Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.857
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Informasi dan Teknologi Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Journal of Information System and Technology (JOINT) JCSE: Journal of Community Service and Empowerment Marsipature Hutanabe: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Muhammad Thoriq
Universitas Adzkia
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Algoritma Backpropagation Muhammad Thoriq
Jurnal Informasi dan Teknologi 2022, Vol. 4, No. 1
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v4i1.178

Abstract

Artificial Neural Network (ANN) technique has developed rapidly in the field of estimation. ANN can predict based on data on events and related factors that existed in the past. ANN has advantages in parallel computing in classifying patterns. ANN is also capable of self-regulating the data to be processed without requiring an explicit function specification. The advantage of using ANN is the elimination of complex analytical and numerical iterative computations. The ANN method that is often used in prediction case studies is the Backpropagation Algorithm. This algorithm has the ability to solve problems in the real world by building trained methods that show good performance on large data scales and are able to overcome complex pattern recognition. This study aims to predict the demand for salt optimally using the ANN Method with the Backprogation Algorithm at PT. Kurnia Garam Prosperous Padang City. This forecasting is needed because of the high cost of production with the large number of requests that occur to be more effective. Proper forecasting will be able to optimize production so that it can reduce the required production costs. The data processed is salt production data from 2016 to 2018 at PT. Kurnia Garam Prosperous. The momentum results obtained are 3-9-1 for dividing the data into 2, namely 24 training data and 12 test data. The optimal prediction result is 0.98946, so this research is very helpful in forecasting optimal and efficient production costs.
Model Simulasi untuk Memperkirakan Tingkat Penjualan Garam Menggunakan Metode Monte Carlo Muhammad Thoriq; Aldo Eko Syaputra; Yofhanda Septi Eirlangga
Jurnal Informasi dan Teknologi 2022, Vol. 4, No. 4
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v4i4.244

Abstract

The increasing need for salt in the West Sumatra area is inversely proportional to the raw material for making salt. So the stock of salt for consumption becomes less. This causes the purchasing power to be cut off for the needs of regional consumers. Based on these problems, a research was conducted by conducting simulations to predict the amount of salt sales in controlling stock. This study aims to predict sales in maintaining service to consumer demand. The method that can be used in making predictions is the Monte Carlo Method by processing Salt sales data in 2019, 2020, and 2021 at PT. Prosperous Grace. The results of the study are able to predict sales of salt in the form of kilograms (kg) in the future. The average accuracy rate in 2020 is 88% and in 2021 is 91%. So that this research can be a reference in decision making by PT. Kurnia Sejahtera to improve services.
Pemodelan Simulasi dalam Pengoptimalan Penjualan Plastik HD Menggunakan Metode Monte Carlo Elvina Rahayu; Muhammad Thoriq; Sopi Sapriadi
Jurnal Informasi dan Teknologi 2022, Vol. 4, No. 4
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v4i4.245

Abstract

Simulation modeling is used as a tool to see a picture of the company's condition in the future and as a forum for making a decision. Currently, sales are an important activity and a factor that must be considered in future planning. The purpose of sales is to bring profit or profit from products or services produced with good management. Simulation can help solve everyday problems such as existing problems, with simulation applications estimating the number of sales is very important. If someone can predict the number of sales, the cost of procurement and storage of goods can be minimized. From this, several parties can bring in profits as much as possible, and minimize losses. There are 18 sales sample data processed in this study, namely sales data from 2021 to 2022. Sales data is processed using the Monte Carlo method from January 2021 to June 2021 to predict results for July to December 2021. Then for July to December 2021 to predict the results for January to June 2022. The data is tested with various elements of probability using a random sample. A powerful numerical calculation tool by simulating statistical data, this simulation obtains accurate accuracy values ​​from the observable physical form of the system. Implementation of calculations will be developed using an application-based system that will be built with the JAVA programming language. The test results that have been obtained in the form of the average number of product requests and average income will be used as an estimate of sales (state estimate) that can assist in making decisions based on the information that has been obtained. The data obtained has an accuracy rate of up to 80%.
Analisa Algoritma K-Means Untuk Menentukan Strategi Marketing Bias Yulisa Geni; Okto Kurnia; Nova Hayati; Muhammad Thoriq; Kiki Hariani Manurung
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 8, No 1 (2024): Januari 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085

