Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.44
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INFORMAL: Informatics Journal Indonesian Journal of Data and Science Jurnal Minfo Polgan (JMP) Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Ilmu Komputer untuk Masyarakat Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Farniwati Fattah
Universitas Muslim Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
Analisis Layanan Kalam Menggunakan Metode UX Curve Muhammad Alif Irsan; Farniwati Fattah; Lukman Syafie
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.v2i2.3110

Abstract

Sejak 2019, perkuliahan di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muslim Indonesia (FIKOM UMI) didukung oleh sebuah aplikasi Learning Management System berbasis website yang diberi nama Kalam (kalam.umi.ac.id). Seiring berjalannya waktu, respon pengguna terbentuk sehingga mendorong perlunya analisis pengalaman pengguna sebagai dasar pertimbangan dalam perbaikan dan perkembangan lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengalaman pengguna selama menggunakan LMS Kalam. Dimensi yang digunakan sesuai dengan karakteristik LMS Kalam sebagai platform Pendidikan, sehingga ada 5 dimensi yang digunakan yaitu general ux, ease of use, interactivity, engagement, assignment assessment. Partisipan pada penelitian ini berjumlah 10 orang pengguna LMS Kalam. 50 kurva yang digambarkan partisipan dimana pada masing – masing partisipan menggambarkan 10 kurva. Berdasarkan hasil penelitian ini faktor yang berpengaruh dalam perubahan pengalaman pengguna pada LMS Kalam antara lain adalah tampilan website yang simpel, website mudah digunakan, dan akses Kalam yang sulit Ketika banyak pengguna yang aktif diwaktu yang sama
Analisis Perbandingan Serangan UDP Flooding dan SYN Flooding Menggunakan Metode Support Vector Machine A. Muh. Syafei Emil Ma’arif; Farniwati Fattah; Herdianti Darwis
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.v2i2.3105

Abstract

Dalam upaya untuk meningkatkan Keamanan jaringan komputer di Laboratorium Fakultas Ilmu Komputer UMI, seperti halnya serangan UDP Flooding dan SYN Flooding paket data yang datang sangat banyak dan menumpuk yang bisa saja terjadi kapan saja  maka sangat dibutuhkan analisa. Serangan DOS adalah jenis serangan terhadap sebuah komputer atau server dengan cara menghabiskan sumber daya yang dimiliki sehingga tidak dapat berfungsi secara optimal. Sehingga secara tidak langsung menghalangi pengguna lain untuk memperoleh akses layanan dari komputer atau server tersebut. Penelitian ini melakukan klasifikasi serangan pada data-data yang diuji dengan menggunakan metode klasifikasi SVM (Support Vector Machines). Data yang diklasifikasi dari serangan DoS yaitu UDP Flooding dan SYN Flooding dengan mencatat aktivitas data traffic jaringan menggunakan tools Wireshark, Hasil penelitian ini Klasifikasi serangan dengan metode SVM menghasilkan tingkat akurasi yang sangat tinggi dalam waktu perekaman data selama 5 menit mendapatkan data record sebanyak 10.000 data yang sudah di seleksi untuk masing-masing serangan dengan rata-rata class yang diprediksi semuanya menghasilkan akurasi sebesar 100%
Karya Ilmiah Makalah Alat Sistem Pintu Kunci Otomatis Pada Ruangan Menggunakan Sensor RFID Rahmat A; Farniwati Fattah; Abdul Rachman Manga’
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i1.2792

Abstract

Keamanan telah berubah karena kemajuan pesat teknologi mikrokontroler. Mikrokontroler sekarang sering digunakan dalam sistem otomatisasi untuk menjaga keamanan ruangan. Dengan menggunakan teknologi mikrokontroler untuk merancang sistem pintu otomatis, ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan ruangan dan menggantikan penggunaan kunci konvensional. Penelitian ini fokus pada penggunaan sensor Radio-Frequency Identification (RFID) dalam sistem pintu otomatis. Metode yang digunakan yaitu Deskriptif Analitif prosesnya berupa Studi Literatur, Identifikasi Masalah, dan Perancangan Alat. Adapun alat yang digunakan yaitu Arduino Uno R3, LCD, Relay, Sensor RFID, Buzzer, dan Solenoid Door Lock. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem pintu otomatis ini dapat memberikan tingkat keamanan yang tinggi, melindungi ruangan dari tindakan kriminal oleh individu yang tidak dikenal. Penelitian ini menemukan bahwa merancang prototype keamanan yang efektif dan efisien dapat menggantikan kunci konvensional dan melindungi barang berharga di dalam ruangan tertentu. Dengan menerapkan teknologi mikrokontroler dan RFID, tingkat keamanan dapat ditingkatkan, dan solusi kontemporer dapat dibuat untuk mengatasi masalah keamanan tertentu di dalam ruangan
Rancangan Sistem Pengarsipan Surat Organisasi Himpunan Pelajar Mahasiswa Turatea Berbasis Web Menggunakan Metode Metadata Armind Mauldi Kurniawan; Dolly Indra; Farniwati Fattah
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i4.3340

