cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Arif Mudi Priyatno
Contact Email
arifmudi11@gmail.com
Phone
+6282390449323
Journal Mail Official
riggs@universitaspahlawan.ac.id
Editorial Address
Department of Digital Business, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai Jl. Tuanku Tambusai No.23, Bangkinang, Kec. Bangkinang, Kabupaten Kampar, Riau 28412
Location
Kab. kampar,
Riau
INDONESIA
Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Published by Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai
ISSN : 29639298     EISSN : 2963914X     DOI : https://doi.org/10.31004/riggs.v1i1
Core Subject : Economy, Science, Engineering,
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering
Journal of Artificial Intelligence and Digital Business (RIGGS) is published by the Department of Digital Business, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai in helping academics, researchers, and practitioners to disseminate their research results. RIGGS is a blind peer-reviewed journal dedicated to publishing quality research results in the fields of business and engineering. All publications in the RIGGS Journal are open access which allows articles to be available online for free without any subscription. RIGGS is a national journal with e-ISSN: 2963-914X, and is free of charge in the submission process and review process. Journal of Artificial Intelligence and Digital Business (RIGGS) publishes articles periodically twice a year, in January and July.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 3,872 Documents
 13   14   15   16   17 
Analisis Sentimen Tren Cryptocurrency Menggunakan Machine Learning Corrs, Anaway Alnajah; Syam, Agus; Aris, Valentino
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 3 No. 4 (2025): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v3i4.486

Abstract

Mata uang kripto sebagai teknologi berbasis blockchain telah mengubah cara pandang masyarakat terhadap konsep uang dan investasi. Tren mata uang kripto masih menjadi perbincangan hangat di media sosial. Sentimen masyarakat terhadap kripto yang berkembang di platform seperti Twitter kerap kali memberikan pengaruh besar terhadap pergerakan harga aset kripto. Oleh karena itu, analisis sentimen terhadap opini yang berkembang di media sosial sangat penting dalam memahami dan memprediksi dinamika pasar kripto yang berfluktuasi. Analisis ini dapat memberikan gambaran tentang sikap dan opini masyarakat terhadap fenomena mata uang kripto, sekaligus memberikan rekomendasi investasi bagi masyarakat Indonesia. Pengumpulan data dilakukan melalui metode scraping menggunakan Tweet Harvest dan menghasilkan 4.208 tweet. Hasil analisis menunjukkan bahwa 75,6% tweet yang dianalisis memiliki sentimen netral, sedangkan 13,6% bersentimen negatif dan 10,8% bersentimen positif. Model klasifikasi Support Vector Machine (SVM) menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 83%. Meskipun mayoritas sentimen bersifat netral, ada indikasi positif dan negatif yang penting untuk diperhatikan oleh investor. Rekomendasi untuk publik meliputi fokus pada airdrop, mengevaluasi koin dengan sentimen positif, dan mewaspadai potensi kerugian dan penipuan. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang sentimen publik, investor dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dalam menghadapi ketidakpastian pasar mata uang kripto.
Enhanced Rainfall Forecasting Through Deep Learning Optimization Using Long Short-Term Memory Networks Harefa, Ade May Luky; Antoni, Robin; Sitepu, Andri Ismail; Limbong, Yohannes France; Novelan, Muhammad Syahputra
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.487

Abstract

This study aims to develop a rainfall prediction system using Deep Learning with the Long Short-Term Memory (LSTM) method to improve prediction accuracy and efficiency. The model was built using rainfall data from Gunung Sitoli, covering the period from October 16 to December 14, 2004. The dataset was divided into 90% for training and 10% for testing. The LSTM model was configured with 1 hidden layer and trained for 50 epochs. To evaluate its performance, the Mean Squared Error (MSE) metric was applied. The model achieved an MSE of 0.03 on the test data, indicating a low prediction error and good accuracy. This result shows that LSTM is capable of learning rainfall patterns over time and producing reliable forecasts. Furthermore, the model was integrated into a system to streamline the forecasting and evaluation process. This integration provides an efficient alternative to manual calculations, offering users faster and more accessible predictions. The implementation of this system is especially beneficial for early warning and decision-making processes in regions like Gunung Sitoli, where rainfall patterns can significantly impact on daily activities and disaster preparedness.
Kinerja Bank Syariah Indonesia: Analisis Pengaruh NPF, BOPO, dan CAR Tahun 2015–2024 Kartika, Bintang; Winarsih, Sri; Ardana, Yudhistira
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.488

