Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.459
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Teknika Jurnal IPTEK Jurnal KARISMATIKA Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Mercumatika : Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika EKSAKTA : Jurnal Penelitian dan Pembelajaran MIPA Zero : Jurnal Sains, Matematika, dan Terapan Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi bit-Tech Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Vokasional JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Journal of Soft Computing Exploration Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Instal : Jurnal Komputer Formosa Journal of Science and Technology (FJST) Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Jurnal Matematika, Komputasi dan Statistika Blend Sains Jurnal Teknik QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Jurnal Multidisiplin Teknologi dan Arsitektur Journal of Informatics and Data Science (J-IDS) Jurnal Komputer dan Teknologi (JUKOMTEK) Journal of Accounting Law Communication and Technology Journal of Education Transportation and Business
Zulfahmi Indra, Zulfahmi
Uniersitas Negeri Medan
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry 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 Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 44 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Dynamic Programming Implementation for Delivery Route Optimization in E-Commerce Logistics Selfi Audy Priscilia; Zulfahmi Indra; Fahra Pebiana Putri
Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Vol. 5 No. 10 (2024): Jurnal Indonesia Sosial Teknologi
Publisher : Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59141/jist.v5i10.6423

Abstract

The rapid growth of e-commerce has created new challenges in logistics optimization, particularly in terms of delivery route efficiency. This research develops a dynamic programming model to optimize delivery routes in the context of e-commerce in Indonesia. Using a modified Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) approach, we implemented an algorithm that considers various factors such as distance, time, and cost. Simulations using synthetic datasets showed efficiency improvements of 18.7% in travel distance and 22.3% in delivery time compared to conventional methods. Field trials with an e-commerce partner resulted in a 21.5% reduction in travel distance and an increase in on-time delivery rate from 87% to 94%. Sensitivity analysis revealed that the algorithm's performance is most affected by demand fluctuations and changes in traffic conditions. Implementation challenges include integration with existing systems and consideration of workforce impact. This research opens avenues for further development in algorithm scalability, integration of sustainability factors, and adaptation to various geographical contexts, demonstrating significant potential for improving e-commerce logistics efficiency in the future.
Optimalisasi Rute Transportasi: Studi Kasus Algoritma Greedy Menggunakan Bahasa Pemrograman Pyhton Halawa, Sovantri Putra Paskah; Indra, Zulfahmi; Hutagalung, Fhadillah Br; Hasibuan, Najwa Latifah
Jurnal Multidisiplin Teknologi dan Arsitektur Vol 2, No 2 (2024): November 2024
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/motekar.v2i2.4018

Abstract

Masalah optimalisasi rute transportasi merupakan tantangan penting dalam berbagai aplikasi dunia nyata, seperti logistik, pengiriman barang, dan perencanaan transportasi. Salah satu pendekatan yang sering digunakan untuk menyelesaikan masalah ini adalah algoritma Greedy, yang menawarkan efisiensi waktu komputasi dengan cara membuat keputusan lokal terbaik pada setiap langkahnya. Meskipun algoritma ini tidak selalu memberikan solusi yang optimal, kesederhanaannya menjadikan pilihan yang menarik untuk aplikasi skala besar. Penelitian ini berfokus pada penerapan algoritma Greedy dalam mengoptimalkan rute transportasi, dengan menggunakan bahas pemrograman Pyhton sebagai platform implementasi. Studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan pengoptimalan rute untuk pengiriman barang ke sejumlah titik lokasi, di mana tujuan utama adalah meminimalkan total jarak tempuh dan waktu perjalanan. Implementasi algoritma Greedy dilakukan dengan menguji berbagai ukuran dan kompleksitas data rute transportasi.
Implementasi Algoritma Kriptografi Modern melalui Google Colab: Studi Kasus AES dan RSA Nasution, Adzkia Nur; Syahfitri, Ardilla; Indra, Zulfahmi
Jurnal Multidisiplin Teknologi dan Arsitektur Vol 2, No 2 (2024): November 2024
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/motekar.v2i2.3949

