dibagikan kepada 60 responden. Analisis kuesioner menghitung rerata nilai final_score SUS, disertai uji validitas dan reliabilitas menggunakan Cronbach's Alpha. Pengujian Kruskal-Wallis dilakukan untuk menilai perbedaan kepuasan sebelum dan setelah sistem diimplementasi. Hasil analisis menunjukkan nilai rerata final_score SUS sebesar 72.2 (kategori GOOD), dengan tingkat kepuasan HIGH hingga ACCEPTABLE. Uji validitas menyatakan semua pertanyaan valid, dan uji reliabilitas menghasilkan nilai Cronbach Alpha sebesar 0.69, hal ini menunjukkan konsistensi yang baik. Uji Kruskal-Wallis mengungkap perbedaan signifikan (p < 0.001), menunjukkan dampak positif sistem terhadap pengalaman pengguna.
ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN VOUCHER WIFI DENGAN METODE K-MEANS Fahmi Naufal; Martanto; Arif Rinaldi Dikananda; Rohman, Dede
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 1 (2025): EDISI 23
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i1.5169

Abstract

AirNet Teknologi, yang bergerak di bidang konsultasi komputer dan penyedia layanan internet WiFi, melakukan penelitian untuk menerapkan teknik clustering menggunakan algoritma K-Means dalam menganalisis data penjualan voucher WiFi di cabang Talun dari 31 Oktober 2023 hingga 31 April 2024. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan berdasarkan jenis paket, durasi penggunaan, dan harga, guna meningkatkan strategi pemasaran perusahaan. Dataset yang dianalisis mencakup detail transaksi seperti tanggal, jenis produk, durasi penggunaan, dan total pembayaran. Proses analisis dilakukan menggunakan RapidMiner Studio dengan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), termasuk seleksi data, praproses, dan evaluasi hasil clustering menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil menunjukkan jumlah klaster optimal adalah K = 6 dengan nilai DBI 0.182, menandakan kualitas clustering yang baik. Pelanggan dikelompokkan ke dalam enam klaster dengan karakteristik berbeda, yang dapat digunakan untuk menargetkan promosi dan program loyalitas. Penelitian ini menekankan pentingnya analisis data dalam pengambilan keputusan strategis, memungkinkan AirNet Teknologi untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memperkuat posisinya di pasar layanan WiFi.
PENERAPAN FP-GROWTH UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN PRODUK SKINCARE Khoirunisa, Pitria; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Rohman, Dede
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 1 (2025): EDISI 23
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i1.5213

Abstract

Kemajuan teknologi informasi dan persaingan di industri kecantikan menghasilkan data transaksi yang besar. Algoritma FP-Growth dipilih dalam penelitian ini karena efisiensinya dalam menganalisis data besar tanpa perlu menghasilkan kandidat itemset seperti algoritma Apriori. Data ini, jika dianalisis dengan tepat, dapat memberikan wawasan yang berguna untuk memperbaiki strategi pemasaran, meningkatkan efisiensi operasional, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. CV Leika Skincare belum memiliki panduan dalam memanfaatkan data transaksi secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pembelian produk skincare menggunakan data transaksi penjualan dari Januari hingga Juni 2024, terdiri dari 25.818 entri data dan 22 atribut. Data dalam industri kecantikan sangat penting karena memberikan wawasan terkait perilaku pelanggan, preferensi produk, dan kebutuhan pasar, sehingga membantu perusahaan seperti CV Leika Skincare dalam merancang kampanye pemasaran yang relevan dan berbasis data. Dengan metode FP-Growth, bagian dari pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD), serta bantuan perangkat lunak Rapid Miner, ditemukan 10 aturan asosiasi yang signifikan. Hasil penelitian ini memberikan wawasan strategis untuk promosi bundling produk, rekomendasi produk, dan manajemen stok yang lebih baik. Penelitian ini menunjukkan pentingnya pemanfaatan data secara strategis dalam meningkatkan daya saing di industri kecantikan.
Co-Authors ., Martanto Abdul Rozak, Rama Wijaya Almadina, Muhammad Fitrian Shousyade Annisa, Rhima Arif Rinaldi Dikananda B, Syamsuddin Bahar Bahar, Bahar Cahayani, Erna Cahyani, Erna Dikananda, Arif Rinaldi Fahmi Naufal Faizah Mastutie Fithriyani, Nurul Muna Hanita, Rayona Hermawan, Ramdan Iin, Iin Indriyana Efendi, Deny Irfan Ali, Irfan Kardina, Kardina Khoirunisa, Pitria Lestari, Noviana Ayu Martanto Martanto . Mastuti, Faizah Mulyani, Heni Mulyawan, Mulyawan Nugraha, Rifqi Pura, Panji Adi Rinaldi Dikananda, Arif Rismayanti Rismayanti Salsabila Ainal Wasilah, Qonita Solahudin, Dodi Suarna, Nana Supriatna, Reza Syafaruddin Syafaruddin Syifa, Nurkhasanah Fadhila Triana, Ira Yunus, Andi Ibrahim