Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.285
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jurnal ICT : Information Communication & Technology Infotekmesin Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer JCOSE Jurnal Bimbingan dan Konseling JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) PENA ABDIMAS : Jurnal Pengabdian Masyarakat BULLET : Jurnal Multidisiplin Ilmu AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen INTERNAL (Information System Journal) Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Bianglala Informatika
Kaslani
STMIK IKMI Cirebon
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 62 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 62 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Pada minimarket, produk merupakan bahan pokok yang akan dijual belikan. Produk di minimarket ini akan menentukan pengelompokkan data stok barang di Toko Toba. Dengan adanya masalah ini, perlu untuk menciptakan sistem baru menggunakan Rapidminer yang dapat Fauziah, Irfa Mulhimah; Amalia, Dita Rizki; Wahyudin, Edi; Mulyawan, Mulyawan; Kaslani, Kaslani
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 7 Nomor 2
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/means.v7i2.1852

Abstract

In minimarkets, the product is a staple that will be sold and bought. The products in this minimarket will determine the grouping of stock data at the Toba Store. Given this problem, it is necessary to create a new system using Rapidminer that can group stock data at Toko Toba, which was carried out at the Toko Toba Sedong minimarket and carried out in November 2021-January 2022. This k-means algorithm will not be affected by the order of objects which has been used.  In stock management that is carried out inaccurately and carelessly will cause very high and uneconomical storage costs, because there can be vacancies or excess goods and certain types of items. This study aims to group stock data using Rapidminer at Toba Stores into 2 clusters. The method that will be used in this research is using the K-Means Clustering method. This research is also strongly supported by 1 data mining tool, namely Rapidminer. Data mining on Rapidminer tools for cluster 0 there are 15 items and the data contained in it, for cluster 1 there are 9 data contained in it.
Pengelolaan Aplikasi Layanan Administrasi pada Kelurahan Argasunya Garsandi, Akmal Maulana; Mulyawan; Dana, Raditya Danar; Kaslani; Tohidi, Edi
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 7 Nomor 1
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (542.002 KB) | DOI: 10.54367/means.v7i1.1909

Abstract

Argasunya Village is a combined area of several Rukun Warga (RW). Government at the village and sub-district levels is an element of government that is directly related to the community. Kelurahan is also an administrative division under the subdistrict. The village office has not used the system in making a Business Certificate. Therefore, the author tries to make a service application for making a business certificate based on a web application with the hope of simplifying the procedures for making a business certificate, the author uses data sources (Observation and Interviews). The programming language used is PHP language with MySql database. For system design, the author uses the Prototype method. From the results of the tests carried out, the system functionality can run well and the making of online and onsite business certificates is appropriate and can run well..
Pengembangan Sistem Informasi Management Transaksi Pembayaran Pondok Pesantren Hayati, Umi; Purnama Sari, Ade Irma; Kaslani; Fathurrohman
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 | Full PDF (374.546 KB) | DOI: 10.54367/jtiust.v6i2.1478

Abstract

Seluruh transaksi pembayran yang terdapat pada pondok pesantren Nurul Fajri dialihkan menggunakan metode baru menggunakan aplikasi (SIMPONI) pada desktop yang mana seluruh data disimpan secara online untuk mencegah kehilangan data dan memungkinkan pemilik pondok pesantren dapat melihat data transaksi secara real time. Tujuan dari seluruh rangkaian sistem yang dibangun adalah untuk mempermudah proses transaksi dan juga mempercepat proses laporan, baik harian, mingguan bahkan bulanan dengan tingkat kesalahan yang rendah serta tingkat ketepatan yang tinggi. Selain dari tujuan tersebut aplikasi SIMPONI akan menyimpan seluruh proses transaksi yang telah dilakukan secara aman yang memungkinkan dapat di cetak kembali di kemudian hari jika dibutuhkan. Dengan diimplementasikanya Sistem Informasi Management Pembayaran Pondok Pesantren (SIMPONI) ini diharapkan dapat menyelesaikan semua kendala yang didapati pada sistem yang digunakan sebelumnya, baik dari segi ketepatan data maupun kecepatan proses yang dilalui selama melakukan transaksi.
Pengembangan Media Pembelajaran Tari Topeng Berbasis Android dengan Metode Analysis Design Development Implementation and Evaluation Irma Purnamasari, Ade; Setiawan, Andi; Kaslani, Kaslani
Infotekmesin Vol 12 No 1 (2021): Infotekmesin: Januari 2021
Publisher : P3M Politeknik Negeri Cilacap

