Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

5.847

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JOIV : International Journal on Informatics Visualization Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Infomedia MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Mitra Masyarakat (JPMM) SmartComp The Indonesian Journal of Computer Science

Majid Rahardi

Universitas Amikom Yogyakarta

Author-ID : 3687153

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Nursing Social Sciences Other

Published : 45 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

Relevansi Search Engine Optimization (SEO) On-pages Di 2021 Indriyatmoko, Toto; Rahardi, Majid
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 12 No. 1 (2021): Vol. 12 No. 1 (2021): Vol. 12 No. 1 (2021)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v12i1.106

Search Engine Optimizion (SEO) merupakan metode yang dilakukan untuk meningkatkan kualitas dari sebuah website dari sudut pandang peringkat di mesin pencari termasuk mesin pencari google. Google bukan menjadi sebuah rahasia lagi adalah sebuah perantara bagi website untuk mendatangkan pengunjung. Semakin bertambahnya pengguna internet berbanding lurus degan semakin bertambahnya jumlah website yang ada di dunia. Hal itu membuat semakin tingginya pula kompetisi website untuk meningkatkan peringkat di mesin pencari. Banyak cara yang bisa dilakukan utuk meningkatkan peringkat, salah satu caranya adalah dengan menggunakan teknik SEO on-pages. Pada teknik ini banyak sekali tips dan trik yang dapat dilakukan, namun seiring pembaruan yang terus dilakukan oleh google, apakah teknik ini masih berfungsi atau tidak, itu yang menjadi sebuah pertanyaan. Dalam tulisan ini membahas tentang apakah teknik SEO on-pages masih relevan terhadap pembaruan yang dilakukan oleh google dan mencari fakta-fakta yang ada di literatur terkait dan membandingkan dengan apa yang terjad sekarang di laman google.

SISTEM AUTENTIKASI PRESENSI MAHASISWA BERBASIS RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION (RFID) Majid Rahardi; Rohmad Fajarudin
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 8, No 2 (2019): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Salah satu faktor penting di dalam sistem perkuliahan adalah presensi, karena selain digunakan sebagai tanda bukti bahwa seorang mahasiswa mengikuti kegiatan perkuliahan juga sering kali digunakan oleh dosen sebagai salah satu faktor dalam melakukan penilaian akhir. Maka dari itu sistem presensi ini harus efisien dan datanya akurat. Teknologi Radio Frequency Identification (RFID) dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Pada penelitian ini dilakukan untuk mengukur jarak optimal dari kinerja Radio Frequency Identification (RFID). Sedangkan pada penelitian sebelumnya hanya mengukur keberhasilan Radio Frequency Identification (RFID) pada jarak yang sama. Hasil penelian ini menunjukkan bahwa Radio Frequency Identification (RFDI) memiliki tingkat keberhasilan 100% pada jarak 0-4 cm dan memiliki tingkat keberhasilan 80% pada jarak 5 cm. Dengan demikian penggunaannya untuk presensi mahasiswa akan memberikan fleksibilitas yang lebih tinggi daripada menggunakan Magnetic Card.

Analisis Perbandingan Manajemen Bandwidth Menggunakan Metode Mikhmon dan User manager (Studi Kasus: Cafe Hanny Gombong) Majid Rahardi; Alfian Difa’ul Amien; Toto Indriyatmoko
Jurnal Infomedia:Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan Vol 7, No 1 (2022): Jurnal Infomedia
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jim.v7i1.2954

Café Hanny di kota Gombong memiliki permasalahan dengan jaringan internet pada cafenya. Masalah yang ada di Café Hanny ini adalah wifi café yang masih dapat digunakan secara bebas dengan tidak adanya limit bandwidth dan limitasi waktu pada wifi Café Hanny. Hal ini berdampak pada kecepatan koneksi dari wifi yang memiliki kapasitas bandwidth yang dibilang bandwidth pada Café Hanny tidak terlalu besar, dan dengan tidak adanya limitasi waktu, customer dapat menggunakan koneksi wifi dengan bebas. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan membangun dua jaringan hotspot yaitu Hotspot User Manager dan Mikrotik Hotspot Monitor (Mikhmon). Lalu akan dilakukan analisis dan dibandingkan untuk mendapatkan hasil jaringan mana yang lebih baik untuk digunakan pada Café Hanny. Setelah dilakukan analisis pada parameter QoS seperti throughput, delay, dan packet loss, Mendapatkan hasil pada Mikhmon adalah jaringan Hotspot yang lebih unggul daripada User Manager setelah dilakukan perbandingan pada analisis parameter QoS

