Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.863
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Journal of Artificial Intelligence and Innovative Applications (JOAIIA) Jurnal PADMA: Pengabdian Dharma Masyarakat INFORMATIKA KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia Biner : Jurnal Ilmu Komputer, Teknik dan Multimedia Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Teknik: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
Munawaroh Munawaroh
Universitas Pamulang
Religion Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Neuroscience Social Sciences Transportation Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Perancangan Sistem Aplikasi Antrian Apotek berbasis Web menggunakan Metode Agile Bryan Farriq Reinaldy; hani sephani; Imam Wahyu Julianto; Zaisul Muttabi; Teti Desyani; Munawaroh Munawaroh
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 7, No 3 (2022): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v7i3.22683

Abstract

The technology today is unavoidable to stop. One of the main areas in technology development is information technology. It becomes very inherent in everyday life at all ages. The website itself is an application that displays various kinds of views, aiming to share information so that users can use it easily and can also be reached properly. The word queue itself has a meaning, namely, where someone waits for each other's turn to get what he wants by waiting for his turn from others.  The queue is usually someone who wants to do a service, but they have to wait because there are so many people. Limitation of the problem is carried out only includes the arrival rate, service time, queue discipline, and the number of service facilities available as well as the queuing process.Keywords: Information System, Queue, Website, MySQL
Pengujian Software Aplikasi CataPro72 (Toko Cat) Menggunakan Metode White Box Munawaroh Munawaroh; Ayu Eka Hapsari Q.; Hernanda Anggara Putra; Siti Marifah; Yoga Fahreza; Endar Nirmala
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 1 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i1.26884

Abstract

Pengujian dengan metode White Box ini dilakukan untuk pengujian perangkat lunak terhadap aplikasi toko Cat CataPro72 dengan tujuan untuk menemukan adanya eror atau adanya masalah yang tidak terdeteksi. Software testing seringkali diartikan sebagai pengujian terhadap perangkat lunak atau aplikasi yang dikembangkan dan tidak memiliki bagian lain di dalamnya. Karena itu juga pengujian terhadap aplikasi seringkali dianggap sepele, seakan tidak memiliki dampak yang cukup berarti untuk siklus hidup pengembangan aplikasi. Aplikasi dan database penjualan dan pengiriman berbasis web di PT. TRI MITRA UNGGUL PERKASA dibuat dengan menggunakan analisis sistem yang mencakup aplikasi berbasis data yang akan mendukung efisiensi dan efektivitas kerja perusahaan dalam sistem kerja dan pengolahan data sehingga didapatkan informasi yang diperlukan denganmudah dan cepat. Dalam pengujian perangkat lunak yang dikembangkan untuk pembuatan aplikasi ini menggunakan Adobe XD, Visual Studio Code dan Android Studio. Hasil pengujian perangkat lunak ini adalah sebuah program aplikasi berbasis web dan database yang secara jelas menampilkan profil dan tentang produk-produk seperti: jenis produk, harga dan program promo yang telah diberikan.
Penerapan Metode Pembelajaran Mesin Berbasis Fuzzy Logic untuk Prediksi Kualitas Layanan Jaringan IoT (Internet of Things) Suprayoga Rajabana; Sukri Sukri; Munawaroh Munawaroh
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 2 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i2.30572

