Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
10.78
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Keperawatan PROtek : Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Promotif: Jurnal Kesehatan Masyarakat Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Jurnal Manajemen Kesehatan Yayasan RS.Dr. Soetomo JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Jurnal Informasi Kesehatan Indonesia (JIKI) Journal of Health Sciences Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia (JMIKI) Ainet : Jurnal Informatika Jurnal Ilmiah Perekam dan Informasi Kesehatan Imelda (JIPIKI) Babali Nursing Research Madaniya J-PEN Borneo : Jurnal Ilmu Pertanian Tangible Journal Jurnal Pendidikan, Sains, Geologi, dan Geofisika (GeoScienceEd Journal) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Joutica : Journal of Informatic Unisla Al-Khidmah Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Ilmu Komputer PELS (Procedia of Engineering and Life Science) Economic Reviews Journal Jurnal Informatika Progres Media Bina Ilmiah International Journal of Health and Information System (IJHIS) Jurnal Abdimas Jatibara Pangulu Abdi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat VISA: Journal of Vision and Ideas Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara ARUS JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI Jurnal Intelek Insan Cendikia International Journal of Research in Counseling Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Kajian Ilmiah Mahasiswa Administrasi Publik (KIMAP) Jurnal Medis Umum
Titin Wahyuni
Informatika, Universitas Muhammadiyah Makassar
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemistry 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 Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 92 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : journal of muhammadiyahs application technology

 1 
Optimasi Penjadwalan dan Alokasi Kamar Rawat Inap RS PKU Unismuh Kota Makassar Menggunakan Priority Scheduling Uddin , Ardiansyah; Irhamna Rahman, Fachrim; Wahyuni, Titin; ardi24, ardiansyah_01
Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Vol. 4 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/1p4q2k23

Abstract

ABSTRAKManajemen ruang rawat inap merupakan komponen penting dalam operasional rumah sakit karena berkaitan langsung dengan kualitas pelayanan dan keselamatan pasien. Peningkatan jumlah pasien, keterbatasan kapasitas kamar, serta sistem penjadwalan yang masih bersifat manual sering menyebabkan ketidakefisienan dalam alokasi ruang rawat inap. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan manajemen ruang rawat inap di RS PKU Unismuh Makassar melalui penerapan algoritma Priority Scheduling. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif terapan dengan simulasi sistem berbasis data ketersediaan kamar, kondisi medis pasien, tingkat urgensi, kelas ruang rawat inap, serta spesialisasi dokter. Algoritma Priority Scheduling diterapkan untuk menentukan urutan pelayanan dan alokasi kamar berdasarkan prioritas medis pasien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengalokasikan ruang rawat inap secara optimal, terutama bagi pasien dengan prioritas tinggi, dengan tingkat efisiensi penggunaan ruang mencapai 100%. Selain itu, sistem dapat mengurangi waktu tunggu dan meningkatkan ketepatan pengambilan keputusan dalam penempatan pasien. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Priority Scheduling efektif dan adil dalam mendukung optimalisasi pengelolaan ruang rawat inap. Implikasi penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan decision support system berbasis algoritma dalam manajemen rumah sakit. Kata Kunci: Manajemen Ruang Rawat Inap, Priority Scheduling, Alokasi Kamar, Efisiensi Pelayanan, Rumah Sakit   ABSTRACTInpatient room management is a critical aspect of hospital operations as it directly affects service quality and patient safety. The increasing number of patients, limited room capacity, and manual scheduling systems often lead to inefficiencies in inpatient room allocation. This study aims to optimize inpatient room management at PKU Unismuh Makassar Hospital through the application of the Priority Scheduling algorithm. The research employs an applied quantitative approach using system simulation based on inpatient room availability data, patients’ medical conditions, urgency levels, room class categories, and doctors’ specializations. The Priority Scheduling algorithm is implemented to determine service order and room allocation according to patients’ medical priority levels. The results indicate that the proposed system is able to allocate inpatient rooms optimally, particularly for high-priority patients, achieving 100% room utilization efficiency for critical cases. In addition, the system reduces patient waiting time and improves the accuracy of decision-making in room assignment. The study concludes that the Priority Scheduling algorithm is an effective and fair approach for optimizing inpatient room management. The findings imply that this algorithm can be utilized as a decision-support system to enhance efficiency, responsiveness, and resource utilization in hospital inpatient services. Keyworsds: Inpatient room management, Priority Scheduling, room allocation, service efficiency, hospital
Penerapan Watermark‎‎‎‎‎ Tak Terlihat pada Materi Pembelajaran ‎Digital Menggunakan QR Code‎ dan Least Significant Bit Wahyuni, Titin; Hayat, Muhyiddin AM; khairat, arikal
Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Vol. 4 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/hqt4ec35

