Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

3.816

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Simetris JOIV : International Journal on Informatics Visualization IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Paradigma Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Jurnal CoreIT Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Infoman's: Jurnal Ilmu-Ilmu Manajeman dan Informatika Jurnal Riset Informatika Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research INTI Nusa Mandiri Jurnal Sistem Informasi KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Computer Science (CO-SCIENCE) Paradigma Jurnal Insan Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Infomans: Jurnal Ilmu-ilmu Informatika dan Manajemen

Yuris Alkhalifi

Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta

Author-ID : 2555019

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Social Sciences

Published : 31 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

COMPARATIVE CLASSIFICATION OF LUNG X-RAY IMAGES WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK, VGG16, DENSENET121 Muhammad Ilham Prasetya; Yuris Alkhalifi; Rifki Sadikin; Yan Rianto
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol 19 No 1 (2022): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Period of
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/techno.v19i1.3010

Lungs are one of the organs of the human body, and lung tissue will ultimately affect human abilities. The respiratory system exchanges oxygen and carbon dioxide in the blood. Problems that often occur are polluted air quality, many bacteria that attack the lungs, and lung disease can cause shortness of breath, mobility difficulties, and hypoxia, so that if not detected immediately it can cause death. In this regard, the aim of this study is to compare the classification of normal lungs with those of those suffering from Cardiomegaly. The preparation of this dataset is a form of contribution in improving the quality of the disease classification system on X-ray images. CNN, VGG 16 and DenseNet methods were chosen as classification methods to ensure performance and which method is the best for classifying Lung Diseases. It can be concluded that by using the DenseNet121 model, X-Ray images in this research dataset get an accuracy of 67.06%, for the VGG16 model it gets an accuracy of 68.94% and for the CNN model it gets the highest accuracy of 80.54%.

Implementasi Metode Prototyping Dalam Perancangan E-Commerce Pemesanan Aqiqah Pada Sentra Aqiqah Cabang Bogor Yuris Alkhalifi; Dipa Putra Pratama
Jurnal INSAN: Journal of Information System Management Innovation Vol. 2 No. 1 (2022): Juni 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Kebutuhan masyarakat akan lembaga penyedia aqiqah sudah semakin banyak. Sentra Aqiqah Nusantara merupakan salah satu lembaga aqiqah terkemuka di Indonesia khususnya di Jawa Barat. Bergerak dalam bidang jasa pelayanan aqiqah yang memudahkan untuk para orang tua dalam melaksanakan ibadah aqiqah. Masalah yang dihadapi yaitu semua kegiatan tersebut masih dilakukan secara manual, karena sistem informasi penjualan tersebut belum terkelola dengan baik seperti proses pemesanan, pengelolaan data pelanggan, hingga dalam laporan penjualan. Untuk menjawab permasalahan tersebut dapat menggunakan salah satunya jenis Sistem Informasi yakni e-commerce. Metode pada Sistem Informasi yang akan dibangun menggunakan yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan metode prototyping. Sistem informasi ini dimulai dari pembuatan desain program berupa Entity Relationship Diagram, Logical Record Structure dan Unified Modelling Language. Aplikasi yang dibuat adalah berbasis website berupa e-commerce dengan menggunakan HTML, CSS dan Javascript. Dengan merancang sistem informasi pemesanan maka memudahkan untuk para konsumen dalam mengetahui data produk, sekaligus memudahkan dalam pemesanan dari sisi pelanggan. Dan dapat mempromosikan produk sehingga meningkatkan profit penjualan untuk Sentra Aqiqah Nusantara.

Deep learning untuk pendeteksian penyakit kanker payudara dengan optimasi Adam Irmawati Irmawati; Yuris Alkhalifi; Agung Fazriansyah; Mohammad Syamsul Azis; Kudiantoro Widianto
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research) Vol 7 No 1 (2023): JISAMAR : February 2023
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisamar.v7i1.1015

Breast cancer is the second leading cause of death in female patients in the world. Breast cancer has caused death in more than 100 countries. Early diagnosis of breast cancer patients is important to reduce the possibility of death. Researchers focus on accurate breast cancer detection, automated diagnostic methods and breast cancer diagnosis. This paper proposes Adam's optimization for Deep Learning Algorithm to classify breast cancer detection. This study aims to overcome the problem of data instability and overfitting, as well as update network weights on deep learning training data. In this study, the authors conducted experiments with a combination of three hidden layers and learning speed to improve classification accuracy. The experiment used the breast cancer data set obtained from the UCI Study: the WBCD data set (Original) while the experimental results showed that the proposed scheme achieved 96.3% accuracy for classifying breast cancer.

Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Larangan Mudik pada Twitter Menggunakan Naïve Bayes Mutiara, Tika Adilah; Alkhalifi, Yuris; Mayangky, Nissa Almira; Gata, Windu
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2020): Desember 2020
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Aturan larangan mudik yang dikeluarkan oleh pemerintah di tengah pandemic virus corona (covid-19) saat ini menjadi topik yang sering diperbincangkan oleh masyarakat, salah satunya di twitter. Twitter merupakan salah satu media sosial yang seringkali digunakan untuk penyampaian pesan berupa pendapat atau opini masyarakat. Analisis sentimen adalah studi komputasional dari opini-opini orang. Analisis sentimen akan mengelompokkan teks yang ada dalam sebuah kalimat atau dokumen untuk mengetahui pendapat yang dikemukakan dalam kalimat atau dokumen tersebut. Penelitian ini mencoba untuk menganalisa opini masyarakat mengenai aturan larangan mudik dengan mengklasifikasikan opini kedalam 2 sentimen yaitu positif atau negatif. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode Naïve Bayes Clasifiers. Metode Naive Bayes Classifiers merupakan salah satu metode klasifikasi teks berdasarkan probabilitas kata kunci dalam membandingkan dokumen latih dan dokumen uji. Hasil pengujian pada tools RapidMiner memperlihatkan bahwa akurasi dengan fitur TF-IDF memberikan hasil akurasi yang baik. Metode Naïve Bayes Classifier dapat menghasilkan akurasi yang tingga yaitu 83,38%. secara keseluruhan penggunaan metode Naive Bayes memiliki performansi yang cukup baik untuk melakukan klasifikasi tweet.

Analisis Sentimen Penghapusan Ujian Nasional pada Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization Alkhalifi, Yuris; Gata, Windu; Prasetya, Arfhan; Budiawan, Imam
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2020): Desember 2020
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Twitter merupakan sebuah platform media sosial yang sering digunakan oleh pengguna di Indonesia. Dalam penggunaannya twitter digunakan sebagai platform yg membahas tentang opini publik, hiburan dan trending topik didunia salah satu perbincangan pada awal tahun 2020 yakni dihapusnya Ujian Nasional (UN) oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia (Mendikbud RI). Opini dan Sentimen pengguna di twitter pun sangat beragam, ada yg termasuk kedalam sentimen positif dan ada juga sentimen negatif. Untuk memilah mana yang termasuk kedalam sentimen positif dan negatif diperlukan sebuah rangkaian proses, salah satu proses yang dapat digunakan yakni data mining. Pada penelitian ini akan membahas tentang sentimen pengguna twitter dalam kasus penghapusan UN dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes (NB) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). Dalam 2 algoritma tersebut akan dibagi masing-masing kedalam 2 proses yakni menggunakan PSO dan tidak menggunakan PSO sehingga mempunyai 4 metode. Pengujian dilakukan menggunakan k-Fold Cross Validation untuk diperoleh nilai akurasi (accuracy), tabel Confusion Matrix dan Area Under Curve. Hasil pengujian diperoleh nilai akurasi 92,92% dan AUC sebesar 0,977 untuk SVM tanpa PSO. Lalu nilai akurasi 94,81% dan AUC sebesar 0,974 untuk SVM dengan PSO. Nilai akurasi 85,93% dan AUC sebesar 0,645 untuk NB tanpa PSO. Serta nilai akurasi 86,92% dan AUC sebesar 0,715 untuk NB dengan PSO. Dalam penelitian ini metode SVM dengan PSO yang paling baik untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif terkait penghapusan UN.