Abstract

Masalah yang dihadapi dalam pengelolaan kualitas layanan jaringan Internet of Things (IoT) adalah ketidakpastian dan kompleksitas data yang ambigu. Dalam penelitian ini, kami bertujuan untuk menerapkan metode pembelajaran mesin berbasis logika fuzzy guna memprediksi kualitas layanan pada jaringan IoT. Metode pembelajaran mesin berbasis logika fuzzy digunakan dengan melatih model menggunakan algoritma fuzzy c-means dan melakukan optimasi parameter melalui validasi silang. Kami melakukan evaluasi kinerja model dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa metode pembelajaran mesin berbasis logika fuzzy mampu mengatasi tantangan ketidakpastian dan kompleksitas data pada jaringan IoT. Model yang dikembangkan mampu memprediksi kualitas layanan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Atribut masukan seperti kecepatan transfer data, latensi, kestabilan koneksi, dan kehilangan paket dapat diklasifikasikan ke dalam kategori kualitas layanan yang sesuai. Evaluasi kinerja model juga menunjukkan tingkat akurasi, presisi, recall, dan F1-score yang seimbang. Penelitian ini memiliki implikasi penting dalam pengembangan dan pengelolaan jaringan IoT. Metode pembelajaran mesin berbasis logika fuzzy dapat memberikan pemahaman yang lebih baik, mendukung pengambilan keputusan, dan meningkatkan kualitas layanan pada jaringan IoT. Penelitian selanjutnya dapat melibatkan pengembangan model fuzzy logic yang lebih kompleks, penggunaan dataset yang lebih besar, serta mempertimbangkan faktor-faktor lain yang mempengaruhi kualitas layanan pada jaringan IoT.
PERANCANGAN APLIKASI PENDATAAN PEKERJAAN HARIAN PEGAWAI BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE EXTREME PROGRAMMING (STUDI KASUS : MALL BLOK M SQUARE (TRADE MALL AGUNG PODOMORO)) Deden Sukandar Deden Sukandar; Munawaroh Munawaroh
BINER : Jurnal Ilmu Komputer, Teknik dan Multimedia Vol. 1 No. 1 (2023): BINER : Jurnal Ilmu Komputer, Teknik dan Multimedia
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Mall Blok M Square adalah sebuah pusat belanja yang terletak di daerah Melawai, Kebayoran Baru Jakarta Selatan yang dikelola PT. Karya Utama Perdana yang dimana perusahaan tersebut merupakan Anak Perusahaan dari Agung Podomoro Group. Di kantor pengelolaan Mall Blok M Square ini, di mana Sistem pendataan di perusahaan saat ini masih menggunakan dokumen-dokumen berupa kertas sehingga arsip-arsip yang telah disimpan disuatu tempat berpotensi besar untuk hilang. Selain itu tidak menutup kemungkinan adanya human error pada manajemennya itu sering terjadi. Contohnya seperti kejadian ketika atasan meminta laporan pekerjaan harian karyawan bulan Juli di bulan September untuk keperluan evaluasi, lalu ketika di cari ternyata laporan tersebut tidak bisa ditemukan. Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem pendataan pekerjaan harian agar mengefisienkan waktu, mengintegrasikan data dan mempermudah pengecekan laporan pekerjaan harian dengan berbasis WEB berbahasa pemrograman PHP menggunakan metode Extreme Programming.
Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit dan Penanganan pada Pertanian Tanaman Hias Bunga Pihong Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web di Kabupaten Bogor Abdul Azis; Munawaroh Munawaroh
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 6 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.10156

Abstract

Abstrak - Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem pakar berbasis web yang bertujuan membantu petani dalam mengenali penyakit pada tanaman hias bunga pihong tanpa harus bergantung pada tenaga ahli. Petani di Desa Cidokom kerap mengalami penurunan hasil panen karena keterlambatan dalam mengidentifikasi penyakit tanaman. Oleh sebab itu, penelitian ini menggunakan metode Forward Chaining, yaitu metode penalaran yang bekerja dengan menelusuri fakta berupa gejala yang dimasukkan pengguna, kemudian mencocokkannya dengan aturan dalam basis pengetahuan hingga diperoleh kesimpulan mengenai jenis penyakit dan langkah penanganan yang sesuai. Sistem yang dibangun mampu mendeteksi berbagai penyakit yang umum menyerang tanaman pihong, seperti Rhizoctonia Stem Rot, Fusarium Root and Crown Rot, dan Botrytis Blight. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat memberikan diagnosa yang cukup tepat disertai rekomendasi penanganan yang dapat langsung diterapkan oleh petani. Dengan adanya sistem ini, diharapkan petani dapat melakukan identifikasi penyakit lebih cepat sehingga kerugian dapat diminimalkan. Selain itu, penelitian ini memberikan kontribusi terhadap penerapan teknologi sistem pakar dalam meningkatkan efektivitas budidaya tanaman hias.Kata Kunci:  Sistem Pakar; Metode Forward Chaining; Diagnosa Tanaman; Bunga Pihong; Pertanian; Abstract - This study develops a web-based expert system designed to assist farmers in identifying diseases that commonly attack pihong ornamental plants. Farmers in Cidokom Village often experience reduced crop yields due to their limited ability to detect plant diseases at an early stage. To address this issue, the research applies the Forward Chaining method, a reasoning technique that starts from the symptoms entered by the user and matches them with predefined rules in the system’s knowledge base. Through this process, the system provides conclusions in the form of disease identification along with appropriate handling recommendations. The expert system developed in this study is capable of recognizing several major diseases that affect pihong plants, such as Rhizoctonia Stem Rot, Fusarium Root and Crown Rot, and Botrytis Blight. Testing results indicate that the system delivers reliable diagnostic information and practical treatment suggestions that can be applied directly by farmers. The presence of this system is expected to help farmers respond more quickly to disease attacks and prevent significant losses. Overall, this research contributes to the application of expert system technology in the agricultural sector, particularly in the cultivation of ornamental plants.Keywords: Expert System; Forward Chaining; Plant Disease Diagnosis; Pihong Flower; Agriculture;
IMPLEMENTASI CHATBOT AI SEBAGAI ASISTEN VIRTUAL DALAM MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN DI SEKOLAH MENENGAH Munawaroh Munawaroh; Niki Ratama; Resty Amalia
Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia. Vol 5, No 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jpm.v5i1.2365