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35970/infotekmesin.v12i1.473

Abstract

Mask Dance is one of Cirebon's traditional arts in Indonesia and has a variety of types and meanings in accordance with the symbols depicting characters such as in popular stories. The young generation in their activities cannot be separated from using internet technology, one of which is social media, so that it affects their less concern for art and traditions that have been inherent in society. From these problems, it is necessary to make Mask Dance learning media by utilizing android technology. This study uses the ADDIE method through the stages of Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation as a guide in building learning tools. The results of this study are an Android-based application of Mask Dance learning media to introduce Mask Dance starting from history, descriptions, types of dance, how to dance to Mask Dance, and quizzes to evaluate understanding of learning. With this learning media, it can make it easier for students to learn mask dance among students and other young generations. From the test results using a black box, it shows that the functions in the application have been running according to their function, while the test results to the respondents obtained a value of 84.27% with good criteria for the application so that this application can be used as a medium for learning Mask Dance.
MENINGKATKAN MODEL PREDIKSI KELULUSAN SANTRI TAHFIDZ DI PONDOK PESANTREN AL-KAUTSAR MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST Sobari, Syahrul; Purnamasari, Ade Irma; Bahtiar, Agus; Kaslani, Kaslani
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5704

Abstract

Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan model prediksi kelulusan santri Tahfidz di Pondok Pesantren Al-Kautsar dengan menerapkan algoritma Random Forest , yang dikenal memiliki kemampuan menangani data kompleks dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibandingkan metode tradisional. Dengan algoritma Random Forest, penelitian ini berusaha mengeksplorasi keunggulan dalam memberikan prediksi yang lebih baik. Penelitian ini melibatkan beberapa tahapan penting, dimulai dari pengumpulan data santri yang berjumlah 300 dengan mencakup beberapa atribut, seperti jumlah hafalan, tingkat kehadiran, nilai ujian, dan status izin sebagai target prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest secara signifikan lebih unggul dibandingkan regresi linier dalam memprediksi kelulusan santri. Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 99,64% , presisi 100,00% , dan recall 98,80% , sementara regresi linier hanya mencapai akurasi sebesar 77% . Analisis mendalam menunjukkan bahwa atribut jumlah hafalan dan tingkat kehadiran memiliki pengaruh terbesar terhadap prediksi kelulusan, diikuti oleh nilai ujian. Hal ini menegaskan bahwa faktor nonakademik seperti hafalan dan kehadiran mempunyai peranan penting dalam keberhasilan santri. Keunggulan algoritma Random Forest terletak pada kemampuannya menggabungkan prediksi dari banyak pohon keputusan, sehingga menghasilkan model yang lebih stabil dan tahan terhadap noise dalam data. Selain itu, algoritma ini dapat menangani data dengan kombinasi variabel numerik dan kategorikal tanpa perlu transformasi yang signifikan, menjadikannya cocok untuk dataset dunia nyata yang seringkali tidak sempurna.  Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk memperbaiki model prediksi izin santri tahfidz di Pondok Pesantren Al-Kautsar dengan menerapkan algoritma Random Forest yang diketahui memiliki kemampuan dalam menangani data yang kompleks dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibandingkan metode tradisional. Dengan algoritma Random Forest, penelitian ini berupaya untuk mengeksplorasi kelebihan dalam memberikan prediksi yang lebih baik. Penelitian ini melibatkan beberapa tahapan penting, dimulai dari pengumpulan data santri sebanyak 300 data yang mencakup beberapa atribut, seperti jumlah hafalan, tingkat kehadiran, nilai ujian, dan status izin sebagai target prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest secara signifikan lebih unggul dibandingkan regresi linier dalam memprediksi kelulusan santri. Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 99,64%, presisi sebesar 100,00%, dan recall sebesar 98,80%, sedangkan regresi linier hanya mencapai akurasi sebesar 77%. Analisis mendalam menunjukkan bahwa atribut hafalan dan tingkat kehadiran memiliki pengaruh paling besar dalam memprediksi penerimaan, diikuti oleh nilai ujian. Hal ini menegaskan bahwa faktor non akademis seperti hafalan dan kehadiran memiliki peran penting dalam keberhasilan siswa. Keunggulan algoritma Random Forest terletak pada kemampuannya menggabungkan prediksi dari banyak pohon keputusan, sehingga menghasilkan model yang lebih stabil dan tahan terhadap noise dalam data. Selain itu, algoritma ini dapat menangani data dengan kombinasi variabel numerik dan kategoris tanpa memerlukan transformasi yang signifikan, sehingga cocok untuk dataset dunia nyata yang seringkali tidak sempurna.
Transformasi Pembelajaran Matematika Melalui Media Pembelajaran Adaptif Berbasis Augmented Reality: Pemberdayaan Guru SMP Di Kota Cirebon Faqih, Ahmad; Ali, Irfan; Kaslani; Adella, Luthfiyyah Iffah; Rayhan, Tubagus Muhammad
PENA ABDIMAS : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 7 No 1 (2026): Januari 2026
Publisher : LPPM Universitas Pekalongan

