Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.224
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SOROT: Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Bulletin of Electrical Engineering and Informatics International Journal of Advances in Intelligent Informatics JEP (Jurnal Ekonomi Pembangunan) E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal BALIRESO ILKOM Jurnal Ilmiah AkMen JURNAL ILMIAH Indonesian Journal of Data and Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Ilmu Komputer untuk Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia JEP (Jurnal Ekonomi Pembangunan) JBIMA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Journal of Information Technology and its Utilization Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Harlinda Lahuddin
Universitas Muslim Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 51 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 51 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Risiko Kesehatan Bagi Pasien Hamil Menggunakan Metode KNN Miftahul Haq; Harlinda Harlinda; A.Ulfah Tenripada Sahar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2532

Abstract

Kematian ibu hamil dalam melahirkan merupakan permasalahan kesehatan yang sudah lama terjadi. Ibu hamil memerlukan pemantauan terus menerus selama kehamilan hingga proses melahirkan agar dapat diketahui faktor risiko yang dialami. Ibu hamil perlu mengetahui penyakit yang mungkin bisa diderita, dan untuk mendapatkan pengetahuan serta melakukan diagnosa dini penyakit kehamilan, diperlukan sistem yang dapat membantu. Untuk mengatasi hal ini, pemantauan selama kehamilan penting untuk perkembangan janin yang sehat dan memastikan persalinan yang aman. Oleh karena itu, klasifikasi risiko kesehatan ibu hamil menjadi sangat penting untuk mencegah dan mengurangi risiko kesehatan yang serius bagi ibu dan bayi yang dikandungnya. Klasifikasi merupakan proses menemukan model untuk menggambarkan data dengan tujuan model tersebut dapat digunakan prediksi yang belum diketahui dari suatu objek. Salah satu metode dalam klasifikasi data adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN), teknik ini menggunakan algoritma terawasi untuk mengklasifikasikan hasil query instance yang berdasar pada mayoritas dalam kategori KNN. Tujuan dari karya ilmiah ini yaitu mengklasifikasikan resiko kesehatan ibu hamil ke dalam kategori resiko tinggi seperti resiko menengah dan resiko rendah seperti resiko kesehatan yang dapat menganggu kesehatan ibu hamil yang dapat mengakibatkan adanya keguguran. Pada karya ilmiah ini mengklasikasikan data berdasarkan dari usia, tekanan darah sistolik, tekanan darah diastolik, gula darah, dan denyut jantung berdasarkan nilai K-Nearest yang di inputkan. Berdasarkan hasil klasifikasi KNN dengan menggunakan nilai K yang berbeda yaitu K=3, K=5, K=9 dan K=11 didapatkan hasil dengan nilai akurasi, presisi, recall, f1-score paling tinggi yaitu nilai K=11 dengan nilai 80%
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pariwisata Kabupaten Takalar Hasni Arrahma Rahman; harlinda harlinda; nia Kurniati
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.v2i2.3108

Abstract

Dalam bidang pariwisata, Kabupaten Takalar memiliki banyak destinasi pariwisata salah satunya pantai. Selain dari beberapa tempat wisata pantai yang menjadi destinasi wisatawan, terdapat beberapa tempat wisata lainnya yang belum diketahui oleh masyarakat luas. Saat ini belum terdapat sebuah sistem informasi yang terintegrasi yang dapat menyatukan destinasi pariwisata pada kabupaten Takalar sehingga wisatawan yang akan datang hanya mendapatkan informasi yang minim terhadap tempat-tempat pariwisata pada kabupaten Takalar. Tujuan dari penelitian ini membantu mempermudah masyarakat luas dalam menentukan tujuan-tujuan destinasi pariwisata dan membantu pihak kabupaten Takalar dalam mempromosikan keberadaan tempat wisata dan potensi-potensi lainnya pada masyarakat. Penelitian ini menghasilkan Sistem Informasi Geografis Pariwisata versi perangkat lunak yang dapat diakses secara umum dan memberikan informasi yang baik kepada pengguna baik pendatang baru yang ingin mencari tau tempat liburan di Kabupaten Takalar dan juga meningkatkan pendapatan bagi masyarakat sekitar
Artificial Intelligence (AI) using Long Short-Term Memory (LSTM) for Sales Prediction in Campus Minimarkets Harlinda L; Abdul Rachman Manga; Ramdan Satra
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.v7i1.373

