Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.507
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Sebatik Jurnal Mantik Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Journal of Students‘ Research in Computer Science (JSRCS) Naratif : Jurnal Nasional Riset, Aplikasi dan Teknik Informatika Jurnal Minfo Polgan (JMP) Jupiter Journal of Computer & Information Technology Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Media Akademik (JMA) Adpebi International Journal of Multidisciplinary Sciences Fundamentum: Jurnal Pengabdian Multidisiplin
Mutoffar, Muhamad Malik
Sekolah Tinggi Teknologi Bandung
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Lama Waktu Pengerjaan Uji Kompetesi Keahlian (Ukk) Siswa Sekolah Menegah Kejuruan (Smk) Muhammad Zaenal Mutaqin; Muhamad Malik Mutoffar
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2343

Abstract

This research is motivated by the need for a method or method that helps teachers and schools to predict the speed of time for students UKK work so that schools are more effective in preparing students to face UKK with faster processing time where the current problem is that schools are still using manual prediction methods . The hypothesis of the researchers is that by implementing the Naïve Bayes algorithms to predict the length of time the UKK Student can work, it can produce more perfect predictions so that school management is more efficient in providing solutions for students who are predicted to work slowly on SMK Bhakti Persada Bekasi . UKK is the final assessment in order to determine the achievement of competencies for vocational students. The use of Data Mining with artificial classification and intelligence models that will predict the length of time spent on UKK in terms of student completion time quickly, normally or slowly. The Algorithm method used is Naïve Bayes with the prediction accuracy of 99.11%. Keywords: Competency Test Expertise (UKK), Data Mining, Naïve Bayes, Prediction   Abstrak Penelitian ini di latar belakangi oleh kebutuhan akan cara atau metode yang membantu guru dan pihak sekolah untuk meprediksi kecepatan waktu pengerjaan UKK siswa sehingga sekolah lebih efektif dalam mempersiapkan siswa dalam menghadapi UKK dengan waktu pengerjaan lebih cepat dimana masalah saat ini sekolah masih menggunakan metode prediksi manual. Hipotesa peneliti bahwa dengan implementasi algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi lama waktu pengerjaan UKK Siswa, dapat menghasilkan prediksi yang lebih sempurna sehingga manajemen sekolah lebih efisien dalam memberikan solusi bagi siswa-siswi yang diprediksi akan mengerjakan UKK dengan lamban pada SMK Bhakti Persada Kota Bekasi. UKK adalah Penilaian akhir dalam rangka menentukan capaian kompetensi bagi siswa SMK. Penggunaan Data Mining dengan model klasifikasi dan kecerdasan buatan yang akan memprediksi lama waktu pengerjaan UKK dalam hal waktu penyelesaian siswa dengan cepat, normal atau lambat. Metode Algoritma yang digunakan adalah Naïve Bayes dengan hasil akurasi prediksi sebesar 99,11%. Kata kunci: Data Mining, Naïve Bayes, Prediksi, Uji Kompetensi Keahlian (UKK), SMK
Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Waktu Pengerjaan Uji Kompetesi Keahlian (UKK) Siswa Sekolah Menengah Kejuruan Mutaqin, Muhammad Zaenal; Mutoffar , Muhamad Malik
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/pw0wvj13

Abstract

This research is motivated by the need for a method or method that helps teachers and schools to predict the speed of time for students UKK work so that schools are more effective in preparing students to face UKK with faster processing time where the current problem is that schools are still using manual prediction methods . The hypothesis of the researchers is that by implementing the Naïve Bayes algorithms to predict the length of time the UKK Student can work, it can produce more perfect predictions so that school management is more efficient in providing solutions for students who are predicted to work slowly on SMK Bhakti Persada Bekasi . UKK is the final assessment in order to determine the achievement of competencies for vocational students. The use of Data Mining with artificial classification and intelligence models that will predict the length of time spent on UKK in terms of student completion time quickly, normally or slowly. The Algorithm method used is Naïve Bayes with the prediction accuracy of 99.11%.
Sistem Informasi Penjualan Online Berbasis Web Pada Toko Citra Parfum Yunianto , Imam; Mutoffar , Muhamad Malik; Pratama , Syadam
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 2 (2023): November 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/gs4rrd34