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

Abstract

Observasi awal di MGMP Matematika SMP Kota Cirebon menunjukkan bahwa pembelajaran matematika masih didominasi metode ceramah (72%) dan pemanfaatan teknologi pembelajaran sangat rendah, hanya 1% guru pernah menggunakan Augmented Reality (AR). Selain itu, guru cenderung menyusun RPP secara seragam tanpa diferensiasi kebutuhan siswa. Program pengabdian ini bertujuan meningkatkan kompetensi guru melalui pelatihan penyusunan RPP adaptif dan pembuatan media pembelajaran berbasis AR. Kegiatan dilakukan dengan pendekatan partisipatif melalui lima tahap: sosialisasi, pelatihan, penerapan teknologi, pendampingan, dan keberlanjutan, melibatkan 20 guru MGMP. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan pada dua aspek kompetensi. Sebanyak 90% guru berhasil menyusun RPP adaptif dan mengidentifikasi kebutuhan belajar siswa, dengan peningkatan nilai dari 52,5 menjadi 82,0 (t = 12,87; p = 0,000). Sementara 80% guru berhasil menghasilkan media AR fungsional, dengan peningkatan nilai dari 46,0 menjadi 78,5 (t = 11,23; p = 0,000). Selain itu, terbentuk forum berbagi praktik baik sebagai wujud keberlanjutan program. Program ini efektif meningkatkan kemampuan guru dalam merancang pembelajaran adaptif dan memanfaatkan AR untuk pembelajaran matematika secara inovatif. Kata kunci: matematika, RPP adaptif, augmented reality, MGMP.
SMOTE untuk Meningkatkan Performa Naïve Bayes dan Random Forest dalam Analis Sentimen aplikasi Digitalent Faqih, Ahmad; Mahendra, Yusril Muhamad Izha; Kaslani
Jurnal Dinamika Informatika Vol. 14 No. 2 (2025): Vol. 14 No. 2 (2025)
Publisher : Program Studi Informatika Universitas PGRI Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31316/jdi.v14i2.347

Abstract

Sentiment analysis is critical to understanding how an app, such as a digital training app like Digitalent, is viewed by users. User reviews available on app distribution platforms provide ample data for this analysis. However, in sentiment analysis, data imbalance is a common problem; positive reviews tend to outnumber negative and neutral reviews. This imbalance can impact machine learning models, which can lead to inaccurate predictions of the majority class. The purpose of this research is to solve this problem by using SMOTE (Synthetic Minority Selection Technique) technique in sentiment analysis of Digitalent app reviews and comparing the performance of two machine learning algorithms, Naive Bayes and Random Forest. The research data was collected from Indonesian user reviews from the Digitalent platform. Before being processed for analysis, the data went through pre-processing processes such as cleaning, tokenization, and normalization. SMOTE technique was applied to balance the number of reviews for each sentiment class. Furthermore, Naive Bayes and Random Forest algorithms are used to categorize the sentiment. The results of the SMOTE application research successfully increased the proportion of negative and neutral classes, so that the distribution of the dataset became balanced. The test results show that the accuracy of Naïve Bayes increased from 68.25% to 92.16%, while Random Forest increased from 68.25% to 92.16%.Keywords: K-Means Clustering, education level, clustering, village education, RapidMiner
Evaluasi Pembelajaran AR Sejarah Berbasis SUS, UEQ, TAM Rudi Kurniawan; Dadang Sudrajat; Kaslani; Gifthera Dwilestari; Sandy Eka Permana
Prosiding SISFOTEK Vol 9 No 1 (2025): SISFOTEK IX 2025
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