Abstract

This study applies Artificial Intelligence (AI) using the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm to predict daily sales at the FIKOM-UMI Minimarket. Sales data from 2023 to 2024 involving 82 items were used and processed into a time series format. Five LSTM architectural scenarios were tested, including baseline, bigger model, lightweight, bidirectional LSTM, and single-layer medium, to identify the most effective model in capturing sales patterns. The data underwent preprocessing stages, including daily aggregation, reindexing to fill missing dates, and normalization using MinMaxScaler before being transformed into sequences with a 30-day time step. Model performance was evaluated using MSE, RMSE, MAPE, and accuracy metrics. The results show that the Bidirectional LSTM (Scenario 4) achieved the best performance, with the lowest MAPE of 19.43% and the highest accuracy of 80.57%. The model successfully generated stable predictions for 7-day and 30-day forecasting with a range of 153–155 units per day, indicating consistent sales patterns. Testing on the top 10 best-selling items showed significant performance variation, with GARUDA ROSTA BWNG 100 Gram achieving the highest accuracy (46.97%), while aoka rasa pandan showed the lowest performance (-76.05%). These findings demonstrate that the LSTM model can be effectively applied for sales prediction in campus minimarkets; however, a hybrid approach with product segmentation is recommended to optimize inventory management across product categories with varying levels of predictability
A comprehensive comparative analysis of chicken meat classification techniques through machine learning models Siska Anraeni; Harlinda Lahuddin; Ramdaniah Ramdaniah; Erika Riski Melani; Andi Cici Amalia; Tazkirah Amaliah
International Journal of Advances in Intelligent Informatics Vol 12, No 1 (2026): February 2026
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/ijain.v12i1.2014

Abstract

This study develops a digital image processing technique to distinguish between fresh and rotten chicken. Chicken freshness has a significant impact on public health and industry sustainability. This study uses a multi-stage approach including data acquisition, preprocessing, feature extraction, and classification. A total of 1,000 chicken images were obtained, consisting of 800 images for training and 200 images for testing, with a proportion of 80:20. Feature extraction was performed using a combination of the HSI (Hue, Saturation, Intensity) color model to capture the color characteristics of chicken and the Local Binary Pattern (LBP) to extract texture information. Classification was performed using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm with various K values and distance metrics. The experimental results show that the combination of color and texture features provides higher accuracy than using either feature alone. The best model using HSI and LBP feature extraction with K = 1 and K = 3 in the Euclidean distance metric achieved the highest accuracy of 95.4%. With a promising level of accuracy, this method can be applied in automated inspections in the poultry supply chain, improving food safety and helping consumers make better purchasing decisions. However, the main challenge in this study is the variation in lighting during image capture, which causes the fresh and rotten chicken feature values to overlap, thus hindering perfect classification.
Analisis Perancangan UI/UX Dengan Metode Design Thinking Pada Searah Management Risa Hasmila Sari; Harlinda Harlinda; A. Ulfah Tenripada Syahar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 3, No 2 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v3i2.3634

