Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.457
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) AL-ULUM: JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI Jurnal Teknologi Terpadu Journal of System and Computer Engineering Jurnal Informatika Terpadu Indonesian Journal of Intellectual Publication (IJI Publication) Global Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer (BALOK) Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Advances in Computer System Innovation Journal (ACSI Journal)
Syahrul Usman
Universitas Pancasakti Makassar, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 20 Documents
Search

 1   2 
PENINGKATAN KOMPETENSI GURU MELALUI IMPLEMENTASI E-ASSESSMENT PADA DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN BONE Jeffry, Jeffry; Usman, Syahrul; Aziz, Firman; Anirwan, Anirwan; Sumardi, Sumardi; Ismail, Ismail; Qamal, Qamal; Haris, Almuhajir; Gani, Kahar; Syam, Rahmat Fuadi
GLOBAL ABDIMAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2024): Mei 2024, GLOBAL ABDIMAS
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/globalabdimas.v4i1.496

Abstract

Penilaian yang efektif merupakan elemen penting dalam meningkatkan mutu pendidikan. Dalam era digital yang terus berkembang, penggunaan teknologi informasi dalam evaluasi pembelajaran telah membawa dampak positif. Salah satu inovasi yang menjanjikan adalah penggunaan E-Assessment, yaitu evaluasi yang dilakukan secara elektronik. Dalam konteks Dinas Pendidikan Kabupaten Bone, pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi guru-guru sekolah dasar melalui implementasi E-Assessment. Metode pengabdian ini melibatkan pelatihan dan pendampingan bagi guru-guru dalam penerapan E-Assessment sebagai alat evaluasi pembelajaran. Selain itu, pengabdian juga melibatkan pengembangan modul dan panduan praktis yang menggambarkan langkah-langkah implementasi E-Assessment yang efektif. Pendekatan kolaboratif dan partisipatif digunakan untuk memastikan keterlibatan guru-guru dalam pengembangan dan implementasi E-Assessment. Hasil pengabdian ini menunjukkan peningkatan pemahaman guru meningkat 28%, pengetahuan konsep e-assessment 47%, relevansi e-assessement dalam konteks pendidikan meningkat 88%, dan pengetahuan tentang dampak penggunaan e-assessment meningkat 4%.
Pengembangan Absensi berbasis Mobile Aplikasi pada Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kabupaten Bone Usman, Syahrul; Jeffry, Jeffry; Aziz, Firman
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 7 No 2: Desember, 2021
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v7i2.437

Abstract

Since being designated a global pandemic by the world health agency (WHO), the Corona Virus Disease (Covid-19) outbreak has become a scourge worldwide; various standard transmission control procedures have been set by WHO to break the chain of transmission.  Bone District Government through the Circular of the Regional Secretary No. 800/1919/VI/BKPSDM/2020 dated June 4, 2020, regarding the work system of State Civil Apparatus Employees (ASN) in the new standard order regulates employee attendance using manual attendance and not using fingerprint attendance machines, and this will undoubtedly affect the recording of the performance of each ASN where the attendance data is already connected to the e-performance application that is applied to the Bone district. The purpose of this research is to create an online attendance application based on Android Mobile to be an alternative way of being absent by using the data communication method using the Representational State Transfer (Rest) web service architecture and utilizing the HTTP protocol with JavaScript Object Notation (JSON) format and the Java programming language as a language. Mobile Application programming. The results of this study are a mobile-based attendance application that has been tested for web service performance using the Apache JMeter application to ensure this application is ready to be used simultaneously by many ASN.
TRANSFORMASI DIGITAL DALAM INDUSTRI KERAJINAN RUMAHAN MELALUI PENGGUNAAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING Jeffry, Jeffry; Nurdyansa, Nurdyansa; Usman, Syahrul; Sasmita, Dhilan; Arafah, Muhammad Nur
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 7, No 6 (2023): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v7i6.19209

