Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.885
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Advances in Applied Sciences TEKNIK INFORMATIKA Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Jurnal Ilmiah Kursor JOIV : International Journal on Informatics Visualization JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI CYBERNETICS KOMPUTEK Jurnal Elektronika Listrik dan Teknologi Informasi Terapan Generation Journal Jurnal Teknika JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) Jurnal Berdaya Mandiri Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Joutica : Journal of Informatic Unisla INFORMATIKA Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Dedication : Jurnal Pengabdian Masyarakat Abdimas Mandalika Journal of Mathematics, Computation and Statistics (JMATHCOS) Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia
Miftahus Sholihin
Universitas Islam Lamongan
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
Membangun Dashboard Analisis Perilaku Konsumen dengan pendekatan Market Basket Analysis Sholihin, Miftahus; Sari, Putri Dina; Ikhsan, Aulia; Rahman, Arief
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.v4i2.662

Abstract

Pada dasarnya dalam suatu bisnis data ada setiap harinya, namun yang harus dipikirkan adalah bukan seberapa banyak kuantitas data tersebut namun lebih ke arah pengelolaan data yang mana bisa bermanfaat untuk perkembangan bisnis. Saat ini, kegiatan marketing bergantung pada data untuk menganalisis dan memahami perilaku konsumen sekaligus memberikan wawasan yang jelas tentang produk atau layanan manakah yang paling populer. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis pola perilaku belanja konsumen adalah Market Basket Analysis. Analisis ini merupakan salah satu metode dalam penambangan data (data mining) yang bertujuan untuk menemukan produk-produk yang sering dibeli bersamaan dari data transaksi. penelitian ini bertujuan untuk membangun Dashboard Analytics berdasarkan Market Basket Analysis yang mudah digunakan oleh industri ritel dalam pengambilan keputusan agar meningkatkan penetrasi pasar nasional menggunakan software R Studio. Penerapan algoritma apriori pada aplikasi Dashobard Market Analysis lebih efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset hasil penjualan produk-produk barang. Sistem aplikasi ini telah dibuat untuk memudahkan para pelaku bisnis untuk mengoptimalkan penjualan. Manager suatu swalayan dapat mengatur dan mengoptimalakan posisi produk dalam rak berdasarkan hasil analisis perilaku konsumen menggunakan metode Market Basket Analysis.
Stability Analysis and Estimation of the Basic Reproductive Ratio Using a SEITA-Type Model of HIV/AIDS Spread in Cilegon City Mahuda, Isnaini; Sholihin, Miftahus; Sonda, Atia; Sari, Putri Dina; Asshiddieqie, Rafi Ramadhan; Udiansyah, Naufal Arrafi
Journal of Mathematics, Computations and Statistics Vol. 8 No. 2 (2025): Volume 08 Nomor 02 (Oktober 2025)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/jmathcos.v8i2.9586

Abstract

HIV/AIDS remains a critical global health issue that requires a multidisciplinary approach to reduce its transmission. Understanding the transmission dynamics through mathematical models can assist in formulating effective intervention strategies. This study aims to analyze the stability of HIV/AIDS transmission model in Cilegon City using five compartments, namely Susceptible, Educated, Infected, Treatment, and AIDS or SEITA-type model. Subsequently, the basic reproductive ratio (R0) is estimated by constructing the Next Generation Matrix (NGM) and the dynamic simulation of the model is carried out using parameters calibrated based on HIV/AIDS data from Cilegon City. The Analysis of stability equilibrium points show that the disease-free equilibrium point is locally asymptotically stable when R0<1 and when R0>1 then endemic equilibrium point is locally asymptotically stable. Furthermore, the numeric simulation results indicate that the increasing parameter transition rate from the susceptible subpopulation to the educated subpopulation, the ARV treatment rate applied to the infected subpopulation and decreasing parameter transition rate from the educated subpopulation to the susceptible subpopulation, could suppress the basic reproduction number, thereby enabling effective control of the HIV/AIDS spread in Cilegon City.
Evaluating BiLSTM  Performance with BERT, RoBERTa, and DistilBERT in Online Bullying News Detection Zamroni, Moh. Rosidi; Sholihin, Miftahus; Hayati, Erna; Rahayu A Hamid; Nurul Aswa Omar
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA Vol. 18 No. 2: JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/jti.v18i2.42459

