Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.51
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Simantec International Journal of Advances in Intelligent Informatics Science and Technology Indonesia JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Jurnal Infomedia MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal Serambi Engineering Jurnal Vokasi JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science jeti Jurnal Teknologi Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Telematika MKOM JURSIMA Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering eProceeding of TIK Bulletin of Engineering Science, Technology and Industry Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer International Journal of Applied Artificial Intelligence and Robotics (IJAIC)
Muhammad Arhami
Politeknik Negeri Lhokseumawe
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Physics Social Sciences

Published : 31 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 31 Documents
Search

 1   2   3   4 
PENDEKATAN HYBRID PADA SISTEM PERINGKAS TEKS ARTIKEL BERITA BAHASA INGGRIS MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING Raihanunnisa, Farah; Arhami, Muhammad; Hidayat, Rahmad
Telematika MKOM Vol 15, No 2 (2023): Jurnal Telematika MKOM Vol. 15 No. 2 September 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/telematikamkom.2679

Abstract

Kegiatan mengumpulkan informasi melalui sejumlah artikel yang dilakukan dalam kehidupan sehari hari baik oleh kalangan pelajar, peneliti, jurnalis, dan sebagainya, memakan waktu yang relatif lama. Hal ini menimbulkan masalah ketika seseorang harus mengumpulkan informasi yang cukup dalam waktu yang terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem peringkas teks otomatis yang dapat menghasilkan ringkasan yang relevant dan informatif sehingga membantu penggali informasi untuk dapat menemukan informasi penting dalam sebuah artikel dengan waktu yang lebih sedikit dibandingkan dengan membaca keseluruhan artikel. Sistem peringkas teks otomatis yang diajukan menerapkan NLP (Natural Language Processing) dengan pendekatan hybrid. Pendekatan hybrid merupakan gabungan dari dua teknik, yaitu teknik peringkasan ekstraktif dan teknik peringkasan abstraktif. Peringkasan ekstraktif merupakan peringkasan yang dilakukan dengan mengekstrak kalimat dari dokumen asli, Sedangkan peringkasan abstraktif dilakukan dengan menghasilkan kalimat baru mendekati peringkasan yang dihasilkan oleh manusia. Peringkasan ekstraktif yang dilakukan menggunakan algoritma Textrank, sedangkan teknik peringkasan abstraktif dilakukan dengan menerapkan arsitektur Transformer. Textrank merupakan pendekatan berbasis graph, sedangkan transformer merupakan rangkaian algoritma berbasis encoder decoder. Pengujian model dilakukan dengan menerapkan teknik pengujian ROUGE (Recall Oriented Understudy for Gisting Evaluation), dimana rouge melakukan pengujian berdasarkan n-gram kata. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini menunjukkan nilai F1-Score 0.34 pada ROUGE-1, 0.15 pada ROUGE-2, dan 0.25 pada ROUGE-L.
Application of the Random Forest Method for UKT Classification at Politeknik Negeri Lhokseumawe Al Khaidar; Muhammad Arhami; Mustainul Abdi
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 4, No 2 (2024)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v4i2.6131

Abstract

Classification is the systematic grouping of objects, ideas, books, or other items into specific classes based on similar characteristics. One of its applications is in the grouping of tuition fees, which are fees paid each semester or academic year based on the student's economic ability. However, there are several issues, such as the placement of underprivileged students into fee groups that are still not appropriate and the limited accuracy of the grouping process due to it being done manually. To address these issues, a classification system was designed using the Random Forest method. Random Forest is a machine learning algorithm that combines multiple decision trees for more accurate predictions. Testing the Random Forest method using cross-validation shows an average accuracy of 95%. Evaluation with a confusion matrix shows an accuracy of 94%, with varying values of precision, recall, and f1-score for each group.
USING THE YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO) METHOD FOR DETECTING PHYSICAL DISTANCING AND MASKED FACES Khairul Azman; Muhammad Arhami; Azhar; Zhenyu Cui
Bulletin of Engineering Science, Technology and Industry Vol. 1 No. 3 (2023): September
Publisher : PT. Radja Intercontinental Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59733/besti.v1i3.17

