This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Teknika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan 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 Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika 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 Griya Journal of Mathematics Education and Application Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Teknik: Jurnal Ilmu Teknik dan Informatika INCODING: Journal of Informatics and Computer Science Engineering Instal : Jurnal Komputer Kresna: Jurnal Riset dan Pengabdian Masyarakat Formosa Journal of Science and Technology (FJST) PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Jurnal Matematika, Komputasi dan Statistika Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health Innovative: Journal Of Social Science Research TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Jurnal Multidisiplin Teknologi dan Arsitektur Journal of Informatics and Data Science (J-IDS) Jurnal Komputer dan Teknologi (JUKOMTEK) Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Journal of Accounting Law Communication and Technology Journal of Education Transportation and Business Journal of Computer Science Advancements Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia
Claim Missing Document
Check
Articles

Pembelajaran Sistem Persamaan Linear Tiga Variabel Berbasis Koding Python untuk Mahasiswa Pemula Purba, Jogi; Indra, Zulfahmi; Asra, Naufal Aqiilah; Nouri, Maulana Al
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i1.6381

Abstract

Persamaan linear Tiga variabel merupakan konsep dasar dalam matematika yang penting untuk dikuasai oleh mahasiswa, khususnya pada bidang sains dan teknik. Namun, pemahaman terhadap konsep ini seringkali bersifat teoritis dan kurang terhubung dengan aplikasi nyata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan metode pembelajaran berbasis pemrograman Python yang akan membantu siswa pemula memahami konsep dan penyelesaian persamaan linear tiga variabel secara lebih praktis dan bermanfaat. Metode ini mencakup pembuatan modul pembelajaran interaktif dan penggunaan skrip Python sederhana untuk menyelesaikan berbagai jenis persamaan linear. Hasil evaluasi dari kelompok siswa menunjukkan bahwa metode ini memiliki kemampuan untuk meningkatkan pemahaman konseptual dan keterampilan komputasional siswa. Penggunaan Python juga terbukti bermanfaat untuk meningkatkan logika matematis siswa dan memvisualisasikan proses penyelesaian. Oleh karena itu, pemrograman dapat dimasukkan ke dalam pembelajaran matematika dasar untuk meningkatkan kualitas pembelajaran di era digital.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI (BPNT) BERBASIS WEB: STUDI KASUS: KELURAHAN CENGKEH TURI Syarida Aini, Desti; Febrian, Didi; Nasution, Hamidah; Iskandar Al Idrus, Said; Indra, Zulfahmi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13770

Abstract

Kemiskinan merupakan tantangan utama dalam pembangunan Indonesia, yang semakin diperburuk oleh krisis ekonomi 1998. Untuk mengatasi hal ini, pemerintah meluncurkan program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) melalui sistem uang elektronik bagi keluarga miskin, guna memastikan pemenuhan pangan dan meringankan beban pengeluaran. Program ini juga mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs). Namun, pengolahan data penerima BPNT di Kelurahan Cengkeh Turi masih dilakukan secara manual, menyebabkan proses yang lam dan subjektif. Oleh karena itu, dibutuhkan analisis menggunakan teknik data mining, seperti klasifikasi Naïve Bayes, untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi dalam hal akurasi penyaluran bantuan. Naïve Bayes dipilih karena merupakan algoritma klasifikasi yang efisien dan efektif, menggunakan probabilitas dan statistik untuk memprediksi kategori data. Meskipun mengasumsikan independensi antar atribut, algoritma ini tetap memberikan hasil yang baik. Hasil klasifikasi menggunakan Naïve Bayes menunjukkan akurasi sebesar 83,33%, dengan 16,67% data terdeteksi kurang tepat sasaran. Dari 20% data uji, 9 data diterima dan 21 data ditolak. Dengan 25 data yang sesuai dan 5 data yang tidak sesuai, sistem ini efektif mengidentifikasi kelompok yang membutuhkan bantuan berdasarkan variabel yang memiliki korelasi kuat dengan hasil klasifikasi.
IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM MENDETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH KAKAO Wahabi Hasibuan, Rahman; Taufik, Insan; AS, Mansur; Iskandar Al Idrus, Said; Indra, Zulfahmi
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.v9i4.14116

