Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.704
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Jurnal Masyarakat Informatika Prosiding SNATIF Jurnal Transformatika Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Moneter : Jurnal Keuangan dan Perbankan
Ifan Rizqa
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

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

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) pada Fitur Aplikasi Capcut untuk Video Pembelajaran Astuti, Yani Parti; Sugiyanto, Sugiyanto; Rizqa, Ifan; Himawan, Heribertus; Purwanto, Purwanto; Kartikadarma, Etika; Rijati, Nova
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 8, No 2 (2025): MEI 2025
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v8i2.3001

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini tidak bisa lepas dengan dunia pendidikan. Berbicara tentang dunia pendidikan tidak lepas dengan peran siswa, mahasiswa, guru dan dosen. Untuk siswa dan mahasiswa mulai banyak keluhan dengan kurang menariknya pembelajaran yang mereka dapatan. Keluhan ini tentunya mengusik pada guru dan dosen sebagai pemberi materi. Untuk itu perlu adanya pendampingan kepada guru dan dosen dalam penyampaian materi pada siswa dan mahasiswa. Pada kegiatan pengabdian ini akan diadakan pendampingan guru dan dosen dalam pembuatan media pembelajaran yang merupakan salah satu bentuk pemberian materi yang dilaksanakan saat ini. Pada pendampingan ini diberikan materi tentang pemanfaatan Artificial Intelligent (AI) pada aplikasi Capcut dalam pembuatan video pembelajaran. Dalam pendampingan ini guru dikenalkan penggunaan aplikasi Capcut dalam pembuatan video pembelajaran. Setelah itu guru dan dosen diberikan cara pemanfaatan AI pada fitur aplikasi Capcut yang mana bisa memberikan efisiensi waktu dalam pengeditan, keramahan dan kemudahan dalam penggunaannya, menghasilkan video yang berkualitas, mempunyai fleksibilitas pemanfaatan yang dibutuhkan oleh siswa dan mahasiswa. Dengan adanya pemanfaatan tersebut, maka guru dan dosen lebih mudah dan kretif dalam pemanfaatan AI pada fitur aplikasi Capcut untuk membuat video pembelajaran. Dengan pendampingan ini, diharapkan siswa dan mahasiswa akan terpenuhi mendapatkan pengajaran yang menarik dan tidak membosankan.Kata kunci: Video pembelajaran, fitur, capcut
Clustering IT Incidents Using K-Means: Improving Incident Response Time in Service Management Anggraeni, Rini; Alzami, Farrikh; Nurhindarto, Aris; Budi, Setyo; Megantara, Rama Aria; Rizqa, Ifan; Muslih, Muslih
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 9 No. 2 (2025): Research Articles April 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i2.14822

Abstract

Incident management is one of the critical processes in Information Technology service management that aims to manage disruptions and minimize the impact of unexpected incidents on business services. This study applies the K-Means algorithm to cluster IT service incidents, aiming to enhance company operational efficiency. Utilizing a dataset from the UCI Machine Learning Repository comprising 141,712 events related to 24,918 incidents, this research analyzes incident patterns and characteristics for optimized handling. The data was analyzed through a series of preprocessing stages, and the elbow and silhouette methods were used to determine the optimal number of clusters. From the results, it was successfully grouped into 4 (four) clusters with a distortion score value of 964264294.569 and 0.52 silhouette score based on incident characteristics, such as urgency, priority, and number of reassignments. From this, the clustering results show that the K-Means algorithm effectively identifies incidents that require further handling, such as those with high urgency and priority, as well as helping the company focus resources to resolve incidents that have the most impact on the business sector. This research provides a data-driven solution to improve incident management and Service Level Agreement (SLA) fulfillment, while offering a framework for more effective and efficient IT incident analysis and resource allocation.
Co-Authors Abu Salam Alpiana, Vika Alzami, Farrikh Astuti, Yani Parti Budi Widjajanto Budi, Setyo Candra Irawan Dewi Agustini Santoso Diana Aqmala Etika Kartikadarma Fauzi Adi Rafrastara Firmansyah, Muhammad David Habib Mustofa Heribertus Himawan Ida Farida Ika Novita Dewi Imanuel Harkespan Lesmarna, Salsabila Putri Megantara, Rama Aria Muslih Muslih Nova Rijati Nurhindarto, Aris Purwanto Purwanto Ramadhan Rakhmat Sani Retno Astuti Setijaningsih Ricardus Anggi Pramunendar Rini Anggraeni Safitri, Aprilyani Nur Setiawan, Aries Sugiyanto - Wibowo, Isro' Rizky Widyatama, Thierry Zaenal Sugiyanto