Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL ELEKTRO DAN INFORMATIKA SWADHARMA (JEIS) BIMASAKTI Jurnal Saintekom (Sains dan Teknologi Komputasi)
Miftahudin, Muhamad
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK REKOMENDASI PEMILIHAN SEKOLAH SEBAGAI TARGET PENJUALAN BUKU TEKS Fajar, Achmad; Miftahudin, Muhamad
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 6 No 1 (2023): BIMASAKTI
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/bimasakti.v6i1.9722

Abstract

Penelitian ini mengkaji strategi pemasaran perusahaan penerbit buku teks dengan penekanan pada pemilihan sekolah sebagai target penjualan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) diusulkan sebagai pendekatan ilmiah untuk menilai potensi sekolah- sekolah sebagai mitra pemasaran, dengan normalisasi matriks keputusan berdasarkan atribut-nilai Benefit dan Cost. Tujuan utama penelitian adalah meningkatkan akurasi dan efektivitas pemilihan sekolah, mengurangi subjektivitas dalam pengambilan keputusan, serta memberikan kontribusi positif terhadap pertumbuhan perusahaan penerbit buku teks dalam pasar yang kompetitif. Penelitian ini juga menyoroti peran Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam mendukung strategi pemasaran berbasis data, membantu perusahaan mengatasi masalah keputusan terstruktur dan tak terstruktur, dan meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Dengan memadukan SAW dan SPK, diharapkan perusahaan penerbit buku teks dapat lebih adaptif terhadap perubahan pasar, meminimalkan risiko kesalahan dalam pemilihan sekolah sebagai target penjualan, dan mencapai hasil pemasaran yang lebih efektif dalam dinamika industri penerbitan yang terus berkembang. Pentingnya investasi perusahaan dalam analisis data mendalam, evaluasi rutin terhadap strategi pemasaran, adaptasi terhadap perkembangan bisnis, dan integrasi teknologi informasi menjadi kunci keberhasilan dalam menghadapi tantangan pasar yang terus berkembang.
PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA GAYA BELAJAR SISWA Haryoko, Annsia; Miftahudin, Muhamad
JEIS: Jurnal Elektro dan Informatika Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JEIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jeis.vol5no2.749

Abstract

This study aims to develop an expert system that diagnoses students’ learning styles based on the VARK model (Visual, Auditory, Read/write, Kinesthetic) using the Certainty factor method. This study employs the Certainty factor approach, integrated with an expert system model, and was developed through a prototyping approach. The results of the study indicate that the application of the Certainty factor method produces an effective and accurate system. In the developed system, a feasibility test was carried out by experts, yielding a feasibility percentage result of 100%, which indicates “Very Feasible.” This system has also been tested for feasibility by users using the PSSUQ questionnaire, where the average percentage calculation results from all categories are “88.85%,” which is stated as “Very Feasible.” The system has been tested using the confusion matrix on each metric, and an accuracy level of 87% is obtained, indicating that most predictions are correct; the balance between precision and recall with the same value of 84% indicates that the system can maintain a balance in capturing correct data and can also avoid errors. A good F1-Score result with a value of 84% indicates a stable overall performance. From these calculations, it is demonstrated that expert system modeling using the certainty factor method, as simulated, exhibits good performance.Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar untuk mendiagnosa gaya belajar siswa berdasarkan model VARK (Visual, Auditory, Read/write, Kinesthetic) dengan metode Certainty factor. Penelitian ini menggunakan pendekatan Certainty factor yang terintegrasi dengan model sistem pakar dan dikembangkan melalui pendekatan prototyping. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Certainty factor menghasilkan sistem yang efektif dan akurat, pada sistem yang dikembangkan telah dilakukan uji kelayakan dari ahli dimana dapat diperoleh hasil presentase kelayakan sebesar 100% yang berarti “Sangat Layak”. Sistem ini juga telah dilakukan uji kelayakan dari pengguna menggunakan kuesioner PSSUQ dimana hasil perhitungan rata-rata persentase dari seluruh kategori yaitu “88,85%” yang dinyatakan “Sangat Layak”. Sistem telah dilakukan uji hasil dengan menggunakan confusion matrix pada masing-masing metrik diperoleh tingkat accuracy 87% yang menunjukkan bahwa sebagian besar prediksi sudah benar, keseimbangan antara precision dan recall dengan nilai sama 84% yang menunjukkan sistem mampu menjaga keseimbangan dalam menangkap data yang benar juga dapat menghindari kesalahan. Hasil F1-Score yang baik dengan nilai 84% menunjukkan performa keseluruhan yang stabil. Dari perhitungan tersebut menunjukan bahwa pemodelan sistem pakar dengan metode certainty factor yang telah disimulasikan menunjukkan performa yang sudah baik.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors dan Support Vector Machineuntuk Pemindaian Kehadiran Mahasiswa Berdasarkan Based Location dan Face Recognition Hidayat, Egiene; Miftahudin, Muhamad
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 2 (2025): September 2025
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/jskom.v1i2.40

