Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.042
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) Idealis : Indonesia Journal Information System Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Pengabdian Masyarakat Tekno Welfare: Jurnal Pengabdian Masyarakat JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) International Journal of Educatio Elementaria and Psychologia
Anwar Rifa’i
Universitas Budi Luhur
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Prediksi Inflasi Indonesia Berdasarkan Fuzzy Ann Menggunakan Algoritma Genetika Rifa'i, Anwar
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol 5 No 1 (2021)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/eltikom.v5i1.215

Abstract

Pemangku kebijakan moneter memiliki ketakutan terhadap inflasi karena dapat memicu naiknya angka kemiskinan dan melonjaknya penggunaan anggaran. Tingkat Inflasi yang tinggi akan mengakibatkan jatuhnya perekonomian suatu negara. Pengambilan kebijakan moneter perlu dikaji secara mendalam un-tuk mencegah hal tersebut. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan prediksi inflasi yang akan terjadi. Data tingkat inflasi dari waktu ke waktu merupakan modal untuk melakukan prediksi tingkat inflasi pada waktu mendatang. Suatu prediksi yang baik memiliki nilai error yang kecil. Pada prediksi menggunakan fuzzy artificial neural network (Fuzzy ANN) metode backpropagation, nilai error dapat diperkecil dengan melakukan optimasi pada bobot yang dihasilkan. Pada penelitian ini, op-timasi bobot Fuzzy AAN dilakukan menggunakan algoritma genetika. Model prediksi yang diperoleh se-lanjutnya dievaluasi menggunakan MAPE untuk menentukan keakuratan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi menggunakan backpropagation neural network dioptimasi menggunakan algoritma genetika (10,33%) lebih baik dibandingkan dengan prediksi menggunakan backpropagation neural network saja (11,67%). Setelah mengetahui bahwa kedua model memiliki hasil prediksi yang cukup baik, keakuratan kedua model dibandingkan menggunakan independent sampe t-test berdasarakan error yang dihasilkan. Hasilnya menjukkan bahwa pada tingkat kepercayaan 95% prediksi menggunakan Fuzzy ANN yang telah dioptimasi menggunakan algoritma genetika (M= 0,69, SD= 0,0421) lebih baik secara signifikan dibandingkan degan fuzzy ANN saja (M= 0.97, SD= 0,04634 ), t(22 )= 1.71714, p=0.013.
Optimized Fuzzy Backpropagation Neural Network using Genetic Algorithm for Predicting Indonesian Stock Exchange Composite Index Anwar Rifa’i
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 6: EECSI 2019
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eecsi.v6.1980

Abstract

Investment activities in the capital market have the possibility to generate profits and at the same time also cause losses. The composite stock price index as an indicator used to determine investment continues to change over time. Uncertainty of stock exchange composite index requires investors to be able to make predictions so as to produce maximum profits. The aim of this study is to forecast the composite stock price index. The input variables used are Indonesia interest rates, rupiah exchange rates, Dow Jones index, and world gold prices. All data obtained in the period from January 2008 to March 2019. Data are used to build the Fuzzy Backpropagation Neural Network (FBPNN), model. The weight of FBPNN model was optimized using Genetic Algorithm then used to forecast the composite stock price index. The forecasting result of the composite stock price index for April to June 2019 respectively were 5822.6, 5826.8, and 5767.3 with the MAPE value of 8.42%. These results indicate that Indonesia interest rates, rupiah exchange rate, Dow Jones index, and the gold price are the proper indicators to predict the composite stock price index.
Desain Diskusi Matematika yang Menguntungkan bagi Siswa Anwar Rifa'i
JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) Vol 3, No 1 (2017): JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (358.762 KB) | DOI: 10.30998/jkpm.v3i1.1094

Abstract

The quality of discussion in the classroom is one of the important factors that determine the mathematics learning outcome. Mathematics discussion has been proven can help students to understand mathematics concepts (Goos, 1995; Lee, 2006). A good mathematical discussion will provide an opportunity for students to exchange ideas, develop communication skills, thinking skills, understanding of the concept and encourage the emergence of new ideas. In the other hand, there is other evidence which stated that the mathematics discussion does not always bring a positive impact on learning outcomes for mathematics (Shouse, 2001). Because of that, it is importat to know about the benefical mathematics discussion design for students. This article tries to present a favorable mathematics discussion design for students. 5 Best Practices for orchestrating Productive Discussions by NCTM became one of the foundations of this mathematics discussion design. Based on studies conducted, the mathenatics discussion design that is beneficial to students described in several parts: the preparation of the discussion, the role of teacher and also the role of students in mathematics discussion.
PELATIHAN PEMANFAATAN SOSIAL MEDIA DAN MARKETPLACE SERTA EDUKASI KEWIRAUSAHAAN KELOMPOK USAHA ANEKA KERIPIK DI KAMPUNG BABAKAN LEBAK BANTEN Tri Ika Jaya Kusumawati; Anwar Rifa’i; Triana Anggraini
SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 6, No 3 (2022): September
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jpmb.v6i3.10517