Abstract

This research explored the application of the K-Means algorithm in the marketing field to increase the effectiveness of ABC Cosmetic Store marketing strategies. Sales data can be processed using data mining to be used as decision making at ABC Cosmetic Stores. One of the techniques in data mining is Clustering, which is used to categorize data. The K Means algorithm is used to identify hidden patterns in the data. By using bodylotion sales data, this research aims to classify consumers into several groups. The data group in question is sales data that is of great interest to consumers and data that is of little interest to consumers. The results of clustering using k=2 show that cluster 1 consists of 5 products with product transactions sold being 1295 products. In this case, it shows that cluster 1 is a group of product data whose quantity sold has increased and can provide profits at the ABC Cosmetic Store. Meanwhile, cluster 2 has 1 data with 214 product transactions sold and is grouped as data with products that are less popular with consumers so there is no need to increase the stock available in the warehouse by ABC Cosmetic Shop. The results of this research show that K Means-based customer segmentation can increase personalization in marketing communications and increase the efficiency of marketing resource allocation. This study provides new insights into how data mining techniques can be involved in marketing strategies to determine product availability for the future.
Prediksi Peningkatan Kunjungan Pasien Dimasa Mendatang Mengunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Muhammad Thoriq; Aldo Eko Syaputra; Yofhanda Septi Eirlangga
JURNAL FASILKOM Vol 14 No 1 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v14i1.6068

Abstract

Sebagai lembaga kesehatan pertama pada suatu wilayah dalam memberikan pelayanan kesehatan jumlah kunjungan pasien tidak bisa kita prediksi kedatangannya dan pada waktu-waktu tertentu jumlah pasien membludak sehingga menjadi tidak sesuai dengan tenaga kesehatan (nakes) yang sedang bertugas. Karena banyak pasien yang datang dan tidak sesuai dengan nakes yang sedang bekerja menyebabkan banyaknya pasien yang mengantri bahkan sampai tidak bisa dilayani dan dianjurkan untuk pemeriksaan besok harinya. Inilah yang menyebabkan pelayanan kesehatan menjadi kurang optimal serta beberapa aspek dari puskesmas tidak berjalan dengan sempurna. Berdasarkan masalah tersebut diatas, perlu dilakukannya sebuah penelitian yang komprehensif guna memperkirarkan jumlah kedatagan pasien dimasa yang akan datang. metode jaringan saraf tiruan (JST) bakcpropagation akan dipakai dalam membantu penelitian ini. Penggunaan metode ini dengan mempertimbangkan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan mempunyai kemampuan belajar dari pola-pola yang di masukan di ajarkan dan melakukan komputasi dengan paralel. Data yang dipakai meneliti adalah data kunjungan-kunjungan pasien pada tahun lampau yang akan dijadikan data training. Tujuan dari penelitian ini mengharapkan JST menggunakan Backpropagation dapat memperkirakan keberhasailan latihan kerja secara akurat. Hasil dari penelitian ini adalah Setelah dilakukan tahapan propagasi balik. Hasil prediksi yang optimal diperoleh sebesar 0.98946, mendekati nilai target (1). Terdapat kemungkinan kesalahan sebesar 0.00011 atau 0.01% yang terjadi.
Perkiraan Kebutuhan Air Bersih Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Muhammad Thoriq; Aldo Eko Syaputra; Yofhanda Septi Eirlangga
JURNAL FASILKOM Vol 13 No 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.6142