Abstract

Indonesia merupakan negara agraris dengan sektor perkebunan yang berperan penting dalam perekonomiannya. Kakao (Theobroma cacao L.) merupakan komoditas strategis yang berkontribusi pada ekspor, lapangan kerja, agribisnis, serta pertanian berkelanjutan. Namun, di Sumatera Utara, meskipun sektor perkebunan berkembang, produksi kakao menghadapi tantangan seperti alih fungsi lahan. Proses pemanenan kakao secara tradisional mengandalkan penilaian kematangan secara manual, yang rentan terhadap kesalahan akibat kelelahan dan subjektivitas manusia. Convolutional Neural Network (CNN) telah banyak digunakan dalam pengolahan citra karena kemampuannya mengenali pola dengan akurasi tinggi. Penelitian ini mengusulkan penggunaan CNN dengan Transfer Learning berbasis EfficientNetB0 untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah kakao. Dataset terdiri dari 360 gambar dalam kategori Mentah, Matang, Busuk, dan Unclassified, dengan teknik pra-pemrosesan seperti resizing, noise, rotasi, flipping, cropping, dan penghapusan latar belakang. Dataset dibagi menjadi 70% untuk pelatihan dan 30% untuk validasi, dengan optimasi hyperparameter. Model mencapai akurasi tinggi sebesar 99,71% pada data uji. Evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik. Selain itu, model berhasil diimplementasikan dalam aplikasi Android dengan fitur klasifikasi, riwayat, informasi, panduan, serta autentikasi pengguna. Sistem ini memungkinkan identifikasi kematangan buah kakao secara real-time dan praktis bagi petani.
IMPLEMENTASI METODE HAARCASCADE CLASSIFIER DALAM MENGIDENTIFIKASI OBJEK WAJAH MANUSIA Farhan Ramadhan, Haikal; Saputra S, Kana; Iskandar Al Idrus, Said; Indra, Zulfahmi; Taufik, Insan
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.v9i4.14143

Abstract

Keamanan menjadi aspek esensial dalam berbagai sektor, terutama pada era teknologi modern yang menuntut sistem pengamanan canggih. Salah satu inovasi dalam identifikasi dan autentikasi adalah pengenalan wajah, metode yang andal, tidak invasif, dan sesuai berbagai konteks. Dalam penelitian ini, algoritma Haar Cascade Classifier dan arsitektur jaringan saraf Inception V3 digunakan untuk meningkatkan efisiensi serta akurasi pengenalan wajah. Penelitian ini merespons tiga permasalahan utama, yaitu kebutuhan sistem keamanan modern, kendala akurasi, dan keandalan teknologi pengenalan wajah saat ini. Penelitian bertujuan menganalisis kemampuan dan kinerja Haar Cascade Classifier dalam mendeteksi wajah dengan variasi pose, serta mengoptimalkan implementasinya untuk memenuhi kebutuhan aplikasi dunia nyata. Metodologi meliputi pengumpulan data berupa citra wajah, pra-pemrosesan data (normalisasi piksel, augmentasi data, segmentasi wajah), serta pemisahan dataset untuk pelatihan (80%) dan pengujian (20%). Proses implementasi melibatkan Haar Cascade Classifier untuk deteksi wajah dan arsitektur Inception V3 untuk pengenalan wajah. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa dengan learning rate 10e-4, model mencapai akurasi 100%, jauh lebih tinggi dibandingkan learning rate 10e-6 yang hanya mencapai akurasi 56%.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MELAKUKAN KLASIFIKASI TINGKAT STRES SISWA SMA Anastasya Carity S, Disty; Arnita, Arnita; Simamora, Elmanani; Indra, Zulfahmi; Manullang, Sudianto
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.v9i4.14173

