Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi) JURNAL CEMERLANG: Pengabdian pada Masyarakat JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas)
Rio Rio
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
EVALUASI KUALITAS SISTEM INFORMASI AMS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL DELONE AND MCLEAN Rio Rio; Firdaus Firdaus; Apriyudi Apriyudi
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 5 No 1 (2020): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (657.947 KB)

Abstract

Akademik manajemen sistem merupakan salah satu sistem informasi, AMS memiliki banyakkendala dan permasalahan administrasi, adanya permasalahan yang terjadi pada sistemmenyebabkan lambatnya informasi dan pelayanan yang tidak baik bagi pengguna AMS, makadari itu tujuan dari penelitian ini untuk mengevaluasi kualitas AMS tersebut, Evaluasi kualitassistem informasi yang dilakukan berdasarkan sudut pandang pengguna agar dapat memanfaatkanAMS tersebut secara optimal. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian inimenggunakan Model DeLone and McLean, variabel penelitian yang digunakan dalam penelitianini adalah Kualitas Sistem, Kualitas Informasi, Penggunaan dan Kepuasan pengguna. Hasil yangdidapatkan dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa dimensi kualitas sistem, kualitasinformasi, dan dimensi kualitas layanan mempengaruhi kepuasaan pengguna AMS. Variabel yangpaling mempengaruhi kepuasan pengguna yaitu variabel faktor dimensi kualitas layanan denganloading faktor 0,592. Diikuti dengan faktor dimensi kualitas informasi dengan nilai loading faktorsebesar 1,515 dan variabel faktor dimensi Kualitas Sistem dengan nilai loading faktor sebesar0,042, selanjutnya variabel faktor dimensi Net Benefit dengan nilai loading faktor sebesar0,0,110. Secara umum kualitas sistem informasi Akademik Manajemen Sistem (AMS)memberikan pengaruh terhadap kepuasan pengguna
PENERAPAN BAYESIAN BELIEF NETWORK UNTUK ANALISIS DATA KRIMINAL Rio Rio; Dedi Trisnawarman; Bagus Mulyawan
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 2, No 2 (2014): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v2i2.3222

Abstract

Fokus utama dalam penelitian ini untuk membangun model bayesian terbaik dalam mencari profil kejahatan di Indonesia dengan mengunakan metode Bayesian Belief Network. Bayesian Belief Network atau biasa disbut Bayesian Network adalah model distribusi probabilitas gabungan yang digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan pada keadaan yang tidak pasti. Bayesian Network ditampilkan dalam bentuh grafik yang merepresentasi suatu kumpulan variabel yang acak dan ketergantungan secara kondisional yang disebut directed acyclic graph(DAG). Dikarenakan Weka merupakan aplikasi pembelajaran mesin yang menyediakan berbagai algoritma untuk membantu dalam tugas penggalian data, seperti klasifikasi, regresi dan clusetering untuk tujuan penelitian, kami menggunakan Weka untuk membangun model DAG dengan menggunakan modul bayesnet classifier pada Weka yang berisi berbagai algoritma pencarian model seperti K2, Hillclimber, Tabu Search, Tree Augmented Naive Bayes dan lainya. Pencarian yang dilakukan dengan melakukan perbandingan algoritma pencarian untuk mencari model DAG dengan akurasi terbaik yang akan digunakan untuk pencarian profil kriminalitas di Indonesia. Setelah model DAG terbaik didapatkan, tahap selanjutnya adalah membuat rumus klasifikasi dari model DAG yang telah terbentuk sebelumnya. Algoritma pencarian terbaik yang dihasilkan Weka juga dibuat versi sendiri dengan tujuan sebagai pembanding dengan model yang telah dibentuk oleh Weka. Key words Bayesian Belief Networks, Data Mining, Neural Network, Weka, directed acyclic graph .
SOSIALISASI DAN PENDAMPINGAN PENYUSUNAN PEMBUKUAN SEDERHANA PRODUKSI INDUSTRI RUMAH TANGGA BERBASIS UBI KAYU DI DUSUN II KELURAHAN M. SITIHARJO Febrina Nur Annisa; Syabawaihi Syabawaihi; Rio Rio; Ahmad Marsehan
JURNAL CEMERLANG : Pengabdian pada Masyarakat Vol 5 No 2 (2023): JURNAL CEMERLANG: Pengabdian Pada Masyarakat
Publisher : LP4MK STKIP PGRI Lubuklinggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31540/jpm.v5i2.2377

Abstract

The objectives of this PKM activity are to (1) provide an understanding of the benefits of having bookkeeping in business administration, and (2) provide assistance to UMKM entrepreneurs who are the target group regarding procedures for compiling simple bookkeeping, especially in calculating the cost of production and profit and loss. The stages of implementation in PKM: the preparation stage, the training/socialization stage, the implementation stage, and the evaluation stage. This cassava-based processing business carried out by women in the M.Sitiharjo sub-district has adequate business prospects, and is possible to develop in the future. The implementation of this community service took place due to the open, adaptive and enthusiastic attitude of the participants. This situation, the existence of business potential for development, the expectations expressed by participants for this PKM activity to continue, as well as the existence of government policies to encourage the downstream of various products became the basis for consideration for the team to continue PKM activities in cassava-based home industry business groups that in the village of M. Sitiharjo.
Co-Authors Apriyudi Apriyudi bagus Mulyawan Dedi Trisnawarman Febrina Nur Annisa Firdaus Firdaus Marsehan, Ahmad Syabawaihi Syabawaihi