Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Implementasi Sistem Controlling Peralatan Elektronika Berbasis Website Di Bandara Sultan Hasanuddin Makassar Saputra, Febri Hidayat; Halid, Agus; Natsir, Khaidir Rahman; Sumardin, A; Maslihatin, Tatik; Muhajirin, M; Arafah, Muhammad; Punjanan, Abraham Andromeda
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 9 No 2 (2023): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v9i2.283

Abstract

Dalam operasional bandara, peralatan elektronika seperti CCTV, sistem penerangan, sistem kontrol akses, sistem komunikasi, dan lainnya merupakan komponen penting yang memastikan keamanan, keselamatan, dan kelancaran aktivitas di bandara. Namun, dengan jumlah peralatan yang besar dan tersebar di berbagai lokasi, pemantauan manual menjadi tidak efisien dan memakan banyak waktu serta sumber daya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring peralatan elektronika berbasis website di bandara sultan hasanuddin makassar dan mengimplementasikan sistem monitoring peralatan elektronika berbasis website di bandara sultan hasanuddin makassar. Hasil dari penelitian ini yaitu dihasilkan sebuah aplikasi sistem controlling peralatan elektronika berbasis website dibandara Sultan Hasanuddin Makassar untuk logbook peralatan pada bandara dan hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemantauan peralatan elektronika. Responsifitas terhadap gangguan juga meningkat karena personel dapat dengan cepat mengidentifikasi masalah dan mengambil tindakan yang diperlukan. Sistem ini telah membantu mengurangi downtime peralatan dan meningkatkan efisiensi operasional bandara.
SISTEM KEAMANAN PENGUNCIAN SEPEDA MOTOR DENGAN AUTENTIKASI WIFI SMARTPHONE Muhajirin, Muhajirin; Taufik; Arafah, Muhammad; Angriawan, Randy; Ilham; Pasnur; Maslihatin, Tatik; Halid, Agus; Sabri, Muhammad
JTRISTE Vol 12 No 1 (2025): JTRISTE
Publisher : STMIK KHARISMA Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55645/jtriste.v12i1.612

Abstract

Motorcycle theft continues to rise in various regions, highlighting the need for more reliable security systems. Conventional protection methods, such as double locks or standard alarms, have proven to be vulnerable and insufficient. This research aims to design and implement a motorcycle security system based on WiFi MAC address authentication from the owner's smartphone. The system is built using the ESP8266 microcontroller, which scans nearby devices and matches their MAC addresses against a pre-registered list. If a match is found, the vehicle is allowed to start. In addition to authentication, the system is equipped with a vibration sensor to detect suspicious activity when the motorcycle is in an OFF state. Test results indicate that the system can effectively distinguish between authorized and unauthorized devices, and responds accurately and promptly under various test conditions
EVALUASI PERFORMA METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) DAN RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN) PADA ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PENGGUNA APLIKASI KITALULUS Nurzaenab, Nurzaenab; Maslihatin, Tatik; Halid, Agus; Muniar, Andi Yulia; Sabir, Fitriana M.; Parawewe, Andi Maulidinnawati Abdul Kadir; Awaliah, Neneng; Halfiani, Halfiani
JTRISTE Vol 12 No 1 (2025): JTRISTE
Publisher : STMIK KHARISMA Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55645/jtriste.v12i1.614

Abstract

Sentiment analysis is one of the essential techniques in natural language processing for identifying user opinions toward a product or service. This study aims to evaluate the performance of the Long Short Term Memory (LSTM) and Recurrent Neural Network (RNN) methods in sentiment analysis of user comments on the Kitalulus application. A total of 2,500 comments collected from user reviews were utilized and underwent several preprocessing stages, including case folding, tokenization, stopword removal, stemming, and padding. The processed data were then trained using both RNN and LSTM models with similar architectural configurations. The experimental results show that the LSTM method outperforms RNN, achieving the highest accuracy of 91.51%, while RNN attained 88.48%. These findings demonstrate that LSTM is more effective in capturing long-term dependencies in textual data, making it more suitable for sentiment analysis of user comments on the application.
Pelatihan Pemanfaatan Google Classroom Sebagai Media Pembelajaran pada SMA Negeri 10 Maros Latif, Nuraida -; Halid, Agus; Andryanto, Andryanto; Muniar, A Yulia; Maslihatin, Tatik; Ashari, Wahdania Nurarfiani
Insan Cita : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 5, No 1 (2023): Februari 2023 - Insan Cita: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32662/insancita.v5i1.1630

