Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.197
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pengabdian Masyarakat AbdiMas Health Information : Jurnal Penelitian Jurnal Kesehatan Gigi dan Mulut (JKGM) Jurnal Family Education Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering PREDATECS: Public Research Journal of Engineering, Data Technology and Computer Science
Ramadhani, Indah
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
PELATIHAN LITERASI KEUANGAN BAGI PELAKU USAHA KECIL MENENGAH KOTA MAKASSAR SULAWESI SELATAN BEKERJASAMA DENGAN CV NITAH TIRTA Hasyim, Hasyim; Amiruddin, Amiruddin; Ramadhani, Indah
Jurnal Pengabdian Masyarakat AbdiMas Vol 10, No 03 (2024): Jurnal Pengabdian Masyarakat Abdimas
Publisher : Universitas Esa Unggul

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47007/abd.v10i3.7446

Abstract

Urgensi permasalahan: Pemahaman terhadap literasi keuangan bagi suatu kegiatan usaha merupakan hal penting karena dengan pencatatan yang baik kinerja suatu usaha dapat dimonitor atau dievaluasi, Permasalahannya adalah masih banyak pengusaha kecil yang belum melakukan pencatatan secara baik sesuai dengan kaidah akuntansi dan manajemen keuangan sehingga para pengusaha tidak dapat mengetahui secara pasti apakah usaha yang dilakukannya memberikan keuntungan atau malah kerugian, Pelatihan ini bertujuan untuk memberikan pemahaman kepada pelaku usaha kecil di Makassar dalam bidang pengelolaan keuangan dan akuntansi keuangan dengan tujuan akhir adalah agar pelaku usaha kecil dapat melakukan kalkulasi biaya (cost) dan pendapatan (revnue) serta keuntungan (profit) yang dapat diperoleh dari kegiatan usahanya. secara lebih sistematis, dengan memanfaatkan software penelolaan keuangan dan akuntansi.Metode yang digunakan dalam pelatihan adalah metode hybrid dengan mengkombinasikan antara teori dan simulasi atau praktek pengelolaan keuangan. Materi yang diberikan antara lain pencatatan dan pengalokasian modal yang dimiliki serta menyusun perhitungan-perhitungan biaya dan perkiraan pendapatan dan penetapan harga pokok penjualan. Pelatihan dilakukan selama 3 (tiga) bulan dengan 2(dua) kali pertemuan setiap minggu. Selanjutnya, dilakukan evaluasi dalam bentuk penilaian terhadap kinerja bagian keuangan. Hasil yang dicapai adalah terciptanya model pencatatan keuangan yang dilakukan oleh bagian keuangan perusahaan, serta meningkatnya kemampuan pemahaman dalam melakukan perhitungan penetapan harga pokok penjualan dan penetapan margin yang   mampu melakukan prediksi keuntungan yang diperoleh dengan asumsi-asumsi yang ditetapkan oleh pengusaha berdasarkan kondisi lokal. Implikasi pelatihan yaitu peningkatan pendapatan usaha serta terciptanya pengelolaan keuangan secara sistematis. Di akhir pelatihan telah dilakukan evaluasi pencapai target, dan dari 14 (empat belas) peserta yang mewakili 14 perusahaan kecil (mikro) terlihat bahwa tingkat pemahaman meningkat dengan kategori sangat baik dan penerapan hasil pelatihan termasuk kategori Baik Kata Kunci: Literasi keuangan, Usaha Kecil, Unit Cost, Pendapatan, Keberlanjutan usaha
Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klustering Data Produktivitas Kelapa Sawit : Implementation Of K-Means Algorithm For Palm Oil Productivity Data Clustering Ramadhani, Indah; Megawati, Megawati
Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE) Vol. 3 No. 1 (2023): Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/ijirse.v3i1.488