Abstract

The flow of news regarding the development of Covid-19 has dominated various information channels in Indonesia in the last 2 years, either through print media or digital media. Various types of news related to Covid-19 continue to circulate, including hoax news. One of the hoax news that is widely circulating is news about the Covid-19 vaccine. The rise of information containing hoax news and untrue rumors about the Covid-19 vaccine in society can worsen the pandemic situation. Currently there is no intelligent system capable of classifying hoaxes regarding the Covid-19 vaccine. To maximize prevention of the spread of hoax news about the Covid-19 vaccine and overcome the problems faced, the author designed a classification system for hoax news about the Covid-19 vaccine using a machine learning approach. The system built can classify news using a combination of the Name Entity Recognition (NER) and Backpropagation algorithms. The datasets used are: 600 Covid-19 vaccine news data obtained from the sites https://turnbackhoax.id/ and https://www.kompas.com/ with the keyword "covid vaccine". The dataset is divided into two, training data and test data. The training data is preprocessed and then used in model design. Test data is used to evaluate the results of model design. This process produces a machine learning model with a good accuracy level of 97.62%.
Combination Contrast Stretching and Adaptive Thresholding for Retinal Blood Vessel Image Anita Desiani; Irmeilyana Irmeilyana; Endro Setyo Cahyono; Des Alwine Zayanti; Sugandi Yahdin; Muhammad Arhami; Irvan Andrian
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 22 No. 1 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v22i1.1654

Abstract

To diagnose diabetic retinopathy is to segment the blood vessels of the retinal, but the retinal images in the DRIVE and STARE datasets have varying contrast, so the enhancement is needed to obtain a stable image contrast. In this study, image enhancement was performed using the Contrast Stretching and continued with segmentation using the Adaptive Thresholding on retinal images. The image that has been extracted with green channels will be enhanced with Contras Stretching and segmented with Adaptive Thresholding to produce a binary image of retinal blood vessels. The purpose of this study was to combine image enhancement techniques and segmentation methods to obtain valid and accurate retinal blood vessels. The test results on DRIVE were 95.68 for accuracy, 65.05% for sensitivity, and 98.56% for specificity. The test results of Adam Hoover’s ground truth on STARE were 96.13% for, 65.90% for sensitivity, and 98.48% for specificity. The test results for Valentina Kouznetsova’s ground truth on the STARE were 93.89% for accuracy, 52.15% for sensitivity, and 99.02% for specificity. The conclusion obtained is that the processing results on the DRIVE and STARE datasets are very good with respect to their accuracy and specificity values. This method still needs to be developed to be able to detect thin blood vessels with the aim of being able to improve and increase the sensitivity value obtained.
Design and Implementation of an Integrated Digital Archive System for Supporting Academic Personnel Services Muhammad Davi; Muhammad Reza Zulman; Muhammad Arhami
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 10 No. 1 (2026): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Mei 2026
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v10i1.26889

Abstract

Digital archive management in higher education institutions often faces challenges, including document fragmentation, inefficient retrieval, and data loss risks arising from semi-manual processes. This study aims to develop an integrated digital archive system to support personnel services for lecturers at Politeknik Negeri Lhokseumawe. The research employs APKL (Actual, Problematical, Public Concern, Feasibility) and USG (Urgency, Seriousness, Growth) methods for issue prioritization, followed by a Fishbone diagram for root cause analysis. The system was developed using a structured Software Development Life Cycle (SDLC) with a Human Resource Minimum Viable Product (HR MVP) approach. Evaluation via User Acceptance Testing (UAT) yielded an average score of 4.65 (Excellent category), indicating high user acceptance and system effectiveness. The implementation demonstrates that the system significantly improves document management efficiency, ensures data consistency, and accelerates personnel administrative services. This study concludes that the integrated digital archive system provides a robust, adaptive, and practical solution for enhancing administrative quality in higher education environments. Furthermore, the system incorporates intelligent software features, including automated document classification, proactive validation, and efficient search capabilities.
DIAGNOSA PENYAKIT PARKINSON DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHTBOR DAN DECISION TREE C4.5 Anita Desiani; Narti Narti; Indri Ramayanti; Muhammad Arhami; Irmeilyana Irmeilyana
Jurnal Simantec Vol 12, No 1 (2023): Jurnal Simantec Desember 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v12i1.21167

Abstract

Parkinson kamislot adalah suatu penyakit dimana neurologis mempengaruhi neuron dopaminergik, yang dibuktikan dengan kematian sel-sel otak yang ada, hilangnya pigmentasi substantia nigra, adanya inklusi sitoplasma, dan penurunan kadar dopamin di substantia nigra pars compacta dan corpus striatum. Penyakit parkinson dapat didiagnosa dengan melakukan pengklasifikasian untuk mengukur tingkat akurasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan diagnosa penyakit Parkinson dengan dua algoritma yang berbeda, yaitu algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan algoritma C4.5 dengan metode pelatihan Percentage split dan validasi K-fold cross yang nantinya kan dibandingkan satu sama lain. Dari penelitian ini, nilai presisi yang dimiliki penderita Parkinson's disease algoritma C4.5 split persentasenya adalah 96%. Begitu juga untuk nilai recall yang dimiliki oleh penderita penyakit Parkinson yaitu sebesar 93%. Nilai akurasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah 82% untuk metode pelatihan pada percentage split dan 76,8% dengan metode validasi K-fold cross dan 89% untuk algoritma C4.5 dengan metode pelatihan pada Percentage split dan 81% dengan metode validasi K-fold cross.Kata kunci: C4.5, K- Fold Cross Validation, K-Nearest Neighbor, Parkinson, Percentage Split
Web-based Technical Service Work Monitoring Information System at PT PLN (Persero) UP3 Lhokseumawe Suci Indah Sari; Muhammad Arhami; Amirullah Amirullah
Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer Vol 7, No 1 (2024): JURNAL TRIK - POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jtrik.v7i1.7521