Abstract

ABSTRAKPerkembangan bahan ajar digital meningkatkan risiko pelanggaran hak cipta dan pemalsuan konten, sehingga diperlukan mekanisme perlindungan yang tidak mengganggu tampilan visual. Penelitian ini mengimplementasikan watermark‎ing‎ tak terlihat dengan menggabungkan Quick Response (QR) Code sebagai pembawa informasi dan steganografi‎ Least Significant Bit (LSB) sebagai teknik penyisipan pada citra yang terdapat dalam dokumen. Sistem dikembangkan berbasis web dengan tiga modul utama: pembuatan QR Code‎, penyisipan watermark‎, dan validasi dokumen. Evaluasi dilakukan pada 10 dokumen berformat DOCX dan PDF dengan total 169 gambar. Kinerja imperceptibility diukur menggunakan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) dan Mean Squared Error (MSE). Hasil pengujian menunjukkan PSNR berada pada rentang 55,4–67,1 dB dengan MSE sangat rendah (0,02–0,19), menandakan kualitas visual citra tetap terjaga. Selain itu, seluruh watermark‎ berhasil diekstraksi (100%) dan QR Code‎ dapat dipindai tanpa kegagalan. Validasi integritas payload‎ secara opsional menggunakan CRC32 terbukti membantu memastikan keutuhan data yang disisipkan. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi QR Code‎ dan LSB efektif, andal, dan efisien untuk melindungi bahan ajar digital dari penyalahgunaan tanpa menurunkan kualitas visual.Kata Kunci: Watermark‎ing‎ tak terlihat; QR Code‎; steganografi‎; Least Significant Bit; bahan ajar digital. ABSTRACTThe growth of digital teaching materials increases the risk of copyright infringement and content tampering, requiring protection mechanisms that do not degrade visual quality. This study implements an invisible watermark‎ing‎ scheme by combining Quick Response (QR) Code as the information carrier and Least Significant Bit (LSB) steganography for embedding within images contained in documents. A web-based system was developed with three core modules: QR Code‎ generation, watermark‎ embedding, and document validation. The evaluation used 10 DOCX and PDF documents comprising 169 images. Imperceptibility was assessed using Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Mean Squared Error (MSE). Experimental results indicate PSNR values of 55.4–67.1 dB with very low MSE (0.02–0.19), confirming that visual quality is preserved. All embedded watermark‎s were successfully extracted (100%), and the QR Code‎s remained fully scannable without failure. Optional payload‎ integrity checking using CRC32 further ensured the correctness of embedded data. Overall, the proposed QR Code‎–LSB combination provides a reliable and efficient approach to protect digital teaching materials against misuse while maintaining visual fidelity.Keywords: Invisible watermark‎ing‎; QR Code‎; steganography; Least Significant Bit; digital teaching materials.
Pendeteksi Objek Huruf Lontara Untuk Literasi ke Teks Latin Zainuddin, Mohammad Ramadhan; Rahman, Fahrim Irhamna; Wahyuni, Titin
Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Vol. 5 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/nth00674

