Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

4.597

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas JOURNAL INFORMATICS, SCIENCE & TECHNOLOGY Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Instal : Jurnal Komputer Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi

Ade Rizki Rinaldi

STMIK IKMI Cirebon

Author-ID : 3159276

Humanities Automotive Engineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing Other

Published : 29 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM PEMETAAN KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA UNTUK PERENCANAAN KEBIJAKAN YANG TEPAT Amelia, Mita; Faqih, Ahmad; Rinaldi, Ade Rizki
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6231

Kemiskinan merupakan tantangan serius yang memerlukan pendekatan strategis berbasis data untuk mendukung kebijakan yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Indonesia berdasarkan tingkat kemiskinan menggunakan algoritma K-Means dan mengevaluasi hasil pengelompokan untuk memberikan rekomendasi kebijakan. Metode analisis yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) Process, yang melibatkan seleksi data, pra-pemrosesan, transformasi, penambangan data, dan evaluasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai k terbaik adalah 2 dengan nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0,101. Klaster pertama (Cluster 0) mencakup wilayah dengan persentase penduduk miskin lebih rendah, rata-rata lama sekolah lebih tinggi, serta kondisi sosial ekonomi yang lebih baik dibandingkan klaster kedua. Sebaliknya, klaster kedua (Cluster 1) menunjukkan wilayah dengan tingkat kemiskinan signifikan, pendidikan rendah, dan minim infrastruktur dasar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengelompokan menggunakan algoritma K-Means mampu mengidentifikasi wilayah prioritas untuk penanganan kemiskinan. Visualisasi klaster dan analisis karakteristik wilayah dapat mendukung perumusan kebijakan yang lebih efektif, terutama dalam peningkatan pendidikan, kesehatan, dan pengembangan infrastruktur.

KLASTERISASI DATA PRODUKSI PERTANIAN DI KABUPATEN CIREBON DENGAN ALGORITMA K-MEANS Septianto, Muhamad Arif; Faqih, Ahmad; Rinaldi, Ade Rizki
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6174

Kabupaten Cirebon merupakan salah satu daerah pertanian terpenting di Indonesia yang memiliki potensi besar di sektor pertanian. Namun pengelolaan data produksi pertanian di daerah ini sering kali tidak optimal sehingga mengakibatkan rendahnya efisiensi dan strategi pengelolaan sumber daya yang kurang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means dalam mengelompokkan data produksi pertanian berdasarkan hasil panen dari 40 kecamatan di Kabupaten Cirebon. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) digunakan dalam penelitian ini, meliputi tahap pemilihan data, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi hasil cluster. Data yang dianalisis meliputi hasil panen dari tiga komoditas utama, yaitu padi, jagung, dan melinjo. Hasil analisis menunjukkan bahwa data dapat dibagi menjadi empat klaster optimal dengan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0,324, yang mengindikasikan bahwa klaster yang terbentuk memiliki kualitas yang baik. Setiap klaster mencerminkan karakteristik produksi yang berbeda-beda di setiap wilayah. Beberapa daerah menunjukkan keunggulan dalam hasil jagung, sementara daerah lain lebih unggul dalam memproduksi padi atau melinjo. Selain itu, terdapat daerah-daerah dengan tingkat produktivitas yang relatif rendah, yang membutuhkan lebih banyak perhatian dalam mengembangkan sektor pertanian. Temuan-temuan ini memberikan wawasan penting dalam merancang pengelolaan sektor pertanian yang lebih efisien dan berbasis data.

Prediction of Stunted Toddlers Using K-Nearest Neighbor Algorithm in Kamarang Lebak Village Amida, Anggi Fitria; Permana, Sandy Eka; Pratama, Denni; Anam, Khaerul; Rinaldi, Ade Rizki
Bahasa Indonesia Vol 15 No 02 (2023): Instal : Jurnal Komputer Periode (Juli-Desember)
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jurnalkomputer.v15i02.156

Stunting refers to a condition where toddlers (under five years old) experience growth failure, resulting in height and weight below the average for their age. The focus of this research is on the situation in Kamarang Lebak Village, where the number of stunted toddlers is notably significant. However, there has yet to be a study accurately predicting the factors differentiating stunted toddlers from those growing normally, thus lacking clarity on how accurate such predictions are in identifying toddlers vulnerable to stunting. The data collection method employed in this study involves observational techniques, with researchers visiting the Kamarang health center in Greged Sub-District, Cirebon Regency, to gather necessary information and data. This research implements the K-Nearest Neighbor Algorithm method to predict stunted toddlers and is supported by the Knowledge Discovery in Database approach, involving steps such as data selection, collection, transformation, data mining processes, and evaluation. It is anticipated that this research will serve as a foundation for public health practitioners, especially community health workers and village midwives in the area, to plan more focused and efficient intervention programs addressing toddler stunting issues. The results of this study indicate that the K-nearest neighbor algorithm demonstrates good performance with an accuracy of 97.16%. Stunting precision reaches 95.60%, normal precision reaches 98.82%, stunting recall reaches 98.86%, and normal recall reaches 95.45%.

