Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Infotama JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi JOIV : International Journal on Informatics Visualization Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) PengabdianMu: Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat To Maega: Jurnal Pengabdian Masyarakat bit-Tech Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA ) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Jurnal Abdi Insani Journal of Advanced in Information and Industrial Technology (JAIIT) Nusantara Science and Technology Proceedings Kalam Cendekia: Jurnal Ilmiah Kependidikan Journal of Information System and Technology (JOINT) TIERS Information Technology Journal International Journal of Data Science, Engineering, and Analytics (IJDASEA) DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Jurnal Iqtisaduna COMSERVA: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK) Jurnal Hasi Penelitian Dan Pengkajian Ilmiah Eksakta - JPPIE Concept: Journal of Social Humanities and Education JIKTI : Jurnal Ilmiah Komputer Terapan dan Informasi Teknik: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Mujtama': Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Artificial Intelligence and Digital Business TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi ILTEK : Jurnal Teknologi Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi Joong-Ki Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer
Muhammad Muharrom Al Haromainy
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering 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 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 : 48 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 48 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree Pada Sistem Rekomendasi Laptop Muhammad Izdihar Alwin; Firza Prima Aditiawan; Muhammad Muharrom Al Haromainy
Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan ( JENTIK ) Vol. 3 No. 1 (2025): Maret: Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan (JENTIK)
Publisher : Politeknik Kampar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59061/jentik.v1i4.542

Abstract

Nowadays, many people need a laptop to serve their daily needs such as work, study or entertainment. However, not everyone knows the indicators in the selection of laptop products according to taste and criteria for laptop needs with the variety of laptop specifications available on the market. To overcome these problems, a laptop recommendation system has been developed. This system will help consumers choose a laptop that suits their needs by recommending various laptop options based on the preferences and features that users enter. In this research, K-Nearest Neighbor and Decision Tree algorithms are used to see the performance in providing recommendations.
Prediksi Tingkat Pengangguran di Wilayah Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN) Panjaitan, Tompo; Anggraeny, Fetty Tri; Al Haromainy, Muhammad Muharrom
Jurnal Media Infotama Vol 20 No 2 (2024): Oktober
Publisher : UNIVED Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37676/jmi.v20i2.6198

Abstract

Tingkat pengangguran merupakan indikator penting dalam mengukur kesehatan ekonomi suatu negara dan kesejahteraan masyarakatnya. Dalam konteks Indonesia, masalah pengangguran terbuka menjadi tantangan yang perlu ditangani secara serius untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang inklusif dan berkelanjutan. Oleh karena itu dilakukan penelitian penerapan metode Elman Recurrent Neural Network untuk prediksi tingkat Pengangguran di wilayah Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan yaitu data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Jawa Timur dari tahun 2001 sampai dengan tahun 2022. Data tersebut dirubah kedalam bentuk data time series dengan variabel berjumlah 5. Penelitian ini menggunakan jumlah epoch 500, learning rate (α) 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8,0.9 dan 0.1, dan toleransi error 0.001. Hasil pengujian MSE pada penelitian ini menunjukkan nilai MSE terkecil pada learning rate 0.01 dengan data latih 90% dan data uji 10% dengan nilai MSE 0,061227.
PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MYPERTAMINA Taufiqqurrahman, Husain; Tri Anggraeny, Fetty; Muharrom Al Haromainy, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.7801

Abstract

MyPertamina merupakan suatu platform layanan keuangan digital yang dikembangkan oleh PT Pertamina. Tujuannya serupa dengan aplikasi seperti OVO dan Dana. Pengguna yang memanfaatkan aplikasi MyPertamina saat bertransaksi di SPBU menghadapi beberapa masalah signifikan. Ini termasuk kesulitan saat mencoba membuka aplikasi MyPertamina, keterbatasan pilihan pembayaran LinkAja di sejumlah SPBU, seringnya kegagalan saat mencoba mendaftar akun, dan kasus di mana transaksi berhasil namun poin hadiah tidak bertambah. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini akan mengimplementasikan dua algoritma klasifikasi yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam melakukan analisis sentimen ulasan pada aplikasi MyPertamina. Dataset ulasan yang diujikan terbagi menjadi tiga label sentimen yaitu negatif,netral, dan positif dengan jumlah dataset yang digunakan sebanyak 1500 data ulasan yang discrapping dari Google Play Store. Dari hasil pengujian, didapat hasil berupa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi 75% dan algoritma K-Nearest Neighbor memiliki tingkat akurasi yang berkisar antara 56% sampai 73%.
IMPLEMENTASI SEBLOCK PADA KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT MATA MANUSIA DENGAN ARSITEKTUR MOBILENETV3-SMALL Shalehuddin Albawani, Raden; Tri Anggraeny, Fetty; Muharrom Al Haromainy, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8916

