Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

4.672

P-Index

This Author published in this journals

All Journal MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) Jurnal EECCIS Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Network Engineering Research Operation [NERO] Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining JURTEKSI Systemic: Information System and Informatics Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Scientific Journal of Informatics Journal of Innovation in Educational and Cultural Research Jurnal Inovasi Informatika International Journal of Computer and Information System (IJCIS) Journal of Informatics Management and Information Technology Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering) IPSIKOM Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK) Jurnal Bisnis Digital dan Enterpreneur (BISENTER) JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)

Mujib Ridwan

Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Author-ID : 360703

Arts Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 32 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

Kombinasi Metode AHP dan VIKOR Untuk Pemilihan Santri Berprestasi Fauzi, Mohammad; Ridwan, Mujib; Khalid, Khalid
MATICS Vol 12, No 1 (2020): MATICS
Publisher : Department of Informatics Engineering

Penelitian ini mencoba melakukan seleksi pemilihan santri berprestasi, yang nantinya akan direkomendasikan juga untuk mengikuti Program Beasiswa Santri Berprestasi, biasa disingkat PBSB. Sebelumnya di Pondok Pesantren Manbaul Hikam belum ada rekomendasi nama santri untuk mengikuti PBSB. Untuk saat ini, santri mengikuti PBSB hanya sebatas siapa yang ingin mendaftar, kemudian pihak sekolah mengantarkannya untuk mengikuti tes yang diadakan oleh Kemenag. Untuk memudahkan pihak sekolah dalam memperoleh nama - nama santri berprestasi, maka dibangunlah sistem pendukung keputusan pemiliihan santri berprestasi. Melalui sistem, pengguna dapat menambahkan data santri, data nilai santri, dan nilai bobot kriteria. Sistem akan memberikan rekomendasi nama - nama santri berprestasi menggunakan metode AHP dan VIKOR. Kedua metode tersebut dikombinasikan, AHP untuk menghitung bobot kriteria dan VIKOR untuk melakukan perangkingan alternatif. Penggunaan dua metode tersebut bertujuan untuk saling melengkapi kekurangan dari masing - masing metode. Pengujian sistem menggunakan black box, uji sensitivitas nilai vikor, akurasi, recall, dan presisi. Pengujian dilakukan menggunakan data santri tahun lulusan 2015 - 2016 untuk jurusan IPA dan IPS. Berdasarkan pengujian sensitivitas nilai VIKOR, disimpulkan alternatif santri dengan NIS 150106 dan 150129 memiliki sensitivitas perubahan ketika nilai variabel v diubah dengan menggunakan 0.4 dan 0.6. Hasil nilai rata - rata dari uji akurasi sebesar 90,5%, nilai recall 87,5%, dan nilai presisi 35%.

Analisis Kinerja Aplikasi Forensik Open-Source pada Ponsel Cerdas Berbasis Android dalam Mendapatkan Bukti Digital M. Machrush Aliy Sirojjam Mushlich; Muhammad Andik Izzuddin; Mujib Ridwan
Jurnal Inovasi Informatika Vol. 6 No. 2 (2021): Jurnal Inovasi Informatika
Publisher : Universitas Pradita

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51170/jii.v6i2.175

Dewasa ini, forensik digital berkembang pesat sebagai upaya untuk mengungkap tindak kejahatan siber. Mobile forensics merupakan bagian dari forensik digital yang berfokus pada penanganan perangkat seluler. NIST Special Publication 800-101 Revision 1 merupakan salah satu metode yang digunakan untuk melakukan analisis forensik pada perangkat seluler. Pada penelitian ini, WhatsApp Key/DB Extractor, BitPim, dan Autopsy dipilih untuk melakukan analisis forensik pada Samsung Young 2 Duos dalam mendapatkan artefak WhatsApp. Namun, BitPim mengalami eror saat dijalankan, karena BitPim tidak dapat mendeteksi ponsel yang digunakan, sehingga data yang ingin didapatkan kemudian diperiksa dan dianalisis menggunakan aplikasi BitPim tidak dapat dilakukan. Oleh karena itu, hanya WhatsApp Key/DB Extractor dan Autopsy yang digunakan. Hasil dari penelitian ini, aplikasi forensik tidak selalu dapat digunakan untuk setiap tahapan yang ada pada NIST Special Publication 800-101 Revision 1, dan aplikasi forensik juga tidak selalu dapat memenuhi setiap parameter yang telah ditetapkan. Sehingga secara keseluruhan terkait kinerja setiap aplikasi forensik maupun bukti digital yang ditemukan, baik jenis data, jumlah data, dan data yang dapat dibuka, Autopsy unggul dari WhatsApp Key/DB Extractor karena mampu mendapatkan indeks kuantitas sebesar 58.44%, sedangkan WhatsApp Key/DB Extractor hanya mendapatkan indeks sebesar 44.15%.

