Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal bit-Tech Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka jurnal informasi teknologi dan sistem
Jimmy Iskandar, Riyadi
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Library & Information Science Public Health

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Edukasi Penggunaan Kecerdasan Buatan Untuk Pemrograman Iskandar, Riyadi Jimmy; Tendean, Sandi; Kartono, Kartono
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Vol. 3 No. 4 (2025): Bulan Juli
Publisher : Bhinneka Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58266/jpmb.v3i4.169

Abstract

Perkembangan kecerdasan buatan yang pesat telah mendorong penerapannya dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam proses pengembangan perangkat lunak. Salah satu bentuk pemanfaatannya adalah membantu penyelesaian masalah dalam aktivitas pemrograman. Meski memberikan kemudahan, penggunaan kecerdasan buatan juga membawa potensi kesalahan dalam hasil serta menimbulkan isu etika yang perlu diperhatikan. Oleh karena itu, penting untuk membekali siswa dan mahasiswa, khususnya yang sedang mempelajari pemrograman, dengan pemahaman yang tepat mengenai penggunaan kecerdasan buatan. Kegiatan edukasi ini dirancang untuk memperkenalkan manfaat, peran, serta dampak positif dan negatif dari penggunaan kecerdasan buatan dalam pemrograman. Menggunakan pendekatan partisipatif dan interaktif, kegiatan ini memungkinkan peserta terlibat aktif dalam penyampaian materi dan diskusi terkait persoalan etika serta tantangan teknis. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman peserta terhadap penggunaan kecerdasan buatan secara bertanggung jawab dan bijak. Meskipun demikian, diperlukan tindak lanjut berupa pelatihan yang menekankan penerapan kecerdasan buatan dalam berbagai tahapan pengembangan perangkat lunak, mulai dari perencanaan, analisis, hingga perancangan dan pemeliharaan. Dengan pelatihan lanjutan yang aplikatif, peserta diharapkan mampu memanfaatkan kecerdasan buatan secara etis dalam seluruh proses rekayasa perangkat lunak.
Prediksi Safety Stock Produk Filter Oli Sepeda Motor Berbasis Demand Response (DR) - ARMA Tendean, Sandi; Tjen, Jimmy; Iskandar, Riyadi Jimmy
bit-Tech Vol. 8 No. 1 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i1.2282

Abstract

Manajemen rantai pasokan merupakan hal krusial yang dibutuhkan dalam menjaga persediaan suatu produk supaya tetap tersedia selama masa tunggu. Hal ini bertujuan untuk menjaga keberlanjutan suatu bisnis sehingga penjualan produk tersebut tidak terganggu dengan permasalahan kurangnya persediaan. Namun, metode prediksi konvensional seperti ARMA-klasik dan ARMA-GARCH seringkali kurang akurat pada data riil yang bersifat sparse yang didominasi nilai nol dan fluktuatif. Penelitian ini bertujuan untuk menggagas sebuah metode Auto Regressive Moving Average (ARMA) baru yang menggabungkan konsep demand response dengan analisis galat yang bernama Demand Response-ARMA (DR-ARMA). Metode ini dikembangkan melalui tiga tahap, yaitu penurunan matematis berbasis RMSE dan analisis tren, adaptasi model untuk data sparse, dan validasi menggunakan data primer penjualan sparepart filter oli dari CV di Kalimantan Barat selama 60 hari. DR-ARMA mengoptimasi prediksi ARMA berdasarkan pada tren penjualan serta mengontrol ketidakpastian prediksi dengan memanfaatkan analisis galat, supaya kesalahan prediksi dapat berkurang selama perhitungan safety stock. Simulasi numerik dilakukan pada data penjualan filter oli dari sebuah perusahaan yang ada di Kalimantan Barat. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode DR-ARMA dapat memprediksi penjualan filter oli dengan akurasi 80%, lebih tinggi dibandingkan metode prediksi lainnya seperti ARMA-Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) (74%) dan ARMA-klasik (57%). Metode DR-ARMA juga dapat digunakan untuk memprediksikan safety stock untuk 60 hari kedepan dengan tingkat kesalahan prediksi sekitar 17%. Hal ini menunjukkan bahwa metode DR-ARMA cocok digunakan untuk memprediksikan safety stock dari data yang bersifat sparse. Metode DR-ARMA dapat membantu pengguna dalam mengatur jumlah persediaan barang yang dibutuhkan tanpa perlu melakukan pengisian gudang secara berlebihan.
PERANCANGAN SITUS PENJUALAN ONLINE PADA TOKO 88 JUNGKAT Fernando, Darmadi Andrew; Iskandar, Riyadi Jimmy; Willay, Thommy
INTEKSIS Vol 11 No 1: Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Widya Dharma Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The conventional sales system at Toko 88 Jungkat has resulted in various issues like slow service, the unavailability of a reporting system, and inaccuracies in sales and inventory data recording. The research method used is the descriptive research method. Data collection techniques include interviews, observations, and literature studies. The applied system analysis and design technique is object-oriented, utilizing Unified Modeling Language (UML) diagrams as the modeling tool. The system design applications use HTML, CSS, PHP, JavaScript, Visual Studio Code, XAMPP, StarUML, MariaDB, and Bootstrap. The proposed online sales system allows customers to access product information instantly, place orders and make payments without queuing, track shipped orders, download order invoices, and request returns. In addition, the admin can manage all transactions, while the admin and the owner can do sales reports, inventory records, and print returns. Computerized sales systems offer more accurate, systematic, and error-minimized results due to the automation provided by the system. It is necessary to have training for website admin positions and further analysis of a larger target market by a selling goods system in large quantities. Keywords: Designing, system, information, sales, web
Co-Authors Fernando, Darmadi Andrew Jimmy Tjen Kartono, Kartono Tendean, Sandi Willay, Thommy