Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Ekonomika dan Bisnis Islam Konstruktivisme : Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran
Habibah, Rizki
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Pengaruh Dimensi Kualitas Pelayanan Dan Nilai Islami Terhadap Minat Anggota Menggunakan Simpanan Haji Dan Umroh Habibah, Rizki; Fahrullah,
Jurnal Ekonomika dan Bisnis Islam Vol 3 No 1 (2020): April
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

The high interest of the people of Indonesia to carry out hajj has resulted in a large number of persons who use these conditions to seek profits in an illegal way. Therefore this study aims to determine whether there is an influence between the dimensions and Islamic values on the interests of members using Hajj and Umrah savings. This research is a quantitative study using a descriptive approach that is measured with a Likert scale and analyzed by SPSS version 20 application. The results show that the dimensions of service quality and Islamic values have a relationship with the interests of members using Hajj and Umrah savings.
Penerapan Pembelajaran Pictory AI untuk Meningkatkan Keterampilan Menyimak Kelas IV SDN Kembangkuning Wijayanti, Dian; Supriyadi, Rahma Hofifah; Ratnaningsih, Arum; Habibah, Rizki
Konstruktivisme : Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Vol 17 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Universitas Islam Balitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35457/konstruk.v17i1.4136

Abstract

Kurangnya minat siswa saat menyimak materi tanpa media sering kali menyebabkan kesulitan mereka dalam menyimpan informasi yang didengar. Banyak siswa kehilangan konsentrasi selama kegiatan menyimak, yang pada gilirannya merugikan kemampuan mereka untuk menyerap informasi dengan baik. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah ini adalah dengan memanfaatkan media pembelajaran elektronik dalam proses belajar mengajar. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan dan efektivitas keterampilan menyimak menggunakan Pictory AI. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Penelitian Tindakan Kelas dengan desain Spiral yang dikembangkan oleh Kemmis dan McTaggart. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan keterampilan menyimak siswa, yang terlihat dari analisis data yang menunjukkan perbaikan nilai keterampilan menyimak mereka. Pada tahap pratindakan, rata-rata nilai kemampuan menyimak siswa berada di angka 64,5, dan setelah penerapan media Pictory AI pada siklus II, nilai rata-rata meningkat menjadi 82. Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa penggunaan Pictory AI dalam pembelajaran menyimak efektif dalam meningkatkan keterampilan menyimak siswa kelas IV SDN Kembangkuning.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK SEGMENTASI MENU KOPI BERDASARKAN KARAKTERISTIK PEMINAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Habibah, Rizki; Siregar, Hikmah Aldinar; Hasibuan, Ade Lestari; Listia, Yolanda; Rahmansyah, Aldi; Sagala, M. Idris
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 19 No 1 (2026): April
Publisher : STMIK Subang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47561/jtik.v19i1.360

Abstract

6Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu e-mail: rizkihabibah151@gmail.com1*, ramansyahaldi35@gmail.com2, yolaalistia@gmail.com3, hikmahaldinar13@gmail.com4, adelestari.id@gmail.com5, IdrisSagala.id@gmail.com6   ABSTRAK Pertumbuhan variasi menu kopi menuntut pelaku usaha memahami karakteristik peminat secara lebih terstruktur, sementara data terkait menu dan preferensi konsumen sering belum dimanfaatkan secara optimal dalam proses pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan melakukan segmentasi menu kopi berdasarkan karakteristik peminat dengan pendekatan data mining. Metode yang digunakan adalah clustering menggunakan algoritma K-means yang diimplementasikan melalui perangkat lunak Orange Data Mining dengan atribut utama berupa harga dan kategori peminat. Proses analisis meliputi tahap prapemrosesan data, penentuan jumlah cluster, serta evaluasi kualitas cluster menggunakan silhouette coefficient. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-means mampu mengelompokkan menu kopi ke dalam tiga cluster dengan karakteristik harga dan tingkat minat konsumen yang berbeda. Evaluasi menghasilkan nilai silhouette coefficient sebesar 0,725 yang menunjukkan struktur cluster yang kuat dengan pemisahan yang jelas antar kelompok. Visualisasi hasil klasterisasi memperlihatkan tiga segmen utama, yaitu cluster ekonomis dengan harga rendah dan minat tinggi, cluster menengah dengan harga sedang dan minat yang bervariasi, serta cluster premium dengan harga tinggi dan minat konsumen yang tetap kuat. Segmentasi tersebut memberikan gambaran pola preferensi konsumen yang lebih terstruktur sehingga dapat digunakan sebagai dasar dalam perencanaan produk dan penetapan strategi harga pada usaha kopi.
Co-Authors Arum Ratnaningsih Dian Wijayanti Fahrullah, Hasibuan, Ade Lestari Listia, Yolanda Rahmansyah, Aldi Sagala, M. Idris Siregar, Hikmah Aldinar Supriyadi, Rahma Hofifah