Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
3.164
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JSiI (Jurnal Sistem Informasi) JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Pendidikan dan Konseling Jurnal Sains dan Teknologi SENADA : Semangat Nasional Dalam MengabdI Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Publikasi Pengabdian Masyarakat Komputer dan Teknologi (PUNDIMASKOT) CKI On Spot SENADA : Semangat Nasional Dalam Mengabdi Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi
Arinal, Veri
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika - STIKOM CKI
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
Berwirausaha Melalui Desain Grafis Di Pondok Pesantren Darul Muqorrobin Kotamadya Bandung Arinal, Veri; Mulyana, Dadang Iskandar; Paryanti, Atik Budi
SENADA : Semangat Nasional Dalam Mengabdi Vol. 1 No. 1 (2020): SENADA : Semangat Nasional Dalam Mengabdi
Publisher : Perkumpulan Dosen Periset Indonesia

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

Abstract

Berwirausaha melalui desain Grafis merupakan salah satu tema pengabdian pada masy arakat yang kami pilih, hal ini dikarenakan banyak bidang usaha yang bias diciptakan antara lain cetak pin, cetak undangan dll. Pelatihan ini dilakukan di pesantren Darul Muqorrobin katamadya Bandung. Dengan peserta nya adalah para santri. Dan dilaksanakan pada 19 Mei 2019.dengan metode ceramah, demonstrasi dan workshop. Target peserta pelatihan seperti direncanakan sebelumnya adalah paling tidak 15-20 orang. Dalam pelaksanaannya, kegiatan ini diikuti oleh 36 orang peserta. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa target peserta tercapai lebih dari 100%. Angka tersebut menunjukkan bahwa kegiatan pengabdian Masyarakat dilihat dari jumlah peserta yang mengikuti dapat dikatakan berhasil / sukses
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN BANTUAN WARGA KAMPUNG PULOJAHE JAKARTA TIMUR BERBASIS WEB Nur Arif Khairudin; Veri Arinal; Frencis Matheos Sarimole; Yuma Akbar; Dava Septya Arroufu; Anita Rosiana; Rizky Adawiyah
SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 6, No 1 (2022): Maret
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jpmb.v6i1.7881

Abstract

ABSTRAKDi era pandemi Covid-19 yang terjadi saat ini telah membawa dampak besar di berbagai negara, termasuk di negara Indonesia. Setiap negara mempunyai kebijakan sendiri dalam menangani wabah ini, mulai dari diwajibkan untuk menjaga jarak, penerapan protokol kesehatan, hingga adanya penyaluran bantuan sosial dari pemerintah dengan tujuan terpenuhi nya semua kebutuhan masyarakat terutama yang terdampak langsung akibat pandemi ini. Bantuan sosial tersebut bermacam macam, diantaranya adalah Bantuan Sosial Tunai, Bantuan Sembako, Program Keluarga Harapan, dan masih banyak lagi. Terkait sistem untuk pendataan masyarakat yang menerima bantuan sosial juga menjadi sangat penting sehingga data warga yang terpilih mendapatkan bantuan sosial lebih tepat sasaran dan juga lebih akurat. Oleh karena itu, perlu dibuatkan suatu sistem pengelolaan bantuan agar dapat membantu pengurus RT untuk menyalurkan bantuan sosial secara lebih akurat dan efisien. Tujuan dilakukannya pengabdian ini adalah meningkatkan ketepatan dalam penyaluran bantuan dari pemerintah kepada seluruh masyarakat. Dalam pembuatan sistem informasi pengelolaan bantuan berbasis web yang efektif, efisien dan akurat perlu menggunakan metode waterfall atau metode pengembangan perangkat lunak dengan melalui tahapan observasi, Analisis Kebutuhan atau Wawancara, Studi pustaka, Desain sistem, Implementasi dan sistem testing, dan Maintenance sistem. Manfaat yang di dapat dari pengabdian ini yaitu hasil analisa dapat digunakan untuk merancang sistem informasi pengelolaan bantuan sosial di Kampung Pulojahe, RT 006 RW 014 Jakarta Timur. Kata kunci: bantuan sosial; pengelolaan bantuan; warga ABSTRACTIn the current era of the Covid-19 pandemic, it has had a major impact in various countries, including Indonesia. Each country has its own policy in dealing with this outbreak, starting from being required to maintain distance, implementing health protocols, to distributing social assistance from the government with the aim of meeting all community needs, especially those directly affected by this pandemic. There are various kinds of social assistance, including Cash Social Assistance, Basic Food Assistance, Family Hope Program, and many more. Regarding the system for collecting data on people who receive social assistance, it is also very important so that the data on citizens who are selected to receive social assistance is more targeted and also more accurate. Therefore, it is necessary to develop an aid management system in order to assist RT management in distributing social assistance more accurately and efficiently. The purpose of this service is to increase accuracy in the distribution of assistance from the government to the entire community. In making an effective, efficient and accurate web-based assistance management information system, it is necessary to use the waterfall method or software development method by going through the stages of observation, needs analysis or interviews, literature study, system design, implementation and system testing, and system maintenance. The benefit from this service is that the results of the analysis can be used to design an information system for the management of social assistance in Pulojahe Village, RT 006 RW 014 East Jakarta. Keywords: social assistance; assistance management; resident
Klasifikasi Dehidrasi Tubuh Manusia Berdasarkan Citra RGB Pada Warna Urine Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Putri Nugraheni Utami; Veri Arinal; Dadang Iskandar Mulyana
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 6, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v6i1.3290