Abstract

Abstrak: Salah satu masalah mendasar yang dihadapi oleh Industri Rumah Tangga adalah pengumpulan dan pengolahan data yang masih dilakukan secara konvensional atau manual. Dalam dunia bisnis modern, analisis data adalah kunci untuk memahami tren penjualan dan preferensi pelanggan. Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mengatasi masalah ketidaktersediaan teknologi dalam usaha sablon "Kamar Gelap," yang menghambat analisis data penjualan dengan memberikan pemahaman kepada mitra tentang penggunaan digital marketing dan machine learning. Pendekatan pengabdian melibatkan identifikasi kebutuhan mitra, perencanaan program, pelaksanaan kegiatan, dan evaluasi hasil. Metode yang digunakan pada kegiatan ini adalah metode sosialisasi dan pelatihan tentang digital marketing dan machine learning. Usaha "Kamar Gelap Screen Printing" menjadi mitra dalam pengabdian ini, dengan partisipasi sebanyak 14 peserta. Evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan analisis data, penguasaan teknologi informasi, dan strategi pemasaran peserta. Hasilnya meliputi pembuatan sistem informasi penjualan dan sistem prediksi penjualan berdasarkan data transaksi. Penilaian menunjukkan peningkatan pemahaman mitra: transformasi digital meningkat 29%, konsep machine learning naik 56%, relevansi teknologi machine learning meningkat 86%, dan pemahaman tentang dampak transformasi digital terhadap efisiensi produksi meningkat 7%.Abstract: One fundamental challenge faced by Household Industries is the conventional and manual collection and processing of data. In the modern business world, data analysis is key to understanding sales trends and customer preferences. This community engagement aims to address the issue of technology unavailability in the "Kamar Gelap" screen printing business, which hampers sales data analysis, by providing understanding to partners about digital marketing and machine learning usage. The approach involves identifying partner needs, program planning, activity implementation, and results evaluation. The methods employed in this initiative include socialization and training on digital marketing and machine learning. "Kamar Gelap Screen Printing" business is the partner in this engagement, with the participation of 14 attendees. The evaluation demonstrates a significant improvement in participants' data analysis skills, IT proficiency, and marketing strategies. The outcomes include the development of a sales information system and a sales prediction system based on transactional data. The assessment indicates an enhancement in partner understanding: a 29% increase in digital transformation comprehension, a 56% rise in machine learning concept awareness, an 86% increase in the relevance of machine learning technology, and a 7% improvement in understanding the impact of digital transformation on production efficiency.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Destinasi Objek Wisata Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web jeffry, Jeffry; aziz, firman; usman, syahrul
Journal of System and Computer Engineering Vol 5 No 2 (2024): JSCE: Juli 2024
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v5i2.1339

Abstract

One of the biggest regional proceeds of the North Toraja Regency comes from the utilization of tourist objects as recreational objects whether for the local communities or the overseas. However, the lack of information and the lack of systems technology in Toraja destination caused many tourists to visited a few of the many tourism objects available. This problem causes tourists to tend to visit only a fraction of the many tourism objects. Based on these problems, we need a system that helps provide information and determine tourist objects suitable for each tourist, and the tour is more varied. This study produces a decision support system for selecting tourism objects in North Toraja using the “Simple Additive Weighting” method based on a website in the goal of assisting tourists to determine tourist place
Predictive Sparepart Maintenance Menggunakan Algoritma Machine Learning Extreme Gradiant Boosting Regressor Usman, Syahrul; Syam, Rahmat Fuadi
Journal of System and Computer Engineering Vol 5 No 2 (2024): JSCE: Juli 2024
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v5i2.1418

Abstract

Spare parts are components that make up a single object that has a specific function. In car vehicles, spare parts have the function of maintaining the performance and function of the vehicle. Predictive Spare Part Maintenance is an effort to improve operational efficiency, customer service, and reduce vehicle downtime through the application of analysis and machine learning algorithms to predict spare part replacement times. A machine learning approach can be used to predict maintenance times for car spare parts, where one of the algorithms that can be used is XGBoost Regressor. Through this approach, this research aims to improve service planning by predicting spare part replacement times based on certain indicators, With the implementation of this research, it is hoped that it can increase operational efficiency in automotive after-sales services, increase customer satisfaction, reduce vehicle downtime, and improve overall service planning and most importantly can provide preventive maintenance information to customers. This research provides prediction results with R2-Score values ​​as follows: train data: 93%, Valid: 90%, Test: 90%
PENGEMBANGAN KOMPETENSI SDM MITRA CV SEHAT KERUPUK MELALUI PELATIHAN MACHINE LEARNING DAN ILMU KOMUNIKASI Usman, Syahrul; Nurdyansa, Nurdyansa; Aziz, Firman; Wijaya, Neti Septi; Arafah, Muhammad Nur; Syam, Rahmat Fuadi
GLOBAL ABDIMAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 2 (2024): November 2024, GLOBAL ABDIMAS
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