Abstract

This research aims to develop an online sales system (e-commerce) for Citra Parfum store in Tambun Selatan, Bekasi Regency. The store faces challenges in achieving sales targets and low customer numbers due to limited promotion through conventional channels and its hidden location within a residential area. The research utilizes the method of information system development, utilizing Visual Studio Code as a medium for creating the e-commerce website. The developed system includes the display of perfume products along with relevant information, a shopping cart, the checkout process, and online payment. This study proposes the implementation of a web-based e-commerce for Citra Parfum store. With the online sales system, it is expected that the number of sales transactions will increase, the marketing reach will expand, and buyers will be able to transact more easily. The research results are also expected to provide practical benefits to the management of Citra Parfum in improving customer satisfaction through the implementation of the online sales system.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENGUNGGAHAN NASKAH BUKU BERBASIS WEBSITE DI ITB PRESS MENGGUNAKAN KANBAN Mutoffar, Muhamad Malik; Ahmad Ali Satia; Didik Setiyadi; Slamet Raharjo; Samin; Saepudin, Saepudin
Naratif (Jurnal Nasional Riset, Aplikasi Dan Teknik Informatika) Vol 6 No 1 (2024): NARATIF : Jurnal Nasional Riset Aplikasi dan Teknik Informatika
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53580/naratif.v6i1.279

Abstract

Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) membuat para penulis dibatasi untuk memberikan naskah buku ke penerbit. Proses pengunggahan naskah ilmiah dan buku di ITB Press masih dilakukan dengan mengirimkan naskah melalui email atau datang langsung ke lokasi. dalam mengirimkan email belum ada feedback dari penerbit dalam transparansi pekerjaan sehingga penulis tidak tau proses naskah yang dikerjakan sedang dikerjakan. Pada akhirnya untuk melihat status proses penerbitan dilakukan dengan cara chat via whatsapp langsung ke bagian penerbitan. Sistem Informasi Pengunggahan Naskah Buku merupakan solusi yang penting dalam pengelolaan dan pengunggahan naskah buku. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah sistem informasi berbasis website yang memudahkan penulis untuk mengunggah naskah ke ITB Press. Metode pengembangan yang digunakan adalah Agile Kanban, yang menggabungkan elemen Agile dengan metode Kanban untuk pengembangan yang fleksibel, adaptif, dan terarah. Dalam Agile Kanban, tim pengembang menggunakan papan Kanban untuk memvisualisasikan dan mengelola tugas-tugas secara efisien, dengan fokus pada kolaborasi dan penyelesaian yang cepat. Proses pengembangan sistem informasi ini meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, dan implementasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem informasi ini berfungsi dengan baik dan memenuhi persyaratan yang ditetapkan. Implementasi sistem ini membantu meningkatkan efisiensi dan kualitas pengunggahan naskah buku. Dengan menggunakan pendekatan Agile Kanban, pengembangan Sistem Informasi Pengunggahan Naskah Buku Berbasis Website di ITB Press memberikan manfaat signifikan dalam mempercepat dan mempermudah proses pengunggahan naskah, mengatasi perubahan kebutuhan dengan cepat, dan meningkatkan kolaborasi dalam pengembangan sistem informasi.
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN POLA GOLONGAN PENYANDANG MASALAH KESEJAHTERAAN SOSIAL Darmawan, Irwan Adji; Randy, Muhammad Fakhri; Yunianto, Imam; Mutoffar, Muhamad Malik; Salis, M Tio Putra
Sebatik Vol. 26 No. 1 (2022): Juni 2022
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46984/sebatik.v26i1.1622