Abstract

Dehydration is a condition in the body where the amount of fluid that comes out is more than the amount of fluid that enters so that the body experiences a lack of fluids. The simplest way to find out if you are dehydrated is to check the color and amount of urine. If it is very dark and there is little water, then the body needs a lot of air. If the urine is clear, it means the body is in normal air balance. The level of dehydration between each person is different, so we need a system that can classify the level of dehydration objectively through urine, so that it can facilitate the process of early detection and diagnosis before being enforced. Based on the research that has been done, it is found that the Matrix Laboratory (Matlab) can classify dehydration in the human body, by utilizing urine images through several processes, namely preprocessing, segmentation, feature extraction of Red Green Blue and then the K-Nearest Neighbor method to classify a person's level of dehydration. From 30 urine image training data and 15 urine image test data with 3 classes of urine color levels, namely not dehydrated, mild dehydration and severe dehydration, the results obtained from the accuracy of the dehydration level classification using the K-Nearest Neighbor method of 93.3% obtained from 14 test data with accurate classification, and 1 test data with inaccurate classification.
Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan Citra RGB dan HSV Setya Putra Adenugraha; Veri Arinal; Dadang Iskandar Mulyana
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 6, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v6i1.3287

Abstract

Banana fruit or in scientific language is called Musa Paradisiaca. One type of banana that is easy to grow and develop in the tropics of Indonesia is the Cavendish Banana or commonly known as the Ambon Banana. The quality of Ambon bananas must be maintained because Ambon bananas grown in Indonesia also supply the needs of foreign markets. The quality of bananas is very influential from the time of harvesting, the level of maturity of bananas is related to marketing reach. Basically, farmers use manual methods in determining the maturity level of Ambon bananas, so there are several factors that can make the classification results less accurate. Based on these problems, a system was made to classify the maturity level of Ambon bananas by utilizing the RGB and HSV color features using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. Classification uses image processing by utilizing matlab software for making a classification system with 3 classes, namely raw, ripe, and overcooked. The results of this study are expected to help Ambon banana farmers in classifying the maturity level of Ambon bananas. In this study using data obtained from the place of observation. The data used in this study were 41 data which were divided into 30 training data and 11 test data. The data is classified using the KNN method by measuring the distance to the nearest neighbor with a value of K=5. From this study, the results obtained accuracy of 90.9% with the results of the classification of test data as many as 10 data received accurate classification results and 1 data received inaccurate classification results.
KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH KOPI BERDASARKAN DETEKSI WARNA MENGGUNAKAN METODE KNN DAN PCA Siti Raysyah; Veri Arinal; Dadang Iskandar Mulyana
Jurnal Sistem Informasi Vol. 8 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/jsii.v8i2.3638

