Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
11.974
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS) JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Jurnal Pseudocode Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer INTEKNA POSITIF Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Annual Research Seminar JPSriwijaya Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING INTEGER: Journal of Information Technology Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia Jurnal Sains dan Informatika JRMSI - Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Pemberdayaan: Publikasi Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Riset Informatika JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Building of Informatics, Technology and Science Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Journal of Information Systems and Informatics Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Raflesia Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Generic Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Mejuajua Indonesian Journal of Innovation Studies Jurnal Puan Indonesia Jurnal Algoritma Jurnal Akuntansi, Keuangan dan Teknologi Informasi Akuntansi DEVOTE: Jurnal Pengabdian Masyarakat Global Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Jurnal Abdimas Maduma Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Indonesia Journal of Management and Innovation Entrepreneurship (JMIE) Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Komputer The Indonesian Journal of Computer Science Buffer Informatika Jurnal PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi) JUKEMAS : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Ali Ibrahim
Universitas Sriwijaya, Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities 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 Library & Information Science Mathematics Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 138 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 138 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
Evaluating the Acceptance and Success of Mobile Banking Systems Using a Combination of UTAUT2 and Delone & McLean Models Khairun Nisak, Novrinda; Ibrahim, Ali; Ermatita
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 3 (2025): June 2025
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v9i3.9301

Abstract

Mobile Banking is a digital banking innovation designed to facilitate financial transactions, payments, and account management. However, ensuring that the application meets user expectations remains a challenge. Based on Playstore reviews, 30% of users reported various obstacles, particularly difficulty accessing the app, leading to transaction failures. This study aims to see what factors affect user satisfaction. The research employed the SemPLS method, chosen due to its ability to handle complex models with multiple latent variables and assess intricate relationships between constructs. SemPLS is particularly useful for exploratory research and allows analysis without strict assumptions regarding data distribution. Data were collected from 382 respondents, determined using the Lemeshow formula. Validity was tested using factor loading (≥0.7), while reliability was confirmed through Cronbach’s Alpha and Composite Reliability (CR) ≥0.7.The findings indicate that human factors significantly impact user satisfaction, contributing 43.6% base R-Square value. Key influencing factors include Price Value, Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Hedonic Motivation, Facilitating Conditions, Habits, and Behavioral Intentions. Among these, Effort Expectancy, which represents ease of use, plays a crucial role in user satisfaction.To improve user experience, it is recommended to enhance access speed by optimizing server performance, reduce transaction failures through system stability improvements, and integrate AI-driven customer support for real-time troubleshooting. Future research could explore the role of trust and security perceptions in increasing user satisfaction and loyalty. These findings emphasize the importance of considering human aspects in digital service development to create a seamless and efficient banking experience.
PREDIKSI HARGA DAN VOLATILITAS EMAS DUNIA HARIAN: PERBANDINGAN MODEL GARCH DAN LONG SHORT-TERM MEMORY Fathoni; Irwansyah, Aziiz; Ayu Triana; Eka Darmayanti Simanullang; Yelli Nur Alinda; Ibrahim, Ali
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 2 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Mei 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i2.26764

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja model Long Short-Term Memory (LSTM) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) dalam memprediksi harga dan volatilitas emas harian. Data harga emas dunia periode 2018–2023 digunakan untuk pelatihan dan pengujian model. Pemrosesan data meliputi normalisasi dan pembagian data latih (80%) serta data uji (20%). Model LSTM dengan dua lapisan (masing-masing 100 unit) dan dropout 20% menghasilkan prediksi harga yang akurat dengan nilai RMSE 17,2521, MAE 12,9861, MAPE 0,69%, dan R² 0,9668. Sementara itu, model GARCH(1,1) menunjukkan keunggulan dalam memprediksi volatilitas dengan RMSE 0,0071 dan MAE 0,0057, meskipun kurang efektif untuk prediksi harga absolut (RMSE 278,1541, MAE 231,3126, MAPE 12,40%, R² -4,7735). Penelitian ini mengisi gap dari studi sebelumnya yang umumnya hanya memanfaatkan model tunggal. Dengan membandingkan langsung dua pendekatan berbeda, yaitu LSTM dan GARCH, penelitian ini menawarkan kontribusi baru dalam meningkatkan akurasi prediksi harga emas dan volatilitas. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi keduanya dapat lebih efektif dalam menghadapi dinamika pasar yang kompleks. Disarankan juga integrasi variabel eksternal, seperti suku bunga, inflasi, dan indeks saham global, untuk meningkatkan cakupan analisis dan akurasi prediksi.
KOMPARASI KINERJA KNN DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI DEEPSEEK AI Fathoni, Fathoni; Khoiriyah Harahap, Dayana; Theresia Pardede, Eva; Nachwa, Syakillah; Ramadhani Maulizidan, Muammar; Ibrahim, Ali
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13887