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan website sebagai media penyampaian informasi yang efektif, termasuk pada bidang jasa event organizer. Namun, penyampaian informasi yang masih tersebar melalui media sosial seringkali menyebabkan pengguna kesulitan dalam memperoleh informasi yang lengkap, terstruktur, dan mudah dipahami. Penelitian ini bertujuan untuk merancang User Interface (UI) dan User Experience (UX) pada website Searah Management sebagai media informasi layanan event organizer dengan menggunakan metode Design Thinking yang meliputi tahapan empathize, define, ideate, prototype, dan testing. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara kepada calon klien serta pengguna yang pernah menggunakan jasa event organizer. Hasil analisis menunjukkan bahwa pengguna membutuhkan media informasi yang terpusat, jelas, dan mudah diakses. Selain itu, sistem juga dirancang dengan halaman admin yang berfungsi untuk mengelola dan memperbarui informasi seperti layanan dan galeri kegiatan. Prototipe dibuat menggunakan Figma dan diuji menggunakan platform Maze serta kuesioner skala Likert. Hasil pengujian menunjukkan skor Maze sebesar 84 pada sisi pengguna dan 96 pada sisi admin, serta mayoritas responden memberikan penilaian positif terhadap kemudahan penggunaan dan kejelasan informasi. Dengan demikian, rancangan website yang dikembangkan mampu membantu pengguna dalam memperoleh informasi secara efektif serta memudahkan admin dalam mengelola konten website
Rancangan UI/UX Layanan Wisata Kota Kaimana Berbasis Mobile Menggunakan Figma Dengan Metode Design Thinking Muhammad Syahrial; Harlinda Harlinda; Sitti Rahmah Jabir
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 3, No 1 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v3i1.3480

Abstract

Di era digital saat ini, kemajuan teknologi informasi dan komunikasi telah membawa perubahan signifikan dalam sektor pariwisata. Aplikasi berbasis User Interface/User Experience (UI/UX) memegang peranan penting dalam meningkatkan kepuasan wisatawan, terutama dalam mempermudah dan mengefisienkan perencanaan perjalanan. Kabupaten Kaimana di Papua Barat, dengan potensi wisata Teluk Triton, menjadi fokus penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk membantu wisatawan menjelajahi berbagai objek wisata di Kaimana dengan lebih mudah. Metode Design Thinking digunakan dalam penelitian ini, dengan pengumpulan data melalui kuesioner daring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa learnability, effectiveness, dan attitude mendapatkan nilai rata-rata 80,44%, yang tergolong sangat baik dan layak. Dapat disimpulkan bahwa prototipe layanan wisata berbasis aplikasi mobile untuk kota Kaimana diterima dengan baik oleh 80% dari 50 responden dan layak untuk dikembangkan menjadi aplikasi layanan wisata yang sebenarnya. Tampilan rancangan aplikasi ini pun dinilai layak dan dapat memudahkan wisatawan yang berkunjung ke Kaimana
Perancangan E-Commerce Di Toko Gadde Gadde Berbasis Web Mukhlis Dalle; Harlinda Harlinda; Lilis Nur Hayat
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.v1i2.2488

Abstract

Gadde gadde di Fakultas Ilmu Komputer UMI merupakan toko yang menjual berbagai macam makanan dan minumanringan di area kampus namun dalam pemasaran produknya gadde-gadde ini belum menggunakan teknologi internet,sehingga kurang dikenal luas dan pemasarannya pun menjadi terbatas hanya daerah sekitar kampus saja sehingga pembelikebanyakan dari mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer dan yang ingin membeli mesti ke toko untuk mengecek keterdiaanproduk yang dijual. Kegiatan promosinya juga masih sebatas mulut kemulut atau pun mengharapkan promosi daripelanggan yang telah membeli produk. Sehingga kendala yang dihadapi toko saat ini yaitu sulit untuk memasarkan ataumenjual produk-produknya ke luar Fakultas Ilmu Komputer UMI, kurangnya pembaharuan informasi produk yang baru,dan hal itu berdampak pada kurang maksimalnya pemasukan toko, sehingga diperlukan sistem yang dapat memudahkanpelanggan dalam bertransaksi dan para pembeli dapat menghemat waktu dan biaya, karena pembeli tidak perlu lagi datangke toko untuk mendapatkan barang yang diinginkannya. Selain itu penjual juga dapat memperluas daerah pemasaranproduknya dan diharapkan dapat meningkatkan omset penjualan toko tersebut. Hasil penelitian ini menghasilkan sistem E-commerce berbasis web yang dapat membantu dan memudahkan pembeli dalam mencari info barang, transaksi pemesananbarang dan pengiriman barang serta memudahkan penjual dalam melakukan semua aktifitas yang ada di toko seperti,laporan persediaan stok, laporan transaksi, laporan keuangan dan laporan kegiatan lainnya
Analisis Sentimen Mental Health Mahasiswa Terhadap Kehidupan Laboratorium di Universitas Muslim Indonesia dengan Pendekatan Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor Fitri Rahayu; Harlinda Harlinda; Herdianti Darwis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 3, No 1 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v3i1.3487

