Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.723
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUITA : Jurnal Informatika Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Journal of Information Systems and Informatics Joined Journal (Journal of Informatics Education Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Tematik Green Engineering: Journal of Engineering and Applied Science Jurnal DIMASTIK
Mohammad Burhan Hanif
Universitas Semarang
Agriculture, Biological Sciences & Forestry 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 Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Komparasi Metode Klasifikasi Batik Menggunakan Neural Network Dan K-Nearest Neighbor Berbasis Ekstraksi Fitur Tekstur Badroe Zaman; Ahmad Rifai; Mohammad Burhan Hanif
Journal of Information System and Informatics Vol 3 No 4 (2021): Journal of Information Systems and Informatics
Publisher : Universitas Bina Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalisi.v3i4.213

Abstract

Batik tulis adalah hasil seni budaya yang memiliki keindahan visual dan mengandung makna filosofis pada setiap motifnya. Batik tulis memiliki morif yang sangat beragam dan memiliki tingkat kompleksitas yang tingi sehingga menjadi kesulitan tersendiri dalam pengelompokan kelas batik tertentu. Klasifikasi citra ke dalam kelas tertentu juga menjadi permasalahan yang pelik dalam bidang pengenalan pola. Metode machine learning dapat digunakan untuk mengenali kelas batik melalui pengenalan citra batik. Namun belum banyak penelitian terkait studi komparasi klasifikasi citra batik. Sehingga penelitian ini berfokus pada data set citra batik tulis yang menggunakan dua motif yaitu motif klasik dan motif kontemporer. Pada penelitian ini, fitur ekstraksi menjadi dasar klasifikasi dengan metode Backpropagation Neural Network dan k-Nearest Neighbor. Tujuan dari penelitian ini untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada dengan data yang baru. Selanjutnya, penelitian ini melakukan perbandingan metode klasifikasi antara Backpropagation Neural Network dan k-Nearest Neighbor untuk mencari metode klasifikasi terbaik untuk klasifikasi Batik tulis Bakaran. Hasil dari studi komparasi menunjukkan bahwa metode Backpropagation Neural Network memperoleh nilai akurasi 90,11% sedangkan metode k-Nearest Neighbor mendapatkan nilai akurasi 96,00%. Sehingga dapat di simpulkan bahwa metode k-Nearest Neighbor merupakan metode terbaik untuk klasifikasi citra batik.
Improving Neural Network Performance with Feature Selection Using Pearson Correlation Method for Diabetes Disease Detection April Firman Daru; Mohammad Burhan Hanif; Edi Widodo
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 9 No. 1, May 2021
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (759.462 KB) | DOI: 10.30595/juita.v9i1.9941

Abstract

Diabetic or silent killer diseases are an alarming scourge for the world and are classed as serious diseases. In Indonesia, the increase in diabetics occurred by 2% in vulnerable times between 2013 to 2018. This affects all sectors, both medical services and the financial sector. The Neural Network method as a data mining algorithm is present to overcome the burden that arises as an early detection analysis of the onset of disease. However, Neural Network has slow training capabilities and can identify important attributes in the data resulting in a decrease in performance. Pearson correlation is good at handling data with mixed-type attributes and is good at measuring information between attributes and attributes with labels. With this, the purpose of this study will be to use the Pearson correlation method as a selection of features to improve neural network performance in diabetes detection and measure the extent of accuracy obtained from the method. The dataset used is diabetes data 130-US hospital UCI with a record number of 101767 and the number of attributes as many as 50 attributes. The results of this study found that Pearson correlation can improve neural network accuracy performance from 94.93% to 96.00%. As for the evaluation results on the AUC value increased from 0.8077 to 0.8246. Thus Pearson's Correlation algorithm can work well for feature selection on neural network methods and can provide solutions to improved diabetes detection accuracy.
Rancang Bangun Sistem Informasi Data Kependudukan Kelurahan Jepon Berbasis Codeigniter Mohammad Burhan Hanif; Dhimas Mahendra Putra; Handini Arga Damar Rani
Joined Journal (Journal of Informatics Education) Vol 6 No 1 (2023): Volume 6 Nomor 1 (2023)
Publisher : Universitas Ivet