Peningkatan Kompetensi Digital Guru Madrasah Melalui Pelatihan Aplikasi Perkantoran Berbasis Microsoft Office Ade Irma Purnama Sari; Ade Rizki Rinaldi; Ahmad Syaeful Ma’arief; Alfi Rizqi Falih
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 03 (2022): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

This community service program aims to enhance the digital competence of teachers at Madrasah Tsanawiyah (MTs) in Cirebon City through office application training. Preliminary surveys revealed that the majority of educators lacked optimal skills in using office software such as Microsoft Word, Excel, PowerPoint, and Google Workspace, which negatively impacted administrative efficiency and the quality of digital-based learning. This issue prompted the implementation of an intensive training program using a learning by doing approach, featuring hands-on practice, case studies, and simulations based on real educational needs. The training was conducted in several structured modules, covering basic application use, academic data management, and the development of digital teaching materials. Participants completed assignments and were evaluated through pre-tests and post-tests. Results showed a significant improvement in digital skills, with 80% of participants demonstrating technical progress and 92% expressing satisfaction and finding the training highly beneficial. Furthermore, several madrasahs began adopting digital-based administrative systems, indicating a tangible impact on digital transformation within educational institutions. Program outcomes include digital training modules, ready-to-use administrative document templates, and improved teacher capacity in data management and the development of engaging learning content. This initiative also fostered greater awareness of the importance of digital literacy among educators and opened up opportunities for sustained professional development through follow-up mentoring and advanced training sessions. Overall, the program successfully contributed to improving educational quality and teacher efficiency in the digital era.

Peningkatan Literasi Digital UMKM melalui Pelatihan Pemasaran Digital dan E-Commerce di Kota Cirebon Ade Rizki Rinaldi; Agus Bahtiar; Aziz Chairul Imam; Bima Anurgraha Djajnegara
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 03 (2022): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

This community service program aims to improve digital literacy among Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) through training in online marketing and e-commerce. The background of this program stems from the low level of understanding and skills among MSME actors in utilizing digital technology to support business marketing and management online. The problems faced by MSME partners include limited use of social media, suboptimal management of online marketplaces, and a lack of digital branding strategies to expand market reach. To address these issues, the program offers a solution in the form of digital literacy training, which includes online marketing strategies, social media optimization, marketplace account management, and digital-based transaction management. The implementation method of this program involves several stages: identifying partner needs, preparing training materials and modules, conducting workshops, providing intensive mentoring, and evaluating the development of the partners. The results of this program show that participants experienced a significant increase in their understanding and skills in online marketing. Most participants were able to create and manage social media and marketplace accounts for their businesses and apply digital marketing strategies to promote their products. In addition, this program produced several outputs, including training modules, digital guide templates, activity documentation, and the formation of a digital-based MSME community. With this program, it is expected that MSMEs can become more adaptive to technological developments, expand their market reach, increase their revenue, and strengthen their competitiveness in an ever-evolving digital era. The program also recommends ongoing mentoring so that MSMEs can continuously develop their digital skills in a sustainable manner.

Optimalisasi Strategi Pemasaran melalui Segmentasi Pelanggan dengan Analisis RFM dan Algoritma K-Means untuk Bisnis Ritel Rahma, Aliya Anisa; Faqih, Ahmad; Rinaldi, Ade Rizki
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 9, No 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v9i2.1737

Industri ritel yang kompetitif memerlukan pemahaman mendalam tentang kebutuhan pelanggan untuk menyusun strategi pemasaran yang relevan dan efektif. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan di Toko Mitra 10 Cirebon menggunakan analisis Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) yang dikombinasikan dengan algoritma K-Means. Segmentasi ini bertujuan mendukung strategi pemasaran yang lebih terarah dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Data yang digunakan berasal dari catatan transaksi pelanggan dalam periode tertentu. Nilai RFM dihitung untuk setiap pelanggan berdasarkan Recency (waktu sejak transaksi terakhir), Frequency (jumlah transaksi), dan Monetary (total nilai transaksi). Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa segmen, dengan jumlah kluster optimal ditentukan melalui metode elbow. Analisis menghasilkan tiga segmen utama: Lost Customers, dengan Recency tinggi, Frequency rendah, dan Monetary rendah; Potential Loyalists, dengan Frequency sedang dan Monetary bervariasi; serta Loyal Customers, dengan Frequency tinggi dan kontribusi Monetary signifikan. Hasil segmentasi ini mendukung penyusunan strategi pemasaran yang berbeda untuk setiap kluster: kampanye reaktivasi untuk Lost Customers, program loyalitas untuk Potential Loyalists, dan layanan eksklusif untuk Loyal Customers. Pendekatan berbasis data ini meningkatkan efektivitas pemasaran, loyalitas pelanggan, serta kontribusi pendapatan, sekaligus menegaskan pentingnya analisis data dalam pengambilan keputusan pemasaran yang relevan dan personal.

