Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

4.465

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Sainteks Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) JUITA : Jurnal Informatika Proceeding Seminar LPPM UMP Tahun 2014 PROSIDING SENATEK FAKULTAS TEKNIK UMP PAEDAGOGIA JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi) KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat CYBERNETICS JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Jurnal Generic Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Proceedings Series on Physical & Formal Sciences Dulang: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Techno Jutech: Jurnal Teknologi Informasi Prosiding University Research Colloquium Jurnal Sistem Informasi Prosiding Seminar Nasional Hasil-hasil Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal Aplikasi Sistem Informasi dan Elektronika Engagement: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Kalam Prosiding Seminar Nasional CORISINDO

Hindayati Mustafidah

Informatic Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Author-ID : 282221

Religion Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry 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 Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 119 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

3 4 5 6 7

Penerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto Dwi Cahyanto Yoni; Hindayati Mustafidah
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 4 Nomor 1, Mei 2016
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Fakultas Teknik di UMP (Universitas Muhammadiyah Purwokerto) akan memberikan penghargaan predikat kumlot kepada mahasiswa lulusan terbaik yang memiliki kompetensi paling tinggi diantara mahasiswa yang lain. Terdapat beberapa kesulitan dalam proses penghitungan kriteria-kriteria karena banyak alternatif yang bisa dipilih untuk diberikan penghargaan sebagai mahasiswa lulusan terbaik di Fakultas Teknik UMP. Proses pemilihan mahasiswa lulusan terbaik di Fakultas Teknik ini masih menggunakan cara manual dan belum memakai sistem. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem pendukung keputusan dengan metode Weighted Product (WP) untuk membantu proses pemilihan mahasiswa lulusan terbaik Fakultas Teknik. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) digunakan untuk membantu pengambilan keputusan berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Sebagai hasilnya sistem pendukung keputusan akan menghasilkan alternatif mahasiswa lulusan terbaik di Fakultas Teknik UMP.

Analisis Motivasi Belajar dan Kehadiran terhadap Nilai Kuliah Mahasiswa Menggunakan Teori Kuantifikasi Fuzzy Septian Ari Wibowo; Hindayati Mustafidah; Agung Purwo Wicaksono; Dwi Aryanto
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 2 Nomor 3, Mei 2013
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh motivasi belajar dan tingkat kehadiran mahasiswa terhadap nilai mahasiswa pada mahasiswa Universitas Muhammadiyah Purwokerto menggunakan teori kuantifikasi fuzzy. Pengumpulan data dilakukan dengan metode literatur, angket dan dokumentasi. Metode angket digunakan untuk mengetahui berapa besar motivasi belajar terhadap suatu mata kuliah. Metode dokumentasi digunakan untuk memperoleh data kehadiran mahaiswa dan nilai mahasiswa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh antara indikator motivasi terhadap nilai mahasiswa dengan kehadiran lebih dari 11, dan indikator dapat mempertahankan pendapat yang paling berpengaruh, dengan nilai bobot kategori y = 3,5538µ(x) atau 0,2961x dan nilai tambahan konstribusi sebesar 2,5618µ(x) atau 0,2135x terhadap nilai mahasiswa.

Analisis Minat Belajar Mahasiswa danTingkat Kehadiran Dosen Pengaruhnya terhadap Tingkat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Fuzzy Quantification Theory Hindayati Mustafidah; Suwarsito Suwarsito
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 2 Nomor 2, Nopember 2012
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Some studies mentioned that interest in learning has an impact on the achievement of student learning. The results of other studies mentioned that there is an influence of the presence of a lecturer in courses against graduation rates of students in courses. This study analyzes how its influence student learning interest in relation to the level of presence of a lecturer in courses of graduation rates of students in courses that are indicated by the percentage of the least B. This study uses Fuzzy Quantification Theory I (FQT) method. Based on the six sub indicators in the interest of learning i.e. 1) passion to learn, 2) initiatives in learning, 3) responsive in learning, 4) mind focusin learning, 5) the willingness to learn, and 6) hard work in learning, retrieved the results that students learning initiative contributes most in attendance rates of lecturer contributed in its effects on the achievement the percentage of the value of the graduation courses at least B compared with other sub indicators of interest in learning