Abstract

Untuk memenuhi kebutuhan air bersih pihak PDAM melakukan pengolahan sebanyak mungkin, tanpa mengetahui akan jumlah kebutuhan air bersih untuk bulan atau tahun berikutnya. Akibatnya menimbulkan biaya produksi tinggi seperti pemakaian bahan kimia yang banyak dan beban pemakaian listrik yang berlebihan. Oleh karena itu dibutuhkan suatu perkiraan untuk memenuhi kebutuhan air bersih di PDAM Kota Padang. Maka peneliti melakukan penelitian ini dengan tujuan untuk memberikan informasi yang akurat mengenai prediksi kebutuhan air bersih menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Data yang diolah dalam penelitian ini adalah data 5 tahun terakhir dengan frekuensi dari bulan Januari sampai Desember. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengembangkan model jaringan syaraf tiruan yang dapat memperkirakan kebutuhan air bersih berdasarkan faktor-faktor yang relevan. Faktor-faktor tersebut antara lain jumlah penduduk, curah hujan, penggunaan air domestik, permintaan industri dan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi permintaan air minum. Hasil penelitian dari data pelatihan dan pengujian menunjukkan bahwa ketiga wilayah tersebut tidak selalu memberikan hasil yang baik. Memang jumlah kebutuhan garam di setiap daerah selalu berbeda-beda.
Penerapan Teknologi WebRTC pada Aplikasi E-Learning Sakinah, Putri; Thoriq, Muhammad; Hendra, Yomei; Hariani Manurung, Kiki; Hayati, Nova
Jurnal Informasi dan Teknologi 2023, Vol. 5, No. 4
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60083/jidt.v5i4.492

Abstract

Perkembangan Teknologi Informasi pada era globalisasi telah meningkatkan produktifitas berbagai aktivitas manusia bagi setiap bidang dan pekerjaan salah satunya terhadap dunia pendidikan. Inovasi multimedia pembelajaran dihasilkan dari perkembangan teknologi yang dapat membantu proses belajar mengajar menjadi lebih fleksibel dengan adanya produk teknologi berbasis aplikasi E-Learning. Metode pembelajaran menggunakan sistem e-learning dapat membantu pendidik dan pelajar dalam distribusi materi pembelajaran dengan internet yang saling terhubung dimana saja dan kapan saja sehingga dapat memaksimalkan waktu pembelajaran di ruang kelas yang terbatas. Dengan adanya perkembangan teknologi, aplikasi e-learning dapat dikembangkan menjadi lebih komunikatif . WebRTC merupakan salah satu teknologi yang dapat membuat aplikasi e-learning memiliki fitur/menu yang dapat memiliki akses komunikasi secara real time dari penggunanya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan penggunaan sebuah aplikasi E-Learning yang memiliki teknologi WebRTC untuk penunjang fasilitas belajar mengajar dari jarak jauh agar bisa tetap terlaksana.
Penerapan Kriptografi untuk Enkripsi dan Dekripsi Text dengan Algoritma Subtitusi Cipher Basorudin, Basorudin; Thoriq, Muhammad; Nasution, Muhammad Romi; Mustafa, Satria Riki; Rouza, Erni
Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 5 No. 3 (2024): Journal of Information System and Technology (JOINT)
Publisher : Program Sarjana Sistem Informasi, Universitas Internasional Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37253/joint.v5i3.10009

Abstract

Kriptografi adalah bidang pengetahuan yang menggunakan persamaan matematis untuk melakukan proses enkripsi dan dekripsi. Teknik ini untuk mengkonversi data ke bentuk kode-kode tertentu agar informasi tidak dapat terbaca oleh siapapun kecuali pihak yang berhak. Salah satu metode kriptografi yang biasa digunakan adalah algoritma simetris yang menggunakan kunci yang sama saat melakukan enkripsi dan dekripsi sehingga informasi sulit dipahami maknanya [6]. Tujuan dilakukannya Enkripsi dan Enkripsi data atau text ini adalah agar data yang kita miliki lebih aman dari serangan orang-orang yang tidak bertanggung jawab. Perangkat lunak dibangun dengan bantuan aplikasi Visual Basic. Setelah diimplementasikan proses Dekripsi dan Enkripsi Text dengan Algoritma Subtitusi Chipper dengan Plaintext INFORMATIKA menggunakan aplikasi yang telah dirancang dan dibuat, kemudian telah dilakukan pengujian dengan microsoft excel telah menghasilkan hasil Chiphertext yang sama yaitu dengan hasil SXPYBWKDSUK. maka dapat disimpulkan bahwa Dekripsi dan Enkripsi Text dengan Algoritma Subtitusi Chipper telah berhasil dilakukan dengan hasil Valid atau sesuai dengan yang diharapkan.
SPK PENYELEKSIAN SISWA KELAS UNGGUL DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) eirlangga, Yofhanda Septi; Aldo Eko Syaputra; Muhammad Thoriq
JURNAL FASILKOM Vol 14 No 1 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v14i1.6348

