Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.142
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS Jurnal Simetris TEKMAPRO Journal of Industrial Engineering and Management Prosiding SNATIF Jurnal Teknologi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Transformatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Mantik Penusa SISFO Jurnal Riset Informatika Ekonomi dan Bisnis Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering bit-Tech JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) Jurnal Dialektika Informatika (Detika) Journal La Multiapp Bulletin of Computer Science Research Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Jurnal Bina Informatika dan Komputer (BINER)
Ahmad Abdul Chamid
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus
Aerospace Engineering Automotive Engineering 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 Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 56 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 56 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Sistem Informasi Booking Layanan Pemasangan Lampu Variasi Berbasis Website pada Bengkel DVM Motor Daelami, Fahri Muhammad; Mei Maharani, Rizky Sari; Chamid, Ahmad Abdul
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 1 (2026): EDISI JANUARI 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i1.12368

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi booking berbasis website guna mendukung layanan pemasangan lampu variasi pada Bengkel Variasi DVM Motor. Permasalahan utama yang dihadapi bengkel adalah proses pemesanan layanan yang masih dilakukan secara manual melalui telepon atau WhatsApp, sehingga sering menimbulkan kesalahan pencatatan, antrean panjang, dan overbooking. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sistem berbasis web dengan fitur pembatasan slot pelayanan harian, manajemen data pelanggan, serta konfirmasi otomatis oleh admin. Metode pengembangan yang digunakan adalah model Waterfall yang terdiri dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat memfasilitasi pelanggan dalam melakukan pemesanan dengan mudah, memberikan transparansi jadwal, serta membantu admin mengelola layanan secara efisien. Pengujian black-box membuktikan seluruh fungsi utama berjalan sesuai kebutuhan, sementara hasil uji usability menunjukkan bahwa sistem mudah digunakan dan dapat meningkatkan efisiensi operasional bengkel.
Peramalan Penjualan Genteng Menggunakan Metode Holt–Winters Exponential Smoothing Widodo, Anteng; Abdul Chamid, Ahmad
Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 8 No. 2 (2025): JURNAL SITECH VOLUME 8 NO 2 TAHUN 2025
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/sitech.v8i2.16765

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) manufaktur genteng menghadapi tantangan dalam perencanaan produksi akibat fluktuasi permintaan yang bersifat musiman. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja metode Holt–Winters Exponential Smoothing dalam memodelkan dan meramalkan penjualan genteng bulanan. Dua pendekatan digunakan, yaitu model Holt–Winters aditif dan Holt–Winters multiplikatif, yang masing-masing dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Holt–Winters aditif menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih rendah dengan nilai MAPE sebesar 0,5356%, MAE sebesar 52,7741, dan RMSE sebesar 62,7305. Sementara itu, model Holt–Winters multiplikatif menghasilkan nilai MAPE sebesar 1,6753%, MAE sebesar 155,4943, dan RMSE sebesar 162,4575. Perbedaan kinerja tersebut menunjukkan bahwa model aditif lebih stabil secara numerik, sedangkan model multiplikatif lebih adaptif dalam merepresentasikan variasi musiman yang berubah mengikuti tingkat penjualan. Penelitian ini memberikan kontribusi aplikatif berupa informasi peramalan yang dapat digunakan sebagai alat bantu pendukung perencanaan produksi UMKM.
Implementasi Sistem Berbasis Android untuk Monitoring Perkembangan Siswa Sekolah Dasar Abraham Wahyu Wicaksono; Esti Wijayanti; Ahmad Abdul Chamid
bit-Tech Vol. 7 No. 3 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v7i3.2014

