Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.129
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Technologia: Jurnal Ilmiah Competitive Media Informatika Indonesian Community Service and Empowerment Journal (IComSE) Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Jurnal Sains Manajemen Naratif : Jurnal Nasional Riset, Aplikasi dan Teknik Informatika Jurnal Sosial dan Abdimas Jurnal Financia : Akuntansi dan Keuangan Hexatech: Jurnal Ilmiah Teknik Competitive SEMINAR TEKNOLOGI MAJALENGKA (STIMA)
Hariyanti, Ifani
Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
Aerospace Engineering Arts Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Neuroscience Social Sciences Transportation

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
Aplikasi Event Organizer Gathering Dan Outbound Berbasis Android Pada Bellva Adventure Indonesia Muhamad Ridwan Ramadan; Ifani Hariyanti
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 6, No 2 (2023): April 2023
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v6i2.6075

Abstract

AbstrakBellva Adventure Indonesia merupakan salah satu jasa event organizer yang bergerak di bidang event organizer untuk gathering dan outbound. Bellva sudah berdiri sejak lama dan mempunyai banyak client. Akan tetapi, setelah adanya virus corona, Bellva kehilangan beberapa client karena keterbatasan jarak dan komunikasi. Setelah Indonesia mulai terbebas dan masuk ke era new normal, manajemen Bellva Adventure Indonesia mulai melaksanakan promosi untuk menarik client salah satunya dengan membuat aplikasi Android. Tujuan dari penelitian ini yaitu memudahkan dan memaksimalkan komunikasi antara client dan pihak Bellva Adventure Indonesia dalam melakukan pemesanan gathering. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi Android dengan fitur login, jadwal, menu booking, menu pembayaran, menu informasi dan menu artikel atau blog.Kata Kunci : Bellva Adenture Indonesia, Aplikasi Android, Pemesanan Gathering. AbstractBellva Adventure Indonesia is one of the event organizer services which is engaged in event organizer for gathering and outbound. Bellva has been around for a long time and has many clients. However, after the corona virus, Bellva lost several clients due to distance and communication limitations. After Indonesia began to be free and entered the new normal era, the management of Bellva Adventure Indonesia began to carry out promotions to attract clients, one of which was by creating an Android application. The purpose of this research is to facilitate and maximize communication between the client and Bellva Adventure Indonesia in making gathering reservations. The results of this study are Android applications with login features, schedules, booking menus, payment menus, information menus and article or blog menus.  Keywords – Bellva Adenture Indonesia, Android Application, Gathering Orde.
Perancangan Sistem IoT Smart Fisher Untuk Kelompok Budidaya Ikan Kaliwungu Rahayu Ramdhani, Yudi; Hariyanti, Ifani; Sandini, Dwi; Susanti, Sari; Najiyah, Ina
Jurnal Sosial & Abdimas Vol 5 No 1 (2023): Jurnal Sosial & Abdimas
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jsa.v5i1.1071

Abstract

Kelompok masyarakat yang memiliki mata pencaharian melalui budidaya ikan salah satunya adalah Kelompok Budidaya Ikan Kaliwungu Rahayu yang berlokasi di Dusun Panglajan Desa Cintaratu Kec Parigi Kabupaten Pangandaran. Berdasarkan hasil temuan yang didapatkan dari pembudidaya ikan, baik yang berfokus pada pembenihan maupun pembesaran sama-sama merasakan masa panen yang lama. Pada pembudidaya yang berfokus pada pembenihan masa panen kurang lebih dicapai selama 3 bulan, sedangkan untuk yang berfokus pada pembesaran dicapai selama 4 bulan. Masa panen yang kurang optimal dipengaruhi tidak adanya alat penunjang. Peralatan ini yang berpengaruh pada manajemen kualitas air, selama ini manajemen kualitas air dilakukan secara tradisional dan berdasarkan pengalaman yang diperoleh. Faktor tersebut juga menyebabkan bidang budidaya ikan dipandang memiliki nilai ekonomi yang rendah. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk membantu Kelompok Budidaya Ikan Kaliwungu Rahayu untuk menyelesaikan masalahnya. Metode yang yang digunakan dalam pengabdian masyarakat ini terdiri dari tahapan observasi, wawancara dengan mitra, survey lokasi kolam tempat budidaya ikan, serta sosialisasi hasil perancangan model teknologi yang akan dibuat. Hasil pengabdian masyarakat ini sebuah model perancangan sistem IoT yang akan diterapkan untuk manajemen kolam, pada Kelompok Budidaya Ikan Kaliwungu Rahayu.
Implementasi Aplikasi Surface Roughness Tester atau Alat Ukur Kekasaran Permukaan Jalan Menggunakan C# dan Arduino Raharja, Agung Rachmat; Setiyono, Riyanto; Hariyanti, Ifani
Media Informatika Vol 23 No 1 (2024)
Publisher : P3M STMIK LIKMI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37595/mediainfo.v23i1.206