Abstract

Pengabdian masyarakat ini bertujuan meningkatkan kemampuan dan kompetensi para guru SMA Negeri 10 Maros  dalam penguasaan Google Classroom sebagai  media pembelajaran  di Sekolah. Metode yang  dilaksanakan dalam kegiatan ini adalah metode praktikum secara langsung dan metode ceramah. Metode kegiatan terdiri dari 3 (tiga tahapan) yaitu tahap persiapan, tahap pelaksanaan dan tahapan evalusi. Tahap persiapan terdiri dari persiapan dari peserta maupun tim pengabdian masyarakat STMIK AKBA. Tahap pelaksanaan mengenai proses pelaksanaan kegitan dengan presentasi materi oleh tim pengabdian Masyarakat STMIK AKBA. Tahap evaluasi bagi peserta untuk mengetahui sejauh mana pemahaman peserta terhadap penjelasan materi. Kegiatan pelatihan ini bertempat di ruang Laboratorium  Komputer SMA Negeri 10 Maros.  Dengan adanya pengabdian masyarakat ini diharapkan dapat membantu para guru dalam memanfaatkan dan menerapkan google classroom sebagai media pembelajaran yang efektif di SMA Negeri 10 Maros
Design and Build Web-Based Interactive Learning Media for Early Childhood in Early Childhood Kindergarten Mujahidin School Markani Pato; Asnimar Asnimar; Fitri Laila; Ratnawati; Tatik Maslihatin; Febri Hidayat Saputra; Amran Amiruddin; Andi Yulia Muniar; Elmi; Benny Leonard Enrico Panggabean; Listia Utami; Muhammad Sabirin Hadis; Tamsir; Andi Nur Fadillah
Bitnet: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 11 No. 1 (2026): Bitnet: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Publisher : Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33084/bitnet.v11i1.11747

Abstract

The problem faced by At The PAUD Mujahidin School In Barru Regency is that the learning process is still dominated by conventional methods so that it is less interesting and less effective in stimulating children's interest in learning. The solution offered is the development of web-based interactive digital media that contains learning materials, interactive quizzes, and learning outcome reports that can be accessed by teachers and principals. The aim of the study was to create learning media that is able to increase children's involvement, motivation, and learning outcomes. The data was obtained through  observation, interviews, library research and the distribution of questionnaires for feasibility tests. The research method used is Research and Development (R&D) with the ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) model. The media is tested using Blackbox Testing to ensure system functionality as well as User Acceptance Test (UAT) to evaluate user satisfaction. The results of the study indicate  that 88% of respondents stated that this medium is very suitable for use, able to increase children's involvement, and provide a more enjoyable learning experience.
Implementasi Sistem Controlling Peralatan Elektronika Berbasis Website Di Bandara Sultan Hasanuddin Makassar Febri Hidayat Saputra; Agus Halid; Khaidir Rahman Natsir; A Sumardin; Tatik Maslihatin; M Muhajirin; Muhammad Arafah; Abraham Andromeda Punjanan
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 9 No 2 (2023): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v9i2.283

Abstract

Dalam operasional bandara, peralatan elektronika seperti CCTV, sistem penerangan, sistem kontrol akses, sistem komunikasi, dan lainnya merupakan komponen penting yang memastikan keamanan, keselamatan, dan kelancaran aktivitas di bandara. Namun, dengan jumlah peralatan yang besar dan tersebar di berbagai lokasi, pemantauan manual menjadi tidak efisien dan memakan banyak waktu serta sumber daya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring peralatan elektronika berbasis website di bandara sultan hasanuddin makassar dan mengimplementasikan sistem monitoring peralatan elektronika berbasis website di bandara sultan hasanuddin makassar. Hasil dari penelitian ini yaitu dihasilkan sebuah aplikasi sistem controlling peralatan elektronika berbasis website dibandara Sultan Hasanuddin Makassar untuk logbook peralatan pada bandara dan hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemantauan peralatan elektronika. Responsifitas terhadap gangguan juga meningkat karena personel dapat dengan cepat mengidentifikasi masalah dan mengambil tindakan yang diperlukan. Sistem ini telah membantu mengurangi downtime peralatan dan meningkatkan efisiensi operasional bandara.
Penerapan Kecerdasan Buatan Pada Chatbot WhatsApp Sebagai Asisten Belajar Virtual Andis Andis; Pasnur Pasnur; Andi Sumardin; Muhammad Arafah; Tatik Maslihatin; Ilham Ilham; Andi Maulidinnawati Abdul Kadir Parewe; Fitriana M. Sabir; Nurzaenab Nurzaenab
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13872

