Claim Missing Document
Check
Articles

Prediction Analysis of Buled Bread Production Using Holt's Exponential Smoothing Budianto, Heru; Darmawan, Erlan; Krisdiawan, Rio Andriyat; Maulana, Yasir
International Journal Administration, Business & Organization Vol 5 No 4 (2024): IJABO
Publisher : Asosiasi Ahli Administrasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61242/ijabo.24.415

Abstract

This research aim to Analysis of Buled Bread Production Using Holt's Exponential Smoothing. The number of loaves produced by Buled bread still uses estimates, causing the number of loaves produced to be excessive. The excess number of loaves produced increases production costs, which can cause losses. The method broadcast in forecasting is Holt's exponential smoothing because the data displayed shows an increasing trend that is not affected by the season. The calculation process uses Microsoft Excel and add-ins. The results of the calculation produce a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 3.58% so that it can be used to forecast production data in the following month. The value of α = 0.8808 and the value of β = 0.042 are the best values ​​based on calculations using the Solver Add-in. Based on these parameter values, predictive data is produced for each week in the following month.
Rancang Bangun Media Pembelajaran Augmented Reality Rotasi dan Revolusi Bumi Menggunakan Algoritma Fisher Yates Shuffle Maulana, Arip Rahman; Krisdiawan, Rio Andriyat; Supratman, Sherly Gina
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.3742

Abstract

Media pembelajaran adalah segala sesuatu yang dapat digunakan untuk menyalurkan pesan dan merangsang terjadinya proses belajar pada siswa. Buku paket hanya mengandalkan gambar 2D memiliki keterbatasan dalam menggambarkan pergerakan rotasi dan revolusi bumi, sehingga siswa kesulitan dalam memahami pergerakan rotasi dan revolusi bumi dan proses evaluasi juga terdapat kendala karena bersifat manual hal ini memicu terjadi saling contek menyontek, karena soal yang diberikan ke semua siswa sama. Dengan hadirnya teknologi Augmented Reality diharapkan dapat membantu proses pembelajaran dalam menggambarkan pergerakan rotasi dan revoluusi bumi. Augmented Reality merupakan sebuah teknologi yang mampu menggabungkan benda dua dimensi atau tiga dimensi ke dalam sebuah lingkungan yang nyata kemudian memunculkannya atau memproyeksikannya secara real time. Pada penelitian ini menggunakan algoritma Fisher Yates Shuffle untuk pengacakan soal agar soal yang ditampilkan berbeda-beda hal ini untuk mengurangi tindakan contek menyontek antar siswa. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah MDLC (Multimedia Development Life Cycle) terbagi dalam 6 tahap, yaitu : Concept, Design, Material collecting, Assembly, Testing, dan Distribution. Pembuatan aplikasi ini menggunakan software Blender dan Unity. Dari hasil implementasi dan pengujian menunjukan bahwa aplikasi dapat dijalankan sesuai kebutuhan dan perancangan sistem.
Implementasi Algoritma Fisher Yates Suffle Pada Game Things Bedroom Pratama, Asep Sabilah; Krisdiawan, Rio Andriyat; Yulyanto
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.3753

Abstract

SDN 2 Ciwiru menerapkan Kurikulum Merdeka yang memberikan keleluasaan kepada pendidik untuk menciptakan pembelajaran berkualitas yang sesuai dengan kebutuhan dan lingkungan belajar peserta didik. Materi Pengenalan Things Bedroom merupakan bagian dari materi Bahasa Inggris yang dipelajari oleh siswa kelas 4. Pembelajaran materi pengenalan things bedroom dengan menggunakan buku teks bergambar dan juga LKS yang terbatas, sehingga siswa kurang tertarik dan juga interaktif dalam pembelajaran yang menyebabkan sebanyak 75% siswa mengikuti remedial. Solusi dibuatkan media alternatif pembelajaran yang dapat manrik minat belajar siswa. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan metode Rational Unified Process (RUP). Penelitian ini bertujuan untuk membuat game pengenalan things bedroom dengan menggunakan algoritma fisher yates suffle. Penerapan algoritma fisher yates pada penelitian ini untuk pengacakan kosakata dan soal. Pengujian terhadap game pengenalan things bedroom ini menggunakan blackbox testing, whitebox testing, dan UAT yang hasilnya sebanyak 94% siswa lulus dan 6% siswa mengikuti remedial.
Rancang Bangun Aplikasi Pengenalan Kaidah Dalam Bahasa Arab Berbasis Android Menggunakan Algoritma Linear Congruent Method (LCM) Nugraha, Gugun Rizal; Krisdiawan, Rio Andriyat; Asikin, Nida Amalia
Media Jurnal Informatika Vol 16, No 1 (2024): Media Jurnal Informatika
Publisher : Teknik Informatika Universitas Suryakancana Cianjur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35194/mji.v16i1.4065

