Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.866
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INFORMAL: Informatics Journal JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Tika jeti International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Minfo Polgan (JMP) Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Prioritas : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Multidisiplin Pengabdian Kepada Masyarakat (M-PKM) Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms Gameology and Multimedia Expert Depik Jurnal Ilmu-Ilmu Perairan, Pesisir, dan Perikanan Journal of Industrial Engineering and Management
Mutasar
Universitas Islam Kebangsaan Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Nursing Social Sciences

Published : 40 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 40 Documents
Search

 1   2   3   4 
Analisa Pengembangan Digital Marketing Pada Aplikasi Action Mobile Bangking Bank Aceh Syariah Dalam Melayani Kebutuhan Transaksi Nasabah Putri Raihatul Jannah; Cut Fadhilah; Mutasar; Nunsina
Jurnal Elektronika dan Teknologi Informasi Vol 5 No 2 (2024): September 2024
Publisher : LPPM-UNIKI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5201/jet.v5i2.492

Abstract

Action Mobile Bangking merupakan layanan yang ditawarkan oleh Bank Aceh Syariah untuk mempermudah transaksi keuangan melalui smartphone. Meningkatnya pertumbuhan transaksi digital di indonesia yang semakin hari semakin meningkat, membuat banyaknya bank-bank pesaing mulai meningkatkan kualitas layanan dan fitur-fitur terbaru pada mobile bangking, mengingat Bank Aceh merupakan Bank Daerah (BPD) maka dari itu perlu dilakukan Analisa Pengembangan atau Persamaan Digital Marketing Pada Aplikasi Action Mobile Bangking Bank Aceh hingga mampu memberikan alternatif dalam melayani kebutuhan Transaksi Nasabah. Menggunakanl metode Technologyl Acceptance Modell (TAM) danl perhitungan Usability yangl dapat menjadil acuan dalaml menetapkan berbagail pemanfaatan danl penggunaan TIl dari perspektifl pengguna terhadapl manfaat danl perspektif terhadapl penggunaan. Hasil Analisa pengukuranl TAM Perceivedl Ease ofl Use (PEOUl) yaitu sebesarl 95% yangl artinya memilikil nilai yang sangatl layak. Kemudianl hasil lperhitungan Usability diperolehl hasil pengukuranl TAM Perceivedl Usefulness (lPU) yaitu sebesarl 96%, serta erorr 5% yangl menunjukkan bahwal hasil pengukuranl Usability aplikasil Action Mobile memilikil nilai sangatl layak. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi penambahan fitur ke pada pihak Bank Aceh Syariah guna melayani kebutuhan transaksi nasabah serta meningkatkan jumlah pengguna baru.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Forwad Chaning Berbasis Web Faisal Hadi; Mutasar; Chaeroen Niesa; Amrullah
Jurnal Elektronika dan Teknologi Informasi Vol 5 No 2 (2024): September 2024
Publisher : LPPM-UNIKI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5201/jet.v5i2.494

Abstract

Sistem pakar merupakan sistem komputer yang berisi seperangkat aturan untuk memecahkan masalah seperti seorang pakar. Diabetes mellitus merupakan penyakit kronis dikerenakan terdapat gangguan pada sistem metabolisme dalam tubuh, yaitu saat organ pankreas tidak dapat menghasilkan hormon insulin sesuai dengan kebutuhan. Diabetes mellitus dibagi dalam dua tipe yaitu: Diabetes mellitus tipe 1 dan diabetes mellitus tipe 2. Faktor yang paling mempengaruhi seseorang terdiagnosa penyakit diabetes mellitus yaitu faktor keturunan dan obesitas. Salah satu cara untuk mencegah penyakit diagnosa mellitus ini dengan memberikan informasi yang akurat dan jelas di harapkan dapat di terapkan di kehidupan setiap hari. Forward chaining atau yang dapat disebut juga runut maju merupakan penalaran yang dilakukan dari sebuah fakta atau statement yang mengarah pada kesimpulan yang dihasilkan dari fakta tersebut merupakan metode penelitian yang akan digunakan dalam sistem pakar. Sistem pakar ini diharapkan dapat membantu masyarkat umum untuk mendiagnosa penyakit diabetes mellitus sendiri. Sistem pakar diagnosa penyakit diabetes mellitus ini dirancang dengan basis web yang menggunakan bahasa pemrograman yaitu PHP dan MySQL. Pada sistem pakar diagnosa penyakit diabetes mellitus ini, akan diajukan beberapa pertanyaan untuk menemukann jawaban. Setelah semua pertanyaan dapat terjawab, maka akan diketahui hasil diagnosa seperti nama gejala penyakit, definisi penyakit.
SENTIMENT CLASSIFICATION MODEL BASED ON COMPARATIVE STUDIES USING MACHINE LEARNING TECHNOLOGY J PRAYOGA; T. Irfan Fajri; Febri Dristyan
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 11 No. 3 (2026): JITK Issue February 2026
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v11i3.7105