Rancang Bangun Media Informasi Digital pada Pelayanan dan Informasi TK Budi Luhur 1 Majid Rahardi
Jurnal Pengabdian Mitra Masyarakat (JPMM) Vol 1, No 2: Oktober (2019)
Publisher : Universitas Amikom Purwokerto

Sekolah adalah lembaga yang memiliki peran penting dalam mencerdaskan kehidupan berbangsa, beragama dan bernegara. Oleh karena itu keberadaannya harus diketahui oleh masyarakat luas. Hal ini menjadi penting agar masyarakat memiliki banyak pilihan dengan adanya informasi yang diterima. Kemajuan teknologi website saat ini menjadi salah satu solusi efektif untuk memberikan informasi secara cepat dan luas. Proposal ini diusulkan untuk mengadakan pelatihan dan pemanfaatan teknologi website pada TK Budi Luhur 1 yang terletak di jalan Anggajaya II, Krangkungan, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta untuk penyebaran informasi.

Analisis Kinerja Overclocking CPU dan GPU Terhadap Kecepatan Rendering Project 3D Majid Rahardi; Malik Bagaskara
Jurnal Infomedia:Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan Vol 7, No 2 (2022): Jurnal Infomedia
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jim.v7i2.3360

Perkembangan bidang teknologi saat ini begitu sangat cepat. Hal ini membuat banyak dampak positif di berbagai bidang pekerjaan manusia. Salah satu perkembangan teknologi yang begitu penting adalah teknologi 3D. Teknologi 3D mulai banyak digunakan untuk membantu proses belajar mengajar pada pendidikan, bidang marketing, bidang teknik sipil, dan bidang lainnya. Namun permasalahan yang masih dihadapi adalah proses pembuatan dan rendering 3D yang membutuhkan komputasi tingkat tinggi. Hal yang paling berpengaruh adalah unit GPU (Graphic Processing Unit) dan CPU (Central Processing Unit). Karena dua hal tersebut adalah komponen utama untuk memproses komputasi saat rendering berlangsung. Oleh karena itu, penting untuk dilakukan studi untuk meningkatkan kinerja prosessor tersebut. Hal ini disebut dengan teknik overclocking pada perangkat komputer. Overclocking adalah metode yang dapat meningkatkan kecepatan clock perangkat keras komputer, memungkinkan komputer berjalan lebih cepat dari kecepatan standar. Hasil dari studi ini menunjukkan bahwa overclocking CPU dapat ditingkatkan kinerjanya hingga 27.2% dan unit GPU mampu ditingkatkan kinerjanya hingga 24.17%.

Sentiment Analysis on KPU Performance Post-2024 Election via YouTube Comments Using BERT Sholihah, Nafiatun; Abdulloh, Ferian Fauzi; Rahardi, Majid
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 8 No. 4 (2024): Article Research Volume 8 Issue 4, October 2024
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v8i4.14040

This research aims to analyze public sentiment regarding the performance of the General Election Commission after the 2024 presidential election using the BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model. Given the General Election Commission's crucial role in maintaining election integrity and the importance of transparency in Indonesian democracy, understanding public opinion through sentiment analysis is essential. Data was collected from YouTube comments, a platform increasingly popular for public expression. The analysis process began with data preprocessing, including case folding, text cleaning, tokenization, and stop word removal. The BERT model was then applied to classify the sentiment of the comments, with the model's performance evaluated using 10-fold cross-validation. The evaluation results showed that the first fold (k=1) achieved the best performance with an accuracy of 96%, precision of 96%, recall of 96%, and an F1-score of 96%, indicating the model's effectiveness in accurately classifying sentiment. In contrast, the ninth fold (k=9) exhibited the lowest accuracy at 86% with other metrics also lower, suggesting performance instability potentially caused by data variability. Accuracy and loss graphs confirmed that the first fold experienced consistent accuracy improvements and significant loss reduction, while the ninth fold showed performance fluctuations. This study provides valuable insights into public sentiment regarding the General Election Commission performance, with BERT demonstrating significant potential for sentiment analysis on social media platforms like YouTube.

