Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

Pembuatan Bioetanol dari Limbah Popok Bayi Melalui Proses Hidrolisis dan Fermentasi Rachmat, Rachmat; Yani, Syamsuddin; Artiningsih, Andi; Ramdani, Nurfika
Journal of Chemical Process Engineering Vol. 6 No. 2 (2021): Journal of Chemical Process Engineering
Publisher : Fakultas Teknologi Industri - Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33536/jcpe.v6i2.814

Abstract

Penggunaan popok bayi sekali pakai di Indonesia mencapai 85% dari angka kelahiran bayi setiap tahunnya akan menjadi permasalahan di bidang lingkungan, sehingga limbah tersebut dapat dimanfaatkan dalam pembuatan bioetanol. Penelitian ini bertujuan melakukan penelusuran pustaka untuk kondisi optimum proses hidrolisis dan fermentasi dalam pembuatan bioetanol, serta menentukan analisa kelayakan pembuatan bioetanol dari limbah popok bayi. Metode penelitian ini melalui proses hidrolisis menggunakan larutan asam sulfat dan proses fermentasi menggunakan bakteri saccaromyces cereviceae. Hasil studi literatur dari penelusuran pustaka menunjukkan bahwa popok bayi memiliki serat selulosa sebanyak 40% yang dapat menghasilkan glukosa menjadi bahan baku bioetanol. Kondisi optimum proses hidrolisis dan fermentasi pembuatan bioetanol adalah konsentrasi asam 0,05 M pada suhu 121oC selama 150 menit dengan perbandingan ragi : NPK = 3:4 gram selama 5 hari memberikan kadar etanol yang tinggi. Analisa kelayakan ekonomi untuk skala home industry berbasis bahan baku 6.875 kg/bulan menunjukkan layak untuk diaplikasikan dengan BEP: 15,70%, ROI: 16,72% dan POT: 9,42 bulan.
The quality of licensing services: an analysis of the impact of leadership and communication on the effectiveness of licensing services in Indonesia Rachmat, Rachmat
JPPI (Jurnal Penelitian Pendidikan Indonesia) Vol 10, No 3 (2024): JPPI (Jurnal Penelitian Pendidikan Indonesia)
Publisher : Indonesian Institute for Counseling, Education and Theraphy (IICET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29210/020244004

Abstract

The establishment of the Public Service Mall in XYZ Regency is designed to facilitate business transactions and is anticipated to enhance the Ease of Doing Business Index (EoDB) in XYZ Regency. The Investment Coordinating Board (BKPM) has delegated authority to the XYZ Regency Investment and One-Stop Integrated Services Office or it called DPMPTSP to organize licensing in the XYZ region through the Public Service Mall. The government utilizes an integrated online system, namely Online Single Submission (OSS), in its implementation, as mandated by Government Regulation Number 24 of 2018 concerning Electronically Integrated Business Licensing Services. This is done by the government to accelerate and facilitate business actors in obtaining business licenses. XYZ Regency has implemented the OSS system since July 2018. In this study, the authors are interested in discussing how communication management and communication processes related to services carried out by the XYZ Regency Investment and One-Stop Integrated Services Office (DPMPTSP) are conducted. The methodology employed in this study is descriptive qualitative. In accordance with the POAC theory, the implementation of the OSS system at the XYZ Regency One-Stop Integrated Investment and Service Office has not achieved the desired outcomes. There remain numerous deficiencies in the system, starting with the readiness of human resources (HR) to provide optimal services and the strategy of the XYZ Regency local government to disseminate information on the OSS system to the wider community. In accordance with the explanation provided by G. R. Terry, the foundation of management activities is organization. This implies that organization is an activity aimed at achieving goals in an effective and efficient manner. Therefore, the objective of the OSS system should be genuinely perceived by the community, rather than becoming an impediment to business activities.
Aplikasi Konsentrasi Pupuk Organik Eco-Farming dan Anorganik Terhadap Peningkatkan Pertumbuhan dan Produksi Tanaman Padi (Oryza Sativa L.) Ramli, Ramli; Kaimuddin, Kaimuddin; Rachmat, Rachmat; Hamzah, Pratiwi; Dahlan, Dahlan; Parawansa, Ismaya Nita Rianti
Jurnal Penelitian Pertanian Terapan Vol 25 No 1 (2025)
Publisher : Politeknik Negeri Lampung.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25181/jppt.v25i1.3832