Abstract

Pemantauan perkembangan siswa di sekolah dasar masih menghadapi kendala dalam hal manajemen data dan komunikasi antara pihak sekolah dengan orang tua. Sistem pencatatan konvensional yang mengandalkan metode tertulis menyebabkan inefisiensi dalam pengelolaan data, risiko kehilangan informasi, serta keterlambatan penyampaian perkembangan siswa kepada orang tua. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring berbasis Android untuk mengoptimalkan proses pemantauan dan pelaporan perkembangan siswa sekolah dasar. Partisipan penelitian meliputi pendidik dan wali murid siswa dari sekolah dasar target implementasi. Proses pengumpulan data dilaksanakan dengan mengamati langsung di lapangan terhadap proses pencatatan konvensional yang berjalan, wawancara mendalam dengan guru dan orang tua untuk mengidentifikasi kebutuhan spesifik, serta studi literatur terkait sistem monitoring pendidikan. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall dengan pengujian Black Box untuk memvalidasi fungsionalitas. Hasil implementasi menunjukkan sistem berhasil mengintegrasikan tiga peran pengguna yaitu admin, guru, dan orang tua dengan tingkat keberhasilan pengujian mencapai 100% pada seluruh fitur utama, meliputi manajemen data pengguna, pencatatan perkembangan siswa, dan visualisasi laporan. Inovasi utama sistem mencakup antarmuka yang disesuaikan untuk setiap peran pengguna, fitur pelaporan real-time, serta visualisasi grafik perkembangan siswa. Sistem ini terbukti meningkatkan efisiensi pengelolaan data, mempercepat penyampaian informasi kepada orang tua, dan menciptakan lingkungan pemantauan yang lebih transparan dan kolaboratif. Kontribusi penelitian ini signifikan dalam modernisasi sistem monitoring pendidikan dasar, menawarkan solusi praktis untuk tantangan komunikasi antara sekolah dan keluarga, serta menyediakan platform digital yang mendukung pemantauan perkembangan siswa secara berkelanjutan.
Pengembangan Chatbot Pada Platform Telegram Sebagai Media Informasi Seputar Handphone Arfiyan khusnul Umam; Esti Wijayanti; Ahmad Abdul Chamid
bit-Tech Vol. 8 No. 1 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i1.2150

Abstract

Di tengah kompleksitas pasar teknologi yang terus berkembang, generasi muda sering menghadapi tantangan dalam menemukan informasi yang relevan, terutama terkait perangkat seluler. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan Chatbot Tanya Phone, sebuah solusi interaktif yang dirancang untuk memberikan informasi spesifikasi, harga, dan ulasan produk kepada pengguna Telegram. Proses pengembangan chatbot ini mencakup analisis menyeluruh terhadap kebutuhan pengguna, perancangan alur percakapan yang intuitif, serta pengembangan berbasis API Telegram untuk memastikan integrasi yang efisien dan responsif.Implementasi sistem diharapkan dapat memberikan respons yang cepat dan akurat, membantu pengguna dalam memahami informasi penting terkait perkembangan teknologi di pasar handphone saat ini. Metode pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah black box testing, yang bertujuan untuk memastikan bahwa semua fitur chatbot berfungsi sesuai dengan ekspektasi dan memenuhi kebutuhan pengguna. Selain itu, proses pengujian juga mengidentifikasi beberapa aspek yang memerlukan penyempurnaan guna meningkatkan kinerja chatbot secara keseluruhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Chatbot Tanya Phone tidak hanya mampu memberikan umpan balik secara real-time, tetapi juga meningkatkan pemahaman pengguna terkait teknologi, memudahkan pencarian informasi, serta memberikan kontribusi positif bagi generasi muda dalam menghadapi perkembangan teknologi yang semakin dinamis di era digital saat ini, serta membantu mereka dalam membuat keputusan yang lebih baik dan memperkuat keterampilan literasi digital mereka untuk beradaptasi dengan perubahan teknologi yang cepat.
Demand Prediction and Apparel Production Management Using AI-Based Decision Tree Iqbal Haqiqi Ariyanto; Ahmad Abdul Chamid; Rina Fiati
bit-Tech Vol. 8 No. 1 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i1.2325