Peningkatan Literasi Digital Untuk Remaja Masjid Yayasan Baitul Mutaqin Margamulya Sholihah, Nafiatun; Abdulloh, Ferian Fauzi; Rahardi, Majid
Abdimas Galuh Vol 6, No 2 (2024): September 2024
Publisher : Universitas Galuh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25157/ag.v6i2.14551

Remaja masjid di Yayasan Sabilul Mutaqin berusia 12-24 tahun, dimana rentang usia ini merupakan kelompok dengan tingkat penetrasi internet tertinggi. Usia remaja sangat penting sekali untuk belajar literasi digital sebagai bekal menjalani kehidupan sehari-hari agar dapat lebih baik mengelola kehidupan digital mereka, mengurangi risiko online, dan memanfaatkan teknologi dengan cara yang bermanfaat bagi perkembangan pribadi dan sosial mereka. Level literasi digital di Indonesia saat ini sekitar 62%, angka yang lebih rendah jika dibandingkan dengan rata-rata level literasi digital di negara-negara ASEAN lainnya. Sehingga kegiatan pengabdian kemasyarakatan ini sangatlah penting untuk menaikkan level literasi di kalangan remaja terutama pada aspek etika digital dan budaya digital. Hal ini sejalan dengan program Gerakan Nasional Literasi Digital untuk meningkatkan keterampilan digital masyarakat Indonesia yang dilakukan oleh Kementerian Kominfo dengan menyasar salah satu segmennya, yaitu masyarakat umum terutama remaja. Solusi yang dipilih adalah pemberian pembekalan dan pelatihan literasi digital, terutama pada dua aspek utama, yaitu etika digital (digital ethics) dan budaya digital (digital culture) yang islami dalam pelaksanaannya. Hasil kegiatan kami dengan adanya kegiatan ini adalah peserta menyadari pentingnya literasi digital dan dapat menerapkan penggunaan sosial media dengan bijak sesuai etika (dapat membedakan mana konten negatif dan positif), dan budaya islami (mengetahui pentingnya moderasi beragama sebagai warga negara).

Leveraging Various Feature Selection Methods for Churn Prediction Using Various Machine Learning Algorithms Kusnawi, Kusnawi; Ipmawati, Joang; Asadulloh, Bima Pramudya; Aminuddin, Afrig; Abdulloh, Ferian Fauzi; Rahardi, Majid
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62527/joiv.8.2.2453

This study aims to examine the effect of customer experience on customer retention at DQLab Telco, using machine learning techniques to predict customer churn. The study uses a dataset of 6590 customers of DQLab Telco, which contains various features related to their service usage and satisfaction. The data includes various features such as gender, tenure, phone service, internet service, monthly charges, and total charges. These features represent the demographic and service usage information of the customers. The study applies several feature selection methods, such as ANOVA, Recursive Feature Elimination, Feature Importance, and Pearson Correlation, to select the most relevant features for churn prediction. The study also compares three machine learning algorithms, namely Logistic Regression, Random Forest, and Gradient Boosting, to build and evaluate the prediction models. This study finds that Logistic Regression without feature selection achieves the highest accuracy of 79.47%, while Random Forest with Feature Importance and Gradient Boosting with Recursive Feature Elimination achieve accuracy of 77.60% and 79.86%, respectively. The study also identifies the features influencing customer churn most, such as monthly charges, tenure, partner, senior citizen, internet service, paperless billing, and TV streaming. The study provides valuable insights for DQLab Telco in developing customer churn reduction strategies based on predictive models and influential features. The study also suggests that feature selection and machine learning algorithms play a vital role in improving the accuracy of churn prediction and should be customized according to the data context.