Abstract

PT PLN (Persero) UP3 Lhokseumawe has a data management process for monitoring work and materials which are a means of supporting electricity distribution. Work is a relationship that involves two parties between the company and   workers / employees.  While the material   is   a   tool that   is used   to   meet   the n eeds of employees and the community in supporting the distribution of electricity to the community. At PT PLN (Persero) UP3 Lhokseumawe when collecting data on materials and work still uses Microsoft Excel. If you pay attention, the system that is run is very unsafe, because if the data is lost it cannot be recovered. Therefore, an information system is needed for monitoring technical service work so that the data stored is kept more secure.   The purpose of this research is  to make  a  web-based  system  for monitoring  work  technical  services at  PT PLN (Persero) UP3 Lhokseumawe. Based on the results of system testing using the Black Box Testing (Boundary Value Analysis) method where data entry is very accurate, functionally appropriate. The results of this technical service work monitoring system research are to assist PIC (Person In Charge), supervisors and managers in managing material data, work, stock control and reporting in the planning section.
PKM Membangun Internet Server dan Pemblokiran Situs Pornografi serta Penerapan E-Learning Sekolah Bagi Pengelola Jaringan Internet Sekolah SMKN 1 Lhoksukon Salahuddin Salahuddin; Muhammad Arhami; Anwar Anwar
Jurnal Vokasi Vol 10, No 1 (2026): Maret
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/vokasi.v10i1.8930

Abstract

Mitra PKM adalah SMKN 1 Lhoksukon Kabupaten Aceh Utara. Permasalahan yang dialami oleh mitra yaitu berkaitan dengan belum optimalnya layanan jaringan internet pada sekolah mitra. Baik dari sisi infrastruktur jaringan, penggunaan sistem operasi pada server masih kurang relevan (masih menggunakan window family/mode grafis). Belum ada server internet sekolah dengan kualitas baik dan memadai, belum ada mekanisme pemblokiran situs/konten pornografi pada server internet sekolah serta mitra belum memiliki E-Learning sekolah. Sehingga berdampak terhadap layanan jaringan internet dalam pengelolaan data sekolah dan pengelolaan  sistem informasi sekolah. Sedangkan tujuan PKM adalah melakukan perubahan terhadap pola pengelolaan dan maintenance server ke arah yang lebih baik dengan melakukan instalasi dan konfigurasi server dengan menggunakan sistem operasi berbasis Open Source Linux Ubuntu Server 24.04 LTS, melakukan security network dan membangun e-learning sekolah mitra. Metode pelaksanaan PKM terdiri dari beberapa tahapan : sosialisasi dan pembekalan teori, melakukan demontrasi, melakukan praktek dan pelatihan penerapan teknologi, melakukan pendampingan dan evaluasi program.  Hasil kegiatan PKM telah terbangun 1 (satu) buah server internet sekolah mitra menggunakan Sistem Operasi Linux Ubuntu Server 24.04 LTS, dengan spesifikasi perangkat keras : prosesor intel core i7 CPU 350 @2,26 GHz, Harddisk 1 TB, Memory 8 Gb of RAM. Berikutnya telah terbangun satu buah aplikasi E-Learning Sekolah Mitra.
Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Sapi Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Berbasis Web Anisa Ratri Pramudita; Hendrawaty Hendrawaty; Muhammad Arhami
eProceeding of TIK Vol 6, No 1 (2026): eProTIK: Mei, 2026
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

