Articles
<![CDATA[Implementasi Metode Deep Learning Mobilenet Ssd Dalam Menghitung Jumlah Pelanggan Pada Toko Bangunan Rahayu Gybsum ]]>
<![CDATA[kahfi, gery]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>;
<![CDATA[Muhammad, Abdul Haris]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 7 No 2 (2024): Volume 7 No 2 September 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v7i2.2222
<![CDATA[Deteksi manusia adalah proses identifikasi dan penghitungan individu dalam sebuah gambar atau video menggunakan teknik dan algoritma pengolahan citra dan pembelajaran mesin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memahami tren penjualan serta pola musiman dengan memeriksa data pelanggan yang datang dan total transaksi dalam kurun waktu tujuh hari. Data pelanggan diperoleh melalui rekaman kamera video CCTV yang dipasang di toko bangunan Rahayu Gybsum, sementara total transaksi terjadi di toko tersebut. Penghitungan pelanggan menggunakan metode Deep Learning dengan kerangka deteksi objek SSD (Single Shot Detector) dan arsitektur MobileNet. Perpustakaan yang digunakan untuk menghitung jumlah pelanggan di toko meliputi OpenCV, Pandas, Numpy, Dlib, dan Imutils. Selanjutnya, jumlah pelanggan yang datang di toko akan dibandingkan dengan jumlah transaksi yang terjadi pada saat yang sama untuk menghitung tingkat konversi. Hasil dari sistem pendeteksian pelanggan ini adalah visualasiasi tren penjualan yang terjadi secara berkala. Selain itu, analisis time series juga dilakukan untuk mengidentifikasi pola data dan memprediksi tindakan yang perlu diambil di masa depan. Penelitian ini menemukan bahwa jumlah pelanggan tidak selalu sejalan dengan pola transaksi. Hasil prediksi dengan menggunakan holt-winter itu menunukkan kisaran 45-65 untuk Conversion Rate nya. Rasio konversi yang dianalisis memiliki karakteristik yang dinamis dan sulit diprediksi secara akurat dalam jangka panjang.]]>
<![CDATA[Sistem Rekomendasi Topik Penelitian Berbasis Chatbot Whatsapp Menggunakan Algoritma Cosine Similarity (Studi Kasus Prodi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara ) ]]>
<![CDATA[maulur, hilman]]>;
<![CDATA[Ibrahim, Adelina]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 7 No 2 (2024): Volume 7 No 2 September 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v7i2.2223
<![CDATA[Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara sering menghadapi kesulitan dalam menentukan topik penelitian yang relevan dan sesuai dengan bidang studi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi topik penelitian berbasis chatbot pada platform WhatsApp. Sistem ini dirancang untuk membantu mahasiswa menemukan judul skripsi yang tepat dengan menggunakan algoritma Cosine Similarity, yang menganalisis kemiripan judul penelitian dari basis data yang ada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan rekomendasi judul dengan tingkat akurasi mencapai 73%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem yang dikembangkan efektif dalam membantu mahasiswa memilih topik penelitian. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan agar basis data terus diperbarui, fitur interaktif dikembangkan, dan uji coba yang lebih luas dilakukan guna meningkatkan akurasi dan pengalaman pengguna.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan Langsung Tunai (Blt) Di Desa Pohea ]]>
<![CDATA[pora, rizkiriyanti]]>;
<![CDATA[santosa, santosa]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 8 No 1 (2025): Volume 8 No 1 Maret 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v8i1.2268
