Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.8
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Digital Transformation Technology (Digitech) Jurnal Saintekom (Sains dan Teknologi Komputasi)
Harbani, Arif
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT Education Library & Information Science Public Health Social Sciences

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : digital transformation technology digitech

 1 
Penerapan Metode Simple Additive Weighting untuk Penerimaan Pegawai Tidak Tetap di Pemerintahan Syafrial, Syafrial; Harbani, Arif; Apriani, Irna
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.4501

Abstract

Proses rekrutmen Pegawai Tidak Tetap Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Kepala Sub Bagian Umum dan Kepegawaian memilih dan menyeleksi satu persatu data pelamar yang masuk. Apabila datanya lengkap bagian Kasubag Umpeg akan memanggil pelamar untuk mengikuti tahapan seleksi. Banyaknya pelamar membuat pihak Kepegawaian sering mengalami kesulitan dalam memilih calon pegawai tidak tepat, dan dalam proses seleksi proses pengambilan keputusan yang diambil sangat dipengaruhi faktor subjektifitas dari yang menginterview untuk pengambil keputusan didalamnya diterapkan variabel-variabel seperti Pendidikan, Tes Tertulis dan Test Wawancara.Telah dilakukan uji kelayakan pada aplikasi yang dibangun, dengan nilai kelayakan sebesar 87,6%, yang bermakna aplikasi yang dibangun sangat layak dan juga sudah dilakukan uji nilai dengan menggunakan rumus Rank Spearman dengan hasil nilai 0,99.
Penerapan Metode Naive Bayes untuk Penentuan Penanganan Pasien pada Penyakit ISPA Harbani, Arif; Syafrial, Syafrial; Warmansyah, Julio; Arif, Alya Fairuzi
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.5190

Abstract

Pada bidang kesehatan, penentuan penanganan pasien di puskesmas merupakan hal yang sangat penting dalam memastikan pasien mendapatkan perawatan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam konteks penentuan penanganan pasien guna membantu mengantisipasi penanganan pasien secara lebih efisien. Berdasarkan pada permasalahan yaitu belum diketahui faktor penentu dan tingkat efektif dalam penentuan penanganan pasien. Untuk itu diperlukan penentuan penanganan pasien pada puskesmas menggunakan Algoritma Naive Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pasien yang nantinya dapat lebih diutamakan penanganannya dengan tepat, mengembangkan prototype aplikasi Penerapan Metode Naive Bayes untuk Penentuan Penanganan Pasien pada Penyakit ISPA dan mengukur tingkat ketepatan dan efektifitas penerapan Algoritma Naive Bayes. Pada aplikasi yang dibangun telah dilakukan uji kelayakan dengan ahli sistem sehingga diperoleh hasil presentase kelayakan sebesar 100% dan di interpretasikan "Sangat Layak". Telah dilakukan uji pengguna dengan menggunakan kuisioner PSSUQ sesuai dengan Kategori PSSUQ diantaranya yaitu nilai (Overall) 81.25 sebesar %, kegunaan sistem (Sysuse) kepuasan sebesar 86.67%, kualitas informasi (Infoqual) sebesar 80% dan kualitas antarmuka (Interqual) sebesar 75%, yang artinya aplikasi ini “Sangat Layak” digunakan
Penerapan Metode Simple Additive Weighting untuk Penerimaan Pegawai Tidak Tetap di Pemerintahan Syafrial, Syafrial; Harbani, Arif; Apriani, Irna
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.4501

Abstract

Proses rekrutmen Pegawai Tidak Tetap Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Kepala Sub Bagian Umum dan Kepegawaian memilih dan menyeleksi satu persatu data pelamar yang masuk. Apabila datanya lengkap bagian Kasubag Umpeg akan memanggil pelamar untuk mengikuti tahapan seleksi. Banyaknya pelamar membuat pihak Kepegawaian sering mengalami kesulitan dalam memilih calon pegawai tidak tepat, dan dalam proses seleksi proses pengambilan keputusan yang diambil sangat dipengaruhi faktor subjektifitas dari yang menginterview untuk pengambil keputusan didalamnya diterapkan variabel-variabel seperti Pendidikan, Tes Tertulis dan Test Wawancara.Telah dilakukan uji kelayakan pada aplikasi yang dibangun, dengan nilai kelayakan sebesar 87,6%, yang bermakna aplikasi yang dibangun sangat layak dan juga sudah dilakukan uji nilai dengan menggunakan rumus Rank Spearman dengan hasil nilai 0,99.
Penerapan Metode Naive Bayes untuk Penentuan Penanganan Pasien pada Penyakit ISPA Harbani, Arif; Syafrial, Syafrial; Warmansyah, Julio; Arif, Alya Fairuzi
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.5190

