Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURTEKSI APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan Jurmas: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Ashari, Muhamad Ihsan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Pemanfaatan Meta-Ads Dan Optimalisasi Konten Iklan Menggunakan AI Untuk Meningkatkan Penjualan Produk UMKM Kelurahan Pondok Aren Ashari, Muhamad Ihsan; Choliq, Abdul; Fitrianto, Muhamad Nur
JURMAS : Jurnal Manajemen Sumber Daya Manusia Vol 2 No 1 (2025): Jurmas: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : STIE Miftahul Huda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70283/jpm.v2i1.70

Abstract

Pemanfaatan platform digital, khususnya media sosial, menjadi kebutuhan mendesak bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) untuk bertahan dan berkembang di era digital. Namun, banyak pelaku UMKM di Kelurahan Pondok Aren menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan pemasaran digital karena keterbatasan pengetahuan dan keterampilan dalam memanfaatkan platform seperti Meta Ads dan kecerdasan buatan (AI). Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini bertujuan untuk memberikan pelatihan intensif dan pendampingan kepada pelaku UMKM di Kelurahan Pondok Aren untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan dalam digital marketing. PKM ini berfokus pada pemanfaatan Meta Ads dan optimalisasi konten iklan menggunakan AI untuk meningkatkan penjualan produk UMKM. Target luaran yang ingin dicapai adalah peningkatan pengetahuan dan keterampilan pelaku UMKM dalam digital marketing, peningkatan penjualan produk UMKM, perluasan jangkauan pasar, dan terbentuknya komunitas UMKM digital di Kelurahan Pondok Aren. Dengan demikian, PKM ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan kesejahteraan ekonomi masyarakat dan mengembangkan potensi UMKM lokal.
IMPLEMENTATION OF BUSINESS INTELLIGENCE TO ANALYZE DISTRIBUTION OF COVID-19 CASES IN INDONESIA Hifzon, Hifzon; Ashari, Muhamad Ihsan
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 10 No. 1 (2023): Desember 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i1.2777

Abstract

Abstract: Covid-19 cases started showing up in Indonesia in early March 2020, and they have since spread to several other areas. The number of corona virus infections from different Indonesian provinces plays a significant role in the decision-making process based on this data visualization. By creating a Business Intelligence system to display the results of the number of confirmed cases, deaths, and recoveries from various provinces in Indonesia, the goal of this project is to visualize data on corona virus cases. The Corona Virus Dataset in Indonesia from www.kaggle.com is processed using Grafana in this article. The findings of this article are presented as dashboard reports that include data on confirmed cases, fatalities, and recoveries in different Indonesian provinces. These reports can be utilized to help make decisions. With Grafana's interactive dashboard features, the data display resulting from routine analysis results can be engaging.            Keywords: Business Intelligence, OLAP, Covid 19  Abstrak: Kasus Covid-19 mulai muncul di Indonesia pada awal Maret 2020, dan sejak itu menyebar ke beberapa daerah lain. Keputusan berdasarkan visualisasi data sering kali mencakup statistik jumlah kasus virus corona dari berbagai provinsi di Indonesia. Dengan membuat sistem Business Intelligence untuk menampilkan temuan jumlah kasus terkonfirmasi, kematian, dan pemulihan dari berbagai provinsi di Indonesia, tujuan penelitian ini adalah untuk memvisualisasikan data kasus virus corona. Postingan ini menggunakan Grafana untuk menangani dataset virus corona Indonesia dari www.kaggle.com. Temuan artikel ini disajikan sebagai laporan dalam bentuk dasbor yang mencakup data jumlah kasus terkonfirmasi, kematian, dan pemulihan di berbagai provinsi di Indonesia. Dengan pengaturan dashboard interaktif Grafana, mungkin akan menarik untuk melihat data yang dihasilkan dari hasil analisis standar yang ditampilkan. Kata kunci: Business Intelligence, OLAP, Covid 19
