Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Nasional Teknologi Komputer Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Indonesian Journal of Education And Computer Science Jurnal Pengabdiaan Masyarakat Larisma Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Teknologi Informasi dan Komunikasi
Rama Prameswara Ritonga
Politeknik Negeri Medan
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Pelatihan Python untuk Penelitian Dosen Pemula Efori Bu’uloloa; Rian Syahputra; Arif Hamied Nababan; Weno Syechu; Rama Prameswara Ritonga; Cut Try Utari; Rizky Maulidya Afifa; Mayang Mughnyanti
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 1 No 4 (2024): Oktober
Publisher : CV. ADMITECH SOLUTIONS

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

Abstract

Penelitian berbasis data menjadi semakin penting dalam dunia akademik, dan penguasaan alat analisis yang tepat, seperti Python, dapat meningkatkan kualitas penelitian dosen pemula. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk memberikan pelatihan dasar pemrograman Python bagi dosen pemula guna mendukung penelitian mereka, terutama dalam pengolahan data, analisis statistik, dan visualisasi data. Metode pelatihan mencakup sesi teori, praktik langsung, dan studi kasus yang relevan dengan bidang penelitian peserta. Dengan adanya pelatihan ini, diharapkan peserta dapat memahami konsep dasar pemrograman Python serta mengaplikasikannya dalam penelitian akademik. Hasil dari kegiatan ini diharapkan dapat meningkatkan keterampilan teknis dosen pemula dalam menggunakan teknologi komputasi, sehingga berkontribusi pada peningkatan kualitas penelitian dan publikasi ilmiah mereka.
Sosialisasi teknologi augmented reality untuk pengenalan jenis-jenis anjing pada siswa SD PAB 34 Patumbak Rama Prameswara Ritonga; Anwar Fuad Alamsyah Lubis; Meiga Nugrahani; Hana Arifah Zahra; Nazwa Fadillah; Nurul Aisyah
Jurnal Pengabdian Masyarakat Larisma Vol. 3 No. 1 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat Larisma
Publisher : Lembaga Riset Mutiara Akbar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56495/jpml.v3i1.1659

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mengenalkan berbagai jenis anjing kepada siswa sekolah dasar melalui pemanfaatan media pembelajaran berbasis Augmented Reality (AR). Kegiatan dilaksanakan di SD PAB 34 Patumbak dengan melibatkan 25 siswa kelas III. Metode pelaksanaan meliputi penyampaian materi menggunakan presentasi dan poster edukatif, demonstrasi aplikasi Augmented Reality, sesi kuis dan tanya jawab, serta monitoring dan evaluasi. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa penggunaan media pembelajaran interaktif mampu meningkatkan pemahaman dan partisipasi siswa selama proses pembelajaran. Kemampuan siswa dalam mengenali sedikitnya tiga jenis anjing meningkat dari 32% menjadi 88%, sedangkan kemampuan menyebutkan karakteristik setiap jenis meningkat dari 28% menjadi 84%. Selain itu, tingkat keaktifan siswa selama kegiatan meningkat dari 45% menjadi 92%. Pemanfaatan Augmented Reality memberikan pengalaman belajar yang lebih menarik melalui visualisasi objek tiga dimensi sehingga membantu siswa memahami materi secara lebih mudah. Kegiatan ini menunjukkan bahwa teknologi Augmented Reality dapat menjadi alternatif media pembelajaran yang efektif dalam mendukung proses edukasi di sekolah dasar.
Komparasi Metode Certainty Factor dan Dempster Shafer untuk Mendiagnosa Penyakit Autis Ramadhanu Ginting; Fristi Riandari; Afrisawati; Weno Syechu; Rizky Maulidya Afifa; Rama Prameswara Ritonga
Indonesian Journal of Education And Computer Science Vol. 3 No. 1 (2025): INDOTECH - April 2025
Publisher : PT. INOVASI TEKNOLOGI KOMPUTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60076/indotech.v3i1.1212