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI), khususnya dalam Generative Artificial Intelligence (GenAI), telah menghasilkan berbagai model berbasis Large Language Model (LLM) yang mampu memahami dan menghasilkan teks menyerupai bahasa manusia. DeepSeek AI menjadi model yang baru-baru ini menarik perhatian publik. Penelitian ini menguji performa algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam analisis sentimen aplikasi DeepSeek AI berdasarkan accuracy, precision, recall, dan F1-score. Data dibagi menggunakan split data dengan rasio 70:30 dan 80:20, serta diterapkan Stratified K-Fold Cross Validation untuk memastikan generalisasi model yang optimal. Hasil terbaik diperoleh pada skema 70:30, di mana Naïve Bayes mencapai accuracy 81%, precision 87%, recall 50%, dan F1-score 64%, sedangkan KNN memperoleh accuracy 80%, precision 71%, recall 70%, dan F1-score 70%. Hasil cross validation menunjukkan bahwa rata-rata akurasi KNN mencapai 80.78%, sedangkan Naïve Bayes adalah 80.13%. Meskipun Naïve Bayes memiliki precision lebih tinggi, recall yang rendah mengurangi keseimbangan klasifikasi. Sebaliknya, KNN menunjukkan performa lebih stabil dengan keseimbangan precision dan recall, menjadikannya model yang lebih direkomendasikan untuk analisis sentimen ulasan aplikasi DeepSeek AI
PENGUJIAN WEBSITE MENGGUNAKAN SELENIUM IDE PADA JDIH PESAWARAN MENGGUNAKAN METODE EQUIVALENCE PARTITIONING Fathoni, Fathoni; Haidar Afif Mufid, Muhammad; Aqil Zidane, Muhammad; Attika Putri, Shopi; Wirnanti, Rintan; Ibrahim, Ali
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13939

Abstract

Perkembangan teknologi mendorong instansi pemerintah untuk meningkatkan kualitas website sebagai wadah informasi publik, salah satunya adalah JDIH Pesawaran yang menyediakan dokumen hukum terorganisir. Namun, peluang bug pada fitur-fitur website dapat mengurangi kemampuan sistem, terutama dalam melakukan validasi masukan dari suatu data. Penelitian ini bertujuan untuk menguji fungsionalitas website JDIH Pesawaran menggunakan Selenium IDE dan metode Equivalence Partitioning untuk menguji dan menemukan celah sistem. Metode Black Box Testing diterapkan dalam klasifikasi input valid dan invalid dari empat fitur utama: login, instansi, data admin, dan jabatan. Hasil pengujian 19 test case menunjukkan 78,95% sesuai harapan dan 21,05% mengalami ketidaksesuaian terutama pada validasi panjang karakter di kolom instansi dan jabatan yang melebihi 200 karakter. Hal ini menunjukkan perlunya perbaikan batasan input dan optimasi tampilan. Penggunaan Selenium IDE terbukti mempercepat proses pengujian secara otomatis dan minim akan kesalahan. Penelitian ini menyarankan untuk mengombinasi metode pengujian dan tools automation lainnya untuk meningkatkan akurasi serta pusat pada pengembangan validasi data dan keamanan sistem di penelitian selanjutnya
REDESIGN FITUR PEMBAYARAN APLIKASI MAXIM BERBASIS DESIGN THINKING UNTUK MENINGKATKAN PENGALAMAN PENGGUNA Fathoni, Fathoni; Ikhwan Najatafani, Bintang; Khailani, Kgs M Luthfi; Albukhori, M Rafli; Akbar Adiprama, Faris; Ibrahim, Ali
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14023

