Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
8.256
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 Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining 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 Jifosi 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 : 75 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 75 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
PROTOTIPE APLIKASI LAYANAN PENGADUAN MASYARAKAT BERBASIS ANDROID DAN WEB SERVICE Andi Jumardi; Achmad Solichin
Telematika MKOM Vol 8, No 1 (2016): Jurnal Telematika MKOM Vol. 8 No. 1 Maret 2016
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (6556.442 KB)

Abstract

Sampah merupakan konsekuensi kehidupan manusia dan sangat berkaitan erat dengan tingginya populasi penduduk. Semakin tinggi jumlah penduduk dan semakin beragam aktivitasnya, maka semakin banyak dan semakin beragam jenis sampah yang dihasilkan. Pada tingkat tertentu, jumlah sampah dan jenisnya menjadi persoalan sosial yang rumit. Secara umum, sampah dipahami oleh masyarakat sebagai tumpukan limbah dengan aroma busuk yang sangat menyengat. Karena itu, sampah diartikan sebagai material sisa yang tidak diinginkan setelah berakhirnya suatu proses kehidupan dengan sifat yang cenderung merusak lingkungan sekitarnya. Cara pandang masyarakat seperti ini tentu saja tidak komprehensif karena sampah tidak hanya berarti seperti itu. Sampah juga berarti produk-produk yang dihasilkan setelah dan selama proses alam berlangsung. Karena itu, sampah tidak harus berkonotasi negatif. Hal ini sangat bergantung pada pengelolaannya. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah Agile Process dengan pendekatan Extreme Programming (XP) dimana tahapan-tahapan yang dilakukan yaitu planning, design, coding dan testing. Sistem dibangun menggunakan platform Android sebagai media yang digunakan masyarakat untuk melakukan pengaduan sampah. Sedangkan Web Service digunakan sebagai suatu fasilitas untuk menyediakan layanan dalam bentuk informasi kepada sistem lain, sehingga sistem lain dapat berinteraksi dengan sistem tersebut melalui layanan-layanan yang disediakan oleh suatu sistem yang menyediakan web service. Selain itu aplikasi yang dirancang juga menggunakan Location Based Service (LBS) untuk menentukan posisi atau lokasi dimana user melakukan pengaduan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi layanan pengaduan masyarakat terhadap masalah sampah berbasis android dan web service yang dapat digunakan masyarakat untuk menyampaikan keluhan-keluhannya terhadap masalah sampah yang ada di lingkungan sekitarnya. Pengujian terhadap aplikasi yang dibangun menggunakan metode ISO-9120 menunjukkan bahwa dilihat dari sisi usabilty, reliability, functionality dan efficiency kualitas aplikasi dinilai sebesar 90,84% atau dalam kriteria Sangat Baik. Sedangkan pengujian terhadap waktu akses aplikasi menunjukkan bahwa aplikasi dapat diakses dengan kecepatan rata-rata 819 milidetik.
IDENTIFIKASI GARIS TELAPAK TANGAN DENGAN METODE MOBILENET CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK SISTEM PRESENSI SISWA Muhammad Hamdi Sukriyandi; Achmad Solichin
Faktor Exacta Vol 16, No 1 (2023)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i1.15138

Abstract

The attendance system at SMK Taruna Terpadu 1 with nine majors is still done manually. With a total of about 5,000 students, If attendance is recorded manually, many of these statistics are cumulative, making them difficult to organize and find when needed. Digitization of attendance recording is expected, one of which is the biometric method. Biometrics, the technology that digitally recognizes organic characteristics, can potentially update maps and other identifiers. Biometrics themselves come in physical form, such as faces, irises, fingerprints, and handprints. However, at some point during the COVID-19 pandemic, contact fingerprinting is unavailable and many of the challenges facing facial recognition, starting with skin color, using mask and identical twins. suggest ways to avoid contact. Fingerprint biometrics are an attractive option for more accurate, reliable, and secure contactless human identification technology, but identifying palm features from past images is also an attractive option. I am tasked with inputting some of the palm functions. and lighting fixtures. In this article, the authors propose to apply MobileNeV2's use of augmented facts, ROI detection, and pre-trained convolutional neural community (CNN) models. After testing with the dataset that the author got from SMK Taruna Terpadu 1 by performing data augmentation, ROI detection and identification with the pretrained MobileNetV2 model, it turns out to get the best accuracy results up to 99.98%.
Mobile Based Student Presence System Using Haar Cascade and Eigenface Facial Recognition Methods Suherman Achmad; Nazori AZ; Achmad Solichin
Jurnal Riset Informatika Vol 5 No 2 (2023): Priode of March 2023
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34288/jri.v5i2.340