Abstract

Di era digital yang semakin cepat, enkripsi modern memainkan peran penting dalam menjaga keamanan dan privasi data, terutama di lingkungan teknologi yang semakin saling terhubung dan kompleks. Dengan semakin banyaknya ancaman dunia maya, termasuk serangan malware, phishing, ransomware, dan upaya peretasan data yang semakin canggih, keamanan informasi telah menjadi prioritas utama. Algoritma enkripsi modern, seperti Advanced Encryption Standard (AES) dan Rivest-Shamir-Adleman (RSA) memastikan data terlindungi baik dari segi kerahasiaan, integritas, dan otentikasi. AES dikenal luas karena kecepatan dan efisiensinya dalam mengenkripsi data dengan ukuran blok tetap, sedangkan RSA, salah satu algoritma kriptografi asimetris paling terkenal, menggunakan kunci publik dan pribadi serta memberikan keamanan (Anwar, et al, 2018). Keduanya telah terbukti menggagalkan berbagai ancaman dan banyak digunakan dalam aplikasi sehari-hari seperti komunikasi yang aman, transaksi keuangan online, dan melindungi data sensitif. Seiring berkembangnya teknologi, platform seperti Google Colab memberikan solusi yang efisien dan mudah diakses untuk menerapkan dan menguji algoritma kriptografi ini. Google Colab memungkinkan peneliti, pengembang, dan profesional melakukan eksperimen kriptografi tanpa perangkat keras yang mahal, cukup dengan memanfaatkan kekuatan komputasi yang disediakan oleh Google Cloud. Artikel ini menjelaskan cara mengimplementasikan algoritma AES dan RSA menggunakan Google Colab, mulai dari menginstal perpustakaan yang diperlukan hingga penjelasan kode mendetail dan menganalisis hasil enkripsi dan dekripsi data.  Selain itu, diskusi ini mencakup manfaat utama penggunaan platform cloud untuk pengembangan dan pengujian kriptografi seperti skalabilitas, fleksibilitas, dan ketersediaan sumber daya komputasi yang besar.  Namun, hal ini tidak menutup kemungkinan adanya tantangan, seperti risiko perlindungan data di google cloud dan kemungkinan ketergantungan pada infrastruktur pihak ketiga. Selain itu, artikel ini mengeksplorasi kemungkinan masa depan kriptografi dalam platform cloud termasuk integrasi teknologi blockchain dan komputasi kuantum yang diharapkan dapat merevolusi keamanan digital di masa depan. Pendekatan komprehensif ini memungkinkan artikel ini memberikan pemahaman yang lebih luas tentang pentingnya enkripsi dalam menjaga keamanan data di era digital dan bagaimana komputasi awan dapat mendukung perkembangannya secara efektif dan efisien.
Evaluasi Kuantitatif Penggunaan Algoritma RSA pada Aplikasi Shopee Pay: Kecepatan vs Keamanan Adwitia, Keysa Shifa; Putri, Rezkya Nadilla; Indra, Zulfahmi
TEKNIKA Vol. 19 No. 1 (2025): Teknika Januari 2025
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.13999671

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi masalah kecepatan dan keamanan transaksi pada aplikasi ShopeePay dengan algoritma RSA, sebuah teknik kriptografi asimetris yang banyak digunakan. Tujuannya adalah menentukan pengaruh ukuran kunci RSA (512-bit, 1024-bit, 2048-bit) terhadap waktu pemrosesan enkripsi dan dekripsi, serta keamanan terhadap serangan brute force. Metode yang digunakan mencakup pengujian pada berbagai volume data (100 KB, 1 MB, 10 MB) untuk mengevaluasi kecepatan dan keamanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ukuran kunci yang lebih besar meningkatkan keamanan tetapi memperlambat transaksi. Kunci 1024-bit memberikan keseimbangan terbaik antara kecepatan dan keamanan, sementara kunci 2048-bit cocok untuk keamanan lebih tinggi dengan kecepatan lebih lambat. Penelitian ini memberikan panduan penting bagi pengembang aplikasi digital dalam memilih ukuran kunci yang sesuai untuk melindungi data transaksi di Shopee Pay.
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN STUNTING PADA ANAK BALITA BERBASIS WEB DI PUSKESMAS MAYOR UMAR DAMANIK KOTA TANJUNGBALAI Evaliana Sembiring, Khatrin; Indra, Zulfahmi; Yandra Niska, Debi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11953