Abstract

The development of social media has generated large amounts of text data, which is a valuable source for sentiment analysis. This study aims to conduct a comparative study of sentiment classification models on Indonesian-language YouTube comments, specifically comparing lexicon-based approaches, traditional machine learning models (Naive Bayes), and deep learning models (LSTM). Data was collected from YouTube videos themed around the youth generation and demographic bonuses, totaling 9,162 comments that underwent comprehensive text preprocessing. Model performance evaluation was conducted using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that the LSTM model outperforms Naive Bayes with an accuracy of 78.78% and an average F1-score of 0.79, compared to Naive Bayes, which only achieves an accuracy of 62.08% and an F1-score of 0.54. Although LSTM offers higher performance, the Naive Bayes model remains relevant due to its simplicity and efficiency. This study makes an important contribution to the selection of sentiment classification models for the Indonesian language and suggests the development of hybrid models and the use of contextual features for more optimal results. The LSTM model outperforms Naive Bayes with an accuracy of 82.15% (improved from 78.78% through enhanced regularization) and an average F1-score of 0.84. Comprehensive hyperparameter tuning via grid search and expanded manual annotation (40% of the dataset with κ=0.83) ensures robust model evaluation and reduces labeling bias. The study provides methodologically sound benchmarks for Indonesian sentiment analysis
Integration of Edge Computing and Wireless Sensors for Energy Efficiency Monitoring in Solar Panels Cut Susan Octiva; T. Irfan Fajri; Handry Eldo; Ayuliana Ayuliana; Nur Amalia Hasma
International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Vol. 6 No. 1 (2026): APRIL 2026
Publisher : Lembaga Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA), Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/ijsecs.v6i1.6797

Abstract

Increased demand for renewable energy has driven the development of efficient monitoring systems to optimize solar panel performance. This study aims to implement and evaluate the integration of edge computing technology with wireless sensor networks (WSN) in real-time solar panel energy efficiency monitoring systems. This approach is designed to overcome the limitations of conventional monitoring systems that still rely on centralized computing and exhibit high latency in data collection. The research method includes designing an edge computing-based system architecture, installing wireless sensors to measure key parameters (voltage, current, light intensity, and temperature), and applying energy efficiency algorithms at the edge to process data locally. The data is then sent to the cloud for in-depth analysis and visualization of system performance. Testing was conducted by comparing data transmission efficiency, response time, and measurement accuracy between edge-based and conventional systems. The results of the study show that the integration of edge computing and wireless sensors can increase monitoring efficiency by up to 28.4%, reduce system latency by 35.7%, and increase data accuracy by 12.6% compared to conventional systems that are entirely cloud-based. In addition, bandwidth consumption is significantly reduced because the computing process is done on the edge.
Implementasi Teknologi Informasi pada UMKM: Tantangan dan Peluang Cut Susan Octiva; Putri Ekaresty Haes; T. Irfan Fajri; Handry Eldo; Muhammad Lukman Hakim
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13823