Abstract

Using biometric technology for recording attendance in the school environment is still not widely done by researchers. In this study, a solution was proposed to the problems that occurred in the school environment where parents/guardians could not monitor the presence of their children in school. The solution offered is a student attendance recording system based on facial recognition algorithms (face recognition). The built system can record the presence of students when entering the classroom and when returning home or out of class. Proposed methods for identifying student attendance are the Haar Cascade and Eigenface algorithms. The system can also provide notice of attendance or absence of students in real time to parents/guardians via email that has been registered. The method can provide accurate and fast facial recognition results based on the test results. The presence system developed based on mobile can recognize faces up to a distance of 200-300 cm with low and moderate light intensity.
Sentiment Analysis Of Youtube Comments On Prediction Of Economic Recession In 2023 Using The Naïve Bayes Algorithm Anggi Ayu Ningtyas; Achmad Solichin; Rizky Pradana
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 20, No 1 (2023): APRIL 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v20i1.2317

Abstract

YouTube adalah situs berbagi media, yaitu semacam hiburan virtual untuk berbagi media video dan suara. YouTube telah menjadi salah satu platform tontonan video paling populer saat ini. Beberapa waktu lalu, Youtube Indonesia disibukkan dengan unggahan ke channel Raymond Chin pada 3 Oktober 2022 tentang prediksi ekonomi tahun 2023. Oleh karena itu, akan sangat sulit untuk memahami apakah netizen yang menggunakan situs youTube umumnya positif negatif. atau netral. Dengan video yang ditransfer ini, diharapkan sebuah metode untuk menginvestigasi komentar-komentar yang begitu banyak sehingga komentar-komentar tersebut dapat bernilai dan dapat ditarik tujuan yang signifikan. Pelonggaran perputaran keuangan ini dapat berlangsung dalam jangka waktu yang sangat lama, bahkan bertahun-tahun. Sementara itu, penghentian moneter global, pembenahan strategi moneter, tekanan internasional, perselisihan pasar keuangan hingga perubahan lingkungan penyebab menjadi faktor yang mempengaruhi elemen ekonomi pada tahun 2023. Oleh karena itu, untuk mengetahui sentimen tentang perkiraan dan penurunan ekonomi pada tahun 2023 membutuhkan kerangka kerja untuk memutuskan apakah sentimen publik "positif", "negatif", atau “netral”. Naïve Bayes adalah strategi urutan yang ditetapkan dalam hipotesis Bayes. khususnya mengantisipasi masa depan mengingat pengalaman masa lalu. pengklasifikasian Naive Bayes ini menjalankan metode karakterisasi item terarah di masa mendatang dengan membagikan tanda kelas ke kejadian yang memanfaatkan probabilitas. Dalam ulasan ini, pengaturan akan diselesaikan menggunakan strategi Naïve Bayes dengan 500 data Untuk pengujian gunakan 10 Folds Cross Validation dengan mempartisi informasi persiapan menjadi beberapa bagian untuk pengujian mendapatkan keakuratan yang berbeda karena menggunakan informasi persiapan yang tidak teratur. Setelah pengujian menghasilkan "positif" bernilai 40%, "negatif" 26% dan "netral" 34%. Konsekuensi dari pengujian ini menunjukkan bahwa dapat membedakan realitas data komentar youtube dengan menggunakan strategi Naïve Bayes
Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network dan Haar Cascade Untuk Presensi Dengan Video Rekaman Zoom Muhammad Verdiansyah; Achmad Solichin
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 7 No. 2 (2022): Jurnal Ilmiah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v7i2.116-127