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan algoritma C4.5 dalam mengklasifikasikan penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) di Desa Pohea. Data yang dianalisis mencakup berbagai variabel seperti jenis pekerjaan, tingkat penghasilan, status pernikahan, dan informasi lainnya yang berkaitan dengan status penerimaan BLT. Algoritma C4.5 dipilih karena keunggulannya dalam mengelola data kategorikan serta kemampuannya membentuk pohon keputusan yang efektif dalam klasifikasi data. Diharapkan bahwa hasil penelitian ini dapat memberikan rekomendasi yang objektif dan tepat dalam menentukan penerima BLT, sekaligus memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi proses klasifikasi. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi meningkatkan transparansi dan efisiensi dalam distribusi bantuan sosial di Desa Pohea. Untuk mengukur kinerja dari sistem ini, penelitian ini juga menggunakan aplikasi Rapidminer agar dapat menghitung hasil kinerja sistem dan memperoleh hasil yang akurat. Berdasarkan perhitungan pengujian sistem dengan menggunakan 50 dataset untuk 40 data latih dan 10 data uji menunjukkan hasil akurasi algoritma adalah 91,67%.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Pengisian Penomoran Surat pada Kantor Badan Pertahanan Nasional Kabupaten Halmahera Selatan ]]>
<![CDATA[omo, Muthia untung]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>;
<![CDATA[Mandar, Gamaria]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 5 No 1 (2022): Volume 5 No 1 Maret 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v5i1.1217
<![CDATA[Pengelolaan surat merupakan hal yang sangat penting untuk diperhatikan, karena banyak sekali mengalami kendala. Seperti pada saat pengagendaan surat masuk dan surat keluar yang akan dikirimkan, penomoran surat juga sangat sulit dilakukan karena pengarsipan nomor surat dilakukan secara konvensional yaitu dengan cara dicatat pada buku agenda kantor. Pengarsipan dokumen fisik surat pada Kantor BPN Halsel juga belum optimal, terutama pada saat pencarian berkas arsip surat yang membutuhkan waktu cukup lama karena posisi penyimpanan arsip surat yang bercampur dan tidak memiliki pengkodean khusus. Membangun sistem informasi manajemen penomoran surat pada Kantor Badan Pertanahan Nasional Kabupaten Halmahera Selatan, dalam hal pengelompokkan arsip surat berdasarkan jenis surat yang terdiri dari penerimaan surat, pemberitahuan surat undangan dan permohonan surat. Melalui penelitian yang dilakukan telah menghasilkan sebuah sistem informasi arsip surat berbasis website yang dibangun menggunakan bahasa pemograman PHP dan database MySQL pada Badan Pertanahan Nasional Kabupaten Halmahera Selatan untuk mengelola surat masuk dan surat keluar. Sistem informasi ini dapat dimanfaatkan agar dalam pengelolaan surat-menyurat tersimpan dengan baik, sistem berjalan sesuai dengan fungsinya. Penelitian yang telah dilakukan pada Badan Pertanahan Nasional Kabupaten Halmahera Selatan dapat dikembangkan pada penelitian selanjutnya, Adanya penambahan fitur backup data untuk mengembalikan data asli jika data terhapus pada sistem informasi ini dan perlu adanya pengembangan sistem menjadi berbasis android agar mudah untuk digunakan.]]>
<![CDATA[Analisis Perbandingan Kinerja Freeradius Dan Usermanager Pada Mikrotik Di Biro Ict Ummu ]]>
<![CDATA[Hamza, sahriar]]>;
<![CDATA[Evita, Laura]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 5 No 2 (2022): Volume 5 No 2 September 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v5i2.1482
<![CDATA[Pada universitas muhammadiyah maluku utara telah diterapkan layanan akses Hotspot yang telah tercover disemua Fakultas. Setiap Client yang ingin terkoneksi pada jaringan tersebut maka harus melewati proses otentikasi berupa username dan password yang telah di generate pada perangkat. Namun permasalahannya adalah dikarenakan setiap Client memiliki Account berbeda-beda tentunya akan memekai resources yang sangat banyak dikarenakan Hotspot tersebut digunakan oleh semua mahasiswa, pegawai, dan dosen yang berada dikampus. Oleh karena itu jika hotspot tersebut menggunakan resouce dari sebuah perangkat saja maka akan membebani perangkat tersebut dari HDD, RAM, dan juga CPU. Oleh karena pada penelitian ini akan di implementasikan sistem otentikasi terpusat menggunakan open source FreeRadius dengan external Database mysql yang akan menyimpan user dan password.]]>
