Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Angkasa: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Jurnal Impresi Indonesia
Rushadi, Benny
Unknown Affiliation
Religion Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
FORECASTING MONTHLY NAUTICAL CHART TIME SERIES OF JAVA AREA USING ARIMA METHOD (CASE STUDY: PRIMKOPAL PUSHIDROSAL SALES UNITS) Rushadi, Benny; Puspitodjati, Sulistyo
Angkasa: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Vol 12, No 1 (2020): Mei
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (195.072 KB) | DOI: 10.28989/angkasa.v12i1.581

Abstract

Nautical chart is a sea map made from paper and has a function to safety of navigation at sea as it provides vital information such as configuration of the coastline, depth of the sea, seabed nature, hazardous location, height and navigation aids. Sailing at sea and on the waters are not always safe as many navigational hazards threaten at any time, therefore the role of nautical charts is essential. Inaccuracy in estimating the number of nautical chart production has affected the amount of stockpiles in the warehouse, this is very inefficient for sales unit of Primkopal Pushidrosal. Consequently, the making of an appropriate forecasting model to predict the amount of stock in the coming period is expected to overcome these problems. The data which had been used in this research is Indonesian nautical chart sales  from January 2012 to March 2019 in the Java area  for 87 periods from January 2012 to March 2019 to predict the number of product requests for the coming 8 periods from April to November 2019, as the most densely sea traffic hence nautical charts in this area are the most utilized. The quantitative analysis of the model uses the Integrated Moving Average Autoregressive (ARIMA) method approach where the stages are from identification of model, estimation of parameter and diagnostic tests, because this method is good enough to predict short-term periods and is suitable for predicting the magnitude of any variable in time series data. Processing data uses Minitab 17 software and the results of the research showed that 87 of these periods where the data has not been stationer against mean, so it must be differentiated level 1 in order to be stationary and the ARIMA model is ARIMA(0,1,1) by equation  Xt = - 0.551 + Xt ? 1 - 0.85et? 1.
OPTIMALISASI SISTEM INFORMASI PUSHIDROSAL GUNA PENGOLAHAN DATA HASIL SURVEI DALAM RANGKA MENDUKUNG TUGAS OPERASI SURVEI DAN PEMETAAN Rushadi, Benny; Suharjo, Bambang; Kristiyono, Kristiyono
Jurnal Impresi Indonesia Vol. 4 No. 7 (2025): Indonesian Impression Journal (JII)
Publisher : Riviera Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58344/jii.v4i7.6734

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan sistem informasi dalam pengolahan data hasil survei yang dilakukan oleh Pusat Hidro-Oseanografi TNI Angkatan Laut (Pushidrosal). Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan pendekatan analisis deskriptif. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara mendalam dengan pihak-pihak terkait di Pushidrosal dan akademisi, serta observasi langsung terhadap infrastruktur jaringan yang ada. Analisis data dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak NVivo 12 untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja sistem informasi. Hasil dari pengolahan data dengan NVivo memberikan rekomendasi untuk meningkatkan sistem jaringan LAN dengan menggunakan teknologi serat optik, yang dikenal dengan kecepatan dan bandwidth yang lebih tinggi dibandingkan dengan kabel tembaga tradisional. Selain itu, peningkatan ke 10 Gigabit switch diharapkan dapat mempercepat transfer data antar perangkat dalam jaringan, sehingga mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk pemrosesan data. Integrasi peningkatan kapasitas server penyimpanan juga menjadi fokus utama, karena kapasitas penyimpanan yang memadai sangat penting untuk menyimpan dan mengelola data survei yang terus bertambah dan kompleks. Dengan mengimplementasikan rekomendasi tersebut, maka pengolahan data hasil survei dapat dilakukan dengan lebih cepat dan efisien, sehingga menghasilkan data yang lebih akurat dan dapat diandalkan untuk mendukung berbagai kegiatan operasional Pushidrosal.
Co-Authors Anak Agung Gede Sugianthara Kristiyono, Kristiyono Suharjo, Bambang