Abstract

ABSTRAKPandemi Covid-19 memberikan dampak pada penurunan ekonomi tetapi tidak untuk penurunan kebutuhan pangan. UKM Keripik Gupek merupakan kelompok usaha aneka keripik olahan perkebunan seperti singkong, ubi dan pisang yang mengalami dampak pembatasan pandemi di wilayah Babakan. Kondisi UKM ini memiliki lokasi produksi yang terletak pada ujung desa/kampung, minimnya asupan listrik dari PLN, dan terbatasnya penjualan hanya kepada pengepul atau pembeli besar pasar. Salah satu solusi yang diberikan oleh program kemitraan masyarakat ini untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan memberikan pelatihan pemanfaatan media sosial, marketplace dan edukasi kewirausahaan secara online memanfaatkan handphone. Metode yang digunakan adalah pelatihan dan pendampingan strategi marketing yang tepat dalam memasarkan produk untuk meningkatkan penjualan dan memperluas distribusi produk. Hasil dari kegiatan ini berupa email, akun IG, akun marketplace di tokopedia, pengemasan produk dan label, serta teknik penyajian photo produk yang lebih baik. Evaluasi kegiatan dilakukan dengan teknik penyebaran kuesioner dengan empat aspek yaitu : kualitas materi yang diberikan, kejalasan cara penyampaian narasumber, kemudahan penerapan ilmu yang disampaikan, dan fasilitator yang mendampingi selama pelatihan. Hasil evaluasi mendapatkan nilai rata-rata 85%. Angka ini menunjukkan bahwa pelatihan dan pendampingan yang diberikan sudah cukup memuaskan dan sesuai dengan kebutuhan UMKM.    Kata kunci: keripik; pandemic; pangan; media social; marketplace ABSTRACTThe Covid-19 pandemic has had an impact on the economic downturn and also a decrease in food demand. The Gupek Chips UKM is a business group for various plantation processed chips such as cassava, sweet potatoes and bananas that are experiencing the impact of pandemic restrictions in the Babakan area. The condition of this SME has a production location located at the end of the village/village, minimal intake of electricity from PLN, and limited sales only to collectors or big market buyers. One of the solutions provided by this community partnership program to solve this problem is to provide training on the use of social media, marketplaces and online entrepreneurship education using mobile phones. The method used is training and mentoring on appropriate marketing strategies in marketing products to increase sales and expand product distribution. The results of this activity are in the form of emails, IG accounts, marketplace accounts at Tokopedia, product packaging and labels, as well as better product photo presentation techniques. The evaluation of the activities was carried out using a questionnaire distribution technique with four aspects, namely: the quality of the material provided, the clarity of the way in which the resource persons were delivered, the ease of application of the knowledge conveyed, and the facilitators who accompanied during the training. The evaluation results get an average score of 85%. This figure shows that the training and assistance provided is satisfactory and in accordance with the needs of UMKM. Keywords: chips; pandemic; food; social media; marketplace
Augmented Reality Game pada Materi Geometri Berbasis Etnomatematika Keraton Yogyakarta Anwar Rifai; Kukuh Harsanto
JURNAL FASILKOM Vol 13 No 02 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i02.5575

Abstract

Keterbatasan sumber belajar kontekstual dapat menjadi hambatan dalam mempelajari matematika. Pada kenyataanya matematika telah digunakan dalam kehidupan sejak zaman dahulu, salah satu contohnya adalah penggunaan matematika dalam perancangan dan pembangunan bangunan keraton. Konstruksi geometris dan perhitungan matematis digunakan dalam merancang atap dan bentuk bangunan. Teknologi Augmented reality memiliki potensi untuk memfasilitasi proses pengembangan perangkat pembelajaran matematika dengan konteks budaya Keraton Yogyakarta. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan aplikasi berbasis augmented reality, serta game untuk memfasilitasi siswa belajar materi geometri dengan konteks etnomatematika keraton. Selanjutnya, penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu : (1)Studi literatur serious game, augmented reality, Etnomatematika, dan keraton yogyakarta. (2) Studi lapangan keraton Yogyakarta. (3) Pemodelan alur pembelajaran, konten materi, dan learning trajectory berdasarkan silabus. (4) Membuat rancangan aset 2 dimensi dan 3 dimensi sebagai landasan pembuatan game. (5) Membuat rancangan proses pembelajaran yang menerapkan aplikasi serta modul. (6) evaluasi aplikasi yang dikembangkan. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan pada aplikasi yang telah dikembangkan diketahui bahwa kemampuan awal dari kedua kelas yang mengikuti uji coba adalah sama, sehingga peningkatan hasil belajar dapat dilakukan melaui posttest. Berdasarkan hasil posttest dikethui bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu meningkatkan hasil belajar siswa SMP.
Pelatihan Penggunaan Microsoft Excel Bagi Pengurus Posyandu Indah Puspasari Handayani; Hadidtyo Wisnu Wardani; Anwar Rifa’i
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat TEKNO (JAM-TEKNO) Vol 2 No 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