Abstract

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan menganalisis dampak Non-Performing Financing (NPF), Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), serta Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap kinerja Return on Assets (ROA) pada Bank Umum Syariah (BUS) di Indonesia selama periode 2015–2024. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif asosiatif-kausal dengan menggunakan data sekunder dari laporan tahunan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) sebagai sumber analisis utama. Hasil penelitian menemukan bahwa BOPO memengaruhi ROA secara signifikan, menunjukkan pentingnya efisiensi operasional dalam meningkatkan profitabilitas bank. Selain itu, penelitian ini menyoroti pentingnya penguatan manajemen kualitas aset dan kecukupan modal untuk mendukung kinerja jangka panjang. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi praktisi perbankan dan pembuat kebijakan untuk meningkatkan kinerja serta stabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia.
Pengaruh Inflasi, Nilai Tukar Dan Dana Pihak Ketiga (Dpk) Terhadap Pembiayaan Mudharabah Tahun 2015 – 2024 Nurhikmah, Andi Hanifah; Melati, Jean Vania Dwi; Ardana, Yudhistira; M. Bahrudin, M. Bahrudin
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.489

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variabel makroekonomi yakni inflasi dan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, serta faktor internal Dana Pihak Ketiga (DPK) terhadap pembiayaan mudharabah pada Bank Umum Syariah (BUS) di Indonesia selama periode 2015 hingga 2024. Pendekatan kuantitatif deskriptif digunakan dengan memanfaatkan data panel lintas institusi, di mana lima BUS dipilih melalui metode purposive sampling berdasarkan ketersediaan dan konsistensi laporan keuangan tahunan. Proses analisis melibatkan statistik deskriptif, uji asumsi klasik (normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi), serta model regresi linier berganda berbasis data panel pada tingkat signifikansi 5%. Hasil deskriptif menunjukkan adanya dinamika moderat pada variabel pembiayaan mudharabah dan DPK, inflasi yang relatif stabil mendekati 3%, serta kecenderungan depresiasi nilai tukar selama periode penelitian. Berdasarkan uji parsial (uji t), inflasi dan nilai tukar tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap pembiayaan mudharabah (p > 0,05), sedangkan DPK menunjukkan pengaruh positif yang signifikan (koefisien = 0,034; p = 0,027), mengindikasikan bahwa peningkatan likuiditas dari DPK menjadi faktor penting dalam mendukung pembiayaan akad mudharabah. Uji simultan (uji F) menghasilkan nilai signifikansi sebesar 0,089 dan koefisien determinasi (R²) sebesar 0,637, yang berarti bahwa 63,7% variasi pembiayaan mudharabah dapat dijelaskan oleh model. Dengan demikian, studi ini menyimpulkan bahwa faktor internal lebih dominan daripada faktor eksternal dalam memengaruhi pembiayaan mudharabah. Penelitian lanjutan direkomendasikan untuk memasukkan variabel tambahan serta memperluas cakupan sampel guna meningkatkan ketepatan dan generalisasi model.
Pengaruh Kualitas Pelayanan, Kepercayaan Dan Kepuasan Anggota Terhadap Loyalitas Anggota KSPPS BMT Bilgies, Ana Fitriyatul; Muhajir, Ali; Sa’idah, Laily Nur
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.490