Sistem Online Penentuan Tingkat Kerawanan Longsor Lahan Sub Daerah Aliran Sungai (Sub Das) Logawa Rizky Maulana Yusuf; Hindayati Mustafidah; Suwarno Suwarno
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 4 Nomor 2, November 2016
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Longsorlahan adalah salah satu jenis bencana yang sering dijumpai di Indonesia, baik skala kecil maupun besar. Upaya penanggulangan longsorlahan biasanya dilakukan setelah terjadi, meskipun gejala longsorlahan dapat diketahuisebelum kejadian. Longsorlahan adalah pergerakan tanah atau batuan yang menuruni lereng karena pengaruh gravitasi. Kerugian akibat terjadinya longsorlahan dapat berupa harta maupun jiwa. Kerugian ini dapat diminimalisasi apabila potensi longsorlahan dapat diketahui sedini mungkin, sehingga dapat diinformasikan adanya bahaya longsor pada masyarakat sekitar lokasi, dengan demikian masyarakat mempunyai waktu yang cukup untuk mengambil tindakan yang dianggap perlu. Cara mengetahui potensi kerawanan longsorlahan di suatu wilayah dapat digunakan teknologi informasi yang berupa sistem online penentuan tingkat kerawanan longsorlahan. Sistem penentuan tingkat kerawanan longsorlahan ini dibuat berbasis web yang dapat dijadikan rujukan sebagai alat bantu dalam penentuan daerah tertentu terhadap kemungkinan terjadinya longsor. Sistem ini berjalan dengan cara memasukkan variabel yang terdiri dari curah hujan, kejadian longsorlahan, kelas lereng, morfologi (relief), tebal lapukan batuan, tekstur tanah, permeabilitas tanah, jenis batuan, struktur lapisan batuan, gempa, dan penggunaan lahan kedalam sistem yang selanjutnya diproses dengan memasukan besar nilai dari setiap variabel dan hasilnya akan ditampilkan sesuai dengan input data yang telah dimasukkan oleh pengguna. Hasil akhir dari sistem yaitu tingkat kerawanan longsorlahan

Model Regresi Data Mining Motivasi Belajar Pengaruhnya Terhadap Tingkat Kedisiplinan Mahasiswa Hindayati Mustafidah
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 1 Nomor 1, Mei 2010
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Data Mining as one of the development of Artificial Intelligence area has been developed primarily in the areas of business. In this research, data mining process in the case of the influence of motivation on the level of student discipline in following the lectures in college, assuming that the higher thestudents' motivation will be spurred to become more disciplined in following college activities. The method used was the two models are linear and quadratic regression. From the analysis, obtained by error (mse) of 8.13% for the linear regression model and errors (mse) of 8.15% for the quadratic regression model. Based on the results of the analysis, the conclusion is moreappropriate linear regression model applied in this case because it gives a smaller error than the quadratic regression model.

Optimasi Algoritma Pelatihan Levenberg–Marquardt Berdasarkan Variasi Nilai Learning-Rate dan Jumlah Neuron dalam Lapisan Tersembunyi Hindayati Mustafidah; Amrisa Yanri Rahmadhani; Harjono Harjono
JUITA : Jurnal Informatika JUITA VoL. 7 Nomor 1, Mei 2019
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Backpropagation (BP) merupakan salah satu paradigma pembelajaran dalam jaringan syaraf tiruan yang dibangun dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot–bobot yang terhubung dengan neuron pada lapisan tersembunyi. Pengubahan bobot dilakukan oleh sebuah algoritma pelatihan sehingga mendekati bobot optimal. Kinerja algoritma pelatihan dikatakan optimal dapat dilihat dari error yang dihasilkan (MSE). Semakin kecil MSE, semakin optimal kinerjanya. Beberapa penelitian yang dilakukan sebelumnya, diperoleh informasi bahwa algoritma pelatihan yang paling optimal berdasarkan MSE terkecil adalah algoritma Levenberg–Marquardt (LM) dengan rata–rata MSE 0.001 dengan tingkat pengujian α=5%. Penelitian tersebut menggunakan 10 neuron dalam lapisan tersembunyi. Keadaan optimal banyaknya neuron dalam lapisan tersembunyi yang dapat menghasilkan MSE paling kecil belum diketahui. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan analisis untuk mengetahui jumlah neuron yang paling optimal dalam lapisan tersembunyi pada algoritma LM. Parameter jaringan yang digunakan yaitu 15 neuron dalam lapisan input, target error=0.001 (10-3) dan variasi nilai laju pembelajaran. Penelitian ini menggunakan metode campuran yaitu pengembangan program komputer dan pengujian data statistik menggunakan ANOVA. Pengembangan program komputer digunakan untuk membangkitkan data random sebagai masukan jaringan, menjalankan algoritma LM, dan menghasilkan data keluaran. Hasil analisis menunjukkan bahwa dengan 27 neuron pada lapisan tersembunyi menghasilkan MSE terkecil yaitu 0.0000807±0.0001220 dengan laju pembelajaran=0.8.