Abstract

Pertumbuhan dan perkembangan anak balita memerlukan perhatian orang tua, terutama karena masa ini merupakan fase emas untuk membentuk kecerdasan dan kesehatan anak. Stunting, yang merupakan kondisi malnutrisi dan hambatan pertumbuhan, ditandai dengan tinggi badan yang tidak sesuai untuk usia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis web untuk penentuan stunting pada anak di Puskesmas Mayor Umar Damanik, Kota Tanjungbalai, menggunakan algoritma Naïve Bayes. Algoritma ini dipilih karena akurasinya yang tinggi dengan data pelatihan yang terbatas. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini meliputi NIK, nama, tanggal lahir, tinggi badan, dan berat badan, dengan 100 data balita dari posyandu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mencapai akurasi tinggi dalam pengklasifikasian, dengan persentase stunting sebesar 50%, pra-stunting sebesar 28%, dan status normal sebesar 22%. Penggunaan algoritma Naive Bayes terbukti efektif dalam menganalisis faktor-faktor risiko yang mempengaruhi kondisi stunting, memberikan kontribusi signifikan bagi upaya deteksi dini dan intervensi tepat guna dalam penanganan stunting di tingkat puskesmas. Penelitian ini menyarankan pengembangan lanjutan melalui penggunaan algoritma klasifikasi lain seperti Decision Tree untuk meningkatkan akurasi dan keandalan sistem.
IMPLEMENTASI ALGORITMA HEURISTIK DALAM PENYELESAIAN MASALAH TRAVELLING SALESMAN PROBLEM PADA OPTIMASI JALUR PENGIRIMAN MAKANAN UNTUK LAYANAN ONLINE MENGGUNAKAN PYTHON Lorinez, Yohana; Indra, Zulfahmi; Paramitha Purba, Desni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12336

Abstract

Travelling Salesman Problem (TSP) adalah masalah dalam optimasi kombinatorial yang bertujuan menentukan rute terpendek untuk mengunjungi setiap kota sekali dan kembali ke kota awal. Dalam konteks layanan pengiriman makanan online, optimasi rute sangat penting untuk mengurangi waktu pengiriman dan biaya operasional. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan dan membandingkan algoritma heuristik, yaitu Nearest Neighbor Algorithm (NN) dan Simulated Annealing (SA), untuk menyelesaikan masalah TSP. Metode penelitian mencakup pembangunan graf berbobot menggunakan pustaka Python seperti NetworkX, perhitungan jarak antar titik menggunakan jarak Euclidean, dan evaluasi efisiensi algoritma berdasarkan total jarak perjalanan dan waktu komputasi.Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Nearest Neighbor mampu memberikan solusi awal yang cepat namun kurang optimal, sedangkan Simualated Annealing menghasilkan solusi yang lebih baik dengan kemampuan menghindari perangkap solusi lokal. Pada dataset simulasi dengan 10 dan 20 lokasi pengiriman, SA memberikan pengurangan jarak hingga 15% dibandingkan NN, dengan waktu komputasi yang tetap efisien. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma heuristik dapat menjadi solusi praktis untuk optimasi rute dalam layanan pengantaran makanan berbasis online
MENENTUKAN WARNA MAKE UP YANG COCOK BERDASARKAN JENIS SKINTONE PADA CITRA WAJAH MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER Syifa Cendikia, Yolanda; Taufik, Insan; Arnita, Arnita; Indra, Zulfahmi; Chairunisah, Chairunisah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12494