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

Abstract

History education in secondary schools still faces challenges in presenting material that attracts the digital generation’s attention. The Bandung Lautan Api event, a topic rich in local and national values, is often taught using conventional methods that limit student engagement and motivation. This study evaluates the feasibility of Augmented Reality (AR)-based learning media to enhance students’ historical literacy on the Bandung Lautan Api topic. A quantitative approach was applied using three integrated evaluation models: the System Usability Scale (SUS), User Experience Questionnaire (UEQ), and Technology Acceptance Model (TAM), involving 100 respondents comprising high school teachers and students. The results indicate that the AR media demonstrates excellent usability (SUS = 87.69), a highly positive user experience across all UEQ dimensions (highest attractiveness = 2.12), and strong technology acceptance (PU = 5.87; PEOU = 5.69; BI = 6.18). Both teachers and students shared consistent perceptions. These findings confirm that the AR media is feasible and capable of creating immersive and interactive learning experiences. Theoretically, this research enriches AR-based learning evaluation literature, while practically, it provides a ready-to-adopt model for integrating AR into history education.
Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Kampung Di Desa Bojong BerdasarkanTingkat Pendidikan Yuliantin, Yovi; Faqih, Ahmad; Kaslani
Bianglala Informatika Vol. 13 No. 1 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bianglala.v13i1.12008

Abstract

Desa Bojong menghadapi tantangan dalam memetakan tingkat pendidikan penduduknyasecara terstruktur. Meskipun data tersedia, kurangnya pengorganisasian menyebabkan kesenjanganakses pendidikan, terutama di wilayah-wilayah tertentu. Penelitian ini bertujuan untukmengelompokkan tingkat pendidikan warga Desa Bojong menggunakan algoritma K-Means, sehinggadapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang kondisi pendidikan masyarakat. Data yangdigunakan mencakup 6.027 penduduk dari 10 kampung, dengan atribut seperti usia, pendidikanterakhir, pekerjaan, dan status pernikahan. Proses analisis mengikuti tahapan Knowledge Discovery inDatabase (KDD) dan dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Hasil penelitianmenunjukkan bahwa jumlah klaster yang ideal adalah 7, dengan nilai terbaik 0,467 untuk DaviesBouldin Index (DBI). Setiap klaster menunjukkan tingkat pendidikan tertentu. Cluster 6 memiliki tingkatpendidikan yang sangat tinggi, dengan banyak penduduk yang sampai perguruan tinggi. Sementaraitu, Cluster 0 terdiri dari orang-orang yang hanya tamat SD atau bahkan tidak sekolah. Studi inimenunjukkan distribusi pendidikan di Desa Bojong. Hasil ini dapat membantu pemerintah desamembuat program pendidikan yang lebih baik. Kampung dengan tingkat pendidikan rendah dapatberkonsentrasi pada program yang meningkatkan akses pendidikan dasar, seperti literasi dan subsidipendidikan, sedangkan kampung dengan tingkat pendidikan tinggi dapat berkonsentrasi padapengembangan program pendidikan lanjutan atau pelatihan vokasional. Metode ini diharapkan dapatmembantu Desa Bojong mengatasi kesenjangan pendidikan dan meningkatkan kualitas hidupwarganya dengan menyediakan program yang tepat sasaran. Selain itu, penelitian ini membantuimplementasi algoritma K-Means dalam pengelompokan data pendidikan di daerah pedesaan.
FP-Growth for Data-Driven Purchase Pattern Analysis and Product Recommendations at Flanetqueen Store Marwah, Sopa; Rahaningsih, Nining; Ali, Irfan; Marthanu, Indra Wiguna; Kaslani
Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Vol. 5 No. 2 (2026): February 2026
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59934/jaiea.v5i2.1850