Performance of Levenberg-Marquardt Algorithm in Backpropagation Network Based on the Number of Neurons in Hidden Layers and Learning Rate Hindayati Mustafidah; Suwarsito Suwarsito
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 8 Nomor 1, Mei 2020
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

One of the supervised learning paradigms in artificial neural networks (ANN) that are in great developed is the backpropagation model. Backpropagation is a perceptron learning algorithm with many layers to change weights connected to neurons in hidden layers. The performance of the algorithm is influenced by several network parameters including the number of neurons in the input layer, the maximum epoch used, learning rate (lr) value, the hidden layer configuration, and the resulting error (MSE). Some of the tests conducted in previous studies obtained information that the Levenberg-Marquardt training algorithm has better performance than other algorithms in the backpropagation network, which produces the smallest average error with a test level of α = 5% which used 10 neurons in a hidden layer. The number of neurons in hidden layers varies depending on the number of neurons in the input layer. In this study an analysis of the performance of the Levenberg-Marquardt training algorithm was carried out with 5 neurons in the input layer, a number of n neurons in hidden layers (n = 2, 4, 5, 7, 9), and 1 neuron in the output layer. Performance analysis is based on network-generated errors. This study uses a mixed method, namely development research with quantitative and qualitative testing using ANOVA statistical tests. Based on the analysis, the Levenberg-Marquardt training algorithm produces the smallest error of 0.00014 ± 0.00018 on 9 neurons in hidden layers with lr = 0.5. Keywords: hidden layer, backpropogation, MSE, learning rate, Levenberg-Marquardt.

Metode TOPSIS untuk Menentukan Penerimaan Mahasiswa Baru Pendidikan Dokter di Universitas Muhammadiyah Purwokerto Erik Kurniawan; Hindayati Mustafidah; Anis Shofiyani
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 3, Nomor 4 Nopember 2015
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Penerimaan mahasiswa baru merupakan kegiatan rutin yang dilakukan oleh seluruh Perguruan Tinggi di Indonesia setiap tahunnya. Kegiatan ini dapat dikatakan sebagai titik awal proses pencarian calon mahasiswa baru yang berkualitas. Sistem penerimaan mahasiswa baru dilakukan melalui Jalur Minat dan Prestasi dan Jalur Reguler. Pada saat ini proses pengolahan data untuk menyeleksi calon mahasiswa baru fakultas kedokteran sudah menggunakan Microsoft Excel. Namun, masih memiliki kekurangan yaitu dalam proses pengolahan nilai yang digunakan sebagai kriteria penerimaan mahasiswa baru. Proses pengolahan nilai memerlukan waktu yang lama, terutama pada proses seleksi maupun proses peranking-an. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang tepat untuk diterapkan, karena sistem pendukung keputusan dapat membantu mengambil keputusan berdasarkan kriteria yang ada. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Metode TOPSIS digunakan karena didasarkan pada konsepnya bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif

Rekomendasi Pembelian Televisi Menggunakan Basis Data Fuzzy Tahani Abdul Azis; Hindayati Mustafidah
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 2 Nomor 1, Mei 2012
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

By using a standard database, one can handle data that is for sure. But in fact often required the existence of handling the data is sketchy on the system database. Then to resolve the issue can be used the concept of fuzzy logic. This research will implement the concept of fuzzy logic Tahani Model into databases, or commonly called Fuzzy Database Tahani Model. That is, a data base system which can handle data that is fuzzy. The problem will be solved is the process of television recommendation that is most appropriate for users (prospective buyer television). The television recommendation is given on that has fire strength or level of conformity with the criteria of selection of numbers 0 (zero) up to the number 1 (one). The research is expected to help the prospective buyer television in determining which best suits his criteria