Abstract

Hasil panen kelapa sawit merupakan hal yang sangat penting bagi sebuah perusahaan kelapa sawit terutama pada PT Adei Plantation & Industry. Mengelompokkan kualitas bibit sawit perlu dilakukan untuk mengetahui kelompok jenis bibit kelapa sawit yang berkualitas baik dan tidak baik sehingga proses penanaman kelapa sawit dapat dilakukan dengan baik pula. Belum dilakukannya pemetaan terhadap buah yang berpotensi baik untuk di produksi oleh pihak terkait dikarenakan terlalu luasnya daerah perkebunan kelapa sawit yang ada pada wilayah Mandau, dan pihak terkait masih belum dapat memberikan planning untuk melakukan panen buah merupakan permasalahan yang dihadapi perusahaan ini. Oleh karena itu, dibutuhkan metode untuk memudahkan dalam pengelompokan produksi buah berdasarkan blok panennya. Dengan pendekatan pengklasteran K-Means, pembagian kelompok lokasi dapat dilakukan berdasarkan hasil buah, hasil biji buah (brondol) dan hasil produksi. Pada penelitian ini dilakukan pengklasteran blok panen penghasil buah menggunakan algoritma K-Means. K-Means merupakan salah satu algoritma yang masuk dalam kelompok Unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokkan data kedalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan data yang dimiliki. Hasil dari penelitian ini didapakan C0 ialah 13 data, dan C1 ialah 35 data.
Tinjauan Sistematis dan Meta-Analisis Prevalensi Gangguan Muskuloskeletal di antara Penyedia Layanan Kesehatan Gigi Ramadhani, Indah; Windusari, Yuanita; Novrikasari, Novrikasari; Fajar, Nur Alam
Health Information : Jurnal Penelitian Content Digitized
Publisher : Poltekkes Kemenkes Kendari

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

Abstract

Kesehatan ibu hamil adalah aspek vital dalam pemeliharaan kesejahteraan ibu dan perkembangan janin. Gizi yang mencukupi selama kehamilan memiliki dampak yang signifikan pada kesehatan ibu dan bayi yang akan lahir. Meskipun informasi gizi yang tepat selama kehamilan sangat penting, banyak ibu hamil masih menghadapi tantangan dalam memahami dan mempraktikkan perilaku gizi yang sehat. Dalam upaya untuk mengatasi masalah ini, aplikasi Electronic Food for Pregnancy (E-FoCy) dirancang sebagai alat yang bertujuan untuk memberikan informasi gizi yang mudah diakses dan membimbing ibu hamil dalam menjaga pola makan yang sehat. Penelitian ini menguraikan perancangan dan pembangunan aplikasi E-FoCy dengan fokus pada pengaruhnya terhadap perilaku gizi ibu hamil. Aplikasi ini menawarkan berbagai fitur, termasuk rencana makanan yang disesuaikan dengan kebutuhan gizi individu, pengingat konsumsi makanan penting, serta sumber informasi gizi yang terverifikasi. Proses pengembangan aplikasi ini mencakup pemilihan dan penyusunan konten gizi yang tepat, perancangan antarmuka pengguna yang intuitif, serta pengujian fungsionalitas aplikasi. Hasil dari rancang bangun aplikasi E-FoCy menunjukkan aplikasi yang mudah digunakan dan berpotensi memengaruhi perilaku gizi ibu hamil. Dengan akses yang mudah ke informasi gizi yang tepat, rencana makanan yang disesuaikan, dan pengingat konsumsi makanan penting, aplikasi ini dapat menjadi alat berharga dalam membantu ibu hamil menjaga pola makan yang sehat selama masa kehamilan.
HUBUNGAN STUNTING PADA ANAK DAN KARIES GIGI DI INDONESIA : STUDY LITERATURE Sopianti, Maya; Hasyim, Hamzah; Izzatika, Meiliza; Ramadhani, Indah; Tuzzahra, Aquila Haya; Fitriani, Ranty; Sari, Wulan Kurnia; Fitriani, Nurul
Jurnal Kesehatan Gigi dan Mulut (JKGM) Vol 5 No 2 (2023): Jurnal Kesehatan Gigi dan Mulut (JKGM)
Publisher : Jurusan Kesehatan Gigi, Poltekkes Kemenkes Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36086/jkgm.v5i2.2005