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31331/joined.v6i1.2836

Abstract

Kelurahan meruapakan pelayanan public tingkat dasar yang ada di Indonesia. Didalam kelurahan jepon kemanualan pelayanan publik menjadi hambatan karena lambatnya informasi sampai ke masyarakat. Padahal informasi ini penting sekali apalagi menyangkut data kependudukan. Teknologi informasi berupa websiste hadir untuk menjembatani masalah tersbut. Penggunaan bahasa pemrograman PHP yang dibungkus dalam Framework Codeigniter dan penggunaan database MySQL menjadi alat untuk menyelesaikan masalah tersebut. Sehingga dengan adanya rancang bangun sistem informasi data kependudukan kelurahan jepon ini dapat menyelesaikan masalah kesenjangan informasi yang ada.
Penerapan Protokol Simple Network Management Protocol Monitoring LIBRE NMS Pada Jaringan Internet Surono Surono; Mohammad Burhan Hanif
Joined Journal (Journal of Informatics Education) Vol 7 No 2 (2024): Volume 7 Nomor 2 (2024)
Publisher : Universitas Ivet

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31331/joined.v7i2.3634

Abstract

Simple Network Management Protocol adalah protokol yang digunakan untuk mengelola dan memantau perangkat jaringan. Dalam implementasi pada sistem monitoring Libre NMS pada jaringan internet, protokol ini digunakan untuk memantau kinerja jaringan dan memastikan bahwa jaringan berfungsi dengan baik. Libre NMS adalah perangkat lunak sumber terbuka yang digunakan untuk monitoring jaringan dan menyediakan antarmuka yang intuitif untuk mengelola dan memantau perangkat jaringan. Dengan menggunakan SNMP, Libre NMS dapat mengumpulkan data dari perangkat jaringan seperti switch, router, dan server dan menampilkan informasi tersebut dalam bentuk grafik dan tabel yang mudah dibaca. Ini memungkinkan administrator jaringan untuk memantau kinerja jaringan secara real-time dan mengidentifikasi masalah seperti penurunan performa atau downtime sebelum mereka menyebabkan dampak yang signifikan. Implementasi SNMP pada Libre NMS juga memungkinkan administrator jaringan untuk mengelola perangkat jaringan secara remote melalui antarmuka web. Mereka dapat melakukan tugas seperti memconfigurasi perangkat, memantau trafik jaringan, dan melakukan troubleshooting dengan mudah.
3D Visualization of Post-Disaster Priorities Using CILOS–MARCOS for Decision Support and Mitigation Siti Asmiatun; Agusta Praba Ristadi Pinem; Nurtriana Hidayati; Mohammad Burhan Hanif
Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Vol 8 No 1 (2026): JINITA, June 2026
Publisher : Politeknik Negeri Cilacap

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35970/jinita.v8i1.2908

Abstract

One of the main challenges in disaster mitigation is delivering information that various stakeholders, including the public, policymakers, and emergency response teams, can easily understand. Visualization of disaster damage serves as an intuitive and informative tool to support better decision-making during emergencies. It also enhances public and stakeholder understanding of risk levels, thereby improving preparedness for future disasters. This study develops a disaster damage visualization model integrated with a decision-support system, using Multiple Criteria Decision-Making (MCDM) techniques. The model applies the CILOS method to determine objective weights of disaster criteria by evaluating the influence and loss of importance when a criterion is optimized. These weights are then used in the MARCOS method to perform ranking analysis, combining normalization and ideal-solution concepts to ensure a robust evaluation. The results demonstrate high reliability, with a Spearman rank correlation coefficient of 0.96, indicating strong agreement between the CILOS-MARCOS ranking results and the official JITUPASNA priority document. The final rankings are visualized in an interactive 3D format using the Unity Engine, allowing users to explore affected areas spatially, view detailed sectoral damage values, and compare subdistrict-level data. Integrating MCDM-based analysis with 3D visualization provides a novel, data-driven approach to enhance the effectiveness and transparency of disaster mitigation and rehabilitation planning. This model contributes to more adaptive and efficient strategies by linking disaster data, multi-criteria evaluation, and interactive visualization for comprehensive decision support.
Low-Carbon Concrete Development through the Integration of Industrial Waste and Carbon Capture Materials Mohammad Burhan Hanif; Handini Arga Damar Rani; Surono Surono
Green Engineering: International Journal of Engineering and Applied Science Vol. 1 No. 2 (2024): April: Green Engineering: International Journal of Engineering and Applied Scie
Publisher : International Forum of Researchers and Lecturers