Abstract

Food crop commodities, especially rice, are needed by the people of Indonesia because they are a staple food. Food security is a requirement to produce healthy food. This study aims to analyze the effect of eco farming organic fertilizers and NPK on increasing the growth and production of rice plants. This research was carried out in Romanglompoa Village, Bontomarannu District, Gowa Regency. This research activity took place from February to September 2022. This research was designed using a Split Plot Design consisting of two factors. The first factor used as the main plot was inorganic namely 0% inorganic, 25% inorganic and 50% inorganic, and the second factor which was used as a subplot was Eco farming, Eco farming 25 ml, Eco farming 50 ml, and Eco farming 75 ml. These two factors were combined so that there were 9 treatment combinations. Each treatment series was repeated four times so that there were 36 treatments. The results showed that the 50 ml eco farming treatment showed the highest results on plant height (117.5 cm), panicle length (25.78 cm), rice grain (84.04 grains), number of seeds (122.63 grains), weight seeds (43.16 g), and the weight of 100 seeds (3.17 g). 50% inorganic treatment and 50 ml eco farming showed the highest results compared to other treatments.
Comparison of coronary heart disease prediction using basic model and ensemble learning Rachmat, Rachmat; Iskandar, Syamsul Bhahri; Kasmawaru, Kasmawaru; Suherwin, Suherwin
Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Vol 8 No 2 (2025): June: Intelligent Decision Support System (IDSS)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/idss.v8i2.298

Abstract

Coronary heart disease (CHD) remains one of the leading causes of death worldwide, highlighting the urgent need for accurate early detection. This study aims to compare the performance of various machine learning models—including Decision Tree, K-Nearest Neighbor (KNN), Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, and Stacking Ensemble—in predicting CHD using the UCI Heart Disease Dataset. The models were evaluated using five metrics: accuracy, precision, recall, F1-score, and AUC. The results indicate that Stacking and Logistic Regression achieved the highest AUC scores (0.80), while XGBoost obtained the best F1-score (0.40). Simpler models such as Decision Tree and KNN showed relatively lower performance. In addition, feature importance analysis using permutation methods revealed that features like number of major vessels (ca), thalassemia (thal), ST depression (oldpeak), and age play a critical role in prediction accuracy. These findings demonstrate that ensemble learning approaches, especially Stacking and XGBoost, can effectively improve diagnostic performance and offer strong potential for clinical decision support systems (CDSS) in the early detection of coronary heart disease.
Analisis Perbandingan Metode Neural Network Dan K -Nearest Neighbor Dalam Pemanfaatan Kembali Jasa Rawat Inap Pada Rumah Sakit Umum Ibrahim, Abdul; Rachmat, Rachmat
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 10 No. 1 (2021): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v10i1.823

Abstract

Berdasarkan penelitian diatas penulis menyarankan menggunakan metode optimasi Particall Swarm Optimization (PSO) sehingga akurasi yang didapat lebih baik dari penelitian ini Penyesuaian jumlah populasi dapat memberikan optimasi yang lebih baik, tetapi diikuti dengan penambahan waktu komputasi. Sehingga dapat akurasi yang akan didapatkan jauh lebih tinggi dibandingkan dengan metode yang sekarang ini. Penambahan metode PSO ini diharapakan juga bisa membantu dalam peneliti dibidang datamining ini.NN dan k-NN merupakan salah satu algoritma untuk regresi maupun klasifikasi sudah secara sukses diimplementasikan di berbagai bidang Pada penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi dengan menggabungkan algoritma NN dan k-NN dengan metode seleksi atribut dimana menggunakan metode NN k = 10 didapat akurasi 25,00% sedangkan dengan menggunakan metode k-NN k = 10 akurasi 15,00% dan Precission NN sebesar 12,50%, Precission k-NN sebesar 10,00%, recall NN sebesar 11,11% sama dengan recall k-NN sebesar 11,11%.
Pembangunan Sistem AI Berdasarkan Analisis Aktivitas Digital Untuk Mengidentifikasi Gaya Belajar Siswa Suherwin, Suherwin; Rachmat, Rachmat; Said, Irfan; Asia, Siti Nur
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.991