Abstract

Kemajuan teknologi digital telah meningkatkan penggunaan aplikasi transportasi online seperti Maxim. Namun, fitur pembayaran dalam aplikasi ini masih memiliki beberapa kendala, seperti pilihan metode pembayaran yang terbatas, proses transaksi yang lambat, dan antarmuka yang kurang intuitif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ulang fitur pembayaran Maxim dengan pendekatan Design Thinking, yang melibatkan lima tahap utama: Empathize untuk memahami kebutuhan pengguna, Define untuk mengidentifikasi masalah, Ideate untuk merancang solusi, Prototype untuk mengembangkan desain baru, dan Test menggunakan System Usability Scale (SUS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan metode pembayaran seperti Digital Bank, E-Wallet, OVO, dan Gopay, peningkatan kecepatan transaksi, serta perbaikan desain antarmuka secara signifikan meningkatkan pengalaman pengguna. Pengujian SUS mencatat skor 80,5, yang menunjukkan peningkatan kemudahan penggunaan dibandingkan dengan versi sebelumnya. Desain baru juga mengutamakan aspek keamanan dan kenyamanan pengguna, sehingga solusi yang dihasilkan tidak hanya lebih efisien tetapi juga lebih sesuai dengan kebutuhan mereka. Peningkatan fitur pembayaran ini diharapkan dapat memperluas jangkauan pengguna Maxim dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dengan lebih banyak pilihan pembayaran dan transaksi yang lebih cepat, pengguna dapat merasakan layanan yang lebih aman dan nyaman. Penelitian ini juga berkontribusi dalam pengembangan desain aplikasi yang berfokus pada inovasi dan pengalaman pengguna yang optimal
IDENTIFIKASI WAKTU OPTIMAL POSTING TERHADAP POLA ENGAGEMENT SOSIAL MEDIA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING Fathoni, Fathoni; Basulina, Nur Annisa; Gustiani, Sindy; Amalia, Suci; Sabila, Amalia; Ibrahim, Ali
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14027

Abstract

Media sosial telah menjadi platform utama dalam membangun engagement, khususnya bagi seorang influencer dan pemasar digital. Engagement ini dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk waktu optimal untuk memposting konten. Akan tetapi, banyak pengguna masih mengandalkan intuisi dalam menentukan waktu posting tanpa analisis berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola engagement berdasarkan waktu posting menggunakan metode K-Means Clustering. Data dikumpulkan melalui sumber sekunder yang mencakup berbagai platform media sosial dan dianalisis dengan Bootstrap Sampling untuk meningkatkan validitas sampel. Penentuan jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow, yang menghasilkan dua klaster utama berdasarkan engagement rate. Hasil penelitian menunjukkan bahwa platform Instagram memiliki tingkat engagement tertinggi, dengan Facebook yang menunjukkan potensi interaksi yang signifikan. Terkait waktu optimal, engagement lebih tinggi pada waktu pagi dan malam dibandingkan siang dan sore. Visualisasi data juga mengungkap bahwa jumlah likes memiliki korelasi positif kuat terhadap engagement rate dibandingkan comments dan shares. Temuan ini memberikan wawasan bagi influencer dan pengelola media sosial untuk mengoptimalkan strategi konten dengan mempertimbangkan faktor waktu posting dan platform yang digunakan
ANALISIS SENTIMEN PUBLIC TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH MENGGUNAKAN METODE SVM (STUDI KASUS : RUU TNI ) Fathoni, Fathoni; Ibrahim, Ali; Rizka Mumtaz, Fadia; Azmi Zaky, Muhammad; Jodi Pratama, Muhammad; Akbar Kurniawan, Iqbal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14036