Abstract

Penelitian ini membahas perancangan sistem yang bertujuan untuk menangani masalah autisme pada anak-anak. Autisme merupakan gangguan yang mempengaruhi kemampuan individu, terutama dalam hal interaksi sosial. Dalam konteks ini, sistem pakar digunakan untuk mentransfer keahlian seorang pakar ke dalam bentuk algoritma yang dapat digunakan untuk diagnosis.Penelitian ini menganalisis dua metode dalam sistem pakar, yaitu Certainty Factor dan Dempster Shafer, yang ditujukan untuk mendiagnosis autisme pada anak. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengevaluasi dan menentukan metode mana yang paling efektif untuk diimplementasikan dalam aplikasi yang dapat membantu mengklasifikasikan anak-anak dengan autisme.Hasil komparasi menunjukkan bahwanya metode Certainty Factor mencapai tingkat probabilitas di atas 95 %, dibandingkan dengan metode Dempster Shafer dalam komparasi 2 metode yang penulis lakukan. Temuan ini memberikan wawasan yang signifikan mengenai efektivitas kedua metode, serta kontribusi mereka dalam pengembangan sistem pakar untuk diagnosis autisme. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi referensi untuk solusi yang lebih baik dalam bidang kesehatan mental anak.
KLASIFIKASI GAYA DESAIN POSTER MENGGUNAKAN EFFICIENTNETB0 BERBASIS TRANSFER LEARNING DAN FINE-TUNING Putri Annisa; Rama Prameswara Ritonga; Amru Yasir; J Prayoga
Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 7, No 1 (2026): April
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/djtechno.v7i1.8605

Abstract

AbstrakPenelitian ini bertujuan mengklasifikasikan gaya desain poster menggunakan arsitektur EfficientNetB0. Pendekatan ini dilakukan untuk mengatasi subjektivitas dalam identifikasi manual gaya visual melalui pemanfaatan teknologi deep learning. Metode penelitian yang diterapkan berbasis transfer learning, yang mencakup tahap pelatihan awal dan dilanjutkan dengan proses fine-tuning untuk mengoptimalkan pengenalan fitur visual. Data penelitian yang diambil kemudian diolah menggunakan Google Colaboratory. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penerapan fine-tuning berhasil meningkatkan performa model secara signifikan hingga mencapai tingkat akurasi sebesar 84%. Berdasarkan hasil confusion matrix, model terbukti mampu membedakan karakteristik antar gaya desain secara stabil dan konsisten. Simpulan dari penelitian ini adalah penggunaan model EfficientNetB0 dengan strategi fine-tuning sangat efektif dalam melakukan klasifikasi citra poster dengan akurasi yang tinggi. Hasil ini diharapkan dapat mempermudah pengarsipan dan manajemen aset visual digital secara otomatis.Kata Kunci: EfficientNetB0, Gaya Desain Poster, Transfer Learning, Fine-Tuning, Klasifikasi Citra.AbstractThis research aims to classify poster design styles using the EfficientNetB0 architecture. This approach is undertaken to mitigate subjectivity in the manual identification of visual styles by leveraging deep learning technology. The research methodology is based on transfer learning, encompassing an initial training phase followed by a fine-tuning process to optimize visual feature recognition. The collected research data were processed using Google Colaboratory. Experimental results demonstrate that the application of fine-tuning significantly improved model performance, achieving an accuracy rate of 84%. Based on the confusion matrix analysis, the model proved capable of distinguishing characteristics between design styles with stability and consistency. This study concludes that the EfficientNetB0 model, combined with a fine-tuning strategy, is highly effective for poster image classification with high accuracy. These findings are expected to facilitate automated archiving and digital visual asset management.Keywords: EfficientNetB0, Poster Design Style, Transfer Learning, Fine-Tuning, Image Classification.
Tren Penerapan Augmented Reality sebagai Media Pembelajaran Interaktif pada Pendidikan Vokasi: Systematic Literature Review Rama Prameswara Ritonga; Putri Annisa; Sulthan Jiyad Muqsith Asmara; Virdyra Tasril
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i2.1700

