Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.431
P-Index
This Author published in this journals
All Journal bit-Tech Abdi Jurnal Publikasi OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Sains AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Rahmawati
Universitas Pamulang
Humanities Astronomy Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Nursing Social Sciences Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
PENTINGNYA PEMAHAMAN E-COMMERCE BAGI SISWA SMK PUSTEK SERPONG DI ERA DIGITALISASI Dede Supiyan Dede; Rahmawati; Angga Suryadi
Abdi Jurnal Publikasi Vol. 1 No. 6 (2023): Juni
Publisher : Abdi Jurnal Publikasi

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

Abstract

SMK  Pustek  Serpong  adalah Sekolah Menengah kejuruan yang memiliki ekstra kurikuler komputer dan tentu mendapatkan pelajaran Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di sekolahnya. Dari hasil wawancara yang dilakukan oleh tim PKM kepada pihak sekolah SMK Pustek Serpong didapatkan fakta bahwa di dalam lingkungan SMK Pustek Serpong  masih kurang dalam wawasan tentang Pentingnya Pemahaman E-Commerce Di Era Digitalisasi. Khalayak sasaran ditujukan bagi Siswa Kelas XI “SMK Pustek Serpong  ”  sebanyak 30 orang. Metode yang digunakan dalam PKM ini dalam bentuk seminar atau ceramah. Untuk tempat pengabdian masyarakat ini berada pada lingkungan SMK Pustek Serpong yang nantinya akan berlangsung selama 3 jam dan mengenai waktu pelaksanaan pengabdian masyarakat ini estimasi pada bulan April 2023. Hasil yang dicapai dari kegiatan PKM ini adalah peningkatan kemampuan siswa SMK Pustek Serpong untuk memahami konsep E-Commerce  dan implementasinya sehingga kedepan anak – anak siswa maupun siswi bisa termotivasi untuk menerapkannya.
Perancangan Aplikasi Rekomendasi Produk Reksadana dengan Metode Content-Based Filtering Nanang; Rahmawati; Sukma Manggar Suci Putri
bit-Tech Vol. 7 No. 3 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v7i3.2247

Abstract

Industri reksadana di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat seiring dengan perkembangan teknologi, yang memunculkan berbagai pilihan produk investasi. Namun, calon investor sering mengalami kesulitan dalam menentukan produk yang sesuai dengan kebutuhan dan profil risiko mereka akibat kurangnya pemahaman terhadap karakteristik produk reksadana. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi rekomendasi produk reksadana berbasis metode Content-Based Filtering guna membantu calon nasabah dalam memperoleh rekomendasi investasi yang lebih personal dan relevan. Metode penelitian yang digunakan mencakup perancangan dan implementasi sistem rekomendasi yang memanfaatkan karakteristik produk reksadana serta preferensi pengguna untuk menghasilkan rekomendasi yang sesuai. Hasil implementasi menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil memberikan informasi produk reksadana kepada calon nasabah serta membantu mereka dalam menentukan pilihan investasi yang lebih tepat. Selain itu, aplikasi ini juga mendukung PT Prospera Asset Management dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses rekomendasi produk reksadana, sekaligus memperkuat kinerja bisnis di bidang pengelolaan investasi. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi dalam memberikan solusi berbasis teknologi yang dapat meningkatkan literasi keuangan masyarakat dan mempermudah pengambilan keputusan investasi. Studi ini menunjukkan bahwa penerapan metode Content-Based Filtering dalam sistem rekomendasi investasi dapat meningkatkan pengalaman calon investor dan mendukung optimalisasi layanan manajemen investasi. Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk mengevaluasi kinerja aplikasi dengan pendekatan berbasis data pengguna dalam skala yang lebih luas.
Implementasi Metode K-Means untuk Pembuatan Aplikasi Monitoring Kedisiplinan Karyawan pada PT. Sekurindo Duta Utama Perkasa Ali Azun Manalu; Rahmawati
OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Vol 5 No 02 (2026): OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer Dan Sains
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