Abstract

Kemajuan teknologi komputer telah mendorong inovasi dalam sistem pengenalan karakter otomatis, termasuk aksara Lontara’. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi efektivitas algoritma deteksi objek YOLOv8 dalam mengenali dan mengklasifikasikan karakter aksara Lontara’ dengan akurasi tinggi. Studi dilakukan di Universitas Muhammadiyah Makassar menggunakan metode eksperimen berbasis pembelajaran mesin. Dataset yang digunakan terdiri dari gambar digital karakter Lontara’ yang telah diberi label secara manual. Data dibagi menjadi tiga bagian: 70% untuk pelatihan, 20% untuk validasi, dan 10% untuk pengujian model. Hasil evaluasi menunjukkan kinerja model sangat optimal, dengan akurasi sebesar 98,2%, presisi 98,1%, dan recall mencapai 100%. Capaian ini menandakan sistem memiliki efisiensi dan reliabilitas tinggi dalam mengenali serta mengklasifikasikan karakter aksara Lontara’ dalam berbagai kondisi visual. Temuan ini mendukung potensi implementasi model dalam dunia nyata. Sebagai pengembangan lebih lanjut, disarankan untuk memperluas variasi dataset agar model lebih mampu melakukan generalisasi. Selain itu, eksplorasi algoritma yang lebih modern atau pendekatan hibrida dengan teknik deep learning lain dapat meningkatkan kinerja dan ketahanan sistem terhadap situasi operasional yang kompleks. KATA KUNCIPengenalan Aksara Lontara’, YOLOv8, Deep Learning, Literasi. ABSTRACT: Rapid advancements in computer technology have driven innovation in automatic character recognition systems, including for the Lontara script. This study aims to evaluate the effectiveness of the YOLOv8 object detection algorithm in accurately recognizing and classifying Lontara characters. The research was conducted at Universitas Muhammadiyah Makassar using an experimental method based on machine learning. The dataset consisted of digital images of Lontara characters, which were manually labeled. The data was divided into three subsets: 70% for training, 20% for validation, and 10% for testing the model. The evaluation results showed that the model performed very well, achieving an accuracy of 98.2%, a precision of 98.1%, and a perfect recall of 100%. These results demonstrate the system’s high efficiency and reliability in recognizing and classifying Lontara characters under various visual conditions. The findings support the model's feasibility for real-world implementation. For future research, it is recommended to increase dataset diversity by involving more participants and image sources to enhance generalization capabilities. Additionally, exploring more advanced algorithms or hybrid approaches that combine multiple deep learning techniques may further improve the system’s performance and robustness in more complex operational scenarios.Keywords:Lontara Script Recognition, YOLOv8, Deep Learning, Literacy
Analisis Sentimen dan Clustering Komentar Twitter Menggunakan Metode Lexicon-Based dan Algoritma K-Means Resky Samudra, Anugrah; Danuputri, Chyquitha; Wahyuni, Titin
Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Vol. 5 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/8njz7s15

Abstract

ABSTRAK: Media sosial Twitter telah menjadi salah satu platform utama bagi masyarakat dalam menyampaikan opini dan persepsi terhadap berbagai isu publik, termasuk isu ekonomi nasional. Besarnya volume data teks yang dihasilkan menuntut adanya metode analisis yang mampu mengekstraksi informasi secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan opini publik di Twitter berdasarkan polaritas sentimen serta kemiripan topik pembahasan. Metode yang digunakan meliputi analisis sentimen berbasis leksikon untuk menentukan kecenderungan sentimen positif, negatif, dan netral, serta teknik clustering teks untuk mengelompokkan komentar berdasarkan kesamaan karakteristik kontennya. Data penelitian diperoleh dari hasil pengumpulan komentar Twitter yang relevan dengan isu ekonomi nasional, kemudian melalui tahapan preprocessing teks, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, dan proses pengelompokan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi analisis sentimen dan clustering mampu memberikan gambaran yang lebih komprehensif mengenai pola opini publik, baik dari sisi kecenderungan sentimen maupun topik diskusi yang dominan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pemanfaatan text mining untuk analisis opini publik berbasis media sosial. KATA KUNCIAnalisis Sentimen, Text Mining, Media Sosial, Clustering Teks, Twitter. ABSTRACT: Twitter has become one of the main social media platforms for the public to express opinions and perceptions on various public issues, including national economic issues. The large volume of textual data generated requires analytical methods capable of extracting information effectively. This study aims to map public opinion on Twitter based on sentiment polarity and topic similarity. The methods employed include lexicon-based sentiment analysis to identify positive, negative, and neutral sentiments, as well as text clustering techniques to group comments according to content similarity. The research data were obtained from the collection of Twitter comments related to national economic issues, followed by text preprocessing, term weighting using TF-IDF, and clustering processes. The results indicate that the integration of sentiment analysis and text clustering provides a more comprehensive overview of public opinion patterns, both in terms of sentiment tendencies and dominant discussion topics. These findings are expected to serve as a reference for the application of text mining in social media-based public opinion analysis. Keywords:Sentiment Analysis, Text Mining, Social Media, Text Clustering, Twitter.
Optimasi Manajemen Ruang Rawat Inap RS PKU Unismuh Makassar menggunakan Simulated Annealing Setiawan, Budi; Irhamna Rahman, Fachrim; Wahyuni, Titin
Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Vol. 5 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/s90z9c81