Abstract

Stres merupakan bagian dari psikologis yang dapat dialami oleh setiap individu. Dalam berbagai situasi yang mengancam, reaksi psikologis dan fisiologis dapat muncul sebagai reaksi terhadap stres. Berdasarkan dari data hasil riset kesehatan dasar (Riskesdas) tahun 2018, menunjukkan bahwa pravalensi penduduk indonesia pada umur >15 tahun yang mengalami gangguan mental emosional atau stres, sebanyak 706.688 orang (9,8%). Stres yang terjadi di dunia pendidikan yang dialami remaja dapat disebut sebagai stres akademik. Pentingnya mengetahui tingkat stres agar dapat memberikan penanganan yang tepat sesuai dengan tingkat stres yang dialami, sehingga dapat mencegah hal-hal yang tidak diinginkan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma naïve bayes untuk melakukan klasifikasi tingkat stres siswa SMA, sehingga dapat mengetahui tingkatan stres yang dialami oleh siswa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan preprocessing data dengan menggunakan label encoder, pembagian data menjadi data training dan data testing dengan rasio 80:20. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi dari implementasi algoritma naïve bayes sebesar 90%.
Development of Web-Based Learning Media for Matrix Operations and 4×4 Determinant Calculation with an Adaptation of the Sarrus Method Pandiangan, Gus Rosauli; Zulfahmi Indra; Barus, Angelica; Simanulang, Mika Monica Fransiska
Jurnal Mercumatika : Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 9 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26486/jm.v9i2.4648

Abstract

The objective of this study is to develop a web-based learning tool that can be used for matrix operations (addition, subtraction, and multiplication) as well as for calculating the determinant of a 4×4 matrix. As an alternative to the complex cofactor method for determinant calculation, an adapted version of the Sarrus method is utilized. The research and development (R&D) process follows a digital learning media development approach, consisting of needs analysis, prototype design, implementation, and evaluation stages. This learning tool integrates basic matrix operations with an extended adaptation of the Sarrus method, incorporating A1, A2, and A3 components for 4×4 matrices. This method enables determinant calculations to be performed in a more systematic and efficient manner compared to the cofactor method, while basic matrix operations provide a comprehensive understanding of linear algebra. The study results indicate that an interactive web-based learning resource has been successfully developed. The tool features an integrated calculator for matrix addition, subtraction, and multiplication operations, as well as determinant calculations with step-by-step visualizations. The creation of this learning tool simplifies previously complex calculations while significantly improving time efficiency for both basic operations and determinant calculations.
Implementation of a Hybrid Cryptosystem Using ChaCha20 and ECC for Image Encryption in an Android Application Zai, Samuel Anaya Putra; Debi Yandra Niska; Zulfahmi Indra; Kana Saputra; Adidtya Perdana
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 9 No. 4 (2025): Articles Research October 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i4.15274

Abstract

This study aims to develop an Android application capable of securely encrypting and decrypting images using a hybrid cryptographic method. The system combines the ChaCha20 algorithm as symmetric cryptography to encrypt image files, and Elliptic Curve Cryptography (ECC) as asymmetric cryptography to encrypt the ChaCha20 key. The key used is temporary (ephemeral), ensuring that only the intended recipient who possesses the appropriate ECC private key can decrypt the file. The application was developed using the Kotlin programming language in Android Studio, with a PHP-based backend and MySQL database. Testing was conducted using the black-box method and involved 15 beta testers to evaluate functionality, security, and usability aspects. The results show that all features of the application run properly, and the encryption and decryption processes can be performed efficiently and securely. Beta testers gave an average rating of 4.6 out of 5 and stated that the application is easy to use and provides sufficient protection for personal data. Therefore, the developed application successfully meets the objectives of the study and offers an alternative solution for securing image file transfers between users via Android devices.
Pengembangan dan Evaluasi Media Pembelajaran Interaktif Determinan Matriks Ordo N x N Berbasis Web dengan Kustomisasi Ordo dan Metode Saketang, Tia Risky Yasmin; Indra, Zulfahmi; Putri, Repi Meilani; Sipahutar, Nuriana
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i1.6402

