Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.33
P-Index
This Author published in this journals
All Journal snimed Journal of Telematics and Informatics Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Journal of Applied Information, Communication and Technology (JAICT) Jurnal Litbang Kota Pekalongan Proceedings Series on Physical & Formal Sciences IC Tech: Majalah Ilmiah SmartComp Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Taryadi Taryadi
STMIK Widya Pratama
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Mechanical Engineering Public Health

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

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
SEGMENTASI PELANGGAN BERDASARKAN ANALISIS RFM (RECENCY, FREQUENCY AND MONETARY INDEXES) DAN ANALISIS DEMOGRAFI Kasmari; Taryadi, Taryadi
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 18 No 2 (2023): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XVIII No. 2 Oktober 2023
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v18i2.285

Abstract

Perusahaan mencoba mengenali kebutuhan masyarakat dan pelanggan dengan lebih tepat, salah satu metode yang digunakan adalah CRM. Untuk bisa membedakan kebutuhan banyak pelanggan dan menjalin interaksi antara produsen dan konsumen, harus memahami pelanggan melalui perilaku dan transaksinya. Salah satu metode yang digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan menggunakan model RFM dan metode klastering yaitu K-Means. Sementara demografi digunakan sebagai data pendukung untuk melakukan segmentasi pelanggan. Studi ini menunjukkan bahwa bobot atribut RFM mempengaruhi kinerja asosiasi aturan secara positif. Selain itu, untuk mendapatkan segmen pelanggan yang lebih akurat, disarankan untuk menggunakan kombinasi RFM tertimbang dan atribut demografis. Oleh karena itu, metodologi yang diusulkan menghasilkan hasil dan skor terbaik yaitu sebesar 0.284 dengan jumlah rule yang dikembangkan sebanyak 2491, sehingga pentingnya RFM tertimbang dan data demografi dalam cluster telah terbukti.
DIAGNOSTIK PENYAKIT GINJAL KRONIS MENGGUNAKAN MODEL KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE Taryadi, Taryadi; Yunianto, Era; Kasmari, Kasmari
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 19 No 1 (2024): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIX No. 1 April 2024
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v19i1.291

Abstract

Penyakit ginjal atau biasa dikenal dengan gagal ginjal merupakan suatu kondisi menurunnya fungsi ginjal yang dapat mengakibatkan ketidakmampuan ginjal dalam menjalankan tugasnya. Penderita penyakit ginjal berpotensi masuk ke fase kronis. Penyakit ginjal kronik merupakan penurunan fungsi ginjal secara bertahap selama tiga bulan yang mengakibatkan terhentinya fungsi ginjal secara total. Tujuan dari pengembangan ini adalah suatu sistem pendukung keputusan bagi dokter dalam mendiagnosis pasien penyakit ginjal. Sistem menampilkan hasil prediksi apakah pasien penyakit ginjal sudah memasuki fase penyakit ginjal kronis atau belum. Metodologi penelitian ini terdiri dari dua tahap utama: pemodelan klasifikasi dan pengembangan sistem. Pemodelan klasifikasi terdiri dari pengumpulan data, persiapan data, pengelompokan data, klasifikasi, ekstraksi aturan. Pengembangan sistem didasarkan pada aturan yang diekstraksi sebelumnya. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem yang dapat mendeteksi suatu kondisi penyakit ginjal kronis berdasarkan beberapa faktor dengan akurasi sebesar 96,34%.
PREDIKSI KESULITAN KEUANGAN PADA USAHA KECIL DAN MENENGAH DENGAN MACHINE LEARNING Taryadi, Taryadi; Sudiyanto, Bambang; Basiya, Robertus
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 19 No 2 (2024): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIX No. 2 Oktober 2024
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v19i2.309

Abstract

Kondisi keuangan yang tidak sehat dapat menyebar luas dan menyebabkan tekanan jangka panjang, yang mengakibatkan kendala pada kegiatan investasi, arus modal, dan kinerja perusahaan. Dengan demikian, penting bagi bisnis untuk mengenali faktor-faktor yang dapat menyebabkan kegagalan organisasi dan mengambil tindakan yang tepat untuk menghindari kebangkrutan. Penelitian ini melakukan pengukuran tekanan keuangan usaha kecil dan menengah (UKM) di Pekalongan selama periode tiga tahun yaitu tahun 2021 sampai 2023. Pengukuran rasio keuangan sebagai prediktor adalah rasio likuiditas yaitu Leverage to Asset dan Return on Asset. Sampel dipilih berdasarkan kelengkapan data keuangan UKM dari tahun 2021 hingga 2023. Penelitian ini melibatkan 53 UKM batik di Pekalongan. Temuan signifikansi 5% menunjukkan bahwa model yang dikembangkan dapat meramalkan masalah yang dihadapi UKM dalam hal keuangan. Hasil yang diperolah menunjukkan stabilitas keuangan, profitabilitas dan utang perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan pada kemampuan bertahan dari kebangkrutan. Ketidakpastian dari variabel independen ditunjukkan dengan nilai R-Square sebesar 59,4%. Kata kunci: Financial Distress, Prediksi Kebangkrutan, UKM, Batik, Machine Learning
IMPLEMENTASI MULTI ATRIBUTE DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN INDIKATOR PRIORITAS KEMISKINAN Karyoto, Karyoto; Ariyanto, Tori; Taryadi, Taryadi
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 14 No 2 (2019): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIV No. 2 Oktober 2019
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v14i2.64