CV Sehat Kerupuk, sebagai salah satu usaha kecil dan menengah (UKM) di sektor produksi makanan ringan, menghadapi tantangan dalam pengelolaan produksi dan pemasaran produk akibat keterbatasan teknologi dan strategi komunikasi yang efektif. Untuk mendukung peningkatan daya saing UKM, program pengabdian masyarakat ini dirancang untuk meningkatkan kompetensi Sumber Daya Manusia (SDM) mitra melalui pelatihan teknologi machine learning dan ilmu komunikasi bisnis. Pelatihan meliputi pemahaman dasar tentang machine learning untuk peramalan permintaan dan pengelolaan stok, serta strategi komunikasi bisnis untuk mengoptimalkan pemasaran digital melalui media sosial dan platform e-commerce. Evaluasi pelatihan menggunakan pre-test dan post-test menunjukkan peningkatan pemahaman peserta sebesar 61,3%. Peserta mampu mengimplementasikan teknik peramalan berbasis data penjualan serta mengembangkan strategi pemasaran digital yang lebih efektif. Hasil program ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional CV Sehat Kerupuk, memperluas jangkauan pasar, dan memperkuat daya saing perusahaan. Program ini memberikan kontribusi nyata dalam pemberdayaan UKM melalui adopsi teknologi modern dan pengembangan komunikasi bisnis yang strategis. 
Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimization dalam Meningkatkan Kualitas Layanan Routing Pada Jaringan Wireless Syahrul Usman; Rofiq Harun; Sudirman Melangi; Muh Halqi Ashar Monoarfa
Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer Vol 3 No 2 (2024): November 2024
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37195/balok.v3i2.1198

Abstract

Penelitian ini dapat bertujuan mengetahui hasil proses Penerapan Algoritma PSO dalam meningkatkan kualitas layanan routing pada jaringan wireless Dalam penelitian ini menggunakan software pendukung yaitu Python, GNS3, Wireshark. Dalam tahapan penelitian ini meliputi tahap pengujian sistem, pengembangan, desain, dan analisis. Pengujian dan penelitian ini dilakukan mengunakan jaringan nirkabel (wireless network) yang digunakan di lingkungan objek pengadaan internet. Dalam konteks ini, jaringan nirkabel tersebut menjadi objek utama yang akan ditingkatkan kualitas layanannya melalui penggunaan algoritma PSO dalam pengaturan routing. Dengan demikian, algoritma PSO berhasil menentukan rute optimal dengan total Delay terkecil yang diperoleh oleh Partikel. PSO bukan hanya menghasilkan solusi yang lebih optimal dibandingkan dengan pendekatan manual atau default, tetapi juga memungkinkan eksplorasi berbagai kemungkinan solusi secara efisien. Kata Kunci: Algoritma PSO,Wireless, Pyhton, GNS3, Wireshark
Penerapan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal Jeffry, Jeffry; Usman, Syahrul
Indonesian Journal of Intellectual Publication Vol. 1 No. 1 (2020): Nopember 2020, IJI Publication
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/ijipublication.v1i1.35

Abstract

Ilmu komputer yang mempelajari kemampuan komputer untuk bertindak dan memiliki kecerdasan seperti manusia dikenal sebagai kecerdasan buatan, yang termasuk dalam kecerdasan buatan antara lain: penglihatan komputer, pengolahan bahasa alami, robotika, jaringan syaraf tiruan, sistem pakar (expert system). Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem pakar yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit ginjal, dimana pengguna bisa mendiagnosis sendiri (skrining mandiri) berdasarkan gejala yang dirasakannya. Pengetahuan pada sistem direpresentasikan dalam bentuk aturan dan metode penalaran yang digunakan adalah metode runut maju (forward chaining) sedangkan nilai kepastian terhadap penyakit menggunakan metode certainty factor yaitu diperoleh dari kombinasi nilai dari user dan pakar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendiagnosa kemungkinan jenis penyakit ginjal yang diderita oleh user dengan menampilkan besaran kepercayaan dari tiap-tiap penyakit. Dari hasil percobaan diperoleh bahwa nilai certainty factor pada Nefritis tubulointerstisial sebesar 0,7502, untuk Sistitis Interstisial sebesar 0,7308, Kanker Kandung Kemih sebesar 0,6429. Sehingga nilai CF terbesar merupakan keputusan dari sistem pakar ini. Besarnya nilai kepercayaan tersebut merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan metode certainty factor.
ANALISIS APLIKASI PENGAJUAN SURAT KETERANGAN PENDAMPING IJAZAH (APP-SKPI) MENGGUNAKAN ISO/IEC 25010 Asis, Muhammad Arfah; Ilmawan, Lutfi Budi; jeffry; Aziz, Firman; Usman, Syahrul; Fuadi Syam, Rahmat
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Vol. 1 No. 2: Agustus: 2023: JOPACS
Publisher : Arlisaka Madani Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59823/jopacs.v1i2.27