Pengembangan Layanan Informasi Akademik Menggunakan Metode Aglie Hartati, Tuti; Hayati, Umi; Basysyar, Fadhil M.; Rinaldi, Ade Rizki
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 6 No. 2 : Tahun 2021
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/jtiust.v6i2.1477

Informasi perkembangan akademis biasanya hanya dapat diperoleh oleh wali murid pada saat pembagian raport, sehingga sulitnya orang tua dalam memantau kemajuan akademik anak-anak mereka setiap saat. Sedangkan saat ini orang tua sudah paham dengan perkembangkan alat komunikasi. Demikian pula, pihak sekolah sudah memiliki koneksi internet dan memanfaatkan dari kemajuan teknologi informasi untuk pengolahan data akademik. Oleh karena itu, muncullah gagasan untuk merancang suatu media informasi yang dapat dipergunakan pada smartphone dengan berbasis android. Aplikasi android ini dirancang dengan menggunakan metode aglie dengan pendekatan berorientasi objek di mana pengembangan perangkat dilakukan secara berurutan dari fase perencanaan, pemodelan, implementasi, dan pengujian. Kemudian aplikasi ini dibuat menggunakan PHP & HTML untuk sisi server sedangkan sisi client aplikasi dibuat menggunakan android studio untuk membangun aplikasi berbasis android. Dengan adanya aplikasi ini, sekolah memiliki media informasi perkembangan akademika siswa yang dapat membantu orang tua siswa dalam mengawasi perkembangan putra-putrinya.

Clustering Data Penjualan Produk Makanan pada Toko Toserba Yogya Siliwangi dengan Menggunakan Metode K-Means Noviati; Mulyawan; Kurnia, Dian Ade; Rinaldi, Ade Rizki
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 7 Nomor 1
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

Product availability is one of the important factors to increase sales and maintain customer satisfaction in meeting their needs. With this, the company needs to analyze sales data, both for the best-selling products or those that are not selling well from sales reports every month, especially for food products. Of course, this is not easy, especially for a large enough retailer such as the Yogya Siliwangi Toserba which has thousands of product items and thousands of sales data every month. The above problems can be solved by grouping the data using the k-means clustering algorithm on rapidminer with variables taken by the name of goods, incoming goods, outgoing goods and stock. The goal is to maximize sales and maintain product stock availability to meet the diverse needs of consumers. From the calculation of the k-means algorithm using the rapidminer application, the results obtained are in the form of three clusters, cluster_1 3 items, cluster_2 13 items and cluster_0 454 items with Devies Bouldin results being 0.478.

Co-Authors Ade Irma Purnama Sari Ade Irma Purnamasari agus bahtiar Ahmad Faqih Ahmad Syaeful Ma’arief Alfi Rizqi Falih Amelia, Mita Amida, Anggi Fitria Aria Pratama Arif Rinaldi Dikananda Arlandy, Kevin Salsabil Asep Budiyanto Aziz Chairul Imam Basysyar, Fadhil Muhammad Bima Anurgraha Djajnegara Cep Lukman Rohmat Cep Lukman Rohmat Dadang Sudrajat Dea Miftahul Huda Dian Ade Kurnia Dikananda, Arif Rinaldi Dodi Solihudin Edi Tohidi Fathrurrahman Fathurrohman Fathurrohman Fidya Arie Pratama Gifthera Dwilestari Hayati, Umi Hery Widijanto Iin Iin Solihin Iin, Iin Irfan Ali Irma Agustina Jayawarsa, A.A. Ketut Kurnia, Dian Ade Lana Surlanto Muhamad Abdurohman Muhamad Aditya Sunaryo Mulyawan Mulyawan Mulyawan, Mulyawan Narasati, Riri Narasati Ningsih, Indah Ratna Nining Rahaningsih Noviati Odi Nurdiawan Odi Nurdiawan Permana, Sandy Eka Pratama, Denni Pratama, Fidya Arie Raditya Danar Dana Rahma, Aliya Anisa Ryan Hamonangan Saeful, Agung Sandy Eka Permana Septianto, Muhamad Arif Syarif Maulana Yaasin Tineka Handayani Tohidi, Edi Tuti Hartati Wahyu Saputra

Title

Found 29 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 29 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 29 Documents
Search