Abstract

Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) menjadi satu dari sekian masalah yang terdapat di daerah perkotaan, sebab dapat mengganggu pembangunan kota, ketertiban umum, keamanan dan stabilitas. Sejauh ini langkah yang dilakukan sementara masih terfokus dengan cara penanganan PMKS, masih belum mengarah untuk mencegah. Menentukan pola golongan PMKS merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan. Algoritma Apriori memiliki fungsi untuk membantu menemukan pola yang terdapat pada data (frequent pattern mining) untuk menentukan frequent itemset yang menggunakan metode Association Rule dalam data mining. Dalam penghitungan secara manual yang dilakukan maka didapat pola kombinasi antara lain 3 rules yang memiliki nilai minimum support 15% dengan confidence tertinggi 100% menggunakan Algoritma Apriori. Dalam menguji Algoritma Apriori digunakan aplikasi RapidMiner. RapidMiner merupakan satu dari beberapa software pengolah data mining, misalnya menganalisis teks, mengekstrak pola data set kemudian dikombinasikan menggunakan metode statistik, database, dan kecerdasan buatan agar didapat informasi yang tinggi berasal dari olahan data. Hasil yang didapat dari pengujian perbandingan pola antar golongan PMKS. Dari pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner dan penghitungan secara manual Algoritma Apriori, maka disimpulkan dengan kriteria pengujian, bahwa pola (rules) golongan dengan nilai confidence (c) penghitungan manual Algoritma Apriori dapat dibilang tidak mendekati hasil pengujian aplikasi RapidMiner, maka dapat dikatakan tingkat keakuratan pengujian rencah, hanya 37,5%.
SISTEM EVALUASI TINGKAT PEMAHAMAN HUKUM DENGAN ALGORITMA FUZZY LOGIC BERBASIS PYTHON Bima Maarschal Rizky Kurnia Fallah; Muhamad Malik Mutoffar
Jurnal Media Akademik (JMA) Vol. 2 No. 2 (2024): JURNAL MEDIA AKADEMIK Edisi Februari
Publisher : PT. Media Akademik Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62281/v2i2.146

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem evaluasi tingkat pemahaman hukum menggunakan algoritma fuzzy logic berbasis bahasa python. Dengan memanfaatkan komponen input untuk menerima data kelompok pemahaman hukum dan komponen output untuk menghasilkan nilai tingkat pemahaman hukum. Metode algoritma fuzzy logic digunakan untuk mengolah data jawaban responden berdasarkan kelompok data, hasil uji sistem menunjukkan keakurasian sistem yang tepat. Temuan ini menegaskan kemampuan sistem dalam memberikan penilai dasar dari tingkat pemahaman hukum seseorang secara akurat. Implikasi dari sistem ini menunjukkan potensi sebagai alat evaluasi yang efektif untuk mengukur pemahaman hukum dari berbagai sampel kelompok tingkatan pemahaman seseorang khususnya di bidang hukum.  Dengan memperhitungkan diversitas partisipan maka penelitian ini dapat memberikan landasan kuat bagi pengembangan sistem serupa dalam berbagai konteks evaluasi pemahaman yang akan datang.
SISTEM EVALUASI PELANGGARAN LALU LINTAS NTMC POLRI DENGAN ALGORITMA FUZZY LOGIC BERBASIS PYTHON Dimas Raihan Naufal; Muhamad Malik Mutoffar
Jurnal Media Akademik (JMA) Vol. 2 No. 2 (2024): JURNAL MEDIA AKADEMIK Edisi Februari
Publisher : PT. Media Akademik Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62281/v2i2.176

Abstract

This research aims to build a traffic violation system using a fuzzy logic algorithm based on the Python language. By utilizing input components to receive traffic violation data and output components to produce traffic understanding level values. This method is used to process data based on traffic violations, system test results show the system's accuracy. To confirm the system's capabilities in traffic violations provides a baseline assessment of the level of accurate understanding of police law. The implications of this system show its potential as an effective detection tool for measuring existing legal violations from various levels of a person's understanding, especially in the legal field. Taking this research into account could provide a strong foundation for the development of similar systems in a variety of future comprehension evaluation contexts
KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK DAN RANDOM FOREST Jamaludin; Kholiq Fajar, Abdul; Zaenal Mutaqin, Muhammad; Malik Mutoffar, Muhamad; Setiyadi, Didik
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2024): MISI Januari 2024
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v7i1.1082