Abstract

Kegiatan implementasi chatbot AI sebagai asisten virtual di SMK YPUI Parung bertujuan untuk mendukung proses pembelajaran yang lebih efektif, responsif, dan mudah diakses oleh siswa. Program ini dirancang untuk memperkenalkan teknologi kecerdasan buatan kepada guru dan siswa serta memanfaatkan chatbot sebagai media pendukung pembelajaran di dalam dan di luar kelas. Pelaksanaan kegiatan diawali dengan koordinasi bersama pihak sekolah guna menentukan kebutuhan pembelajaran, ruang lingkup materi, dan platform yang digunakan. Selanjutnya dilakukan penyusunan konten chatbot yang meliputi materi pelajaran, penjelasan singkat, latihan soal, dan fitur tanya jawab otomatis. Guru diberikan pelatihan singkat terkait pengelolaan dan pemanfaatan chatbot, sementara siswa memperoleh sosialisasi melalui demonstrasi penggunaan di kelas. Hasil implementasi menunjukkan bahwa chatbot AI mendapatkan respons positif dari guru dan siswa. Siswa menunjukkan antusiasme tinggi karena chatbot dapat diakses kapan saja dan memberikan respons cepat, sementara guru merasakan manfaat dalam mengurangi beban penjelasan berulang serta meningkatkan partisipasi siswa, khususnya siswa yang cenderung pasif. Meskipun terdapat kendala seperti keterbatasan koneksi internet dan kebutuhan penyesuaian materi secara berkala, secara umum kegiatan berjalan lancar dan memberikan manfaat nyata. Dengan demikian, chatbot AI terbukti efektif sebagai sarana pendukung pembelajaran yang modern dan adaptif di lingkungan sekolah menengah.
PENGGUNAAN CHATBOT AI SEBAGAI ASISTEN VIRTUAL BAGI GURU DAN SISWA Niki Ratama; Munawaroh Munawaroh; Resti Amalia
Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia. Vol 5, No 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jpm.v5i1.2363

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) memberikan peluang besar dalam meningkatkan kualitas layanan pendidikan, khususnya dalam proses pembelajaran dan komunikasi antara guru dan siswa. Salah satu bentuk penerapan AI yang relevan adalah penggunaan chatbot sebagai asisten virtual. Kegiatan ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan memanfaatkan chatbot AI sebagai asisten virtual bagi guru dan siswa di SMK YPUI Parung guna mendukung kegiatan pembelajaran, penyampaian informasi akademik, serta layanan konsultasi sederhana. Metode pelaksanaan meliputi tahap persiapan, pelaksanaan, dan evaluasi. Pada tahap persiapan dilakukan koordinasi dengan pihak sekolah, analisis kebutuhan pengguna, serta perancangan dan pengujian chatbot. Tahap pelaksanaan mencakup sosialisasi konsep AI dan chatbot, demonstrasi penggunaan, serta praktik langsung oleh guru dan siswa. Evaluasi dilakukan melalui observasi dan penyebaran kuesioner untuk mengetahui tingkat pemahaman dan kepuasan peserta. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa chatbot AI dapat membantu guru dalam penyampaian materi dan informasi, serta memudahkan siswa dalam memperoleh jawaban cepat terkait pembelajaran dan layanan sekolah. Dengan demikian, penggunaan chatbot AI sebagai asisten virtual di SMK YPUI Parung dinilai efektif dalam meningkatkan efisiensi layanan pendidikan dan mendukung transformasi digital di lingkungan sekolah.
Analisa Prediksi Harga Saham Bank BRI Berdasarkan Data Historis Menggunakan Algoritma Random Forest Ahya Mahfuzi; Munawaroh Munawaroh
Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol. 6 No. 1 (2026): Maret : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/teknik.v6i1.10865

Abstract

Abstract. Stock price fluctuations are complex and play a crucial role in investment decision-making. Bank Rakyat Indonesia (BRI) shares, as one of the largest banking institutions in Indonesia, often reflect national economic conditions. Conventional approaches such as fundamental and technical analysis have limitations in capturing the non-linear patterns inherent in time-series stock price data. Therefore, this study aims to analyze the capability of the Random Forest algorithm in modeling Bank BRI stock prices based on historical data and to evaluate the accuracy of the resulting prediction model. This research utilizes one year of historical Bank BRI stock price data, consisting of 301 observations, with variables including Open, High, Low, Close, Adjusted Close, and Volume. The model was developed using the Random Forest algorithm with 200 estimators and no maximum tree depth, implemented using the PHP programming language. The dataset was divided into 80% training data and 20% testing data. The experimental results indicate that the Random Forest algorithm is capable of effectively modeling Bank BRI stock price patterns and adequately following actual price trends. Model evaluation produced a Mean Absolute Error (MAE) of Rp 155.0986 and a Root Mean Square Error (RMSE) of Rp 193.1669, with an average prediction error of Rp 155.1005. Most predictions from the 60 testing data points exhibited an error rate below 2%, indicating satisfactory predictive accuracy. These findings demonstrate that the Random Forest algorithm can effectively represent fluctuations in Bank BRI stock prices based on historical data and serve as a foundation for future stock price forecasting reasearch.
Sistem Pakar Diagnosis Kanker Prostat Berbasis Web Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto Munawaroh Munawaroh; Bangkit Abhimata Praja
Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Vol. 7 No. 3 (2026): September
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Indonesia Banda Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63447/jimik.v7i3.2081