Abstract

Pendahuluan: Nutrisi adalah aspek penting dari Kesehatan. Stunting, sebagai indikator kekurangan gizi kronis, dapat mempengaruhi berbagai sistem tubuh, termasuk pertumbuhan dan perkembangan rongga mulut, serta berbagai penyakit dan gangguan gigi. Beberapa penelitian menemukan bahwa anak dengan kondisi stunting adalah: lebih mungkin mengalami karies gigi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memetakan ruang lingkup penelitian yang ada mengenai hubungan stunting dengan karies gigi. Metode: Penelitian ini memanfaatkan dua database mesin pencari (Scopus dan PubMed) dengan menggunakan kata kunci "stunting" dan "karies". Proses pemilihan artikel dilakukan mengikuti protokol Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA). Hasil :Diketahui jumlah artikel yang meneliti tentang hubungan stunting pada anak dan karies gigi sebanyak 30 artikel, artikel yang paling banyak di teliti pada tahun 2023 sebanyak 9 artikel atau sebesar (30%) sedangkan artikel yang paling sedikit pada tahun 2020 yaitu sebanyak 3 artikel atau sebesar (10 %).Sebagaimana dinyatakan dalam bagian hasil, temuan studi tentang signifikansi hubungan antara stunting pada masa kanak-kanak dan karies gigi sangat bervariasi. Kesimpulan: Stunting dan karies pada anak keduanya disebabkan oleh interaksi faktor risiko yang kompleks, termasuk pendidikan orang tua yang rendah, kualitas pola makan yang buruk, dan status sosial ekonomi keluarga yang rendah.
Pengaruh Model Pembelajaran Snowball Throwing Terhadap Hasil Belajar Siswa Kelas XI pada Mata Pelajaran Sejarah Indonesia di SMA Pertiwi 1 Padang Ramadhani, Indah; Hastuti, Hera
Jurnal Family Education Vol. 4 No. 1 (2024): Jurnal Family Education
Publisher : Universitas Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/jfe.v4i1.153

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh rendahnya hasil belajar siswa kelas XI SMA Pertiwi 1 Padang pada mata pelajaran sejarah Indonesia. Berdasarkan hasil observasi awal, melalui wawancara kepada siswa dan juga guru mata pelajaran, diketahui penyebab rendahnya hasil belajar siswa karena kurang menariknya model pembelajaran. Pembelajaran sejarah memiliki peran yang sangat penting karena menyangkut pertumbuhan dan perkembangan karakteristik bangsa serta pembinaan integrasi yang menyangkut nasionalisme dan patriotisme.Dengan demikian guru-guru perlu menggunakan model pembelajaran yang lebih baik agar dapat melaksanakan pembelajaran secara efektif  dalam meningkatkan hasil belajar.Tujuan penelitian yaknimengetahui apakah ada pengaruh model pembelajaran snowball throwing terhadap hasil belajar siswa kelas XI pada mata pelajaran sejarah Indonesia di SMA Pertiwi 1 Padang. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian eksperimen. Teknik pengambilan sampel dengan Teknik purposive sampling dengan jumlah sampel 58 siswa yang terbagi dalam kelas eksperimen yaitu kelas XI MIPA 2 sebanyak 30 siswa dan kelas kontrol yaitu kelas XI MIPA 4 sebanyak 28 siswa. Data dalam penelitian ini adalah tes hasil belajar berupa Pretest dan Posttest. Teknik analisis data memakai uji normalitas, uji homogenitas, uji hipotesis, dan uji N-Gain. Hasil penelitian ini, diperoleh nilai rata-rata posttest kelas eksperimen sebesar 86,5. Pada kelas eksperimen diperoleh peningkatan pngetahuan N-Gain sebesar 0,7194 berada pada kategori tinggi. Dari hasil analisis diperoleh nilai rata-rata posttest kelas kontrol sebesar 74,4. Pada kelas kontrol diperoleh peningkatan pengetahuan N-Gain sebesar 0,5521 berada pada kategori sedang. Dan dari uji hipotesis (uji t) yang dilakukan , diperoleh hasil thitung sebesar 4,3872 dan ttabel sebesar 1,6725, sehingga nilai thitung lebih besar dan ttabel, maka H0 diterima artinya terdapat Pengaruh Model Pembelajaran Snowball Throwing terhadap Hasil Belajar Siswa Kelas XI pada Mata Pelajaran Sejarah Indonesia di SMA Pertiwi 1 Padang.
Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Klasterisasi Customer Lifetime Value menggunakan Model LRFMD Ramadhani, Indah; Afdal, M; Mustakim, Mustakim; Zarnelly, Zarnelly
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 8, No 3 (2024): Juli 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v8i3.7613

