p-Index From 2021 - 2026
10.117
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer JURNAL PASTI (PENELITIAN DAN APLIKASI SISTEM DAN TEKNIK INDUSTRI) Tourism & Hospitality Essentials Journal E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JTT (Jurnal Teknologi Terpadu) QALAMUNA: Jurnal Pendidikan, Sosial, dan Agama JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Jurnal Pilar Nusa Mandiri Journal of Research and Technology Jurnal BALIRESO Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Adimas : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Jurnal Teknik Industri Terintegrasi (JUTIN) Indonesian Journal of Data and Science Idealis : Indonesia Journal Information System JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization International Journal of Engineering, Science and Information Technology Jurnal Senopati : Sustainability, Ergonomics, Optimization, and Application of Industrial Engineering Abditeknika - Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Ilmu Komputer untuk Masyarakat Jurnal Algoritma Hawari: Jurnal Pendidikan Agama dan Keagamaan Islam Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia Open Community Service Journal The Center For Sustainable Development Studies Journal Tatar Pasundan: Jurnal Diklat Keagamaan MANISE (Manajemen, Bisnis dan Ekonomi) The Indonesian Journal of Computer Science JURMA YUSTISI Journal of Information Technology and its Utilization Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Claim Missing Document
Check
Articles

Rancang Bangun Aplikasi Mobile Lost & Found Berbasis UCD untuk Meningkatkan Efisiensi Pencarian Barang di Kampus UMI Ridho Anugrah Albanjari; Lilis Nur Hayati; irawati irawati
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3107

Abstract

Kasus kehilangan barang di ruang lingkup kampus universitas muslim Indonesia (UMI) tidak terselesaikan secara maksimal. Hal ini disebabkan kurangnya informasi dan keterbatasan sistem pengelolaan. Untuk menindak lanjuti permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi mobile lost found Fikom Kampus UMI berbasis User Centered Design (UCD) yang dapat meningkatkan keterlibatan dan efisiensi pengguna. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode UCD yang mempunyai empat tahap yaitu: empati, definisi, ideasi, dan prototipe. Pada tahap empati, peneliti melakukan observasi dan wawancara kepada yang memiliki kepentingan untuk memahami kebutuhan dan permasalahan pengguna. Tahap definisi meniliti analasis data yang diperoleh untuk mengidentifikasi masalah utama dan membuat pesona pengguna. Tahap ideasi meneliti ide-ide Solusi untuk mengatasi masalah yang diidentifkasi. Pada tahap prototipe, peneliti merancang dan mengembangkan prototipe aplikasi mobile lost Found Fikom Kampus UMI. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi ini yang dirancang dengan metode UCD dapat meningkatkan keterlibatan dan efisiensi pengguna dalam melakukan proses pencarian, pelaporan, dan pengembalian barang hilang dan ditemukan. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu meningkatkan rasa aman dan nyaman bagi mahasiswa di lingkungan kampus UMI
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Sistem Pembayaran Mypertamina dengan Metode Random Forest, SVM, dan Naïve Bayes Amelia, Ayu; Hayati, Lilis Nur; Darwis, Herdianti
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i1.2269