Abstract

Bahasa arab merupakan mata pelajaran yang menjadi kurikulum wajib di SD Islam Mumtaz Cihideunghilir. Akan tetapi, dengan sistem pembelajaran yang masih menggunakan metode konvensional serta keterbatasan waktu yang ada, membuat siswa kurang mengerti dalam pembelajaran bahasa arab khususnya materi kaidah bahasa arab. Maka diperlukan sebuah aplikasi yang dapat menunjang pembelajaran bahasa arab sebagai media alternatif belajar sekaligus di dalamnya adalah latihan soal. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi yang dapat memvisualkan materi kaidah atau aturan dalam bahasa arab serta latihan soal sebagai evaluasi siswa. Aplikasi yang dibuat adalah pengenalan kaidah dalam bahasa arab berbasis android yang di dalamnya diterapkan algoritma Linear Congruent Method (LCM) sebagai pengacakan soal. Metode yang digunakan adalah Rational Unified Process (RUP). Perancangan aplikasi ini mengunakan (UML) Unified Model Language. Aplikasi ini dapat digunakan oleh siswa sebagai media alternatif belajar kaidah dalam bahasa arab, yang di dalamnya juga terdapat latihan soal sebagai evaluasi siswa setelah mempelajari materi. Algoritma ini berhasil diterapkan sebagai pengacakan soal dengan jumlah total 176, yang dibagi ke dalam 6 sub bab, masing-masing 29 dengan soal yang keluar adalah 10 soal. Berdasarkan hasil UAT untuk siswa dan guru, didapatkan hasil 76,40%, dengan hasil tersebut, bahwa aplikasi dapat diterima dan membantu dalam pembelajaran bahasa arab.
Penguatan Kapasitas Pengelolaan Informasi Pegiat Desa dan Tata Kelola Sistem Informasi di Jalaksana Kabupaten Kuningan Yulyanto; Rio Andriyat Krisdiawan; Rio Priantama
Journal of Innovation and Sustainable Empowerment Vol. 3 No. 1 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Kuningan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25134/jise.v3i1.35

Abstract

Workshop yang kami lakukan bersama ini adalah workshop pelatihan yang bertujuan untuk membantu perangkat desa di Kecamatan Jalaksana Kabupaten Kuningan untuk meningkatkan kinerja dan pengetahuan serta keterampilan dalam penggunaan dan pemanfaatan teknologi informasi. File sharing tersedia di desa secara online sehingga dokumen dan arsip pengurus desa, kecamatan dan kabupaten khususnya masyarakat dan lembaga pemberdayaan desa dapat bekerja lebih baik lagi. Selain itu, diharapkan dengan adanya workshop ini dapat meningkatkan pemahaman dan keterampilan pengelolaan website, sehingga website desa yang digunakan dapat menjadi lebih menarik dan mempromosikan potensi desa ke seluruh dunia, dan juga diharapkan setelah pelatihan ini semua Desa dapat mengembangkan dengan menggunakan teknologi yang ada di desa. Agar website desa dapat digunakan sebagai sarana pelaporan kemajuan dan hasil pembangunan desa berbasis web. Berperan sebagai alat komunikasi dan transmisi informasi kepada masyarakat, sumber informasi dan pengetahuan yang lengkap tentang desa dan alat untuk menyimpan informasi desa yang penting, panduan untuk perencanaan pembangunan desa, dan juga dapat berfungsi sebagai pengawasan administrasi. administrasi di desa.
Comparison of Shuffle Algorithms For Randomness, Time Complexity and Space Complexity Andriyat, Rio Andriyat Krisdiawan; sugiharto, tito
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol. 8 No. 2 (2025): Issues January 2025
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jite.v8i2.13179

