Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.035
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Information Systems and Informatics JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Economics and Digital Business Review Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat)
Rahmad Firdaus
Universitas Muhammadiyah Riau
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

 1   2 
Pembudidayaan Jamur Merang Menggunakan Media Janjangan Kosong Kelapa Sawit di Desa Bukit Lingkar Handayani, Fitri; Mukhtar, Harun; Prastiwi, Adila Pramudiah; Suryanti, Anggi Aprilia; Fitriani, Aisyah; Chan, Ridzky; Rahmawilda, Rahmawilda; Munanda, Rizka; Aldi, M Tri; Fatma, Yulia; Hayami, Regiolina; Putra, Eka; Taufiq, Reny Medikawati; Firdaus, Rahmad
Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) Vol 7, No 4 (2024): Jurnal PkM: Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jurnalpkm.v7i4.23516

Abstract

Janjangan kosong kelapa  (jangkos) sawit adalah limbah padat yang dihasilkan dalam jumlah besar oleh pabrik kelapa sawit, mencapai 6 juta ton per tahun. Sebagian besar dari limbah ini terdiri dari tandan kosong, serat, dan cangkang biji kelapa sawit. Namun, jangkos memiliki potensi untuk dimanfaatkan sebagai media pertumbuhan jamur merang dan pupuk organik. Jamur merang adalah produk pangan bernilai tinggi dengan kandungan protein tinggi yang dapat dihasilkan dari media tumbuh seperti jangkos kelapa sawit. Program ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan masyarakat dalam mengolah jamur merang dari jangkos kelapa sawit. Sehingga dapat dihasilkan produk yang dapat dikonsumsi masyarakat. Proses budidaya jamur merang memerlukan pengetahuan tentang pengaturan suhu, kelembaban, dan manajemen yang tepat. Hasil penerapan program ini yaitu peningkatan ekonomi masyarakat, peningkatan pengetahuan dan keterampilan, serta peningkatan kreativitas dalam mengelola sumber daya lokal.
Klasifikasi Kebakaran Hutan Dan Lahan Dengan Algoritma You Only Learn One Representation Rizki, Yoze; Yogi Alfinaldo; Soni; Sy, Yandiko Saputra; Rahmad Firdaus
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 3 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i3.6434

Abstract

Kawasan hutan memiliki fungsi sebagai penampung karbon dioksida serta penghasil oksigen yang berasal dari pepohonan dan tumbuh-tumbuhan. Fungsi hutan sangat penting bagi kehidupan maka hutan sangat dilindungi. Salah satu solusi yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan tindakan pencegahan yaitu pemantauan titik api pada kawasan hutan dan lahan melalui udara. Penelitian ini dilakukan pengujian dengan menggunakan dataset yang sama dengan algoritma YOLO (You Only Look Once) terhadap algoritma You Only Learn One Representation (YOLOR) dengan model pembagian data train sebanyak 1188 data gambar dan data test sebanyak 75 data gambar dengan hasil mAP sebesar 66.36%. Sehingga dapat di pastikan algoritma YOLOR lebih baik dari pada algoritma YOLO yang mendapat nilai mAP 50.65%.
PENERAPAN HAND GESTURE RECOGNITION SEBAGAI MEDIA KONTROL PRESENTASI APLIKASI POWERPOINT Khairianto, Dody; Firdaus, Rahmad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.9167

