Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.152
P-Index
This Author published in this journals
All Journal STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer TECHNOMEDIA : Informatics and Computer Science Servis : Jurnal Pengabdian dan Layanan kepada Masyarakat
Muslim Hidayat
Unknown Affiliation
Religion Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : TECHNOMEDIA : Informatics and Computer Science

 1 
SISTEM INFORMASI JASA PENGIRIMAN BARANG BERBASIS WEBSITE DI KABUPATEN WONOSOBO Khafik Rozak; Muslim Hidayat; Asnawi, Muhamad Fuat; Nur Hasanah; Nulngafan
Tekompedia : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 1 No 2 (2024): Juli
Publisher : CV Nature Creative Innovation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58641/technomedia.v1i2.101

Abstract

Small and Medium Enterprises (SMEs) in the villages of Wonosobo are the backbone of the local economy, but they face significant challenges such as market accessibility, infrastructure, and limited human resources. One of the main obstacles is the difficulty in shipping goods, with reliance on local motorcycle taxis that are not always available and have limited capacity, leading to increased costs and delays. This challenge is globally relevant with the rise of electronic commerce and the demand for fast delivery. Understanding the local difficulties in shipping goods is key to designing the right solutions. The author proposes developing a web-based shipping information system in Wonosobo Regency, utilizing Village-Owned Enterprises (BUMDes) in each village as agents. Data collection methods include observation, interviews, and literature study. The development method used is the Waterfall method, with alpha and beta testing to ensure system reliability and usability before market launch. This system aims to enhance the efficiency and effectiveness of goods delivery through digitalization.
SISTEM PERAMALAN PENJUALAN FROZEN FOOD DENGAN METODE FUZZY TIME SERIES CHENG Simping Puji Lestari; Adi Suwondo; Muslim Hidayat; Dimas Prasetyo Utomo; Rina Mahmudati; Iman Ahmad Ihsanuddin
Tekompedia : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 2 No 2 (2025): Juli
Publisher : CV Nature Creative Innovation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58641/technomedia.v2i2.149

Abstract

Penjualan yang fluktuatif dari waktu ke waktu menimbulkan kesulitan dalam perencanaan produksi dan pengambilan keputusan bisnis, terutama dalam menentukan jumlah stok yang optimal. Permasalahan ini menimbulkan kebutuhan akan sistem yang mampu meramalkan penjualan secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem peramalan penjualan berbasis web dengan menerapkan metode Fuzzy Time Series Cheng guna membantu pelaku usaha memahami pola penjualan dan memprediksi jumlah penjualan di masa mendatang. Metode Fuzzy Time Series Cheng digunakan melalui tahapan pembentukan interval, fuzzifikasi, pembentukan relasi fuzzy, dan defuzzifikasi. Dataset yang digunakan terdiri dari data penjualan selama 26 bulan. Akurasi hasil peramalan diukur menggunakan indikator Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang rendah, sehingga layak digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan bisnis. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, serta dilengkapi fitur pengelolaan data dan laporan berbasis web untuk memudahkan pengguna dalam mengakses hasil peramalan secara praktis.
SISTEM DETEKSI DAN KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI BERDASARKAN DAUN MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN ARSITEKTUR ResNet-50 Zulian Firmansyah; Dian Asmarajati; Muslim Hidayat; Nur Hasanah; Muhammad Alif Muwafiq Baihaqy; Nulngafan; Saifu Rohman
Tekompedia : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 2 No 2 (2025): Juli
Publisher : CV Nature Creative Innovation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58641/technomedia.v2i2.150

Abstract

Diagnosa penyakit padi secara konvensional dinilai bergantung pada pengamatan manual yang lambat dan kurang akurat maka diperlukan solusi yang lebih efisien dan objektif dengan pemanfaatan kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi penyakit tanaman padi menggunakan bagian dari kecerdasan buatan yaitu metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet-50. Sistem dirancang untuk mendeteksi enam penyakit padi berdasarkan citra daun yaitu Blast, Bacterial Blight, Brown Spot, Tungro, False Smut dan Cercospora. Dataset berasal dari kombinasi data publik (kaggle.com) dan citra lapangan yang diambil langsung di daerah Kabupaten Wonosobo. Model dikembangkan dan di modifikasi dengan penambahan GlobalAveragePooling, Dense layer dengan aktivasi ReLU dan regularisasi L2, serta Dropout untuk mengurangi overfitting. Lapisan output menggunakan softmax untuk klasifikasi multi kelas. Evaluasi model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Model dapat menunjukkan akurasi pengujian yang tinggi sebesar 79.52% dan performa efektif dengan akurasi 92% pada Classification Report. Hasil deteksi langsung ditampilkan pada sistem berbasis web berupa skala probabilitas penyakit yang terdeteksi.
Co-Authors Afif Nazmi Fuadi Ahmad Afif Asnawi, Muhamad Fuat Asnawi, Muhamad Fuat Asnawi dian asmarajati Dimas Prasetyo Utomo Erna Dwi Astuti Hidayatus Sibyan Iman Ahmad Ihsanuddin Khafik Rozak muhamad Fuat Asnawi Muhammad Alif Muwafiq Baihaqy Nulngafan NUR HASANAH Rina Mahmudati Saifu Rohman Simping Puji Lestari Sukowiyono Suwondo, Adi Zulian Firmansyah