Metode Design Thinking Pada Sistem Informasi Presensi Pegawai Kejaksaan Negeri Kota Bogor Yuris Alkhalifi; Khairul Rizal; Amir Amir; Ainun Zumarniansyah; Destia Sari Rahmadhani Fadillah
Computer Science (CO-SCIENCE) Vol. 3 No. 2 (2023): Juli 2023
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/coscience.v3i2.1968

Employee presence is an important factor for an agency or company to achieve goals, this is related to discipline and has an impact on the performance of each employee. But in reality, there are still several agencies that still use manual absences that have not been computerized, one of which is the Kejaksaan Negeri Kota Bogor's Office. The system used by the Kejaksaan Negeri Kota Bogor in the attendance process is still manual, namely using a daily attendance book which affects the efficiency and effectiveness of data collection, data search, and calculations and requires a relatively long time. Therefore, it is necessary to have special data collection to record attendance and absence so that work activities can be recorded in real-time and properly, one of which is by using a computerized system with Information Systems. The information system built on a website basis uses the CodeIgniter 3 framework and MySQL. The method used is the Design Thinking Method which has 5 stages. The output of this study is known to be tested with usability testing by user on the Learnability aspect of 75%, then on the efficiency aspect of 100% and the memorable aspect of 66.77%. The average result of the test is quite good at 80.56%. So by making this information system, it can facilitate the process of being on time, searching for data, calculating and summarizing timeliness and minimizing errors when recording presence data.

Mobile-based Application Development on Admission of New Students with Design Science Research Methodology Alkhalifi, Yuris; Ramadan, Rino; Atmaja, Rahdian Kusuma; Ispandi, Ispandi
Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 26 No. 2 (2024): September 2024 Period
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/p.v26i2.4765

Increased use of mobile devices in recent years has led to a change in human behavior as users. Mobile devices today are being used for a wide range of sectors ranging from entertainment, and business to education. In the field of education, it can be used to interact between teachers and students, and lecturers with students, and can also be done for registration of New Student Admission. The presence of PMB registration through mobile devices can help prospective students apply wherever they are without having to come directly to the campus. It's not implemented by the Indonesian Siber University. (Cyber University). The Cyber University campus is currently implementing New Student Admission registration directly through the campus, so this process is still likely to take a long time. To solve the problem, this study will solve the problem of new student enrolment that is still being done manually to be digitized by building mobile-based applications. The method to be used is the Design Science Research Methodology (DSRM) known as the fast method because it includes the Agile software development model. The programming language used is the Dart-based Flutter framework. As a result of the research carried out, the mobile-based PMB application on the Cyber University was successfully constructed and in line with expectations. Candidate students can download the app on the Google PlayStore with the keyword Cyber PMB

Grocery Shopping Sebagai Media Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah pada Desa Suro Berbasis Website dengan Metode RAD Ispandi, ispandi; Rino Ramadan; Rahdian Kusuma Atmaja; Yuris Alkhalifi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 10 No 1 (2024): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33372/stn.v10i1.1115

Kita sering mengalami masalah dalam mencari obat apotek Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) ialah usaha perdagangan yang dikelola oleh perorangan yang merujuk pada usaha ekonomi produktif dengan kriteria yang sudah ditetapkan dalam Undang Undang. Terdapat banyak anggota UMKM yang sudah tergabung kedalam UMKM desa. Upaya desa meningkatkan penjualan masih kurang dirasakan manfaatnya dalam meningkatkan omset penjualan produk yang di tawarkan. Grocery Shopping adalah kegiatan berbelanja bahan makanan sehari-hari, toko pangan, dan toko bahan makanan. Kegiatan promosi yang dilakukan dalam kegiatan dimulai dari persiapan, observasi, foto produk, pembuatan website. Dengan pembuatan media promosi ini di harapkan mampu memberikan kebermanfaatan pada desa suro. Aplikasi yang di buat adalah media promosi produk yang di jual. diharapka aplikasi dapat berjalan dengan baik dan menghasilkan informasi yang dibutuhkan sebagai meida promosi. Berdasarkan nilai rata-rata SUS, dapat disimpulkan bahwa skor termasuk dalam kategori sangat baik.

PENERAPAN HYPERPARAMETER MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI GAGAL PINJAM Ismunandar, Dinar; Firdaus, Muhammad Rifqi; Alkhalifi, Yuris
INTI Nusa Mandiri Vol. 19 No. 1 (2024): INTI Periode Agustus 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v19i1.5612

Loans or credit are one of the key factors in advancing the economy. One of them is encouraging business expansion which will have a direct impact on a country's economic growth. Banks and other financing institutions must be able to evaluate the borrower's ability to pay their debts based on the inherent risks to reduce the possibility of default. To this end, machine learning (ML) has emerged as a revolutionary tool in using advanced prediction methods to examine historical data based on customer behavior. This research investigates the application of ML in predicting loan outcomes by optimizing parameters in the Machine Learning algorithm. The ML algorithms examined in this research are Logistic Regression (LR), K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), and XGBoost (XGB). Meanwhile, the technique used in hyperparameter tuning is Grid Search Cross Validation (CV). The results show that the algorithm's performance is more optimal than before, it can be seen that the LR algorithm experienced an increase in accuracy of 5%, KNN by 4%, RF by 3%, DT by 3%, and XGB by 2%. By including a default dataset based on customer behavior and optimized algorithm parameters, apart from being able to answer the alignment in previous literature in providing a deeper understanding of loan estimation, this research can also provide an understanding that hyperparameter techniques are worth trying to improve the performance of ML algorithms. So, it will be easier for financing institutions to determine the right loan scenario.