Tingkat Ketelitian Pengenalan Pola Data pada Algoritma Pelatihan Perbaikan Metode Batch Mode dalam Jaringan Syaraf Tiruan Feri Wibowo; Sigit Sugiyanto; Hindayati Mustafidah
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 2 Nomor 4, Nopember 2013
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Backpropagation method in neural network using some training algorithms in problem solving. These algorithms need to be tested to get the most accuracy in identifying patterns of data. In this study conducted testing of 6 training algorithms that included in the improved of batch mode algorithms, i.e. traingda, traingdx, trainrp, trainbfg, trainoss, and trainlm. Based on the results of the statistical tests using analysis of variance (ANOVA) with a confidence level of 95% of the obtained results that trainlm algorithm is the most accurate with an average error of 0,0063. Thus these results can be used as a basis for the development of research and applications in the field of neural networks specifically for researchers or educators for development of science and technology

Co-Authors . Suwarsito Abdul Azis Abdul Kadir Hasani Abu Khaer Firman Ades Galih Anto Adi Imantoyo Aditia, Rudi Aditya Hadi Wijaya, Aditya Hadi Agung Purwo Wicaksono Agung Purwo Wicaksono Agung Supriyono Ahmad Ahmad Ahmad Yatiman Aji Dwi Setyabudi Aji, Panji Andika Mustiko Akbar Wiraisy Akhsin Rifai Aman Suyadi Aman Suyadi Aman Suyadi Amrisa Yanri Rahmadhani Andi Kurniawan Anis Shofiyani Anton Suroto Ardhine Attafaqquf Arif Mukhamal Bangkit Nurdiyansah Beny Pradana Betharia Wahyu Rizdawaty Cahyono Purbomartono Citra Aristy Yusliani Dany Candra Febrianto Darwan, Darwan Dede Rubianto Dedi Mulyawan, Dedi Dedi Suprayogi Denis Pratama Alwan Azzami Dimara Kusuma Hakim Dimara Kusuma Hakim Dimas Anugerah Adibrata Dini Agustina Dini Siswani Mulia Dwi Aryanto Dwi Aryanto Dwi Ayanto Dwi Cahyanto Yoni Dwiky Putra Hardiawan Eka Setyaningsih Eri Zuliarso Erik Kurniawan Fardhian Dwi Saputra Feri Wibowo Fitriani, Maulida Ayu Ghifari, Abu Dzar Al Gunadi, Ilham H Harjono Habib Wisnu Pratama Habibullah Al Faruq Halimah, Fitri Nur Harjono, H Hendrik Prawijaya Hirzi Nur Hadyan Ibnu Hazim Alfatih Jaka Purwa Nugraha, Jaka Purwa Jefri Setiawan Khotimul Anwar Luthfatul Adlhiyah Mahmud, Annisa Kayla Azzira Manshur Awalludin Martono Akbar Rahmadi Mawaddah Isfa Apriliyani Mochamad Tegar Utomo Moh Aya Sofia Mr. Harjono, Mr. Mr. Suwarno, Mr. Muftikhah, Muftikhah Muhamad Zaeni Budiastanto Muhammad Hamka Muhammad Hamka Mustika Ratnaningsih Purbowati Mu’ammirotus Sholihah Ning Rahayu Noor Adi Pamungkas Nugraha, Habib Rosyid Pandu Nugroho, Aswin Mulyo Nurhidayah Nurhidayah Opik Taofik Pajar Sidiq Pandu Priambadha Prista Amanda Putri Purnomo Purnomo Purwana Abdi Pujangga Putri Fitria Aprilliani Rakhmat Wijayanto, Rakhmat Ratna Kartikawati Ratna Kartikawati Reza Satria Ridho Muktiadi Rifqi Al Mubarok Rizka Putriyanti Rizky Maulana Yusuf Rodiah Pawesti Mayasari S Suwarsito SANTOSA, DWI Saputri, Devi Selvia Nur Rohman Septian Ari Wibowo Sigit Sugiyanto SUPRIYONO Supriyono Supriyono Susi Kurniasih Susylowati, Dewi Suwarno Suwarno Suwarno Suwarno Suwarsito, S Syahrul Hakim Tito Pinandita Wahyu Agung Ciptadi Wahyu Giri Pambudi Giarto Yuni Wiwiet Wiharti Yusuf, Rizky Maulana

Title

Found 119 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 119 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 119 Documents
Search