Abstract

PT. Pertamina (PERSERO), sebagai perusahaan BUMN terkemuka di Indonesia di bidang perminyakan, memiliki peran vital dalam pengolahan dan pemasaran minyak bumi, terutama bahan bakar minyak (BBM). Penelitian ini menerapkan tiga metode analisis sentimen yaitu Random Forest, SVM, dan Naïve Bayes untuk mengevaluasi ulasan pengguna terhadap aplikasi MyPertamina. Dengan mengumpulkan data melalui web scraping dari Google Play Store sebanyak 3360 ulasan dianalisis dari 2018 hingga 01 Desember 2023. klasifikasi sentimen terbagi menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Penggunaan Google Colab sebagai alat utama dalam pengolahan data dan implementasi model klasifikasi menawarkan efisiensi dalam eksperimen. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa ketiga metode analisis sentimen Random Forest, SVM, dan Naïve Bayes mencapai akurasi tinggi pada evaluasi ulasan aplikasi MyPertamina. Random Forest menonjol dengan akurasi 99.77%, sementara SVM dan Naïve Bayes juga memberikan performa yang baik, masing-masing mencapai 99.31% dan 90.24%. Nilai Precision, Recall, dan F1-Score yang optimal pada ketiga metode mengindikasikan keefektifan mereka dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna.
Perancangan Augmented Reality Pada Alat Musik Tradisional Sulawesi Selatan Menggunakan Metode Marker Objek Tracking Abdullah, Karim; Herman, Herman; Hayati, Lilis Nur
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i2.2496

Abstract

Abstrak Mengeksplorasi kekayaan budaya Sulawesi Selatan, terutama dalam konteks alat musik tradisional, sambilmengidentifikasi tantangan dalam menyampaikan warisan ini kepada masyarakat umum di luar ruang museum. Denganfokus pada pemanfaatan teknologi Augmented Reality (AR) dan metode marker object tracking, penelitian ini bertujuanuntuk memperluas akses terhadap keindahan dan kompleksitas alat musik tradisional Sulawesi Selatan. Implementasi ARdiharapkan dapat memberikan pengalaman visual yang mendalam, mengatasi batasan fisik ruang museum, danmemperkaya pemahaman serta apresiasi masyarakat terhadap kekayaan budaya yang tersembunyi. Penelitian ini, melaluipendekatan inovatif, berupaya mengatasi kendala dalam menyajikan kebudayaan Sulawesi Selatan kepada khalayak lebihluas. Menggali kekayaan budaya Sulawesi Selatan melalui pemanfaatan teknologi Augmented Reality (AR) diharapkantidak hanya dapat memberikan akses yang lebih luas terhadap warisan, tetapi dapat membuka pintu menuju pemahamanyang lebih dalam dan inklusif bagi generasi masa kini dan mendatang. Hasil pengujian beta aplikasi Augmented Realityuntuk alat musik tradisional Sulawesi Selatan menunjukkan tingkat kepuasan pengguna sebesar 81%, menandai suksesbesar dalam menghadirkan warisan budaya secara virtual.
Perancangan Sistem Informasi Gadde-Gadde Berbasis Android Ramadhan, Wahyu Hidayat; Hayati, Lilis Nur; Irawati, Irawati
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i2.2497

Abstract

Teknologi dengan urgensi transformasi digital bagi UKM yang mengindikasikan pentingnya sistem informasi yang cepat danakurat dalam mendukung efisiensi kerja di berbagai bidang, termasuk penjualan berbasis mobile. Penelitian ini bertujuanmerancang sistem informasi penjualan berbasis Android bagi "Gadde-Gadde", sebuah UKM di bawah Fakultas IlmuKomputer Universitas Muslim Indonesia, yang menghadapi kendala dalam pengembangan sistem informasi untukmenjangkau pasar secara efektif. Metode pengembangan sistem yang digunakan berupa sistem berjalan, analisis usulan,Unified Modelling Language (UML), use case diagram, class diagram, activity diagram dan squence diagram, desaininterface. Keberadaan sistem informasi yang inovatif menjadi krusial untuk memaksimalkan potensi pasar, terutama denganmeningkatnya ketergantungan konsumen terhadap teknologi mobile. Studi ini mengusulkan sebuah sistem yang tidak hanyamemudahkan akses informasi produk bagi konsumen tetapi juga menyediakan analitik data  untuk strategi pemasaran yanglebih terarah. Implementasi sistem diharapkan dapat mengatasi keterbatasan Gadde-Gadde dalam operasional dan penjualan,meningkatkan daya saing, dan memperluas jangkauan pasar mereka di industri penjualan online.
Performance Analysis of Convolutional Neural Networks and Naive Bayes Methods for Disease Classification in Tomato Plant Leaves Nadya Salsabilah; Irawati; Lilis Nur Hayati
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 6 No. 3 (2025): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v6i3.255