Abstract

This study examines the performance of BiLSTM combined with three transformer-based word embeddings—BERT, RoBERTa, and DistilBERT—in classifying bullying news in online media. BiLSTM was chosen for its significant advantages in processing text sequences compared to traditional RNN and LSTM models. The study used a dataset of 2,800 articles from three major Indonesian news portals, with 2,000 articles for training and 800 for testing, labeled using the lexicon method. The testing results showed that the combination of BiLSTM and RoBERTa achieved the best performance, with an accuracy of 94% and a near-perfect precision of 99%. Statistical significance tests confirmed that BiLSTM with RoBERTa performs significantly better than with BERT or DistilBERT. These findings suggest that the BiLSTM and RoBERTa combination is the most effective for classifying bullying news, especially for new or unseen data. This research contributes to the development of automatic bullying content detection systems to enhance content moderation on news platforms.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Frozen Food Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus: UD. MHA Frozen Food) Surojuddin, Eko; Sholihin, Miftahus; Setia Budi, Agus
KOMPUTEK Vol. 9 No. 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v9i2.3473

Abstract

MHA Frozen Food adalah perusahaan yang berfokus pada distribusi produk makanan beku, sehingga pemilihan pemasok yang tepat menjadi faktor krusial untuk menjaga mutu, ketersediaan, dan keberlangsungan bisnis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan dalam pemilihan supplier dengan menerapkan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) berdasarkan empat kriteria utama, yakni Harga (35), Kualitas (30), Pengiriman (20), dan Layanan (15). Data dari beberapa alternatif pemasok diolah melalui tahapan metode TOPSIS, mulai dari penyusunan matriks keputusan yang dinormalisasi, pembobotan, hingga perhitungan kedekatan terhadap solusi ideal positif dan negatif untuk memperoleh nilai preferensi akhir. Hasil analisis menunjukkan bahwa pemasok dengan peringkat tertinggi adalah FIESTA (A7) dengan skor 0,7407, kemudian CHAMP (A2) dengan nilai 0,6653, serta KIMBO (A5) dengan 0,5994, sementara SO GOOD (A6) berada di posisi terakhir dengan skor 0,1099. Temuan ini menegaskan bahwa penerapan TOPSIS mampu memberikan hasil yang efektif, objektif, dan transparan sebagai dasar perusahaan dalam menentukan supplier paling sesuai dengan kebutuhannya. Kata Kunci : Supplier, Frozen Food, TOPSIS, Pengambilan Keputusan
Fine-Tuned Transfer Learning with InceptionV3 for Automated Detection of Grapevine Leaf Diseases Sholihin, Miftahus; Zamroni, Moh. Rosidi; Anifah, Lilik; Fudzee, Mohd Farhan Md; Ismail, Mohd Norasri
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 6 No. 5 (2025): JUTIF Volume 6, Number 5, Oktober 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2025.6.5.4717

Abstract

Grape leaf diseases pose a major threat to vineyard productivity, making early and accurate detection essential for modern grape plantation management. Despite advancements in computer vision, challenges remain in differentiating diseases with visually similar symptoms. This study addresses that gap by developing a grape leaf disease classification system using a fine-tuned deep learning model based on the InceptionV3 architecture. Three training scenarios were conducted with fixed parameters batch size of 32 and learning rate of 0.001while varying the number of epochs (25, 50, and 75). Results showed a consistent improvement in classification accuracy with increased training epochs, reaching 98.64%, 98.78%, and 99.09% respectively. Confusion matrix analysis revealed that most misclassifications occurred between visually similar diseases such as Black Rot and ESCA, but error rates declined as the number of epochs increased. Rather than merely applying transfer learning, this research highlights the impact of systematic tuning specifically epoch count optimization in enhancing model accuracy for difficult to distinguish disease classes. These findings underscore the urgency of developing high performance, automated disease detection tools to support precision agriculture and sustainable crop health monitoring.
Prediksi Harga Emas Aneka Tambang (Antam) Menggunakan Long Short- Term Memory (LSTM) Ansori, Yulian; Rahman, Arief; Darnis, Febriyanti; Sika Azkia, Czidni; Sholihin, Miftahus
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.3408

