Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.203
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Informatik : Jurnal Ilmu Komputer International Journal of Computer and Information System (IJCIS) BHAKTI PERSADA Jurnal Aplikasi IPTEKS (Journal of Applied Sciences and Technology) Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science (JDAICS) Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Rumui, Nelson
Unknown Affiliation
Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
APLIKASI PEMBELAJARAN BAHASA INGGRIS BAGI ANAK USIA DINI BERBASIS ANDROID DI ARHAB LEARNING CENTER (ALC) Rumui, Nelson; Anas , Syukron; Maulida Al Hamid , Deisya
Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science Vol. 1 No. 3 (2024): Juli
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59407/jdaics.v1i3.1138

Abstract

Pengenalan bahasa Inggris pada anak usia dini merupakan hal yang sangat penting karena usia dini merupakan periode emas bagi anak untuk belajar mengenai bahasa dan memiliki dampak jangka panjang terhadap kemampuan berbahasa mereka. mempelajari bahasa Inggris bagi anak usia dini harus memiliki banyak media agar tidak membosankan. Salah satu tempat belajar bahasa Inggris di Kabupaten Fakfak yaitu Arhab Learning Center (ALC) yang melakukan proses pembelajaran bahasa Inggris dengan menggunakan alat-alat peraga namun belum menggunakan teknologi seperti aplikasi pada gadget dalam proses pembelajarannya dimana penggunaan gadget telah merevolusi cara manusia berinteraksi, belajar, dan menjalani kehidupan sehari-hari. Metode waterfall digunakan dalam penelitian ini dengan tahapan (1) Analisis kebutuhan, (2) Desain aplikasi, (3) Implementasi aplikasi, (4) Pengujian aplikasi, dan (5) Perawatan aplikasi. Dalam proses pengambilan data, peneliti melakukan wawancara dengan pemilik ALC, studi literatur, dan validasi aplikasi. Aplikasi ini dibangun menggunakan MIT App Inventor yang merupakan salah satu platform web open source yang dikelola oleh Massachusetts Institute of Technology. Dalam aplikasi yang dibuat terdapat 5 (lima) pilihan pembelajaran yang terdiri dari (1) Pengenalan Warna, (2) Pengenalan nama-nama buah, (3) Pengenalan nama-nama hewan, (4) Pengenalan Angka, dan (5) Pengenalan huruf bagi anak-anak usia dini. aplikasi ini menampilkan pilihan gambar interaktif yang memudahkan anak usia dini dalam penggunaanya. Diharapkan aplikasi yang telah dibuat berguna bagi pihak ALC dalam proses pembelajaran bahasa Inggris.
Comparison of Apriori Algorithm and FP-Growth in Managing Store Transaction Data Anas, Syukron; Rumui, Nelson; Roy, Andi; Saputro, Pujo Hari
International Journal of Computer and Information System (IJCIS) Vol 3, No 4 (2022): IJCIS : Vol 3 - Issue 4 - 2022
Publisher : Institut Teknologi Bisnis AAS Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29040/ijcis.v3i4.96

Abstract

The role and position of data in today's digital era are very important, data can be likened to a resource that can be explored further to produce new information or knowledge. Seeing the importance of data position, several solutions can be offered in getting more value from data, one of which is the use of Data Mining techniques with association techniques, several types of association techniques are a priori algorithms and FP-Growth algorithms. Based on the research results, the a priori algorithm produces a combination of goods with a confidence value of 98.4 and a support value of 98.4, and the algorithm produces a combination of goods with a support value of 95.2 and a confidence value of 95.2. The comparison of these two algorithms in making associations results in a faster execution time of the FP-Growth algorithm than Apriori, and the Apriori algorithm produces more varied itemset combinations.
Penerapan Metode Weighted Product (WP) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Pada Dewata Store Fakfak Rumui, Nelson; Nur Rolan Niah, Cahya; Rumalutur, Fathurrahman; Sakinah, Nur
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 6: Desember 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024118739