Abstract

ChatGPT merupakan salah satu aplikasi artificial intelligence generative yang sangat populer saat ini. ChatGPT memiliki versi gratis dan premium. ChatGPT versi gratis sangat diminati karena dapat digunakan tanpa mengeluarkan biaya berlangganan. Akan tetapi, ChatGPT versi gratis memiliki keterbatasan, yaitu tidak mampu menjawab pertanyaan yang terkait dengan data setelah bulan September 2021. Hal tersebut akan mengurangi efektivitas ChatGPT apabila diimplementasikan sebagai asisten belajar virtual. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan kecerdasan buatan pada chatbot WhatsApp sebagai asisten belajar virtual. Penelitian ini mengusulkan perluasan Application Programming Interface (API) OpenAI dengan menggunakan teknik web scraping, sehingga mampu menemukan data terbaru yang tidak dapat ditemukan oleh ChatGPT versi gratis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode dan sistem yang diusulkan mampu menjawab pertanyaan dengan baik termasuk pertanyaan yang terkait dengan data setelah bulan September 2021. Waktu rata-rata yang diperlukan oleh sistem usulan untuk menjawab pertanyaan adalah 20 detik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem usulan layak untuk diimplementasikan sebagai asisten belajar virtual.
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Mendukung Pemasaran Proyek Pembangunan Perumahan Pada Perusahaan Kartajasa.Art Fitriana M Sabir; Nurzaenab Nurzaenab; Asrul Asrul; Neneng Awaliah; Tatik Maslihatin; Ayu Pertiwi Nasaruddin
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 2 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i2.14497

Abstract

Penggunaan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dalam pemasaran proyek pembangunan perumahan pada perusahaan Kartajasa.Art dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih akurat dan efektif dalam rangka memaksimalkan keuntungan dan mengurangi risiko kerugian. Berdasarkan yang telah diuraikan diatas, maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana menjadikan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dalam membantu pemasaran proyek pembangunan perumahan pada perusahaan Kartajasa.Art dan untuk mengetahui elektabilitas content management system dapat membantu perusahaan Kartajasa.Art untuk mengoptimalkan pemasaran proyek pembangunan perumahan. Metode yang digunakan adalah menghitung prioritas secara kuantitatif dengan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dalam pemasaran proyek pembangunan perumahan. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah diuraikan maka dapat disimpulkan bahwa Multi-Criteria Decision Making (MCDM) untuk memilih alternatif kriteria dalam mengembangkan sistem pemasaran pada perusahaaan Kartajasa.art telah berhasil dirancang. Sistem pendukung keputusan ini menerapkan sistem manajemen konten dalam membantu memasarkan beberapa kriteria yang ditentukan oleh perusahaan. Keputusan yang dihasilkan berdasarkan penentuan kriteria yang ditentukan oleh perusahaan yaitu memperoleh nilai akhir alternatif antara lain Segmentasi pasar dengan skor akhir 0,333, Penentuan Wilayah dengan skor akhir 0,229, Pengembangan Jaringan dengan skor akhir 0,248, Manajemen Tender dengan skor akhir 0,177 sehingga rangking pertama adalah Segmentasi Pasar dengan skor tertinggi 0,333. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan maka, sistem dianggap sudah bebas dari kesalahan karena bekerja sesuai fungsionalnya. Saran untuk penelitian selanjutnya bisa menggunakan berbasis android atau ios.
Implementasi Model Mobilenetv2 Untuk  Klasifikasi Ras Anjing Nurzaenab; Sul Agus Zarni; Andi Yulia Muniar; Tatik Maslihatin; Ika Yuswandari Supagi Supagi; Fitriani M. Sabir
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan Vol. 3 No. 3 (2026): July
Publisher : RAM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.21579001

Abstract

Identifikasi ras anjing secara visual merupakan tantangan signifikan bagi masyarakat awam karena kemiripan fitur morfologi yang sangat tinggi antar spesies. Kesalahan identifikasi berdampak serius pada ketidaktepatan pola perawatan harian dan penanganan medis spesifik. Penelitian ini mengimplementasikan teknologi visi komputer melalui model Deep Learning berbasis arsitektur MobileNetV2 untuk klasifikasi otomatis ras Basenji, Chow, Dingo, dan Lhasa. Permasalahan utama yang diangkat adalah tingginya variasi intra-kelas dan kemiripan ekstrem antar-kelas pada citra hewan. Metodologi penelitian menggunakan 600 citra berkualitas tinggi dengan tahap preprocessing ketat dan augmentasi data intensif. Teknik transfer learning diterapkan melalui fine-tuning pada 50 lapisan terakhir MobileNetV2. Untuk meningkatkan stabilitas, model dimodifikasi dengan menambahkan lapisan Dense 32 unit, Dropout 0.6, serta Regularizer L2 sebesar 0.003 guna menekan risiko overfitting. Hasil pengujian menunjukkan performa impresif dengan akurasi pelatihan 96% dan akurasi pengujian 93%. Waktu pelatihan sangat efisien, yakni hanya 3 menit untuk 10 epoch. Analisis confusion matrix menunjukkan keunggulan model pada ras Basenji, meskipun terdapat tantangan tekstur bulu pada Lhasa dan Chow. Konfigurasi ini terbukti efektif, ringan, dan siap untuk implementasi real-time pada perangkat seluler.
Enhanced Lung Cancer Detection Using ANN with Random Oversampling, RFE-Based Feature Selection, and GridSearchCV Hyperparameter Tuning Nurwafiqah, Nurwafiqah; Al Fiqran, M. Yudi; Puteri, Annisa Nurul; Arafah, Muhammad; Maslihatin, Tatik; Sumardin, A.
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 7 No. 2 (2026): JUTIF Volume 7, Number 2, April 2026
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2026.7.2.5391

