Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Network Engineer and Informatics (BUFNETS) Jurnal Inovasi Global KOMET
Gede Rudiharta Pratama Giri
Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Public Health Social Sciences

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Perilaku Investor Ritel dalam Pengambilan Keputusan Investasi di Indonesia: Kajian Literatur Terstruktur (SLR) Gede Rudiharta Pratama Giri; I Nyoman Artika; Eko Maisusanto; Ni Made Astini Rahayu; Ni Made Mila Rosa Desmayani
Jurnal Inovasi Global Vol. 3 No. 6 (2025): Jurnal Inovasi Global
Publisher : Riviera Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58344/jig.v3i6.354

Abstract

Fenomena pertumbuhan investasi di Indonesia menunjukkan peningkatan signifikan, terutama dengan kemudahan akses ke pasar modal melalui platform digital. Kondisi ini telah mendorong peningkatan partisipasi investor ritel secara aktif. Namun, pengambilan keputusan investasi oleh investor ritel cenderung tidak sepenuhnya rasional dan dipengaruhi oleh berbagai faktor internal maupun eksternal, sehingga berdampak pada hasil investasi mereka. Oleh karena itu, penting untuk memahami bagaimana faktor-faktor berinteraksi dan memengaruhi keputusan investasi yang diambil oleh investor ritel di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji secara terstruktur literatur yang membahas perilaku investor ritel dalam pengambilan keputusan investasi di Indonesia. Untuk penelitian ini, digunakan metode tinjauan pustaka sistematis, dengan Google Scholar menjadi salah satu sumber data utamanya. Pemilihan literatur dilakukan berdasarkan kriteria inklusi yang sudah ditetapkan, kemudian dianalisis dengan pendekatan tematik guna mengidentifikasi pokok-pokok bahasan penting. Hasil kajian menunjukkan bahwa keputusan investasi investor ritel sangat dipengaruhi oleh kombinasi faktor psikologis, sosial, dan dinamika pasar. Faktor seperti reputasi, sinyal personal, sentimen pasar, serta kebutuhan finansial pribadi terbukti memengaruhi perilaku investasi, di samping pertimbangan rasional seperti informasi fundamental dan analisis pasar. Selain itu, karakteristik individu seperti tingkat pengalaman, kemampuan mengelola emosi, dan nilai-nilai keagamaan juga berperan penting, termasuk dalam konteks investasi pada instrumen berbasis syariah.
IMPLEMENTASI VIRTUAL TOUR 360 PADA PURA LUHUR TAMBA WARAS BERBASIS WEBSITE I Made Subrata Sandhiyasa Sandhiyasa; I Putu Angga Arya Wiguna; I Made Dwi Putra Asana; I Putu Noven Hartawan; I Gede Sudiantara; Ketut Jaya Atmaja; Gede Rudiharta Pratama Giri
Jurnal KOMET Vol 3 No 1 (2026): Jurnal Komet: Kolaborasi Masyarakat Berbasis Teknologi : Volume 2 Nomor 3, Juni-J
Publisher : Yayasan Sinergi Widya Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70103/komet.v3i1.114

Abstract

Pura Luhur Tamba Waras merupakan situs suci umat Hindu di Bali yang memiliki nilai sejarah, budaya, dan spiritual yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media informasi berupa Virtual Tour 360 berbasis website sebagai upaya digitalisasi dan pelestarian situs budaya. Pengembangan sistem menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang meliputi tahap concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Aplikasi menampilkan panorama 360° yang dilengkapi hotspot untuk navigasi serta informasi sejarah, filosofi, dan etika kunjungan. Pengujian dilakukan menggunakan Blackbox Testing dan evaluasi pengalaman pengguna menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ). Hasil menunjukkan sistem berjalan baik dengan nilai mean masingmasing skala adalah 2,62 untuk daya tarik, 2,60 untuk kejelasan, 2,63 untuk efisiensi, 2,66 untuk ketepatan, 2,67 untuk stimulasi, 2,66 untuk kebaruan.
Customer Segmentation Using LRFM Model with Self-Organizing Maps and Customer Lifetime Value Analysis I Dewa Gede Aristana; Kadek Alviona Pradnyantari; Ida Bagus Gede Anandita; Gede Rudiharta Pratama Giri; I Made Dwi Putra Asana
Bulletin of Network Engineer and Informatics Vol. 4 No. 2 (2026): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) October 2026
Publisher : PT. GWEX NET PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59688/sphte743

Abstract

Customer segmentation is an essential strategy for understanding customer behavior and supporting effective customer relationship management. However, many customer segmentation studies focus primarily on grouping customers based on behavioral characteristics without considering the economic value of each customer segment. This study proposes a customer segmentation framework that integrates the Length, Recency, Frequency, and Monetary (LRFM) model, Self-Organizing Maps (SOM), and Customer Lifetime Value (CLV) analysis to provide a more comprehensive understanding of customer behavior and value. The study utilized customer transaction data from PT XYZ consisting of 11,233 transaction records involving 7,937 customers during the 2024 observation period. Customer transaction data were transformed into LRFM attributes, normalized using Min-Max Normalization, and clustered using the SOM algorithm. The clustering quality was evaluated using Silhouette Score and Davies-Bouldin Index (DBI), while CLV analysis was employed to assess the economic contribution of each customer segment. The results indicate that the optimal SOM configuration successfully generated three customer segments with a Silhouette Score of 0.6026 and a DBI value of 0.5644. Based on CLV analysis, the identified segments were classified as Core Customers, New Customers, and Lost Customers. The findings demonstrate that each segment exhibits distinct behavioral and economic characteristics, enabling more targeted customer management strategies. The integration of LRFM, SOM, and CLV provides a comprehensive customer segmentation framework that supports customer prioritization, customer relationship management, and data-driven marketing decision-making.
Co-Authors Asana, I Made Dwi Putra Atmaja, Ketut Jaya I Dewa Gede Aristana I Gede Sudiantara I Made Subrata Sandhiyasa Sandhiyasa I Nyoman Artika I Putu Angga Arya Wiguna I Putu Noven Hartawan Ida Bagus Gede Anandita Kadek Alviona Pradnyantari Maisusanto, Eko Ni Made Astini Rahayu Ni Made Mila Rosa Desmayani, Ni Made Mila Rosa