Abstract

Perekrutan  karyawan  penting bagi perusahaan untuk mendapatkan karyawan baru yang potensial guna mendukung produktivitas perusahaan. Dewata Store Fakfak merupakan perusahaan dagang yang melayani penjualan dan pembelian aneka kebutuhan masyarakat. Namun rekrutmen karyawan Dewata Store Fakfak masih dilakukan secara manual di mana pelamar masih membawa berkas secara langsung dan perusahaan sering kali kesulitan karena banyaknya calon karyawan sehingga proses rekrutmen masih membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem penunjang pengambilan keputusan dengan menggunakan pendekatan solusi multi-kriteria dan metode Weighted Product (WP), di mana banyak kriteria yang perlu diperhatikan dalam pemilihan karyawan. Dalam mengimplementasikan metode WP untuk penentuan penerimaan karyawan di Dewata Store Fakfak melalui langkah berikut:(1) penentuan alternatif, (2) Penentuan Kriteria, (3) Penentuan tingkat kepentingan setiap kriteria, (4) Penentuan bobot, (5) Penentuan nilai setiap alternatif di setiap kriteria, (6) Penentuan kategori (cost/benefit) di setiap kriteria, (7) Melakukan normalisasi, (8) Menghitung nilai vektor S, (9) Menghitung nilai vektor S, dan (10) Melakukan perankingan. Penelitian ini ditentukan berdasarkan 9 (sembilan) kriteria yaitu wawancara, tes kepribadian, tes matematika, surat lamaran, CV, KTP, ijazah terakhir, SKCK dan surat kesehatan dengan 10 data sampel. Pada pengujian sistem, metode yang digunakan adalah black box testing, di mana  keseluruhan pengujian berhasil dilakukan. Tujuan penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan dalam proses penerimaan karyawan baru di Dewata Store Fakfak. Hasil penelitian ini dimaksudkan untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam mengidentifikasi karyawan berdasarkan kebutuhan dan kriteria Dewata Store Fakfak.   Abstract Employee recruitment is important for companies to get potential new employees to support company productivity. Dewata Store Fakfak is a trading company that serves sales and purchases of various community needs. However, recruitment of Dewata Store Fakfak employees is still done manually where applicants still bring files directly and the company often has difficulties because of the large number of prospective employees so the recruitment process still takes a long time. Therefore, a decision support system is needed using a multi-criteria solution approach and the Weighted Product (WP) method, where many criteria need to be considered in employee selection. In implementing the WP method for determining employee recruitment at the Dewata Store Fakfak through the following steps:(1) determining alternatives, (2) Determining Criteria, (3) Determining the level of importance of each criterion, (4) Determining weights, (5) Determining the value of each alternative in each criterion, (6) Determining the category (cost/benefit) in each criterion, (7) Carrying out normalization, (8) Calculating the S vector value, (9) Calculating the S vector value, and (10) Ranking. This research was determined based on 9 (nine) criteria, namely interview, personality test, mathematics test, application letter, CV, KTP, latest diploma, SKCK and health certificate with 10 sample data. In system testing, the method used is black box testing, where the entire test is carried out successfully. The aim of this research is to produce a decision support system in the process of accepting new employees at Dewata Store Fakfak. The results of this research are intended to facilitate decision making in identifying employees based on the needs and criteria of Dewata Store Fakfak.
EDUKASI PEDULI SAMPAH PADA SISWA SEKOLAH DASAR MADRASAH IBTIDA’IYAH NURUL HUDA KABUPATEN FAKFAK Rumui, Nelson; Anas, Syukron; Al Hamid, Deisya
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 12 No. 1 (2025): JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT 2025
Publisher : P3M Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/abdimas.v12i1.7324

Abstract

Awareness of the importance of protecting the environment should not only be owned by everyone, both adults and children. Environmental education in elementary school is crucial because it is at this stage that children begin to understand the values of life and the importance of their role in keeping the environment clean. Currently, SD MI Nurul Huda Pasir Putih is committed to raising environmental awareness among students as part of character education. Based on the team's observation, the school does not yet have a structured special education program on waste management and environmental awareness. Most environmental learning activities are still general in nature and do not focus on concrete actions that can be applied by students in their daily lives. In addition, the school also faces limitations in terms of resources and learning materials that support environmental education programs. This activity was initiated to provide students with a deeper knowledge and understanding of the importance of keeping the environment clean, as well as teaching them how to manage waste properly. It is hoped that students can apply this knowledge in their daily lives and become agents of change in their neighborhood. The stages of this activity are preparation and survey, material delivery and interactive activities, documentation, evaluation, feedback collection, reporting, and follow-up. The team hopes that similar activities can be carried out in other schools, even from an early childhood education level.
Penerapan Sistem Informasi Pemetaan Covid-19 Di Kabupaten Fakfak Rumui, Nelson; Al Hamid, Deisya Maulida; Anas, Syukron
Bhakti Persada Jurnal Aplikasi IPTEKS Vol. 7 No. 2 (2021): Bhakti Persada Jurnal Aplikasi IPTEKS
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah, P3M, Politeknik Negeri Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31940/bp.v7i2.121-129

