Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
7.82
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) TEKNIK INFORMATIKA Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Semantik Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Fountain of Informatics Journal Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Faktor Exacta Jukung (Jurnal Teknik Lingkungan) CogITo Smart Journal INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JRMSI - Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Riset Informatika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) METIK JURNAL Scientific Journal of Informatics Idealis : Indonesia Journal Information System SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) Kresna: Jurnal Riset dan Pengabdian Masyarakat Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Jurnal Algoritma Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Journal of Social And Economics Research Journal Of Communication Education Telematika MKOM Jurnal INFOTEL Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication journal of social and economic research JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Achmad Solichin
Universitas Budi Luhur
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities 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 Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Other

Published : 72 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 72 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pengamanan Data pada Fitur BluPay Universitas Budi Luhur dengan Algoritma Hill Cipher dan Vigenere Cipher Bayu Raditya Nasution; Achmad Solichin
SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Vol 1 No 3 (2018): Jurnal SKANIKA Juli 2018
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1833.085 KB)

Abstract

Perkembangan teknologi ini menimbulkan banyaknya kemudahan yang didapat, misalnya seperti pada transaksi pembayaran. Perkembangan yang terjadi memungkinkan transaksi pembayaran yang menjadi cashless. Di Universitas Budi Luhur transaksi pembayaran masih dilakukan dengan cara tradisional yaitu menggunakan uang fisik. Oleh karena itu maka dibuat fitur BluPay aplikasi BluCampus yang bertujuan mempermudah dalam proses pembayaran secara cashless dan online, di dalam fitur aplikasi BluAcademic ini juga di tambahkan kriptografi untuk keamanan data untuk mencegah terjadinya penyalahgunaan dari pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab. Metode kriptografi yang digunakan adalah algoritma kriptografi Hill Cipher dan Vigenere Cipher akan diterapkan pada kasus ini. Hasil Pengujian rata-rata waktu proses enkripsi adalah 0.46 detik dan proses dekripsi memerlukan waktu 0.42 detik. Dari hasil tanggapan 21 pengguna yang mengisi kuesioner untuk 12 pertanyaan mendapatkan total nilai sebesar 948 (75%). Hal ini menunjukkan bahwa fitur BluPay aplikasi BluCampus dapat diterima dengan baik oleh 21 responden karena mendapatkan nilai keseluruhan sebesar 75% dari nilai yang ideal.
Pengamanan Data Penerimaan Mahasiswa Baru dengan Algoritma Vernam Cipher, DES dan Diffie Hellman: Studi Kasus pada Aplikasi BluCampus Universitas Budi Luhur Muhamad Refaldi; Achmad Solichin
SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Vol 1 No 3 (2018): Jurnal SKANIKA Juli 2018
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (408.843 KB)

Abstract

Pada era digital sekarang ini pertukaran informasi menjadi hal yang sangat penting dan menjadi kebutuhan umum masyarakat. Contohnya adalah proses administrasi pendaftaran mahasiswa baru melalui perangkat yang terkoneksi dengan internet. Pertukaran informasi data personal melibatkan pihak ketiga sebagai perantara (server). Untuk data yang bersifat pribadi dan memiliki resiko jika disalahgunakan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab tentunya memerlukan suatu metode yang dapat menjamin keamanan dan kerahasiaan data tersebut. Salah satu solusi pengamanan informasi yang dapat dilakukan adalah dengan mengimplementasikan ilmu kriptografi pada sistem. Pengirim akan mengirimkan datanya kepada penerima, tetapi sebelum data tersebut dikirimkan ke server, data tersebut dienkripsi menjadi ciphertext, kemudian dikirim ke sever. Penerima akan mendekripsikan ciphertext menjadi bentuk data semula yang mengandung informasi. Dalam penelitian ini penulis menggabungkan dua algoritma kriptografi untuk mengamankan data pendaftar atau calon mahasiswa yaitu Vernam Cipher dan DES (Data Encryption Standard) dengan pembangkitan kuncinya menggunakan algoritma Diffie-Hellman pada fitur informasi tes mahasiswa baru di aplikasi BluCampus berbasis Android. Berdasarkan penelitian, terbukti bahwa aplikasi ini mampu melakukan enkripsi nomor pendaftaran dan berhasil mendenkripsikan ciphertext dari web service ke bentuk data semula.
ANALISIS PENGARUH KUALITAS SISTEM, KUALITAS INFORMASI DAN PERCEIVED USEFULNESS TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI CARE DALAM UPAYA PENINGKATAN KINERJA KARYAWAN Bernadeta Asri Rejeki Tulodo; Achmad Solichin
JRMSI - Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia Vol 10 No 1 (2019): Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia
Publisher : Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Jakarta