Abstract

Jalan merupakan salah satu akses untuk saling menghubungkan satu daerah dengan daerah lain, kerusakan pada jalan di sebabkan oleh beban muatan pada jalan terlalu berlebihan, hal ini mengakibatkan kurang baiknya jalan untuk menghubungkan satu daerah dengan daerah lainnya. Alat uji kekasaran jalan pada umumnya memang menggunakan perangkat keras yang biasanya di gunakan, namun untuk pencatatan hasilnya masih menggunakan manual dan tidak bisa di simpan dalam jangka waktu lama. Dengan adanya aplikasi ini kekasaran jalan pada suatu daerah dapat di lakukan kapan saja dan di mana saja, selain itu aplikasi ini menggunakan komputer yang terhubung dengan perangkat keras dan ini memudahkan untuk penyimpanan data dan mengeluarkan data pada sebelumnya. Dengan menggunakan GPS dapat memudahkan untuk mengetahui di daerah mana saja yang terdapat jalan yang rusak.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI CALIFORNIA BEARING RATIO (CBR) DENGAN MENGGUNAKAN C# DAN ARDUINO Raharja, Agung Rachmat; Setiyono, Riyanto; Hariyanti, Ifani
Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 6 No 1 (2024): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v6i1.1425

Abstract

California Bearing Ratio (CBR) adalah suatu cara (metode) untuk menentukan nilai daya dukung suatu tanah dalam menahan atau memikul beban-beban yang bekerja pada tanah, yaitu beban-beban yang bekerja pada permukaan jalan. Untuk mengetahui beban tanah biasanya di lakukan pada sebuah alat uji CBR pada lab, selain itu hasil perolehan yang di dapatkan dari uji tersebut masih manual dan tidak dapat disimpan ke dalam komputer, dengan adanya aplikasi CBR ini hasil yang di dapatkan dapat disimpan ke dalam sebuah komputer dan dapat dilihat berulang sesuai dengan kebutuhan. Metode penelitian yang digunakan adalah R&D dan menghasilkan sebuah produk yaitu software dan hardware. Perangkat lunak menggunakan C# dan perangkat kerasnya menggunakan Arduino. Dengan menggunakan aplikasi ini operator hanya memasukkan data yang sudah di siapkan pada aplikasi dan secara otomatis akan menghasilkan nilai yang dapat dilihat oleh operator, selain itu terdapat grafik yang dapat dilihat dan hasilnya disimpan ke dalam komputer dan hasil ini berupa file excel dan PDF. Hardware menggunakan arduino untuk menyambungkan ke dalam mekanik. Dengan adanya aplkasi ini pencarian perhitungan CBR menjadi terkomputerisasi.
Perbandingan Kinerja Metode Machine Learning Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam Prediksi Harga Saham Apple Rismayadi, Ali Akbar; Febrianto, Rudhi Wahyudi; Raharja, Agung Rachmat; Hariyanti, Ifani
Media Informatika Vol 23 No 3 (2024)
Publisher : P3M STMIK LIKMI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37595/mediainfo.v23i3.299

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi kinerja tiga model machine learning SVM, Random Forest, dan KNN untuk memprediksi harga saham Apple. Menggunakan data historis saham, modelmodel tersebut dinilai berdasarkan metrik utama: Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan R-Squared (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM adalah model dengan kinerja terbaik, dengan MSE sebesar 0.2637, MAE sebesar 0.2710, dan R² sebesar 0.9999, yang mencerminkan akurasi prediksi yang sangat baik dan keandalan yang tinggi. Model Random Forest menunjukkan kinerja yang cukup kompetitif dengan MSE sebesar 0.4781, MAE sebesar 0.3852, dan R² sebesar 0.9998. Sebaliknya, model KNN memiliki tingkat kesalahan tertinggi, dengan MSE sebesar 0.7938 dan R² sebesar 0.9997, sehingga kurang cocok untuk dataset ini. Temuan ini menegaskan bahwa SVM adalah model yang paling andal untuk memprediksi harga saham Apple secara akurat. Penelitian ini memberikan wawasan penting dalam pemilihan model pembelajaran mesin untuk prediksi deret waktu finansial, yang dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam analisis pasar saham.
Perbandingan Algoritma Decision Tree dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Data Pengaruh Media Sosial dan Jam Tidur Terhadap Prestasi Akademik Siswa Husaini, Al -; Hariyanti, Ifani; Raharja, Agung Rachmat
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 15, No 2 (2024): Technologia (April)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v15i2.14381