Abstract

Tomatoes are one of the most widely cultivated and consumed crops, but they are highly susceptible to disease attacks. The main diseases that often attack tomato plants are early blight and late blight. This study compares two machine learning-based classification methods, namely Convolutional Neural Network (CNN) and Naïve Bayes, in detecting tomato leaf diseases. The dataset used consists of 1,255 images obtained from Kaggle, which have been processed and divided into three data ratio scenarios (70:30, 80:20, and 90:10) for training and testing. The results showed that CNN is superior to Naïve Bayes, with the highest accuracy reaching 83.01%, while Naïve Bayes only achieved 34%. With better stability and accuracy, CNN has the potential to help farmers detect diseases more quickly and increase agricultural productivity
Klasifikasi Penyakit Bawang Merah Menggunakan Naïve Bayes dan Convolutional Neural Network Dian; Purnawansyah; Darwis, Herdianti; Nurhayati, Lilis
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 4 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i4.3265

Abstract

Bawang merah rentan terhadap serangan penyakit yang dapat mengganggu pertumbuhan dan mengakibatkan hasil panen yang tidak maksimal bahkan gagal panen, seperti bercak ungu dan moler. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit bawang merah dengan mengimplementasikan meetode naïve bayes (gaussian , bernoulli, dan multinomial) dan CNN pada citra bawang merah yang diekstraksi menggunakan fourier descriptor. Metode FD – CNN memperoleh tingkat accuracy 98% dalam mengklasifikasikan penyakut bawang merah, moler dan bercak ungu, sedangkan metode CNN tanpa menggunakan ekstraksi menghasilkan nilai accuracy sebesar 97%. Adapun pada metode naïve bayes, pengklasifikasian yang memiliki accuracy paling tinggi adalah metode gaussian naïve bayes sebesar 95% sedangkan yang paling rendah yaitu metode bernoulli naïve bayes dengan tingkat accuracy sebesar 42%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa CNN, FD-CNN, dan FD-GNB efektif untuk meningkatkan performa klasifikasi pada citra daun bawang merah.
GELANG PENDETEKSI KEBERADAAN ANAK DAN MENGGUNAKAN TOMBOL DARURAT Aji, Fery Setyo; Amrin, Fery Andriawan; Wal Ikram, Muhammad Dzuljalali; Hayati, Lilis Nur
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 11, No 2 (2019)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v11i2.422.129-134

Abstract

In everyday life, humans often encounter problems in decision making, where problems that arise can be large or small, which are very influential in the results of decisions. Now humans are developing systems that can help determine the best alternative in a problem, namely the decision support system (DSS) in the decision support system there are alternatives, criteria and weights used to determine the best solution. The quality of human resources is one of the supporting factors to improve the performance productivity of an agency. So, from that competent human resources can support the level of performance, with performance appraisal, it will be known the achievements of each employee, this can be used by agencies as a consideration in determining the best employees. The purpose of this study is to create a good decision support system that can assist managers in evaluating the performance of an employee in an agency. Judging from the problem of the performance appraisal of an employee at PT. Cahaya iqra Mandiri is the object of research that produces the desired answer, the Admin section is a priority and can be implemented to determine neat administration and have important responsibilities in PT. cahaya iqra Mandiri.
Analysis of Stroke Classification Using Random Forest Method Banjar, Muhammad Firdaus; Irawati, Irawati; Umar, Fitriyani; Hayati, Lilis Nur
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 14, No 3 (2022)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v14i3.1252.186-193