Abstract

Pada 20 Maret 2025, DPR RI mengesahkan RUU TNI menjadi Undang-Undang, yang memicu beragam reaksi publik. Beberapa ketentuan, seperti Pasal 7 ayat (2) huruf b dan Pasal 47 ayat (2), dinilai berpotensi menghidupkan kembali dwifungsi militer dan mengancam prinsip-prinsip demokrasi serta supremasi sipil. Media sosial X (sebelumnya Twitter) menjadi wadah utama masyarakat dalam menyampaikan opini terhadap kebijakan ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap UU TNI menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Sebanyak 1001 cuitan dikumpulkan melalui teknik web scraping, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleansing, tokenisasi, dan stemming. Model SVM mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori positif, netral, dan negatif, dengan akurasi mencapai 94,66%. Hasil evaluasi menunjukkan recall tertinggi pada sentimen netral (1,00), diikuti oleh positif (0,98) dan negatif (0,88). Temuan ini mengindikasikan dominasi sentimen negatif dan netral dalam respon publik, sekaligus menjadi masukan penting bagi pemerintah dalam merumuskan kebijakan yang lebih partisipatif dan demokratis
PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP ANALISIS SENTIMEN ULASAN PROGRAM MAKAN SIANG GRATIS DI INDONESIA Fathoni, Fathoni; Maretta, Aulia Pinkan; Kusuma, Aisha Nuraini; Sasmita, Ruth Mei; Rizkyllah, Anabel Fiorenza; Ibrahim, Ali
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14084

Abstract

Program Makan Siang Gratis di Indonesia sebagai kebijakan kontroversial memicu respons beragam di media sosial, sehingga analisis sentimen diperlukan untuk memahami persepsi publik secara komprehensif. Permasalahan utama terletak pada keterbatasan metode klasifikasi dalam menangani data teks informal, yang berpotensi membuat akurasi identifikasi menurun. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan masyarakat terhadap program tersebut. Sebanyak 2.080 komentar dari X (Twitter) dan YouTube dikumpulkan melalui web scraping, kemudian diproses dengan tahapan cleaning (penghapusan mention, URL), penghapusan stopwords, tokenisasi, dan transformasi fitur menggunakan TF-IDF. Dataset dibagi dengan rasio 60:40 untuk training dan testing, lalu dievaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan Naïve Bayes mencapai akurasi tertinggi (87,75%), lebih unggul dari K-NN (86,67%). Kedua algoritma mencatat precision sempurna (100%), namun memiliki kelemahan dalam recall (NB: 18,4%; K-NN: 11,2%) dan F1-score (NB: 31%; K-NN: 20,1%), yang mengindikasikan kesulitan dalam mengidentifikasi sentimen positif. Penelitian ini membuktikan keunggulan Naïve Bayes dalam analisis sentimen kebijakan publik berbasis teks informal
ANALISIS PREDIKSI HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN T MENGGUNAKAN KOMBINASI CNN-LSTM Fathoni, Fathoni; Ibrahim, Ali; Septiana, Rika; Rielisa Putri, Adetya; Ispahan, Tarisha; Shifa Maharani, Wardah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14104

Abstract

Pasar saham yang kompleks dan sulit diprediksi menjadi tantangan utama dalam membuat pilihan investasi khususnya di industri telekomunikasi yang sangat dipengaruhi oleh faktor internal dan eksternal termasuk persaingan pasar, aturan tarif, dan kemajuan teknologi. Pola non-linear dalam data saham seringkali tidak tertangkap oleh metode konvensional, seperti regresi dan ARIMA yang menyebabkan ketidakakuratan prediksi. Tujuan dari studi ini adalah mengombinasikan model Convolutional Neural Networks (CNN) dengan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi harga saham berbasis deep learning. Studi ini menunjukkan bahwa model CNN-LSTM bekerja dengan baik dalam memprediksi dengan RSME yang rendah, khususnya pada konfigurasi pelatihan 50 epoch yang menghasilkan hasil yang paling konsisten dan seimbang, yaitu train RMSE: 62.51 dan test RMSE: 87.76. Hal ini membuktikan bahwa model mampu menggambarkan tren harga saham secara akurat. Dengan demikian, kombinasi CNN-LSTM dapat diterapkan sebagai solusi prediktif yang memungkinkan di sektor keuangan
PENGEMBANGAN MODEL CNN UNTUK KLASIFIKASI EKSPRESI WAJAH DAN POTENSI PENERAPANNYA DALAM PERILAKU KRIMINAL Fathoni, Fathoni; Nashiroh Ramadhani, Muthia; Anindya Putri, Salsa; Rositiani, Ely; Ramadhan, Fitrah; Ibrahim, Ali
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14120