Abstract

Abstrak - Kopi merupakan salah satu produk tanaman dibidang perkebunan yang dibutuhkan oleh masyarakat di dunia . Di Indonesia kopi termasuk komoditas ekspor yang cukup tinggi. Perkebunan kopi di Indonesia memiliki peran penting dalam perekonomian di Indonesia, serta menjadi penyedia lapangan pekerjaan bagi masyarakat sekitarnya. Kondisi dari sektor perkebunan kopi yang dibahas saat ini adalah untuk penentuan panen buah kopi berdasarkan warna kulit buah, kematangan buah kopi dimulai dari mentah, cukup matang dan matang sehingga warna dari buah kopi dapat menjadi indikator penting untuk dapat mengetahui tingkat kematangan dan kualitas buah kopi. Oleh karena itu peneliti ingin mengajukan sebuah ide untuk menjawab permasalahan pada penentuan kematangan buah kopi yang sebagian besar masih dilakukan secara manual memiliki beberapa kelemahan dan membutuhkan proses yang cukup lama, memiliki akurasi yang rendah dan tidak konsisten, hal itu dikarenakan penentuan yang dilakukan secara subjektif oleh para petani kopi. Berdasarkan permasalahan tersebut dibuatlah sebuah sistem untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah kopi dengan memanfaatkan fitur warna RGB dan HSV menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Klasifikasi menggunakan pengolahan citra dengan memanfaatkan software MATLAB untuk pembuatan sistem klasifikasi dengan 3 kelas yaitu mentah, cukup matang, dan matang. Dalam penelitian ini menggunakan data yang didapat dari dataset public dengan mengunduh (download) gambar terkait dari google image yaitu berupa gambar citra buah kopi yang ada pada variabel penelitian ini . Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 135 dataset yang dibagi menjadi 90 data latih dan 45 data uji. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan metode KNN dengan mengukur jarak tetangga terdekat dengan nilai K=3. Dari penelitian ini didapatkan hasil akurasi sebesar 97,77% dengan hasil klasifikasi data uji sebanyak 44 data mendapat hasil klasifikasi akurat dan 1 data mendapat hasil klasifikasi tidak akurat. Kata kunci : Kopi, K-Nearest Neighbor, RGB, HSV, MATLAB
Implementasi Metode SAW Dalam Menentukan Supplier Terbaik Pada CV. Bina Usaha Mandiri Adhy Hantar Putra; Francis Matheus Sarimole; Dadang Iskandar; Veri Arinal
JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Respati Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52643/jti.v8i1.1616

Abstract

Pemilihan.supplier.merupakan.salah.satu.hal.yang penting.dalam aktivitas.pembelian.bagi.perusahaan,.di mana aktivitas pembelian merupakan aktivitasyang memiliki nilai penting bagi perusahaan karena pembelian komponen,.bahan.baku,.dan.persediaan.merepresentasikan.porsi.yang.cukup.besar.pada produk jadinya..Dengan mengetahui urutan prioritas faktor faktor yang mempengaruhi pemilihan supplier terbaik,menerapkan metode.SAW untuk.mendapatkan.supplier.pemasok.terbaik di CV.Bina.Usaha.Mandiri.Metode.Simple Additive Weigthing disebut sebagai.sebuah.metode.penjumlahan.yang.terbobot..Pada.dasarnya.metode.SAW.ini.merupakan.metode.yang bertujuan untuk melakukan pencarian penjumlahan terbobot dari kinerja yang terdapat perangkingan pada alternatif di semua.atributnya. Metode.SAW.merekomendasikan creator dari keputusan dapat menentukan bobot untuk setiap atribut. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemilihan supplier terbaik berbasis web berhasil dibangun.sesuai.dengan.rancangan/ desainnya.Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemilihan supplier.terbaik.dapat.digunakan.oleh.CV. Bina.Usaha.Mandiri.untuk.pemilihan supplier terbaik. 
Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan RW 006 Kelurahan Kalideres Jakarta Barat dengan Metode K-Nearest Neighbor Veri Arinal; Edwin Sentosa
Jurnal Pendidikan dan Konseling (JPDK) Vol. 4 No. 4 (2022): Jurnal Pendidikan dan Konseling
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (632.982 KB) | DOI: 10.31004/jpdk.v4i4.6372

Abstract

Kesejahteraan adalah suatu keadaan seseorang dapat mampu memenuhi seluruh kebutuhan serta mampu melakukan hubungan baik dengan lingkungan sekitar..Dengan adanya pembangunan diharapkan taraf hidup masyarakat menjadi lebih sejahtera sehingga kualitas sumber daya manusia menjadi lebih baik. Akan tetapi, pada RW 006 Kelurahan Kalideres Jakarta Barat.memiliki kualitas sumber daya manusia yang bervariasi. Hal tersebut dikarenakan terdapat tidak meratanya pembangunan. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor yang bertujuan untuk mendapatkan akurasi klasifikasi RW 006 Kelurahan Kalideres Jakarta Barat dengan memanfaatkan confusion matriks, didapatkan nilai precision, recall, dan skor F-1. Hasil Nilai presisi terbaik dari k = 10 adalah 0,8. Nilai precision yang didapat adalah 0,76 yang menunjukkan proporsi prakiraan benar positif dibandingkan dengan hasil antisipasi positif umum. Sedangkan recall nilai 0.75 dengan skor F-1 0.75 serta.nilai.kurva ROC dan AUC dari metode K-Nearest Neighbor (k-NN) didapatkan nilai 0.827.
Classification Of Welfare Of Rw 006 Kalideres Village Using The Naïve Bayes Method Adella Fitriany Cahyana; Veri Arinal
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Vol 6 No 2 (2022): JISICOM: December 2022
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v6i2.885

