Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Ar Ro'is Mandalika (Armada) Journal of Knowledge and Collaboration Jurnal Ilmu Pendidikan
Ramadhan, Gildan Jaya Muhammad
Program Study Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
Religion Humanities Chemistry Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Nursing Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Big Data Analytics: Techniques, Tools, and Applications in Various Industries Ramadhan, Gildan Jaya Muhammad; Niam, Sukron
Jurnal Ar Ro'is Mandalika (Armada) Vol. 3 No. 2 (2023): JURNAL AR RO'IS MANDALIKA (ARMADA)
Publisher : Institut Penelitian dan Pengembangan Mandalika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59613/armada.v3i2.2835

Abstract

Big data analytics has emerged as a powerful tool for extracting valuable insights from large and complex datasets across diverse industries. This article provides a comprehensive review of the techniques, tools, and applications of big data analytics in various industries. Through qualitative analysis and extensive literature review, this study explores the key methods and technologies used in processing and analyzing massive volumes of data to uncover hidden patterns, trends, and correlations. The article discusses the significance of big data analytics in enhancing decision-making processes, optimizing operations, and gaining competitive advantages in today's data-driven economy. Furthermore, it examines the challenges and opportunities associated with implementing big data analytics solutions across different sectors. By examining real-world case studies and industry examples, this research highlights the practical applications of big data analytics in areas such as healthcare, finance, manufacturing, retail, and marketing. The findings underscore the transformative impact of big data analytics on improving business performance, customer engagement, and innovation across diverse domains. Overall, this article aims to contribute to the understanding of big data analytics techniques and their wide-ranging applications, providing insights for researchers, practitioners, and decision-makers in leveraging data-driven approaches to drive organizational success.
Pelatihan Pola Dan Segmentasi Citra Bagi Dosen Kopertip Indonesia Untuk Mendukung Penelitian Multidisiplin Mulyawan; Suarna, Nana; Jaya Muhammad Ramadhan, Gildan; Alfian Nur Rahmat, Muhammad
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 3 No. 3 : April (2024): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

Pattern recognition and image segmentation are visual data analysis techniques with broad applications in various research fields. This Community Service Program aims to provide training on pattern recognition and image segmentation for lecturers of Kopertip Indonesia. This training seeks to enhance lecturers' understanding and ability to apply these techniques as tools to support multidisciplinary research. The training material includes the fundamentals of image processing, various pattern recognition methods, image segmentation algorithms, and case studies of applications in cross-disciplinary research contexts. It is hoped that this activity can encourage the improvement of quality and interdisciplinary research collaboration within Kopertip Indonesia.
Optimalisasi Jaringan dan Infrastruktur TI untuk Mendukung Proses Belajar Mengajar di Sekolah Ramadhan, Gildan Jaya Muhammad
Journal of Knowledge and Collaboration Vol. 1 No. 1 (2024): Journal of Knowledge and Collaboration
Publisher : Arbain Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59613/vpc49n04

Abstract

Di era digital saat ini, jaringan dan infrastruktur teknologi informasi (TI) berperan penting dalam mendukung proses belajar mengajar di sekolah.  Artikel ini menjelaskan pentingnya mengoptimalkan jaringan dan infrastruktur TI untuk meningkatkan efisiensi, keterlibatan, dan kualitas pembelajaran di lingkungan sekolah. Optimalisasi jaringan meliputi peningkatan kecepatan akses Internet, kapasitas bandwidth yang memadai, dan penerapan teknologi jaringan yang handal. Saat ini, infrastruktur TI mencakup perangkat keras, perangkat lunak, dan sistem pengelolaan data yang mendukung kegiatan pembelajaran. Jaringan dan infrastruktur TI yang optimal memungkinkan sekolah menerapkan model pembelajaran berbasis digital seperti e-learning, blended learning, dan flippedclassroom yang memberikan siswa akses fleksibel dan interaktif terhadap sumber belajar. Namun, pengoptimalan ini juga memiliki beberapa tantangan: Contoh: keterbatasan anggaran, keamanan jaringan,  kebutuhan pelatihan fakultas, dll. Oleh karena itu, artikel ini juga membahas strategi dan solusi untuk mengatasi tantangan tersebut, seperti alokasi anggaran yang efisien, penerapan protokol keamanan yang ketat, dan pelatihan TI untuk guru. Harapannya, dengan mengoptimalkan jaringan dan infrastruktur TI yang tepat, sekolah dapat menciptakan lingkungan belajar yang lebih dinamis, interaktif, dan efektif bagi siswa dan staf.
Dampak Model Blended Learning dalam Peningkatan Literasi Digital di Kalangan Siswa SMP Ramadhan, Gildan Jaya Muhammad; Maulana, Egi; Ardiansyah, Muhamad
jurnal ilmu pendidikan Vol 1 No 2 (2025): Jurnal Ilmu Pendidikan
Publisher : Pustaka Jurnal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65094/2aq57757