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

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk mengukur nilai kepuasan pengguna dalam variabel Kualitas Sistem, Kualitas Informasi, Perceived Usefulness, terhadap Kepuasan Pengguna sistem aplikasi CARE dan dampaknya terhadap kinerja karyawan PT. Malacca Trust Wuwungan Insurance, Tbk. Penelitian ini mengadopsi model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean yang dikombinasikan dengan model kesuksesan sistem informasi Seddon. Metode pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada karyawan PT Malacca Trust Wuwungan Insurance, Tbk. Responden yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 50 orang. Responden dipilih menggunakan metode Convenience Sampling. Data yang dikumpulkan dianalisis menggunakan metode SEM yang dioperasikan melalui software SmartPLS. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas sistem tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengguna, kualitas informasi dan perceived usefulness berpengaruh terhadap kepuasan pengguna, dan kepuasan pengguna berpengaruh terhadap kinerja individu.
Pencarian Abstrak Tugas Akhir Mahasiswa Berdasarkan Tingkat Kemiripan Menggunakan Algoritma Winnowing dan Jaccard Similarity pada Universitas Budi Luhur Wahyu Desena; Achmad Solichin
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 17, No 2 (2021): Agustus 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v17i2.3628

Abstract

Dokumen skripsi merupakan dokumen yang merepresentasikan penelitian yang dilakukan oleh mahasiswa jenjang strata satu. Untuk menghasilkan skripsi yang baik dibutuhkan studi literatur untuk mendukung penelitian tersebut. Pada Universitas Budi Luhur, sudah tersedia sistem pencarian literatur dalam bentuk dokumen skripsi. Namun demikian, pencarian data masih terbatas berdasarkan kesamaan judul dengan kata kunci yang diberikan. Hal tersebut mengakibatkan hasil pencarian tidak terlalu akurat. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan sistem yang mampu menyajikan hasil pencarian berdasarkan tingkat kemiripan dokumen. Metode yang digunakan adalah algoritma Winnowing berbasis N-Gram dengan perhitungan kemiripan metode Jaccard Similarity. Berdasarkan hasil pengujian, nilai k-gram dan w-gram mempengaruhi persentase kemiripan dokumen yang mana nilai terbaik adalah k-gram=3 dan w-gram=4. Prototipe sistem yang dihasilkan dapat menyajikan hasil pencarian beserta nilai kemiripan dokumen abstrak tugas akhir yang diinputkan dengan dokumen yang tersimpan di repository.
PERAMALAN PERSEDIAAN SPAREPART MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PT. MAYORA INDAH TBK Muhammad Arif Kurniawan; Achmad Solichin
Journal Of Communication Education Vol 15, No 1 (2021): JOCE IP
Publisher : Universitas Insan Pembangunan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58217/joce-ip.v15i1.227

Abstract

PT Mayora Indah merupakan perusahaan yang memproduksi wafer dengan menggunakan 20 line untuk salah satu pabriknya. Jumlah line tersebut sangat berpengaruh terhadap kebutuhan sparepart mesin yang cukup banyak. Masalah yang sering muncul adalah tidak tersedianya sparepart sehingga mesin produksi membutuhkan waktu yang lebih lama untuk perbaikan. Saat ini untuk menyiasati masalah tersebut adalah dengan mengambil dari mesin yang sedang tidak produksi atau dengan meminjam dari pabrik yang sejenis yang memiliki sparepart yang sama. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem prediksi persediaan sparepart untuk memastikan bahan sparepart yang akan digunakan selalu tersedia.Proses prediksi yang digunakan adalah metode double exponential smoothing dengan membandingkan metode double exponential smoothing satu parameter (brown) dan double exponential smoothing dua parameter (holt). Proses prediksi menggunakan data training dari 3 data sampel yang sudah ditentukan. Hasil akurasi kedua metode tersebut diukur menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil dengan nilai MAPE terkecil menjadi metode yang terbaik.Hasil pengujian data training metode double exponential smoothing  dengan satu parameter  α 0,2 menghasilkan nilai MAPE terbaik 39,17% sementara metode double exponential smoothing dengan  dua parameter α 0,9 dan β 0,6 menghasilkan nilai MAPE terbaik 40,09%. Sehingga metode double exponential smoothing satu parameter dengan α 0,2 merupakan metode terbaik. Hal tersebut juga terlihat dari hasil prediksi menggunakan data training yang menghasilkan nilai MAPE terbaik  10.07%. hal itu membuat tingkat akurasi prediksi yang terbaik mencapai 89,93%.Kata Kunci : Double  exponential smoothing , brown, holt, prediction, sparepart
ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP PELAYANAN DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Emil Salim; Achmad Solichin
IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System Vol 5 No 2 (2022): Jurnal IDEALIS Juli 2022
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/idealis.v5i2.2961