Abstract

PT X is a retail company engaged in printing. The company has not differentiated between information about profitable and unprofitable customers for the company. Transaction data is only used as profit and loss information so they do not know the characteristics of the customers they have. In addition, the lack of extensive services in the merchandise category is one of the reasons the company's revenue has not reached the predetermined target. Currently, the company has opened additional services in the merchandise field. This research aims to identify customer segmentation as well as analyze the characteristics and provide a strategy proposal that will be submitted to PT. X. Customer loyalty and characteristics have a significant impact on a company. To identify customers who show loyalty to the company, the Fuzzy C-Means algorithm is used to perform clustering, using the Davies Bouldin Index (DBI) to evaluate the clustering results. The model used is in accordance with the principles of Length, Recency, Frequency, Monetary and Diversity (LRFMD) to categorize purchasing patterns. By analyzing LRFMD variables, it is possible to identify customers who are loyal to the company and those who are not. This research produces 6 clusters with the best cluster or supestar customer in cluster 6, the second best value customer or golden customer is cluster 2, the average value customer or typical customer is cluster 4 and 5 and the lowest cluster or dormant customer is in cluster 3.
Performance Comparison Between Artificial Neural Network, Recurrent Neural Network and Long Short-Term Memory for Prediction of Extreme Climate Change Luchia, Nanda Try; Tasia, Ena; Ramadhani, Indah; Rahmadeyan, Akhas; Zahra, Raudiatul
Public Research Journal of Engineering, Data Technology and Computer Science Vol. 1 No. 2: PREDATECS January 2024
Publisher : Institute of Research and Publication Indonesia (IRPI).

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/predatecs.v1i2.864

Abstract

Extreme climate change is the most common problem in Indonesia. Extreme climate change for months can cause various natural disasters. Therefore, it is necessary to make predictions about climate change that will occur in order to avoid the risk of future conflicts. This study uses the Artificial Neural Network (ANN), Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short Term Memory (LSTM) algorithms by comparing the performance of the three using Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) evaluations. The results of this study indicate that RNN is better at predicting temperature in Indonesia compared to ANN and LSTM. This is evidenced by the MAPE value generated by the RNN which is smaller than the ANN and LSTM, which is 1.852 %, the RMSE value is 1,870, and the MSE value is 3,497.
Co-Authors Amiruddin Amiruddin Fitriani, Nurul Fitriani, Ranty Hamzah Hasyim Hastuti, Hera hasyim, hasyim Izzatika, Meiliza Luchia, Nanda Try M Afdal Megawati - Mustakim Mustakim Novrikasari Novrikasari, Novrikasari Nur Alam Fajar Rahmadeyan, Akhas Sari, Wulan Kurnia Sopianti, Maya Tasia, Ena Tuzzahra, Aquila Haya Yuanita Windusari Zahra, Raudiatul Zarnelly Zarnelly