Abstract

Augmented reality (AR) semakin banyak dimanfaatkan sebagai media pembelajaran interaktif untuk mendukung penguasaan keterampilan praktik di pendidikan vokasi, tetapi pemetaan menyeluruh atas tren penerapannya pada periode pascapandemi belum tersedia. Penelitian ini bertujuan memetakan tren publikasi, konteks, bidang keahlian, teknologi, metode, dan celah riset penerapan AR pada pendidikan vokasi. Metode yang digunakan adalah systematic literature review mengikuti pedoman PRISMA 2020 dengan cakupan TVET menurut UNESCO. Penelusuran dilakukan pada ScienceDirect dan melalui metode lain untuk publikasi tahun 2021–2025, sehingga diperoleh 30 studi dari 32 laporan. Hasil menunjukkan bahwa 73,3% studi terbit pada 2023–2025, dan Asia Tenggara menyumbang 50% korpus dengan Indonesia sebagai kontributor terbanyak (36,7%). Sekolah menengah vokasi merupakan konteks dominan (46,7%). Perangkat genggam digunakan pada 76,7% studi, sedangkan head-mounted display hanya pada 20,0% studi. Eksperimen dan kuasi-eksperimen merupakan desain terbanyak (43,3%), tetapi 63,6% studi Indonesia berupa penelitian pengembangan. Sebanyak 83,3% studi melaporkan hasil positif, namun studi dengan desain lebih ketat menunjukkan hasil yang tidak signifikan atau campuran. Kajian ini merumuskan tujuh celah riset, antara lain lemahnya desain penelitian, minimnya pengukuran keterampilan praktik, dan belum tersentuhnya konteks politeknik serta bidang nonteknik di Indonesia.
Optimasi Struktur Website dan Kualitas Konten Berbasis SEO untuk Peningkatan Visibilitas Digital Unit Bisnis Pendidikan Vokasi Indri Sulistianingsih; Dito Putro Utomo; Virdyra Tasril; Rama Prameswara Ritonga
Jurnal Nasional Teknologi Komputer Vol 5 No 4 (2025): Oktober 2025
Publisher : CV. Hawari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61306/jnastek.v5i4.309

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan visibilitas digital unit bisnis pendidikan vokasi melalui optimasi struktur dan kualitas konten website berbasis Search Engine Optimization (SEO). Pendekatan yang digunakan adalah metode campuran (mixed-method), yang menggabungkan analisis kuantitatif terhadap metrik SEO dan evaluasi kualitatif terhadap keterlibatan pengguna. Penelitian dilakukan melalui enam tahap iteratif yang meliputi audit SEO, perancangan strategi, implementasi, monitoring, analisis data, serta interpretasi hasil. Proses optimasi mencakup peningkatan Core Web Vitals, responsivitas mobile, penguatan internal linking, peningkatan kualitas konten, serta penerapan prinsip E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Hasil penelitian menunjukkan peningkatan trafik organik sebesar 638% dalam enam bulan, rata-rata peningkatan peringkat kata kunci sebesar 39,6 posisi, serta peningkatan conversion rate sebesar 209%. Performa teknis situs juga meningkat signifikan dengan penurunan LCP sebesar 57%, FID sebesar 70%, dan CLS sebesar 71%, sehingga seluruh metrik mencapai kategori “Good”. Nilai Return on Investment (ROI) mencapai 2.060% (21,6 kali lipat), menunjukkan bahwa strategi SEO memberikan dampak tinggi dan berkelanjutan dibandingkan iklan berbayar. Penelitian ini menegaskan bahwa integrasi antara optimasi teknis, konten berkualitas, dan pengalaman pengguna merupakan faktor kunci dalam meningkatkan daya saing digital jangka panjang bagi institusi pendidikan vokasi.
Co-Authors Afrisawati Anwar Fuad Alamsyah Lubis Arif Hamied Nababan Cut Try Utari Dito Putro Utomo Efori Bu’uloloa Fristi Riandari Hana Arifah Zahra Indri Sulistianingsih J PRAYOGA Mayang Mughnyanti Meiga Nugrahani Muqsith, Sulthan Jiyad Nazwa Fadillah Nurul Aisyah Putri Annisa Ramadhanu Ginting Rian Syahputra Rizky Maulidya Afifa Virdyra Tasril Weno Syechu Yasir, Amru