Abstract

Emas merupakan salah satu instrumen investasi yang berperan penting dalam menjaga stabilitas ekonomi, khususnya pada periode ketidakpastian global. Pergerakan harga emas sangat dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi makro seperti nilai tukar, tingkat suku bunga, kebijakan moneter, serta kondisi geopolitik internasional yang dinamis. Kompleksitas hubungan antar variabel tersebut menyebabkan model statistik konvensional kurang optimal dalam memprediksi harga emas secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi harga emas PT Aneka Tambang Tbk (ANTAM) menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM), yang merupakan pengembangan dari Recurrent Neural Network (RNN) dan memiliki kemampuan dalam menangkap dependensi jangka panjang pada data deret waktu. Data yang digunakan bersumber dari situs resmi Logam Mulia ANTAM dengan periode pengamatan 4 Januari 2010 hingga 31 Desember 2024 sebanyak 4.545 data harian. Proses penelitian meliputi tahap pengumpulan data, normalisasi, pemisahan data pelatihan dan pengujian, pembangunan model, serta evaluasi menggunakan metrik Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa konfigurasi model dengan satu hidden layer, 150 hidden units, dan 150 epoch menghasilkan akurasi sebesar 99,55% dan nilai RMSE sebesar 7.492,998. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma LSTM mampu memberikan performa prediksi yang sangat baik dan berpotensi diterapkan sebagai metode alternatif dalam analisis pergerakan harga komoditas di Indonesia.
Pengembangan Aplikasi Web R Shiny untuk Visualisasi Interaktif Data Klinis Diabetes Sholihin, Miftahus; Sari, Putri Dina; Mahuda, Isnaini; Rahman, Arief; Asmaraningtyas, Kinanthi Trah; Pertiwi, Dinda Dwi Anugrah; Delano, M. Fabian Reinhard
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.3807

Abstract

Peningkatan jumlah kasus diabetes dari tahun ke tahun menunjukkan perlunya pendekatan analitik yang lebih komprehensif untuk memahami berbagai faktor klinis yang berkontribusi terhadap timbulnya penyakit ini. Diabetes merupakan gangguan metabolik yang melibatkan sejumlah indikator yang saling berkaitan, seperti kadar glukosa, insulin, tekanan darah, ketebalan kulit, indeks massa tubuh, dan kecenderungan genetik. Kompleksitas hubungan antar variabel tersebut menuntut adanya alat analisis yang mampu menyajikan informasi secara lebih interaktif dan mudah dipahami. Penelitian ini mengembangkan aplikasi web berbasis R Shiny yang dirancang untuk menyajikan visualisasi data klinis diabetes secara dinamis. Aplikasi ini bertujuan untuk membantu pengguna memahami pola dan tren dalam data diabetes, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam manajemen kesehatan. Selain itu, aplikasi ini juga memfasilitasi pengguna dalam mengeksplorasi pola distribusi dan hubungan antarfaktor melalui beragam jenis visualisasi, termasuk radar chart, heatmap, histogram, scatter plot, dan boxplot. Seluruh fitur dikembangkan untuk mendukung analisis eksploratif yang fleksibel, di mana pengguna dapat memilih sendiri variabel X dan Y guna menilai keterkaitan antar indikator klinis. Data yang digunakan bersumber dari Kaggle dan mencakup informasi diagnostik pasien perempuan keturunan Pima Indian berusia minimal 21 tahun. Hasil eksplorasi visual menunjukkan bahwa glukosa memiliki pengaruh paling kuat terhadap status diabetes, sementara BMI dan insulin juga muncul sebagai indikator penting lainnya. Aplikasi ini berkontribusi sebagai media eksplorasi data yang responsif, mudah diakses, serta potensial digunakan dalam penelitian, pembelajaran, maupun pengambilan keputusan awal terkait kesehatan masyarakat.
Implementation of ResNet50 Based on Transfer Learning for Sugarcane Leaf Disease Detection Ulum, M. Miftah Fatkhul; Sholihin, Miftahus; Mustain, Mustain
EDUTIC Vol 12, No 2: 2025
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/edutic.v12i2.31873