Abstract

Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Disdukcapil) memiliki tugas utama dalam memberikan layanan kependudukan dan pencatatan sipil bagi masyarakat. Saat ini, di kalangan masyarakat masih sering memiliki stigma kurang baik terhadap proses pengurusan dokumen kependudukan yang terkesan lama, rumit dan sering terjadi pungutan liar oleh pihak-pihak tertentu. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen masyarakat terhadap layanan Disdukcapil pada media sosial Twitter. Analisis sentimen diperoleh menggunakan pendekatan machine learning disertai dengan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF dan algoritma Naïve Bayes. Dataset yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari media sosial Twitter berupa kicauan (tweet) berbahasa Indonesia. Dataset diperoleh menggunakan kata kunci ‘dukcapil’, ‘kependudukan’, ‘disdukcapil’, ‘ngurus ktp’, ‘pembuatan ktp’, ‘pengalaman ktp’, ‘pelayanan disdukcapil’, ‘ngurus kk’, ‘pelayanan ktp’, ‘ktp rusak’, ‘dokumen kependudukan’, ‘ngurus disdukcapil’, ‘bikin kartu keluarga’, ‘pelayanan dukcapil’, ‘bikin akta lahir’, ‘buat akta lahir’, dan ‘disdukcapil ramah’. Hasil analisis berdasarkan 647 tweet menunjukan bahwa sentimen positif sebesar 70,20% dan sentimen negatif sebanyak 29,80%, dengan nilai akurasi 65,39% presisi 97,65%, recall 66,87%, dan f1-score sebesar 39,69%. Hasil penelitian ini bermanfaat bagi Disdukcapil untuk meningkatkan kualitas layanannya sehingga sentimen masyarakat semakin baik. ----------------------------------------- The Department of Population and Civil Registration (Disdukcapil) has the main task of providing population and civil registration services for the community. Currently, the community still often has a bad stigma about the process of managing population documents which seems long, complicated and often illegal levies occur by certain parties. In this study, an analysis of public sentiment towards the Disdukcapil service was carried out on Twitter social media. Sentiment analysis was obtained using a machine learning approach accompanied by feature extraction using TF-IDF and the Naïve Bayes algorithm. The dataset used in this study was obtained from Twitter social media in the form of Indonesian-language tweets. The dataset was obtained using the keywords 'dukcapil', 'population', 'disdukcapil', 'ngurus ktp', 'ktp making', 'ktp experience', 'disdukcapil service', 'take care of family card', 'ktp service', 'broken ID card', 'residency document', 'manage disdukcapil', 'make a family card', 'dukcapil service', 'make a birth certificate', 'make a certificate born', and 'friendly disdukcapil'. The results of the analysis based on 647 Tweets show that positive sentiment is 70.20% and negative sentiment is 29.80%, with an accuracy value of 65.39%, precision of 97.65%, recall of 66.87, and f1-score of 39.69%. The results of this study are useful for Disdukcapil to improve the quality of its services so that public sentiment is getting better.
IDENTIFIKASI POTENSI RISIKO PADA LABORATORIUM KOMPUTER UNIVERSITAS BUDI LUHUR MENGGUNAKAN METODE HAZARD IDENTIFICATION, RISK ASSESMENT AND RISK CONTROL (HIRARC) Achmad Solichin; Painem Painem
Jukung (Jurnal Teknik Lingkungan) Vol 8, No 2 (2022): SEPTEMBER 2022
Publisher : Program Studi Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jukung.v8i2.14914