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji implementasi teknologi informasi pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM), dengan fokus pada tantangan dan peluang yang dihadapi dalam proses tersebut. Teknologi informasi (TI) memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi operasional, daya saing, dan kapasitas inovasi UMKM. Namun, adopsi TI di kalangan UMKM masih menghadapi berbagai hambatan, seperti keterbatasan sumber daya finansial, kurangnya pengetahuan dan keterampilan teknologi, serta resistensi terhadap perubahan. Melalui pendekatan kualitatif, penelitian ini mengumpulkan data dari wawancara mendalam dengan pemilik dan manajer UMKM di berbagai sektor industri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun ada tantangan yang signifikan, UMKM yang berhasil mengintegrasikan TI dalam operasional mereka mengalami peningkatan produktivitas, akses pasar yang lebih luas, dan kemampuan untuk menawarkan produk dan layanan yang lebih inovatif. Selain itu, ditemukan bahwa dukungan eksternal, seperti pelatihan dan subsidi pemerintah, serta kerjasama dengan penyedia teknologi, sangat membantu dalam mengatasi hambatan implementasi TI.
Penggunaan Teknik Data Mining untuk Analisis Perilaku Pengguna pada Media Sosial Cut Susan Octiva; T. Irfan Fajri; Emma Budi Sulistiarini; Suharjo Suharjo; Uli Wildan Nuryanto
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13936

Abstract

Metode data mining digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis perilaku pengguna media sosial. Media sosial, yang menghasilkan volume data yang besar dan beragam, telah menjadi platform utama bagi individu untuk berinteraksi dan berbagi informasi. Penelitian ini berfokus pada mengekstraksi pola-pola tersembunyi dan memahami perilaku pengguna yang kompleks dengan menggunakan teknik data mining. Data dikumpulkan dari platform media sosial, diproses sebelum menggunakannya, dan digunakan algoritma pemrosesan data seperti clustering, association rule mining, dan analisis sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode data mining dapat mendeteksi pola perilaku pengguna yang berbeda, seperti preferensi konten, pola interaksi sosial, dan kecenderungan temporal. Mining aturan asosiasi menemukan hubungan antaraktivitas pengguna, sedangkan clustering mengelompokkan pengguna berdasarkan kesamaan perilaku. Analisis sentimen memberikan pemahaman tentang bagaimana pengguna melihat dan merasakan sesuatu. Hasil ini dapat digunakan untuk berbagai aplikasi praktis, seperti strategi pemasaran yang lebih efektif, peningkatan fitur platform, dan pengalaman pengguna yang lebih baik. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknik data mining adalah cara yang efektif untuk menganalisis perilaku pengguna di media sosial. Dengan mengetahui lebih banyak tentang perilaku pengguna, penyedia layanan dapat mengoptimalkan strategi mereka untuk memenuhi kebutuhan dan preferensi pengguna dengan lebih baik. Penelitian lebih lanjut disarankan untuk mengeksplorasi metode data mining lainnya dan menerapkannya pada dataset yang lebih luas.
Optimasi Kinerja Sistem IoT Menggunakan Teknik Edge Computing Dikky Suryadi; Cut Susan Octiva; T. Irfan Fajri; Uli Wildan Nuryanto; Muhammad Lukman Hakim
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 2 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i2.14102

