Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Minfo Polgan (JMP)
Muhammad Furqon Siregar
Universitas Pembinaan Masyarakat Indonesia
Computer Science & IT Library & Information Science Mathematics Social Sciences

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Multimedia User Experience terhadap Keterlibatan Pengguna pada Sistem Kuis Digital Berbasis Gamifikasi: Studi Komparatif ZEP Quiz dan Quizizz Auliana Nasution; Chairul Imam; Muhammad Furqon Siregar
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15845

Abstract

Penelitian ini menganalisis perbedaan Multimedia User Experience (MUX) terhadap keterlibatan pengguna pada dua platform kuis digital berbasis gamifikasi, yaitu ZEP Quiz dan Quizizz. Menggunakan pendekatan kuantitatif komparatif, penelitian ini melibatkan instrumen User Experience Questionnaire (UEQ) dan System Usability Scale (SUS) dengan analisis Independent Sample t-test. Hasil uji reliabilitas menunjukkan seluruh indikator MUX dan keterlibatan pengguna memiliki nilai Cronbach’s Alpha antara 0,861–0,903, menandakan reliabilitas tinggi. Secara deskriptif, ZEP Quiz unggul dalam kualitas visual dan interaktivitas, sementara Quizizz lebih menonjol pada aspek navigasi dan umpan balik. Uji t menunjukkan perbedaan signifikan (p < 0,01) di seluruh dimensi MUX. Dari sisi keterlibatan pengguna, ZEP Quiz menghasilkan keterlibatan emosional lebih tinggi, sedangkan Quizizz unggul dalam keterlibatan kognitif dan perilaku. Analisis log menunjukkan bahwa ZEP Quiz mendorong durasi eksplorasi lebih lama (312 detik), sementara Quizizz lebih efisien dengan tingkat penyelesaian 97%. Kesimpulan, keseimbangan antara estetika visual, efisiensi navigasi, dan interaktivitas multimedia menjadi faktor penting dalam meningkatkan keterlibatan pengguna pada sistem kuis digital berbasis gamifikasi. Pengembang sistem digital disarankan untuk mengoptimalkan interaktivitas dan umpan balik real-time tanpa mengorbankan kesederhanaan navigasi.
Model Fuzzy Logic Untuk Memprediksi Resiko Kecelakaan Kerja Berbasis Smart Construction Siti Sarah Harahap; Muhammad Furqon Siregar
Jurnal Minfo Polgan Vol. 15 No. 2 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v15i2.16376

Abstract

A fuzzy logic model can be applied in predicting the risk of work accidents, where an intelligent framework that integrates the Internet of Things (IoT). Fuzzy Logic Model, Work accident risk, and Safety Recommendation Engine (SRE) for predicting the risk of work accidents in a smart construction environment. Existing construction safety systems generally use a threshold-based approach and are not yet able to provide transparency in decision-making. To overcome these limitations, this study uses parameters such as working temperature, noise level, worker fatigue, compliance with the use of personal protective equipment (PPE), and distance to hazardous areas. A total of 500 synthetic work safety scenarios were built based on construction project conditions validated by OHS experts. The evaluation was carried out by comparing the proposed framework with Decision Tree, Random Forest, XGBoost, and Fuzzy Mamdani. The results of the study show that this model design has better classification performance and is able to explain the factors causing risk through the Risk Explanation Index (REI). In addition, the Safety Recommendation Engine successfully produces mitigation recommendations according to the dominant factors causing risk. This research contributes to the development of Artificial Intelligence Models in work safety management and supports the implementation of Smart Construction. Keywords: Artificial Intelligence, Decision Tree, Fuzzy Logic, Internet Of Things, Smart Construction
Implementasi Algoritma Machine Learning untuk Menganalisis Pola Tingkah Laku dalam Menggunakan Internet Chairul Imam; Muhammad Furqon Siregar
Jurnal Minfo Polgan Vol. 15 No. 2 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v15i2.16385

Abstract

Implementasi Algoritma Machine Learning untuk Menganalisis Pola Tingkah Laku dalam Menggunakan Internet merupakan upaya untuk memahami dan menganalisis pola perilaku pengguna internet secara mendalam. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tren, preferensi, dan kebiasaan pengguna internet menggunakan teknik pembelajaran mesin. Penggunaan data besar yang dihasilkan dari aktivitas daring, seperti pencarian, keterlibatan di media sosial, dan cara penggunaan aplikasi, memungkinkan penerapan algoritma pembelajaran mesin untuk menarik informasi berharga. Ini selanjutnya dapat membantu meningkatkan pengalaman pengguna, memperkuat keamanan data, serta merumuskan strategi pemasaran yang lebih efektif. Studi ini terdiri dari beberapa tahap, termasuk pengumpulan data, persiapan data, pemilihan fitur, pelatihan model pembelajaran mesin, penilaian performa, dan analisis hasil. Temuan dari analisis pola perilaku pengguna internet dapat memberikan wawasan yang signifikan bagi penyedia layanan internet, pengembang aplikasi, dan peneliti dalam memahami preferensi pengguna, meningkatkan layanan, serta menciptakan produk dan strategi bisnis yang lebih sesuai dengan kebutuhan serta harapan pengguna.Dengan demikian, penggunaan algoritma machine learning dalam menganalisis pola perilaku penggunaan internet memiliki potensi besar untuk memperdalam pemahaman dalam bidang ini dan mendukung pengembangan layanan serta produk yang lebih responsif dan adaptif terhadap kebutuhan pengguna.
Co-Authors Chairul Imam Nasution, Auliana Siti Sarah Harahap