Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Journal of Intelligent Software Systems
Putra, Fadhlih Girindra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
DIGITAL ACTIVITY LOCATION CLUSTERING BASED ON TWITTER GEOSPATIAL DATA FOR SPATIOTEMPORAL BUSINESS INTELLIGENCE Laksono, Triyan Agung; Andriyani, Widyastuti; Putra, Fadhlih Girindra; Ruas da silva, Ivonia Fatima; widayani, Wiwi
Journal of Intelligent Software Systems Vol 4, No 1 (2025): Juli 2025
Publisher : LPPM UTDI (d.h STMIK AKAKOM) Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiss.v4i1.2005

Abstract

This research develops an approach for clustering digital activity locations based on Twitter geospatial data with the aim of supporting business intelligence spatiotemporal . By utilizing the Twitter Geospatial Data dataset containing more than 14 million tweets geo-tagged from the United States, this study implements and compares the DBSCAN and K- Means algorithms to identify spatial and temporal patterns of Twitter user activity. The research process begins with the data pre -processing stage using the Knowledge Discovery Database (KDD), followed by the implementation of the clustering algorithm , and ending with the integration of the results into the dashboard.business intelligence using Power BI . The results show that DBSCAN is able to detect irregular clusters that follow geographic patterns and population density, while K- Means produces a division of the region into three main clusters (West Coast, Central Region, and East Coast) with different temporal activity patterns. Integration of clustering results into a BI dashboard produces actionable business insights , such as identification of digital activity hotspots , optimal time for content delivery, geographic segmentation for marketing strategies, and temporal activity patterns for campaign scheduling. This research contributes to the development of an integrated spatiotemporal analysis pipeline to support data-driven decision making.
Sistem Pakar Diagnosa Tingkat Kecanduan Pornografi Menggunakan Metode Forward Chaining Putra, Fadhlih Girindra; Fauzi, Ahmad; Alamsyah, Nur
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol 6, No 04 (2025): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v6i04.11732

Abstract

Tingkat kecanduan pornografi telah menjadi masalah sosial yang semakin mendesak dalam era digital saat ini. Untuk mengatasi permasalahan ini, dibutuhkan solusi yang efektif dalam bentuk sistem pakar yang dapat membantu mengidentifikasi tingkat kecanduan pornografi pada individu. Penelitian ini memiliki tujuan untuk membuat Sistem Pakar Diagnosa Tingkat Kecanduan Pornografi Menggunakan Metode Forward Chaining. Sistem pakar ini dibuat dengan menggunakan metode forward chaining, yang memungkinkan pengguna untuk menjawab serangkaian pertanyaan terstruktur untuk menentukan tingkat kecanduan mereka terhadap pornografi. Berdasarkan jawaban-jawaban tersebut, sistem akan melakukan penilaian dan memberikan hasil diagnosa yang mencerminkan tingkat kecanduan yang dimiliki oleh pengguna. Diagnosa inilah yang akan menjadi hasil dari penelitian dan membantu individu untuk lebih memahami kecanduan mereka tanpa harus mengeluarkan biaya serta waktu yang cukup banyak dan bisa mengambil tindakan yang tepat untuk menyelesaikan masalah ini.
Co-Authors Andriyani, Widyastuti Fauzi Ahmad Muda Laksono, Triyan Agung Nur Alamsyah, Nur Ruas da silva, Ivonia Fatima Wiwi Widayani, Wiwi