Pelatihan User Experience (UX) Design bagi Siswa SMK Bintang Nusantara untuk Meningkatkan Kompetensi Desain Aplikasi Efendi, Afif; Ashari, Muhamad Ihsan; Susanti, Meta
APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 3 No 3 (2025): APPA : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (INPRESS)
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Perkembangan teknologi digital menuntut sumber daya manusia yang tidak hanya menguasai aspek teknis, tetapi juga memahami desain pengalaman pengguna (User Experience/UX) sebagai salah satu komponen utama dalam pengembangan aplikasi modern. Hasil observasi di SMK Bintang Nusantara menunjukkan bahwa siswa jurusan Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) memiliki dasar pemrograman dan jaringan yang baik, namun belum memahami prinsip UX secara menyeluruh. Kondisi ini berpengaruh pada kualitas rancangan antarmuka dan alur penggunaan aplikasi yang dihasilkan. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) ini dilaksanakan untuk meningkatkan pemahaman siswa mengenai konsep UX Design melalui penyampaian teori dan demonstrasi pembuatan prototipe menggunakan Figma. Metode pelaksanaan mencakup tahap perencanaan, persiapan, pelaksanaan pelatihan, serta evaluasi sederhana melalui observasi keterlibatan dan respons siswa. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa peserta memperoleh pemahaman yang lebih baik mengenai pentingnya desain berbasis pengguna, struktur alur interaksi, serta prinsip usability dalam pengembangan aplikasi. Program ini memberikan kontribusi positif dalam memperkuat kesiapan siswa menghadapi tantangan dunia industri digital.
Analisis Pemerataan Fasilitas dan Tenaga Kesehatan di Indonesia pada Tahun 2016-2018 Berbasis Visualisasi Data Business Intelligence Sofiah, Nazla; Ulayya, Safa; Hermalinda, Nur Isnaini; Ashari, Muhamad Ihsan
TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan Vol. 3 No. 3 (2025): TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Pemerataan fasilitas dan tenaga kesehatan merupakan komponen penting dalam meningkatkan kualitas layanan kesehatan bagi seluruh rakyat Indonesia. Ketimpangan distribusi masih terjadi karena adanya perbedaan kemampuan daerah dalam menyediakan tenaga kesehatan serta kesetaraan fasilitas kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemerataan fasilitas dan tenaga kesehatan di Indonesia pada periode 2016-2018 dengan memanfaatkan pendekatan visualisasi menyesuaikan data Business Intelligence. Metode penelitian mencakup pengumpulan data sekunder nasional, pembersihan dan pengolahan data, pengelompokan informasi, serta penyusunan dashboard visual menggunakan grafik tren, peta tematik, dan perbandingan antar-provinsi. Analisis dilakukan untuk mengidentifikasi pola penyebaran, tingkat ketercukupan tenaga kesehatan, serta kesenjangan fasilitas pada setiap wilayah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun terjadi peningkatan jumlah fasilitas dan tenaga kesehatan dalam tiga tahun terakhir, pemerataanya masih belum optimal, terutama antar wilayah barat dan timur Indonesia. Penelitian ini menyimpulkan bahwa visualisasi Business Intelligence mampu memberikan gambaran pemerataan yang lebih akurat dan mudah dipahami. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan analisis visual komprehensif yang dapat menjadi dasar perumusan kebijakan pemerataan pelayanan kesehatan di Indonesia.