Abstract

Stroke is a disease in which the sufferer experiences or experiences a rupture of a blood vessel in the brain so that the brain does not get a blood supply that provides oxygen. Patients who suffer from stroke will experience cognitive disorders ranging from decreased consciousness, visuospatial disorders, non-verbal learning disorders, communication disorders, and reduced levels of patient attention. Data from the World Stroke Organization shows that there are 13.7 million new stroke cases every year, and about 5.5 million deaths occur due to stroke. This research aims to analyze the attributes of any variables that affect the classification of strike disease and to test the performance of stroke classification in the form of accuracy, precision, recall, and f-measure. The method used is a random forest using a tree, namely 50, 100, 200, and 500. The classification of stroke is divided into stroke and no stroke. The data used is 5110, divided into 70% training data and 30% testing data. The results showed that the performance of a random forest using 100 trees was better than using 50, 200, and 500 trees, with an accuracy value of 86.82%, a precision of 15.76%, a recall of 38.15%, and an f1-score 22.30% after doing SMOTE.
KOLABORASI FISH-NET DAN TECHNOLOGY UNTUK OPTIMALISASI ALAT TANGKAP IKAN Irwan, Irwan; Fikar, Sul; Surachmad, Winarto; Hayati, Lilis Nur
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 10, No 2 (2018)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v10i2.318.207-214

Abstract

AbstractKelurahan Untia is one of the areas occupied by the fishermen and also the majority of the population work as fishermen catch fishermen. The dominant fishing gear used by fishermen in the village of Untia is surface gill net. But the use of surface gill net capture device is considered not effective and efficient because it has constraints on the process of checking the net, the old fishing process, the net tends to disappear, and the catch is considered less. So from that problem, we encourage us to create a technological innovation called FiNe-Tech (Fish Net Technology). FiNe-Tech is designed to be able to monitor fish trapped in surface gill net captures, simplify the process of catching fish in the sea, tracking the position of the jarring, speeding up the fishing process, and increasing the net catch through a smartphone application at close range and distance from the position nets even though we are at home though.
A Hybrid Movie Recommendation System to Address Data Sparsity Using Genre-Based K-Means and Neural Collaborative Filtering Darwis, Herdianti; Syahrir, Firdaus Abrazawaiz; Hayati, Lilis Nur
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 17, No 2 (2025)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v17i2.2868.203-212