Abstract

Sugarcane (Saccharum officinarum) is a vital commodity in Indonesia’s sugar industry and is highly susceptible to leaf diseases such as Mosaic, RedRot, Rust, and Yellow, which significantly reduce yield quality and quantity. This study proposes an automatic disease classification system using the ResNet50 architecture with a transfer learning approach, offering a more systematic evaluation compared to previous studies that typically tested only a single configuration or focused on other crops. The dataset consists of 3,250 RGB images across five classes after preprocessing and augmentation to address class imbalance. Eight model configurations were evaluated by combining epoch values (20, 40) and learning rates (0.0001, 0.001, 0.01, 0.1). The best performance was achieved by the configuration with 20 epochs and a learning rate of 0.0001, producing an accuracy and F1-score of 97%. The model was further deployed into a Flask-based web application to demonstrate practical usability. However, this study is limited by the use of a single controlled dataset, so model performance may vary under real-field conditions such as different lighting, camera angles, and leaf damage severity. Future research should include field data evaluation to strengthen model generalization.
Penguatan Branding Batik Khas Kota Cilegon Melalui Pelatihan Digital Marketing Sonda, Atia; Wicaksono, Agung Satrio; Sholihin, Miftahus; Mahuda, Isnaini; Arina, Faula; Rahma, Midia; Alisya, Regina Dwirahma; Ichsan, Andhika Muhamad; Faiz, Syukron
Abdimas Mandalika Vol 5, No 2 (2026): Februari
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/am.v5i2.35422

Abstract

Abstract:  Rinara Batik, a micro, small, and medium enterprise (MSME), is one of the producers of traditional batik from Cilegon City. To date, the business has primarily focused on a business-to-business (B2B) model, serving schools, large corporations, and local government institutions as its main clients. While this approach provides business stability, it also limits market reach and has yet to fully strengthen the identity of Cilegon’s batik among the wider public. Therefore, a more effective branding strategy that leverages the potential of digital marketing is needed.This community service program aims to enhance the capacity of MSMEs to develop a strong and competitive brand identity, while also expanding their market from B2B to business-to-customer (B2C). The program was conducted through several stages, including problem identification through discussions, the preparation and delivery of digital marketing and website development training and evaluation through participat satisfaction surveys. The evaluation result indicate a very high level of satisfaction with an overall average scrore of 4,74. Through this program, Rinara Batik is expected to expand its market reach and strengthen the position of Cilegon’s batik.Abstrak: UMKM Rinara Batik merupakan salah satu pelaku usaha batik khas Kota Cilegon yang selama ini berfokus pada model bisnis business to business (B2B) dengan pelanggan utama sekolah, perusahaan besar, dan pemerintah daerah. Meskipun memberikan stabilitas usaha, pola ini membatasi jangkauan pasar dan belum sepenuhnya memperkuat identitas batik khas Kota Cilegon di kalangan masyarakat luas. Oleh karena itu, diperlukan strategi branding yang lebih efektif dengan memanfaatkan potensi digital marketing. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas UMKM dalam mengembangkan identitas merek yang kuat, berdaya saing, serta memperluas pasar dari B2B menuju Business to Customer (B2C). Kegiatan pegabdian ini dilakukan melalui tahapan identifikasi masalah melalui diskusi, penyusunan dan penyampaian materi pelatihan digital marketing dan pembuatah website serta evaluasi kegiatan melalui kepuasan peserta untuk mengukur efetivitas pelatihan. Hasil evaluasi kegiatan menunjukkan tingkat kepuasan yang sangat baik dengan rata-rata skor keseluruhan sebesar 4,74. Dengan kegiatan ini, UMKM Rinara Batik diharapkan mampu memperluas jangkauan pasar, meningkatkan penjualan, sekaligus memperkuat posisi batik khas Kota Cilegon.
Penerapan Algoritma K Means Clustering Hasil Tangkap Ikan Di Pelabuhan Brondong Khoirul Muhammad Habib; Miftahus Sholihin; Agus Setia Budi
Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia Vol. 5 No. 1 (2026): Januari: Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jupikom.v5i1.5352