Abstract

Pengelolaan arsip surat pada Himpunan Pelajar Mahasiswa Turatea (HPMT) Kabupaten Jeneponto selama ini masih dilakukan secara manual dengan mencatat pada buku agenda dan menyimpan dokumen dalam bentuk fisik. Proses tersebut menimbulkan berbagai kendala, di antaranya sulitnya pencarian arsip, risiko kehilangan atau kerusakan dokumen, serta rendahnya efisiensi administrasi organisasi. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini merancang sistem pengarsipan surat berbasis web dengan menerapkan metode metadata sebagai sarana pengklasifikasian data agar proses pencarian lebih cepat dan terstruktur. Metode pengembangan yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan. Perancangan sistem mencakup flowchart, use case, activity diagram, sequence diagram, class diagram, dan desain antarmuka utama. Sistem dirancang agar admin dapat melakukan manajemen arsip surat masuk dan keluar, pencarian berbasis metadata, manajemen pengguna, serta pembuatan laporan dalam format PDF. Sementara itu, pengguna memiliki hak akses terbatas untuk melihat arsip dan membuat laporan tanpa dapat mengubah data. Dengan adanya sistem ini, proses pengarsipan surat pada HPMT diharapkan menjadi lebih efisien, terorganisir, dan aman, sehingga dapat meningkatkan kinerja administrasi organisasi secara menyeluruh
Analisis Kepuasan Costumers Terhadap Pelayanan Cafe Choice Space Menggunakan Metode Servqual (Service Quality Model) Rhima Maghfirah; Irawati Irawati; Farniwati Fattah
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.v2i2.3136

Abstract

Keunggulan kompetitif dalam industri food and beverage (FB) tidak hanya bergantung pada kualitas produk, tetapi juga pada keunggulan pelayanan yang mampu memenuhi ekspektasi pelanggan. Cafe Choice Space, sebagai salah satu penyedia layanan kafe modern, menghadapi tantangan dalam mempertahankan kepuasan pelanggan akibat ketimpangan antara harapan pelanggan dan kenyataan layanan yang diberikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pelanggan menggunakan metode SERVQUAL (Service Quality Model) dengan mengukur lima dimensi utama: Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif, dengan pengumpulan data melalui kuesioner yang diberikan kepada 30 responden, serta pengolahan data menggunakan Uji Validitas dan Uji Reliabilitas untuk memastikan keabsahan instrumen penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat gap signifikan pada dimensi Responsiveness (-16.67) dan Reliability (-12.00), menandakan bahwa pelanggan merasa pelayanan masih belum optimal dalam aspek kecepatan respons dan akurasi layanan. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa peningkatan kualitas layanan berbasis sistem digital dan pelatihan staf sangat diperlukan guna mengoptimalkan kepuasan pelanggan serta meningkatkan daya saing Cafe Choice Space di tengah persaingan industri FB yang semakin kompetitif
Vehicle Detection Using YOLOv8 on Low-Resolution Images Nifal; Farniwati Fattah; Andi Widya Mufila Gaffar
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 7 No. 1 (2026): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v7i1.371

Abstract

Vehicle detection in low-resolution images remains a significant challenge in computer vision, particularly for embedded devices such as ESP32-CAM with limited computational resources and simple image resolution. This study evaluates the performance of YOLOv8 on low-resolution QVGA (320 × 240 pixels) images for vehicle detection and classification. The dataset was independently collected in a controlled laboratory environment using miniature vehicles, covering four vehicle classes (motorcycle, car, bus, and truck) with a total of 4,000 images and a 70:20:10 data split. A pretrained YOLOv8 model was fine tuned for 100 epochs and tested on an ESP32-CAM prototype. The evaluation results demonstrate excellent performance, achieving precision of 0.999, recall of 1.000, mAP@0.5 of 0.995, and mAP@0.5-0.95 of 0.995 on the validation data, as well as real-time detection accuracy of 97% for motorcycles and cars, and 99% for buses and trucks. These findings indicate that YOLOv8 can deliver reliable vehicle detection performance on low-resolution images and is suitable for implementation in embedded device-based systems
Kodály Hand Sign Recognition from Hand Landmarks Using XGBoost Achmad Zulfikar; Farniwati Fattah; Andi Widya Mufila Gaffar Gaffar
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 7 No. 1 (2026): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v7i1.391

