Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.561
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Information Technology and Its Utilization Jurnal Bangkit Indonesia INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Ramatekno Journal of Information Technology and its Utilization
Ricak Agus Setiawan
Politeknik Enjinering Indorama
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 36 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 36 Documents
Search

 1   2   3   4 
RANCANG BANGUN PERANGKAT LUNAK PENGOLAHAN DATA PENJUALAN CV PANDAWA MANDIRI Setiawan, Ricak Agus
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3439

Abstract

Penelitian ini bertujuan membangun perangkat lunak pengolahan data penjualan pada CV Pandawa Mandiri. Kegiatan pengolahan data jual beli yang telah dilakukan oleh CV Pandawa Mandiri masih bersifat manual dan mengakibatkan kurangnya efektifnya proses bisnis yang terjadi pada CV Pandawa Mandiri. Berdasarkan permasalahan tersebut maka perlu dikembangkan sebuat perangkat lunak yang dapat membantu perusahaan dalam mengolah data penjualan secara efisien dan efektif secra waktu dan biaya operasional. Kegiatan pengolahan data penjualan yang dilakukan oleh CV. Pandawa Mandiri pada perangkat lunak. meliputi data penawaran proposal kerja, data invoice berdasarkan proposal yang disepakati dengan client, data payment dari client, dan data product yang ditawarkan kepada client. Dengan adanya perangkat lunak pengolahan data penjualan CV Pandawa Mandiri dapat memudahkan pekerjaan pengolahan data penjualan, sehingga menjadi lebih efektif dan efisien.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENERIMAAN MAHASISWA BARU BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL Nugraha, Muhammad; Sakinah, Lufiah; Setiawan, Ricak Agus; Mulyani, Heti
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i2.4179

Abstract

Penerimaan mahasiswa baru di sebuah kampus adalah kegiatan rutin yang pasti diselenggarakan setiap tahunnya baik di kampus swasta ataupun negeri. Politeknik Enjinering Indorama adalah salah satu kampus swasta yang menyelenggarakan penerimaan mahasiswa baru sampai 8 gelombang setiap tahunnya. Proses pendaftaran mahasiswa baru di Politeknik Enjinering Indorama selama ini masih menggunakan cara konvensional yaitu calon mahasiswa baru harus datang ke kampus untuk melakukan pendaftaran dengan mengisi formulir dan menyerahkan berkas pendukungnya ker panitia PMB(Penerimaan Mahasiswa Baru). Proses PMB dengan cara konvensional ini terdapat beberapa keterbatasan dalam melakukan pengolahan data yang dirasa kurang efektif dan efisien. Selain itu, proses pengumuman hasil penerimaan mahasiswa baru hanya diinformasikan melalui Whatsapp secara pribadi ke sejumlah calon pendaftar yang jumlahnya ratusan orang. Apabila hal itu hanya dilakukan dengan jumlah calon mahasiswa yang sedikit, proses pengumuman memakai Whatsapp ini relatif bisa teratasi dengan baik. Tetapi, bila terdapat ribuan pendaftar, sangat tidak memungkinkan untuk mengirimnya secara manual via Whatsapp. Oleh karena permasalahan tersebut maka pada penelitian ini akan dirancang dan dibangun sebuah sistem informasi penerimaan mahasiswa baru di Politeknik Enjinering Indorama berbasis website dengan menggunakan framework Laravel 8 dan database menggunakan mysql. Penelitian ini dilakukan melalui lima tahapan, yaitu: pengumpulan data dan analisis kebutuhan sistem, desain perancangan sistem, konstruksi sistem, pengujian sistem, serta penulisan laporan hasil penelitian. Hasil akhir dari penelitian ini adalah terbentuknya sebuah sistem informasi penerimaan mahasiswa baru yang dipakai untuk mengolah data calon mahasiswa baru sehingga proses penyimpanan, pencarian, pengeditan, dan pencetakan dapat dengan mudah dan cepat dilakukan.
PENERAPAN METODE AGILE PADA PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ADMINISTRASI TUGAS AKHIR Setiawan, Ricak Agus; Nugraha, Muhammad; Musawarman
JURNAL RAMATEKNO Vol 5 No 2 (2025): Jurnal_Ramatekno_vol_5_no_2_2025
Publisher : LPPM Politeknik Enjinering Indorama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61713/jrt.v5i2.268

Abstract

Pelaksanaan administrasi Tugas Akhir di Politeknik Enjinering Indorama masih dilakukan secara manual dengan menggunakan berbagai formulir, sehingga menimbulkan kendala dalam efisiensi waktu, akurasi data, serta potensi kesalahan saat rekapitulasi nilai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi pengelolaan administrasi Tugas Akhir berbasis web yang mampu mendukung kegiatan pendaftaran, penjadwalan, penilaian, dan pelaporan hasil sidang secara terintegrasi. Metode Agile, yang menekankan pada kecepatan, kolaborasi, serta kemampuan beradaptasi terhadap perubahan kebutuhan pengguna. Pengembangan dilakukan melalui tahapan requirement, design, development, testing, deployment, dan review secara iteratif, dengan melibatkan pengguna aktif seperti koordinator Tugas Akhir, dosen pembimbing, dan mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun menggunakan framework Laravel dan database MySQL mampu menjalankan seluruh fungsi utama, seperti pengelolaan data pengguna, penjadwalan sidang, penginputan nilai, rekap nilai otomatis, serta penyajian laporan hasil sidang. Dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Agile terbukti efektif menghasilkan sistem yang adaptif dan efisien, serta meningkatkan ketepatan dan kecepatan pengelolaan administrasi Tugas Akhir.
Bahasa Inggris Heti Mulyani; Ricak Agus Setiawan; Musawarman; Annisa Romadloni
Journal of Information Technology and Its Utilization Vol 5 No 2 (2022): December 2022
Publisher : Sekolah Tinggi Multi Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56873/jitu.5.2.4894