Abstract

High-achiever classes are specialized groups comprising students who excel in two areas of assessment, possessing intelligence above the average. Teaching in these specialized classes requires specific skills to optimize the potential of the students. Each year, West Pasaman High School conducts screenings for hundreds of students eligible for placement in the high-achiever classes, which are limited to only 50 students. The selection process for these high-achiever classes at West Pasaman High School has traditionally been manual, lacking a systematic method to support the selection process. Consequently, the selection process has been time-consuming, resulting in inefficiencies, compounded by subjective factors like social jealousy over the outcomes of the selection. The proposed solution to address the issue in selecting high-achiever students is by implementing a systematic, computerized method to expedite and improve the accuracy of the selection process. The methodology employed in this study is the Analytical Hierarchy Process (AHP). The school has outlined six criteria for evaluation: normative value, adaptive value, attitude, discipline, creativity, and academic performance. The primary objective of this research conducted at West Pasaman High School is to assist the school administration in swiftly and efficiently identifying high-achiever students. The data processing from this study provides the final scores of students, ranked from highest to lowest, with the highest score obtained by 'Payau' at 0.232 or 23.2%, followed by 'Pada' with a score of 0.229 or 22.9%. It is hoped that this research can serve as a reference for the school administration in refining their selection process and identifying students deserving of a place in the high-achiever classes. Keywords: AHP, high-achiever classes, decision support system, school, selection.
Seminar Edukasi untuk Meningkatkan Motivasi Siswa SMK melanjutkan Pendidikan Tinggi Alima Shofia; Muhammad Thoriq; Ranti Mustika Putri; Kiki Hariani Manurung; Yofhanda Septi Eirlangga
JCSE: Journal of Community Service and Empowerment Vol. 5 No. 1 (2024): JCSE April 2024
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/jcse.v5i1.822

Abstract

Tingkat kesadaran siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) akan pentingnya kuliah dapat bervariasi tergantung pada konteks sosial, lingkungan sekolah, dan informasi yang mereka terima. Sebagian siswa SMK mungkin memiliki pemahaman yang terbatas tentang manfaat dan relevansi pendidikan tinggi terhadap kemajuan karir dan kehidupan pribadi mereka. Hal ini bisa disebabkan oleh kurangnya pengetahuan tentang opsi pendidikan lanjutan setelah lulus dari SMK, prioritas keluarga, atau perbedaan budaya di lingkungan mereka. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat (PkM) ini bertujuan untuk memberikan motivasi kepada para siswa SMK untuk dapat melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seminar tersebyt berhasil meningkatkan pemahaman siswa SMK tentang peran dan manfaat pendidikan tinggi dalam mengembangkan karir serta kehidupan pribadi mereka. Selain itu, peserta seminar menunjukkan minat yang tinggi untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi setelah lulus dari SMK. Kesimpulannya, seminar ini dapat menjadi instrumen yang efektif dalam meningkatkan akses dan partisipasi siswa SMK dalam pendidikan tinggi serta mempersiapkan mereka untuk masa depan yang lebih cerah.
Co-Authors Aldo Eko Syaputra Alima Shofia Basorudin, Basorudin Bias Yulisa Geni Elvina Rahayu Erni Rouza, Erni Fajar Maulana Hariani Manurung, Kiki Hayati, Nova Hendra, Yomei Kiki Hariani Manurung Kiki Hariani Manurung Kiki Hariani Manurung Muhammad Fauzan Mufid Nasution, Muhammad Romi Okto Kurnia Ranti Mustika Putri SAKINAH, PUTRI Satria Riki Mustafa, Satria Riki Sopi Sapriadi Yofhanda Septi Eirlangga Yomei Hendra