Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.412
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Artificial Intelligence Research JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI Vocatech : Vocational Education and Technology Journal JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering (JCoSITTE) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) International Journal of Engineering, Science and Information Technology TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Jurnal Bangun Abdimas Jurnal Malikussaleh Mengabdi Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms Jurnal Solusi Masyarakat Dikara
Fadlisyah Fadlisyah
Universitas Malikussaleh
Religion Arts Humanities Astronomy 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 Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 62 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 62 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Classification of Asthma Diseases Using Machine Learning Models at Arun Hospital Muqarrabin, Khalis Al; Fadlisyah, Fadlisyah; Safari, T Mirzal
Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms Vol. 2 No. 2 (2025): Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms - April 2025
Publisher : Department of Informatics, Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/jacka.v2i2.21229

Abstract

Asthma is one of the chronic diseases that significantly affects the quality of life of patients. This study aims to classify asthma disease based on patient data from Arun Hospital using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. The dataset consists of 330 patient data with attributes such as allergy, itchy throat, and shortness of breath. The data went through preprocessing, transformation, and normalization stages. The KNN model was tested with a value of k = 3, resulting in three main classifications: Mild Asthma, Moderate Asthma, and Severe Asthma. The evaluation results showed a high accuracy rate, with an average of more than 90%. In addition, the model was implemented in the form of a system that visualizes the dataset, KNN analysis, and model evaluation. These findings demonstrate the potential of the KNN algorithm to provide accurate predictions and support the diagnosis of asthma disease effectively.
Classification of Nutritional Status of Pregnant Women at Risk of Stunting in Prospective Babies Using the Support Vector Machine (SVM) Algorithm Afrillia, Yesy; Fadlisyah, Fadlisyah; Asmi, Nurul Annisa
Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering Vol 6, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30596/jcositte.v6i1.22393

Abstract

Stunting describes the existence of chronic nutritional problems, influenced by the condition of mothers/mothers-to-be, fetal period, and infants/toddlers, including diseases suffered during toddlerhood. According to a WHO report quoted from Riskesdas, in 2018 the stunting target in Indonesia was 20%, but in 2013 the stunting rate was 37.2%, but in 2018 there was a decrease to 30.8%. However, the stunting rate in Indonesia is still very high and far from what is targeted by WHO. The method with the best level of accuracy for classification in this study is SVM. This study uses the Support Vector Machine (SVM) method as criteria and attributes which take benchmarks in pregnant women with attributes as a reference including gestational age, maternal weight, blood pressure, and pregnancy problems. The reason for taking benchmarks in pregnant women is because in the first 1000 days of a baby's life determines the baby's nutrition. The first 1000 days of life or 1000 HPK is a critical period in the growth and development of children starting from the beginning of pregnancy (270 days) to 2 years old (730 days). Data was obtained from the Tanah Luas Health Center totaling 684 data on pregnant women. The process of manual calculation is data normalization, kernelization, calculating the alpha and alpha delta Ei values, calculating weights, calculating bias values, and calculating f(x) values. In this study, the dataset totaled 680 data with 544 training data and 136 test data with the criteria of gestational age, pregnant woman's weight, blood pressure, and pregnancy problems. The accuracy obtained was 38.90 %. The variables that have the most influence on this classification are 3, namely the weight of pregnant women, blood pressure, and complaints experienced in pregnant women.
SISTEM PENDETEKSI POLA FIIL MUDHARIK PADA KITAB MATAN TAQRIB MENGGUNAKAN METODE COSINE Fadlisyah, Fadlisyah; Safwandi, Safwandi
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 1 No 3 (2020): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v1i3.3270