Abstract

Penelitian ini di latar belakangi KSPPS BMT Ki Slamet Jawa Timur dalam melayani anggotanya dengan menerapkan pelayanan yang lebih adil, spesialnya pada sistem profit loss sharing (bagi hasil) sesuai pada sistem Mudharabah serta sistem Musyarakah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisa bagaimana pengaruh kualitas pelayanan, kepercayaan dan kepuasan anggota terhadap loyalitas anggota KSPPS BMT Ki Slamet Jawa Timur. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah kuantitatif. Populasi dalam penelitian adalah 5800 anggota KSPPS BMT Ki Slamet Jawa Timur. Teknik pengambilan sampel menggunakan Simple Random Sampling dihitung dengan rumus slovin sehingga menghasilkan 100 sampel. Teknik pengumpulan datanya menggunakan data primer yang diperoleh langsung melalui riset lapangan dan juga dengan menyebar kuesioner melalui google form kepada nasabah KSPPS BMT Ki Slamet Jawa Timur. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu uji instrumen, uji asumsi klasik, uji regresi linier berganda, uji koefisien determinasi dan uji hipotesis. Teknik tersebut diolah dengan SPSS versi 24 untuk menganalisis beberapa hipotesis. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa kualitas pelayanan dan kepercayaan tidak berpengaruh terhadap loyalitas anggota KSPPS BMT Ki Slamet Jawa Timur, kepuasan anggota berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas anggota KSPPS BMT Ki Slamet Jawa Timur.
Optimalisasi Infrastruktur Teknologi Informasi Dalam Mendukung Layanan Pelanggan Pada Kopi Dari Hati Jannah, Miftahul; Hidayat, Muhamad Faris; Almadira, Alisa; Ramadhan, M.Raka; Purwani, Fenny
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.491

Abstract

Perkembangan teknologi informasi (TI) mendorong bisnis kedai kopi untuk mengadopsi TI guna meningkatkan kualitas layanan kepada pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis infrastruktur TI di Kopi Dari Hati dan memberikan rekomendasi optimalisasi yang dapat mendukung layanan pelanggan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif dengan teknik observasi lapangan, wawancara, dan analisis dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kopi Dari Hati telah menerapkan sistem POS, pembayaran cashless, dan promosi melalui media sosial, namun belum menggunakan sistem CRM dan aplikasi mobile resmi. Rekomendasi penelitian ini meliputi penerapan sistem CRM, aplikasi mobile pelanggan, integrasi data transaksi, dan sistem monitoring stok berbasis cloud. Dengan optimalisasi tersebut, diharapkan dapat meningkatkan loyalitas pelanggan, efisiensi operasional, dan posisi kompetitif Kopi Dari Hati.
Eksplorasi Tren Dan Dinamika Penelitian Global Mengenai Tata Kelola Teknologi Informasi Putri, Elivia Pasma; Prawira, Muhammad Arya Satria
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.492

Abstract

The development of the 21st century has made human life dependent on information technology, including organizations. This certainly encourages every organization, both in the public and private sectors, to carry out more mature planning through IT governance. In recent decades, the issue of IT governance has developed with various frameworks and standards for implementing global information technology, such as ITSM, ITIL, COBIT, ISO 20000, ISO 38500, and so on. Meanwhile, in public sector organizations, IT governance is implemented through Presidential Regulation Number 95 of 2018 concerning the Electronic-Based Government System (SPBE), also known as E-Government. However, based on research conducted by the author using a simple quantitative method through the assistance of the Scival Platform and bibliometric analysis, it has shown that the issue of IT governance over the past 5 years (2020-2025) has experienced a significant decline of 73%. Therefore, it is very necessary for every academic to conduct further research as a form of developing science and making a global contribution to further research.
Pengaruh Kredit Usaha Rakyat dan Jam Kerja Terhadap Peningkatan Pendapatan Rasidi, Moh.; Jannah, Raudatul
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.493

Abstract

Penelitian1ini.bertujuan untuk menganalisis pengaruh Kredit Usaha Rakyat (KUR) dan jam kerja terhadap peningkatan pendapatan pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Kabupaten Probolinggo. UMKM berperan penting dalam mendistribusikan pendapatan masyarakat serta memperkuat perekonomian daerah, namun masih menghadapi kendala seperti keterbatasan akses permodalan dan pengelolaan jam kerja yang kurang optimal. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan asosiatif. Sampel sebanyak 48 pelaku UMKM ditentukan melalui teknik saturation sampling. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, kuesioner, dan dokumentasi. Data dianalisis dengan bantuan SPSS versi 25 melalui uji validitas, reliabilitas, regresi linier berganda, uji koefisien determinasi, uji t, dan uji F. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kredit Usaha Rakyat dan jam kerja secara parsial maupun simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap peningkatan pendapatan UMKM. Nilai Adjusted R Square sebesar 0,743 menunjukkan bahwa 74,3% variasi pendapatan UMKM dijelaskan oleh kedua variabel tersebut, sisanya oleh faktor lain di luar penelitian. Temuan ini menegaskan pentingnya akses permodalan dan efisiensi waktu kerja dalam mendorong kinerja serta kesejahteraan pelaku UMKM.
Utilization of Generative AI in High School Learning: Opportunities and Challenges Analysis Saputra, Dhanar Intan Surya; Riyanto; Darmayanti, Irma; Kuncoro, Adam Prayogo
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.494