Abstract

Kanker payudara adalah penyakit yang menyerang jutaan wanita di seluruh dunia setiap tahunnya. Untuk meningkatkan deteksi dini, berbagai metode dan algoritma telah dikembangkan, termasuk algoritma Neural Network dan algoritma Random Forest. Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan membandingkan efektivitas jaringan saraf dan algoritma Random Forest dalam klasifikasi kanker payudara berdasarkan data klinis dan histopatologi. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup berbagai gambaran klinis dan histopatologis yang dikumpulkan dari pasien kanker payudara. Pendekatan pengolahan data dan pemodelan dilakukan dengan menggunakan teknik klasifikasi berbasis Neural Network dan Random Forest. Setelah menyelesaikan proses pelatihan dan pengujian menggunakan dataset yang sesuai, kinerja kedua algoritma dievaluasi berdasarkan beberapa metrik evaluasi termasuk akurasi, sensitivitas, spesifisitas sinyal dan area di bawah kurva ROC (Receiver Operating Characteristics). Hasilnya menunjukkan bahwa Neural Network dan Random Forest dapat mengklasifikasikan kanker payudara dengan tingkat akurasi yang signifikan. Data diolah menggunakan alat oranye dengan akurasi 96,11% untuk algoritma Neural Network dan 98,86% untuk algoritma Random Forest, yang menunjukkan bahwa Neural Networks memberikan kinerja yang sedikit dari pada algoritma Random Forest dalam hal sensitivitas dan spesifisitas.  
Comparison of Decision Tree, KNN and Naïve Bayes Methods In Predicting Student Late Graduation In the Informatics Engineering Department, Institute Business XYZ Yunianto, Imam; Kurniawan, Ade; Mutoffar , Muhamad Malik
Adpebi International Journal of Multidisciplinary Sciences Vol. 1 No. 1 (2022)
Publisher : Asosiasi Dosen Peneliti Ilmu Ekonomi dan Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54099/aijms.v1i1.304

Abstract

Solving the problem of student late graduation has been a lot of research done before, with various methods and algorithms. Likewise, the comparison of various methods to predict student graduation. However, there is no comparison of the Naïve Bayes, Decision Tree, and KNN methods using data from the Informatics Engineering Department in Institute Business XYZ. From this study by comparing the three methods, the Naïve Bayes method is ranked first with an accuracy rate of 66.67%, Precison 80% and Recall 66.67%. Rank 2 is the KNN algorithm with an accuracy rate of 55.56%, Precision 66.67% and Recall 66.67% and the last is the Decision Tree algorithm with an accuracy rate of 46%, Precison 48.3% and Recall 61.67%
Pelatihan Membuat Toko Online Menggunakan Wordpress Di Kelurahan Jatisampurna Imam Yunianto; Muhamad Malik Mutoffar; Sri Kuswayati
FUNDAMENTUM : Jurnal Pengabdian Multidisiplin Vol. 2 No. 1 (2024): Februari : FUNDAMENTUM : Jurnal Pengabdian Multidisiplin
Publisher : Asosiasi Peneliti Dan Pengajar Ilmu Sosial Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62383/fundamentum.v2i1.57

Abstract

The classic problem for city residents is the economic problem which is still not evenly distributed, where there are already residents with a high economic level, but there are still many city residents whose economy is below the poverty line due to low education and minimal skills so they can only work as unskilled laborers. minimal income. For this reason, this article wants to propose skills training that can be used to improve the economy by becoming an entrepreneur who uses websites to market his wares. With training to create an online shop using WordPress, the costs required by residents are not expensive and the material taught is also not too difficult. Hopefully this training can be a solution to the problems of city residents.
Co-Authors Achirsyah Bahar Ade Kurniawan Agustian Zen Ahmad Ali Satia Ai Nurhayati Ai Nurhayati Ariansyah Fadillah Ashif Dzilfiqar Thayyibi Bima Maarschal Rizky Kurnia Fallah Brian Damastu Ridho Hutama Darmawan, Irwan Adji Didik Setiyadi Dimas Raihan Naufal DJIHADUL MUBAROK Erni Nurjanah Fetty Tri Anggraeny Ginting, Jasa Heri Afitriansyah Imam Yunianto Imam Yunianto Imam Yunianto JAMALUDIN Jerry Watulangkouw Juliana Mansur Kannisa Adjani Kholiq Fajar, Abdul Lundu Taufik Parulian Sihite Mansur, Juliana Muchammad Naseer Muhammad Zaenal Mutaqin Mustafa, Fahrina Pratama , Syadam Puspita Puji Rahayu Randy, Muhammad Fakhri Ridwan, Ridwan Rimba Krisnha Sukma Dewi Rina Indrayani Saepudin Saepudin Salis, M Tio Putra Samin Sihite, Lundu Taufik Parulian Slamet Raharjo Sri Kuswayati Sri Kuswayati Sri Kuswayati Tarsinah Sumarni Tarsinah Sumarni Thayyibi, Ashif Dzilfiqar Wahyuni Sri Astutik Watulangkouw, Jerry Yasik, Yudi Limbar Yunianto , Imam Yunianto, Imam