Abstract

Studi ini menyarankan untuk membangun sistem berbasis AI untuk mengidentifikasi gaya belajar siswa dengan menganalisis aktivitas digital mereka dalam sistem manajemen pembelajaran (LMS) atau platform pendidikan online lainnya. Sistem ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memproses data seperti frekuensi login, pola interaksi konten, waktu yang dihabiskan untuk aktivitas, dan perilaku navigasi. Dengan memetakan perilaku ini ke dalam kerangka gaya belajar yang telah ditetapkan (misalnya, visual, auditori, kinestetik), sistem AI memberikan wawasan waktu nyata tentang preferensi masing-masing siswa. Efektivitas hasil pendidikan sangat dipengaruhi oleh keberagaman gaya belajar siswa, dan metode tradisional untuk mengidentifikasi gaya belajar sering kali bergantung pada kuesioner atau observasi manual, keduanya memakan waktu dan dapat dipengaruhi oleh bias.
Optimalisasi Algoritma Ant Miner Berbasis Fuzzy Untuk Penemuan Informasi Tersembunyi Pada Dataset Hepatitis Dengan Menggunakan Teknik Feature Selection Rachmat, Rachmat; Rafli R, Muh.
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.1032

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma Ant Miner berbasis fuzzy untuk penemuan informasi tersembunyi pada dataset hepatitis dengan menggunakan teknik feature selection. Dataset hepatitis yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 155 sampel dan 19 atribut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Ant Miner berbasis fuzzy dapat menemukan informasi tersembunyi pada dataset hepatitis dengan akurasi sebesar 92,31% dan sensitivitas sebesar 95,45%. Teknik feature selection yang digunakan dalam penelitian ini dapat memilih atribut yang paling relevan dengan kelas target dan meningkatkan akurasi algoritma. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan untuk pengembangan sistem pendukung keputusan yang lebih akurat dan efektif dalam diagnosis dan pengobatan hepatitis.
Sistem Otomatisasi Gerbang Dengan Verifikasi Identitas Berbasis RFID Dan Deteksi Wajah Menggunakan Yolov5 Alamsyah, Djalu Trisna; Rachmat, Rachmat
Jurnal Teknologi Elektro Vol 16, No 1 (2025)
Publisher : Electrical Engineering, Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/jte.2025.v16i1.009

Abstract

Abstrak— Penulis termotivasi untuk membuat alat atau merancang sebuah alat dimana alat tersebut mampu mendeteksi Masyarakat Universitas Mercu Buana dengan data berupa para Mahasiswa Dari urgensi yang didapat munculnya beberapa khasus yang penulis sendiri alami seperti kehilangan helmt bahkan alat komunikasi atau alat kuliah lainnya.Dapat mendeteksi mahasiswa ataupun bukan mahasiswa secara efektiv dengan adanya algoritma YOLO V5 yang bekerja pada perancangan alatMetode eksperimen ini merupakan metode kuantitatif terutama digunakan apabila penelitian bertujuan untuk melakukan percobaan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas/perlakuan/perlakuan tertentu terhadap variabel terikat/hasil/hasil dalam kondisi terkendali metode yang digunakan sebagai object Detection adalah algoritma YOLO, merupakan salah satu bagian dari algoritma You Only Look Once yang dapat diguakan sebagai object Detection. Pada hasil implementasi hasil code “and” dapat dijelaskan bahwa pada tahapan ini adalah hasil printah yang dibuat untuk perancangan alat, pada sensor RFID dan berlanjut ke pendeteksian wajah pada sensor Camera dan menghasilkan Output Gate Servo terbukaberupa sebuah alat yang dibuat atau berfungsi mendeteksi melalui sensor Camera dan RFID dengan output nya yaitu Gate yang akan terbuka ketika pembacaan Image Processing sesuai dengan data para Mahasiswa Universitas Mercu Buana sebuah gerbang pintu otomatis yang bekerja sesuai perintah dengan Image Procesing dan adanya sensor Camera dan RFID yang dirancang secara Prototype. Prototype ini dibuat menggunakan mikrokontroler ESP-32CAM dengan algoritma YOLOv5.Dari hasil kesimpulan 4 kondisi diatas, dapat disimpulkan ketika deteksi wajah mahasiswa terverifikasi sesuai maka akan muncul perintah pada program YOLOv5 didalam visula code dan akan menyesuaikan masing – masing data dengan RFID sebelumnya dan juga dengan nilai confidancenya dan gate akan terbuka, lalu ketika data mahasiswa tidak terdeteksi seperti pada tabel diatas bagian mahasiswa Afri maka program akan memberikan pemberitahuan bahwa data RFID terverifikasi namun data deteksi muka tidak terverifikais sesuai, dan gate tidak akan terbuka lalu program akan terulang dari awal.
Human-AI Interaction dengan Antarmuka Suara dalam Bahasa Lokal/Dialek Nusantara Suherwin, Suherwin; Asia, Siti Nur; Rachmat, Rachmat
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 3 (2025): Agustus - October
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i3.3113