Abstract

Mental health adalah kesejahteraan emosional, psikologis, dan sosial seseorang yang berkaitan dengan cara seseorang berpikir, merasa, dan berperilaku, serta kemampuannya mengatasi stres, menjaga hubungan yang sehat, dan menghadapi tantangan secara positif. Aktifitas di laboratorium sering kali memerlukan waktu dan energi yang cukup banyak, yang dapat meningkatkan tekanan pada mahasiswa dan bisa berdampak pada kesehatan mental mereka. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen mahasiswa terhadap mental health dalam kehidupan laboratorium dengan menggunakan pendekatan Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor. Penelitian ini menggunakan beberapa teknik pelabelan, yaitu pelabelan manual dan pelabelan menggunkan NLTK, serta pelatihan dengan 5-fold cross-validation dan penggunaan unigram tokenizing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelabelan manual dengan pendekatan Naïve Bayes Classifier sedikit lebih unggul dengan tingkat akurasi sebesar 95.58%, presisi sebesar 95.60%, dan recall sebesar 95.54% dibandingkan dengan pendekan K-Nearest Neighbor yang menghasilkan tingkat akurasi 91.66%, presisi 91.83% dan recall 91.49%. Sementara itu, pelabelan menggunakan NLTK dengan pendekatan Naïve Bayes Classifier menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 94.11%, presisi 94.05%, dan recall 94.22% dibandingkan dengan pendekatan K-Nearest Neighbor yang memiliki akurasi 90.68%, presisi 90.88%, dan recall 91.01%. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa pendekatan Naïve Bayes Classifier memberikan hasil yang lebih baik dengan mengklasifikasikan sentimen mahasiswa terkait mental health di kehidupan laboratoriom, dengan pelabelan manual memberikan performa terbaik
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Usaha Bisnis di Kabupaten Pangkep Menggunakan Metode Topsis Nurfaizah Nurfaizah; Harlinda Harlinda; St. Hajrah Mansyur
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 5, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v5i4.1955

Abstract

Keberadaan usaha retail di Kabupaten Pangkep terdiri dari retail modern dan retail tradisional namun pemerintah desa belum memiliki sistem yang dapat membantu dalam menentukan keputusan yang tepat sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh calon pelaku usaha sehingga dalam membangun usaha atau bisnis tersebut tentunya perlu menyesuaikan dengan lahan dan jenis usaha yang akan dibangun.Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem pendukung keputusan dalam penentuan lokasi usaha bisnis retail modern dan tradisional di Kabupaten Pangkep menggunakan metode TOPSIS dengan model prototype. Metode TOPSIS digunakan sebagai dasar pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Pengambil keputusan mempunyai 7 alternatif yaitu Sibatua, Bonto Perak, Anrong, Appaka, Teko Labbua, Jagong, Tumampua, Padoang Doangan, Mappasaile, Pabundukang, dan 4 kriteria yaitu keamanan, luas lahan, tingkat akses, dan keadaan tanah. Hasil penelitian dari 10 data dari calon pelaku usaha menunjukkan bahwa lokasi usaha bisnis yang cocok dibangun 6 retail modern dan 4 retail tradisional.
Perancangan Aplikasi Ecotourism Berbasis Android Dengann Metode Kanban Azhar Mohammad Rachmadani; St. Hajrah Mansyur; Harlinda Harlinda
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 6, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v6i2.2526