Abstract

Kitab matan taqrib merupakan salah satu kitab fiqh mazhab Imam Syafii yang mana dalam kitab ini mencakup semua bab yang ada dalam kitab fiqh lainnya namun pada kitab ini pembahasannya dijelaskan secara ringkas, karena kitab ini merupakan kitab fiqh yang dipelajari pada tingkatan yang pertama. Fiqh merupakan salah satu bidang ilmu dalam syariat Islam yang secara khusus membahas persoalan hukum yang mengatur berbagai aspek kehidupan manusia, baik kehidupan pribadi, bermasyarakat maupun kehidupan manusia dengan Tuhannya. Sebagai ummat islam kita dituntut untuk  megetahui hukum-hukum syariat, agar  ibadah kita diterima oleh Allah Taala, kita tidak dapat memahami ilmu fiqh  kecuali setelah mengetahui kaidah-kaidah bahasa Arab, khusus nya ilmu Nahwu dan Sharaf. Namun yang akan di bahas disini ialah mengenai ilmu Nahwu. Oleh karena itu, sistem pendeteksi pola fiil Mudharik diperlukan untuk membantu pengguna menemukan pola-pola fiil mudharik dalam  Kitab Matan Taqrib. Dalam penelitian ini, Metode Cosine Similarity digunakan untuk menghitung  jarak kemiripan pola fiil mudharik pada citra Kitab Matan Taqrib. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, persentase keberhasilan data uji dimana untuk  Bab Puasa   100%  dan persentase untuk Bab Thaharah  adalah  78,79%. Persentase detection rate tersebut menunjukkan bahwa metode Cosine dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan untuk pendeteksian pola Fiil Mudharik pada citra Kitab Mata Taqrib. Sistem ini memiliki beberapa kelemahan yaitu memiliki false positive rate yang tinggi, sebagaimana dapat dilihat pada unjuk kerja dari sistem pendeteksi pola fiil mudharik ini, proses keakurasiannya dapat dilakukan dengan memberikan pelatihan lebih lanjut dengan tambahan data training yang lebih banyak dan lebih bervariasi. Walaupun begitu, sistem pengenalan pola fiil mudharik  ini tidak menafikan pentingnya guru dalam belajar  ilmu nahwu yang benar.Kata kunci : Pengolahan Citra, Kitab Matan Taqrib, Pola Fiil  Mudharik, Cosine Similarity
PENGELOMPOKAN SISWA PENYANDANG DISABILITAS BERDASARKAN TINGKAT TUNAGRAHITA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Fadlisyah, Fadlisyah
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 2 No 1 (2021): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v2i1.3703

Abstract

Data mining merupakan ilmu yang digunakan untuk menganalisa sebuah data, mengkategorikan, mengelompokkan dan menyimpulkannya, dalam beberapa proses tersebut terdapat teknik mengelompokkan data pada data mining yang yaitu klasifikasi. Penelitian ini sendiri bertujuan untuk membangun sebuah sistem untuk mengelompokkan data siswa penyandang disabilitas berdasarkan tingkat tunagrahita untuk menentukan kelas yang ditempati sehingga pihak sekolah dapat mempersiapkan kebutuhan siswa. Kemudian untuk mengetahui penerapan algoritma Naïve bayes dalam pengelompokan siswa tunagrahita ringan, sedang dan berat. Penelitian ini dilaksanakan di Sekolah Luar Biasa (SLB) kota Lhokseumawe. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini di batasi yaitu , NA( Nilai Akademik), NK(Nilai Keterampilan), IQ, fisik, Sikap, Golongan. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan teknik wawancara (Interview), pengamatan lapangan (Observasi), dan Studi literature. Adapun teknik analisis data yang dilakukan dengan mengikuti tahapan KDD (Knowledge Discovery in Database) untuk mengelompokkan siswa penyandang disabilitas berdasarkan tingkat tunagrahita. Jumlah data berjumlah 63 data siswa tunagrahita yang terdiri dari 10 golongan siswa tunagrahita ringan, 35 golongan siswa tunagrahita sedang dan 18 golongan siswa tunagrahita berat, penelitian ini terdiri dari 50 data training. Untuk mendapatkan hasil akurasi digunakan 13 data testing, dari hasil pengujian menggunakan algoritma Naïve bayes tingkat akurasi 69,23 % dan error 30,77%.
SISTEM PENGENALAN AYAT AL-QURAN SURAH AL-RAHMAN 1-3 MELALUI SUARA MENGGUNAKAN ADA-BOOST Fadlisyah, Fadlisyah
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 2 No 2 (2021): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v2i2.4544

