Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.854
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal Ilmiah FIFO Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI JURTEKSI Jurnal Pengabdian Al-Ikhlas JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Dinasti International Journal of Digital Business Management Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal Ilmu Manajemen Terapan (JIMT) Jurnal ABDIMAS (Pengabdian kepada Masyarakat) UBJ Jurnal Jaring SainTek Journal of Students‘ Research in Computer Science (JSRCS) Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Journal of Accounting and Finance Management (JAFM) Journal of Law, Poliitic and Humanities Digital Transformation Technology (Digitech) Jurnal Keamanan Nasional Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Journal of Informatics and Information Security Jurnal Psikologi Atribusi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Dinasti Information and Technology Educational Journal of Bhayangkara (EDUKARYA)
Adi Muhajirin
Bhayangkara Jakarta University
Religion Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 46 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 46 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pengaruh Kompetensi, Budaya Kerja, dan Teknologi Informasi di Era Endemi pada Kinerja Guru pada SMK XYZ Adi Muhajirin; Ida Oetari Poernamasasi; Zahara Tussoleha Rony; Hapzi Ali
Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Vol. 5 No. 3 (2024): Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (Januari - Februari 2024)
Publisher : Dinasti Review

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31933/jemsi.v5i3.1806

Abstract

Studi literatur semantik ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengaruh kompetensi, budaya kerja, dan teknologi informasi di era endemi terhadap kinerja guru di SMK XYZ. Dalam menghadapi tantangan yang disebabkan oleh endemi, kompetensi guru menjadi faktor kunci dalam menjaga kualitas pendidikan. Budaya kerja yang positif dan dukungan teknologi informasi yang tepat juga dapat mempengaruhi kinerja guru secara signifikan. Selain kompetensi, budaya kerja juga memiliki dampak yang signifikan pada kinerja guru. Budaya kerja yang positif, di mana kolaborasi, komunikasi, dan dukungan antar guru dan staf sekolah dihargai, dapat menciptakan lingkungan yang memotivasi guru untuk memberikan yang terbaik dalam menghadapi tantangan endemi. Manajemen sekolah perlu menciptakan atmosfer yang mendukung budaya kerja yang positif. Hasil penelitian literatur ini menunjukkan bahwa kompetensi guru memiliki peran yang sangat penting dalam meningkatkan kinerja mereka di era endemi. Guru yang memiliki pengetahuan yang mendalam dalam mata pelajaran dan keterampilan pedagogis yang kuat cenderung memberikan hasil pembelajaran yang lebih baik kepada siswa. Oleh karena itu, pendidikan dan pelatihan yang berkelanjutan untuk meningkatkan kompetensi guru harus menjadi prioritas dalam manajemen sekolah.
Sistem Informasi Penerimaan Santri Baru Terintegrasi Pada Pondok Pesantren Berbasis Website Adi Muhajirin; Mukhlis Mukhlis; Fried Sinlae
Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Vol. 6 No. 4 (2025): Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (Maret - April 2025)
Publisher : Dinasti Review

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/jemsi.v6i4.4486

Abstract

Penerimaan santri baru di Pondok Pesantren Terpadu Al Musthafawiyah sering menghadapi tantangan dalam administrasi, terutama dalam proses input data yang dilakukan secara manual. Kesalahan pencatatan dan keterlambatan dalam transfer data ke Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) menjadi kendala utama. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, sistem Penerimaan Santri Baru (PSB) Online telah diintegrasikan dengan SIAKAD melalui mekanisme sinkronisasi data berbasis login admin. Dalam sistem ini, administrator cukup login ke dashboard SIAKAD, memilih menu PSB Online, dan menekan tombol sinkronisasi data, sehingga seluruh informasi santri yang telah diverifikasi dapat langsung masuk ke dalam SIAKAD tanpa perlu input ulang. Integrasi ini memastikan bahwa data santri tetap akurat, utuh, dan tidak mengalami kehilangan informasi selama proses pemindahan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini meningkatkan efisiensi administrasi, mempercepat proses pendaftaran, serta meminimalkan kesalahan pencatatan. Dengan adanya fitur ini, pengelolaan data santri menjadi lebih efektif dan terorganisir, mendukung transparansi serta kemudahan akses bagi administrator dalam mengelola informasi akademik santri.
MEMANFAATKAN PLATFORM MEDIA SOSIAL YOUTUBE UNTUK TUJUAN PELATIHAN GUNA MENINGKATKAN PENGETAHUAN DAN PEMAHAMAN ANAK SEKOLAH DASAR TENTANG HUKUM KEAMANAN SIBER Siti Setiawati; Adi Muhajirin; Tri Ginanjar Laksana
Educational Journal of Bhayangkara Vol. 6 No. 1 (2026): Juli 2026
Publisher : Program Studi Pendidikan Guru Sekolah Dasar Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/28vyng29