Abstract

Indonesia memiliki potensi besar dalam pengembangan pariwisata berkelanjutan, namun masih banyak destinasi wisata yang kurang dikenal secara luar. Salah satu contoh destinasi wisata tersebut adalah Tegal Dukuh Camp di Desa Taro, Provinsi Bali, yang menawarkan pariwata dengan konsep ekowisata. Permasalahan ini mendorong perlunya inovasi digital untuk mempromosikan destinasi wisata tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aplikasi bernama EccoGreenPath berbasis android dengan penerapan metode kanban. Metode ini diterapkan untuk mempermudah proses alur kerja selama pengembangan, dengan membagi tugas ke dalam tiga fase utama yaitu To Do, In Progress, dan Done. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman kotlin dengan pemanfaatan google cloud sebagai tempat penyimpanan basis data dengan tujuan pengelolaan informasi secara real-time. EcoGreenPath menawarkan fitur seperti informasi paket wisata, peta, booking wisata, serta quest untuk meningkatkan interaksi pengguna. Pengujian aplikasi ini menggunakan metode black box testing dengan melibatkan sebanyak 22 responden masyarakat umum yang menguji beberapa aspek seperti fungsi aplikasi, tampilan antarmuka pengguna, kinerja aplikasi, proses inisiasi dan terminasi, dan struktur data dan akses basis data. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan aplikasi ini berhasil memenuhi kebutuhan pengguna dengan skor rata – rata 88,8% yang masuk dalam kategori “sangat baik”. Dengan fitur – fitur yang tersedia, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan promosi wisata berkelanjutan serta memberikan dampak positif bagi masyarakat lokal maupun wisatawan.
Co-Authors A. Ulfah Tenripada Abdul Rahmat Achmad Suyudi Amiruddin Akhmad Petta Lolo Lasinrang Ali Munawir Alma Syahrir Andi Alfian Pratama Putra Andi Cici Amalia Aqsa Almaaidah Alimun Arif Kurnia Azhar Mohammad Rachmadani Dirgahayu Lantara Dolly Indra Erika Riski Melani Fitrah Wahyu Ningsih Fitri Rahayu Fitriyani Umar Gede Sandy Bilal Eka Putra Hadyan Mardhi Fadlillah Halimahtul Wildan Hariadi Suwandi Hasni Arrahma Rahman Herman Herman Heru Wirawan Wahida Indrawati Indrawati Irawati Irawati Irmawati P Tamburaka Irsal Ardah Kasman Kasman Kasman Kasman Kurniati, Nia Lilis Nur Hayat lilis nurhayati Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari Lukman Syafie Lutfi Budi Ilmawan, Lutfi Budi Manga, Abdul Rachman Mardiyyah Hasnawi Masita Balla Miftahul Haq Muh Agus Muh Alim Abdi Muh Syafwan Annas Muh Yani Balaka Muh. Aliyazid Mude Muhammad Arfah Asis Muhammad Bayu Rahmat Muhammad Syahrial Mukhlis Dalle Novia Alvira Julita Nur Hikmah Amir Nurfaizah Nurfaizah Nurmasita Tussa'ddia Paramadina Mulya Majid Purnawansyah Purnawansyah Ramdan Satra Ramdaniah Ramdaniah Rifqatul Mukarramah Risa Hasmila Sari Rukmiati Sapsuha Salmat, Surya Mudti Siska Anraeni Siti Najwa Yuliani Sitti Hajrah Mansyur Sitti Rahmah Jabir St. Hajrah Mansyur Sugiarti, Sugiarti Surya Mudti Salmat Syahrul Mubarak Abdullah Tazkirah Amaliah Tuasamu, Fatima A.R Ulfa Muldyawati Asmudi Ummulhadi Ummulhadi Ummulhadi, Ummulhadi Wistiani Astuti Zainal Satrio