Analisis Pemerataan Guru-Murid Sekolah Dasar Negeri dan Swasta di DK Jakarta Tahun 2021-2024 Menggunakan Metode K-Mean Clustering Faiz, Muhammad Alvin; Kumar, Gian; Ardiansyah, Muhammad Raka; Ashari, Muhamad Ihsan; Eriana, Emi Sita
TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan Vol. 3 No. 3 (2025): TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Pemerataan rasio antara guru dan murid merupakan salah satu elemen krusial untuk meningkatkan mutu pendidikan. Ketidakmerataan dalam penyebaran tenaga pengajar bisa mengakibatkan proses belajar-mengajar menjadi kurang efektif, terutama di daerah dengan jumlah siswa yang cukup besar. Penelitian ini dimaksudkan untuk distribusikan guru dan murid di tingkat Sekolah Dasar (SD) baik negeri maupun swasta di Provinsi DK Jakarta dengan menerapkan metode K-Means Clustering. Kami menggunakan data sekunder dari periode 2021 hingga 2024 yang diperoleh dari Kemendikdasmen. Pengelompokan data dilakukan dengan mempertimbangkan rasio guru terhadap murid, dan jumlah klaster yang paling optimal ditetapkan melalui metode K-Means Clustering. Hasil analisis menunjukkan bahwa data tersebut dapat dibagi menjadi tiga kelompok, yakni wilayah dengan rasio guru-murid rendah, sedang, dan tinggi. Kelompok dengan rasio tinggi menandakan adanya ketidakseimbangan dalam distribusi guru yang berpotensi mengurangi keefektifan pembelajaran. Temuan ini memberikan wawasan tentang situasi pemerataan tenaga pendidik di DK Jakarta dan diharapkan bisa menjadi acuan bagi para pembuat kebijakan untuk merancang strategi penyebaran guru yang lebih seimbang serta berkelanjutan.
Perbandingan Lexicon dan BERT dalam Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Kepolisian di Media X Anjani, Ajeng Dwi; Darmana, Daksa; Maharani, Nindya Putri; Eriana, Emi Sita; Ashari, Muhamad Ihsan
TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan Vol. 3 No. 4 (2026): TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Media sosial X menjadi salah satu platform utama bagi masyarakat dalam menyampaikan opini terhadap isu-isu publik, termasuk yang berkaitan dengan institusi kepolisian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini publik terhadap kepolisian dengan membandingkan dua pendekatan analisis sentimen, yaitu metode lexicon-based dan model BERT, serta menyajikan hasil analisis melalui visualisasi data interaktif menggunakan Tableau. Data diperoleh melalui proses crawling tweet berbahasa Indonesia dengan kata kunci yang berkaitan dengan kepolisian. Pengambilan data dibatasi pada fitur top tweets, sehingga penelitian ini bersifat eksploratif dan tidak dimaksudkan untuk merepresentasikan keseluruhan percakapan publik di media sosial. Tahapan pra-pemrosesan teks dilakukan untuk mengurangi noise sebelum proses klasifikasi sentimen. Pendekatan lexicon-based mengklasifikasikan sentimen berdasarkan daftar kata positif dan negatif, sedangkan model BERT melakukan klasifikasi sentimen berbasis konteks ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan distribusi sentimen antara kedua metode, di mana pendekatan lexicon-based menghasilkan proporsi sentimen negatif yang lebih tinggi dibandingkan model BERT. Perbedaan tersebut mengindikasikan keterbatasan pendekatan berbasis kata dalam memahami konteks, sarkasme, dan variasi bahasa informal yang umum digunakan di media sosial. Visualisasi data menunjukkan adanya fluktuasi sentimen dan pola keterlibatan pengguna secara temporal, namun hasil tersebut perlu diinterpretasikan secara hati-hati mengingat keterbatasan data. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran awal mengenai dinamika sentimen publik terhadap kepolisian di media sosial X serta menjadi dasar bagi penelitian lanjutan dengan cakupan data yang lebih luas.
Co-Authors Abdul Choliq Anjani, Ajeng Dwi Ardiansyah, Muhammad Raka Darmana, Daksa Efendi, Afif Eriana, Emi Sita Faiz, Muhammad Alvin Fitrianto, Muhamad Nur Hermalinda, Nur Isnaini Hifzon, Hifzon Kumar, Gian Maharani, Nindya Putri Sofiah, Nazla Susanti, Meta Ulayya, Safa