Abstract

Masalah : Penerapan dan perbandingan algoritma Decision Tree dan naïve bayes berkaitan dengan studi kasus mengenai dampak penggunaan media sosial dan pola tidur terhadap kinerja akademik mahasiswa.Tujuan: Kontribusi yang signifikan terhadap pemahaman tentang bagaimana media sosial dan kebiasaan tidur bersama-sama mempengaruhi kinerja akademik mahasiswa dengan penerapan algoritma Decision Tree dan Naïve BayesMetode: Pada penelitian ini perbandingan algoritma Decision Tree dan algoritma Naive Bayes digunakan untuk klasifikasi data pengaruh media sosial dan jam tidur terhadap prestasi akademik siswa.Hasil: Model interpretasi yang dibuat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi untuk algoritma Decision Tree dibandingkan dengan Naive Bayes dengan akurasi sebesar 86,67% sedangkan Naive Bayes yaitu 70,00%, hal ini mengidikasikan kedua algoritma tersebut dapat mengklasifikasikan data terkait pengaruh media sosial dan jam tidur terhadap kinerja akademik siswa dengan menyesuaikan fitur dan penerapan algoritma yang digunakan.Kesimpulan: Algoritma Decision Tree mendapatkan hasil dengan interpretasi intuitif melalui representasi Decision Tree yang sesuai untuk data terstruktur, sedangkan  penggunaan algoritma Naive Bayes lebih efisien dalam menangani data dengan fitur yang indepedensi atau tidak adanya hubungan yang signifikan dari fitur fitur yang ada.Kata kunci: akademisi, media sosial, jam tidur, Decision Tree, Naive Bayes
PREDIKSI HARGA SAHAM BBCA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY DAN GATED RECURRENT UNIT Hariyanti, Ifani; Putra, Vito Hafizh Cahaya; Raharja, Agung Rachmat
Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 7 No 1 (2025): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v7i1.1901

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA) menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Data harga saham diambil dari Yahoo Finance (2010–2023) sebanyak 3.464 data, mencakup atribut Tanggal, Open, High, Low, Close, Adj Close, dan Volume. Data diproses menggunakan MinMax Scaler sebelum pelatihan model. Model dievaluasi menggunakan MAE, RMSE, dan MAPE untuk mengukur performa prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GRU lebih unggul dibandingkan LSTM dalam memprediksi harga saham BBCA, dengan akurasi prediksi yang lebih mendekati nilai aktual. Dari hasil eksperimen pelatihan model menggunakan dataset harga saham BBCA harian dengan berbagai kombinasi hyperparameter yang ditetapkan, ditemukan bahwa model dengan metrik evaluasi terendah adalah model LSTM dengan batch size 64 dan epoch 20. Model ini memberikan nilai MAE sebesar 158.508342, RMSE sebesar 208.687816, dan MAPE sebesar 2.248164%. Temuan ini diharapkan berkontribusi pada pengembangan analisis keuangan di Indonesia.
LOCAL ECONOMIC EMPOWERMENT THROUGH THE DEVELOPMENT OF MSMEs AND TOURISM BASED ON LOCAL WISDOM IN LINTANG VILLAGE, EAST BELITUNG Ary, Maxsi; Anshori, Iedam Fardian; Hariyanti, Ifani; Rahadi, Panji Firman; Irawan, Rivaldy; Sulaeman, Aqil Tama
Indonesian Community Service and Empowerment Journal (IComSE) Vol. 6 No. 1 (2025): Indonesian Community Service and Empowerment Journal (IComSE)
Publisher : Divisi Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat (DP2M) UNIKOM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/icomse.v6i1.14459

Abstract

Lintang Village, located in East Belitung, possessed significant potential for local economic development through micro, small, and medium enterprises (MSMEs) and tourism based on local wisdom. The village was known for its traditions and rich natural resources, such as cultivating pepper (white pepper), spices, and traditional fishing techniques. Additionally, natural attractions like Tebat Rasau and cultural sites such as Kubok Tuk Layang offered unique tourism opportunities. This study aimed to explore the economic potential of the village through approaches grounded in local wisdom and community traditions. This study aimed to explore the economic potential of the village through approaches grounded in local wisdom and community traditions. The study adopted a qualitative case study approach, with data collected through field observations, interviews with stakeholders, and document analysis. A SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) analysis was applied to evaluate the development potential of MSMEs and tourism, identify key challenges, and formulate strategies for local economic empowerment. The findings revealed that MSMEs rooted in local wisdom had significant opportunities for growth, including honey-based products, handcrafted items made from rattan and bamboo, and organic agricultural products. Additionally, cultural and educational tourism had the potential to attract both domestic and international visitors. However, the village faced several challenges, such as a lack of support from local authorities, limited market access, and inadequate entrepreneurial training for the local community. To address these challenges, proposed strategies included digitizing village administration, providing entrepreneurial training, promoting tourism through online platforms, and collaborating with higher education institutions through community service programs and innovative research. By implementing these strategies, Lintang Village demonstrated potential to become a sustainable model for local economic empowerment based on local wisdom.
OPTIMALISASI MANAJAMEN SDM BERBASIS AI: DAMPAK PADA EFISIENSI DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN ORGANISASI Drajat, Devi Yuniati; Sandini, Dwi; Hariyanti, Ifani; Raharja, Agung Rachmat
Jurnal Sains Manajemen Vol 7 No 1 (2025): Jurnal Sains Manajemen (In press)
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jsm.v7i1.1790