PENGGUNAAN ALGORITMA SIMULATED ANNEALING UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH VEHICLE ROUTING PADA RUTE DISTRIBUSI SUPERMARKET Sururin Darina; Achmad Teguh Wibowo; Mujib Ridwan
Network Engineering Research Operation Vol 6, No 2 (2021): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v6i2.223

Sakinah Supermarket adalah salah satu jenis koperasi yang dimiliki oleh Pondok Pesantren Hidayatullah Jawa Timur dan didirikan sejak 1991. Terdapat 21 supermarket dengan 16 cabangnya beroperasi di Surabaya. Terbatasnya kendaraan pengangkut yang dimiliki menimbulkan masalah kurang maksimalnya proses distribusi dari gudang ke supermarket. Permasalahan ini bisa disebut juga dengan Vehicle Routing Problem (VRP). Perlu dilakukan optimasi rute untuk menyelesaikan VRP. Penelitian ini menggunakan metode Simulated Annealing Algorithm (SA) yang digunakan untuk menangani permasalahan VRP. Perhitungan SA dilakukan dengan menggunakan parameter yang sudah diuji sehingga dapat menghasilkan nilai yang hampir optimal. Parameter yang dipakai yaitu To = 5000, α= 0,55 dan T1=1. Hasilnya adalah biaya dan waktu tempuh dapat ditekan sebesar 30% dan jarak tempuh dapat dikurangi sebanyak 17% jika dibandingkan dengan kondisi awal. SA Algorithm juga dibandingkan metode lain yakni Genetic Algorithm (GA) untuk mencari tahu keefektivitasannya. Berdasarkan hasil perbandingan, SA algorithm lebih unggul sebanyak 21 % pada perbandingan biaya dan jarak tempuh serta 8 % lebih baik pada perbandingan waktu tempuh dibanding GA.

Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Mujib Ridwan; Hadi Suyono; M. Sarosa
Jurnal EECCIS Vol 7, No 1 (2013)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (367.016 KB)

Penelitian ini difokuskan untuk mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa pada tahun ke-2 dan diklasifikasikan dalam kategori mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu atau tidak. Kemudian dari klasifikasi tersebut, sistem akan memberikan rekomendasi solusi untuk memandu mahasiswa lulus dalam waktu yang paling tepat dengan nilai optimal berdasarkan histori nilai yang telah ditempuh mahasiswa. Input dari sistem ini adalah data induk mahasiswa dan data akademik mahasiswa. Sampel mahasiswa angkatan 2005-2009 yang sudah dinyatakan lulus akan digunakan sebagai data training dan testing. Sedangkan data mahasiswa angkatan 2010-2011 dan belum lulus akan digunakan sebagai data target. Data input akan diproses menggunakan teknik data mining algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) untuk membentuk tabel probabilitas sebagai dasar proses klasifikasi kelulusan mahasiswa. Output dari sistem ini berupa klasifikasi kinerja akademik mahasiswa yang diprediksi kelulusannya dan memberikan rekomendasi untuk proses kelulusan tepat waktu atau lulus dalam waktu yang paling tepat dengan nilai optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa faktor yang paling berpengaruh dalam penentuan klasifikasi kinerja akademik mahasiswa yaitu Indeks Prestasi Komulatif (IPK), Indeks Prestasi (IP) semester 1, IP semester 4, dan jenis kelamin. Sehingga faktor-faktor tersebut dapat digunakan sebagai bahan evaluasi bagi pihak pengelola perguruan tinggi. Pengujian pada data mahasiswa angkatan 2005-2009, algoritma NBC menghasilkan nilai precision, recall, dan accuracy masing-masing 83%, 50%, dan 70%.Kata Kunci—Kinerja akademik mahasiswa, data mining, dan Naive Bayes Classifier.

