Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

Implementasi Fuzzy Time Series pada Prediksi Jumlah Penjualan Rumah Ramadhan, Muhammad Ridho; Tursina, Tursina; Novriando, Haried
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 8, No 4 (2020)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (814.231 KB) | DOI: 10.26418/justin.v8i4.40186

Abstract

Rumah adalah bangunan gedung yang berfungsi sebagai tempat tinggal yang layak huni, sarana pembinaan keluarga, cerminan harkat dan martabat penghuninya, serta aset bagi pemiliknya. Menurut Direktur Jenderal Pembiayaan Perumahan Kementerian Pekerjaan Umum Perumahan Rakyat, perumahan di Indonesia masih mengalami defisit pasokan sebesar 7,6 juta pada 2015 dan menargetkan akan mengurangi angka kebutuhan rumah atau backlog perumahan di 2019 mendatang menjadi 5,4 juta agar masyarakat Indonesia bisa mempunyai rumah sendiri. Tingginya kebutuhan rumah yang harus dipenuhi memerlukan kerjasama seluruh stakeholder di bidang perumahan seperti developer properti. Dalam rangka menghadapi para pesaing dan mempertahankan kelangsungan perusahaan, dibutuhkan manajemen yang baik di bidang perencanaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi jumlah penjualan rumah sehingga dapat dijadikan acuan oleh developer properti dalam menyusun perencanaan. Memprediksi adalah suatu teknik analisa perhitungan untuk memperkirakan kejadian dimasa depan dengan menggunakan referensi data-data di masa lalu. Metode yang digunakan dalam memprediksi jumlah penjualan rumah adalah metode fuzzy time series. Metode Fuzzy Time Series (FTS) merupakan suatu konsep yang digunakan untuk meramalkan masalah di mana data historis diubah ke dalam nilai linguistik. Adapun hasil pengujian Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang sudah dilakukan menunjukkan tingkat akurasi prediksi sebesar 85,79% dengan menggunakan margin sebesar 5% sehingga perancangan ini dapat diterapkan oleh developer properti.
Implementasi Puding Ubi Ungu Sebagai Intervensi Pencegahan Stunting di Posyandu 69 Desa Pocangan Anas, Mohammad Nizar; Ramadhan, Muhammad Ridho; Alfarisi, Hilmi Pratama; Mu’affan, Achmad Adha; Hasanah, Adinda Shofiatul; Ismanti, Septie Putri; Ulum, Miftahol; Damayanti, Mita Eka; Fitria, Ayu; Dewi, Novi Rosita; Damayanti, Selvi; Wardani, Ali Ridho; Maheswari, Anindya Dinarya; Rofiqoh, Rofiqoh; Dinayah, Syafinatud; Mayasari, Shinta
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v6i1.11154

Abstract

Stunting merupakan kondisi terhambatnya pertumbuhan anak sehingga menyebabkan malnutrisi dan peningkatan risiko stunting. Di Indonesia, stunting merupakan masalah kesehatan yang signifikan dengan prevalensi yang tinggi di berbagai daerah. Untuk mengatasi hal ini, pemerintah menerapkan program untuk meningkatkan kebiasaan makan sehat dengan memperkenalkan makanan baru puding ubi ungu, di daerah setempat. Program ini bertujuan untuk menyediakan makanan bergizi dan sehat kepada anak-anak dan ibu Hamil di daerah tersebut. Intervensi tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti frekuensi konsumsi puding ungu dan tingkat pendidikan
BILANGAN KROMATIK LOKASI PADA GRAF C_n \odot P_1 Rahmadi, Deddy; Kamal, Muhammad Luthfi; Utami, Dhiya Anisah; Rohman, Alvian Nur; Ramadhan, Muhammad Ridho
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2024)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v11i1.28401

Abstract

Bilangan kromatik lokasi suatu graf merupakan perluasan dari konsep dimensi partisi dan pewarnaan titik pada suatu graf. Jumlah minimum warna yang diperlukan untuk melakukan pewarnaan lokasi pada graf disebut bilangan kromatik lokasi graf. Penelitian ini merupakan studi literatur yang membahas tentang bilangan kromatik lokasi pada graf C_n \odot P_1. Pendekatan yang digunakan untuk menghitung bilangan kromatik lokasi adalah melibatkan penentuan batas atas dan bawah.
AI-Based Prediction of Fatalities in Flight Accidents: Insights from 75 Years of Aviation Accident Records Ramadhan, Muhammad Ridho; Faadhilah, Avelia Fairuz; Roniyansyah, Roniyansyah; Juanara, Elmo
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 8, No 3 (2025): November 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/ijaidm.v8i3.37948