Abstract

Pada bidang kesehatan, penentuan penanganan pasien di puskesmas merupakan hal yang sangat penting dalam memastikan pasien mendapatkan perawatan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam konteks penentuan penanganan pasien guna membantu mengantisipasi penanganan pasien secara lebih efisien. Berdasarkan pada permasalahan yaitu belum diketahui faktor penentu dan tingkat efektif dalam penentuan penanganan pasien. Untuk itu diperlukan penentuan penanganan pasien pada puskesmas menggunakan Algoritma Naive Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pasien yang nantinya dapat lebih diutamakan penanganannya dengan tepat, mengembangkan prototype aplikasi Penerapan Metode Naive Bayes untuk Penentuan Penanganan Pasien pada Penyakit ISPA dan mengukur tingkat ketepatan dan efektifitas penerapan Algoritma Naive Bayes. Pada aplikasi yang dibangun telah dilakukan uji kelayakan dengan ahli sistem sehingga diperoleh hasil presentase kelayakan sebesar 100% dan di interpretasikan "Sangat Layak". Telah dilakukan uji pengguna dengan menggunakan kuisioner PSSUQ sesuai dengan Kategori PSSUQ diantaranya yaitu nilai (Overall) 81.25 sebesar %, kegunaan sistem (Sysuse) kepuasan sebesar 86.67%, kualitas informasi (Infoqual) sebesar 80% dan kualitas antarmuka (Interqual) sebesar 75%, yang artinya aplikasi ini “Sangat Layak” digunakan
Penerapan Metode SAW dalam Menentukan Rekomendasi PNS Teladan di Instansi TNI AD Warmansyah, Julio; Syafrial, Syafrial; Harbani, Arif; Al Qorni, Lulut Ugi Wais
Digital Transformation Technology Vol. 5 No. 1 (2025): Periode Maret 2025
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v5i1.6572

Abstract

Pegawai Negeri Sipil (PNS) sebagai bagian dari Aparatur Sipil Negara (ASN) memegang peran penting dalam mendukung keberhasilan instansi pemerintah, termasuk di lingkungan TNI AD, khususnya di PUSDIKZI. Penilaian PNS teladan selama ini dilakukan secara manual oleh petugas penilai, namun metode tersebut kurang efisien karena memakan waktu dan berpotensi menimbulkan subjektivitas, terutama saat nilai antarpegawai memiliki hasil yang sama. Kriteria penilaian meliputi nama, nilai sikap, orientasi pelayanan, integritas, komitmen, disiplin, kerja sama, perilaku, dan prestasi. Untuk meningkatkan objektivitas dan efisiensi penilaian, digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini bekerja dengan memberikan bobot pada setiap kriteria dan menghitung nilai akhir untuk menentukan pegawai yang paling memenuhi kriteria. Aplikasi berbasis SAW yang dibangun dalam penelitian ini telah diuji dan memperoleh nilai kelayakan sebesar 91,37%, menunjukkan bahwa aplikasi sangat layak digunakan. Selain itu, uji validitas dengan metode Rank Spearman menghasilkan nilai 0,838, yang menunjukkan korelasi sangat kuat antara sistem dan hasil penilaian manual. Dengan demikian, aplikasi ini terbukti efektif dalam membantu pengambilan keputusan penilaian PNS teladan secara cepat, objektif, dan tepat.
Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Dosen Teladan Syafrial, Syafrial; Harbani, Arif; Warmansyah, Julio; Mi’raj, Agil
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.7506