Abstract

Masyarakat Indonesia masih belum menyadari secara sepenuhnya tentang pentingnya kesehatan mata dimulai dengan adanya penyakit mata yang ringan seperti miopi, presbiopi, kelelahan mata, dan lain sebagainya dan juga penyakit mata yang berat seperti katarak, glaukoma, penyakit retina, dan lain sebagainya. Perkembangan teknologi saat ini memungkinkan manusia untuk dengan cepat dan tepat mengenali penyakit melalui gambar dengan memanfaatkan teknologi citra digital. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah transfer learning dengan memakai arsitektur MobileNetV3-Small SEBlock yang dimana penggunaan metode tersebut dapat digunakan pada perangkat dengan spesifikasi yang rendah namun dapat menghasilkan hasil yag maksimal. Tingkat akurasi yang berhasil dicapai oleh MobileNetV3-Small SEBlock sangat memuaskan setelah melalui tahap pelatihan yang dimana pada fase tersebut dapat menunjukkan performa yang stabil serta hasil pengujian yang sangat baik dengan dapat membaca dan mengklasifikasi data sebanyak 3941 gambar dari 4000 gambar sehingga nilai akurasi yang didapatkan mencapai 90%.
IMPLEMENTASI MODEL TRANSFER LEARNING EFFICIENTNET UNTUK PENDETEKSIAN BAHASA ISYARAT INDONESIA (BISINDO) PADA PERANGKAT ANDROID Rizka Fadhillah, Irnanda; Muharrom Al Haromainy, Muhammad; Maulana, Hendra
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10463

Abstract

Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) adalah bahasa komunikasi yang digunakan oleh individu dengan gangguan pendengaran untuk berinteraksi satu sama lain dan dengan masyarakat umum. Namun, aksesibilitas informasi bagi komunitas BISINDO masih terbatas, terutama dalam hal pemahaman dan penerjemahan bahasa isyarat secara otomatis. Kurangnya alat bantu yang efektif menghambat interaksi mereka dengan masyarakat yang lebih luas, sehingga memperdalam kesenjangan komunikasi. Dalam upaya meningkatkan aksesibilitas informasi bagi komunitas BISINDO, penelitian ini mengimplementasikan model transfer learning EfficientNet untuk pendeteksian Bahasa Isyarat Indonesia pada perangkat Android. Data pelatihan yang digunakan adalah dataset gambar Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) yang berisi gestur-gestur alfabet dari A sampai Z. Kumpulan data yang digunakan untuk model ini memiliki total sekitar 10400 gambar dengan 26 kelas yang berbeda. Penelitian ini menggunakan rasio data latih dan data uji 80-20, yaitu 80% kumpulan data citra digunakan untuk proses pelatihan dan 20% digunakan untuk proses pengujian. Model menggunakan pre-trained ImageNet, lalu dilakukan proses transfer learning menggunakan dataset BISINDO yang sudah disiapkan. Proses pelatihan model dilakukan dengan variasi jumlah epoch, yaitu 20, 30, dan 40, dengan evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1 score. Hasil analisis menunjukkan bahwa model pada Epoch 20 mencapai akurasi tertinggi, yaitu 99.24%, dengan keseimbangan yang optimal antara kinerja dan efisiensi waktu pelatihan. Model berhasil diimplementasikan pada aplikasi android dengan kinerja yang sangat baik, membuktikan potensinya sebagai alat bantu yang efisien dan dapat diakses untuk komunitas tunarungu.
IMPLEMENTASI METODE ENSEMBLE MAJORITY VOTE PADA ALGORITMA NAIVE BAYES DAN RANDOM FOREST UNTUK ANALISIS SENTIMEN TWITTER HARGA TIKET PESAWAT DOMESTIK Triyana, Dimas; Muharrom Al Haromainy, Muhammad; Maulana, Hendra
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10475

Abstract

Transportasi merupakan komponen penting dalam mendukung pertumbuhan ekonomi suatu negara. Industri penerbangan domestik di Indonesia, khususnya, mengalami pertumbuhan pesat setelah terdampak pandemi Covid-19. Tetapi kenaikan jumlah penumpang mengakibatkan perbedaan pendapat terkait harga tiket pesawat domestik yang semakin mahal, yang menjadi faktor krusial dalam keputusan pembelian konsumen. Analisis sentimen melalui media sosial seperti Twitter menjadi solusi untuk memahami opini masyarakat terhadap harga tiket pesawat domestik. Fokus Penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes dan Random Forest kemudian diimplementasikan pada Ensemble Majority Vote. Pada analisis sentimen pada tweet terkait harga tiket penerbangan domestik. Skenario pertama Naive Bayes menggunakan data training dan testing dengan rasio 80:20, menghasilkan akurasi sebesar 70,31% setelah menerapkan SMOTE untuk menangani ketidak seimbangan pada labelling data. Skenario kedua, dengan rasio 70:30, mendapat akurasi 71,75%. Metode Random Forest juga digunakan sebagai algoritma perbandingan. Pada skenario pertama, Random Forest mencapai akurasi 84,91%, dan pada skenario kedua, 85,71%. Penggabungan kedua algoritma menggunakan ensemble majority voting menghasilkan akurasi 85,88% dan 85,87% untuk kedua skenario, menunjukkan peningkatan akurasi prediksi dibandingkan model individu algoritma. Dalam artian metode ensemble majority vote dinilai efektive dalam meningkatkan akurasi analisis sentimen terhadap harga tiket pesawat domestik. Arah opini masyarakat terkait harga tiket pesawat domestik dalam media sosial Twitter adalah negatif.
Rancang Bangun Sistem Informasi Perencanaan Pengadaan Barang Menggunakan Framework Laravel (Studi Kasus Universitas XYZ) Muharrom Al Haromainy, Muhammad; Lina Nurlaili, Afina; Purnomo, Ryan
Journal of Advances in Information and Industrial Technology Vol. 5 No. 2 (2023): Nov
Publisher : LPPM Telkom University Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52435/jaiit.v5i2.388