<![CDATA[Analisis Perbandingan Metode Per Connection Classifier, Equal Cost Multi Path Dan Nth terhadap Kecepatan Failover ]]>
<![CDATA[Arsad, Rahmat]]>;
<![CDATA[Muhammad, Abdul Haris]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 6 No 2 (2023): Volume 6 No 2 September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v6i2.1909
<![CDATA[Internet sebagai sumber daya informasi mempunyai peranan yang sangat penting dalam berbagai sektor kehidupan, jaringan internet merupakan induk dalam proses berbagi maupun pertukaran informasi. Seorang administrator harus terus belajar dan menganalisis masalah yang sering terjadi pada sebuah layanan internet yang mengakibatkan koneksi internet masih terasa sangat lambat, traffic yang tidak seimbang, terputusnya koneksi internet, sering mengalami time out serta mengalami kerusakan pada media transmisi. Untuk meningkatkan kualitas jaringan yang semakin baik. Failover merupakan mode operasional cadangan dimana ketika link pertama menjadi tidak tersedia atau bermasalah baik melalu kegagalan atau down time terjadwal maka secara otomatis koneksi dan seluruh data yang ada pada link pertama akan dialihkan ke link backup yang telah disediakan. Dalam penerapan failover juga ada beberapa metode yang bisa digunakan untuk meminimalisir terputusnya koneksi yaitu, metode Per Connection Clasifier (PCC), Equal Cost Multi Path (ECMP) dan NTH kesemuanya ini berfungsi untuk mengurangi beban traffic pada sebuah jaringan dan memaksimalkan data yang keluar maupun yang masuk melalui jaringan tersebut]]>
<![CDATA[Model Average Based Fuzzy Time Sereis markov chain untuk peramalan pertumbuhan ekonomi kabupaten Halmahera Tengah ]]>
<![CDATA[Rajina, Fitri]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>;
<![CDATA[Ibrahim, Adelina]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 7 No 1 (2024): Volume 7 No 1 Maret 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v7i1.2031
<![CDATA[Metode Average Based Fuzzy Time Series Markov Chain merupakan salah satu pengembangan metode Average Based Fuzzy Time Series dengan Markov Chain. Tujuan dari pengembangan Average Based Fuzzy Time Series Markov Chain yaitu mendapatkan probabilitas terbesar menggunakan matriks probabilitas transisi, agar memperoleh nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan metode Average Based Fuzzy Time Series. Rantai markov dapat diinduksikan kedalam tahapan defuzifikasi dalam metode Fuzzy Time Series. Defuzifikasi merupakan tahapan perhitungan peramalan Fuzzy Time Series berdasarkan pada Fuzzy Logical Relationship Groups (FLRG). Pada FLRG dari Fuzzy Time Series, terdapat hubungan antara dua state yang disebut dengan current state dan next state. current state merupakan nilai yang akan dihitung sebagai nilai peramalan (nilai saat ini). Sedangkan next state merupakan data yang digunakan sebagai syarat untuk memperoleh nilai pada current state. Karena itu hubungan antara current state dan next state dalam FLRG tersebut, dapat dianggap sebagai proses bersyarat yang sejalan dengan prinsip dasar dari metode rantai markov.]]>
<![CDATA[Aplikasi Pemesanan Tiket Kapal Laut Online Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Hatari, Himawan Udin]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>;
<![CDATA[Mandar, Gamaria]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 2 No 2: September 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (488.839 KB)
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v2i2.353
<![CDATA[RATU MARIA merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang transportasi Laut, Namun dalam pelayanan kapal laut KM. RATU MARIA seperti pemesanan tiket, informasi jadwal Tujuan Keberangkatan dan transaksi pembayarann masih bersifat manual dimana pembelian melakukan transaksi pembelian tiket secara langsung di loket tempat pembelian tiket yang menjadi salah satu permasalahannya. Dalam hal ini guna mempermudah calon penumpang untuk mendapatkan pelayanan tersebut, berdasarkan masalah diatas maka perlu adanya suatu aplikasi pemesanan tiket Kapal Laut Online Berbasis Android. Dalam penelitian ini, untuk membangun aplikasi tersebut menggunakan metode perancangan berorientasi objek dengan menggunakan UML (Unfied Modelling Languange). Aplikasi terdiri dari dua bagian yakni, yang dibaut berbasis Android yang didukung aplikasi Web untuk pengelola basis data oleh admin.]]>
