Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Mahmud Arjiansyah, Abiem
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Manajemen Menggunakan Metode Prototype Studi Kasus Fun Bread Bakery Mahmud Arjiansyah, Abiem; Fikri Fahresi, Daffa; Febriansyah, Muhammad; Desyani, Teti
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 4 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi sistem informasi manajemen berbasis web untuk Fun Bread Bakery menggunakan metode prototype. Metode ini dipilih karena memungkinkan pengembangan yang iteratif dan responsif terhadap umpan balik pengguna, memastikan aplikasi memenuhi kebutuhan secara optimal. Aplikasi ini dirancang untuk mengintegrasikan berbagai aspek manajemen, termasuk pemesanan, produksi, inventory, dan penjualan, sehingga meningkatkan efisiensi dan akurasi . Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dikembangkan berhasil mengoptimalkan proses bisnis, mempercepat alur kerja, dan memberikan laporan yang lebih akurat untuk pengambilan keputusan di Fun Bread Bakery.
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Menggunakan Metode Yolo Mahmud Arjiansyah, Abiem; Fikri Fahresi, Daffa; Febriansyah, Muhammad; Hendriyawan; Rosyani, Perani
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 6 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Identifikasi tingkat kematangan buah pisang merupakan aspek penting dalam industri pertanian dan distribusi buah untuk memastikan kualitas produk yang diterima oleh konsumen, Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem otomatis yang dapat mengidentifikasi tingkat kematangan buah pisang menggunakan metode YOLO atau You Only Look Once. YOLO merupakan algoritma deteksi objek yang efisien dan dapat mendeteksi serta mengklasifikasi objek dalam waktu nyata atau real time. Dalam penelitian ini, kami mengumpulkan dataset gambar buah pisang yang didapat dari situs Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community dari berbagai tingkat kematangan, mulai dari mentah hingga matang. Gambar-gambar ini kemudian dilabeli untuk digunakan dalam training model YOLO. Setelah pelatihan, model ini diuji dengan dataset terpisah untuk mengevaluasi kinerjanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLO mampu mengidentifikasi tingkat kematangan buah pisang dengan akurasi rata-rata sebesar 80%. Implementasi metode ini tidak hanya meningkatkan efisiensi proses sortasi di industri, tetapi juga mengurangi kesalahan manusia dalam penilaian tingkat kematangan. Temuan ini menunjukkan potensi besar penggunaan teknologi deteksi objek dalam aplikasi pertanian, khususnya dalam aplikasi pertanian, khususnya dalam pengelolaan pasokan buah pisang.
Analisis Peran Big Data Dalam Meningkatkan Efisiensi Operasional Di Industri E-Commerce Mahmud Arjiansyah, Abiem; Syarof, Tajus; Rizal Abdul Aziz, Muhammad; Taku Wildan, Ferly; Heidiani Ikasari, Ines
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 10 (2025): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran Big Data dalam meningkatkan efisiensi operasional di industri e-commerce. Dengan menggunakan pendekatan analitis, penelitian ini menggambarkan bagaimana Big Data dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan strategis, mengoptimalkan manajemen rantai pasok, dan mempersonalisasi pengalaman pelanggan. Hasil menunjukkan bahwa penerapan Big Data dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dengan meminimalkan biaya operasional dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Namun, tantangan seperti keamanan data dan kebutuhan sumber daya yang besar perlu diatasi. Studi ini memberikan rekomendasi praktis bagi pelaku industri untuk memaksimalkan potensi Big Data.
Co-Authors Febriansyah, Muhammad Fikri Fahresi, Daffa Heidiani Ikasari, Ines Mochammad Imron Awalludin Perani Rosyani Rizal Abdul Aziz, Muhammad Syarof, Tajus Taku Wildan, Ferly Teti Desyani