Abstract

Peningkatan kasus kriminalitas di Indonesia yang signifikan setiap tahunnya menimbulkan kekhawatiran publik dan mengganggu rasa aman masyarakat. Salah satu solusi preventif untuk mengantisipasi hal tersebut dengan pengembangan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi ekspresi wajah dan potensinya dalam mendeteksi perilaku kriminal. Studi ini menggunakan dataset CK+ yang terdiri dari 981 citra wajah grayscale berukuran 48×48 piksel dengan tujuh kategori ekspresi (marah, sedih, jijik, senang, takut, kaget, dan hina). Data diproses melalui tahapan preprocessing berupa resize ke 224×224 piksel, normalisasi rentang piksel, serta augmentasi dengan teknik flipping, rotasi, translasi, dan zoom. Data kemudian dibagi ke dalam tiga set dengan skenario pembagian 70% untuk latih, 15% untuk validasi, dan 15% untuk pengujian. Dua arsitektur CNN, yaitu ResNet50 dan VGG16, dikembangkan menggunakan TensorFlow dan Keras untuk menganalisis performa dalam mengklasifikasikan ekspresi wajah, khususnya dalam mengidentifikasi ekspresi negatif sebagai indikator potensi tindakan kriminal. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model VGG16 unggul dengan akurasi mencapai 86% serta peningkatan nilai precision, recall, dan F1-score dibandingkan ResNet50 yang hanya mencapai 55%. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar strategi pencegahan kriminalitas yang lebih efektif melalui analisis ekspresi wajah
Co-Authors . Apriansyah A Wendi Saputra AA Sudharmawan, AA Abdillah, Bimo Musthafa Acta, Muhammad Fakhri Nadrota Adriani, Nadia Saphira Afif, Hasnan Agil Furgaan Agil Kusuma, Dimas Ahmad Fali Oklilas Ahmad Fali Oklilas Ahmad Fali Oklilas Ahmad Fali Oklilas Ahmad Fali Oklilas Ahmad Hiera Maldanop Ahmad Nursodiq Ahmad Rifai Ahmad Rifai Akbar Adiprama, Faris Akbar Kurniawan, Iqbal Akbar, M. Willi Al Akbar, M. Rizki Al Farissi Albani, Muhammad Syarief Albukhori, M Rafli Alfitrah, Intan Aidita Ali Usman, Ali Alif Mustaqim Alifayoezra, Muhammad Dzaky Alisia Silver Stone Allsela Meiriza, Allsela Altahir, Ali Abdul Razzaq Alzaini, Akbar Amanda Ardhani, Dhita Amatullah, Shabrina Amelia, Putri Amerza, Rezki Anadia, Qothrunnada Wafi Ananda, Dea Tri Andini Bahri, Cheisya Angelia, Nadya Anggraini, Nadya Angie Silvanda Herman Anindya Putri, Salsa Annas Apreja Anne Trimaysella Annisa Turrahma Aqil Zidane, Muhammad Arafah, Siti Nur Ardhillah, Onky Ari Wedhasmara Arinie, Putri Mutiara Arsita, Resi Aryo De Wibowo Aslamiah, Iziah Astri Carolina Attika Putri, Shopi Audya, Meitiana Aulia, Cantika Ayu Triana Ayuningtiyas, Pratiwi Azmi Zaky, Muhammad Baidhawi, Alif Barata, Gusti Basulina, Nur Annisa Bayu Satria, Eka Bayu Wijaya Putra Cahya Aulia, Syifa Cendikiawan, Rizky Saputra