Abstract

Presentasi merupakan alat komunikasi yang berperan penting dalam menyampaikan informasi dan ide kepada audiens. Salah satu media yang digunakan adalah aplikasi PowerPoint. Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk memberikan konten presentasi dengan elemen visual, seperti teks, gambar, dan animasi. Aplikasi ini termasuk dalam salah satu program komputer yang memerlukan suatu perangkat kendali seperti keyboard dan mouse. Akan tetapi penggunaan perangkat-perangkat tersebut terkadang dapat mengganggu pengguna dalam melakukan kontrol terhadap aplikasi ini. Oleh karena itu penulis merancang sebuah prototype untuk mempermudah kontrol aplikasi ini. Solusinya adalah menggunakan kamera sebagai perangkat input real-time menggunakan bahasa pemrograman Python dengan library OpenCV untuk melakukan pemrosesan video, Mediapipe yang berperan sebagai framework untuk mendapatkan landmark tangan, dan CVZone untuk mempermudah melakukan klasifikasi gestur tangan. Hasil dari perancangan dan pengujian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa untuk berpindah ke slide selanjutnya memerlukan waktu responsif rata-rata 2.075 detik, berpindah ke slide sebelumnya mendapatkan rata-rata 1.7265 detik, masuk mode layar penuh mendapatkan waktu rata-rata 2.0305 detik, dan keluar mode layar penuh mendapatkan waktu rata-rata 1.8665 detik. Pengujian pada jarak 1 meter mendapatkan rata-rata dalam waktu 1,766 detik. Sedangkan pada jarak 2 meter program mampu mengenali gestur tangan dalam waktu 2,08325 detik.
Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Klasifikasi Pencemaran Udara di Wilayah Jakarta Berdasarkan Jakarta Open Data Firdaus, Rahmad; Habibie, Husnul; Rizki, Yoze
JURNAL FASILKOM Vol 14 No 2 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v14i2.7669

Abstract

Pencemaran udara merupakan masalah dunia yang cukup memprihatinkan di beberapa negara, dan termasuk salah satunya di Jakarta. DKI Jakarta merupakan salah satu kota dengan peringkat tertinggi dalam kualitas udara yang terburuk di dunia. Algoritma Random Forest adalah pengembangan dari metode Classification and Regression Tree (CART) yang dapat meningkatkan hasil akurasi dalam membangkitkan atribut untuk setiap node yang dilakukan secara acak. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Performa Algoritma Random Forest terhadap klasifikasi dalam data pencemaran udara wilayah Jakarta tahun 2016- 2021 dan untuk mendapatkan hasil klasifikasi dari Algorima Random Forest dalam klasifikasi pencemaran udara wilayah Jakarta tahun 2016-2021. Sehingga penelitian ini semoga dapat menjadi rujukan atau acuan bagi peneliti tentang algoritma Random Forest, dalam klasifikasi data Pencemaran Udara. Hasil performa model dari algoritma Random Forest, pada data train mendapatkan nilai precision, recall, dan F1-score yang sempurna yaitu 100% disemua kelas dan AUC juga sebesar 100%, lalu pada data test pada nilai precision untuk setiap kelas juga sangat tinggi yaitu 99%, dan AUC sebesar 99,96%. Hasil klasifikasi dari algoritma Random Forest mendapatkan akurasi pada data train sebesar 100% dan untuk data test mendapatkan akurasi pada data train sebesar 99,95%.
KLASIFIKASI CITRA COVID-19 MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING: LITERATUR REVIEW Galih Anggoro, Hendar; Fatma, Yulia; Rizki, Yoze; Firdaus, Rahmad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.11990

Abstract

Pandemi COVID-19, yang pertama kali muncul di Wuhan, Cina pada tahun 2019, telah menyebabkan krisis kesehatan global yang signifikan. Virus ini dikenal sebagai Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) dan menyebabkan pneumonia parah yang dapat berakibat fatal. Metode diagnostik utama untuk COVID-19 adalah tes Polymerase Chain Reaction (PCR), namun metode ini memiliki keterbatasan sensitivitas. Sebagai alternatif, citra radiologi dada seperti Computed Tomography (CT) dan sinar-X telah digunakan untuk diagnosis dini. Dengan keterbatasan alat tes yang optimal pada awal pandemi, klinisi di Cina mengandalkan hasil klinis dari citra X-ray dan CT dada. Teknologi deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), telah menunjukkan keunggulan dalam klasifikasi citra medis, termasuk deteksi pneumonia COVID-19. Penelitian ini menggunakan metode kajian literatur untuk mengumpulkan dan menganalisis 15 artikel dari jurnal terakreditasi SINTA 1 hingga SINTA 4 yang diterbitkan antara tahun 2020 hingga 2024. Analisis literatur menunjukkan berbagai arsitektur CNN yang diterapkan dalam deteksi pneumonia dari citra X-ray dada, dengan akurasi yang bervariasi. Model CNN seperti AlexNet, VGG-16, ResNet-152, dan InceptionResNet-V2 menunjukkan performa yang menjanjikan dengan akurasi hingga 99%. Literatur Review ini menyimpulkan bahwa CNN dapat menjadi alat yang efektif dalam mendukung diagnosis pneumonia COVID-19, terutama di situasi dengan keterbatasan tenaga medis. Melalui sintesis informasi dari berbagai sumber literatur, penelitian ini memberikan panduan untuk pengembangan lebih lanjut dalam deteksi pneumonia menggunakan teknologi deep learning
Sentimen Analisis Masyarakat Tentang Penetapan Hari Raya Idul Adha Tahun 2023 Pada Video Youtube Menggunakan Algoritma Random Forest dan Support Vector Machine Firdaus, Rahmad; Al Hariri, Rafiq; Amran, Hasanatul Fu’adah
JURNAL FASILKOM Vol 14 No 1 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v14i1.7012