Abstract

Make up adalah produk kosmetik yang digunakan untuk mempercantik atau memperbaiki penampilan wajah dan kulit. Pemilihan warna make up yang sesuai dengan skintone seseorang merupakan aspek penting dalam dunia kecantikan. Skintone yang tidak sesuai dengan warna make up dapat mengurangi penampilan alami seseorang. Penelitian ini membahas pengembangan sistem berbasis citra yang mampu menentukan warna make up yang cocok berdasarkan jenis skintone pada citra wajah menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Sistem ini dirancang untuk menganalisis citra wajah, mengidentifikasi skintone, dan merekomendasikan warna make up yang sesuai. Data yang digunakan berasal dari citra wajah yang telah diklasifikasikan berdasarkan jenis skintone. Selanjutnya, algoritma Naive Bayes digunakan untuk melakukan klasifikasi dan prediksi warna make up yang paling cocok. Hasil penelitian sistem klasifikasi jenis skintone menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier dengan hasil pengujian dari 80 data training dan 20 data testing mendapat akurasi sebesar 85%. Hasil dari penelitian ini dapat membantu pengguna dalam memilih warna make up yang tepat secara otomatis, sehingga dapat menghemat waktu dan memberikan hasil yang lebih presisi. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi keakuratan sistem dan hasil menunjukkan bahwa pendekatan Naive Bayes memberikan hasil yang cukup akurat dalam menentukan rekomendasi warna make up berdasarkan skintone.
Comparison of supervised machine learning methods in predicting the prevalence of stunting in north sumatra province Saragih, Vinny Ramayani; Arnita, Arnita; Indra, Zulfahmi; Taufik, Insan; Sinaga, Marlina Setia
Journal of Soft Computing Exploration Vol. 5 No. 4 (2024): December 2024
Publisher : SHM Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52465/joscex.v5i4.498

Abstract

Stunting is a growth and development disorder in children caused by chronic malnutrition and repeated infections. Stunting has significant short- and long-term impacts and is one of the major health issues currently faced by Indonesia. The prevalence of stunting in North Sumatra Province is 18.9%, and the provincial government aims to reduce this prevalence to 14% by 2024. This study aims to compare the performance of several supervised machine learning methods in predicting stunting prevalence in North Sumatra Province. The data used is secondary data from 2021 to 2023, covering 33 districts/cities in the province. This study evaluates three machine learning models: Support Vector Regression (SVR), Decision Tree, and Random Forest, using evaluation metrics such as Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The analysis results show that Random Forest provides the most accurate and consistent predictions, with lower MSE, MAE, RMSE, and MAPE values compared to the other models in most areas. Decision Tree yields good results in some regions but tends to produce higher errors in certain cases. SVR exhibits a more varied performance, with some regions showing higher prediction errors. Overall, Random Forest is the superior model for predicting district/city-level data, although model selection should be tailored to the data characteristics and application needs
Penerapan Metode SMART Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Sosial Bagi Keluarga Miskin Simanungkalit, Ada Novisari D.; Khairani, Nerli; Indra, Zulfahmi; Al Idus, Said Iskandar
bit-Tech Vol. 7 No. 2 (2024): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v7i2.1814

Abstract

Kemiskinan merupakan permasalahan utama yang dihadapi banyak negara di dunia, termasuk Indonesia, yang menghambat tercapainya kesejahteraan masyarakat karena berdampak pada rendahnya kualitas sumber daya manusia dan sulitnya memenuhi kebutuhan dasar. Salah satu upaya untuk mengatasi kemiskinan adalah melalui pemberian bantuan sosial kepada keluarga miskin. Namun, penyaluran bantuan ini sering kali tidak berjalan optimal akibat data penerima yang tidak akurat, sehingga memicu konflik dan protes. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kelayakan penerimaan bantuan sosial bagi keluarga miskin di Gereja Bethel Pembaruan Duri dengan menggunakan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique). Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan, seperti identifikasi masalah, studi lapangan, kajian literatur, analisis, penerapan metode, serta pengujian dan validasi hasil. Data penelitian mencakup informasi dari 70 jemaat, meliputi nama, alamat, jumlah tanggungan, status pernikahan, tingkat pendidikan kepala keluarga, penghasilan, dan pengeluaran rumah tangga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jemaat dengan nilai akhir >=0,65 layak menerima bantuan, nilai antara >= 0,50 hingga  <=0,64 dipertimbangkan lebih lanjut berdasarkan jumlah tanggungan dan penghasilan, sementara nilai <= 0,49 dianggap tidak layak. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Metode SMART efektif dalam menentukan kelayakan penerimaan bantuan sosial, karena mampu meminimalkan masalah ketidakakuratan data penerima, sehingga membantu meningkatkan efisiensi dan keadilan dalam proses distribusi bantuan sosial.
Implementation of the Caesar Chiper Method in Cryptography for Message Data Security Hidayat, Muhammad Ferdiansyah; Ridho, Muhammad; Indra, Zulfahmi
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol 3, No 2 (2024): December 2024
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v3i2.4027