Abstract

Kemajuan teknologi komputer bukan hanya memberi kemudahan bagi manusia untuk melakukan aktivitas.Salah satu kecerdasan manusia yang di tanam kedalam teknologi komputer adalah mengenaliayat Al-Quran Surah Ar-Rahman 1-5 melalui suara. Metode Ada-Boost adalah salah satu metode untuk mengidentifikasi atau mengenali klasifikasi suara, dan dengan menggunakan metode ini tingkat keberhasilan dalam mengenali nomor ayat mencapai 72%. Sistem ini hanya bisa mengenali nomor ayat Al-Quran Surah Ar-Rahman 1-5 dari file suara rekaman dengan ekstensi file .wav dan dibangun menggunakan bahasa pemograman Delphi. Kata kunci : teknologi, Al-Quran, Ada-Boost
SISTEM PENGENALAN AYAT AL-QURAN MELALUI SUARA MENGGUNAKAN ADA-BOOST Fadlisyah, Fadlisyah
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 2 No 3 (2021): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v2i3.6441

Abstract

Kemajuan teknologi komputer bukan hanya memberi kemudahan bagi manusia untuk melakukan aktivitas. Salah satu kecerdasan manusia yang di tanam kedalam teknologi komputer adalah mengenali ayat Al-Quran Surah Al-Qariah melalui suara. Metode Ada-Boost adalah salah satu metode untuk mengidentifikasi atau mengenali klasifikasi suara, dan dengan menggunakan metode ini tingkat keberhasilan dalam mengenali nomor ayat mencapai 72%. Sistem ini hanya bisa mengenali nomor ayat Al-Quran Surah Al-Qariah file suara rekaman dengan ekstensi file .wav dan dibangun menggunakan bahasa pemograman Delphi. Kata kunci :   teknologi, Al-Quran, Ada-Boost
PENGARUH PANDEMI COVID - 19 TERHADAP KEMANUSIAAN DI ERA KEMAJUAN TEKNOLOGI Amani, Yasir; Fadlisyah, Fadlisyah
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 2 No 3 (2021): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v2i3.6478

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh pademi covid - 19 terhadap kemanusiaan di era kemajuan teknologi . Penilitian ini bertujuan untuk memahami dan menerapkan jiwa kemanusiaan mahasiswa dalam menghadapi pademi covid - 19. Penelitian ini termasuk jenis penelitian atau observasi dengan mengacu pada pengaruh  kemanusiaan terhadap pademi. Penelitian ini yang dikembangkan berdasarkan penelitian yang baru saja dibuat, modul pengembangan kepribadian bagi mahasiswa Universitas Malikussaleh yang berisi materi-materi pemahaman kemanusian, dan covid - 19. Yang bertujuaan agar mahasiswa dan dosen Universitas Malikussaleh dapat menerapkan Jiwa dan Nila Kemanusiaan untuk meng hadapi bagaimana pengaruh pademi Covid - 19. Dengan demikian, penelitian pengaruh pademi covid - 19 terhadap kemanusiaan dapat berguna bagi mahasiswa kelas dan dosen Universitas Malikussaleh.
PENDETEKSIAN BAHASA ISYARAT INDONESIA SECARA REAL-TIME MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) Putri, Husna Moetia; Fadlisyah, Fadlisyah; Fuadi, Wahyu
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 3 No 1 (2022): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v3i1.6853