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70062/greenengineering.v1i1.254

Abstract

This study explores the development of low-carbon concrete by integrating industrial waste materials and CO₂-absorbing minerals to reduce carbon emissions in the construction industry. The research investigates various mix ratios involving fly ash, slag, and CO₂-absorbing minerals, aiming to optimize both performance and sustainability. Experimental methods included compressive strength testing, carbon emission measurement, and durability evaluation. The results indicate that low-carbon concrete formulations achieve up to 45% reduction in carbon emissions compared to conventional concrete, which uses Portland cement. Despite a slight decrease in compressive strength, the optimal mix reached 34 MPa, which is sufficient for structural applications. Durability testing revealed that concrete with CO₂-absorbing minerals showed improved long-term performance compared to other formulations. The findings highlight the potential of using industrial waste materials and carbon capture technologies to create more environmentally sustainable concrete while maintaining necessary structural properties. This study contributes to the growing demand for eco-friendly construction materials and supports the implementation of low-carbon concrete in large-scale industrial applications. Further optimization of mix ratios and long-term performance studies are recommended for broader adoption in the construction industry.
SISTEM APLIKASI PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN FITURE SELECTION KORELASI PEARSON DAN KLASIFIKASI NA VE BAYES mohammad burhan hanif; Khoirudin Khoirudin
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 4 No. 2 (2020): November (2020)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v%vi%i.3089

Abstract

Diabetes penyakit serius yang terkenal didunia dengan sebutan silent killer yang tercatat semakin meningkat dari tahun 1980 sampai 2014 sebanyak 422juta jiwa. Hal ini perlu di perhatikan secara serius karena berimbas pada timbulnya beban kerja sumberdaya medis yang berlebihan serta tentunya beban keuangan yang akan timbul karena hal tersebut. Pada era teknologi maju saat ini data mining pada bidang kesehatan hadir untuk memberikaran analisa data khususnya data penyakit diabetes dengan tepat dan akurat. Klasifikasi data mining dipadukan dengan metode research and development dapat digunakan sebagai sebuah sistem aplikasi untuk memprediksi penyakit diabetes. Oleh sebab itu peneliti membuat sebuah sistem deteksi penyakit diabetes menggunakan fiture selection korelasi pearson dan klasifikasi na ve bayes yang diharapkan dapat membantu ahli medis dalam deteksi penyakit diabetes secara lebih cepat dan mengurangi beban biaya yang timbul akibat masalah ini. Sistem prediksi berbasis web akan menangani data diabetes berjumlah 768 baris data dengan menampilkan 10 fiture yaitu Pregnancies, Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age dan Outcome yang diperoleh pada Pima Indians Diabetes kaggle dataset. Penggunaan algoritma korelasi pearson dibutuhkan untuk meningkatkan performa dari algoritma na ve bayes dengan nilai akurasi dari 68,2%  menjadi 79,13% pada data penyakit diabetes.  
Aplikasi bidancare.com sebagai Sistem Pendukung Keputusan untuk Prediksi Risiko Kehamilan Berbasis Data Kesehatan Ibu Handini Arga Damar Rani Handini; Mohammad Burhan Hanif
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 9 No. 2 (2025): November (2025)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v9i2.13868

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Aplikasi BidanCare.com sebagai Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam memprediksi risiko kehamilan berbasis data kesehatan ibu. Metode penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data kesehatan ibu hamil, analisis kebutuhan sistem, perancangan dan implementasi aplikasi berbasis web, serta penerapan teknik data mining untuk proses prediksi risiko kehamilan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode pengujian fungsional (black box testing) dan evaluasi akurasi hasil prediksi berdasarkan data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna dan aplikasi mampu memberikan klasifikasi risiko kehamilan dengan tingkat akurasi yang baik. Aplikasi BidanCare.com diharapkan dapat membantu bidan dalam pengambilan keputusan secara cepat dan tepat serta mendukung deteksi dini risiko kehamilan.
PEMANFAATAN DESAIN FLYER UNTUK MENINGKATKAN PEMASARAN PRODUK PADA FORUM KOPERASI DAN USAHA MIKRO KECAMATAN SEMARANG LOR Mohammad Burhan Hanif; ahmad rifai; Galet Guntoro Setiaji; Krida Pandu Gunata
TEMATIK Vol. 3 No. 1 (2023): Januari
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/tmt.v3i1.6137