Prototype Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penetapan Jadwal Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika Mujib Ridwan
Systemic: Information System and Informatics Journal Vol. 2 No. 2 (2016): Desember
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya

Penjadwalan diperlukan untuk mengatur waktu kerja, sehingga didapatkan jadwal yang seefisien mungkin. Sebuah penjadwalan akan tampak mudah jika komponen yang dijadwalkan dalam jumlah relatif sedikit, namun akan menjadi rumit jika komponen penyusunnya dalam jumlah yang besar. Saat ini telah banyak metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah penjadwalan matakuliah. Metode yang digunakan seperti, teknik intelligent search, metode graph, dan algoritma genetika. Pada teknik intelligent search digunakan pendekatan heuristic untuk memecahkan masalah, yaitu dilakukan pencarian dengan urutan dosen – waktu – ruang. Algoritma genetika dapat digunakan sebagai alternatif solusi untuk menyelesaikan masalah penjadwalan mata kuliah. Jadwal mata kuliah diperoleh dari kromosom yang memiliki nilai fitness terbaik.

Clustering of Learning Media User Data During Covid-19 Pandemic Using K-Means Method Based on Multicultural Culture in Indonesia Evi Fatimatur Rusydiyah; Hikmah Rossyta Virgiannada; Mujib Ridwan; Bayu Adhi Nugroho; Moh Rifqi Rahman
Journal of Innovation in Educational and Cultural Research Vol 2, No 2 (2021)
Publisher : Yayasan Keluarga Guru Mandiri

Learning applied in Indonesia from elementary school to undergraduate level generally uses face-to-face or direct learning methods. However, after the Covid-19 disease outbreak, all methods change to online learning methods at all levels and cultures. This affects all aspects of learning such as comfort, understanding and learning outcomes. To find out the difference in the results using face-to-face methods and online methods, a study was carried out on classifying learning media users from elementary school to university level using the k-means method. This study aimed to determine the differences in learning outcomes between the semester before the Covid-19 pandemic and the semester during the Covid-19 pandemic which applies online learning. The results of grouping data on online learning media users showed that all levels of education were considered sufficiently ready to implement online learning. As well as cultural differences in Indonesia have not had an impact on the commitment of schools to implement online learning during the Covid-19 disease outbreak.

SISTEM REKOMENDASI PROSES KELULUSAN MAHASISWABERBASIS ALGORITMA KLASIFIKASI C4.5 Mujib Ridwan
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 2 No. 1 (2017): Jurnal Imliah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v2i1.460

Graduation is a series of processing stages that must be passed by each student, one of graduation requirement must complete the courses with a pre-determined amount, carrying out field work practice, research proposal exam, finalexam and must complete several requirements and other requirements which are set by the college. This process should be completed within the allotted time, if not, the student will be drop-out declared. Therefore, it needs a system that can predict and evaluate the history of student course that history has been made to optimize the learning process of the next lecture. Input of this system is the master's student, student academic data, and historical data subjects which has been pursued by the student. The input data will be processed by using the techniques of data mining with C4.5 algorithm. The outputs of this system of classification is in the form of students' academic performance that predicted their graduation and providing recommendations for graduation process timely or in the most appropriate time with the optimal result based on historical subjects that have been taken.Testing on training data student sets produced values of precision, recall, and accuracy for C4.5 mining respectively 100%, 50%, and 75%.

Penerapan Kombinasi AHP-WP Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Pembangunan Perumahan Rizka Putri Utami; Mujib Ridwan; Faris Mushlihul Amin
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 4 No. 2 (2019): Jurnal Imliah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v4i2.579

As the age of the earth grows, so does the number of inhabitants who inhabit it. As we know, home or residence is one of the basic needs for humans. This is a very promising opportunity for housing developers, given the large number of residents, especially in Indonesia, who need housing. But there are some problems that must be faced by housing developers to choose the right place of development. One of them is the number of criteria that must be met for a place to be chosen. The purpose of this research is to facilitate and support in choosing housing construction locations. Decision Support System to be the right solution because complex calculations can be computerized to make it easier. Housing selection criteria are obtained based on interviews with PT Metro Perkasa Abadi for further processing. AHP and WP methods are suitable methods to be combined in solving existing problems. The AHP results are criteria weights, while WP generates location rankings.