Abstract

Amid the most predominant mortality factors on a global scale, Lung cancer constitutes one of the most significant oncological burdens, chiefly because most patients receive a diagnosis only at later stages. The limitations of conventional diagnostic approaches underscore the urgent need for artificial intelligence–based detection systems that can improve both diagnostic accuracy and efficiency. This study aims to develop a lung cancer prediction model using an Artificial Neural Network (ANN) optimized through an integrated strategy that includes data preprocessing, class balancing via Random Oversampling (ROS), feature selection using Recursive Feature Elimination (RFE), and hyperparameter tuning with Grid Search. The evaluation of model effectiveness employs accuracy, precision, recall, F1-score, along with a confusion matrix. Experimental results demonstrate an accuracy of 98%, with average precision, recall, and F1-score values of 0.95. Statistical validation using McNemar’s test confirms a significant performance improvement over the baseline model (χ² = 18.05, p < 0.001), accompanied by a large effect size (Cohen’s h = 0.82). Furthermore, the model exhibits balanced performance in identifying both lung cancer and non-cancer cases, reflecting the effectiveness of the data balancing and feature selection strategies. These findings suggest that the optimized ANN model has strong potential as a foundation for a medical decision support system for early lung cancer detection, contributing to more reliable diagnoses and more accurate clinical decision-making.
Co-Authors - STMIK AKBA Makassar, Wisda A Sumardin Abraham Andromeda Punjanan Agus Halid Agus Halid Agus Halid, Agus Akbar Iskandar Al Fiqran, M. Yudi Aman, Andryanto Amran Amiruddin Andi M Yusuf Andi Maulidinnawati Abdul Kadir Parewe Andi Nur Fadillah Andi Sumardin, Andi Andi Yulia Muniar Andi Yulia Muniar Andi Yulia Muniar, Andi Yulia Andis Andis Andryanto A Andryanto, Andryanto ANGRIAWAN, RANDY Annisa Nurul Puteri Ashari, Wahdania Nurarfiani Asnimar Asnimar Asrul Asrul Awaliah, Neneng Ayu Pertiwi Nasaruddin Benny Leonard Enrico Panggabean Butsiarah Dayun Miyanti Dayun Miyanti Elmi Fadli Tamrin Fauziah Suhardi , Rifdah Tami Febri Hidayat Saputra Febri Hidayat Saputra Fitri Laila Fitriana M Sabir Fitriana M. Sabir Fitriani M. Sabir Halfiani, Halfiani Ika Yuswandari Supagi Supagi ILHAM Ilham Ilham Ilham Ilham Iqlimah, Magfirah Nur Khaidir Rahma Nasir Khaidir Rahman Nasir Khaidir Rahman Natsir Latif, Nuraida - Listia Utami M. Sabir, Fitriana Magfirah Nur Iqlimah Markani, Markani Marwa Sulehu Maulidinnawati, Andi Muhajirin, M Muhajirin, Muhajirin Muhammad Akram Hamzah Muhammad Arafah Muhammad Arafah Muhammad Arafah Muhammad Arafah Muhammad Sabirin Hadis Muniar, A Yulia nasir, khaidir rahman Natsir, Khaidir Rahman Neneng Awaliah Nurul Rahmawati Nurwafiqah, Nurwafiqah Nurzaenab Nurzaenab Nurzaenab NURZAENAB, NURZAENAB Parawewe, Andi Maulidinnawati Abdul Kadir Pasnur Pasnur Pasnur Pasnur Pasnur Punjanan, Abraham Andromeda Randy Angriawan RATNAWATI Resha, Muhammad Resky Wahyuni Rika, Rika Sabir, Fitriana M. Saputra, Febri Hidayat Sul Agus Zarni Sumardin, A Sumardin, A. Suryadi Syamsu Suryadi Syamsu, Suryadi Tahir, Tamus Bin Tamra Tamsir Taufik Wisda Rahim Wisda, Wisda Yusuf , Andi M