Abstract

Di era digital saat ini, baik individu maupun organisasi telah memberikan penekanan signifikan pada prioritas keamanan siber. Meningkatnya ancaman kejahatan siber menuntut pemahaman kita tentang pentingnya pelatihan dan pengetahuan keamanan siber. Media sosial adalah teknologi yang dapat digunakan untuk mencapai tujuan ini. Studi ini menggunakan metodologi kualitatif untuk meneliti teori sosial dari para insinyur komunikasi. Data dikumpulkan melalui penggunaan wawancara semi-terstruktur dan tinjauan pustaka. Analisis mencakup interpretasi data kualitatif dan kategorisasi. Studi ini dilakukan dengan kepatuhan ketat terhadap prinsip-prinsip etika, yang meliputi memperoleh izin dari responden, menjaga privasi dan kerahasiaan mereka, dan mengurangi kemungkinan bias dari para peneliti. Studi ini bertujuan untuk meneliti keuntungan menggunakan YouTube sebagai platform media sosial untuk meningkatkan kesadaran keamanan siber. Studi ini juga ingin mengeksplorasi manfaat menggunakan YouTube dan memberikan teknik untuk mengembangkan program pelatihan melalui YouTube. Melalui penggunaan platform media sosial, khususnya YouTube, kita memiliki kemampuan untuk menyediakan materi yang menarik dan relevan, mengadvokasi kesadaran keamanan melalui inisiatif media sosial, dan terlibat dalam kemitraan dengan tokoh-tokoh berpengaruh dan profesional di bidang keamanan siber. Untuk menjamin keberhasilan dan efektivitas program pelatihan dan kesadaran keamanan siber, sangat penting untuk mematuhi protokol yang telah ditetapkan dan memasukkan acara keamanan siber ke dalam platform media sosial. Manfaatkan media sosial untuk meningkatkan pengaruhnya dalam mempromosikan kesadaran keamanan siber.
Analisis Klasterisasi Pelanggan Layanan Pijat Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Griya Sehat Faza Depok Wildanul Jannah; Adi Muhajirin; Rafika Sari
Journal of Informatic and Information Security Vol. 7 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/prvjnr35

Abstract

Customer segmentation is a crucial element in strengthening data-driven marketing strategies, especially for Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) operating in the service sector. Customer data management at Griya Sehat Faza Depok is still conducted conventionally without adopting an analytical approach to identify consumer profiles. This limitation hinders the optimization of marketing strategies and efforts to maintain customer loyalty. This study groups home massage service customers using the K-Means Clustering algorithm. The CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) framework, which includes business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, and deployment, is used in this study. Customer transaction data from January to December 2025 serves as the dataset for analysis. Five variables are used in the clustering process: visit frequency, treatment type, total expenditure, service duration, and transportation costs representing customer distance. Data preprocessing stages include data cleaning, categorical data encoding, aggregation, and normalization using the Min-Max method. The optimal number of clusters is determined using the Elbow Method, while the quality of clustering results is evaluated using the Davies-Bouldin Index (DBI). The analysis results show the formation of four customer groups with a DBI value of 0.647, indicating good clustering quality. Each group exhibits distinct behavioral characteristics, enabling the identification of high-value customers, loyal customers, regular customers, and low-value customers. These findings offer practical recommendations for developing targeted marketing strategies, improving customer retention, and supporting more efficient therapist allocation at Griya Sehat Faza Depok.
K-Means Clustering for Drug Inventory Analysis at Anugrah Pharmacy Bekasi Alya Prciscilla putri; Adi Muhajirin; Fata Nidaul Khasanah
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 3 (2026): September 2026 In progress.
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v5i3.577