Clark Peter Wijaya, Adley Damayanti, Risma Dea Tri Ananda Dedi Ramadhan Dedy Kurniawan Defiani, Nanda Dela Arum, Hestiana Delima, Rizki Della Audita Dessy yanti suryana Devi Indra Meytri Dhini Kurnia, Rizka Dicha Pratiwi Duffin Dwi Rosa Indah Dytha Ananda Widhiarso Edhar, Zeter Eka Afrianti Eka Darmayanti Simanullang Eka Lusyanti Marpaung Eka Saputra Elisa, Felia Sonya Elsya Moriesta Endang Lestari Endang Lestari Ruskan Epriyanti, Nadia Erma Novita Satyariza Ermatita Ermatita - Ermatita Ermatita Fachrozi, Muhammad Al Fachry, Muammar Fadilah Nur Imani Faiza, Aliya faizah, haniyah Fathoni Fathoni - Fathoni Fathoni Fathoni, Fathoni Fatihaturrahmah, Aisyah Fatmayanis, Kiki Febriando Tambunan Febriansyah, Dian Felicia, Yohana Fernando, Jose Fitriani, Lesa Fraternesi Fraternesi Furgaan, Agil Garcia Krisnando Nathanael Gultom, Gina Destia Gumay, Naretha Kawadha Pasema Gumay, Naretha Kawadha Pasemah Gusti Barata Gusti Barata Gustiani, Sindy Gustin Saputri Hadiansyah Ma'sum Hafiiz Kresna Prasetya Haidar Afif Mufid, Muhammad Handayani Putri Wardanny Hanggara, Bryan Hardini Novianti Hardini Novianti Hariza Marshella, Siti Hasbiallah, Muhammad Jidan Hedi Yunus Hedi Yunus Heliza Rahmania Hatta Hendrawan, Deni Agus Hijriani, Nurul Husaini Husaini Hyoga Hara Kusuma Ifan Setiawan Ikhda Uswatun Khasanah Ikhwan Najatafani, Bintang Iman Saladin B. Azhar Imani, Fadilah Nur Iredho Fani Reza Iredho Fani Reza Irwansyah, Aziiz Islamiansyah, Wira Ispahan, Tarisha Jiwany, Larasathi Jodi Pratama, Muhammad Juliyanti, Tamara Karisa Anjani Fakhri Ken Ditha Tania Khaerullah, Muhammad Khailani, Kgs M Luthfi Khairani, Annisa Khairun Nisak, Novrinda Khalisatifa, Aida Khasanah, Ikhda Uswatun Khoiriyah Harahap, Dayana Khoirunnisa, Ananda Kodri, Lay Kurnia, Rizka Dhini  Kurniawati, Junia kusmiarti, reni Kusuma Ningrum, Septiani Kusuma, Aisha Nuraini Lay Kodri Leonardi, Veronica Hertensia Lina Oktarina Liu, Michelle Lucky Hermanto, Muhammad Lukmanul Hakim M Andika Saputra M. Rudi Sanjaya Madyus Randikai Maldanop, Ahmad Hiera mansyur abdul hamid Maretta, Aulia Pinkan Mariska, Inneke Via Marjusalinah, Anna D. Maulindah, Rafika Maya Mardiana Meitiana Audya Meizalina, Mutiara Amalia Mgs Afriyan Firdaus Miftahul Falah Miftahul Jannah Mila astuti Mira Afrina Monita, Tisa Muammar Fachry Muhammad Hidayat Mauluddin Muhammad Rayhan Novello Musdiono - Naberi Oktaria Nabila Hidayati Nachwa, Syakillah Nadia Saphira Adriani Najwa Widasari, Yesya Nanda Defiani Napian, St Dhiah Raniah Naretha Kawadha Pasemah Gumay Nashiroh Ramadhani, Muthia Naufaldihanif, Rihan Ningsih, Rafika Octaria Nintyas, Vanda Ayu Nugraha, Allan Nugrahani, Henny Saptatia Drajati Nur'Aini, Risma Nurharisyah Hasibuan Nurhidayati, Yossi Nurseptiani, Alya