Abstract

The COVID-19 pandemic that is engulfing the world is one of the situations that urges the use of and even human dependence on technology to become higher. This pandemic that can cause death by spreading through droplets or water droplets, so many countries have implemented social restrictions by prohibiting their citizens from doing many activities outside. The use of technology such as the Google Meet and Zoom applications has become a new habit for the community, especially in learning and teaching. Attendance is important to know and control the presence of students in the teaching and learning process. Currently, attendance at online lectures is still mostly done by calling students one by one or asking students to fill out certain forms. It has weaknesses and is less effective. Therefore, this study proposes presence with face identification using a web-based application system. The method used in this research are Haar Cascade face detection for facial image extraction and Convolutional Neural Network (CNN) algorithm for face identification process. The contribution given from this research in the form of identification can be done using video recordings of zoom and images or screenshots from zoom and displaying student attendance. In this study, the dataset was sourced from taking photos directly on individuals. There are 20 labels used in this study. The identification results of 1119 facial images (test data) on the CNN custom model, obtained 88% accuracy, 88% precision, and 83% recall.
Pendampingan Penggunaan Website pada Bank Sampah Budi Luhur Painem Painem; Hari Soetanto; Anindya Putri Pradiptha; Utomo Budiyanto; Achmad Solichin
Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) Vol 6, No 3 (2023): Jurnal PkM: Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jurnalpkm.v6i3.16593

Abstract

Bank Sampah Budi Luhur sudah memiliki website yang dapat diakses melalui alamat https://banksampah.budiluhur.ac.id. Namun, konten website seringkali ketinggalan dalam hal pembaruan. Update terakhir pada bulan Juni 2022, menyebabkan informasi yang ditampilkan tidak akurat dan mempengaruhi kepercayaan masyarakat terhadap website. Padahal, Bank Sampah Budi Luhur melakukan banyak kegiatan penting seperti penimbangan sampah, pelatihan pendampingan daur ulang sampah, pendampingan pemilahan sampah, dan edukasi pengelolaan sampah pada lingkungan sekolah. Kegiatan-kegiatan ini penting untuk diterbitkan pada website sehingga masyarakat dapat mengetahui dan memahami dengan baik. Oleh karena itu, pendampingan penggunaan website pada Bank Sampah Budi Luhur sangat penting. Tujuannya adalah memastikan bahwa website dapat memberikan informasi yang akurat, mudah digunakan, dan menarik bagi masyarakat. Hasil dari pengabdian kepada masyarakat melalui pendampingan penggunaan website dapat berupa peningkatan efisiensi dan transparansi dalam operasional bank sampah, serta mempermudah akses informasi bagi masyarakat terkait produk dan layanan bank sampah. Selain itu, website dapat menjadi media untuk mempromosikan dan memperkenalkan program-program bank sampah kepada masyarakat sehingga dapat meningkatkan partisipasi dan peran serta masyarakat dalam mengelola sampah secara bijak.
Acceptance of e-learning system at private university in Indonesia during the covid-19 pandemic: students' perspectives Achmad Solichin; Riki Wijaya
JURNAL INFOTEL Vol 13 No 3 (2021): August 2021
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v13i3.662

Abstract

The Covid-19 pandemic in Indonesia has an impact on changes in policies and the learning process at Budi Luhur University (UBL). The complete online learning policy has been implemented since the 2nd semester of 2019/2020, which began in March 2020. Students and lecturers carry out teaching and learning activities through an e-learning system developed in 2005. Although it has been implemented for a long time, the level of acceptance has never been measured comprehensively. This research has a contribution in measuring the level of acceptance of the e-learning. In addition, before the Covid-19 pandemic, the use of the e-learning system was still partially implemented and only for a few courses. In this study, an analysis of the student acceptance of the UBL e-learning system was carried out by involving respondents and a more comprehensive acceptance model. The modeling used in this study refers to the Comprehensive Technology Acceptance Model (CTAM) with seven exogenous variables and five endogenous variables. Testing and analysis are based on variant-based structural equation models, namely Partial Least Square (PLS) using the SmartPLS application. The results show that nine main factors influence student acceptance of the e-learning system: system quality, content quality, information quality, accessibility, enjoyment, perceived ease of use, perceived usefulness, and student attitudes towards applications and behavioral intention to use. This research is helpful for UBL and other educational institutions as material for developing a quality e-learning system accepted by its users.
IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENYELEKSI SAHAM PRIMA Ratna Kusumawardani; Achmad Solichin
Jurnal Riset Informatika Vol. 1 No. 3 (2019): Periode Juni 2019
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (925.571 KB)

