Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Polygon: Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam
Arga Wiradarma
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Evaluasi Sistem Manajemen Pengetahuan di PT Telekomunikasi Selular Palembang Arga Wiradarma; Hendra Surya Dinata
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 8 No. 2 (2021)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.8.2.115-125

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis permasalahan dan evaluasi terhadap sistem manajemen pengetahuan di PT Telkomsel Palembang. Penelitian ini diharapkan mampu memberikan rekomendasi kepada PT Telkomsel dalam meningkatkan penggunaan dan pemanfaatan sistem manajemen pengetahuan yang sedang digunakan saat ini. Metode penelitian yang kami gunakan meliputi studi literatur, pengumpulan data, dan metode manajemen pengetahuan, yaitu metode Fit/Gap Analysis (FGA). Hasil yang dicapai berupa evaluasi dan rekomendasi sistem dari sistem manajemen pengetahuan sebagai solusi dalam menjawab permasalahan yang dihadapi oleh PT. Telkomsel Palembang. Setelah melakukan evaluasi, diketahui bahwa PT. Telkomsel Palembang perlu membuat fitur notifikasi posting sebagai pengingat kewajiban pengguna untuk melakukan posting knowledge, juga sebagai sarana interaksi antara admin kepada pengguna, menyederhanakan sistem approval idea/inovation untuk mempersingkat waktu, dan mengurangi beban kerja admin dalam mengizinkan berbagai macam aktivitas di dalam KMS.
Implementasi Algoritma Miller-Rabin untuk Pengujian Bilangan Prima Menggunakan Python Sufri Adiyatno; Muhammad Sadno; Aswani Aswani; Arga Wiradarma; Rifa’atus Shalihah
Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 4 No. 4 (2026): Juli : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Matematika dan Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62383/polygon.v4i4.1050

Abstract

Prime numbers play a crucial role in modern cryptography, necessitating fast and accurate primality-testing methods. The Miller-Rabin algorithm is an efficient probabilistic method; however, the literature discussing its practical implementation and empirical evaluation remains limited. This study aimed to implement the Miller-Rabin algorithm using Python and evaluate its classification accuracy and execution time. This implementative research tested prime and composite numbers of sizes 32, 64, 128, 256, and 512 bits. The algorithm was implemented using Python's built-in pow() function for efficient modular exponentiation. The experimental results demonstrated that the implemented Miller–Rabin algorithm correctly identified all prime numbers as probably prime and all composite numbers as composite in all test cases. Furthermore, the computational time evaluation revealed that the execution time was directly proportional to the bit length of the numbers and the number of testing iterations. This execution time remains highly efficient for numbers of up to 512 bits. The implications of this research highlight that the Python implementation of Miller-Rabin is highly effective, serving as an excellent educational medium and a foundational tool for developing systems requiring large prime number testing.
Co-Authors Aswani Aswani Hendra Surya Dinata Muhammad Sadno Rifa’atus Shalihah Sufri Adiyatno