Abstract

Pelabuhan Perikanan Nusantara (PPN) Brondong merupakan salah satu sentra aktivitas perikanan yang memiliki volume tangkapan yang mencapai puluhan ribu ton per tahunnya dengan berbagai macam ikan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering dalam sistem berbasis web untuk mengelompokkan hasil tangkap ikan di PPN Brondong. Metode K-Means dipilih karena mampu melakukan klasterisasi data secara efektif berdasarkan kemiripan karakteristik. Penelitian ini menggunakan data hasil tangkapan ikan selama tahun 2020–2023. Berdasarkan hasil pengujian yang di lakukan, penerapan algoritma K Means clustering dapat di implementasikan dalam penegelompokan hasil tangkap ikan di PPN Brondong dengan hasil yang di peroleh, terdapat 29 ikan yang tergolong ke dalam kategori C1, 4 ikan yang tergolong kategori C2, 2 ikan yang tergolong kategori C3. Evaluasi performa klasterisasi menggunakan metode Silhouette Coefficient menghasilkan skor 0,78 yang mengindikasikan struktur klaster yang kuat
Co-Authors Abdul Kholiq Agus Setia Budi Agus Setia Budi Alisya, Regina Dwirahma Ansori, Yulian Arief Rahman Arief Rahman Arina, Faula Arshad, Mohamad Syafwan Asmaraningtyas, Kinanthi Trah Asshiddieqie, Rafi Ramadhan Atia Sonda Aulia Ikhsan Azza Abidatin Bettaliyah AZZA ABIDATIN BETTALIYAH Bagus Nur Bakti Aji Bagus Nur Bakti Aji Cindy Suryanti Darnis, Febriyanti Delano, M. Fabian Reinhard Dinar Mahdalena Leksana 1 Erna Hayati Erna Hayati, Erna Erry Anggraini ERRY ANGGRAINI Faiz, Syukron Fatkhul Hidayat Febriyanti Darnis Fudzee, Mohd Farhan Md Gusman, Taufik Hamid, Rahayu A Ichsan, Andhika Muhamad Ismail, Mohd Norasri Izz, Aiz Ahmad Fa’iz Dliya’ul Khoirul Muhammad Habib KIKI SEPTARIA Lilik Anifah M. Ghofar Rohman M. Rosidi Zamroni M. ZAKI QOMARUDDIN Mahuda, Isnaini Masruroh MASRUROH Megawati Indriani Mohd Farhan MD Fudzee, Mohd Farhan Mustain Mustain Nafiiyah, Nur nawaf abdillah Nur Nafi'iyah Nur Nafi’iyah Nurul Aswa Omar Nurul Ftria ApriLliani Octaviana Sari, Mila Pertiwi, Dinda Dwi Anugrah Pratiwi, Putri Septiani Indah Prisma Nanda Rahayu A Hamid Rahma, Midia Retno Wardhani Rofika Arista Sari, Putri Dina Setia Budi, Agus Sika Azkia, Czidni Silvia Agustin Siti Mujilahwati Surojuddin, Eko Titin Nurbella Udiansyah, Naufal Arrafi Ulum, M. Miftah Fatkhul Vanesta Ikhsana Putri Maulana Wati, Efi Neo WICAKSONO, AGUNG SATRIO Yulian Ansori Zumrotus Shalekhah