Abstract

Proses seleksi dosen teladan sering menghadapi kendala dalam penilaian yang subjektif dan tidak terstruktur. Seleksi yang masih dilakukan secara manual dan bergantung pada penilaian langsung atasan menimbulkan ketidakakuratan dalam rekomendasi dosen teladan. Ketidakjelasan dalam pembobotan kriteria dan bias personal menyebabkan rendahnya transparansi dan keadilan dalam seleksi, yang dapat mengurangi motivasi dosen dalam meningkatkan kinerja mereka. Penelitian ini bertujuan mengaplikasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam sistem pendukung keputusan untuk meningkatkan objektivitas dan efektivitas dalam proses seleksi dosen teladan. Metode ini digunakan untuk membandingkan kinerja dosen berdasarkan kriteria yang objektif, menghasilkan rekomendasi yang lebih transparan dan akurat. Selain itu, penelitian ini juga berfokus pada pengembangan prototipe sistem informasi pendukung keputusan untuk seleksi dosen teladan yang lebih efektif. Hasil penelitian menunjukkan metode AHP berhasil merekomendasikan Budi Hartono sebagai dosen teladan teratas dengan nilai 0,093. Sistem ini terbukti efektif dan dinilai "Sangat Layak", didukung oleh hasil uji ahli dengan kelayakan 100%, kepuasan pengguna sebesar 88%, serta uji korelasi Spearman Rank yang menunjukkan hubungan "Kuat" senilai 0,72. Hal ini membuktikan sistem mampu memberikan rekomendasi yang lebih akurat, objektif, dan transparan
Penerapan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Jenis Suara Vokal Paduan Suara Berdasarkan Fitur Akustik Harbani, Arif; Febriantoro, F.R. Dwi; Sarjanoko, Joko; Rahmi, Syafira Amatur
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.7922

Abstract

Paduan suara merupakan entitas seni vokal kompleks yang mengandalkan keselarasan antara kategori vokal (Sopran, Alto, Tenor, Bass) untuk mencapai harmoni optimal. Namun, klasifikasi suara yang dilakukan secara manual oleh pelatih seringkali terhambat oleh subjektivitas perseptual dan inefisiensi waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pendekatan  Machine Learning  berbasis  Convolutional Neural Network  (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2 guna mengotomatisasi klasifikasi vokal secara objektif. Metodologi yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan ekstraksi fitur akustik Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Sinyal audio diproses dengan  sampling rate  22.050 Hz dan dikonversi menjadi citra spektrogram 224x224 piksel untuk memenuhi standar input MobileNetV2. Hasil eksperimen pada dataset vokal wanita (51 Sopran, 44 Alto) menunjukkan tingkat akurasi sebesar 78,1%, dengan nilai  Precision  85%,  Recall  64,2%, dan  F1-Score  73,2%. Efisiensi komputasi MobileNetV2 melalui  Inverted Residual Blocks  dan  Linear Bottlenecks (Sandler et al., 2018) memungkinkan inferensi cepat pada  backend  Flask. Evaluasi kebergunaan melalui kuesioner PSSUQ (Lewis, 1995) menghasilkan skor kepuasan keseluruhan sebesar 83,56%, yang menempatkan sistem dalam kategori "Sangat Efektif". Meskipun terdapat tantangan pada nilai  Recall  akibat kemiripan fitur spektral pada zona transisi vokal, sistem ini terbukti mampu mentransformasi paradigma klasifikasi dari berbasis intuisi ( intuition-driven ) menjadi berbasis data (data-driven), yang secara signifikan mereduksi waktu persiapan komposisi paduan suara.
Co-Authors Abdilah, Bilal Al Qorni, Lulut Ugi Wais Apriani, Irna Arif, Alya Fairuzi Daminatila, Muhammad Febriantoro, F.R. Dwi Julio Warmansyah Junaedi, Dadang Mintarsih Mintarsih, Mintarsih Mi’raj, Agil Rahmi, Syafira Amatur Sarjanoko, Joko Supriyatna, Alam Syafrial Syafrial Zein, Aliyatu Shabrina Zulfikar, Daud