Abstract

ABSTRAKManajemen ruang rawat inap berperan penting dalam meningkatkan mutu pelayanan rumah sakit. Keterbatasan kapasitas kamar dan sistem penjadwalan konvensional sering menyebabkan ketidakefisienan dalam alokasi ruang dan meningkatnya waktu tunggu pasien. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan manajemen ruang rawat inap di RS PKU Unismuh Makassar menggunakan algoritma Simulated Annealing. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan simulasi berbasis data pasien dan ketersediaan ruang rawat inap. Parameter yang digunakan meliputi tingkat urgensi medis, lama rawat inap, kelas ruang, dan ketersediaan tempat tidur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Simulated Annealing mampu meningkatkan efisiensi alokasi ruang, mengurangi waktu tunggu pasien, dan meningkatkan tingkat keterisian kamar.Selain itu, sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan distribusi pasien yang lebih terstruktur dan objektif sehingga membantu pihak manajemen rumah sakit dalam pengambilan keputusan terkait penjadwalan dan pemanfaatan ruang rawat inap. Penerapan algoritma Simulated Annealing dalam penelitian ini menunjukkan potensi yang baik sebagai metode optimasi untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan sumber daya rumah sakit secara berkelanjutan. Kata Kunci: Manajemen Ruang Rawat Inap, Simulated Annealing, Penjadwalan, Alokasi Kamar, Optimasi, Rumah Sakit   ABSTRACTInpatient room management plays an important role in improving the quality of hospital services. Limited room capacity and conventional scheduling systems often lead to inefficiencies in room allocation and increased patient waiting time. This study aims to optimize inpatient room management at RS PKU Unismuh Makassar using the Simulated Annealing algorithm. The research method applies a quantitative approach using simulation based on patient data and inpatient room availability. The parameters used include medical urgency level, length of stay, room class, and bed availability. The results show that the Simulated Annealing algorithm improves room allocation efficiency, reduces patient waiting time, and increases bed occupancy rates. In addition, the developed system is able to produce a more structured and objective patient distribution, thereby assisting hospital management in decision-making related to scheduling and the utilization of inpatient rooms. The implementation of the Simulated Annealing algorithm in this study demonstrates strong potential as an optimization method to improve the effectiveness of hospital resource management in a sustainable manner. Keywords: Inpatient Room Management, Simulated Annealing, Scheduling, Room Allocation, Optimization, Hospital