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas model blended learning dalam meningkatkan literasi digital siswa Sekolah Menengah Pertama (SMP) dan mengidentifikasi komponen-komponen penting dalam penerapannya secara optimal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kualitatif deskriptif dengan studi literatur, yang mengkaji artikel jurnal nasional dan internasional terakreditasi yang diterbitkan dalam kurun waktu delapan tahun terakhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa blended learning, yang menggabungkan pembelajaran tatap muka dan daring, efektif dalam meningkatkan keterampilan literasi digital siswa, seperti kemampuan mengakses, mengevaluasi, dan memanfaatkan informasi digital. Namun, keberhasilan penerapan model ini sangat bergantung pada faktor-faktor pendukung seperti infrastruktur teknologi yang memadai, kompetensi digital guru, dan keterlibatan orang tua serta pihak sekolah. Selain itu, tantangan yang ditemukan meliputi kesenjangan akses teknologi antara wilayah dan kurangnya pelatihan bagi guru dalam memanfaatkan teknologi secara optimal. Penelitian ini juga mengidentifikasi komponen penting dalam penerapan blended learning, yaitu kesiapan teknologi, kualitas pengajaran digital, dan kebijakan pendidikan yang mendukung. Temuan penelitian ini memberikan rekomendasi bagi pendidik dan pembuat kebijakan untuk meningkatkan pelatihan guru, menyediakan fasilitas teknologi yang memadai, dan memastikan keterlibatan semua pihak dalam mendukung pembelajaran berbasis digital. Dengan demikian, penelitian ini mengonfirmasi bahwa blended learning dapat menjadi strategi jangka panjang untuk meningkatkan literasi digital siswa SMP di era digital.
Peran Guru di Era AI Generatif: Studi Fenomenologi Pergeseran Identitas Profesional Ramadhan, Gildan Jaya Muhammad; Herdiyana, Viyandi
jurnal ilmu pendidikan Vol 1 No 3 (2025): Jurnal Ilmu Pendidikan
Publisher : Pustaka Jurnal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65094/fyk3jn46

Abstract

Transformasi cepat yang dipicu oleh AI generatif (mis. ChatGPT, Copilot, Claude) menantang peran dan identitas profesional guru. Artikel ini menghadirkan sebuah studi fenomenologi sintetis—bukan penelitian lapangan baru—yang menyintesis temuan kualitatif, studi empiris, dan laporan kebijakan publik (2020–2025) untuk mengungkap makna pengalaman guru dalam menghadapi AI generatif. Analisis tematik mengidentifikasi lima tema utama: (1) rekayasa ulang peran profesional (knowledge-provider → co-designer/kurator), (2) ketegangan emosional dan “professional grief”, (3) kebutuhan kompetensi AI dan pembelajaran berkelanjutan, (4) penekanan relasional (empati, konteks budaya) sebagai nilai tambah guru, dan (5) tekanan institusional terkait penilaian, etika, dan kebijakan. Artikel menawarkan model konseptual ARC (Agentic Reframing, Relational Anchoring, Competency Renewal) sebagai kontribusi noveltis untuk memahami dan memandu transformasi profesional guru, serta rekomendasi praktis untuk PD, kebijakan dan penelitian selanjutnya. (Kata kunci: guru, identitas profesional, AI generatif, fenomenologi, profesional development)
Co-Authors Alfian Nur Rahmat, Muhammad Ardiansyah, Muhamad Herdiyana, Viyandi Maulana, Egi Mulyawan Niam, Sukron Suarna, Nana