Abstract

The apparel industry faces significant challenges in demand forecasting due to market volatility, rapid changes in fashion trends, and diverse consumer behavior, especially within e-commerce environments. Traditional forecasting methods such as linear regression and time series models often fall short in addressing the complex dynamics of the modern fashion market. This study presents a novel integration of demand forecasting and size recommendation into a unified AI-based system utilizing the Decision Tree algorithm. The system is designed to predict product demand while also providing personalized clothing size recommendations based on user attributes such as body measurements, style preferences, and seasonal trends. The system was developed using a structured data processing and predictive modeling approach, incorporating user profiles and trend sentiment derived from social media. The evaluation results show that the system achieved an accuracy rate of 87.5% in demand forecasting and 84% user satisfaction for size recommendations. It demonstrated better adaptability and performance compared to traditional methods such as ARIMA. A functional prototype was implemented, allowing users to interactively input data and receive real-time predictions. This study confirms the potential of Decision Tree-based AI models to enhance the shopping experience, reduce product return rates, and optimize inventory management. Future improvements may involve integrating real-time data and advanced technologies such as 3D body scanning to further increase prediction accuracy and personalization in digital fashion retail.
TOPIC MODELING OF PUBLIC DISCOURSE ON TWITTER ABOUT THE ASSET CONFISCATION BILL USING LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA) Azka Bima Aditya; Ahmad Abdul Chamid; Rizkysari Mei Maharani
Jurnal Riset Informatika Vol. 8 No. 2 (2026): Maret 2026
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34288/jri.v8i2.477

Abstract

This study examines the structure of public discourse on Twitter regarding the Indonesian Asset Confiscation Bill, a policy initiative aimed at strengthening anti corruption enforcement and ensuring legal certainty. Moving beyond conventional sentiment classification, this research identifies how substantive public concerns are thematically organized within digital debate. A total of 14,319 cleaned and deduplicated tweets collected between January and September 2025 were analyzed using Latent Dirichlet Allocation with the optimal model configuration of nine topics selected based on coherence evaluation to ensure semantic interpretability. The findings reveal nine dominant thematic clusters, with law enforcement and regulatory enactment emerging as the primary focus, followed by legislative process dynamics, protest mobilization, party politics, and institutional accountability. These results indicate that online discourse is structured around normative concerns, particularly procedural clarity, fairness, and institutional legitimacy, rather than driven solely by emotional polarity. Scientifically, this study contributes by shifting the analytical emphasis from sentiment polarity toward systematic thematic mapping of digital political discourse using an optimized LDA framework tailored to Indonesian Twitter data characteristics. Practically, the findings provide policymakers with an evidence based monitoring instrument to identify priority public concerns, strengthen legislative communication strategies, and reduce interpretive ambiguity in sensitive regulatory deliberations.
Co-Authors Abraham Wahyu Wicaksono Aditya Akbar Riadi Ahdi Riyono Ahmad Hariyadi, Ahmad Ahmad Jazuli Ahmad Jazuli Akbar, Fadhil Akh Sokhibi Alif Catur Murti Alif Catur Murti, Alif Catur Anteng Widodo Aprilianto, Mohammad Andrean Jaya Arfiyan khusnul Umam Azka Bima Aditya Bayu Surarso Daelami, Fahri Muhammad Dimas Satrio Oktavianto Endang Supriyati Endang Supriyati Esti Wijayanti Esti Wijayanti Esti Wijayanti, Esti Evita Noor Sofiana Dewi Hakim, Alvin Rainaldy Hendra Dwi Kurniawan, Hendra Dwi Hendrawan, Andra Putra Ida Nur Aeni Ida Nur Aeni, Ida Nur Iqbal Haqiqi Ariyanto Ivan Bagus Prasetiyo Juwanda, Farikhin Mahendra, Bagus Rosa Maula Yudhananta, Naufal Maulana, Sahidin Achmad Noor Mohammad Kanzunnudin, Mohammad Muhammad Imam Ghozali Muhammad Rieza Maulana Muhammad Rizki Naila Rizki Salisa Noor Azizah Nurainin, Enno Siti Prayogo, Sandi Ratih Nindyasari Riasti, Savira Rijal, Syaifur Rina Fiati Rizky Sari Mei Maharani, Rizky Sari Rizkysari Mei Maharani Rizkysari Meimaharani Safitri, Sabrina Alya Samsudin, Syafri Sentanu, Arga Seva Amartya Shafian Syah, Aliffaza Sholihul Ibad Sokhibi, Akh Sugiharto, Wibowo Harry Teguh, Aris Wicakosno Umam, Arfiyan Khusnul Wibowo, Yuniar Satrio