Abstract

This research aims to compare the performance of three shuffle algorithms in the data randomization process. Efficient data randomization is very important in various applications, especially in the development of random data-based systems such as games, simulations, and data processing. This study uses a dataset of 1000 English words, which is broken down into several dataset sizes (100, 500, and 1000 elements). The research methods used include three types of tests: the Chi-Square Test and Runs Test to ensure randomization results; time complexity to measure execution time efficiency; and space complexity to analyze memory usage efficiency. Each test was repeated 1000 times to get accurate results. The results show that the LCM algorithm is the best-performing algorithm, producing the fastest execution time and stable memory usage. The Fisher-Yates Shuffle algorithm comes in second with good time efficiency. The conclusion of this research is that the LCM algorithm is recommended for applications that require fast and efficient randomization on large datasets, while the Fisher-Yates Shuffle algorithm can be a fairly efficient alternative. The Naive Shuffle algorithm, however, is not good for applications that require high speed. These findings provide important implications in the selection of optimal randomization algorithms for high-performance data-driven applications
SENTIMENT ANALYSIS OF PLAYER FEEDBACK IN ALGORUN: A STUDY OF DEEP LEARNING MODELS FOR GAME-BASED LEARNING Rio Andriyat Krisdiawan; Nur Alamsyah; Tito Sugiharto
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 10 No. 4 (2025): JITK Issue May 2025
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v10i4.6015

Abstract

AlgoRun: Coding Game is a game-based learning application aimed at teaching computational thinking (CT) concepts such as variables, conditions, loops, and functions. Evaluating user feedback in such educational games is challenging, as traditional sentiment analysis techniques often overlook nuanced responses. Despite its potential to inform content improvements, sentiment analysis in game-based learning remains underexplored. This study compares the performance of deep learning models—DNN, CNN, RNN with LSTM, and Bidirectional LSTM—for sentiment classification of AlgoRun user reviews, using TF-IDF and word embeddings as feature extraction methods. A total of 1,440 reviews were scraped from the Google Play Store, translated, and preprocessed using data preparation techniques (dropna, fillna), text preprocessing (case folding, cleaning, tokenization, stopword removal, stemming), and feature extraction (TF-IDF and word embeddings). The dataset was labeled into negative, neutral, and positive classes, and split 80% for training and 20% for testing. Among the tested models, the DNN with TF-IDF achieved the highest accuracy of 98.86%, followed by CNN with Word Embeddings (96.97%), Bidirectional LSTM (96.59%), and RNN with LSTM (92.42%). The DNN also showed stable performance and convergence at the 10th epoch, outperforming other models in precision, recall, and F1-score. These results suggest that DNN with TF-IDF is highly effective for sentiment classification in the context of game-based learning. The findings offer useful guidance for developers to adapt content and enhance game quality based on user feedback. This research also contributes to the growing body of literature on leveraging sentiment analysis to optimize educational applications.
UI/UX Design for AR Card Game: Enhancing English Vocabulary Learning with Augmented Reality Krisdiawan, Rio; Sugiharto, Tito; Amalia Asikin, Nida; Rohmawati, Lutfi
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol. 10, No. 3, August 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v10i3.2240

Abstract

This study aims to develop and evaluate an Augmented Reality (AR)-based learning tool in the form of an AR Card Game to enhance English vocabulary acquisition among third-grade elementary school students, specifically on the topic of “Fruits and Vegetables.” The development process employed the User-Centered Design (UCD) methodology to ensure that the user interface and user experience (UI/UX) were aligned with the cognitive characteristics and needs of the target users. The prototype, designed using Figma, integrates interactive features including 3D object visualization, audio pronunciation guides, gamified elements, and physical card-based AR interaction. Evaluation was conducted through student questionnaires, teacher interviews, and classroom observations. The results indicate that the AR Card Game was positively received. A total of 85.07% of students reported improved understanding through 3D visuals, while 89.55% found the audio helpful for pronunciation. The gamification feature achieved a mean score of 4.18 (SD = 0.73), and a one-sample t-test revealed a statistically significant difference from the neutral score (p < 0.001), confirming its motivational impact. The coefficient of variation (17.48%) indicates consistent student responses. Teacher feedback also supported the tool’s effectiveness, although recommendations were made to improve navigation and enhance the evaluation component. Limitations of this study include its short-term implementation and focus on a single thematic domain. Future research is recommended to investigate long-term engagement, adaptive difficulty mechanisms, and the scalability of AR-based learning in broader curricular contexts. The findings underscore the potential of AR Card Games as effective and engaging tools for early language education in digital learning environments.
Terapi Rehabilitasi Dyslexia Berbasis Mobile Game dengan Dynamic Difficulty Adjustment (DDA) Menggunakan Algoritma Fuzzy Sugeno Krisdiawan, Rio Andriyat; Sugiharto, Tito; Nugraha, Nunu
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 9 No. 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1837