Abstract

Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) adalah salah satu cara teman Tuli untuk berkomunikasi. BISINDO muncul secara alami dari interaksi Tuli dengan lingkungannya dan dikenal sebagai budaya Tuli di Indonesia. Namun saat ini terdapat kendala dalam berkomunikasi antar teman Tuli dengan teman dengar dalam menggunakan fasilitas publik dikarenakan petugas pada pelayanan publik tersebut tidak dapat mengerti apa yang disampaikan oleh teman Tuli. Penelitian ini bertujuan untuk menjadi alat penghubung komunikasi satu arah antar teman Tuli dengan teman dengar yang diharapkan dapat mempermudah dalam berkomunikasi. Sistem yang dihasilkan akan mengklasifikasi dan mendeteksi gestur dari kosakata isyarat BISINDO secara langsung yang dikonversi menjadi sebuah teks. Klasifikasi BISINDO pada penelitian ini menggunakan metode Long short-term memory (LSTM) dan Mediapipe Holistic untuk mendeteksi kerangka pada tangan, wajah dan badan. Objek yang digunakan pada penelitian ini merupakan 30 kosakata isyarat BISINDO yang sering digunakan teman Tuli. Dari hasil evaluasi deteksi real-time penelitian ini mendapatkan akurasi sebanyak 92% untuk model 10 kelas dengan bidirectional layer LSTM, epoch 1000, hidden layer 64, batch size 32 dan mendapatkan akurasi sebanyak 65% untuk model 30 kelas dengan 2 layer LSTM epoch 500, hidden layer 64, batch size 64.
PENGENALAN LAFADZ SALAM MELALUI SUARA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI FOURIER DAN MELLIN Fadlisyah, Fadlisyah; Zarkasyi, Zarkasyi; Amani, Yasir; Kamarullah, Kamarullah
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 3 No 2 (2022): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v3i2.8159

Abstract

Dalam pandangan Islam, mengucap lafadz salam merupakan suatu tanda penghormatan, pesan damai, serta mendoakan seseorang kepada kebaikan. Lafadz salam terdapat beberapa tingkatan terdapat dalam hadist Nabi shallalahu ˜alaihi wa sallam. Pada masa kini, sangat jarang manusia mengucap salam ketika saling bertemu. Pada akhirnya manusia pun tak tahu lagi bagaimana pengucapan dan menjawab salam dengan benar. Oleh karena itu, sistem pengenalan Lafadz Salam diperlukan untuk membantu pengguna mengetahui cara menjawab salam dengan benar. Dalam penelitian ini menggunakan 5 tingkatan lafadz salam dengan menggunakan Transformasi Fourier dan Mellin yang diukur unjuk kerjanya berdasarkan nilai sensitive yang berbeda. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa aplikasi dapat diinput dengan 1 jenis suara pada tiap lafadz salam dan aplikasi dapat menjawab 3 lafadz salam dari 5 lafadz salam karena 2 diantara 5 lafadz salam tidak terdapat jawaban hanya lafadz salam saja.
SISTEM PENDETEKSI POLA TAJWID WAJIBUL GHUNNAH PADA SURAT AL-WAQIAH MENGGUNAKAN METODE SOKAL & SNEATH Fadlisyah, Fadlisyah
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 3 No 3 (2022): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v3i3.9468

