Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Matematika UNAND Compromise Journal : Community Proffesional SainsTech Innovation Journal
Siddik, A. Muh. Amil
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering Health Professions Mathematics Public Health

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Sosialisasi Konsep Smart Village Berdasarkan SDGs Sampetoding, Eliyah A M; Sadno, Muhammad; Siddik, A. Muh. Amil; Rusdi, Edy Saputra; Mesra, Hendra; Gormantara, Jeriko
Compromise Journal Community Proffesional Service Journal Vol. 2 No. 1 (2024): Compromise Journal : Community Proffesional Service Journal
Publisher : LPPM STIKES KESETIAKAWANAN SOSIAL INDONESIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57213/compromisejournal.v2i1.152

Abstract

Digital transformation plays an important role in improving people's welfare, especially in rural areas. The first step in realizing the concept of a Digital Village, Smart Village, and achieving the Sustainable Development Goals (SDGs) involves the integration of information and communication technology to improve efficiency, accessibility and public services. Digital Villages experience change through the implementation of digital basic infrastructure and increased technological literacy, while Smart Villages optimize the use of data and technology-based solutions to improve village governance. Achieving the SDGs is the main goal in designing sustainable solutions. Hasanuddin University's Information Systems Study Program supports efforts to achieve SDGs in assisted villages, including Peace Villages in Maros Regency. The initial socialization regarding Smart Village has attracted the interest of residents, and the potential for implementation by the Academic Community from Study Programs in the Village has also received support.
MEASUREMENT OF CLASSIFICATION PERFORMANCE WITH THE LEARNING VECTOR QUANTIZATION METHOD ON COVID-19 VACCINATION DATA AT THE PARUMPANAI HEALTH CENTER PRANANDA, ADHIYAKSA; Siswanto, Siswanto; Thamrin, Sri Astuti; Siddik, A. Muh. Amil
Jurnal Matematika UNAND Vol. 13 No. 2 (2024)
Publisher : Departemen Matematika dan Sains Data FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmua.13.2.131-141.2024

Abstract

In the midst of the COVID-19 pandemic, various countries are always trying their best to restore global stability. One effective way is the discovery of several vaccines to prevent transmission of the virus. Indonesia is one of the countries that is aggressively implementing the COVID-19 vaccination. The vaccination process which has been carried out from February 2021 until the end of 2021 has covered approximately 160 million people or 76.83% of the target set by the government. Vaccine recipients have criteria to be able to get vaccinated to avoid side effects or complications. So it is necessary to classify groups that can receive vaccines and also delay vaccination. This research aims to determine the performance of the learning vector quantization classification method. Learning vector quantization method classification produces 95% accuracy, 97% precision, and 96% sensitivity. From these performance measurements, it can be concluded that the learning vector quantization method is very good and can be used in the classification of COVID-19 vaccination recipients at the Parumpanai Public Health Center, East Luwu Regency.
Perbandingan ANN, Random Forest, dan XGBoost dalam Klasifikasi Antibiotik dengan Penerapan metode Sampling Saputra Rusdi, Edy; RUSDI, EDY SAPUTRA; Siddik, A. Muh. Amil; Aris, Naimah; Ardiansyah Asrifah, Muhammad; Syahrir, Nur Hilal A.; Rangkuti, Aidawayati; Rusdi, Wahyudi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 4: Agustus 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.124

Abstract

Banyak obat potensial telah ditemukan dari produk alami laut (Marine Natural Product). Hal ini menunjukkan bahwa senyawa laut merupakan sumber penting dalam pengembangan dan penemuan obat. Meskipun banyak senyawa laut yang menunjukkan aktivitas biologis tertentu, hanya sedikit yang tercatat sebagai senyawa antibakteri. Oleh karena itu, menemukan senyawa yang berpotensi sebagai senyawa antibakteri dari organisme laut masih menjadi tantangan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memanfaatkan pendekatan komputasi untuk menemukan senyawa antibakteri dari produk alami laut yang berpotensi menjadi obat. Penelitian ini berfokus pada penggunaan model Artificial Neural Network (ANN), Random Forest, dan XGBoost untuk melakukan klasifikasi berdasarkan kemiripan kimiawi antara senyawa produk alami laut di Indonesia dengan senyawa antibakteri. Untuk mengatasi ketidakseimbangan data, digunakan teknik resampling berupa SMOTE dan undersampling (US). Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi XGBoost + SMOTE memiliki nilai yang paling tinggi, yaitu 98.89%, mengungguli model ANN 97.57%, Random Forest  (RF) 97.06%, serta model dengan resampling lain seperti ANN+SMOTE 98.67% dan RF + SMOTE 98.59%. Sementara itu, penerapan teknik undersampling menyebabkan penurunan akurasi secara signifikan, di mana XGBoost + US, RF + US, dan ANN + US masing-masing hanya mencapai 91.12%, 91.59%, dan 87.85%. Dari 73 senyawa biota laut, hanya senyawa yang memiliki CID 101767277 yang diprediksi sebagai senyawa yang potensial sebagai antibakteri.   Abstract Many potential drugs have been discovered from marine natural products. This suggests that marine compounds are essential in drug development and discovery. Although many marine compounds exhibit certain biological activities, only a few have been recorded as antibacterial compounds. Therefore, finding compounds with potential as antibacterial compounds from marine organisms remains a challenge. This paper aims to utilize computational approaches to discover antibacterial compounds from marine natural products that have the potential to become drugs. This research focuses on the use of Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), and XGBoost models to perform classification based on chemical similarity between compounds of marine natural products in Indonesia and antibacterial compounds. To overcome data imbalance, resampling techniques such as SMOTE and undersampling (US) were used. The results showed that the accuracy of XGBoost + SMOTE has the highest value, which is 98.89%, outperforming the ANN model 97.57%, Random Forest (RF) 97.06%, as well as models with other resampling such as ANN+SMOTE 98.67% and RF + SMOTE 98.59%. Meanwhile, the application of undersampling techniques caused a significant decrease in accuracy, where XGBoost + US, RF + US, and ANN + US only reached 91.12%, 91.59%, and 87.85%, respectively. Of the 73 marine biota compounds, only compounds that have CID 101767277 are predicted as potential antibacterial compounds.
Rancang Bangun Website UKM Paduan Suara Mahasiswa Universitas Hasanuddin Salsabila, Putri Aulia Nur; Susetiyo, Wirya Olivia Dwi; Sarira, Stefany Frans; Tomassoyan, Jones Azarya; Ramdani, Muhammad Arya; Siddik, A. Muh. Amil; Sampetoding, Eliyah A M; Ardhana, Valian Yoga Pudya; Mulyodiputro, M. Dermawan
SainsTech Innovation Journal Vol. 5 No. 2 (2022): SIJ Volume 5 Nomor 2 November 2022
Publisher : LPPM Universitas Qamarul Huda Badaruddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37824/sij.v5i2.2022.422