Co-Authors . Darniati A.MUHAMMAD SYAFAR Achmad Yanu Aliffianto Adi Malik Muhammad Mutsuhito Aditya, Dwi Martha Nur Adrianingsih, Rizka Agung, Andi Agustiawal Agustiawal Agustin Dwi Syalfina Ahmad Faisal Ahmad Risal Aiman , Ailul Alfina Aisatus Saadah Alfina Aisatus Saadah Amelia, Azarine Nahdah Amir Ali Anang Sulistyo ANDI AGUNG DWI ARYA BULU Andi Yusri andi Yusri Anita Dahliana ardi24, ardiansyah_01 Arfandi, Viki Fahril Arianti, Kencana Indah Arini, Gusti Ayu Arshy Prodyanatasari Arvianda Asep Indra Syahyadi Aswad, Muh. Akhwan Adam Baba, Haedir Bakti, Riski Yusliana Bakti, Rizki Yusliana Bambang Nudji Bisono, Eva Firdayanti Budi Setiawan Cantika Aprilia Santi Chatarina Umbul Wahyuni Cholifah . Cholifah, Cholifah Christine Christine Danuputri, Chyquitha Dewi, Syamrilla Djalil, Sony Achmad Dzakki Adam, Ahmad Wildan Erwin Astha Triyono Fachrim Irhamma Rahman Fachrim Irhamna Rachman Fadhillatul Lailia, Salsabilla Fahmi Ramadhan S Fahrim Irhamna Rahman Fahrim Irhmna Rachman Ferdiansyah Firdaus , Abidatu Zahrotul Firman Firman Fitrianti, Dwi Framz Hardiansyah Habi Talib, Emil Agusalim Haidul, Haidul Halisah Duli, St Nur Haruna, Hanjas Hasbir, Syahrul Hidayanti, Sukria Hidayat, Ali Akbar Hidayat, Andra Dwitama Ida Ilmiyah Rosyiari, Ahniyatul Indriani, Lis Jaelan Usman, Jaelan Kamal, Safutri Kazman Riyadi Khafi, Moh. Zainul khairat, arikal Kotte, Erick Yusuf Krisnita Dwi Jayanti Krisnita Dwi Jayanti, Krisnita Dwi La Ode Taufik Ismail Listiawan, Nadhila Lukman LUKMAN ANAS Lukman Lukman Maharani, Eva Ratih Masyfufah, Lilis Masyfufah, Lilis  Maulia, Rizky Maylina Surya Wirawati Pribadi Mone, Ansyari Muh. Akhwan Adam Aswad Muhadi, Muhadi Muhammad Faisal Muhyiddin A.M Hayat Mujadilah, Siti Muslimah, Nurul Aulia Mustakim Mustakim Nadhila Listiawan Naila, Faiqotun Nandy Rizaldy Najib Natsir, Fitra M. Nisha, Khairun Nova Mellania Novianti, Siti Nur Alam Nurfadilla, Destiani Irma Nurfadillah Octavia, Winda Dwi Pandin, Maria Yovita R. Pribadi, Maylina Surya Wirawati Puspadewi, Intan Putra, Yunior Bimasekti Rahman , Fahrim Irhamna Rahman, Fahrim Irhamna RAHMANIA Rahmania Rahmawati, Ayu Isnaini Ramadhan S, Fahmi Reski Awalia Resky Samudra, Anugrah Retnowati Prihandini Ridwang Ridwang Ridwang Ridwang Ridwang, Ridwang Rinaldy, Muh Riswan, Muh. Rosyiari, Ahniyatul Ilmiyah S. Kuba, Muhammad Syafa'at Salsabila, Damai Arsila Sari, Selvi Permata Sa’adah, Alfina Asiatus Setiawan, Mohammad Yusuf Setiawan, Muhammad Yusuf Setiawan, Tommy Reynaldy Shafira Trisnanda Fatimatus Zahra Siti Fatimatuz Zahroh Siti Mujanah Slamet Riyadi Sri Hastati Suhardi, Syahrul Sukmantoro, Agung Anjar SULASTRI Suryadinata, Rivan Virlando Sutha, Diah Wijayanti Syamsuri, Andi Makbul Syarifuddin, Nur Annisa TANTRI INDRABULAN Uddin , Ardiansyah Umi Khoirun Nisak Wibawa. Ar, Arya Wilda Faida, Eka xss, aa xx Yulianita, Novi Eka Zainuddin, Mohammad Ramadhan Zul fikar