Abstract

Prostate cancer is one of the malignancies most commonly affecting men, particularly older adults, and remains a major contributor to cancer morbidity and mortality worldwide. Diagnosing prostate cancer requires interpreting multiple clinical parameters that are often uncertain and gradual in nature, which complicates medical decision-making. This study aims to design and implement a web-based expert system for prostate cancer risk diagnosis using the Tsukamoto fuzzy logic method. The system was developed with the Laravel 10 framework, PHP 8.1, and a MySQL 8.0 database, using four clinical input variables: Prostate-Specific Antigen (PSA) level, patient age, International Prostate Symptom Score (IPSS), and PSA density. A knowledge base of 25 fuzzy rules was formulated through iterative interviews with urology specialists and validated against 50 electronic medical record cases from a referral hospital covering the 2021–2024 period. The inference process follows the Tsukamoto method through fuzzification, rule evaluation using the minimum operator, and weighted-average defuzzification, producing a risk percentage classified into low, medium, or high categories. Black-box testing of eight functional scenarios achieved a 100% success rate. Accuracy testing on 30 of these 50 cases, validated by a urology specialist, yielded an overall accuracy of 90%, with 27 of 30 cases correctly classified. These results indicate that the developed expert system can effectively support early screening of prostate cancer risk and serve as a decision-support tool for healthcare providers, particularly in facilities with limited access to urology specialists.
EDUKASI PEMANFAATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM IDENTIFIKASI BUAH-BUAHAN BAGI SISWA SMK YPUI Resti Amalia; Munawaroh Munawaroh; Niki Ratama; Ahmad Yasin; Antonius Berto Indrawan
Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia. Vol 5, No 2 (2026): Oktober 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jpm.v5i2.2752

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) saat ini semakin pesat dan telah dimanfaatkan dalam berbagai bidang seperti industri, kesehatan, transportasi, dan pertanian. Teknologi AI memungkinkan sistem komputer meniru kemampuan manusia dalam menganalisis data, mengenali pola, dan mengambil keputusan secara otomatis. Salah satu cabang pentingnya adalah computer vision, yaitu teknologi yang memungkinkan komputer mengenali dan mengidentifikasi objek pada citra digital. Melalui teknologi ini, aplikasi seperti pengenalan wajah dan sistem keamanan cerdas dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Fenomena ini menunjukkan bahwa AI menjadi pendorong utama dalam era transformasi digital. Perkembangan tersebut juga berdampak pada dunia pendidikan yang dituntut mempersiapkan peserta didik agar memiliki literasi teknologi serta keterampilan digital yang relevan. Berdasarkan observasi awal tim pengabdian kepada masyarakat (PKM) di SMK YPUI, pemahaman siswa mengenai teknologi AI masih terbatas, meskipun minat mereka terhadap teknologi digital sangat tinggi. Tantangan utama yang dihadapi siswa meliputi keterbatasan literasi AI dan kurangnya pengalaman pembelajaran berbasis praktik. Oleh karena itu, kegiatan PKM ini bertujuan memberikan edukasi mengenai pemanfaatan AI dalam identifikasi buah-buahan melalui citra digital, sehingga siswa dapat meningkatkan pemahaman teknologi serta kesiapan menghadapi tantangan era digital.
Co-Authors Abdul Azis Adeliana Putri Ahmad Yasin Ahya Mahfuzi Antonius Berto Indrawan Aries Saifudin Aura Febrianti Ayu Eka Hapsari Q. Bangkit Abhimata Praja Bryan Farriq Reinaldy Chindera Setia Dewi Insani Deden Sukandar Deden Sukandar Endar Nirmala Eris Martini Evin Davinci Sagala Farhan Oktafiansyah hani sephani Hernanda Anggara Putra Imam Wahyu Julianto Ismail Abdul Jalal Maman Surahman Muhammad Aditiya Muhammad Irfa Nufaiyal Kharish Nardi Sunardi Niki Ratama Resti Amalia Resty Amalia Riris Lima Putri Siti Marifah Sukri Sukri Suprayoga Rajabana Teti Desyani Yoga Fahreza Yulianti Zaisul Muttabi