Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatics and Computer Engineering Journal Cendikia Pendidikan Jayabama: Jurnal Peminat Olahraga
Rafi Nazhmi Nugraha
Unknown Affiliation
Arts Humanities Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Public Health Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
TRANSFORMASI DIGITAL DALAM PENDIDIKAN INDONESIA UNTUK MENGHADAPI ERA INDUSTRI 4.0: TANTANGAN DAN PELUANG Muhamad Shandy Winata; Rafi Nazhmi Nugraha
Sindoro: Cendikia Pendidikan Vol. 4 No. 5 (2024): Sindoro: Cendikia Pendidikan
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9644/sindoro.v4i5.3371

Abstract

Di tengah era industri 4.0, transformasi digital dalam pendidikan Indonesia membuka peluang personalisasi pembelajaran melalui platform online dan AI, memperluas akses pendidikan, serta mengasah keterampilan abad ke-21. Namun, tantangan seperti kesenjangan infrastruktur, keterampilan digital, dan kebijakan yang kurang adaptif juga muncul. Solusi yang diusulkan meliputi pemanfaatan platform online gratis, pelatihan teknologi digital untuk guru, dan integrasi teknologi dalam pembelajaran, yang semuanya berpotensi membentuk generasi muda yang siap menghadapi tantangan masa depan.
EFEKTIFITAS PENDIDIKAN JASMANI BAGI PROGRAMMER DALAM UPAYA MENINGKATKAN MENTALITAS DALAM BEKERJA Bagas Adhi Nugraha; Rafi Nazhmi Nugraha; Nurul Fauziyah Arifin; Fauziah Zahra; Achmad Soewardi; Muhammad Shandy Winata; Gregorius Christian Sunaryo
Jayabama: Jurnal Peminat Olahraga Vol. 2 No. 2 (2024): Jayabama: Jurnal Peminat Olahraga
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.6732/jayabama.v2i2.3559

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi efektivitas pendidikan jasmani dalam meningkatkan mentalitas programmer saat bekerja. Latar belakang penelitian ini adalah tantangan mental dan fisik yang signifikan yang dihadapi oleh programmer, seperti tekanan tenggat waktu, kerumitan tugas, dan dampak negatif akibat gaya hidup yang pasif. Metodologi penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan melakukan telaah literatur atau tinjauan pustaka serta analisis konten terkait pendidikan jasmani bagi programmer. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang manfaat pendidikan jasmani dalam meningkatkan kesehatan fisik dan mental programmer, mengurangi stres, meningkatkan konsentrasi, memperbaiki kualitas tidur, dan mencegah gejala muskuloskeletal, serta implikasinya terhadap produktivitas dan mentalitas saat bekerja. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga bagi programmer, perusahaan teknologi, dan pembuat kebijakan dalam mengelola kesehatan dan kesejahteraan programmer melalui implementasi pendidikan jasmani.
Implementasi Prediksi Stok Barang Menggunakan Algoritma Support Vector Regression (SVR) pada Marketplace UMKM Berbasis Microservices Sunaryo, Gregorius Christian; Rafi Nazhmi Nugraha; Muhammad Shandy Winata; Muhammad Rafi Zamzami; Maryam Silva Rahayu; Rahma Dina Ariyanti; Nidda Adzkya Nurfitria
Informatics and Computer Engineering Journal Vol 6 No 1 (2026): Periode Februari 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/icej.v6i1.11508

Abstract

Penelitian ini menangani tantangan kritis manajemen inventaris pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dengan mengimplementasikan modul prediksi stok menggunakan algoritma Support Vector Regression (SVR) dalam arsitektur Microservices. Menggunakan kerangka kerja CRISP-DM, penelitian ini memproses data historis penjualan melalui rekayasa fitur sliding window dan transformasi logaritma untuk menangani pola permintaan non-linear. Sistem dirancang dengan memisahkan fungsi operasional berbasis Node.js dan mesin komputasi AI berbasis Python. Pemisahan ini bertujuan untuk meningkatkan skalabilitas dan performa aplikasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model SVR dengan kernel Radial Basis Function (RBF) mencapai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 3.57 dan koefisien determinasi ($R^2$) sebesar 0.64, membuktikan kemampuannya dalam memberikan rekomendasi stok yang akurat dan berbasis data. Solusi yang diusulkan mampu memitigasi risiko overstock dan stockout serta mendorong perubahan manajemen inventaris dari proses manual yang bersifat reaktif menuju sistem otomatis yang lebih proaktif., serta meningkatkan efisiensi operasional dan keberlanjutan finansial bagi UMKM.
Co-Authors Achmad Soewardi Bagas Adhi Nugraha Fauziah Zahra Gregorius Christian Sunaryo Maryam Silva Rahayu Muhamad Shandy Winata Muhammad Rafi Zamzami Muhammad Shandy Winata Nidda Adzkya Nurfitria Nurul Fauziyah Arifin Rahma Dina Ariyanti Sunaryo, Gregorius Christian