Abstract

Study This aims to analyze opportunities and challenges in implementing generative AI technologies, such as ChatGPT and DeepSeek, in learning at the level of intermediate school in Indonesia. The approach is qualitative and descriptive based on studies, cases, and research. This is to study document policy, report education, and literature exploring readiness source power, integration processes and impacts implementation technology. The research results show that generative AI potential increases students’ motivation and participation, primarily through learning media interactive and personalized material. However, there are obstacles in form gap in digital access and lack of it related to teacher training AI technology. In conclusion, the success of the implementation of generative AI relies heavily on equity digital infrastructure, training sustainable for power educators, and proper supervision of policies. Novelty from study This lies in mapping integrative opportunities and obstacles to generative AI implementation in context education middle in Indonesia. Recommendations policy covering improvement of digital access nationally, compilation guidelines on using AI in schools, and periodic evaluation of the effectiveness of AI-based learning.
Pengaruh Inflasi, dan BI Rate Terhadap Pembiayaan Bank Syariah di Indonesia Maharani, Annisa Putri; Natazza, Jezica; Ardana, Yudhistira
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.495

Abstract

Penelitian ini secara empiris mengevaluasi pengaruh inflasi dan suku bunga acuan (BI Rate) terhadap volume pembiayaan perbankan syariah di Indonesia sepanjang tahun 2024. Data bulanan meliputi inflasi rata-rata 2,30 % (rentang 1,55-3,05 %) dan BI Rate stabil pada 6,10 % (rentang 6,00-6,25 %), serta pertumbuhan pembiayaan syariah yang sebesar 14,34 %, dari Rp 568,12 triliun menjadi Rp 649,66 triliun hingga November 2024. Metode yang digunakan adalah regresi linier berganda, disertai dengan pengujian asumsi klasik (normalitas, homoskedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi). Hasil uji t parsial menunjukkan koefisien inflasi sebesar 61 710,75 (p = 0,4864) dan koefisien BI Rate sebesar -186 492,70 (p = 0,6227), keduanya tidak signifikan secara statistik. Analisis simultan mengungkap nilai R² = 0,0628 (Adjusted R² = -0,1455) dan F-statistic = 0,3015 (p = 0,7469), yang menandakan bersama-sama inflasi dan BI Rate hanya menjelaskan 6,28 % variasi pembiayaan dan model tidak signifikan. Temuan ini menegaskan ketahanan model bisnis perbankan syariah terhadap tekanan makroekonomi, di mana mekanisme penyesuaian nisbah bagi hasil, diversifikasi produk, dan manajemen risiko berperan dominan mempertahankan pertumbuhan pembiayaan. Penelitian lanjutan disarankan menambahkan variabel makro lain (nilai tukar, pertumbuhan ekonomi) dan variabel mikro (kualitas aset, efisiensi operasional) agar model memberi gambaran lebih menyeluruh serta mendukung kebijakan yang secara efektif.

Page 15 of 388 | Total Record : 3872

 13   14   15   16   17 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 4 (2026): November - January Vol. 4 No. 3 (2025): Agustus - October Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli Vol. 4 No. 1 (2025): Februari - April Vol. 3 No. 4 (2025): November - January Vol. 3 No. 3 (2024): Agustus - October Vol. 3 No. 2 (2024): Mei - Juli Vol. 3 No. 1 (2024): Februari - April Vol. 2 No. 2 (2024) Vol. 2 No. 1 (2023) Vol. 1 No. 2 (2023) Vol. 1 No. 1 (2022) More Issue