Abstract

Recommendation systems play a crucial role in helping users navigate the overwhelming volume of information on digital platforms. However, conventional Collaborative Filtering (CF) methods often suffer from data sparsity, leading to reduced prediction accuracy and limited recommendation diversity. To address this challenge, this study proposes a hybrid recommendation model that integrates K-Means clustering based on genre, release year, and rating statistics into the Neural Collaborative Filtering (NCF) framework. Unlike previous works that rely on a single dimension like genre or demographics for clustering, our model uniquely combines multiple content-based features. Furthermore, we explicitly integrate the cluster labels as additional embedding features within the NCF framework, enabling more nuanced and context-aware representation learning. Using the MovieLens Latest-Small dataset, our hybrid model significantly outperforms the baseline NCF across all metrics, achieving a Mean Absolute Error (MAE) of 0.6097, a Root Mean Square Error (RMSE) of 0.7946, and improvements in Precision@10 (0.6065) and Recall@10 (0.7063). These findings highlight the effectiveness of our novel, content-aware clustering approach in deep learning recommenders, resulting in more accurate, diverse, and contextually relevant movie suggestions.
Co-Authors A?ayunnisa, Nurul Abdi, Muhammad Alim Abdul Wahab Abdullah, Syahrul Mubarak Achmad Suyudi Amiruddin Agung, Riski Dewa Aji, Fery Setyo Akbar, Muhammand Ali Munawir Amelia, Ayu Amir, Nur Hikmah Amrin, Fery Andriawan Andi Rizaldi Pratama Andika Syaputra Andrian, David Anik Nur Handayani Ansari Ansari As'ad, Ihwana Asdar Djamereng Astuti, Wistiani Atmajaya, Dedy Ayu Aksari AZUZ, FAIDAH Banjar, Muhammad Firdaus Bellanov, Agrienta Bora, Leni J Cahya Wulandari, Lusi Mei Damanhuri, Nor Salwa Damayanti, Florencia Agatha Daris, Mega Asfirawati Darwis, Herdianti Dewantoro, Albertus Daru Dewi Pancawati Novalita, Dewi Pancawati Dewi Widyawati Dian Dian Dimas, Ravael Djamereng, Asdar Dolly Indra Dwi Nur Halizah Elvira Siruna Fadly Achmad Faradibah, Amaliah Fattah, Farniwati Febriyanti, Rina Fery Setyo Aji Fikar, Sul Fikar, Sul Firmiaty, Sri Fitriyani Umar Halimahtul Wildan Haris, Najwan Firdaus Harjuna, Muhammad Harlinda Lahuddin Harun, Makmur Hatta, Andi Muhammad Iqra Rezky Hazjuang, Muhammad Fatwa Herdianti Darwis Herdianti Herdianti Herman Herman Herman Herman Hermany, Nurul Inayah Huda, Besse Nurul Indra, doly Irawati - Irawati Irawati Irawati Irawati Irawati Irja, Mulianty Cipta Irwan Ardyansah Irwan Irwan Ismail, Wawan jabir, sitti rahmah Jeremy, Jason Jihan Fatihah Ismiralda Karim Abdullah, Karim Kharawan, Athifah Arsa Kristiani, Poppy Marselina Lasman Parulian Purba Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari Lukman Syafie Magfirah, Magfirah Manga, Abdul Rachman Mubarak, Syahrul Mude, Muh. Aliyazid Muh Alim Abdi Muhammad Agus Muljanto Muhammad Alim Abdi Muhammad Alwi Muhammad Arif Muhammad Bayu Rahmat Muhammad Fadhli Ardhi Indrani Muhammad Ikhsan Muhammad Ikhsan Supriyadi Muhammad Nazar Alfath Muhammad Rezki Mukarramah, Rifqatul Munawir Munawir Munawir Nasir Hamzah Munawir, Ali Nadya Salsabilah Naqiyah, Ainun Nasir, Haidawati Nia Kurniati Novianti, Nabila Nugroho, Afifah Khairunnisa Nur Asy Syams Sam Ahmad Nurfadillah Said Nurlinda Nurlinda Nurul Kholifah Yulinda Nurul Rismayanti Purba, Lasman Parulian Purnawansyah Purnawansyah Purnawansyah R, M Yusuf Rafael, Ivan Rahbiah, Sitti Ramadhan, Wahyu Hidayat Ramdan Satra Ratnawaty, Latifah Resky Anugrah Rezky Anugrah Rezky Anugrah Ridho Anugrah Albanjari Rini Andari, Rini Risti Amelia Rosa Andrie Asmara Sahelangi, Milly Maria Salim, Yulita Salmat, Surya Mudti Saripah Fitriani Satma, Satma Setia Budi, Muh Arif Siswahyudianto Siti Safira Tawetubun Situju, Nurwaini Sri Hartini Sugiarti Sugiarti Sugiarti Sugiarti, Sugiarti Sulfikar Sulfikar Surachmad, Winarto Surachmad, Winarto Surya Mudti Salmat Syafie, Lukman Syahrir, Firdaus Abrazawaiz Syahrul Bone Syam, Muhammad Farhan Tenripada, A Ulfah Ulhaq, Muhammad Dhiya Umar Mansyur Umar, Fitriyani Umniah Umniah Valentino, Teofilus Veithzal Rivai Zainal Wa Ode Tanti Wahyu Sakti Gunawan Irianto Wahyudi, Yasyfa Xena Arleyda Wal Ikram, Muhammad Dzuljalali Wibowo, Nanang Roni Widari, Nyoman Sri Widyawati, Dewi Wisti Astuti Wulan Purnama Sari Yulita Salim Yundari, Yundari