Abstract

Perkembangan teknologi yang cepat membuat manusia menjadi lebih mudah dalam melakukan berbagai hal. Misalnya, dalam mengakses informasi yang dapat dilakukan kapanpun dan dimanapun. UKM merupakan unit kegiatan mahasiswa yang bertujuan untuk memfasilitasi mahasiswa/i dalam mengembangkan bakat. Salah satu contoh dari UKM adalah UKM Paduan Suara Mahasiswa (PSM) UNHAS. Untuk mendapatkan informasi yang rinci dari UKM PSM ini dibutuhkan media. Salah satu media yang bisa digunakan yaitu website. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah website UKM Paduan Suara Mahasiswa di Universitas Hasanuddin yang nantinya dapat berguna untuk semua pihak. Perancangan website UKM Paduan Suara Mahasiswa Unhas menggunakan Unified Modeling Language (UML), Mock Up Website, Hierarchy Charts maupun Diagram DFD. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini berupa Website UKM Paduan Suara Mahasiswa di Universitas Hasanuddin, yang mampu memberikan informasi dengan akurat dan memudahkan calon anggota untuk mendaftarkan diri.
Kantin Pintar Universitas Hasanuddin Berbasis Web Setiawan, Muh Yusran Hardimas; Hutba, Muh Hudri Perdana; Mirzani, Jihan Afifah; Ismaulidin, Emha; Amran, Rozalina; Siddik, A. Muh. Amil; Sampetoding, Eliyah A M; Ardhana, Valian Yoga Pudya; Mulyodiputro, M. Dermawan
SainsTech Innovation Journal Vol. 5 No. 2 (2022): SIJ Volume 5 Nomor 2 November 2022
Publisher : LPPM Universitas Qamarul Huda Badaruddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37824/sij.v5i2.2022.427

Abstract

Perkembangan teknologi pada saat ini telah berkembang pesat, beberapa website pun telah banyak diciptakan dan digunakan dalam berbagai bidang. Salah satu penggunaannya adalah dalam bidang pemesanan makanan. Website untuk pemesanan makanan pada umumnya digunakan untuk lingkup besar, seperti pada sebuah restoran. Sementara itu, pada lingkup yang lebih kecil seperti kantin, aplikasi pemesanan makanan jarang sekali ditemukan padahal hal tersebut dapat memudahkan proses yang ada pada kantin tersebut. Website Smart Canteen merupakan inovasi yang dapat mempermudah layanan pada sebuah kantin dimana aplikasi ini mengambil uji lokasi di area kantin Universitas Hasanuddin. Layanan utama yang ditawarkan oleh website Smart Canteen adalah pengaksesan menu yang terdapat pada kantin serta pemesanan menu. Melalui website Smart Canteen, pelanggan dapat memiliki akses terhadap menu yang ditawarkan dalam sebuah area kantin. Pelanggan dapat melihat seluruh menu yang ditawarkan tiap penjual dalam kantin lengkap dengan harga serta hitungan sisa porsi yang tersedia, Selanjutnya, pelanggan dapat menikmati kemudahan pemesanan menu dengan mengikuti prosedur yang telah diatur oleh sistem dalam aplikasi. Pelanggan dapat memilih menu pesanan serta jumlah pesanan yang diinginkan. Proses pun berlanjut ke tahap pembayaran, dimana pelanggan melakukan pembayaran sesuai dengan total harga pembelian dengan menggunakan sistem saldo. Sistem kerja aplikasi ini akan digambarkan menggunakan diagram UML dan desain sistem website.
Co-Authors Amran, Rozalina Ardiansyah Asrifah, Muhammad Edy Saputra Rusdi Eliyah Acantha Manapa Sampetoding Gormantara, Jeriko Hutba, Muh Hudri Perdana Ismaulidin, Emha Mesra, Hendra Mirzani, Jihan Afifah Mulyodiputro, M. Dermawan Naimah Aris PRANANDA, ADHIYAKSA Ramdani, Muhammad Arya Rangkuti, Aidawayati Rusdi, Edy Saputra Rusdi, Wahyudi S Siswanto Sadno, Muhammad Salsabila, Putri Aulia Nur Saputra Rusdi, Edy Sarira, Stefany Frans Setiawan, Muh Yusran Hardimas Sri Astuti Thamrin Susetiyo, Wirya Olivia Dwi Syahrir, Nur Hilal A. Tomassoyan, Jones Azarya Valian Yoga Pudya Ardhana