Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Journal Of Computer Science And Technology Jurnal Bisnis Digital
Hasibuan, Muhammad Hari
Lhokseumawe State Polytechnic
Aerospace Engineering Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Neuroscience Social Sciences Transportation

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

Found 6 Documents
Search

 1 
Simulasi Penerapan Metode Decision Tree (C4.5) Pada Penentuan Status Gizi Balita Annas Prasetio; Muhammad Hari Hasibuan; Primatua Sitompul
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 4, No 3 (2021): Juni 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (357.375 KB) | DOI: 10.32672/jnkti.v4i3.2983

Abstract

Abstrak— Permasalahan yang terjadi di Indonesia sampai saat ini adalah permasalahan mengenai kesehatan, seperti masalah yang terjadi pada kesehatan gizi balita salah satunya. Banyak balita yang mengalami gangguan kesehatan yang dapat menjadi pemicu pada status gizi. Hal ini menjadi perhatian serius bagi negara dan khususnya para orang tua. Adapun cara menentukan Status gizi pada balita dapat dinilai dengan mengukur tubuh balita berdasarkan umur, tinggi dan berat badannya. Untuk dapat mengetahui status gizi pada balita. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 123 data dengan kelahiran balita dari 2015 sampai 2019. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pohon keputusan berdasarkan data yang ada untuk dianalisa kesesuainnya dan dilakukan klasifikasi. Hasil uji coba menunjukkan terdapat kesesuain Decision Tree dengan data yang ada. Algoritma C45 memberikan akurasi yang lebih baik karena algoritma C4.5 membangun pohon dengan jumlah cabang tiap simpul sesuai dengan nilai simpul tersebut. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 mampu mengklasifikasikan status gizi balita.  .Kata kunci: Status Gizi, Decision Tree, Algoritma C4.5.
Implementasi Metode RELU, SIGMOID, MSE, Dan SGD Dalam Memprediksi Tingkat Pemahaman Siswa/I Pada Mata Pelajaran Pemrograman Di SMKS Mustafa Perbaungan Annas Prasetio; Muhammad Hari Hasibuan; Primatua Sitompul
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 4, No 3 (2021): Juni 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (271.693 KB) | DOI: 10.32672/jnkti.v4i3.2963

Abstract

Abstrak— Didalam dunia pendidikan, pencapaian akademik sangat diharuskan bagi siswa/i untuk semua mata pelajaran yang ada disekolah. Pencapaian akademik merupakan salah satu yang dianggap sebagai suatu keberhasilan siswa/I dalam memahami pelajaran yang diberikan. Salah satu mata pelajaran yang akan diprediksi tingkat pemahamannya adalah mata pelajaran pemrograman di SMKS Mustafa Perbaungan. Dalam penelitian ini menggunakan data sampel 5 siswa/I dengan menggunakan beberapa kriteria seperti pengetahuan, keterampilan, tugas yang diberikan dan antusias. Metode yang diterapkan adalah kombinasi dari metode RELU, SIGMOID, MSE dan SGD. Adapun hasil dari penelitian ini adalah dengan menggunakan hasil keputusan memahami dan cukup memahami. Penelitian ini masih berupa rancangan sehingga diharapkan dapat memberikan gambaran dalam menerapkan metode Deep Learning untuk memprediksi tingkat pemahaman siswa/I di sekolah..Kata kunci: Prediksi, RELU, SIGMOID, MSE, SGD.
Simulasi Penerapan Metode Decision Tree (C4.5) Pada Penentuan Status Gizi Balita Annas Prasetio; Muhammad Hari Hasibuan; Primatua Sitompul
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 4, No 3 (2021): Juni 2021
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v4i3.2983

Abstract

Abstrak— Permasalahan yang terjadi di Indonesia sampai saat ini adalah permasalahan mengenai kesehatan, seperti masalah yang terjadi pada kesehatan gizi balita salah satunya. Banyak balita yang mengalami gangguan kesehatan yang dapat menjadi pemicu pada status gizi. Hal ini menjadi perhatian serius bagi negara dan khususnya para orang tua. Adapun cara menentukan Status gizi pada balita dapat dinilai dengan mengukur tubuh balita berdasarkan umur, tinggi dan berat badannya. Untuk dapat mengetahui status gizi pada balita. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 123 data dengan kelahiran balita dari 2015 sampai 2019. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pohon keputusan berdasarkan data yang ada untuk dianalisa kesesuainnya dan dilakukan klasifikasi. Hasil uji coba menunjukkan terdapat kesesuain Decision Tree dengan data yang ada. Algoritma C45 memberikan akurasi yang lebih baik karena algoritma C4.5 membangun pohon dengan jumlah cabang tiap simpul sesuai dengan nilai simpul tersebut. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 mampu mengklasifikasikan status gizi balita.  .Kata kunci: Status Gizi, Decision Tree, Algoritma C4.5.
Implementasi Metode RELU, SIGMOID, MSE, Dan SGD Dalam Memprediksi Tingkat Pemahaman Siswa/I Pada Mata Pelajaran Pemrograman Di SMKS Mustafa Perbaungan Annas Prasetio; Muhammad Hari Hasibuan; Primatua Sitompul
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 4, No 3 (2021): Juni 2021
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v4i3.2963

