Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal GEOGRAPHY : Jurnal Kajian, Penelitian dan Pengembangan Pendidikan
Rahman, Ilham Fathur
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS STRATEGI DAN DAMPAK PEMBERDAYAAN MASYARAKAT YANG BERKELANJUTAN DI DAERAH TERPENCIL PADA BIDANG PENDIDIKAN Musthofa, Budiman Mahmud; Rahman, Ilham Fathur
GEOGRAPHY : Jurnal Kajian, Penelitian dan Pengembangan Pendidikan Vol 9, No 2 (2021): September
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/geography.v9i2.5717

Abstract

Abstrak: Pengembangan bidang pendidikan hingga saat ini masih menjadi perhatian pemerintah,  khususnya pendidikan di daerah terpencil. Tentunya peran pemerintah perlu dibantu dengan partisipasi masyarakat luas yang salah satunya adalah Gerakan Indonesia Mengajar. Tujuan dari kajian ini untuk mengetahui strategi dan dampak program pemberdayaan masyarakat yang berkelanjutan di bidang pendidikan yang dilakukan oleh Pengajar Muda Indonesia Mengajar di Kabupaten Paser. Penelitian ini dilakukan menggunakan pendekatan kualitatif dengan studi kasus. Hasil penelitian menunjukan bahwa kegiatan pemberdayaan ini berfokus pada bidang pendidikan melalui pendekatan pembelajaran sekolah dan terlibat dengan aktivitas masyarakat setempat serta membantu membangun jejaring dengan berbagai stakeholder lain. Program yang berlangsung selama 5 tahun sejak tahun 2010-2015, ternyata dampak dan manfaatnya masih berkelanjutan hingga saat ini. Temuan ini juga membuktikan bahwa program yang terencana dan melibatkan kolaborasi multi stakeholder berdampak jangka panjang, yaitu mampu membangun keberdayaan masyarakat sehingga berdampak pada peningkatan kualitas hidup masyarakat.   Abstract:  The development of the education sector is still a concern of the government, especially education in remote areas. Of course, the role of the government needs to be assisted with the participation of the wider community, one of which is the Indonesian Teaching Movement. The purpose of this study is to determine the strategy and impact of sustainable community empowerment programs in the field of education carried out by Young Indonesian Teaching Teachers in Paser Regency. This research was conducted using a qualitative approach with case studies. The results of the study indicate that this empowerment activity focuses on the field of education through a school learning approach and is involved with local community activities and helps build networks with various other stakeholders. The program which lasted for 5 years from 2010-2015, it turns out that the impact and benefits are still ongoing today. This finding also proves that a program that is planned and involves multi-stakeholder collaboration will have a long-term impact, able to build community empowerment so that it has an impact on improving the quality of life of the community.
Pemanfaatan Metode Collaborative Filtering dengan Algoritma KNN pada Sistem Rekomendasi Produk PUTRA, KURNIA RAMADHAN; RAHMAN, ILHAM FATHUR
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 9, No 1 (2024): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v9i1.113-123

Abstract

AbstrakSalah satu permasalahan customer pada e-commerce adalah sulitnya menemukan produk yang diinginkan untuk dibeli. Sistem rekomendasi mampu menangani permasalahan tersebut dengan cara mengalisis data profil customer untuk menyaring produk yang sesuai dengan profil customer kemudian merekomendasikannya kepada customer tersebut. Untuk mengetahui hubungan antara produk dengan pengguna maka dapat memanfaatkan sistem rekomendasi. Ada beberapa permasalahan pada sistem rekomendasi yaitu sparsity data, missing value, dan duplikasi data yang sering ditemukan pada data berbasis rating seperti pada e-commerce. Untuk menyelesaikan masalah ini, maka diusulkan metode Item-based Collaborative Filtering dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan hasil evaluasi nilai MAE sebesar 1,05 dan RMSE sebesar 1,36 yang mampu menangani sistem rekomendasi dengan baik dengan tingkat kesalahan yang kecil.Kata kunci: recommendation system, item-based collaborative filtering, KNN, Sparsity Data, Cold-Start.AbstractIn e-commerce, one common customer problem is difficulty in finding the product they want to buy. This issue can be addressed through a recommendation system, which analyzes customer profile data to filter products that match the customer's profile and then recommends them. One way to establish the relationship between products and users is by using a recommendation system. However, recommendation systems often encounter problems such as data sparsity, missing values, and data duplication, particularly in rating-based data. To address these issues, the Item-based Collaborative Filtering method and the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm are proposed. Evaluation results show that these methods have MAE values of 1.05 and RMSE of 1.36, indicating their effectiveness in handling the recommendation system with a low error rate.Keywords: recommendation system, collaborative filtering, item-based CF, KNN
Co-Authors Budiman Mahmud Musthofa, Budiman Mahmud Putra, Kurnia Ramadhan