Abstract

Pada penelitian ini dibahas mengenai sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi saham prima. Masalah yang terjadi dalam penelitian adalah adanya kalangan umum maupun profesional yang masih melakukan analisis fundamental secara manual dalam pengambilan keputusan pembelian saham. Penggunaan sistem pendukung keputusan diharapkan dapat membantu dalam proses pengolahan data saham yang memiliki kategori prima menjadi lebih efektif. Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. Dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu saham prima berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu saham terbaik. Hasil penelitian berupa aplikasi sistem pendukung keputusan penyeleksi saham prima yang dibangun dengan bahasa pemrograman Java dan basisdata MySQL. Aplikasi ini berguna untuk memilih alternatif yang terbaik untuk mendapatkan saham prima. Para investor yang akan berinvestasi di saham, tidak akan salah membeli saham karena sudah memiliki daftar nama-nama saham prima.
Pregnancy Risk Level Classification using the Crisp-DM Method Reka Dwi Syaputra; Achmad Solichin
Jurnal Riset Informatika Vol. 5 No. 1 (2022): December 2022
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1095.021 KB) | DOI: 10.34288/jri.v5i1.195

Abstract

Independent midwife practices are tasked with 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, hemoglobin, 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.
Mobile Based Student Presence System Using Haar Cascade and Eigenface Facial Recognition Methods Suherman Achmad; Nazori AZ; Achmad Solichin
Jurnal Riset Informatika Vol. 5 No. 2 (2023): March 2023
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34288/jri.v5i2.213

Abstract

Using biometric technology for recording attendance in the school environment is still not widely done by researchers. In this study, a solution was proposed to the problems that occurred in the school environment where parents/guardians could not monitor the presence of their children in school. The solution offered is a student attendance recording system based on facial recognition algorithms (face recognition). The built system can record the presence of students when entering the classroom and when returning home or out of class. Proposed methods for identifying student attendance are the Haar Cascade and Eigenface algorithms. The system can also provide notice of attendance or absence of students in real time to parents/guardians via email that has been registered. Based on the test results, the method can provide accurate and fast facial recognition results. The presence system developed based on mobile can recognize faces up to a distance of 200-300 cm with low and moderate light intensity.
Co-Authors Abdullah 'Alim Abdurrohim Musthofa 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 Anggi Ayu Ningtyas Anindya Putri Pradiptha Arif, Andi Hakim Asmoro, Phaksi Bangun Bayu Raditya Nasution Chaerullah, Dhiesky Chalid, Iqbal Chandra, Joko Christian Dasril Aldo Dedy Mirwansyah Desena, Wahyu Desiawan, Masdar Dewantara, Erno Kurniawan Dwi Kristanto Dwi Kristanto Emil Salim Fadlan Amrullah Fahrullah Fahrullah Galih Gumilar Widhasmara Goenawan Brotosaputro Hanafi, Mohammad Afif Hari Soetanto 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 Nanda Arista Rizki Nariza Wanti Wulan Sari Nazori AZ Nita, Yulia Noor Ferdyansyah Nugroho, Ludi Nurwijayanti 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 Sister, Maya Gian Suherman Achmad Syahrul, Ahmad Tan Wee Chang Tetlageni, Muhamad Ridho Triyono, Gandung Tulodo, Bernadeta Asri Rejeki Ummu Habibah Romlah Utomo Budiyanto Wati, Lisna Wirasno, Wirasno Zainal A. Hasibuan Zulfikar Rosadi