Abstract

Abstrak— Didalam dunia pendidikan, pencapaian akademik sangat diharuskan bagi siswa/i untuk semua mata pelajaran yang ada disekolah. Pencapaian akademik merupakan salah satu yang dianggap sebagai suatu keberhasilan siswa/I dalam memahami pelajaran yang diberikan. Salah satu mata pelajaran yang akan diprediksi tingkat pemahamannya adalah mata pelajaran pemrograman di SMKS Mustafa Perbaungan. Dalam penelitian ini menggunakan data sampel 5 siswa/I dengan menggunakan beberapa kriteria seperti pengetahuan, keterampilan, tugas yang diberikan dan antusias. Metode yang diterapkan adalah kombinasi dari metode RELU, SIGMOID, MSE dan SGD. Adapun hasil dari penelitian ini adalah dengan menggunakan hasil keputusan memahami dan cukup memahami. Penelitian ini masih berupa rancangan sehingga diharapkan dapat memberikan gambaran dalam menerapkan metode Deep Learning untuk memprediksi tingkat pemahaman siswa/I di sekolah..Kata kunci: Prediksi, RELU, SIGMOID, MSE, SGD.
Model Kesiapan Transformasi Bisnis Digital UMKM Berbasis AI Generatif di Wilayah Pasca-Bencana (Studi Kasus UMKM Pascabencana Kota Lhokseumawe) Hasibuan, Muhammad Hari; Nasron, Riwanul
Jurnal Bisnis Digital Vol 5, No 2 (2025): Vol 5, No 2 (2025) : Edisi Juli - Desember 2025
Publisher : Fakultas Ekonomi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37598/bidig.v5i2.2645

Abstract

Wilayah Aceh merupakan salah satu daerah di Indonesia yang memiliki tingkat kerawanan bencana alam yang tinggi. Kondisi pasca-bencana berdampak signifikan terhadap keberlanjutan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) sebagai penopang utama perekonomian daerah. Transformasi bisnis digital berbasis Artificial Intelligence (AI) generatif menjadi salah satu solusi strategis untuk meningkatkan resiliensi dan pemulihan UMKM pasca-bencana. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun dan menguji model kesiapan transformasi bisnis digital UMKM berbasis AI generatif di wilayah pasca-bencana Provinsi Aceh. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei terhadap 120 pelaku UMKM terdampak bencana di Banda Aceh dan Aceh Besar. Data dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling–Partial Least Square (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesiapan teknologi, kesiapan sumber daya manusia, kesiapan organisasi, dan dukungan lingkungan berpengaruh positif dan signifikan terhadap transformasi bisnis digital UMKM. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa model empiris kesiapan transformasi digital UMKM berbasis AI generatif yang relevan dengan konteks pasca-bencana
Development Of A Web-Based Student Graduation Information System For Vocational High Schools Using The Waterfall Method Muhammad Hari Hasibuan; Annas Prasetio; Riwanul Nasron; Arwin Putra; Ahmad Afif
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 4 No 3 (2026): JOCSTEC - September
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v4i3.770

Abstract

Advances in information technology have driven digital transformation across many sectors, including education. One administrative service that is still largely handled conventionally is the announcement of student graduation results and the distribution of Graduation Certificates (Surat Keterangan Lulus/SKL), which makes the delivery of information relatively inefficient. This study aims to build a web-based Student Graduation Information System for vocational high schools (SMK) that simplifies graduation-data management for school administrators and gives students online access to their graduation information. The system was built using the Waterfall method, covering requirements analysis, design, implementation, testing, and maintenance, and was implemented with the Laravel framework, the PHP programming language, a MySQL database, and a Bootstrap interface. It serves two types of users: administrators, who manage graduation data, and students, who can check their graduation status without logging in by entering their National Student Identification Number (NISN). Students who pass can download their SKL directly in PDF format. The system was evaluated through Black Box Testing and the System Usability Scale (SUS). Testing showed that every system function operated as intended, while the usability evaluation returned an average SUS score of 84.5, placing it in the Excellent (Grade A) category. Overall, the system improves the efficiency of school administration, speeds up the delivery of graduation information, and supports the broader digitalization of educational services.
Co-Authors Ahmad Afif Annas Prasetio Annas Prasetio Primatua Sitompul Primatua Sitompul Putra, Arwin Riwanul Nasron