Abstract

The advancement of information technology has encouraged the use of data analytics to support data-driven business decision-making. This study aims to analyze purchasing patterns of hoodie products and provide product recommendations for customers at Flanetqueen Store using the FP-Growth (Frequent Pattern Growth) algorithm. The research applies the Knowledge Discovery in Database (KDD) framework, consisting of five stages: data selection, preprocessing, transformation, data mining, and interpretation/evaluation. The dataset comprises hoodie sales transactions recorded from January to December 2024. Data analysis was conducted using RapidMiner Studio version 10.3 with a minimum support of 0.2 and minimum confidence of 0.4. The analysis produced 26 itemsets and 11 association rules indicating product correlations. The strongest rule, Bloods → Champion, achieved a confidence of 0.414, revealing that customers who purchased Bloods hoodies were also likely to buy Champion hoodies. These findings were used to design cross-selling strategies and generate relevant product recommendations. The study demonstrates that FP-Growth effectively extracts frequent purchase patterns and contributes to the development of data-driven recommendation systems in the local fashion retail industry.
Co-Authors Abdul Ajiz Abdul Ajiz, Abdul Abdul Koda Abdul mukhsyi, Sopian Abi Fajar Ahmad Fauzi Ade Irma Purnamasari Ade Irma Purnamasari Adella, Luthfiyyah Iffah agus bahtiar Ahmad Faqih Alibasyah, Aziz Amalia, Dita Rizki Amir Rudin, Rizki Anana Rafly Andi Setiawan Andi Setiawan Andia, Rita Anwar Pauji Anwari, Saeful Aprilyani, Wiwin Aria Pratama Arya Gunawan Ayuningsih, Sri Bachtiar, Agus Bakri, Saeful Basysyar, Fadhil Muhammad Basysyar, Fadil M Burhanudin, Haris Cep Lukman Rohmat Dadang Sudrajat Deffan Febrian Dirmanthara Delisah Destriyanah, Riska Dian Ade Kurnia Dilla Eka Lusiana Dodi Solihin Edi Tohidi Edi Tohidi Edi Wahyudin Edi Wahyudin Ega Salsa Nugraha Eka Permana, Sandy Fadillah, Nafla Fansuri, Rafly Fathurrohman Fathurrohman Fathurrohman, Fathurrohman Fatihanursari, Fatihanursari Faturachman, Rifcki Aziz Faturrohman, Faturrohman Fauziah, Irfa Mulhimah Fitriyah, Anis Garsandi, Akmal Maulana Gifthera Dwilestari Haidar Fakhri Hamonangan, Ryan Handayani, Tineka Hartini, Tuti Hayati, Umi Herdiana, Ruli Hermawan, Eman Hery Widijanto Hilman Rifa'i Hira Wahyuni Azizah Iin, Iin Iqbal Agis Junizar Irfan Ali Irfan Ali, Irfan Irma Purnamaari, Ade Irma Purnamasari, Ade Jayawarsa, A.A. Ketut Kencana, Junaedi Surya Khaerul Anam Mahendra, Yusril Muhamad Izha Marthanu, Indra Wiguna Marwah, Sopa Muhalim, Alvy Muhammad Aji Pratama Mulyawan Mulyawan Mulyawan, Mulyawan Nining Rahaningsih Nur Atikah Odi Nurdiawan Oktaviani Putri , Farra Oktaviani Putri, Farra Pardiana, Firda Perdana Herdiansyah, Reza Pratama, Denni Puji Rahayu Purnama Sari, Ade Irma Purnamasari, Ade Irma Purnamasari, Ade Purnamasari Putri Siti Nur Hajijah, Regi Raditya Danar Dana Ramdhan, Dadan Rano Rayhan, Tubagus Muhammad Rifqi Aqila, Mochammad Rini Astuti Rizki Fahrezi Maulana Rizki Lesmana, Ghali Rizky Wahyudi, Febri Rohmat, Cep Lukman Rudi Kurniawan Rudi Kurniawan Ryan Hamonangan Salsabila, Putri Sandy Eka Permana SANJAYA, RIKI siti azhar Sobari, Syahrul Suarna, Nana Subhiyanto, Fajar Sukma Maula, Intan Tati Suprapti Tengku Riza Zarzani N Tio Prasetya Tohidi, Edi Tohodi, Edi Tuti Hartati Umi Hayati Vibrianti, Vera Wafiq Azizah Wahyudi, Edi Wahyudin, Edi Wiguna Marthanu, Indra Wilda Rusmiati Rahayu Yuliantin, Yovi Zapar, Rizky