Abstract

Media pembelajaran interaktif merupakan inovasi dalam dunia pendidikan yang dirancang untuk meningkatkan pemahaman siswa melalui keterlibatan aktif, visualisasi konsep, dan interaksi langsung dengan materi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi sebuah media pembelajaran interaktif berbasis web yang memfasilitasi pemahaman siswa terhadap materi determinan matriks, khususnya pada metode ekspansi kofaktor, Sarrus, minor, dan kofaktor. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (RD) dengan model pengembangan ADDIE. Hasil uji coba menunjukkan bahwa media ini mendapatkan penilaian sangat baik dari segi konten, tampilan, dan fitur interaktif, dengan mayoritas responden memberikan skor pada rentang 4 dan 5. Hal ini mengindikasikan bahwa media pembelajaran ini efektif dalam membantu siswa memahami konsep yang disampaikan. Dengan demikian, media ini layak digunakan sebagai salah satu alternatif pendukung proses belajar mengajar pada materi determinan matriks.
Pembelajaran Sistem Persamaan Linear Tiga Variabel Berbasis Koding Python untuk Mahasiswa Pemula Purba, Jogi; Indra, Zulfahmi; Asra, Naufal Aqiilah; Nouri, Maulana Al
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i1.6381

Abstract

Persamaan linear Tiga variabel merupakan konsep dasar dalam matematika yang penting untuk dikuasai oleh mahasiswa, khususnya pada bidang sains dan teknik. Namun, pemahaman terhadap konsep ini seringkali bersifat teoritis dan kurang terhubung dengan aplikasi nyata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan metode pembelajaran berbasis pemrograman Python yang akan membantu siswa pemula memahami konsep dan penyelesaian persamaan linear tiga variabel secara lebih praktis dan bermanfaat. Metode ini mencakup pembuatan modul pembelajaran interaktif dan penggunaan skrip Python sederhana untuk menyelesaikan berbagai jenis persamaan linear. Hasil evaluasi dari kelompok siswa menunjukkan bahwa metode ini memiliki kemampuan untuk meningkatkan pemahaman konseptual dan keterampilan komputasional siswa. Penggunaan Python juga terbukti bermanfaat untuk meningkatkan logika matematis siswa dan memvisualisasikan proses penyelesaian. Oleh karena itu, pemrograman dapat dimasukkan ke dalam pembelajaran matematika dasar untuk meningkatkan kualitas pembelajaran di era digital.
Melody Transcription from Monophony Audio with Fast Fourier Transform Simanjorang, Rio Givent A; Kana Saputra S; Said Iskandar Al Idrus; Zulfahmi Indra
Journal of Informatics and Data Science Vol. 3 No. 2 (2024): November 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Music has been an inseparable part of human life since ancient times. One form of music that is often studied is monophonic music, which consists of a single note played at a time. In the digital era, melody transcription has become an important aspect of music processing, allowing sound to be converted into musical notation. This study focuses on melody transcription from monophonic sound recordings using the Fast Fourier Transform (FFT) method. The research aims to analyze the accuracy of FFT in extracting frequency components from monophonic signals and converting them into musical notation. The research methodology involves collecting monophonic sound recordings from piano and guitar, preprocessing the audio to remove noise and normalize volume, applying FFT to extract frequency features, and mapping these frequencies into musical notation. The evaluation process is conducted using Dynamic Time Warping (DTW) and a