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dampak implementasi teknologi berbasis kecerdasan buatan (AI) pada manajemen sumber daya manusia (SDM), khususnya terhadap efisiensi operasional dan pengambilan keputusan organisasi. Data dikumpulkan melalui metode survei dan wawancara semi-terstruktur yang melibatkan 30 responden dari berbagai organisasi yang telah menerapkan teknologi AI. Hasil survei dianalisis menggunakan statistik deskriptif dan inferensial, sementara data wawancara dianalisis secara tematik untuk mendalami tantangan dan peluang implementasi AI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi AI secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional, dengan pengurangan beban kerja manual hingga 50% pada beberapa proses seperti rekrutmen dan evaluasi kinerja. Selain itu, AI juga berkontribusi pada pengambilan keputusan yang lebih akurat dan objektif, meskipun terdapat tantangan seperti kurangnya pelatihan teknis dan biaya implementasi yang tinggi. Uji validitas dan reliabilitas instrumen penelitian menghasilkan nilai yang tinggi, menunjukkan bahwa data yang diperoleh dapat diandalkan. Penelitian ini merekomendasikan peningkatan pelatihan teknis dan transparansi sistem AI untuk memaksimalkan potensi teknologi ini dalam manajemen SDM
Pengaruh Kecerdasan Buatan Dalam Sistem E-Recruitment Terhadap Efektivitas Seleksi Karyawan Sandini, Dwi; Hariyanti, Ifani; Yuniati Drajat, Devi; Rachmat Raharja, Agung
Jurnal Sains Manajemen Vol. 7 No. 2 (2025): Jurnal Sains Manajemen
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/5p696738

Abstract

Transformasi digital telah membawa perubahan signifikan dalam praktik manajemen sumber daya manusia, khususnya pada proses rekrutmen dan seleksi karyawan. Penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam sistem e-recruitment menjadi inovasi strategis yang menjanjikan efisiensi dan efektivitas melalui otomatisasi penyaringan CV, pencocokan kompetensi, penggunaan chatbot, hingga evaluasi kandidat berbasis skor. Namun, di balik potensi tersebut, terdapat tantangan implementasi seperti bias algoritmik, transparansi pengambilan keputusan, dan kesiapan infrastruktur organisasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penerapan AI dalam sistem e-recruitment terhadap efektivitas seleksi karyawan. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif eksplanatori dengan menyebarkan kuesioner kepada 75 responden dari berbagai perusahaan di Indonesia yang telah mengadopsi sistem e-recruitment berbasis AI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua dimensi penerapan AI berpengaruh positif dan signifikan terhadap efektivitas seleksi, meliputi kecepatan proses, akurasi pemilihan kandidat, tingkat retensi awal, dan kepuasan manajer. Penelitian ini memberikan kontribusi empiris dan praktis dalam pengembangan sistem e-recruitment yang tidak hanya efisien, tetapi juga adil dan etis dalam konteks manajemen SDM modern
Co-Authors Agung Rachmat Raharja Ali Akbar Rismayadi, Ali Akbar Apriliani, Anna Alifia Bagas Oxy Exa Andriansyah Drajat, Devi Yuniati Dwinta Mulyanti Egi Septiana Fadila Andini Febrianto, Rudhi Wahyudi Feti Fatimah Maulyan Hafizh Cahaya Putra, Vito Husaini, Al - Iedam Fardian Anshori, Iedam Fardian Ina Najiyah Irawan, Rivaldy MAXSI ARY Muhamad Ridwan Ramadan Muhyidin, Muhammad Sahel Novianto, Muhammad Fahmi Rahadi, Panji Firman Ria Yuli Angliawati Rissa Nurfitriana Handayani Riyanto Setiyono, Riyanto Rohmah, Sophia Nur Safra, Candra Edmond Sandini, Dwi Sari Susanti, Sari Sulaeman, Aqil Tama Wildan Wiguna Yudi Ramdhani Yuniati Drajat, Devi