Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.881
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Jurnal Sains Indonesia Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA) APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat : Kreasi Mahasiswa Manajemen Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Journal of Cultural Relativism (JCR)
Ilham Fauzi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
SENTIMENT ANALYSIS ON TWITTER SOCIAL MEDIA ACCOUNTS: SHOPEECARE USING NAIVE BAYES, ADABOOST, AND SVM(EVOLUTION) ALGORITHM COMPARATIVE METHODS Rizky Nugraha Pratama; Ghina Amanda Kamila; Kresna Lazani T; Ilham Fauzi; Muhammad Reynaldo Oktaviano; Dedi Dwi Saputra
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol 19 No 1 (2022): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Period of
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/techno.v19i1.3086

Abstract

The growth of Indonesian e-commerce is increasing along with the growth of internet use in Indonesia. In 2015, there were 92 million internet users in Indonesia. One of the popular online shopping platforms in Indonesia is Shopee. One of the services to see the response and reporting of problems from users, including shopeecare. shopeecare was created on the social media platform twitter to help facilitate communication between customers. with the amount of customer enthusiasm in tweeting and Retweeting existing content, we decided to research about Sentiment analysis on twitter social media accounts: Shopeecare uses the SMOTE NB, ADboost, and SVM comparison methods. From the data, the comparison results from the test experiments used the Smote + Naive Bayes, Smote + Naive Bayes + Adaboost, and Smote + SVM models. It is known that the Accuracy, Precision, AUC values of the Smote + SVM algorithm are higher than other algorithms, namely Accuracy 76.24%, Precision 75.65%, AUC 0.822. From the results of the algorithm comparison, it shows that the algorithm in determining the sentiment of the complaint and not complaint analysis is better than other algorithms.
Evaluasi Model Machine Learning Klasifikasi Gerak Tangan Untuk Sistem Kontrol Prototipe Prostesis Tangan I Made Esa Darmayasa Adi Putra; Ilham Fauzi; Karuna Sindhu Krishna Prasad; I Made Putra Arya Winata; I Wayan Widhiada
Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Vol 22 No 1 (2023): (Januari - Juni) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2023.v22i01.P18

Abstract

Obstacles in the form of loss of function of body parts will cause difficulty in carrying out normal activities. In the application of electromyography (EMG) and electroencephalography (EEG) sensors that are not good at compensating for various kinds of human physical conditions, force sensing resistor (FSR) sensors can be an alternative to EMG and EEG in hand prostheses. In planning the neural network model, the data needed for the actual output is only in the form of hand gestures for post-amputation non-patients. Long Short Term Memory (LSTM) is used because it can handle data processing in the long run which is one of the conditions that arise in sequential data processing. The resulting evaluation metrics are in the form of accuracy values in training data with epoch 200 and accuracy in data testing. The first result with no dropout variation shows the accuracy value in training is 0,9449 and the accuracy in testing is 0,961 with the loss value in training is 0,1284 and the loss in testing is 0,0717. The second result with dropout variations shows the accuracy value in training is 0,9699 and accuracy in testing is 0,9688 with a loss value in training is 0,0803 and loss in testing is 0,1061. the metrics accuracy evaluation generated on the dataset has exceeded the value of 0,9. This indicates that the model has run well for the classification of 11 movements. Keyword — Control System; machine learning; moving arm; prostesis arm.
PENGENALAN PENTINGNYA MENJAGA KESEHATAN DI MASA PANDEMI KEPADA ANAK - ANAK DI PANTI YATIM MIZAN AMANAH BINTARO Dimas Nurfadilah; Ilham Fauzi; Ermita Surya Douanna; Puteri Maharani
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat : Kreasi Mahasiswa Manajemen Vol 2, No 1 (2022): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat : Kreasi Mahasiswa Manajemen
Publisher : Unpam Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/kmm.v2i1.20986