Abstract

Dyslexia adalah gangguan pembelajaran yang mempengaruhi kemampuan seseorang untuk membaca, mengeja, dan menulis dengan baik. Walaupun dyslexia tidak bisa disembuhkan secara menyeluruh, namun terapi rehabilitasi dyslexia yang tepat dapat membantu dalam mengembangkan kemampuan membaca, mengeja dan menulis. Akan tetapi, setiap individu dengan dyslexia memiliki kebutuhan dan kecepatan belajar yang berbeda-beda, sehingga terapi yang efektif dan hasil yang dicapai juga berbeda-beda. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, dibuatkan sebuah game based rehabilitation yang dikembangkan dengan model pengembangan Game Development life Cycle (GDLC), sebagai model pengembangan dalam pembuatan game. Sedangkan pendekatan rehabilitation menggunakan model Dynamic Difficulty Adjustment (DDA) dengan menerapkan algoritma fuzzy sugeno untuk menyesuaikan tingkat kesulitan level permainan berdasarkan kebutuhan dan kecepatan belajar yang dicapai pemain. Game yang dibuat fokus untuk melatih kemampuan membaca. Game yang dibuat telah diujikan untuk model dan algoritma yang digunakan dalam paper sebelumnya oleh penulis, tentang Game-Based Rehabilitation with Dynamic Difficulty Adjustment (DDA). Penelitian ini membahas pembuatan dan perancangan game dan pengujian untuk target user yaitu anak dyselexia dengan objek penelitian NBP Centre klinik anak mitra cirebon, dengan pengujian Blackbox, White Box dan User Accepted Test (UAT) untuk mengetahui kesesuaian kebutuhan user. Hasil yang didapat dalam penelitian ini, game dapat berjalan dalam menyesuaikan tingkat kesulitan berdasarkan tingkat kemampuan terapis. Serta secara keseluruhan dapat menjadi alternatif yang lebih terjangkau dan efisien dalam membantu meningkatkan kemampuan membaca anak dyselexia.
Fuzzy-Driven Adaptive NPC Behavior in a Meme-Based Platformer Game for Android Mobile: Perilaku NPC Adaptif Berbasis Fuzzy dalam Game Meme Platformer Berbasis Ponsel Android Encep Sayid Amrulloh; Andriyat Krisdiawan, Rio; Lesmana, Iwan; Rohmawati, Lutfi
NUANSA INFORMATIKA Vol. 19 No. 2 (2025): Nuansa Informatika 19.2 Juli 2025
Publisher : FKOM UNIKU

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25134/ilkom.v19i2.440

Abstract

Game-based applications are increasingly used beyond entertainment to deliver adaptive, engaging user experiences. Yet, many mobile platformer games still rely on static enemy behaviors, leading to repetitive gameplay. This study introduces Pepe the Ponderland Warrior, a 2D platformer for Android that incorporates culturally relevant meme characters and dynamic NPC behavior using fuzzy logic. Developed with the Game Development Life Cycle (GDLC), the game uses the Fuzzy Sugeno inference system to adapt NPC responses based on player distance, health, and damage received. UML modeling guided the system design, while testing included black-box, white-box, and User Acceptance Testing (UAT). The fuzzy-based system enabled real-time, context-aware NPC decisions, creating more varied and challenging gameplay. The game passed functional and logical testing, with UAT from 30 users producing a high feasibility score of 81.2%, reflecting satisfaction in design, gameplay, and difficulty balance. By integrating fuzzy logic with meme-inspired content, this study offers a novel and efficient AI approach for mobile games, highlighting potential for expansion across platforms and with more adaptive inputs.