Abstract

Pengukuran kemiskinan dilakukan dengan menggunakan indikator pada bidang ekonomi, sosial, kesehatan, pendidikan dan infrastuktur dasar. Untuk mendapatkan indikator prioritas untuk penanganan kemiskinan dibutuhkan hierarki. Indikator prioritas ini digunakan oleh masing-masing OPD untuk menanggulangi kemiskinan sesuai dengan hiearki tersebut sehingga penanganannya sesuai dengan kebutuhan sebenarnya. Untuk menentukan hierarki ini dapat menggunakan metode Multi Atribute Decision Making (MADM) dimana salah satu metode yang dapat digunakan adalah Analytic Hiearchy Process (AHP). Tujuan dari penggunakan metode MADM ini adalah menentukan bobot tertinggi indikator prioritas kemiskinan dan dapat memetakan sebaran kemiskinan berdasarkan indikator tersebut. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh pemerintah daerah dalam pelaksanaan program-program penanggulangan kemiskinan yang tepat sasaran, kebutuhan dan lokasi. Hierarki indikator prioritas yang dihasilkan dengan metode MADM adalah kondisi rumah, kepemilikan aset, sumber energi, pendidikan, kesehatan, pekerjaan dan pengeluaran untuk makanan. Berdasarkan hasil pemeringkatan tersebut, maka prioritas penanggulangan kemiskinan dapat disesuaikan dengan urutan indikator tersebut sesuai dengan kondisi di tiap kecamatan.
ANALISIS SPASIAL PENGARUH INDUSTRI KREATIF SUBSEKTOR KULINER DALAM MENGATASI PENGANGGURAN TERBUKA Ariyanto, Tory; Taryadi, Taryadi; Yunianto, Era
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 15 No 2 (2020): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XV No. 2 Oktober 2020
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v15i2.129

Abstract

Kemiskinan di Indonesia menjadi salah satu masalah yang dihadapi dan perlu penanganan yang dan komprehensif, kemiskinan salah satunya diesebabkan karena angka pengangguran yang tinggi. Dengan tingginya pengangguran menyebabkan pendapatan menjadi rendah dan menurunkan kemampuan daya beli masyarakat serta pemenuhan kebutuhan hidup sehari-hari. Salah satu bidang yang diharapkan mampu untuk menanggulangi pengangguran adalah dengan industri kreatif. Industri kreatif di Indonesia terdapat 18 subsektor yang dapat menyediakan lapangan kerja yang lebih luas. Subsektor yang paling banyak menyumbangkan PDB adalah fashion, kerajinan, periklanan dan kuliner. Studi ini melakukan analisis industri kreatif mempengaruhi tingkat pengangguran di Kabupaten Pekalongan dengan menggunakan analisis regresi spasial. Dengan menggunakan data pengangguran di tiap kecamatan di Kabupaten Pekalongan maka didapatkan hasil analisis bahwa uji likehood rasio test sebesar 6.049 dengan nilai p-value sebesar 0.01501 yang artinya terdapat korelasi spasial antar wilayah. Uji Breusch-Pagan digunakan untuk menguji model secara simultan dan individu dangan dengan penujian Wald menghasilkan kesimpulkan bahwa keduanya signifikan. Hasil pengujian dengan menggunakan Breusch-Pagan didapatkan sebesar 6.6994 dengan nilai p-value = 0.009511 dan analisis statistik sebesar 7,0238 dan p-value sebesar 0.007943. penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa terdapat hubungan antara industri kreatif dan pengangguran di Kabapaten Pekalongan memiliki relasi secara spasial.Keywords: Industri Kreatif, Spatial Autocorrelation, Pengangguran
Sistem Smart Home untuk Deteksi Potensi Kebakaran Berbasis Internet of Things dengan Notifikasi WhatsApp Maulana, Fahmi; Widiyono, Widiyono; Taryadi, Taryadi
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v10i1.8176

Abstract

The security and comfort of homes are fundamental needs that have become increasingly urgent with the advancement of technology. According to fire data released by the Pekalongan City Government in 2023, there were 101 reported cases of fires in Pekalongan, a threefold increase from 38 incidents in 2022. This study aims to design and implement a smart home system for detecting potential fires based on the Internet of Things (IoT) using NodeMCU ESP8266, ThingSpeak, and sensors including MQ2, flame sensors, and DHT11. The development method employs a prototyping model, supported by interviews with firefighters to identify relevant fire variables and ensure the system design meets user needs through hardware experimentation. Testing results indicate that the flame sensor can detect flames of 1.5 cm in length at a distance of up to 15 cm, with an average response time of 7.22 seconds to send notifications to WhatsApp. It can also detect flames of 3 cm in length at a distance of up to 50 cm, with an average response time of 8.79 seconds. The MQ2 sensor successfully detects gas concentrations above a value of 35, sending notifications to WhatsApp with an average response time of 8.89 seconds. Sensor data is visualized in real-time through ThingSpeak. Based on usability testing results, 68% of respondents expressed agreement, 24% were neutral, and 8% disagreed. The conclusion of this study is that the system can serve as an innovative alternative to create a safer and more efficient home environment. This research is expected to contribute to the development of smart home technology in Indonesia
Co-Authors Ali Imron Ali Imron Ariyanto, Tori Dicke JSH Siregar Dicke JSH. Siregar Era Yunianto Karyoto Karyoto KARYOTO, KARYOTO Kasmari Kasmari . Kurniawan, Ichwan Maulana, Fahmi Robertus Basiya Royani, Nur Ika Sattriedi Wahyu Binabar Slamet Joko Prasetiono Sudiyanto, Bambang Tori Ariyanto Tory Ariyanto Widiyono Widiyono Yunianto, Era