Penggunaan Metode ELECTRE Untuk SPK Pemilihan Makanan Sehat Bagi Penderita Hipertensi Siti Murni Rochmatin; Mujib Ridwan; Nita Yalina
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 4 No. 2 (2019): Jurnal Imliah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v4i2.580

Having a healthy body is all living things and avoiding all kinds of diseases. Maintaining a healthy body can be done by exercising and maintaining a healthy diet. Excess eating unhealthy foods can foster disease or disorders in the body. One of them is hypertension. Blood pressure more than 140 mmHg and diastolic blood pressure more than 90 mmHg at double the difference within five minutes under conditions of sufficient recovery. Hypertension is a disease that has a high prevalence in Indonesia, which is 25.8%. The case of a patient with hypertension is inseparable from changes in diet. The wrong diet, coupled with inappropriate food ingredients can cause bad blood pressure. In this study, researchers will create a support system for selecting healthy foods for hypertension sufferers. In this study, researchers used the El Choices Traditionant La Realite Elemination method (ELECTRE) in order to find out healthy foods for people with hypertension. Based on this study, carried out various stages, nutritionists provide healthy food ingredients, then hypertension sufferers choose several food items to be consumed. Next, the food ingredients are calculated by the ELECTRE method and the last step is to find food ingredients recommended for hypertension sufferers.

PENGEMBANGAN SISTEM REKOMENDASI ATLET ESPORTS BERDASARKAN PREDIKSI ELO RATING MENGGUNAKAN MODEL STOCHASTIC GRADIENT BOOSTING Rudi Setiawan; Achmad Teguh Wibowo; Mujib Ridwan
FORMAT Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/format.2022.v11.i2.006

Indonesia memiliki tantangan bonus demografi dengan jumlah yang cukup besar. Tantangan tersebut dapat dimanfaatkan sebagai kesempatan yang baik khususnya untuk mendulang potensi Esports Indonesia. Sebanyak hampir seperempat total penduduk Indonesia dikategorikan sebagai penggiat video game dari populasi urban online. Namun potensi tersebut terhambat oleh kendala para pegiat esports yang kesulitan untuk menbentuk sebuah tim. Dalam penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi atlet esports untuk membantu para atlet dalam membentuk tim yang cocok. Dalam membuat sistem rekomendasi atlet dibutuhkan kecocokan antar atlet maka hal ini dapat diselesaikan menggunakan prediksi penilaian ELO Rating. Permasalahan prediksi ELO Rating dapat diselesaikan dengan model regresi Stochastic Gradient Boosting (SGB). Untuk menguji nilai prediksi, menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE) dan performa berdasarkan waktu dengan satuan detik sebagai acuan. Dengan skenario pengujian data training berbanding dengan data testing dengan rasio 90%:10%, menghasilkan RMSE Testing sebesar 17.7422 dan RMSE Training sebesar 16.9820 sehingga model ini tidak mengalami overfitting dikarenakan memiliki selisih yang kecil yaitu sebesar 0.7602 serta memakan waktu pelatihan sebesar 8.6720 detik.

Co-Authors Achmad Teguh Wibowo Ahmad Yusuf Al Ghifary, Muhammad Fawaid Amin, Faris Mushlihul Amin, Faris Muslihul Anam, Arjun Sirojul Anang Kunaefi, Anang Ardhani, Alvina Arjun Sirojul Anam Audi Cahya Lucky Ramadhan Bakti, Satria Wira Bayu Adhi Nugroho Cahyani Fitonah, Rizki Dwi Rolliawati Evi Fatimatur Rusydiyah Faris Mushlihul Amin Hikmah Rossyta Virgiannada Izzah Islamiyyah, Daffah Thoriqotul Izzuddin, Andik Izzuddin, Muhammad Andik Jeffri Dian Asmoro Khalid Khunaefi, Anang Kusnul Prianto, Kusnul M. Machrush Aliy Sirojjam Mushlich Mahameru, Irfan Andito Maharani, Angelina Putri Maula, Muhammad Faruq Rahman Moechammad Sarosa Moh. Rifqi Rahman Mohammad Fauzi Muhammad Hanafi Nurdian, Risky Agung Permadi, Sulton Bagus Pratama, Rakadian Audiga Rahayu, Indah Mustika Rahmansyah, Jafa Ravly Dwi Septian Risky Agung Nurdian Rizka Putri Utami Rolliawati, Dwi Rudi Setiawan Salsabila Nasution, Amanda Sayyida, Anggy Claudy Septiana, Rochmah Siti Murni Rochmatin Solakhudin, Muhammad Rafi Subhan Nooriansyah Sururin Darina Suyono, Hadi Ulumiyyah, Ikrimatul Utama, Arya Prayogi Yalina, Nita Yulianto, Novin Ardian Yunita Ardilla Yusuf Amrozi Zainul Abidin

Title

Found 32 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 32 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 32 Documents
Search