Abstract

Penerapan Surat Keterangan Pendamping Ijazah (SKPI) atau diploma supplement merupakan amanat kurikulum berdasarkan Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI) bagi setiap calon sarjana baru atau lulusan perguruan tinggi. SKPI memuat informasi prestasi dan kegiatan mahasiswa selama menjadi mahasiswa aktif di perguruan tinggi. Program studi Farmasi mengembangkan aplikasi untuk mengajukan SKPI yang disebut App-SKPI. Untuk membantu pengembangan aplikasi, telah dilakukan evaluasi dengan menggunakan model ISO 25010 untuk lima jenis kategori yaitu Functional Suitability, Performance Efficiency, Usability, Portability, dan Maintainability. Hasil pada kategori Functional Suitability, semua proses pada setiap fitur berjalan dengan baik dengan nilai 1 atau maksimal. Performance Efficiency, hasil kinerja dan struktur pada aplikasi mendapatkan Grade B dengan nilai kinerja 89% dan nilai struktural 91%. Usability, tingkat kepuasan mahasiswa terhadap sistem adalah 0,83. Portability, kemampuan adaptasi sistem pada browser yang berbeda mendapat nilai 1 atau maksimal. Maintainability, aplikasi dikembangkan dengan framework yang mendukung kemudahan perawatan
Performance Exploration of Tree-Based Ensemble Classifiers for Liver Cirrhosis: Integrating Boosting, Bagging, and RUS Techniques Aziz, Firman; Jeffry, Jeffry; Wungo, Supriyadi La; Rijal, Muhammad; Usman, Syahrul
Journal of System and Computer Engineering Vol 6 No 3 (2025): JSCE: July 2025
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v6i3.2031

Abstract

Liver cirrhosis, as a significant chronic liver disease, exhibits a rising global prevalence, demanding more effective preventive approaches. In an effort to enhance early detection and patient management, this research proposes the development of a liver cirrhosis risk prediction model using machine learning technology, specifically comparing the performance of three ensemble tree models: Ensemble Boosted Tree, Ensemble Bagged Tree, and Ensemble RUSBoosted Tree. Utilizing clinical and laboratory data from adults with a history or risk of cirrhosis, the study reveals that Ensemble Bagged Tree achieved the highest accuracy at 71%, followed by Ensemble Boosted Tree (67.2%) and Ensemble RUSBoosted Tree (66%). Analysis of clinical and laboratory variables provides further insights into the most significant contributors to risk prediction. The findings lay the groundwork for the advancement of a more sophisticated liver cirrhosis risk prediction tool, supporting a vision of more personalized and effective preventive strategies in liver disease management
Co-Authors Akbar Taufik Almuhajir Haris, Almuhajir Anirwan Anirwan Arafah, Muhammad Nur Fadel Muhammad Putra Yuzi Bachmid Firman Aziz Fuadi Syam, Rahmat Ismail Ismail Jeffry Jeffry Jeffry Kahar Gani Lutfi Budi Ilmawan, Lutfi Budi M Rezky Armansyah Mardewi Mardewi Muh Halqi Ashar Monoarfa Muhammad Arfah Asis Muhammad Lutfi Nur Ayu Asrhi Nur Ayu Asrhi Nur Hamdani Nur Nurdyansa Qamal Qamal Rahmat Fuadi Syam Rijal, Muhammad Rofiq Harun Sasmita, Dhilan Sudirman Melangi Sumardi Sumardi Sustrin Abasa Syam, Rahmat Fuadi Wijaya, Neti Septi Wungo, Supriyadi La