Performance Analysis Of Machine Learning Algorithms Using The Ensemble Method On Predicting The Impact Of Inflation On Indonesia's Economic Growth Abdulloh, Ferian Fauzi; Aminuddin, Afrig; Rahardi, Majid; Harianto, Fetrus Jari
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 8, No 4 (2024)
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62527/joiv.8.4.2567

The warning of a global recession expected in 2023 is currently the world's concern. Global financial institutions have raised interest rates to lower inflation, which has led to this problem. This study aims to evaluate the effect of interest rates and inflation on Indonesia's economic growth and compare the performance of machine learning models, specifically Random Forest and XGBoost, in analyzing the impact of inflation. A qualitative methodology was used for the literature survey, while the quantitative approach involved the implementation of machine learning algorithms using the Ensemble Method. The results show that Random Forest performs better than XGBoost in predicting the impact of inflation on economic growth, with MSE values of 0.799 and 0.864 and MAE of 0.576 and 0.619, respectively. In addition, the R-squared value of Random Forest 0.908 is also higher than that of XGBoost 0.901, indicating that the model can better explain the variation in the target data. The practical implication of this study is that the Random Forest model can be more effectively used in analyzing the impact of inflation on Indonesia's economic growth. Recommendations for future research include exploring other methods and using more extended time series to deepen the understanding of the relationship between interest rates, inflation, and economic growth.

Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbors Pada Sinyal Tubuh Perokok Musthofa, Alif; Rahardi, Majid
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 6 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i6.3290

Merokok adalah kebiasaan yang sulit dihilangkan dalam masyarakat. Rokok mengandung bahan berbahaya dan bisa menyebabkan kanker serta penyakit pernapasan. Merokok juga meningkatkan risiko infeksi tuberkulosis. Perokok pasif yang terpapar asap rokok sangat berisiko bagi kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi dan perbandingan antara algoritma Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam klasifikasi sinyal tubuh perokok. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa penggunaan SVM dengan kernel linear dan metode forward selection menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 75%, yang melampaui akurasi tertinggi KNN sebesar 72%. Dari hasil tersebut penggunaan metode forward selection meningkatkan akurasi dibandingkan dengan penggunaan semuafitur yang tersedia, kecuali pada SVM dengan kernel RBF. Evaluasi pada penelitian ini menggunakan Confuntion Matrix dan Record klasifikasi. Adapun hasil kinerja model pada class “Tidak merokok” menggunakan SVM mendapatkan nilai presisi (84%), recall (75%), f-1 score(79%) dan KNN mendapatkan nilai presisi (75%), recall (83%), f-1 score(79%). Sedangkan pada class “Merokok” menggunakan SVM mendapatkan nilai presisi (64%), recall (75%), f-1 score(69%) dan KNN mendapatkan nilai presisi (64%), recall (53%), f-1 score(58%).

Co-Authors Abdulloh, Ferian Fauzi Abiyyu, Ahmad Naufal Abu Bakar, Rahmat Fauzi Afrig Aminuddin Alfian Difa’ul Amien Amelia, Hemas Anggita Andrika, Muhammad Yusuf Arindika, Alti Aristawidya, Winda Ardelia Artamma, Chanan Asadulloh, Bima Pramudya Bernadhed, Bernadhed Dn, Ubaid Khoir Julio Ekayanda, Gilang Elik Hari Muktafin Fadzli, Alief Khairul Febianty, Dennita Noor Frobenius, Arvin Claudy Harianto, Fetrus Jari Indriyatmoko, Toto Joang Ipmawati Kharisma, Rizqi Sukma Kusnawi Kusnawi Kusrini Kusrini Kusrini, Kusrini Laiskodat, Fransisko Andrade Latuconsina, Muhammad Sidik Latupono, Ali Samsul Lefi, Nadia Martha M. Ikhsan Malik Bagaskara Mawar, Heni Sapta Muktafin, Elik Hari Mulia Sulistiyono Musthofa, Alif Nafiatun Sholihah Nandini, Kety Nolejanduma, Dionisius Nusaca Redegnosis Nur'aini, Linnda Prawidya Nurhayati, Lutfiana Deka Pandiangan, Van Daarten Puspitaningrum, Niken Rayadhani, Windy Aldora Rida, Rachmasari Annisa Rizqi Sukma Kharisma Rohmad Fajarudin Salim, Edwin Ibrahim Saputro, Uyock Anggoro Suryaputri, Cantika Okzen Syaputra, Muh. Rezky Sylvester, Gunawan Toto Indriyatmoko Utama, Hastari Uyock Anggoro Saputro Vabilla, Sheila Anggun Yudha, Muhammad Agung Reza

Title

Found 45 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 45 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 45 Documents
Search