Abstract

Tujuan Pengabdian Kepada Masyarakat ( PKM) Mahasiswa ini adalah untuk memberikan pengetahuan dan pemahaman kepada anggota Yayasan Panti Mizan Amanah Bintaro yang beralamat di Jalan Bintaro Utama 3 Blok AP No.50A, Bintaro,Kecamatan.Pd. Aren,Kota Tangerang Selatan, Banten. Adapun Metode kegiatan ini adalah mendatangi yayasan tersebut dan memberikan edukasi pada masa pandemi Covid-19 ini Hasil dari kegiatan tersebut adalah para peserta menjadi lebih mengerti tentang apakah itu Covid-19, serta cara mencegah dan terhindar dari Covid-19, sehingga ke depan Panti Mizan Amanah Bintaro, bisa tetap kreatif dan ceria walau dalam masa pandemi dengan cara menaati protokol covid-19.
Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Produk Dan Pelayanan Seblak Rorongkong Teh Memey Kota Bogor Putri Sakti Fujiyanti A.; Raisa Fasya; Viona Kesya Sundari; Ghaisya Raihana; Ilham Fauzi; Khoirul Aziz Husyairi; Tina Nur Ainun; Ai Imas Faidoh Fatimah
Jurnal Sains Indonesia Vol. 4 No. 2 (2023): Vol 4 No 2 (2023): Volume 4, Nomor 2, 2023 (Juli)
Publisher : PUSAT SAINS INDONESIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59897/jsi.v4i2.149

Abstract

This research is based on the tendency of consumers to consume spicy food in Bogor City, namely Seblak. Seblak is a spicy food that is in great demand by teenagers to adults. Seblak comes from the word "nyeblak" which means "shocking". One of the various ways to observe consumers' wants and needs for seblak is to analyze the satisfaction of customers visiting the Seblak Rorongkong Teh Memey Shop in Bogor City. The method used in analyzing consumer preferences for seblak shop is Importance Performance Analysis (IPA). This method is applied in order to rank various attributes and identify the efforts that need to be made by the seblak shop in making improvements. Data collection was carried out using a questionnaire to 100 respondents with an age range of 17-35 years. The data obtained was analyzed to produce attributes that have a level of compatibility between the level of importance and level of performance which was then analyzed using a Cartesian diagram to observe the level of importance and level of performance of Kedai Seblak Rorongkong Teh Memey. The results of the analysis will be applied to determine the right strategies and corrective actions to improve the performance of the seblak shop.
Optimasi Performansi Sistem Kontrol Prosthesis Lengan Dengan Menggunakan Metode PID Tuning Dengan MATLAB Karuna Sindhu Krishna Prasad; Ilham Fauzi; I.M.E. Darmayasa Adiputra; I.M.P. Arya Winata; I.W. Widhiada
Jurnal Teknologi Elektro Vol 22 No 2 (2023): (Juli - Desember) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2023.v22i02.P02

Abstract

The arm prosthesis in this study will analyze the control system of one finger with 3 joints, the aim is to determine the optimal performance of the control system for the prosthesis using 3 combinations of software, namely autodesk fusion 360, autodesk inventor as the design of the arm prosthesis, and matlab simulink simscape multibody as a simulation of PID tuning with a value of 4.0715 for proportional (P), 99.3021 for integral (I), and 0.039866 for (D) resulting in a movement performance with a rise time of 0.00431 seconds, settling time of 0.026 seconds, and overshoot of 4.76%.
Model Object Detection Neural Network Berbasis Hand Gesture Recognition sebagai Kontrol Prostesis Tangan I Made Esa Darmayasa Adi Putra; I Made Putra Arya Winata; Ilham Fauzi; Karuna Sindhu Krishna Prasad; I Wayan Widhiada
Jurnal Teknologi Elektro Vol 22 No 2 (2023): (Juli - Desember) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2023.v22i02.P05