Abstract

Introduction: Angklung is a traditional Indonesian musical instrument that continues to evolve through digital technology. However, computer vision–based gesture recognition for controlling physical angklung instruments remains limited. This study investigates landmark-based recognition of Kodály hand signs and evaluates its application for real-time angklung interaction. Method: Hand landmarks were extracted using MediaPipe Hands from RGB camera input. Each gesture was represented by 63 normalized numerical features derived from 21 landmarks. The dataset consists of 8,000 images representing eight Kodály gesture classes (Do–Do'). Gesture classification was performed using the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm. Model evaluation applied a subject-independent two-fold scheme using accuracy, precision, recall, F1-score, and confusion matrix analysis. Real-time system trials were conducted under different lighting conditions and capture distances, and TCP communication with an ESP32 controller was evaluated. Results: The model achieved 96.63% accuracy in Fold 1 and 96.40% in Fold 2. Misclassifications were mainly observed between visually similar gestures, particularly La and Mi. Separate real-time system trials showed consistent recognition under bright lighting, while accuracy decreased under dim lighting, especially for Do (90%) and Mi (86.7%). Gesture recognition remained reliable up to approximately 1.5 m. TCP testing over 200 command events recorded 0% failed acknowledgments with a mean round-trip time of 87.36 ms. Conclusion: These indicate that landmark-based Kodály gesture classification using MediaPipe Hands and XGBoost can support real-time angklung interaction under controlled conditions, although improvements are needed for low-light environments and visually similar gestures
Implementasi Model MobileNetV2 pada ESP-32 CAM untuk Klasifikasi Botol Plastik Edo Ranov Anjasmara; Farniwati Fattah; Andi Widya Mufila Gaffar
Jurnal Minfo Polgan Vol. 15 No. 2 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v15i2.16197

Abstract

Waste management, particularly in sorting plastic bottle and non-bottle waste, remains a challenge in supporting effective recycling systems. This study aims to implement the MobileNetV2 model on the ESP32-CAM device using the Edge Impulse platform and to evaluate the model’s performance in real-time object classification. The dataset consists of 200 images containing bottle and non-bottle objects with variations in lighting conditions, shooting angles, and backgrounds. The model was trained using Edge Impulse and then converted into TensorFlow Lite format for deployment on the ESP32-CAM device.The training results show that the model achieved high performance with an accuracy of 92.50%, supported by an AUC of 0.97, precision of 0.98, recall of 0.97, and F1-score of 0.97. Based on the simplified confusion matrix with visual verification, the model achieved 100% accuracy in detecting bottle objects and 95% accuracy for non-bottle objects, with a 5% misclassification rate. However, during real-world implementation on the ESP32-CAM device, the model’s performance decreased to 65.7% accuracy due to differences between training and real-world conditions as well as hardware limitations.Despite this, the system successfully performed real-time image classification on an embedded device. This study demonstrates that the edge artificial intelligence approach using MobileNetV2 and Edge Impulse can be effectively applied to resource-constrained devices, although improvements are still needed in terms of model generalization and dataset diversity.
Co-Authors A. Muh. Syafei Emil Ma’arif Abdul Rachman Manga’ Abdul Rauf Tuasikal Achmad Zulfikar Akhyar Abdullah Alriadi Tri Putra Amal Israk Andi Widya Mufila Gaffar Gaffar Armind Mauldi Kurniawan Dolly Indra Edo Ranov Anjasmara Erick Irawadi Alwi Gaffar, Andi Widya Mufila Hasnidar S. Herdianti Darwis Huzain Azis Irawati Irawati Irfan Irfan Karina Fitriwulandari Ilham Ilham Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari Lukman Syafie Manga, Abdul Rachman Miftahul Janna Muhammad Afdhal Mubarak Muhammad Akbar Muhammad Alif Irsan Muhammad Jalil Muhammad Yushar Mattola Muhammad Zulfikar Nifal Nur Asri Ainun Gani Purnawansyah Purnawansyah Rahmat A Rahmat Ramadhan Rahmat Suriadi Ramdan Satra Ramdaniah Ramdaniah Rhima Maghfirah Tasrif Hasanuddin Yulita Salim Yus Andika Yunus Zul Fahmi