Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJID (International Journal on Informatics for Development) Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Ramadhan, Ade Umar
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Nursing

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENGEMBANGAN SISTEM TRACER ALUMNI PRODI ILMU HUKUM UIN SUNAN KALIJAGA MELALUI KUISIONER DARING Subarkah, Alfianita Atiq Junaelis; Ramadhan, Ade Umar
Abdimas Galuh Vol 3, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Galuh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25157/ag.v3i2.6102

Abstract

Program tracer study dilakukan agar mengetahui bagaimana karir lanjutan dari alumni Ilmu Hukum UIN Sunan Kalijaga. Tidak hanya itu, penggunaan tracer study juga dapat dilakukan untuk menjaring alumni yang masih pada tahap pencarian kerja, atau melanjutkan pendidikan. Tujuan lainnya adalah untuk mengetahui informasi mengenai hasil pendidikan dan kompetensi lulusan ketika telah berhadapan dengan dunia kerja, dunia usaha dan industri. Hasil dari tracer study dapat digunakan sebagai bahan evaluasi bagi program studi dalam hal pembelajaran, sarana prasaran, dan pengalaman belajar alumni. Kegiatan tracing yang dilakukan terhadap alumni Ilmu Hukum lulusan tahun 2018 sampai dengan Juni 2021 menggunakan kuisioner yang dapat diisi secara daring agar menjangkau alumni secara keseluruhan, sehingga tidak memerlukan adanya tatap muka atau duduk bersama yang dikarenakan situasi pandemi COVID-19. Selain itu, alumni sudah tidak bertempat tinggal dalam satu daerah yang sama, karenanya metode tracing dengan kuisioner daring lebih tepat untuk digunakan. Berdasarkan tiga hal indikator yaitu penilaian pembelajaran, penilaian fasilitas belajar, dan penilaian pengalaman belajar memperlihatkan bahwa penilaian terhadap fasilitas belajar memiliki respon “kurang” dengan porsi yang paling besar jika dibandingkan dengan dua penilaian lainnya. Tahapan yang telah dilakukan pada program tracer study yaitu mulai dari penyusunan kuisioner daring, pendataan alumni dan informasi kontak, pengisian kuisioner, pembuatan akun media sosial alumni ilmu hukum, dan pengolahan data. Lebih daripada itu tujuan kegiatan ini secara umum dilakukan untuk memberikan pengetahuan dan informasi mengenai hasil pendidikan dan kompetensi lulusan dengan dunia kerja juga menjaring alumni yang masih dalam tahap pencarian kerja atau melanjutkan pendidikan.
Price Forecasting of Chili Variant Commodities Using Radial Basis Function Neural Network Ramadhan, Ade Umar; Siregar, Maria Ulfah; Nafisah, Syifaun; Anshari, Muhammad; Ndungi, Rebeccah; Mulyawan, Rizki; Nurochman, Nurochman; Gunawan, Eko Hadi
IJID (International Journal on Informatics for Development) Vol. 12 No. 1 (2023): IJID June
Publisher : Faculty of Science and Technology, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14421/ijid.2023.5129

Abstract

This study addresses the challenge of price instability in chili markets, which can lead to economic losses and inflation. To mitigate this issue, we propose a machine learning model using Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) to predict prices of various chili variants. Our quantitative approach involves a comprehensive data preparation process, including preprocessing and normalization of time series data collected from 2018 to 2022. The RBFNN model is constructed with K-Means clustering for optimal hidden layer configurations and evaluated using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Square Error (RMSE). The results demonstrate promising accuracy, with MAPE error rates below 20% and relatively low RMSE values for large red chili (10.37%, 4484) and curly red chili (14.77%, 5590). Our findings indicate the potential for creating a reliable forecast model for predicting chili prices over 7 days, enabling better supply and demand management. The study's results also suggest that increased training data enhances forecasting accuracy. This research contributes to the development of effective price forecasting models, providing valuable insights for policymakers and stakeholders in the chili industry.
Co-Authors Gunawan, Eko Hadi Maria Ulfah Siregar Muhammad Anshari, Muhammad Mulyawan, Rizki Ndungi, Rebeccah Nurochman Nurochman, Nurochman Subarkah, Alfianita Atiq Junaelis Syifaun Nafisah