PT. Sekurindo Duta Utama Perkasa is a security services company committed to providing the best security services for various sectors, including offices, industry, banking, shopping centers, and residential areas. However, PT. Sekurindo Duta Utama Perkasa faces challenges in efficiently monitoring and evaluating employee discipline levels. The manual monitoring process makes it difficult for management to identify employees who demonstrate good performance and those who frequently violate regulations. Along with technological developments, the use of data mining methods such as K-Means Clustering can be an effective solution in grouping employees based on their discipline levels. By implementing this method in a monitoring application, companies can easily identify employee behavior patterns, increase evaluation transparency, and provide appropriate actions for employees who need further coaching. The application of the K-Means method has proven effective in supporting more targeted analysis and increasing operational efficiency and strengthening the basis for management decision-making regarding rewards and punishments, training, or other HR strategies.
Sosialisasi dan Pelatihan Pembuatan Website Berbasis HTML & CSS Kepada Siswa/i SMK Puspita Bangsa Ciputat Muhammad Naufal Mufid; Agus Salam Nur; Andre Nur Setiawan; Hendra Ferdi Ferdianata; Jidhan Hartanto; Honorisaman Sarumaha; Muhammad Risky Supandi; Nor Intan Maemun; Ramadhandi Arya; Ria Rizkika; Rahmawati
APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 3 No 2 (2025): APPA : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Pengetahuan dasar pemrograman web penting bagi siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Puspita Bangsa Ciputat untuk menunjang kompetensi dan familiar yang terkait di dunia teknologi. Kegiatan pengabdian ini bertujuan mengenalkan dasar pemrograman web menggunakan HTML dan CSS dalam pelatihan singkat selama satu hari. Kegiatan dilaksanakan di SMK Puspita Bangsa Ciputat dengan metode ceramah, demonstrasi, dan praktik langsung. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa siswa tertarik dan mampu memahami struktur utama HTML serta dasar (styling) menggunakan CSS. Kegiatan ini menjadi langkah awal dalam menambah pengetahuan dan memperkuat keterampilan digital siswa.
Peningkatan Literasi Teknologi Bagi Generasi Muda : Membangun Pemahaman Dasar - Dasar Machine Learning Rahmawati; Geraldo Sabila Firdaus; Azzani Nurfadia Rizky; Abdullah Rendra Zuriansyah; Elyananda Subroto; Jefi Eliel Tigor Tampubolon; Mia Septiana Wambrauw; Muhammad Aldhito Firlata; Ridwan Firdaus Haryono; Emison Wonda; Satria Andikah Putra
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 3 No. 11 : Desember (2024): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