Abstract

Internet of Things (IoT) telah menjadi salah satu teknologi kunci dalam menghubungkan berbagai perangkat untuk mendukung otomatisasi dan efisiensi di berbagai sektor. Namun, pertumbuhan eksponensial perangkat IoT juga menimbulkan tantangan besar dalam hal keterbatasan bandwidth, latensi, dan konsumsi daya yang tinggi pada jaringan. Teknik Edge Computing muncul sebagai solusi potensial untuk mengatasi tantangan ini dengan mendekatkan proses komputasi ke lokasi sumber data, mengurangi beban pada cloud, dan meningkatkan respon waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja sistem IoT melalui penerapan Edge Computing. Pendekatan ini melibatkan pemindahan sebagian besar beban kerja komputasi dari cloud ke node edge yang lebih dekat dengan perangkat IoT. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis komparatif terhadap kinerja sistem IoT dengan dan tanpa penggunaan Edge Computing berdasarkan beberapa metrik kinerja utama, termasuk latensi, konsumsi daya, dan efisiensi bandwidth. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Edge Computing secara signifikan mengurangi latensi sistem, meningkatkan efisiensi bandwidth, dan mengoptimalkan konsumsi daya. Selain itu, teknik ini juga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan pengolahan data yang lebih efisien pada perangkat IoT. Dengan demikian, Edge Computing dapat menjadi solusi efektif untuk mengatasi tantangan yang dihadapi oleh sistem IoT, sekaligus membuka peluang baru dalam pengembangan aplikasi IoT yang lebih cerdas dan responsif.
OPTIMALISASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK SELEKSI PENYEBAB DEMAM BERDARAH T. Irfan Fajri; Novia Hasdyna
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5538

Abstract

Demam berdarah dengue (DBD) merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat yang signifikan di Indonesia, terutama dalam menentukan faktor risiko utama yang memengaruhi penyebarannya. Pendekatan konvensional dalam seleksi penyebab DBD sering kali mengandalkan analisis deskriptif dan pengambilan keputusan manual, yang cenderung memakan waktu dan rentan terhadap subjektivitas. Oleh karena itu, penelitian ini mengaplikasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan berbasis data dalam seleksi faktor risiko DBD. Metode SAW memungkinkan evaluasi multikriteria, melibatkan kondisi lingkungan, perilaku masyarakat, dan data epidemiologis, dengan bobot yang ditentukan secara sistematis berdasarkan relevansi tiap kriteria. Studi ini menggunakan data kasus DBD dari wilayah tertentu, memanfaatkan proses normalisasi dan perhitungan agregasi bobot untuk mengidentifikasi faktor dominan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW mampu meningkatkan akurasi seleksi faktor risiko hingga 92%, serta mempercepat proses analisis secara signifikan dibandingkan pendekatan sebelumnya. Dengan demikian, metode SAW menjadi alat pendukung keputusan yang efektif, relevan, dan dapat diadaptasi dalam strategi mitigasi risiko DBD. Kata Kunci: Demam Berdarah, Pengambilan Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Faktor Risiko, Mitigasi Risiko. ABSTRACT Dengue fever (DF) remains a significant public health challenge in Indonesia, particularly in identifying the key risk factors influencing its spread. Conventional approaches to determining DF risk factors often rely on descriptive analysis and manual decision-making processes, which are time-consuming and prone to subjectivity. To address these limitations, this study implements the Simple Additive Weighting (SAW) method to optimize data-driven decision-making in selecting DF risk factors. The SAW method facilitates multi-criteria evaluation, incorporating environmental conditions, community behavior, and epidemiological data, with systematically assigned weights based on the relevance of each criterion. Using DF case data from specific regions, this study applies normalization processes and weight aggregation calculations to identify dominant risk factors. The findings reveal that the SAW method improves the accuracy of risk factor selection by up to 92% while significantly accelerating the analytical process compared to conventional approaches. Consequently, the SAW method serves as an effective, reliable, and adaptable decision-support tool for mitigating DF risk. Keywords: Dengue Fever, Decision-Making, Simple Additive Weighting (SAW), Risk Factors, Risk Mitigation. 
Peningkatan Kompetensi Guru melalui Pelatihan Koding dan Artificial Intelligence di Kabupaten Aceh Utara Mutasar Mutasar; Novia Hasdyna; Rozzi Kesuma Dinata; Chaeroen Niesa; Cut Fadhilah
Multidisiplin Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 5 No. 02 (2026): Multidisiplin Pengabdian Kepada Masyarakat, April-July 2026
Publisher : Sean Institute