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

Abstract

Penggunaan salah satu program aplikasi dari Microsoft Office sangat membantu penyelenggara posyandu untuk membantu pengerjaan administrasi pengolahan data balita (khususnya Microsoft Excel) dan juga meminimalisir penggunaan kertas untuk mendukung gerakan go green. Pelatihan dalam kegiatan pengabdian masyarkat dilakukan dengan memberi pemaparan penggunaan Microsoft Excel dengan sasaran 15 Ibu-ibu Pembinaan Kesejahteraan Keluarga (PKK) pengurus posyandu dan menghasilkan presentase Pre Test dan Post Test menunjukan bahwa peserta belum menguasai pengolahan data menggunakan Microsoft Excel, namun setelah mengikuti pelatihan dalam program pengabdian masyarakat menunjukkan peningkatan yang semula 65 menjadi 92,66666667, yang artinya mengalami kenaikan sebesar 27,66666667. Selain itu, berdasarkan hasil angket kepuasan peserta pada mitra tersebut masuk pada kategori baik karena terjadi peningkatan sebesar 53,571. Dengan demikian, pelatihan dalam program pengabdian masyarakat yang dilakukan mampu membantu peserta untuk mengolah data balita pada posyandu.
Prediksi Inflasi Indonesia Berdasarkan Fuzzy Ann Menggunakan Algoritma Genetika Rifa'i, Anwar
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 5 No. 1 (2021)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/eltikom.v5i1.215

Abstract

Monetary policy makers have a fear of inflation because it can trigger an increase in poverty and soar-ing budget uses. A high level of inflation will result in a country's economic collapse. Monetary policy making needs to be studied to prevent this. One effort that can be done is to predict the inflation that will occur. Inflation rate time series data can be used to predict future inflation rates. Pemangku kebijakan moneter memiliki ketakutan terhadap inflasi karena dapat memicu naiknya angka kemiskinan dan mel-onjaknya penggunaan anggaran. Tingkat Inflasi yang tinggi akan mengakibatkan jatuhnya perekonomian suatu negara. Pengambilan kebijakan moneter perlu dikaji secara mendalam untuk mencegah hal terse-but. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan prediksi inflasi yang akan terjadi. Data tingkat inflasi dari waktu ke waktu merupakan modal untuk melakukan prediksi tingkat inflasi pada waktu mendatang. Suatu prediksi yang baik memiliki nilai error yang kecil. Pada prediksi menggunakan fuzzy artificial neural network (Fuzzy ANN) metode backpropagation, nilai error dapat diperkecil dengan melakukan optimasi pada bobot yang dihasilkan. Pada penelitian ini, optimasi bobot Fuzzy AAN dil-akukan menggunakan algoritma genetika. Model prediksi yang diperoleh selanjutnya dievaluasi menggunakan MAPE untuk menentukan keakuratan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pred-iksi menggunakan backpropagation neural network dioptimasi menggunakan algoritma genetika (10,33%) lebih baik dibandingkan dengan prediksi menggunakan backpropagation neural network saja (11,67%). Setelah mengetahui bahwa kedua model memiliki hasil prediksi yang cukup baik, keakuratan kedua model dibandingkan menggunakan independent sampe t-test berdasarakan error yang dihasilkan. Hasilnya menjukkan bahwa pada tingkat kepercayaan 95% prediksi menggunakan Fuzzy ANN yang telah dioptimasi menggunakan algoritma genetika (M= 0,69, SD= 0,0421) lebih baik secara signifikan dibandingkan degan fuzzy ANN saja (M= 0.97, SD= 0,04634 ), t(22 )= 1.71714, p=0.013.
SISTEM INFORMASI KEHADIRAN SOPIR PADA PT BLUE BIRD TBK BERBASIS WEB Hayati, Putri; Harsanto, Kukuh; Fauzie, Achmad Rizki Nur; Rifai, Anwar
IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System Vol. 8 No. 1 (2025): Jurnal IDEALIS Januari 2025
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/idealis.v8i1.3341