Abstract

Improper drug inventory management can cause stockouts, overstocking, andinefficient procurement decisions, especially in small-scale retail pharmaciesthat still rely on manual estimation. This study analyzes drug sales patternsand groups drug inventory at Anugrah Pharmacy Bekasi using the K-Meansclustering algorithm within the Cross Industry Standard Process for DataMining (CRISP-DM) framework. The dataset consisted of 5,312 sales transactionsfrom January to June 2025. The transaction records were aggregatedinto 731 drug items using three variables: transaction frequency, sales volume,and transaction value. Data preparation included aggregation, missing-valuechecking, duplicate checking, transformation, and Min-Max normalization.The optimal number of clusters was determined using the Elbow Method,which indicated three clusters (k = 3). The K-Means results grouped the 731drug items into 28 Fast Moving items (3.83%), 129 Medium Moving items(17.65%), and 574 Slow Moving items (78.52%). The centroid analysis showsthat each cluster has distinct sales-movement characteristics. The results cansupport inventory decision-making by helping the pharmacy prioritize replenishmentfor fast-moving drugs, maintain controlled stock for medium-movingdrugs, and limit excessive procurement for slow-moving drugs. This studydemonstrates that CRISP-DM and K-Means clustering can provide practicalinformation for data-driven drug inventory management in a retail pharmacycontext.
Cosmetic Product Segmentation Analysis Using K-Means Clustering at PT Mandom Bekasi Mona Dewintha Agustine; Adi Muhajirin; Prio Kustanto
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 3 (2026): September 2026 In progress.
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v5i3.578

Abstract

PT Mandom Indonesia Tbk manages a wide range of cosmetic products with varying sales levels and inventory turnover rates, creating challenges in inventory management and marketing strategy formulation. This study aims to segment cosmetic products based on sales patterns and inventory turnover using the K-Means Clustering algorithm within a Knowledge Discovery in Databases (KDD) framework. The research stages include data selection, preprocessing, transformation, clustering, and evaluation. The dataset consists of 436 cosmetic products with attributes including sell in, sell out, stock, and expiration date, sourced from PT Mandom's internal sales report for the year 2025. Feature engineering produced two derived variables, the sell out to sell in ratio and the remaining days until expiration, which were normalized using Min-Max Scaling. The optimal number of clusters, determined using the Elbow Method and validated with the Silhouette Score, was three. The K-Means algorithm successfully grouped the products into three segments: Fast Moving (75 products, 17.2%), Medium Moving (299 products, 68.6%), and Slow Moving (62 products, 14.2%). The Fast Moving cluster exhibited the highest sell in, sell out, and sell-through ratio values, while the Slow Moving cluster showed the lowest ratio, indicating a higher risk of stock accumulation. These segmentation results can serve as a data-driven basis for inventory management, distribution planning, and marketing strategy decisions at PT Mandom.
Co-Authors Abdur Rahman Irsyadi Achmad Mujib Ajif Yunizar Pratama Yusuf Alpi Surya Perdana Alwi Rina Riyanto Alya Prciscilla putri Anak Agung Istri Sri Wiadnyani Andy Achmad Hendharsetiawan Anggi Suwarno Anggraeni Silvia Azmi Mutawalli, Khoirul Budi Sarasati Dani Yusuf Dhuni Thamrin Dwi Budi Srisulistiowati Dwipa Handayani Fahmi Rizal Fahmi Rizal Fata Nidaul Khasanah Fried Sinlae Hapzi Ali Hapzi Ali Harry Priambodo Hendharsetiawan, Andy Achmad Herlawati Herlawati Hutagalung, Eka Putri Christiani Ida Oetari Poernamasari Ida Oetari Poernamasasi Izdihar, Zalfa Joni Setiawan Kardinah Indriana Meutia Khairunnisa Fadhilla Ramdhania Khalida, Rakhmi Khoirul Azmi Mutawalli Kustanto , Prio Maulidia, Puput Yuniar Mochamad Adhari Adiguna Mona Dewintha Agustine Muamar, Yasir Muhammad Yasir Muhammad Yasir Mujib, Achmad Mukhlis Mukhlis Mukhlis Mukhlis Mukhlis Mukhlis Mukhlis Nabiilah Khoirunnisaa Necklina Druhandani Obie Jagad Prakoso Oetari Poernamasasi, Ida Perdana, Alpi Surya Puput Yuniar Maulidia Rafika Sari RAFIKA SARI Rahman Irsyadi, Abdur Rakhmi Khalida Rony, Zahara Tussoleha Sarasati, Budi Sastro Atmojo Sasosno Silvia, Anggraeni SITI SETIAWATI Siti Setiawati Siti Setiawati SUGENG SUROSO, SUGENG Sumaryono Sumaryono Thamrin, Dhuni Tri Ginanjar Laksana Tri Widyastuti Tri Widyastuti Truly Wangsalegawa Tumbur Togu Tyastuti Sri Lestari Wicaksono, Wisnu Wildanul Jannah Wisnu Suhartanto S.P Yusuf, Ajif Yunizar Pratama Zahara Tussoleha Rony Zia Tabaruk Zidan Fathul Wathon