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

Abstract

Guru sebagai tenaga pendidik memiliki peran strategis dalam menghadapi tantangan peningkatan literasi digital di era modern. Namun, keterbatasan pemahaman terhadap pemanfaatan teknologi, khususnya koding dan Artificial Intelligence (AI), menyebabkan proses pembelajaran berbasis digital belum optimal. Program Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi guru melalui pelatihan koding dan pemanfaatan AI sebagai alat bantu pembelajaran. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan pelatihan interaktif yang meliputi sosialisasi literasi digital, demonstrasi penggunaan koding dan AI, praktik langsung, serta evaluasi melalui pre-test dan post-test. Kegiatan ini dilaksanakan selama dua hari, yaitu pada tanggal 2–3 April 2026 di Kabupaten Aceh Utara, dengan melibatkan guru dari berbagai jenjang pendidikan. Hasil evaluasi menunjukkan adanya peningkatan pemahaman peserta terhadap pemanfaatan koding dan AI sebesar 78%, disertai perubahan sikap positif dalam penggunaan teknologi secara etis dan produktif. Peserta juga mampu mengimplementasikan dasar-dasar koding serta memanfaatkan AI dalam penyusunan materi pembelajaran. Program ini memberikan dampak nyata dalam meningkatkan literasi digital dan kompetensi guru, serta mendukung transformasi pembelajaran berbasis teknologi.
Reducing ammonia levels in catfish cultivation water using several aquatic plants Mustaqim Mustaqim; Mutasar Mustasar; Yusrizal Akmal; Mida Wahyuni; T. Irfan Fajri; Zaitun Ritaqwin
Depik Vol 11, No 3 (2022): DECEMBER 2022
Publisher : Faculty of Marine and Fisheries, Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.13170/depik.11.3.27723

Abstract

Catfish farming is one of the businesses that is very much in demand by the community, because it can improve the community's economy. However, not all catfish farming businesses can produce maximum results. This can be caused by several factors, both from feed, management and water quality. Decrease in water quality can be caused by feces and fish feed residue. Poor water quality can cause the growth process, physiology and level of fish behavior to be disturbed. Efforts that can be done is to use aquatic plants as phytoremediation. The plants used in this study were Azolla sp, Eichhornia crassipes, Lemna sp, Ipomoea aquatic. The design used in this study was a completely randomized design with 4 treatments and 3 replications. The parameters observed in this study were ammonia levels, pH, and plant population. The results showed that Eichhornia crassipes and Lemna sp were able to reduce ammonia levels in catfish cultured water by 0.01 mg/l at the end of the study.Keywords:AmmoniaWater plantsCatfish
Co-Authors ., Yustizar Akbar Arafat Amri Amri Amrullah Amrullah Amrullah Ayuliana Ayuliana Chaeroen Niesa Chaeroen Niesa Cut Fadhilah Cut Fadhilah Cut Susan Octiva Dikky Suryadi Dikky Suryadi Emma Budi Sulistiarini Fadhlilah, Cut Faisal Hadi Fajri, T Irfan Febri Agustian Febri Dristyan Handry Eldo Hera Novianti Isfannir Isfannir J PRAYOGA Jovi Antarea Jovi Antares Juanda Juanda Mida Wahyuni Miftahul Jannah Muhammad Aziz Muhammad Lukman Hakim Mustaqim Mustaqim Muttaqin Muttaqin Nelly Musyidah Niesa, Chaeroen Novia Hasdyna Nunsina, Nunsina Nur Amalia Hasma Nur Amalia Hasma Nur Faiza Putri Ekaresty Haes Putri Raihatul Jannah Razmi Wahyuni Rita, Zaitun Ritaqwin Rozzi Kesuma Dinata Sabrina Aulia Rahmah Salsabila, Cut Syahira Suharjo Suharjo Sujacka Retno T Irfan Fajri Ulfi Khairati Uli Wildan Nuryanto Uswatul Hasanah Uswatul Hasanah, Uswatul Vivi Asbar VIVI ASBAR Welnof Satria Wirdatul Jannah Yusrizal Akmal Zakial Vikki