Abstract

Interaksi masyarakat di media sosial terlihat dari tanggapan yang diberikan pada kolom komentar sebagai umpan balik dari setiap kegiatan atau fenomena yang sedang terjadi. Mulai dari status yang berupa teks, gambar maupun video. Salah satunya adalah komentar pada video youtube tentang penetapan hari raya Idul Adha. Dari berbagai tanggapan pada kolom komentar tersebut diperoleh sebuah informasi dalam bentuk data tidak terstruktur. Data komentar tersebut dapat diolah dan dianalisis dengan menerapkan analisis sentimen menggunakan pendekatan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan 1049 data komentar yang diperoleh dari 13 video. Penelitian ini menggunakan data training dan testing dengan presentase 60:40 70:30, 80:20, dan 90:10. Menghasilkan hasil pengujian menggunakan algoritma Support Vector Machine mendapatkan akurasi sebesar 96%, algoritma Random Forest mendapatkan akurasi 94%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine lebih baik digunakan untuk mengklasifikasi komentar pada video terutama dalam kasus penetapan hari raya Idul Adha pada tahun 2023
Analisis dan Perancangan Ulang User Interface dan User Experience Sistem Informasi Kuliah Online Universitas Muhammadiyah Riau Menggunakan Metode Design Thinking Mualfah, Desti; Kamal Saputra, Taufiq; Firdaus, Rahmad
JURNAL FASILKOM Vol. 14 No. 3 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v14i3.8240

Abstract

Sistem Informasi Kuliah Online (Sikuli) is an online learning platform developed by the Universitas Muhammadiyah Riau (UMRI) to support teaching and learning activities during the Covid-19 pandemic. The application has functionality in implementing online learning because it has benefits for lecturers and students. However, Sikuli has shortcomings in appearance and functionality that need to be further developed. To facilitate the development of the Online Lecture Information System, a User Interface and User Experience implementation technique is needed using the Design Thinking approach to redesign the Sikuli interface and user experience. User needs were identified through a questionnaire using the System Usability Scale (SUS) method for 114 UMRI students. As a result, 36.8% of respondents considered the layout of Sikuli's features and content very inadequate, while 20.2% considered it inadequate. After the redesign, the application was retested with SUS and obtained a score of 79.58, which is included in the "Excellent" category. This shows that the redesign has succeeded in increasing user satisfaction and experience.
Optimalisasi Peningkatan Sarana Belajar dan Skill Leadership melalui Inisiasi Outbound Terpadu di Sekolah Alam Rumbai Pekanbaru Vilmala, Berry Kurnia; Ilham Hudi; Rahmad Firdaus; Wulan Yulianti Nurlatifah; Suci Puspita Rini; Sunanto
Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Vol 8 No 3 (2024): Pengabdian Untuk Mu negeRI
Publisher : LPPM UMRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jpumri.v8i3.7937