<![CDATA[Analisis Dan Optimasi Jaringan Wireless Lan Menggunakan Metode One Slope Model Dan Coverage Visualization Pada Universitas Muhammadiyah Maluku Utara ]]>
<![CDATA[Fahrudin, La Ode]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>;
<![CDATA[Gunawan, Erwin]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 2 No 2: September 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v2i2.525
<![CDATA[Gedung A Lantai III UMMU (Universitas Muhammadiyah Maluku Utara) merupakan area lokasi tempat peneliti melakukan penelitian tugas akhir ini. Dari hasil pengukuran sinyal menggunakan Software inSSIDer banyak terdapat area blank spot pada titik-titik tertentu. Ada banyak asumsi dari peneliti tentang penyebab kondisi ini, diantaranya adanya halangan seperti dinding tembok, dinding kayu, dinding kaca dan lain-lain, ditambah juga dengan penempatan posisi access point yang dianggap kurang optimal sehingga membuat banyak area blank spot. konsep yang peneliti tawarkan dalam penelitian ini menggunakan dua kombinasi metode, Metode tersebut adalah metode One Slope Model (1SM) dan metode Coverage Visualization. One Slope Model merupakan metode paling sederhana dan paling mudah bila dibandingkan dengan metode-metode pengukuran sinyal yang lainya, ini dikarenakan one slope model tidak memerlukan layout suatu bangunan secara detail sebagai acuan perhitungan, One Slope Model hanya membutuhkan data luas area tempat penempatan access point, tabel parameter 1SM dan tabel frequency access point sebagai modal utama perhitungan 1SM. Sedangkan metode Coverage Visualization dibutuhkan untuk menggambarkan keadaan sinyal sebelum optimasi dan sesudah optimasi menggunakan konsep Visualisasi atau simulasi menggunakan Software Unifi Controller.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Berita Indonesia Menggunakan Naïve Bayes dengan Porter Stemmer ]]>
<![CDATA[Mandar, Gamaria]]>;
<![CDATA[Muhammad, Abdul Haris]]>;
<![CDATA[Sudin, Sakina]]>;
<![CDATA[Hamid, Mustamin]]>
<![CDATA[ J-TIFA Vol 3 No 2 (2020): September 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52046/j-tifa.v3i2.1121
<![CDATA[Pertumbuhan media online yang semakin banyak membuktikankan bahwa pembaca berita lebih tertarik untuk membaca secara online, dikarenakan berita dapat diupdate setiap saat dan kapanpun serta mudah diakses dengan adanya internet. Tercatat ditahun 2019 terdapat 2.700 portal berita yang terverifikasi oleh dewan pers dari total 47.000. hal ini menandahkan bahwa jumlah data berita yang dikelolah setiap hari oleh masing-masing portal cukup sangat banyak. Teknologi website rata-rata digunakan oleh media kabar sudah cukup baik dalam mengelolah informasi berita yang akan ditampilkan, namun banyaknya data berita yang dikelompokan pada jenis-jenis berita saat ini masih dikelompokan secara manual oleh manusia. Oleh karena itu dengan adanya teknik data mining, dapat dimanfatkan dalam pengklasifikasian kategori/jenis/rubik berita yang dilakukan secara otomatis. Salah satunya dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier(NBC) namun sebelum diklasifikasi, data berita berupa teks terlebih dulu dilakukan teknik preprosessing untuk menemukan indeks kata dalam berita yang berbobot, diantara teknik case folding, tokenisasi, stopword dan stemming, algoritma stemming yang digunakan yaitu porter stemmer. Dari hasil uji terhadap 15 data berita yang diklasifikasikan oleh NBC pada tiga ketegori berita sport, otomotif dan finance memperoleh hasil lebih banyak relevan dengan data pakar. Sehingga disimpulkan bahwa penelitian ini mampu mengklasifikasi berita sesuai dengan kategori/rubik masing-masing dengan keakuratan sebesar 79%.]]>