Abstract

Aviation accidents have reached a plateau in safety improvements since the late 1990s, emphasizing the need for advanced analytical approaches. This study utilizes a data-driven framework with Artificial Intelligence (AI) on a comprehensive dataset encompassing 75 years of global aviation accidents. This allows identification of long-term safety patterns often overlooked in studies restricted to specific regions or flight phases. The study aims to analyze long-term trends and predict future aviation accidents using Machine Learning (ML) classification models. This study involved web scraping Aviation Safety Network (ASN) database to compile the dataset, followed by Exploratory Data Analysis (EDA) to obtain insights. Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Categorical Naive Bayes were employed for fatality prediction. EDA results show while the number of fatal accidents has declined, scheduled passenger service and En route flight phase show the highest occurrences proportionally. Furthermore, the maneuvering flight phase and military service have maximum likelihood of a fatal outcome. The predictive models achieved accuracies of approximately 79-80%. The SVM model, with the highest F1-score (79.85%), proved to be the most balanced in terms of specificity for non-fatal incidents and sensitivity for fatal ones. This result provides safety practitioners with a reliable framework for evidence-based decision making. 
Evaluasi Ketahanan Hybrid Visible Watermarking Berbasis Python terhadap Serangan Digital pada Video Firmansyah, Muhammad Yusuf; Padillah, Arip; Mandiri, Devi; Ramadhan, Muhammad Ridho; Yunita, Yunita
Jurnal Informatika UPGRIS Vol 11, No 2 (2025): DESEMBER 2025
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v11i2.25620

Abstract

Abstract—The widespread distribution of digital video content demands persistent copyright protection; however, static visible watermarking methods remain vulnerable to geometric manipulation. Moreover, quantitative evaluations of visible watermarking robustness on video content implemented in modern programming environments remain limited and are predominantly focused on static media. This study aims to evaluate the robustness of a hybrid visible watermarking system for video content through an experimental approach. The proposed system integrates spatial-domain processing, frequency-domain transformation based on the Discrete Cosine Transform, and multiscale techniques implemented using Python and OpenCV. Digital attack simulations include compression, format conversion, resizing, noise, and cropping, with performance assessed using SSIM, pHash, MSE, and histogram analysis. Experimental results demonstrate strong robustness against administrative attacks, maintaining SSIM values above 0.91 and pHash exceeding 0.97 under H.264 compression and format conversion. Nevertheless, a Robustness Paradox is identified under cropping attacks, where trimming 12.5 percent on each side causes complete watermark detection failure, indicated by a WM Area MSE increase to 2,304.23, while color fidelity remains high with a histogram similarity value of 0.93. This study provides technical contributions in the form of empirical evidence on the limitations of static watermark placement and demonstrates that hybrid approaches offer a more balanced trade-off between visual quality and robustness, while recommending dynamic watermarking or advanced frequency-domain methods to improve resilience against geometric desynchronization. Abstrak—Distribusi konten video digital menuntut perlindungan hak cipta yang persisten; namun metode visible watermarking statis masih rentan terhadap manipulasi geometri. Selain itu, evaluasi kuantitatif terhadap ketahanan visible watermarking pada media video berbasis lingkungan pemrograman modern masih terbatas dan umumnya berfokus pada media statis. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi ketahanan sistem visible watermarking hibrida pada konten video menggunakan pendekatan eksperimental. Sistem yang diusulkan mengintegrasikan domain spasial, transformasi frekuensi berbasis Discrete Cosine Transform, serta pendekatan multiskala dengan implementasi Python dan OpenCV. Simulasi serangan digital meliputi kompresi, konversi format, resizing, noise, dan cropping, dengan evaluasi menggunakan metrik SSIM, pHash, MSE, dan analisis histogram. Hasil eksperimen menunjukkan ketahanan tinggi terhadap serangan administratif dengan nilai SSIM di atas 0,91 dan pHash melampaui 0,97 pada kompresi H.264 dan konversi format. Namun demikian, fenomena Robustness Paradox teridentifikasi pada serangan cropping, di mana pemotongan area sebesar 12,5 persen pada setiap sisi menyebabkan kegagalan deteksi total dengan lonjakan WM Area MSE hingga 2.304,23, meskipun kesamaan histogram warna tetap tinggi dengan nilai 0,93. Penelitian ini memberikan kontribusi teknis berupa bukti empiris keterbatasan watermark statis dan menunjukkan bahwa pendekatan hibrida lebih efektif dalam menyeimbangkan kualitas visual dan ketahanan, sekaligus merekomendasikan dynamic watermarking atau metode domain frekuensi lanjut untuk meningkatkan ketahanan terhadap desinkronisasi geometris.