Abstract

Most people with disabilities due to accident injuries are patients after an arm amputation which can cause psychological disorders and even major trauma. The urgency of hand prosthesis functionality is increasingly needed. Hand gesture recognition (HGR) can be used to control hand prostheses, judging from the similarity in shape of objects/objects that tend to make the same hand movements. This development uses three common types of movement, namely pinch, pick, and grab. Developing a neural network model capable of implementing this concept is necessary. The neural network model developed uses the YOLOV7 and YOLOV7 tiny pre-trained networks with datasets collected through the public image data scrapping method. The dataset is 317 images and 2278 object labels with a training ratio of 80:20 testing. The training process uses the Pytorch framework with 300 epochs. The results of the loss values for each epoch show that the model is trainable in the given dataset. The training results are then evaluated by evaluating number of parameters, frame per seconds (FPS) and mean average precision (mAP) using a testing dataset. The overall results show the highest evaluation metrics in the model, with YOLOV7 pretrained with parameter number of 36,9 million, FPS of 161, and mAP of 98,11%. The model has the potential to be developed and implemented as a support for the control functionality of hand prostheses.
Evaluasi Model Machine Learning Klasifikasi Gerak Tangan Untuk Sistem Kontrol Prototipe Prostesis Tangan I Made Esa Darmayasa Adi Putra; Ilham Fauzi; Karuna Sindhu Krishna Prasad; I Made Putra Arya Winata; I Wayan Widhiada
Jurnal Teknologi Elektro Vol 22 No 1 (2023): (Januari - Juni) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2023.v22i01.P18