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi kemampuan kecerdasan buatan (AI) dalam memahami perintah suara yang diucapkan dalam bahasa lokal atau dialek Nusantara, yang memiliki keragaman fonetik, intonasi, dan kosakata khas daerah. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model pengenalan suara berbasis deep learning yang mampu mengenali perintah suara dalam berbagai dialek lokal Indonesia dengan akurasi tinggi. Penelitian ini melibatkan tahapan pengumpulan data audio dari penutur asli berbagai daerah, yang mencakup berbagai dialek dan aksen lokal. Selanjutnya, data yang terkumpul menjalani proses pra-pemrosesan untuk membersihkan noise dan menormalkan variasi suara. Model pengenalan suara dilatih menggunakan pendekatan transfer learning, memanfaatkan model pretrained yang kemudian disesuaikan dengan data lokal melalui teknik fine-tuning. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Word Error Rate (WER) dan Command Accuracy untuk mengukur tingkat kesalahan dan akurasi model dalam mengenali perintah suara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi pengenalan suara dalam dialek lokal lebih rendah dibandingkan dengan Bahasa Indonesia baku, namun teknik data augmentation dan fine-tuning model pretrained dapat menurunkan tingkat kesalahan hingga 15–20%. Selain itu, uji pengguna menunjukkan bahwa teknologi AI yang mendukung dialek lokal meningkatkan tingkat kenyamanan, kepercayaan, dan penerimaan pengguna. Penelitian ini menekankan pentingnya pengembangan dataset suara daerah yang lebih beragam dan desain antarmuka suara yang adaptif, guna memastikan teknologi AI yang lebih inklusif secara linguistik dan kultural.
Rate' Singing: Religious humming as a marker of cultural identity in Makassar’s life cycle rituals Khaeruddin, Khaeruddin; Rachmat, Rachmat
Dewa Ruci: Jurnal Pengkajian dan Penciptaan Seni Vol. 19 No. 1 (2024)
Publisher : Pascasarjana Institut Seni Indonesia Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33153/dewaruci.v19i1.5992

Abstract

This research on traditional arts related to religion or belief aims to uncover the life cycle flow of the Makassarese people through Rate's singing. The specific objectives of this research are to answer the following questions: (1) What is the function of Rate' singing? (2) Why is Rate's singing currently rarely performed in Makassar ethnic communities? (3) How can the regeneration of Rate's singing be achieved? This ethnographic qualitative research employs various data collection methods, including observation, interviews, and document studies. The research was conducted in Makassar and Gowa cities. The results indicate the following: (1) The function of Rate' in the Makassarese community is primarily as a medium for prayer, an invitation for good fortune, a rejection of bad luck, a confirmation of customary procedures, and a means of ethical education for the next generation. Rate' singing in sacred Makassarese activities aims to bring people closer to God; (2) The period of turmoil in Sulawesi, starting with the arrival of Japan and followed by the struggle for Indonesian independence, influenced the continuity of traditional art in South Sulawesi, particularly Makassarese art. After the security in South Sulawesi gradually recovered, the community began to focus on improving their welfare, viewing cultural arts, especially traditional ceremonies, as wasteful and non-materially beneficial; (3) Rate' singing faced near extinction as the nobility, or karaeng descendants, began to lose their traditional culture. The remaining Pa'Rate' are few and elderly, with no successors to inherit their knowledge. As a form of literature, the traditional way of conveying Rate' is known only to older generations. The transmission of ma'Rate's skills is conducted within the Parate family itself.