Abstract

The spread of the coronavirus in Indonesia is quite fast. The spread of Covid 19 is almost evenly distributed in all provinces in Indonesia. Some areas even have a fairly high mortality rate. Therefore, it is necessary to group regions to find out which areas have the highest to lowest Covid cases so that the appropriate response process can be carried out. In addition, data visualization is also needed that provides information on COVID-19 data for each province. In this study, the data were grouped using the K-Means Clustering method. The dataset used is the Indonesian Covid-19 dataset from Kaggle. The criteria for each province's covid cluster are the number of cases and deaths. The Clustering process uses the Python programming language. From the results of this study, it can be seen that there are 3 groups of covid. The first group consists of 30 provinces with several cases below 200,000 and a number of deaths below 6000. The second group contains two provinces that have the highest number of cases, namely above 600,000, but the number of deaths is less than group 3, which is 15000. In group 3 there are 2 provinces where the number of cases is below 500,000 but the death rate is above 30,000.
Optimization of K Value in Clustering Using Silhouette Score (Case Study: Mall Customers Data) Heti Mulyani; Ricak Agus Setiawan; Halimil Fathi
Journal of Information Technology and Its Utilization Vol 6 No 2 (2023): December 2023
Publisher : Sekolah Tinggi Multi Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56873/jitu.6.2.5243

Abstract

Clustering is an important phase in data mining. The grouping method commonly used in data mining concepts is using K-Means. Choosing the best value of k in the k-means algorithm can be difficult. In this study the technique used to determine the value of k is the silhouette score. Then, to evaluate the k-means model uses the Davies Bouldin Index (DBI) technique. The best DBI value is close to 0. The parameters used are total consumer income and spending. Based on the results of this study it can be concluded that the silhouette score method can provide a k value with optimal results. For mall customer data of 200 data, the most optimal silhouette score is obtained at K = 5 with a DBI = 0.57.
CLUSTERING THE HAPPINESS LEVEL OF PROVINCES IN INDONESIA USING K-MEANS Heti Mulyani; Ricak Agus Setiawan
Journal of Information Technology and Its Utilization Vol 7 No 2 (2024): December 2024
Publisher : Sekolah Tinggi Multi Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56873/jitu.7.2.5854

Abstract

Community welfare is a government goal related to the fulfillment of basic needs, education and employment, which can be measured through the happiness index. The purpose of this research is to cluster provinces in Indonesia based on their resident’s happiness level. The data obtained from the Indonesian Central Bureau of Statistics website. The method used in this research is K-means clustering. There are 2 dimensions used, namely the personal dimension which includes education, employment, household income, health, housing conditions and, assets. The social dimension includes social relations, environmental conditions, security conditions, family harmony, and availability of free time. Based on the results of the study, 2 provincial groups were obtained based on the level of happiness. Testing is done using the Davies Bouldin Index (DBI). The optimal K is obtained, namely K = 2 with a DBI value of = 0.776. The first group is the happiest group including the provinces of North Maluku, Maluku, North Sulawesi, North Kalimantan, Gorontalo, Central Sulawesi, West Papua, Riau Islands, East Kalimantan. The other provinces are in the second group. The unhappiest groups are Banten, Bengkulu and Papua.
Co-Authors Ade Winarni Ahmad, Ilman Fadhilah Alfina Amelia Fitri Sanusi Amin Budi Utomo Annisa Romadloni Anugerah, Rafly Ardiansyah, Fabian Darnis, Rahmi Dwi Nurul Huda Eka Sartika, Eka Fadli Nurhidayat Fathi, Halimil Halimil Fathi Halimil Fathi Halimil Fathi Halimil Fathi Fathi Halimil, Halimil Ilivia Inayah Salsabila Inayah Salsabila Jamaludin Yasykurniaam Jamaludin Yasykurniaam Lufiah Sakinah Lutfiyah Sakinah Sakinah Muhammad Nugraha Muhammad Nugraha Muhammad Rafli Kamal Musawarman, Mr. Muswarman Muswarman Ni Nyoman Emang Smrti Niel Hilwert Simbolon Nopi Rahmawati Rahmawati Nursita Setiawati Nursita Setyawati Rahayu, Widya Andayani Rahmawati, Nopi Rahmi Darnis Raksa, Rizki Abiyu Rifialdi Faturrochman Roeswelly, Fadhly Aulia Sakinah, Lufiah Setyawati, Nursita Shelvy Sofiana Titania Pricillia Tono Widya Andayani Rahayau Wijaya, Muhammad Raffi Yuniar, Dara