Abstract

The welfare level is a measurement of whether people or citizens in a country can achieve a decent quality of life or not. We can still see social things that happened before us which result in the absence of justice and position in society. As happened in Kalideres Village RW 006, the level of welfare still occurs when social assistance is provided, both from the government and donors who want to help. This research uses the Nave Bayes algorithm method to classify welfare. hoped that it could help the government and donors so that the donations that will be given can be accepted by the people entitled to them. The results of the Naïve Bayes classification get an accuracy value of 85%, where the precision value of the non-prosperous data is 97%, the prosperous data is 73%, for the recall value of the non-prosperous data is 80%, and the prosperous data is 95%.
Klasifikasi Pemilihan Supplier Dalam Sistem Pendukung Keputusan Menggunakkan Metode Electre (Elimination Et Choix Traduisant La Realite) Pada Pt.Kangzen Kenko Indonesia Miftahul Ulum; Veri Arinal
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research) Vol 6 No 4 (2022): JISAMAR : November 2022
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisamar.v6i4.901

Abstract

Supplier memiliki fungsi dan peran penting dalam rantai pasokan produk ke konsumen, baik barang maupun jasa, dalam bisnis, pemasok atau Supplier adalah oranggatau perusahaannyang memasokkbarang ataujjasa yang dibutuhkan oleh badan usaha lain. Dengan demikian, Supplier adalah bagian dari rantai Supplier yang memberikan nilai keseluruhan dari produk tertentu. Pada kondisi dimana produktivitas seseorang sangat berpengaruh kepada kondisi kesehatan nya, karena semakin meningkatnya permintaan konsumen dari tahun- ketahun, maka untuk meningkatkan kualitas produk yang lebih unggul dan berkualitas, perusahaan harus memiliki supplier yang baik dan memiliki kemampuan kerjasama yang sesuai dengan keinginan konsumen, dari permasalahan tersebut perusahaan membutuhkan aplikasi khusus yang dapat membantu perusahaan mengambil keputusan dalam memilih Supplier produk kesehatan dengan menggunakan metode Electre. Metode Electre digunakan untuk menyeleksi kriteria yang saling bertentangan sehingga kriteria yang ada diproses dengan metode Electre untuk menghasilkan salah satu alternatif yang diinginkan.
A Kalsifikasi Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Asam Lambung Menggunakkan Metode Forward Chaining Stepanus Stepanus; Veri Arinal
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research) Vol 6 No 4 (2022): JISAMAR : November 2022
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisamar.v6i4.887

Abstract

Dilihat dari profil kesejahteraan Indonesia pada tahun 2017, maag ialah salah satu dari banyaknya penyakit sangat wajar pada penderita rawat inap yang terjadi di Indonesia dengan total keseluruhan (4,9%). Minimnya data tentang gastritis kronis serta gastritis kronis merupakan pemicu tingginya laju peradangan ini, perawatan yang tidak pas serta salah memperhitungkan dampak samping yang nyata merangsang penyakit ini memburuk. Berikutnya pada penelitian ini hendak dibentuk suatu aplikasi system pakar berbasis web yang bisa menolong penderita dalam menguasai dampak samping gastritis yang intens serta persisten, sehingga bisa lekas melaksanakan aksi pengobatan supaya tidak meluas ke bermacam penyakit. agar lebih mudah dalam mengatasi dampak samping, metode yang di piplih oleh penulis menggunakan metode Forward Chaining, metode tersebut terpilih sebab mempunyai performansi kerangka kerja yang dapat dijalankan dengan kebutuhan
Co-Authors Adella Fitriany Cahyana Adhy Hantar Putra Agus Tanti Rahayu Ali Akbar Andriyana Fajar Anita Rosiana Artha Patricia Atik Budi Paryanti Calvin Bill Dadang Iskandar Mulyana` Dava Septya Arroufu Dhita Aidilla Dita Yuliana Dita Yuliana Doni Azizi Edi Nurhadi Edwin Sentosa Francis Matheus Sarimole Frencis Matheos Sarimole Josua Pangaribuan Kurniawan Irfan Nauval Miftahul Ulum Miftahul Ulum Muhammad Azhari Nova Esterina Silitonga Nur Arif Khairudin Paryanti, Atik Budi Putri Nugraheni Utami Radikto Riko Afriandika Rizky Adawiyah Septiyana Bila Setya Putra Adenugraha Shakila Shila Wati Siti Raysyah Stepanus Stepanus Sugiyono Sugiyono Sutisna Sutisna Yuma Akbar Yunita T Lubis