Nurul Hijriani Nurullah Marina Kelana Okllilas, Ahmad Fali Olivia, Fanny Onkky Alexander Opi Hernayanti Pacu Putra Pakpahan, Jonathan Pasha, Zakirah Sabrina Putri Permana, Rizki Artinio Pradia Paramita Prasetia, Dika Prasetia Pratama Putra, Daffa Pratama, Muhammad Ramadhan Putra pratikto aditia wiguna Purwita dari Purwita Sari Purwita Sari, Purwita Putri Casanova, Musdalifa Putri Eka Sevtiyuni Putri Eka Sevtiyuni Putri, Amelia Rizki Putri, Septhia Charenda Rabbani, Muhammad Randy Rachmi Muti'ah Fadillah Rafif Nopyefa Rahmadini, Vira Putri Rahman, Abdul Ariga Rahman, Muhammad Fadhil Rahmat Izwan Heroza Rahmat Izwan Heroza Raihana Putri, Naila Ramadhan, Dedi Ramadhan, Fitrah Ramadhani Maulizidan, Muammar Randikai, Madyus Ratih Dewi Sari Resi resi Rezky, Muhammad Rezqe, Beriadi Agung Nur Rezqeb, Beriadi Agung Nur Riansyah, M Bintang Naufal Ricy Firnando Rielisa Putri, Adetya Rika Septiana Risma Damayanti Risyahputri, Aliyananda Ritonga, Torkis Rizka Dhini Kurnia Rizka Dhini Kurnia Rizka Dhini Kurnia Rizka Dhini Kurnia Rizka Mumtaz, Fadia Rizki, Raditya Dafa Rizkyllah, Anabel Fiorenza Rofiqul Rahman Ramadhan Rositiani, Ely Ruki, Taufik Rahman Rusdi Efendi Sabila, Amalia Sabilla Janna, Andin Sadjijo, Priyono Salsabila, Lulu Salsabillah S, Syalwa Samsuryasi, Samsuryasi Samudra, Muhammad Bayu Sanjaya, M. Rudi Saputra, Marco Saputra, Yopis Sari, Ratih Dewi Sartika Sartika Sartika Sartika Sasmita, Ruth Mei Satria Alva Ardana Satyariza, Erma Novita Savero, Muhammad Juan Selviani Selviani Seprina, Iin Septiana, Rika Septiana Septiani Aulia Putri Setia, Arvhi Randita Setiawan, Ifan Sevtiyuni, Putri Eka Shabrina Amatullah Shahabiyah, Alifa Putri Shifa Maharani, Wardah Siregar, Richi Nauli Juniarto Siswahyudianto Siti Raisah Adilah Sitorus, Herdiyanti Ratiningsih Situmorang, Ruth Christin Aprilia Sofita, Yunia Ruwanna St Dhiah Raniah Napian Suci Amalia Sulaiman , Ahmad Riski Supaidi, Ahmad Syafitri, Hidayah Syahputra, M Fathan Aqilah Tammam, Bimmo Fathin Tanti Hidayah Tasya Permata Listi Tea Anggelah Theonady, Oktavio Theresia Pardede, Eva Therina Lakeisyah, Eka Thuraya, Zafira Tio Suhada Tisa Monita Tri Zafira, Zahra Turrahma, Annisa Umi Pertiwi Valentino, Albert Amadeus Vanda Ayu Nintyas Vinolia Vinolia Viola Alfheny Wibowo, Suluh Arif Widhiarso, Dytha Ananda Winny Dea Monica Wirnanti, Rintan Wiwit Widhya Yadi Utama Yadi Utama Yadi Utama Yadi Utama Yadi Utama Yadi Utama Yelli Nur Alinda Yeremia Wiratama Yona Saymona Yopis Saputra Yossi Nurhidayati Yudha Pratomo Yunia Ruwanna Sofita Yunita Faujiyah Yunus, Hedi Yunus, Hedi Yusmaniarti Zahirah, Nabilah Zahran, Ahmad Hafizh Zaini, Akbar Al Zefta Adetya Zhafiri, Muhammad Farisan Zufiyardi Zufiyardi Zulfadhli Syarif Zurfi, Ahmed