PEMANFAATAN DAN PENINGKATAN KEWASPADAAN TEKNOLOGI ARTIFICIAL INTELLIGENCE BAGI KARANG TARUNA TEGAL PARANG, JAKARTA SELATAN Yuris Alkhalifi; Khairul Rizal; Nur Alam; Amir, Amir
Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Vol. 2 No. 3 (2024): Juni
Publisher : CV. Alina

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59407/jpki2.v2i3.807

Pengabdian ini bertujuan untuk mengevaluasi berbagai aspek pemanfaatan AI oleh unit kerja Karang Taruna, mulai dari potensi, implementasi, tantangan, hingga dampak yang dihasilkan. Metode Pengabdian yang digunakan meliputi studi literatur, wawancara, dan survei terhadap anggota Karang Taruna. Pengabdian ini membahas berbagai aspek dari pemanfaatan dan meningkatkan kewaspadaan AI oleh unit kerja Karang Taruna, mulai dari potensi, implementasi, tantangan, hingga dampak yang dihasilkan. Hasil Pengabdian menunjukkan bahwa AI dapat meningkatkan efisiensi operasional melalui otomatisasi tugas-tugas administratif, membantu analisis data untuk pengambilan keputusan yang lebih tepat, dan mengembangkan program kegiatan yang inovatif. Implementasi AI memerlukan pelatihan bagi anggota, pengembangan sistem dan aplikasi yang sesuai, serta kolaborasi dengan pihak ketiga. Tantangan utama meliputi keterbatasan sumber daya, resistensi terhadap perubahan, dan isu keamanan data serta privasi. Dampak positif dari pemanfaatan AI meliputi peningkatan kinerja dan produktivitas, pengambilan keputusan yang lebih tepat, serta peningkatan inovasi dan kreativitas dalam program-program Karang Taruna. Dengan pendekatan strategis, pelatihan memadai, dan kolaborasi yang baik, teknologi AI dapat dioptimalkan untuk mencapai tujuan organisasi dan memberikan manfaat yang lebih besar bagi komunitas. Kata Kunci : Artificial Intelligence, Karang Taruna, Pemanfaatan Teknologi, AI

Co-Authors Achmad Fachrurozi Achmad Rifai Agung Fazriansyah Agung Fazriansyah Ainun Zumarniansyah Aldo Erianda, Aldo Amir Amir Amir Amir Amir Anas Faisal Annisa Elfina Augustia Annisa Elfina Augustia Destia Sari Rahmadhani Fadillah Dinar Ismunandar Dinar Ismunandar Dipa Putra Pratama Ferda Ernawan Firdaus, Muhammad Rifqi Firstianty Wahyuhening Fibriany Fitra Septia Nugraha Gata, Windu Harsono, Muhammad Luthfiy Kurniawan Hasan Basri Imam Budiawan Irmawati Irmawati Irwan Herliawan Ispandi Ispandi, Ispandi Kartika Puspita Kartika Puspita Khairul Rizal khairul rizal Kudiantoro Widianto, Kudiantoro Mayangky, Nissa Almira Mery Oktaviyanti Puspitaningtyas Mohammad Syamsul Azis Muhammad Ilham Prasetya muhammad luthfiy kurniawan harsono Muhammad Luthfiy Kurniawan Harsono Muhammad Rifqi Firdaus Nila Hardi Nur Alam Nurajijah Nurajijah Oky Kurniawan Prasetya, Arfhan Puspita, Kartika Qudsiah Nur Azizah Rahdian Kusuma Atmaja Resi Taufan Rian Ardianto Rifki Sadikin Rino Ramadan Shahreen Kasim, Shahreen Tika Adilah M Tri Rivanie Windu Gata Windu Gata Yan Rianto Yulita Ayu Wardani Zahrah Rachmawaty

Title

Found 31 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 31 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 31 Documents
Search