Abstract

Program pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan sarana belajar dan keterampilan kepemimpinan (leadership) siswa di Sekolah Alam Rumbai Pekanbaru melalui inisiasi kegiatan outbound terpadu. Sekolah ini memiliki pendekatan pendidikan yang berbasis alam, namun masih membutuhkan pengembangan dalam hal fasilitas belajar dan penguatan soft skills siswa. Program ini dirancang sebagai solusi untuk mengatasi keterbatasan tersebut dengan menyediakan kegiatan outbound yang terstruktur, meliputi pembelajaran berbasis tim, pemecahan masalah, dan pengembangan karakter kepemimpinan. Metode yang digunakan mencakup evaluasi awal sarana belajar, pelatihan outbound bagi siswa, serta monitoring dan evaluasi pasca kegiatan. Hasil yang diharapkan dari kegiatan ini adalah peningkatan kualitas sarana belajar di lingkungan sekolah serta terbentuknya keterampilan kepemimpinan yang lebih baik pada siswa, yang mencakup kemampuan komunikasi, kerjasama tim, dan pengambilan keputusan. Program ini juga diharapkan mampu meningkatkan motivasi belajar siswa melalui pengalaman belajar yang interaktif dan kontekstual. Dampaknya diharapkan akan berkelanjutan, memberikan kontribusi terhadap kualitas pendidikan di Sekolah Alam Rumbai dan dapat menjadi model bagi sekolah lain dengan pendekatan serupa.
Transformasi Digital Sistem Informasi Kesehatan Menuju Layanan Kesehatan Yang Terkoneksi Dan Berpusat Pada Pasien Rahmad Firdaus; Syeira, Khaerani; Wijaya, Novan
Economics and Digital Business Review Vol. 6 No. 2 (2025): February - July
Publisher : STIE Amkop Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Fenomena transformasi digital dalam sistem informasi kesehatan di Indonesia menunjukkan kemajuan yang signifikan terutama di fasilitas kesehatan perkotaan, namun masih terdapat kesenjangan kesiapan antara wilayah urban dan daerah terpencil. Penelitian ini bertujuan untuk memahami proses digitalisasi layanan kesehatan, tantangan yang dihadapi, dan dampaknya terhadap sistem pelayanan kesehatan yang terkoneksi dan berpusat pada pasien. Metode yang digunakan adalah pendekatan kualitatif deskriptif dengan teknik analisis isi terhadap data sekunder yang diperoleh dari studi kepustakaan dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesiapan infrastruktur, kualitas sumber daya manusia, dukungan kebijakan pemerintah, serta perubahan budaya organisasi merupakan faktor kunci dalam keberhasilan digitalisasi. Namun, tantangan seperti disparitas infrastruktur, literasi digital yang rendah, dan isu keamanan data pasien masih menjadi hambatan utama. Penelitian ini menekankan perlunya kolaborasi lintas sektor dan pendekatan holistik untuk mewujudkan sistem informasi kesehatan digital yang inklusif dan berkelanjutan di Indonesia.
Co-Authors Al Hariri, Rafiq Aldi, M Tri Aminuyati Amran, Hasanatul Fu’adah Ananda Prihatin Awaluddin Baidarus Chan, Ridzky Desti Mualfah Diah Angraina Fitri Diah Angraini Putri Efry Hady Nata Eka Putra Evans Fuad Fatma, Yulia Fatma, Yulia Febby Apri Wenando Fitri Handayani Fitriani, Aisyah Galih Anggoro, Hendar Habibie, Husnul Harun Mukhtar Hayami, Regiolina Ilham Hudi Januar Al Amien Januar Al Amien Joni Satria Julian Silvia Hasanah Kamal Saputra, Taufiq Khairianto, Dody Makmur Setiawan Siregar Mualfah, Desti Munanda, Rizka Novan Wijaya Prastiwi, Adila Pramudiah Rahmawilda, Rahmawilda Rizki, Yoze Soni Suci Puspita Rini Suryanti, Anggi Aprilia Sy, Yandiko Saputra Syahril Syahril Syeira, Khaerani Taufiq, Reny Medikawati Unik, Mitra Vilmala, Berry Kurnia Wulan Yulianti Nurlatifah Wulanda Pratiwi Yogi Alfinaldo