Abstract

Corona Virus Disease (Covid-19) merupakan penyakit yang disebabkan oleh jenis baru virus corona yang dapat menyebabkan gangguan pernapasan ringan hingga berat bagi manusia. Di Indonesia, status tanggap darurat Covid-19 telah ditetapkan sejak 29 Februari 2020. Namun, sebagaimana laporan yang dikeluarkan oleh Gugus Tugas Penanganan Covid-19, penyebaran kasus positif justru semakin meningkat dan meluas. Penerapan new normal di Kabupaten Fakfak dimulai pada bulan Juli 2020. Karena aka nada pergerakan manusia masuk dan keluar Fakfak, Pemda Fakfak mempunyai tugas dan tanggung jawab yang lebih dalam memantau masyarakat, agar rantai penularan Covid-19 dapat diputus. Kemampuan memahami risiko penyebaran Covid-19 secara spasial menjadi krusial bagi pengambil kebijakan baik di level pemerintahan pusat maupun daerah serta masyarakat dalam mitigasi pandemi global ini. Beranjak dari hal tersebut, dibutuhkan proses pemetaan partisipatif yang merupakan bagian dari proses perencanaan yang melibatkan masyarakat dalam mengindentifikasi data, pengumpulan informasi potensi masalah yang ada di wilayahnya dan pemberian edukasi sehingga pemahaman masyarakat terhadap lingkungannya meningkat. Berdasarkan hal tersebut, maka tujuan yang ingin dicapai dari program pengabdian kepada masyarakat ini adalah untuk menghasilkan sebuah sistem informasi terkomputerisasi untuk mendata dan mencatat serta memetakan data sebaran Covid-19 di kabupaten Fakfak. Dalam membangun sistem ini, tim pembuat sistem menggunakan metode pengembangan sistem model waterfall. Setelah sistem selesai dibangun, tim pelaksana pengabdian kepada masyarakat ini lalu melakukan serah terima sistem dan pelatihan cara pengaplikasian Sicovid-19 ini kepada tenaga administrasi Tim Gugus Tugas Covid-19 Kabupaten Fakfak. Saat ini Sicovid-19 ini masih diaplikasikan untuk melakukan pemetaan dan pemetaan kasus Covid-19 di Fakfak.
Analisis Komparasi Model Deep Learning CNN dengan VGG16 dalam Klasifikasi Jenis Bunga Rumui, Nelson; Mualo, Ardhyansyah; Rahayaan, Jacob; Batjo, Lourdes; Mokansi, Misael
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 21 No 1 (2025): April 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v21i1.11105

Abstract

Klasifikasi citra bunga merupakan tantangan penting dalam visi komputer karena citra bunga memiliki tingkat variasi yang tinggi dalam hal bentuk, warna, latar belakang, dan sudut pengambilan gambar, yang sering kali menyulitkan proses klasifikasi secara akurat. Permasalahan ini mendorong dilakukannya penelitian untuk mengembangkan dan membandingkan efektivitas dua pendekatan deep learning, yaitu arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang dibangun dari awal dan model VGG16 pre-trained yang diterapkan melalui metode transfer learning. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja kedua model dalam mengklasifikasikan lima jenis bunga daisy, dandelion, rose, sunflower, dan tulip berdasarkan akurasi, efisiensi pelatihan, dan kemampuan generalisasi. Dataset yang digunakan bersifat open-source dan diperoleh dari platform Kaggle, kemudian dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model CNN standar hanya mencapai akurasi sebesar 48%, sementara model berbasis VGG16 mencapai akurasi hingga 90%. Temuan ini menegaskan bahwa transfer learning dengan VGG16 merupakan pendekatan yang lebih unggul dan efektif untuk tugas klasifikasi citra bunga, terutama dalam skenario yang menuntut akurasi tinggi.  Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pengembangan sistem klasifikasi visual berbasis deep learning.
Co-Authors Al Hamid, Deisya Al Hamid, Deisya Maulida Anas , Syukron Anas, Syukron Batjo, Lourdes Maulida Al Hamid , Deisya Mokansi, Misael Mualo, Ardhyansyah Nur Rolan Niah, Cahya Nur Sakinah Pujo Hari Saputro Rahayaan, Jacob Roy, Andi Rumalutur, Fathurrahman