confusion matrix to measure accuracy, precision, recall, and F1-score. The results show that the FFT-based transcription system achieves an accuracy rate of 99.24% for piano and 98.86% for guitar. The study also highlights the impact of noise and audio quality on transcription accuracy, as well as the limitations of FFT in detecting closely spaced frequencies. Despite these limitations, FFT proves to be an efficient method for melody transcription in simple monophonic music. Future research could explore hybrid approaches combining FFT with other pitch detection algorithms to improve transcription accuracy.
Co-Authors Abdi Setiawan Ada Novisari D. Simanungkalit Adidtya Perdana, Adidtya Adinda Soleha Adwitia, Keysa Shifa Adzkia Nur Nasution Agata Putri Handayani Simbolon Akbar Alif Haikal Aldrik Bastio Alfarizi Wijaya Alsya Adelia Putri Alya Namira Ammar Kamil Al Abror Ananda Hatmi, Reza Ananda Syafika Ananda, Rizky Anastasya Carity S, Disty Angel Agasari Siagian Angga Warjaya ARNAH RITONGA ARNAH RITONGA, ARNAH Arnita Arnita Arnita Ary Prandika Siregar Asra, Naufal Aqiilah Augis Dinanti Azis Kurniadi Azril Arfansyah Barus, Angelica Bryant Tinambunan Buulolo, Calvin Sahputra Callysa Elistia Chairunisah Chairunisah, Chairunisah Christian Nicholas Sinaga Claudia Agatha Br. Trigan Dede Yusuf Wagiman Denny Haris DIdi Febrian Drilanang, Mhd Ilyasyah Ega Pratama Evaliana Sembiring, Khatrin Fahra Febiana Putri Fahra Pebiana Putri Farezi, Nazwar Farhan Ramadhan, Haikal Fauzan, M Rosyid Gerhard Hasangapon Parapat Halawa, Sovantri Putra Paskah Harahap, Muhammad Abarorya Hasibuan, Muhammad Alby Savana Hasibuan, Najwa Latifah Hidayat, Muhammad Ferdiansyah Hijka Listia Hutagalung, Fhadillah Br Inna Muthmainnah Insan Taufik Jatmiko Althaf Aziz Jonathan Rio Gultom Kana Saputra S Khairany Zuhriyyah Jinan Hsb Khusnul Arifin . Lasker Pangarapan Sinaga Lastri Putri Silaban Lubis, Fauzan Azima Lubis, Muhammad Ghafur Rahman M. Farel Revansha Buulolo M. Gali Almahdi M. Reza Pratama Harahap MANSUR AS Manullang, Sudianto Marpaung, Faridawaty Melika Debiyana Putri Miftahul Janna Muhammad Andika Muslim Muhammad Iqbal Fahrezzi Muhammad Raffi Akbar Tjg Muhammad Rafli Wijaya Muhammad Ridho Muhammad Rizki Alfahri Muhammad Rosyid Fauzan Muhammad Zidane Al-Kautsar Nadya Rahmah Nafil Rizq Trianto Najwatul Khoiriah Nasution, Adzkia Nur Nasution, Hamidah . Nayla Luthfiah Hanan Neltriana Syafira Nerli Khairani Niska, Debi Yandra Nouri, Maulana Al Palevi, Muhammad Rheza Pandiangan, Gus Rosauli Parapak, R Putri Angela Pedro Stella Mario Meyar Waruwu Pratama, Ega Purba, Jogi Putri, Repi Meilani Putri, Rezkya Nadilla Rahmah, Nadya Raihan Insan Pratama Siagian Ramayani Siagian Ridho Affandi Rinjani Cyra Nabila Risna Simorangkir Rizal Muslim Sinaga Rumahorbo, Gilbert Aldrich Sabina Wardaniah Said . Iskandar Saketang, Tia Risky Yasmin Samosir, Wahyu Ardiantito Saragih, Vinny Ramayani Savana HSB, Muhammad Alby Sebastian Saut Marulitua Sinaga Selfi Audy Priscilia Shabrina Husna Batubara Shaqila Rahmayani Simamora, Elmanani Simanjorang, Rio Givent A Simanulang, Mika Monica Fransiska Sinaga, Marlina Setia Sipahutar, Nuriana siti wulandari Sitompul, Dicky Sambora Sri Mulyana subanar subanar Sultan Lazuardiansyah Susiana SUSIANA Suvriadi Panggabean Syahfitri, Ardilla Syarida Aini, Desti Syifa Cendikia, Yolanda Syti Salwaa Triwanti Andini Hutasoit Wahabi Hasibuan, Rahman Walidin, Adamsyach Prana Willy Pramudia Ananta Yasifiati Hia Yulita Molliq Rangkuti Zai, Samuel Anaya Putra Zai, Tri Sapta Warman Zevan Irfandi Surbakti