Abstract

Al Quran adalah Kalamullah, sebagai mujizat, yang telah diturunkan kepada penutup para Nabi dan Rasul, membacanya sebagai ibadah, yang dimulai dengan surah Al-Fatihah yang ditutup dengan surah An-Nas. Untuk membaca Al Quran diperlukan pengetahuan tentang pedoman ilmu Tajwid. Pada umumnya,tidak banyak orang yang mempelajari, mudah mengerti maupun untuk menemukan hukum Tajwid di dalam kitab suci Al Quran. Oleh karena itu, sistem pendeteksi Tajwid sangat berguna untuk membantu pengguna menemukan hukum-hukum Tajwid di dalam Al Quran. Dalam penelitian ini, metode Sokal & Sneath digunakan untuk menghitung jarak keakuratan pola Tajwid pada citra Al Quran, khususnya Wajibul Ghunnah dan dibatasi dengan surat Al Waqiah. Hasil pengujian menunjukan bahwa keakuratan sistem ini sebesar 88%. Persentase detection rate tersebut menunjukkan bahwa metode Sokal & Sneath dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan untuk pendeteksian pola Tajwid pada citra Al Quran. Sistem ini memiliki beberapa kelemahan yaitu memiliki false positive rate yang tinggi, dapat dilihat pada unjuk kerja dari sistem pendeteksi Tajwid ini, proses keakurasiannya dapat dilakukan dengan memberikan pelatihan lebih lanjut dengan tambahan data training yang lebih banyak dan lebih bervariasi. Walaupun begitu, sistem deteksi Tajwid ini tidak bisa menggantikan pentingnya guru untuk membimbing dalam belajar cara baca sesuai dengan hukum-hukum Tajwid yang benar.
Co-Authors Adani, Safira Alfi Fauzi Alfyansyah, Gusti Altharizka, Muhammad Aldonny Alzaky, Muammar Aris Munandar Aris Munandar Arnawan Hasibuan Aryandi Aryandi Aryandi, Aryandi Asmi, Nurul Annisa Asmirayani Asmirayani Asmirayani, Asmirayani Aulia Barus, M Farhan Azzahra, Dea Bustami Bustami Bustami Bustami Cindenia Puspasari Cut Ita Erliana Cut Lika Mestika Sandy Dahlan Abdullah Dea Azzahra Dessayani Putri Eva Darnila Fahrozi, Mahlil Fajriana Fajriana Fajriana, Fajriana Fasdarsyah Fasdarsyah Fauzi, Alfi Fuadi, Wahyu Gusti Alfyansyah Gusti Alfyansyah Hamdhana, Defry Hamdhana, Defry Intan Nuriani Ira Safira Irhami, Putri Irma Mauliza Irwansyah, Defi Jalaluddin Jalaluddin Jalaluddin Jalaluddin Kamarullah Kamarullah Kamilaini Kamilaini Kamilaini, Kamilaini Lidya Rosnita Mara Wahyu Alamsyah Pane Maryana Maryana Maryana Maryana Maryana Maryana, Maryana Mauliza, Irma Muammar Alzaky Muhammad Aldonny Altharizka Muhammad Fikry Muhammad Rivai Muhathir Muhathir Muhathir, Muhathir Muhathir, Muhathir Muhathir, Muhathir Mukti Qamal Mukti Qamal Muqarrabin, Khalis Al Mutammimul Ula Nasriah Nasriah Nasriah Nasriah Nisak, Rahmatin Noor, Fredy Nurdin Nurdin Nurdin Nurdin Nurdin Nurdin Nuriani, Intan Nuriani, Intan Pradita, Cindy Cika Putri, Dessayani Putri, Husna Moetia Reyhan Achmad Rizal Riansyah, Muhammad Risawandi, Risawandi Rizal Rizal Rizal Rizal Rizal S.Si., M.IT, Rizal Rofiq Harun Rozzi Kesuma Dinata Safari, T Mirzal Safira Adani Safwandi Safwandi Safwandi Safwandi, Safwandi Said Fadlan Anshari Sari, Putri Amelia Sayed Fachrurrazi Siregar, M. Ali Akbar Sujacka Retno Syahputra, Dinur SYAHRIAL SYAHRIAL Syahrial Syahrial Taufik Ismail Simanjuntak Taufiq Taufiq Uliana, Lisa Wahyu Fuadi Widari, Liz Ayu Yasir Amani Yesy Afrillia Zara Yunizar Zarkasyi, Zarkasyi Zuhra, Elviza