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

Abstract

Salah satu hewan ternak yang banyak dipelihara oleh masyarakat Indonesia adalah sapi, terutama sapi potong. Aceh sendiri berada diperingkat ke-9 sebagai daerah dengan populasi sapi potong terbanyak pada tahun 2022. Namun seiring dengan besarnya subsektor peternakan sapi, ditemukan pula berbagai masalah didalamnya. Salah satunya adalah sulitnya mengetahui penyakit sapi. Lalu timbul lagi masalah lainnya ketika dokter hewan terlalu sedikit jumlahnya dan sulit untuk didatangkan terutama di desa-desa kecil. Dengan mempertimbangkan masalah ini, dibutuhkan sebuah alternatif yang dapat membantu para peternak melakukan diagnosa penyakit secara tepat. Maka dibangunlah sebuah sistem yang biasanya disebut sistem pakar. Sistem ini dirancang menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan Backpopagation berbasis web. Hasil dari pembangunan sistem ini menunjukkan nilai kinerja yang baik. Dengan pengujian menggunakan 30 data uji, sistem ini memperoleh nilai akurasi sebesar 90% pada penerapan metode backpropagation.
Rancang Bangun Sistem E-Village Budgeting Sebagai Percepatan Pelaporan Dana Desa Syiva Rahmadhani; Muhammad Rizka; Muhammad Arhami
eProceeding of TIK Vol 5, No 2 (2025): eProTIK: November, 2025
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

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

Abstract

Sistem E-Village Budgeting Sebagai Percepatan Pelaporan Dana Desa merupakan suatu terobosan terbaru dalam ilmu teknologi informasi dan komputer dalam hal meningkatkan kepuasan masyarakat akan kinerja aparatur desa. Anggaran Pendapatan dan Belanja Gampong atau disingkat dengan APBG adalah rencana keuangan tahunan pemerintahan desa. Seperti halnya dalam mengelola Anggaran Pendapatan dan Belanja Gampong tentu menjadi suatu hal yang dianggap paling sensitif. Setiap masuk keluarnya dana desa harus dapat dipertanggungjawabkan, demi mengurangi terjadinya penggelapan dana yang terjadi di desa. Jika menggunakan sistem yang lama yaitu sistem yang belum terpadu, terintegrasi, dan transparansi, maka akan membutuhkan waktu yang lama dalam mengelola APBG. Dalam hal ini, maka penulis membuat suatu sistem untuk mengatasi permasalahan tersebut yang berjudul “Rancang Bangun Sistem E-Village Budgeting Sebagai Percepatan Pelaporan Dana Desa”. Hasil dari penelitian ini adalah dapat membantu mengoptimalkan pekerjaan aparatur desa yang terkait dengan laporan Anggaran Pendapatan dan Belanja Gampong di Desa Pante, kemudian membantu dalam percepatan proses penginputan data, memudahkan mempercepat dalam proses pencarian data, memudahkan dalam pengendalian dan pengawasan, dan untuk penyimpanan datanya tidak membutuhkan banyak berkas. Juga dapat bermanfaat bagi masyarakat yang ingin mengetahui tentang penggunaan APBG dengan memanfaatkan teknologi informasi dan komputer.
Co-Authors Ajeng Islamia Putri Al Khaidar Amalia, Ismi Amirullah Anisa Ratri Pramudita Anita Desiani Anita Desiani Annisa Nur Fauza Anwar Anwar Azhar Azhar Kholiq Affandi Cut Adnin Nalisa Derry Fajirwan Des Alwine Zayanti Dwi Fitrianti Dwi Meilvinasvita Endang Sri Kresnawati Endro Setyo Cahyono Guntur Syahputra Hendrawati Hendrawati Hendrawaty Henny Nur Syafitri Husaini Husaini Huzaeni Huzeni Huzeni Indra Mawardi Indrawati Indri Ramayanti Irmeilyana Irmeilyana Irmeilyana Irmeilyana Irmeilyana Irvan Andrian Khairul Azman Khairunnisa Atami Mahdi Mahdi Mahdi Muhammad Davi Muhammad Irmansyah Muhammad Muhammad Muhammad Nawawi Muhammad Nawawi Muhammad Reza Zulman Muhammad Rizka Muhammad Rizka Muhammad Rizki Mustainul Abdi Nabila Mufida Nadia Ulfa Narti Narti Naufal Rachmatullah Naziruddin Naziruddin Nelly Safitri Ning Eliyati Novi Rustiana Dewi Nurul Azkiya Qatrun Nada Rahmad Hidayat Raihanunnisa, Farah Renol Herwinsyah Rifkie Primartha Rifkie Primartha Rizaldo Setiawan Safriadi Safriadi Salahuddin Salahuddin Salahuddin Salahuddin Salma Sheila Maulina Putri Shania Putri Andhini Simbolon, Zulfan Khairil Suci Indah Sari Sugandi Yahdin Sugandi Yahdin Sugandi Yahdin Syiva Rahmadhani Titania Jeanni Charissa Yuli Andirani Yuli Andriani Yulia Resti Zamzami Zhenyu Cui