Abstract

Data security in the digital era is a very important aspect, especially in maintaining the confidentiality and integrity of information transmitted over the network. One of the classic cryptographic methods that is often used to secure messages is the Caesar Cipher. This method uses a simple substitution technique, where each letter in the message is shifted a certain number of steps in the alphabet. This research discusses the implementation of the Caesar Cipher method as a basic solution for message data security. Although this algorithm is relatively easy to implement and understand, the Caesar Cipher has weaknesses, mainly due to its fixed shifting pattern making it vulnerable to brute force attacks or frequency analysis. Through testing and implementation, this research shows how Caesar Cipher works in the encryption and decryption process, and evaluates its effectiveness in protecting messages from unauthorized access. The results show that this method, although less powerful than modern algorithms, can still be used for certain scenarios that do not require a high level of security. On the other hand, the weaknesses underscore the importance of developing and using more complex cryptographic methods to protect more sensitive information in today's digital era.
Co-Authors Abdi Setiawan Adidtya Perdana, Adidtya Adwitia, Keysa Shifa Alsya Adelia Putri Ananda Hatmi, Reza Anastasya Carity S, Disty Angga Warjaya ARNAH RITONGA, ARNAH Arnita Arnita Asra, Naufal Aqiilah Barus, Angelica Chairunisah Chairunisah, Chairunisah Dede Yusuf Wagiman DIdi Febrian Evaliana Sembiring, Khatrin Fahra Pebiana Putri Farhan Ramadhan, Haikal Fauzan, M Rosyid Halawa, Sovantri Putra Paskah Hamidah Nasution Harahap, Muhammad Abarorya Hasibuan, Najwa Latifah Hermawan Syahputra Hidayat, Muhammad Ferdiansyah Hijka Listia Hutagalung, Fhadillah Br Ida Ayu Putu Sri Widnyani Inna Muthmainnah Insan Taufik Kana Saputra S Kartika, Dinda Khairani, Nerli Khusnul Arifin . Lorinez, Yohana Lubis, Afiq Alghazali Lubis, Muhammad Ghafur Rahman Luge, Miclyael M. Reza Pratama Harahap MANSUR AS Manullang, Sudianto Muhammad Andika Muslim Muhammad Rheza Palevi Muhammad Ridho Nasution, Adzkia Nur Nasution, Hamidah . Neltriana Syafira Niska, Debi Yandra Nouri, Maulana Al Pandiangan, Gus Rosauli Paramitha Purba, Desni Pratama, Ega Purba, Jogi Putri, Repi Meilani Putri, Rezkya Nadilla Rahmah, Nadya Ramayani Siagian Rinjani Cyra Nabila Risna Simorangkir Rizky Ananda Sabina Wardaniah Said . Iskandar Saketang, Tia Risky Yasmin Saragih, Vinny Ramayani Savana HSB, Muhammad Alby Selfi Audy Priscilia Siagian, Angel Agasari Simamora, Elmanani Simanjorang, Rio Givent A Simanulang, Mika Monica Fransiska Simanungkalit, Ada Novisari D. Sinaga, Marlina Setia Sipahutar, Nuriana siti wulandari Sitompul, Dicky Sambora Sri Mulyana subanar subanar Sultan Lazuardiansyah Syahfitri, Ardilla Syarida Aini, Desti Syifa Cendikia, Yolanda Venina Agustine Wahabi Hasibuan, Rahman Yulita Molliq Rangkuti Zai, Samuel Anaya Putra