Increasing technological literacy is a strategic step in preparing the younger generation to face the challenges of the Industrial Revolution 4.0. This community service activity aims to build a basic understanding of machine learning (ML) technology for students of SMKN 5 Tangerang Kota. The implementation method includes basic theory delivery, interactive training, simple practice of building image classification using MIT App Inventor Personal Image Classifier, and group discussions. The results showed a significant increase in the understanding of basic Machine Learning concepts such as classification and regression, as well as the high enthusiasm of the participants in understanding the application of this technology. This programme is expected to be the first step in creating a generation that is able to actively contribute to the development of artificial intelligence-based technology.
Klasifikasi Pelanggaran Etika Siber pada Media Sosial X Menggunakan Algoritma Extreme Gradient Boosting Berbasis TF-IDF Faisal Aditya Pratama; Fijriani Silviana; Muhammad Karifki; Muhammad Wahyu Muges; Sherly Septiani; Rahmawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 2 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Perkembangan platform sosial memiliki dampak signifikan terhadap cara orang berkomunikasi dalam dunia digital. Salah satu situs yang populer adalah media sosial X, yang memberikan kesempatan bagi penggunanya untuk menyampaikan pendapat dengan cepat dan tanpa batas. Namun, kebebasan ini sering kali memicu berbagai persoalan terkait pelanggaran norma etika di dunia maya, seperti ujaran kebencian, perundungan siber, penghinaan, dan komentar negatif lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan pelanggaran etika di media sosial X melalui algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dengan menggunakan data dari Kaggle. Metode yang digunakan dalam studi ini mencakup pengumpulan data, pemrosesan awal teks, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, pelatihan model dengan algoritma XGBoost, dan penilaian kinerja model melalui pengukuran akurasi, presisi, recall, dan skore F1. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle, berisi komentar-komentar yang dikelompokkan sebagai pelanggaran etika di dunia maya serta komentar yang normal. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma XGBoost dapat mengklasifikasikan kemungkinan terjadinya pelanggaran etika di komentar media sosial dengan tingkat akurasi yang sangat baik.
Implementasi Algoritma K-Means untuk Pemetaan Peran Anggota dalam Kerja Kelompok Mahasiswa Gunawan Muslimin; David Rizky Lotuna; Rahmawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 2 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Kerja kelompok merupakan bagian penting dalam proses pembelajaran di perguruan tinggi, khususnya pada kegiatan berbasis proyek yang menuntut kolaborasi antar mahasiswa. Namun, dalam pelaksanaannya sering ditemukan ketidakseimbangan peran anggota kelompok, seperti adanya anggota yang terlalu dominan, pasif, maupun kurang berkontribusi terhadap penyelesaian tugas. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan peran anggota dalam kerja kelompok mahasiswa menggunakan algoritma K-Means Clustering. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mining dengan pendekatan clustering berbasis unsupervised learning. Data penelitian diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada mahasiswa dengan beberapa variabel penilaian, yaitu kehadiran,komunikasi, kontribusi, kepemimpinan, dan ketepatan waktu. Hasil clustering menghasilkan beberapa kelompok karakteristik anggota tim seperti leader, anggota aktif, anggota pendukung, dan anggota pasif. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu membantu proses identifikasi pola perilaku anggota kelompok secara efektif sehingga dapat digunakan sebagai dasar evaluasi dinamika kelompok dalam pembelajaran kolaboratif.
Klasifikasi Komentar Cyberbullying pada Media Sosial Instagram Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Berbasis Orange Data Mining Murni; Rendi Dwi Santoso; Afra Anggita Salsabila; Ahmad Farhan; Teguh Arifin; Joseph Marsiano; Rahmawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 2 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Media sosial menjadi sarana komunikasi yang banyak digunakan masyarakat untuk berbagi informasi dan berinteraksi secara online. Namun, tingginya penggunaan media sosial juga memunculkan berbagai permasalahan, salah satunya cyberbullying. Cyberbullying merupakan tindakan perundungan melalui media digital berupa hinaan, ejekan, atau komentar negatif yang dapat berdampak buruk bagi korban. Oleh karena itu, diperlukan metode yang mampu mengidentifikasi komentar cyberbullying secara otomatis.Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan komentar cyberbullying pada media sosial menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis Orange Data Mining. Dataset yang digunakan berupa komentar berbahasa Indonesia yang telah memiliki label cyberbullying dan non-cyberbullying. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, pembagian data training dan testing, proses klasifikasi menggunakan algoritma SVM, serta evaluasi model menggunakan confusion matrix dan nilai akurasi.Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mengklasifikasikan komentar cyberbullying dengan baik berdasarkan pola kata pada dataset. Penggunaan Orange Data Mining juga mempermudah proses analisis data dan visualisasi model klasifikasi tanpa memerlukan pemrograman yang kompleks. Penelitian ini diharapkan dapat membantu proses deteksi cyberbullying pada media sosial secara lebih cepat dan efisien.
Co-Authors Abdullah Rendra Zuriansyah Afra Anggita Salsabila Agus Salam Nur Ahmad Farhan Ali Azun Manalu Andre Nur Setiawan Angga Suryadi Azzani Nurfadia Rizky David Rizky Lotuna Elyananda Subroto Emison Wonda Faisal Aditya Pratama Fijriani Silviana Geraldo Sabila Firdaus Gunawan Muslimin Hendra Ferdi Ferdianata Honorisaman Sarumaha Jefi Eliel Tigor Tampubolon Jidhan Hartanto Joseph Marsiano Mia Septiana Wambrauw Muhammad Aldhito Firlata Muhammad Karifki Muhammad Naufal Mufid Muhammad Risky Supandi Muhammad Wahyu Muges Murni Nanang Nanang Nor Intan Maemun Ramadhandi Arya Rendi Dwi Santoso Ria Rizkika Ridwan Firdaus Haryono Satria Andikah Putra Sherly Septiani Sukma Manggar Suci Putri Supiyan, Dede Teguh Arifin