Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.839
P-Index
This Author published in this journals
All Journal RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH METIK JURNAL Jurnal Mantik Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Jurnal Vokasi Rambideun : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Jurnal Malikussaleh Mengabdi
Sayed Fachrurrazi
Universitas Malikussaleh
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 44 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Efektivitas Google Fact Check dalam Meningkatkan Pemahaman Mahasiswa terhadap Nilai-Nilai Demokrasi Arief Rahman; Sayed Fachrurrazi; Ella Dewi Latifah; Eka Jayadi Putra
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 9 No. 1 (2025): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Mei 2025
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v9i1.22143

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas Google Fact Check sebagai alat verifikasi informasi dalam meningkatkan pemahaman mahasiswa terhadap nilai-nilai demokrasi. Dengan maraknya penyebaran misinformasi di era digital, kemampuan verifikasi informasi menjadi kunci dalam menjaga kualitas demokrasi. Penelitian kuantitatif dengan desain eksperimen ini melibatkan 112 mahasiswa Fakultas Pertanian yang dipilih secara acak. Data dikumpulkan melalui pre-test dan post-test untuk mengukur perubahan pemahaman mahasiswa terhadap nilai-nilai demokrasi sebelum dan setelah penggunaan Google Fact Check. Hasil analisis menunjukkan peningkatan signifikan kemampuan mahasiswa dalam mengidentifikasi misinformasi dan memperkuat pemahaman prinsip demokrasi seperti transparansi, akuntabilitas, dan partisipasi publik, dengan rata-rata peningkatan skor sebesar 23,7%. Temuan ini menegaskan bahwa teknologi fact-checking merupakan instrumen efektif dalam pendidikan literasi digital dan penguatan nilai-nilai demokrasi di kalangan mahasiswa.
RANCANG BANGUN WEBSITE PEMINJAMAN SARANA DAN PRASARANA FASILITAS AKADEMIK DENGAN MODEL FIFO DI UNIVERSITAS MALIKUSSALEH Farhan Naufal Sormin; Sayed Fachrurrazi; Nanda Sitti Nurfebruary
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4044

Abstract

Dalam era digitalisasi, kebutuhan akan sistem informasi yang efisien dan terintegrasi menjadi hal yang penting, khususnya dalam pengelolaan sarana dan prasarana akademik di perguruan tinggi. Universitas Malikussaleh masih menghadapi tantangan dalam proses peminjaman fasilitas seperti gedung olahraga, aula, dan sarana transportasi, yang masih dilakukan secara manual dan berpotensi menyebabkan konflik jadwal serta ketidakteraturan data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah sistem informasi berbasis website yang mendukung proses peminjaman fasilitas akademik dengan menerapkan model antrian FIFO (First In First Out). Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall, yang meliputi tahapan analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung, survei dengan kuesioner, dan studi pustaka. Sistem dirancang menggunakan framework Laravel, bahasa pemrograman PHP, dan basis data MySQL, serta diuji menggunakan metode black box testing untuk pengujian fungsional untuk mengukur tingkat kemudahan penggunaan sistem. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah website yang memungkinkan pengguna, khususnya mahasiswa dan staf biro, untuk melakukan proses peminjaman fasilitas secara online dengan alur yang teratur dan transparan. Penerapan model FIFO membantu menghindari tumpang tindih jadwal dengan memprioritaskan permintaan berdasarkan waktu pengajuan. Dari hasil pengujian, sistem berjalan dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sistem ini memberikan kemudahan, efisiensi, serta akurasi dalam pengelolaan peminjaman sarana dan prasarana di lingkungan kampus.
ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI DANA MENGGUNAKAN METODE END USER COMPUTING SATISFACTION (EUCS) DAN DELONE & MCLEAN Maya Widiyani; Sayed Fachrurrazi; Dahlan Abdullah
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4104

Abstract

Abstract: The development of digital technology has driven transformation in the financial sector through the use of e-wallet applications, one of which is DANA, a popular platform in Indonesia. Although it has many users, negative reviews regarding system and information quality are still found, indicating a gap between user expectations and experiences. This study analyzes user satisfaction levels with the DANA application by combining two theoretical approaches: End User Computing Satisfaction (EUCS) and the DeLone & McLean Model. EUCS assesses five satisfaction dimensions: content, accuracy, format, ease of use, and timeliness, while the DeLone & McLean Model adds system quality, information quality, service quality, and net benefits dimensions. Data were collected through an online questionnaire from 352 active DANA users across Indonesia and analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) with SPSS 25 and AMOS 25 software. The results show that the indicators content, accuracy, service quality, and net benefits significantly influence user satisfaction, whereas format, ease of use, timeliness, system quality, and information quality do not have a significant effect. Overall, most users are satisfied with the services provided by the DANA application. Keywords: User Satisfaction, DeLone & McLean, EUCS, DANA, e-wallet. Abstrak: Perkembangan teknologi digital telah mendorong transformasi di bidang keuangan melalui aplikasi e-wallet, salah satunya DANA yang populer di Indonesia. Meski memiliki banyak pengguna, ulasan negatif terkait kualitas sistem dan informasi masih ditemukan, menunjukkan adanya kesenjangan antara ekspektasi dan pengalaman pengguna. Penelitian ini menganalisis tingkat kepuasan pengguna aplikasi DANA dengan menggabungkan dua pendekatan teoritis, yaitu End User Computing Satisfaction (EUCS) dan Model DeLone & McLean. EUCS menilai lima dimensi kepuasan yaitu content, accuracy, format, ease of use, dan timeliness, sedangkan Model DeLone & McLean menambahkan dimensi system quality, information quality, service quality, dan net benefits. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring kepada 352 responden aktif pengguna DANA di seluruh Indonesia dan dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dengan SPSS 25 dan AMOS 25. Hasilnya menunjukkan indikator content, accuracy, service quality, dan net benefits berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, sementara format, ease of use, timeliness, system quality, dan information quality tidak berpengaruh signifikan. Secara keseluruhan, mayoritas pengguna merasa puas dengan layanan DANA. Kata kunci: Kepuasan Pengguna, Delone & Mclean, EUCS, DANA, E-wallet
SISTEM PENDETEKSI PENYAKIT GAGAL GINJAL MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK Asfazura Hasugian; Sayed Fachrurrazi; Mochammad Ari Saptari
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 9 No. 4 (2026): August 2026 (1)
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v9i4.6908