Abstract

The transportation industry heavily depends on effective human resource management. PT Blue Bird Tbk, a leading transportation company in Indonesia, requires an information management system to efficiently oversee its human resources, particularly the operational team. This study aims to create a website driver attendance monitoring framework for implementation at PT Blue Bird Tbk. The goal is to enhance operational team management efficiency by providing a web-based application that assists in work scheduling and attendance tracking. Besides offering flexibility in data management, the system enables access to real-time information. Using the waterfall model for software development, the research encompasses the stages of requirements analysis, system design, implementation, testing, and maintenance. During the analysis phase, Data was gathered by means of firsthand observation and interviews to understand existing business processes. The application was developed with ReactJS and Go for the user interface and system logic, while MySQL was utilized for database management. The black box technique test findings demonstrate that all features in the web-based driver attendance monitoring information system function properly. This research resulted when creating and designing a web-based system that allows real-time and efficient monitoring of driver attendance. Thus, the management of PT Blue Bird Tbk can monitor driver attendance more effectively.
Optimasi Fuzzy Artificial Neural Network dengan Algoritma Genetika untuk Prediksi Harga Crude Palm Oil Anwar Rifa'i
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 6 No 2 (2020): JuTISI
Publisher : Maranatha University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jutisi.v6i2.2617

Abstract

Crude Palm Oil (CPO) is one of Indonesia's best export commodities. CPO production competition causes price fluctuations so that it can trigger losses. The solution that can be taken to avoid losses is to predict the price of CPO. Time series data in the previous months, starting from January 2009 until January 2020, are used as a reference to predict the next CPO price. In this research, CPO price prediction is carried out with a combination of artificial intelligence concepts, namely Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), and fuzzy logic. The combination of these methods, namely Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN), is then optimized using genetic algorithms. The prediction results show that the error based on the MAPE value for FRBFNN prediction on training data is 11.7% and the MAPE value for testing data is 9.4%. In the FRBFNN prediction that was optimized using a genetic algorithm, the MAPE value was 10.2% for training data and 8.3% for testing data.
Pelatihan Pembuatan Game Menggunakan Microsoft Powerpoint Dan Excel Pada Yayasan Gema Insani Jonathan, Jeremy; Rifai, Anwar; Prasetyo, Basuki Hari; Saputra, Ari
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat TEKNO (JAM-TEKNO) Vol 5 No 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/jamtekno.v5i1.5984

Abstract

Pada jaman globalisasi ini, pemahaman akan teknologi informasi dan komunikasi berkembang sangat pesat sehingga pemanfaatan teknologi komputer sangat penting dalam setiap bidang kehidupan, salah satunya dalam bidang pendidikan pada masyarakat. Berbagai macam pemanfaatan komputer bertujuan agar proses kegiatan lebih optimal, interaktif, efektif dan efisien sehingga kualitas dapat lebih ditingkatkan. Selama ini permasalahan yang ditemukan adalah kurangnya kreativitas dalam hal pendekatan belajar mengajar yang menggunakan media teknologi, oleh karena itu salah satu media yang digunakan dalam pembelajaran diyakini dapat merangsang minat anak-anak dengan memanfaatkan Microsoft Office Excel dan Power Point. Kegiatan pengabdian masyarakat ini dilakukan di Yayasan Gema Insani , dusun Upas Niaga. Sasaran kegiatan adalah anak yayasan yang bersekolah dasar, hal yang dilatihkan adalah membuat sebuat materi game interaktif yang berguna untuk membuat proses pembelajaran menjadi lebih semangat, menarik dan menyenangkan sehingga dapat menaikkan daya tarik anak-anak dalam mengasah pengetahuan anak-anak tersebut. Proses pembelajaran ini menerapkan metode pendekatan saintifik, metode pelatihan dan metode pendampingan. Konsep pendekatan yang mengakomodir, memperkuatkan, menginspirasi dan mendasari pemikiran tentang bagaimana sebuah metode pembelajaran diterapkan berdasarkan teori-teori. Hal ini mempunyai tujuan agar anak-anak dapat meningkatkan kemampuan intelektualnya, dalam memecahkan sebuah masalah secara sistematis, melatih anak-anak dalam meningkatkan kreativitas dan keterampilan anak sehingga siap menghadapi perkembangan di masa depan.
Co-Authors Andini, Prita Ari Saputra, Ari Fauzie, Achmad Rizki Nur Hadidtyo Wisnu Wardani Indah Puspasari Handayani Jonathan, Jeremy Kukuh Harsanto Prasetyo, Basuki Hari Putri Hayati Tri Ika Jaya Kusumawati Triana Anggraini Wardani, Hadidtyo Wisnu