Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.774
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Prosiding SNATIKA Vol 01 (2011) Benefit: Jurnal Manajemen dan Bisnis Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Dinamika Teknik Mesin : Jurnal Keilmuan dan Terapan Teknik Mesin Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Journal of Honai Math JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika Jurnal Pengabdian Al-Ikhlas Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Jurnal Chart Datum Soeropati: Journal of Community Service IICS Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) WELFARE Jurnal Ilmu Ekonomi AKSIOMA : Jurnal Manajemen Jurnal Inovasi Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Dedikasi Saintek Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Krisnadana Jurnal Manajemen Dan Bisnis Ekonomi Information Technology Education Journal Nusantara Journal of Computers and its Applications Jurnal Inovasi Teknologi Terapan Journal of Information Technology and Cyber Security Engagement: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat CYBER-Techn(Jurnal Informatika dan Industri) DEDIKASI SAINTEK Jurnal Pengabdian Masyarakat
Lukman Hakim
Universitas Yudharta Pasuruan
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 53 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 53 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Game Edukasi Bahasa Inggris Berbasis Android Untuk Meningkatkan Kemampuan Kosakata Dengan Algoritma Fisher Yates Shuffle: Android-Based English Education Game to Improve Vocabulary Skills Using the Fisher Yates Shuffle Algorithm Nur Aisyah, Firda; Lukman Hakim; Aminatuz Zuhriyah
EXPLORE IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika Vol 16 No 1 (2024): Jurnal Explore IT Edisi June 2024
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35891/explorit.v16i1.5258

Abstract

Kemampuan berbahasa Inggris yang baik sangat diperlukan sejak dini agar anak-anak dapat bersaing di era globalisasi saat ini. Meskipun demikian, banyak anak mengalami kesulitan dalam belajar bahasa Inggris di sekolah dasar, yang dapat mengurangi minat mereka terhadap pelajaran ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi game edukasi berbasis Android sebagai solusi untuk meningkatkan minat dan kemampuan siswa dalam belajar bahasa Inggris. Salah satu tantangan dalam pengembangan game edukasi adalah menjaga agar permainan tetap menarik dan tidak monoton. Algoritma Fisher-Yates Shuffle digunakan untuk mengacak urutan soal dalam game ini, sehingga siswa dapat menghadapi variasi yang baru setiap kali mereka memainkan permainan tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Fisher-Yates Shuffle efektif dalam menciptakan pengalaman belajar yang dinamis dan menyenangkan bagi siswa. Hasil uji coba menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman dan kemampuan siswa dalam bahasa Inggris setelah menggunakan aplikasi ini. Nilai rata-rata pada pretest sebesar 73 meningkat menjadi 84 pada posttest, menunjukkan peningkatan sebesar 11 poin setelah siswa menggunakan game edukasi ini.
SEGMENTASI CITRA WAYANG DENGAN METODE OTSU Misbach Munir; M. Ikmal Farih; Lukman Hakim
CYBER-TECHN Vol. 11 No. 01 (2017): CYBER-Techn
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

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

Abstract

Wayang merupakan warisan budaya nusantara sekaligus warisan budaya dunia. UNESCO yang menetapkan wayang sebagai world herritage pada 7 Nopember 2003. Namun, pengakuan tersebut belum direspon oleh negara dalam mengembangkan dan melestarikan wayang sebagai budaya tradisi. Alhasil, wayang semakin ditinggalkan generasi muda yang lebih gandrung dengan budaya massa. Dibutuhkan pelestarian Wayang Kulit dengan mengembangkan media yang menarik dan mendidik, salah satu proses penting dalam mengembangkan media adalah segmentasi. Segmentasi adalah adalah salah satu teknik pengolahan citra digital yang mendasari berbagai aplikasi nyata, seperti pengenalan pola, penginderaan jarak-jauh melalui satelit atau pesawat udara, dan machine vision. Segmentasi memiliki beberapa metode salah satunya metode otsu. Metode Otsu merupakan salah satu metode segmentasi dengan menggunakan nilai ambang secara otomatis, yakni mengubah citra digital warna abu-abu menjadi hitam putih berdasarkan perbandingan nilai ambang dengan nilai warna piksel citra digital. Penelitian ini segmentasi dengan metode otsu pada 10 citra wayang kulit dengan ISO berbeda, mampu melakukan segmentasi citra wayang kulit dengan baik, yaitu dengan akurasi rata-rata 94,43%.
Hybrid PSO-XGBoost Model for Accurate Flood Risk Assessment Nabilah, Lailatun; Hakim, Lukman
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 6 (2025): December 2025
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v9i6.11094

Abstract

Flood risk prediction is a crucial step in disaster mitigation. This study optimizes the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm using the Particle Swarm Optimization (PSO) method to improve prediction accuracy. The process includes data cleaning, normalization, and classification of risk levels into low, medium, and high. The XGBoost model is trained both before and after parameter optimization of n_estimators, max_depth, and learning_rate. Before optimization, the model achieved 93% accuracy but struggled to identify minority classes. After optimization with PSO, accuracy increased to 97%, with the recall for the low-risk class improving from 21% to 57%. The optimized model also demonstrated more stable performance compared to Support Vector Machine (SVM) and Random Forest. These findings indicate that the combination of XGBoost and PSO can provide more accurate and efficient flood risk predictions.
Co-Authors Achmad Afifuddin Adrianto, Dian Agus Prianto Ahfa, Mokhamad Isna Marzuki Ahwan, Zainul Ainiyah, Roisatul Aliansyah, Zulhaj Amang Fathurrohman Amelia, Resti Aminatuz Zuhriyah Aminatuz Zuhriyah As'idah, Fizriyatul Awang Rivaldo Bachtiar, Mochammad Alvin Tri Bagus Hari Sugiharto Bagus Hari Sugiharto Baroah, Hamida Maulana Lailatal Cahya Bagus Sanjaya Candra Adi Lesmana Deby Rizky Prihatini E Ernawati, E Ernawati Evy Kamilah Ratnasari Fafit Rahmat Aji Firda Nur Aisyah Firdaus, Lukman Fitrianawati, Meita Hapsari Titi Palupi Imam Syafi’i Imam Wahyudi Farid Irwan Abdullah Khoilil Fitria Kholid Murtadlo Lilis Trisnawati M Dayat M. Daimul Abror M. Ikmal Farih Miftahul Huda Miftahul Huda Misbach Munir Moch. Lutfi Mochamad Hasyim Mohamad Zein Saleh Muh. Aniar Hari Swasono Muhammad Fahmy Mayadi Muhammad Faishol Amrulloh Muhammad Imron Rosadi Muhammad Imron Rosadi Mulyono Wobisono Nabilah, Lailatun Novitasari, Tri Wahyu Nur Aisyah, Firda Nur Robiah Nofikusumawati Peni Nurus Sa'adah Okariawan, I.D.K. Prayoga, Resdi Hadi Prayoga, Resdi Hadi Rahayu, Silvia Indah Ramli Ramli Resdi Hadi Prayoga Ridha, Faishal Ananta Roisatul Ainiyah Seviya, Trisna Siti Mutrofin Sugiyarto Sugiyarto Sujita, Sujita Sulhan, M. Syarwani, Muhammad Syukur Sugeng Apriwiyanto Tiara Meylinda S Widodo S Pranowo Yusebla, Agil