Abstract

ABSTRAKLaboratorium ICT Terpadu (LAB ICT) Universitas Budi Luhur (UBL) merupakan salah satu unit pendukung praktikum, perkuliahan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. LAB ICT Terpadu memiliki 14 ruang laboratorium komputer dengan total lebih dari 500 unit komputer. Lab ICT Terpadu dapat digunakan oleh seluruh sivitas akademika UBL, baik terjadwal maupun insidentil. Dengan banyaknya unit komputer dan tingginya tingkat penggunaan laboratorium, maka terdapat potensi bahaya atau potensi risiko (hazard), baik yang bersumber dari luar maupun dalam laboratorium. Potensi yang bersumber dari luar seperti kebakaran, gempa, hujan dan banjir. Banyaknya pengguna dan sumber bahaya yang ada di dalam Lab ICT Terpadu meningkatkan kemungkinan risiko kecelakaan kerja. Oleh karena itu, diperlukan penelitian yang mengidentifikasi bahaya, menilai risiko, dan mengendalikan risiko bahaya. Penelitian ini menggunakan metode Hazard Identification Risk, Risk Assesment, and Risk Control (HIRARC) yang memiliki tahapan: mengidentifikasi sumber-sumber bahaya, menilai risiko, dan mengendalikan risiko bahaya tersebut. Penelitian ini menghasilkan temuan berupa 11 (sebelas) potensi risiko atau hazard yang terjadi di Lab ICT Terpadu UBL. Penelitian ini juga menghasilkan rekomendasi dan saran perbaikan atas setiap risiko tersebut. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat dan ditindaklanjuti sebagai bentuk kesadaran atas pentingnya aspek Kesehatan, Keselamatan, Keamanan, dan Lingkungan (K3L).Kata kunci: hazard, HIRARC, laboratorium, potensi risiko.ABSTRACTThe Integrated ICT Laboratory (LAB ICT) Universitas Budi Luhur (UBL) is one of the supporting units for practicum, lectures, research and community service. The Integrated ICT LAB has 14 computer laboratory rooms with a total of more than 500 computers. The Integrated ICT Lab can be used by all UBL academics, both scheduled and incidental. With the number of computer units and the high level of use of the laboratory, there is a potential hazard or potential risk (hazard), both originating from outside the laboratory and from outside the laboratory. Potential sources from outside such as earthquakes, rain and floods. The number of users and sources of danger in the Integrated ICT Lab increase the possibility of an accident or occupational disease occurring. Therefore, research is needed that identifies hazards, assesses risks, and controls hazard risks. This study uses the Hazard Identification Risk, Risk Assessment, and Risk Control (HIRARC) method which has the following stages: identifying the sources of danger, assessing the risk, and controlling the risk of the hazard. This study produced findings in the form of 11 (eleven) potential risks or hazards that occurred in the UBL Integrated ICT Lab. This research also produces recommendations and suggestions for improvement for each of these risks. This research is expected to be useful and followed up as a form of awareness of the importance of aspects of Health, Safety, Security and Environment (HSSE).Keywords: hazard, HIRARC, laboratory, potential risk.
Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Dosen Berdasarkan Data Kritik Saran Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Noor Ferdyansyah; Achmad Solichin
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 19, No 2 (2022): SEPTEMBER 2022
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v19i2.2041

Abstract

The quality of lecturers' teaching is the main key to the success of education at the University. By having lecturers who can provide good teaching, the seeds of nation-changing students can be created. To get lecturers who meet academic standards, of course, evaluation needs to be done. Therefore, Budi Luhur University always conducts questionnaires containing suggestion criticism forms that can be filled in by students. Completion of the suggestion criticism form is carried out for each group of courses at the end of the semester. Currently, the feedback data has not been used to analyze and evaluate the learning process. Therefore, in this research, sentiment analysis is carried out on the results of criticism suggestions that have been sent by students, to find out whether the criticism suggestions are positive, negative, or neutral. One of the sentiment analysis methods that can be used to solve opinion mining problems is the Naive Bayes Method. Data collected as many as 10,067 in the span of 1 semester, namely the odd semester of the 2021/2022 academic year. This suggestion criticism data is then preprocessed, and classified using the Naive Bayes method, testing is carried out using the Naive Bayes Classifier program which is made in the PHP programming language, then accuracy is obtained with the Naïve Bayes method in testing 60% - 40% getting an accuracy result of 83.92%, then in split data 70% - 30% getting an accuracy result of 83.26%, then for split data results 80% - 20% getting an accuracy result of 81.96%, obtained positive sentiment results as much as 2484, then negative sentiment as much as 152, and neutral sentiment as much as 267. This research aims to get sentiment results which are then expected to be used as a reference to improve the quality of teaching lecturers at the university and further evaluation.
Pregnancy Risk Level Classification Using The CRISP-DM Method Reka Dwi Syaputra; Achmad Solichin
Jurnal Riset Informatika Vol 5 No 1 (2022): Priode of December 2022
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34288/jri.v5i1.487