Abstract

Hambatan berupa kehilangan fungsi bagian tubuh akan menyebabkan kesulitan dalam melakukan kegiatan secara normal. Dalam penerapan sensor electromyography (EMG) dan electroencephalography (EEG) yang kurang baik dalam mengimbangi berbagai macam kondisi fisik manusia, sensor force sensing resistor (FSR) dapat menjadi alternatif pengganti EMG dan EEG pada prostesis tangan. Dalam perencanaan model neural network, data yang dibutuhkan pada actual output hanya berupa hand gesture pada orang non pasien pasca amputasi. Long Short Term Memory (LSTM) digunakan karena dapat menangani proses data dalam jangka panjang yang merupakan salah satu keadaan timbul dalam pengolahan data sekuensial.evaluasi metrics yang dihasilkan berupa nilai accuracy pada data training dengan epoch 200 dan accuracy pada data testing. Hasil pertama dengan tanpa variasi dropout menunjukkan nilai accuracy pada training 0,9449 dan accuracy pada testing 0,961 dengan nilai loss pada training 0,1284 dan loss pada testing 0,0717. Hasil kedua dengan variasi dropout menunjukkan nilai accuracy pada training 0,9699 dan accuracy pada testing 0,9688 dengan nilai loss pada training 0,0803 dan loss pada testing 0,1061. evaluasi metrics accuracy yang dihasilkan pada dataset telah melampui nilai 0,9. Hal ini mengindikasikan model telah berjalan dengan baik untuk klasifikasi pada 11 gerakan. Kata Kunci— Sistem kontrol; machine learning; gerakan tangan; prostesis tangan.
Penggunaan Transfer Learning dalam Klasifikasi Kanker Prostat Dwi Santosa; Ilham Fauzi; Rafli Kurnia Muslim; Taufiq Muhaziz
Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia Vol 2 No 3 (2024): Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Kanker prostat merupakan salah satu jenis kanker yang paling umum di kalangan pria, dengan angka kejadian yang terus meningkat. Diagnosis dini sangat penting untuk meningkatkan prognosis pasien, namun sering terhambat oleh kompleksitas analisis citra histopatologi. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan Transfer Learning-based Multi-Scale Denoising Convolutional Neural Network (TL-MSDCNN) untuk klasifikasi citra sel prostat normal dan kanker. Model ini dirancang untuk meningkatkan kualitas citra melalui penekanan noise dan memanfaatkan data dari berbagai sumber untuk meningkatkan akurasi diagnosis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa TL-MSDCNN meningkatkan akurasi lebih dari 10% dibandingkan metode sebelumnya, serta menunjukkan peningkatan signifikan dalam sensitivitas dan spesifisitas deteksi. Selain itu, penggunaan AI dapat mengurangi variabilitas dalam diagnosis dan mempercepat analisis citra, menghasilkan proses diagnosis yang lebih konsisten. Temuan ini menegaskan potensi besar teknologi pembelajaran mesin dalam meningkatkan hasil perawatan pasien kanker prostat dan kualitas hidup mereka.
Penyuluhan Etika Berinternet Dan Bermedia Sosial Dengan Bijak Siswa / Siswi MTS Al -Manar Bogor Anis Ilahi Putri; Dwi Santosa; Idham Nursyifa Hadiansyah; Ilham Fauzi; Latifa Suwari Fadilla; Muhammad Ayub Yunus; Nurhaliza Zahra; Rahmat Hidayat; Rahmat Ramdani; Taufiq Muhaziz; Santi Rahayu
APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 2 No 6 (2025): APPA : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, khususnya media sosial, telah mengubah cara berinteraksi di kalangan anak-anak dan remaja. Meskipun media sosial memberikan banyak manfaat, dampak negatif seperti perubahan perilaku dan cyberbullying menjadi perhatian utama. Penelitian ini menggunakan metode studi kasus untuk mengeksplorasi pemahaman etika media sosial di kalangan siswa MTs Al Manar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyuluhan tentang etika media sosial berhasil meningkatkan kesadaran siswa mengenai perilaku yang baik dalam berinteraksi di dunia maya. Diharapkan, dengan edukasi yang tepat, siswa dapat menggunakan media sosial secara bijak dan bertanggung jawab, serta menghindari masalah hukum dan menciptakan lingkungan digital yang lebih positif.
Perancangan Sistem Informasi Laporan Kegiatan Berbasis Web pada Kantor Kelurahan Jombang Abdul Fattah Kholid; Ilham Fauzi; Rafli Kurnia Muslim; Wasis Haryono
TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan Vol. 3 No. 1 (2025): TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Proses pelaporan kegiatan di lingkungan kantor kelurahan masih dilakukan secara konvensional, yaitu melalui pencatatan tertulis dan pengarsipan dokumen secara fisik. Metode ini seringkali menimbulkan hambatan seperti keterlambatan distribusi informasi, kurangnya akurasi data, dan kesulitan dalam pencarian arsip kegiatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi berbasis web sebagai solusi digital untuk mendukung efisiensi pelaporan kegiatan di Kantor Kelurahan Jombang. Model pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah Waterfall, yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu meningkatkan kecepatan pencatatan, mengurangi kesalahan input data, serta memudahkan pengarsipan dan pencarian informasi. Dengan adanya sistem ini, pengelolaan kegiatan administratif menjadi lebih terstruktur, efisien, dan transparan.
Co-Authors Abdul Fattah Kholid Ai Imas Faidoh Fatimah Anis Ilahi Putri Arya Rizqy R Auliyah Ariani Dedi Dwi Saputra Dimas Nurfadilah Dwi Santosa Ermita Surya Douanna Ervina Ervina Fita Sefriana Ghaisya Raihana Ghina Amanda Kamila Haryono, Wasis Husyairi, Khoirul Aziz I Made Esa Darmayasa Adi Putra I Made Putra Arya Winata I Wayan Widhiada I.M.E. Darmayasa Adiputra I.M.P. Arya Winata I.W. Widhiada Idham Nursyifa Hadiansyah Indra Lukman Syah Insoo Chang Ira Setiawati Karuna Sindhu Krishna Prasad Kihwan Hong Kitai Kang Kresna Lazani T Latifa Suwari Fadilla Muhammad Ayub Yunus Muhammad Reynaldo Oktaviano Nurhaliza Zahra Puteri Maharani Putri Sakti Fujiyanti A. Rafli Kurnia Muslim Rahmat Hidayat Rahmat Ramdani Rahyani Ermawati Raisa Fasya Rizky Nugraha Pratama Santi Rahayu Taufiq Muhaziz Tina Nur Ainun Viona Kesya Sundari Yesy Komala Sari