Abstract

Pemindaian kehadiran merupakan elemen penting dalam mendukung proses belajar mengajar di perguruan tinggi serta salah satu bentuk evaluasi yang sering digunakan untuk menilai partisipasi mahasiswa dalam matakuliah. Namun, proses presensi yang dilakukan mahasiswa menggunakan sistem presensi konvensional sering menghadapi berbagai masalah seperti manipulasi data, rendahnya akurasi dan efisiensi yang tidak optimal. Sistem presensi menggunakan username dan password cenderung tidak efektif karena rentan terhadap kecurangan, seperti penitipan absen. Untuk mengatasi masalah tersebut,penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pemindaian kehadiran mahasiswa berbasis teknologi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors dan Support Vector Machine. Algoritma K-Nearest Neighbors diterapkan untuk mendeteksi lokasi geografis mahasiswa, sedangkan Support Vector Machine digunakan untuk memvalidasi kehadiran melalui pengenalan wajah. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode pengembangan prototipe dengan pendekatan Reseacrh and Development (R&D). Prototipe aplikasi ini dirancang untuk melakukan validasi kehadiran mahasiswa secara otomatis sesuai lokasi geografis dan identifikasi wajah. Penerapan metode K-Nearest Neighbors dan Support Vector Machine mampu meningkatkan efektivitas dan akurasi dalam pemindaian kehadiran mahasiswa. Berdasarkan uji kelayakan oleh ahli sistem, aplikasi ini dinyatakan “Sangat Layak” dengan tingkat kelayakan 100%. Kemudian uji pengguna menggunakan perhitungan PSSUQ didapatkan hasil perhitungan rata-rata yaitu 90,42% yang dinyatakan “Sangat Layak”. Selain itu, uji hasil menggunakan confusion matrix dari kedua metode menunjukan bahwa sistem ini memiliki tingkat accuracy mencapai 95%, precision 93%, recall 100%, dan F1-score 96%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu meningkatkan efektivitas dan akurasi yang sangat baik dalam proses pemindaian kehadiran mahasiswa. Implementasi sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi inovatif untuk menciptakan proses presensi mahasiswa yang lebih andal di lingkungan akademik.
PENERAPAN ALGORITMA BRUTE FORCE PADA INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM UNTUK PENCARIAN BUKU DI PERPUSTAKAAN SEKOLAH Risman, Risman; Miftahudin, Muhamad
JEIS: Jurnal Elektro dan Informatika Swadharma Vol 6, No 1 (2026): JEIS EDISI JANUARI 2026 (ON PROGRESS)
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jeis.vol6no1.907

Abstract

The aim of this research is to apply the brute-force algorithm to a prototype information retrieval system (IRS) to obtain book search results more quickly. This improves the effectiveness and efficiency of the book search process. The study uses the brute-force string-matching algorithm and a prototyping approach for IRS development. Results show the algorithm efficiently supports book searches in school libraries. Tests yield faster book searches, with average search times of 0.0003988 seconds for one pattern and 0.00040125 seconds for two patterns. Developers successfully designed the IRS prototype using the algorithm. The system also proves more effective and efficient in providing book search information, with an average feasibility percentage of 95.59%. Evaluators rated the IRS 'Very Feasible' for book searches in school libraries using the brute-force algorithm. This research significantly contributes to more effective and efficient book searches in school libraries by applying artificial intelligence (AI) through an IRS.Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma brute force pada prototipe aplikasi information retrieval system (IRS) untuk mendapatkan hasil pencarian buku dengan lebih cepat, meningkatkan efektivitas dan efisiensi pada proses pencarian buku. Penelitian ini menggunakan pendekatan algoritma brute force yang merupakan algoritma string matching dan metode pengembangan aplikasi IRS menggunakan pendekatan prototyping. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma brute force dapat diterapkan pada IRS untuk pencarian buku di perpustakaan sekolah. Berdasarkan pengujian, diperoleh hasil pencarian buku yang lebih cepat dengan rata-rata waktu yang dibutuhkan dalam melakukan pencarian pencarian 0.0003988 detik pada pengujian 1 pattern dan 0.00040125 detik pada pengujian 2 pattern. Prototipe IRS yang dikembangkan telah berhasil dirancang dengan penerapan algoritma tersebut. Selain itu sistem ini terbukti lebih efektif dan efisien dalam memberikan informasi terkait pencarian buku, dengan hasil perhitungan rata-rata persentase kelayakan sebesar 95.59%, yang menunjukkan bahwa IRS dinyatakan “Sangat Layak” sebagai sebuah information retrieval system untuk pencarian buku di perpustakaan sekolah. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efektifitas dan efisiensi pencarian buku di perpustakaan sekolah melalui penerapan artificial intelligence (AI) dalam bentuk information retrieval system (IRS).
Co-Authors Fajar, Achmad Haryoko, Annsia Hidayat, Egiene Risman Risman