Abstract

Abstract: Chronic Kidney Disease (CKD) is a disease characterized by a gradual decline in kidney function and can cause serious complications if not detected early. The disease detection process generally requires an examination of several clinical parameters so that a system is needed that can help the detection process in a faster and more structured manner. This study aims to design and build a website-based kidney failure disease detection system using  the logistic regression machine learning method. The data used came from the Cut Meutia Hospital in North Aceh with eight medical parameters, namely age, blood pressure, hemoglobin, leukocytes, erythrocytes, urea, creatinine, and random blood glucose. The research stages include data collection, preprocessing, model training, evaluation using confusion matrix, and implementation of models into website-based systems using Python and Flask. The results of the study showed that the system built was able to detect kidney failure disease with  an accuracy value of 95.6%, precision of 98.7%, recall of 95.1%, and F1-score of 96.9%. The results of the evaluation showed that the model had a good ability to classify patient data into CKD and normal categories with a high level of accuracy and detection ability. The system built is expected to be used as an early detection tool for kidney failure to support the initial screening process and provide information on detection results in a faster and more structured manner.   Keywords: Chronic Kidney Failure, Machine Learning, Logistic Regression, Early Detection, Website.   Abstrak: Penyakit Gagal Ginjal Kronis (Chronic Kidney Disease/CKD) merupakan penyakit yang ditandai dengan penurunan fungsi ginjal secara bertahap dan dapat menyebabkan komplikasi serius apabila tidak terdeteksi sejak dini. Proses deteksi penyakit umumnya memerlukan pemeriksaan beberapa parameter klinis sehingga diperlukan suatu sistem yang dapat membantu proses deteksi secara lebih cepat dan terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem deteksi penyakit gagal ginjal berbasis website menggunakan machine learning metode regresi logistik. Data yang digunakan berasal dari RSU Cut Meutia Aceh Utara dengan delapan parameter medis, yaitu umur, tekanan darah, hemoglobin, leukosit, eritrosit, ureum, kreatinin, dan glukosa darah acak. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, evaluasi menggunakan confusion matrix, serta implementasi model ke dalam sistem berbasis website menggunakan Python dan Flask. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu melakukan deteksi penyakit gagal ginjal dengan nilai accuracy sebesar 95,6%, precision sebesar 98,7%, recall sebesar 95,1%, dan F1-score sebesar 96,9%. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang baik dalam mengklasifikasikan data pasien ke dalam kategori CKD dan normal dengan tingkat ketepatan serta kemampuan deteksi yang tinggi. Sistem yang dibangun diharapkan dapat digunakan sebagai alat bantu deteksi dini penyakit gagal ginjal untuk mendukung proses skrining awal serta memberikan informasi hasil deteksi secara lebih cepat dan terstruktur.   Kata Kunci: Penyakit Gagal Ginjal Kronis, Machine Learning, Regresi Logistik, Deteksi Dini, Website.
Co-Authors -, Mauliza -, mutammimul -, Syarkawi Achzary, Rizky Alawi, Muh Fahrudin Amna Yusra Andik Bintoro Angga Pratama Angga Pratama Anshori Sebayang, Mhd. Ridho Arief Rahman Arief Rahman Asfazura Hasugian Avisha, Cut Dinda Badriana, Badriana Burhanuddin Burhanuddin Burhanuddin Burhanuddin Bustami Bustami Cut Diah Syafriani Cut Nazariah Dahlan Abdullah Deddy Satria M Dewi, Risna EDI YUSUF, EDI Eka Jayadi Putra Eka Rahma Ella Dewi Latifah Fadlisyah Fadlisyah Fahrul Rozi Siregar Faiz Fadhilla Farhan Naufal Sormin Fidyatun Nisa Fitri, Dwi Hafif Hizli Hamdhana, Defry Hamdhana, Defry Ikhwanul Muslim ilham - sahputra Leni Maulinda, Leni M.Sc., Muhammad Mahdaliana, Mahdaliana Mahrida Lativa Maida, Eka Maryani Maryani Maulidawati, Maulidawati Maulidawati, Maulidawati Maya Widiyani Mochammad Ari Saptari Muhammad Fadhli Dzil Ikram Muhammad Ghaffar Shidqi Munirul Ula Murtala, Murtala Mutamimmul Ula Mutammimul Ula Muthmainnah Muthmainnah Nanda Sitti Nurfebruary Nasrul ZA, Nasrul Nazimah Nazimah Nilahayati Pratama, Rizki Dian Qomarius, Ibrahim Rahma Fitria Rahmadani, Amanda Fitria Rahmat Kurniawan Rizal, Reyhan Achmad Rizky Putra Fhonna Safrizal Safrizal Sahputra, Ilham Saiful Afwadi Saiful Afwadi Saptari, Mochamad Ari Siregar, Fahrul Rozi Sujacka Retno Syibral Malasyi, Syibral Syukriah Syukriah Veri Ilhadi Virginiawan Virginiawan Widiyani, Maya Yessi Apprilia Yesy Afrillia Yulisda, Desvina Zikkrina, Zikkrina Zulfadli Zulfadli