Abstract

Independent midwife practices have the task of reminding and maintaining the quality of standardized reproductive health services for pregnant women. Independent midwife practices have had patient visits since the covid-19 pandemic from 2020 to 2021, especially at the yetti puranama midwife, which consists of 320 pregnancy examinations, 130 delivery care, and 50 referrals. The covid-19 pandemic has impacted maternal mortality rates because there are still many restrictions on all services. Maternal health services include pregnant women who are routinely unable to go to the puskesmas or other healthcare facilities due to fear of contracting covid-19, which delays the examination of pregnancy gravida, abortion, temperature, pregnancy distance, haemoglobin, blood pressure, ideal weight, and decisions. So that the problem that occurs is an increase in the risk of pregnancy, resulting in death and increased maternal mortality. In solving this problem, the research takes a machine-learning approach. The research aims to build a classification of pregnancy risk levels that can predict early treatment in this study using the random forest method with cross-validation 2. This study obtained the results of an accuracy value of 98%, precision of 94%, and recalled 100% in the random forest method.
Klasifikasi Gaya Belajar Mahasiswa Berdasarkan Garis Telapak Tangan Menggunakan Convolutional Neural Network Irennada; Achmad Solichin; Goenawan Brotosaputro
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 3 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i3.53721

Abstract

Gaya belajar dapat diartikan sebagai cara seorang siswa dalam menangkap berbagai informasi dalam proses pembelajaran. Model gaya belajar yang paling popular adalah model Visual, Auditori dan Kinestetik (VAK). Walaupun setiap siswa pada dasarnya dapat menerima materi dalam berbagai bentuk, namun pembelajaran akan lebih efektif jika materi disajikan sesuai gaya belajar siswa. Untuk mengetahui gaya belajar, dapat dilakukan dengan melakukan serangkaian asesmen menggunakan instrumen yang terdiri dari sejumlah pertanyaan. Asesmen tersebut memerlukan waktu yang cukup lama untuk memperoleh kesimpulan gaya belajar yang dominan. Pada penelitian ini, diusulkan metode identifikasi gaya belajar berdasarkan pola garis tangan (palmistry). Citra telapak tangan yang diperoleh dari 40 responden dianalisis memanfaatkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendapatkan klasifikasi gaya belajar. Hasil pengujian terhadap model CNN diperoleh akurasi sebesar 70%, presisi 72%, dan recall 70%. Dengan demikian, identifikasi gaya belajar berbasis citra telapak tangan memiliki potensi yang besar dalam pengembangan sistem identifikasi gaya belajar yang lebih cepat dan akurat.
Co-Authors Abdullah 'Alim Achmad Maulana Agus Harjoko Agus Santoso Ahmad Ihsanudin Ahmad Zainul Mafakhir Akbar, Kafi Kurnia Alfredo Pasaribu Alhafiz, Muhammad Ihza Ananda Surya, Archie Andi Hakim Arif Andi Jumardi Anggi Ayu Ningtyas Anindya Putri Pradiptha Arif, Andi Hakim Arista Riski, Nanda Asmoro, Phaksi Bangun Bayu Raditya Nasution Bernadeta Asri Rejeki Tulodo Chandra, Joko Christian Dasril Aldo Dedy Mirwansyah Dewantara, Erno Kurniawan Dhiesky Chaerullah Dwi Kristanto Emil Salim Fadlan Amrullah Fahrullah Fahrullah Galih Gumilar Widhasmara Goenawan Brotosaputro Hanafi, Mohammad Afif Hari Soetanto Iqbal Chalid Irennada Ismail Adi Susanto Khaeri Diniari Khansa Khairunnisa Kurnianta, Kristana Lia Amellia Putri Lutfi Nukman Majid, Muhammad Farras Masdar Desiawan Mochammad Andika Putra Mohammad Syafrullah Muhamad Refaldi Muhammad Agus Arianto Muhammad Agus Arianto Muhammad Ali Akbar Muhammad Arif Kurniawan Muhammad Fahrizal Muhammad Hamdi Sukriyandi Muhammad Verdiansyah Muharam, Asep Budiyana Nariza Wanti Wulan Sari Nazori AZ Noor Ferdyansyah Nugroho, Ludi Obby Oktafianto Painem, Painem Painem, Painem Pradana, Rizky Pradiptha, Anindya Putri Pramudita, Bagas Prayogi, Muhamad Nur Rahmat Kurniawan Rasyid, Annisa Ratna Kusumawardani Reka Dwi Syaputra Restu Maulunida Reva Ragam Santika Richki Hardi Riki Wijaya Rizki Darmawan, Dika Robby Suganda Rusdah Rusdah Saddam, M Amiruddin Setiyadi, Prambudi Suherman Achmad Syahrul, Ahmad Tan Wee Chang Tetlageni, Muhamad Ridho Triyono, Gandung Ummu Habibah Romlah Utomo Budiyanto Wahyu Desena Wati, Lisna Wirasno, Wirasno Zainal A. Hasibuan Zulfikar Rosadi