Abstract

Pengabdian ini dilatar belakangi oleh UMKM GERAI KOPIMI Kecamatan Semarang Lor, yang belum optimal dalam memasarkan produknya karena hanya mengandalkan model pemasaran konvensional yaitu dengan menawarkan dari pintu ke pintu dan memajang hasil usahanya di tempat masing-masing. Selain itu produk dan cara promosi yang ditawarkanpun hanya nampak sederhana terkesan kurang menarik serta kurang mencuri perhatian dan terlihat alakadarnya. Dalam pelaksanaannya, pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan dalam rangkaian kegiatan untuk memberikan pengetahuan tentang meningkatkan marketing dengan desain flyer menggunakan aplikasi canva sebagai sarana pemasaran yang mencuri perhatian. Hasil desain flyer ini nantinya akan diterapkan pada sosial media menggunakan teknologi informasi. Kegiatan ini juga akan meningkatkan nilai tambah produk hasil dengan cara desain pengemasan ulang dalam bentuk yang lebih baik dan lebih menarik. Rangkaian kegiatan yang akan dilakukan meliputi inventarisasi permasalahan yang dialami mitra, melakukan perancangan metode pemasaran dan sarana promosi produk, melakukan sosialisasi dan pelatihan terhadap metode yang telah dibuat, evaluasi kegiatan, dan pelaporan hasil kegiatan.  Kata Kunci: UMKM, Desain Flyer, Pengemasan ProdukPEMANFAATAN DESAIN FLYERUNTUK MENINGKATKAN PEMASARAN PRODUK PADA FORUM KOPERASI DAN USAHA MIKRO KECAMATAN SEMARANG LOR
Peningkatan Pengelolaan Sampah Melalui Aplikasi Bank Sampah di Desa Truko Kendal Mohammad Burhan Hanif; Galet Guntoro Setiaji; Astrid Novita Putri
TEMATIK Vol. 3 No. 2 (2023): Juli
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/tmt.v3i2.7354

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang dilaksanakan sebenarnya bertujuan untuk meningkatkan proses dan cara  pengelolaan Bank Sampah Desa Truko Kendal. Bank sampah sejatinya bisa menjadi salah satu wujud pengelolaan sampah di lingkup masyarakat umum di mana limbah sampah rumah tangga akan dikelompokkan menjadi satu untuk dipilah, dan dijual kembali kepada pihak ketiga yaitu pengepul. Melalui bank sampah, limbah sampah rumah tangga dapat dikelola menjadi suatu hal yang bernilai ekonomis. Pengelolaan dengan cara bank sampah sendiri mengadopsi sistem perbankan pada dasarnya, namun bentuknya lebih kecil dan sederhana. Dimana Nasabah bank sampah adalah bagaian dari warga sekitar, yang akan menyerahkan sampah untuk dicatat sebagai saldo sesuai nilai ekonomisnya. Dalam prakteknya, pengelolaan bank sampah di Desa Truko Kendal mempunyai berbagai kendala. Program pengabdian masyarakat ini dilakukan untuk menyelesaikan kendala itu serta meningkatkan pengelolaan bank sampah melalui kegiatan yang bernilai ekonomis bagi warga. Peningkatan proses pengelolaan bank sampah dikerjakan dengan menerapkan Sistem Digital Manajemen melalui komputer. Selain itu, juga diadakan berbagai pendampingan juga pelatihan produk kreatif dari limbah hasil sampah plastik. Hal ini untuk meningkatkan kinerja pengelolaan bank sampah dan kegiatan operasional bank sampah di Desa Truko Kendal untuk program pengabdian berikutnya.
Co-Authors Agusta Praba Ristadi Pinem Ahmad Rifa’i April Firman Daru Asmiatun, Siti Astrid Novita Putri Badroe Zaman Dhimas Mahendra Putra Edi Widodo Galet Guntoro Setiaji Galih Setiarso Handini Arga Damar Rani Handini Arga Damar Rani Handini Joko Suntoro Khoirudin Khoirudin Krida Pandu Gunata Krida Pandu Gunata Nurtriana Hidayati Setiaji, Galet Guntoro Surono Tirta Kumkamdani