Abstract

Pengadaan barang merupakan proses yang penting dalam sebuah organisasi. Hal ini berkaitan dengan anggaran yang akan dikeluarkan oleh sebuah organisasi. Dalam proses pengadaan barang di Universitas XYZ, masih menggunakan sistem file tradisional. Salah satu dampak apabila menggunakan sistem file adalah kerusakan data. Dalam penelitian ini diusulkan sistem informasi berbasis web untuk mencegah terjadinya kerusakan data. Sistem informasi yang dibuat menggunakan framework Laravel. Framework Laravel merupakan framework dengan Bahasa pemrograman PHP yang menawarkan berbagai fitur yang memudahkan dalam membangun sebuah aplikasi berbasis web. Sistem yang telah dibuat kemudian diuji menggunakan pengujian black box. Pengujian black box merupakan diujikan untuk memeriksa keberhasilan sistem berdasarkan sudut pandang pengguna.
The Impact of Small Group Interaction Techniques on Student Achievement in Reading Comprehension Ryan Purnomo; Ganal Arief Rahmawan; Tri Septianto; Muhammad Muharrom Al Haromainy; Istian Kriya Almanfakulti; Jeziano Rizkita Boyas
Kalam Cendekia: Jurnal Ilmiah Kependidikan Vol 12, No 1 (2024): Kalam Cendekia: Jurnal Ilmiah Kependidikan
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/jkc.v12i1.84526

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi efektivitas pengajaran membaca dalam kurikulum bahasa Inggris di Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo dengan menggunakan dua metode pengajaran yang berbeda: interaksi kelompok kecil dan metode konvensional. Pendekatan penelitian ini bersifat kuantitatif dengan fokus pada perbandingan kemampuan pemahaman membaca antara kelompok eksperimen dan kelompok kontrol. Studi ini menyelidiki apakah siswa yang diajarkan melalui interaksi kelompok kecil menunjukkan kemampuan membaca yang lebih unggul dibandingkan dengan mereka yang diajarkan menggunakan metode konvensional. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, mengungkapkan perbedaan yang signifikan dalam kemampuan pemahaman membaca secara keseluruhan. Nilai uji-t yang dihitung untuk pemahaman membaca umum adalah 7,85, melebihi nilai kritis p<.05 dengan uji satu sisi sebesar 1.671 (d.f.= 60). Berdasarkan analisis ini, dapat disimpulkan bahwa siswa di kelompok eksperimen menunjukkan keahlian yang lebih besar dibandingkan dengan mereka di kelompok kontrol, menunjukkan bahwa teknik interaksi kelompok kecil lebih efektif daripada metode konvensional di Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo.
Pendampingan Program Santripreneur berbasis Kewirausahaan Digital pada Santri Pondok Pesantren Jabal Noer Sidoarjo Jawa Timur Avi Sunani; Wahyu Fahrul Ridho; Muhammad Muharrom Al Haromainy; Fania Imelda Safitri; Lintang Putri Permatasari
To Maega : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 7, No 1 (2024): Februari 2024
Publisher : Universitas Andi Djemma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35914/tomaega.v7i1.2441

Abstract

Pondok Pesantren Jabal Noer merupakan salah satu pondok pesantren di Sidoarjo yang tergabung dalam program One Pesantren One Product (OPOP). Hasil focus group discussion diperoleh informasi permasalahan mitra, yaitu rendahnya pengetahuan tentang manajemen usaha dan kemampuan memasarkan produk. Kegiatan pengabdian masyarakat bertujuan meningkatkan keterampilan mitra dalam mengelola usaha, mengelola keuangan, desain produk dan fotografi produk serta meningkatkan kemampuan memasarkan hasil produksi dengan memanfaatkan teknologi digital. Metode pelaksanaan pengabdian masyarakat dengan memberikan pelatihan, pendampingan, bantuan peralatan, komunikasi dengan instansi, dan evaluasi kegiatan. Hasil dari pelatihan dan pendampingan diukur menggunakan pre-test dan post-test. Hasil pre-test dan post-test tersebut diolah menggunakan statistik deskriptif yang menunjukkan peningkatan pemahaman dan keterampilan santri dalam mempromosikan hasil produksinya dengan memanfaatkan teknologi digital. Kegiatan pendampingan pengelolaan usaha menunjukkan peningkatan kemampuan santri dan pengelola pondok pesantren dalam mengelola produk pondok dan membuat laporan. Meningkatnya kemampuan manajemen usaha dan digital pemasaran digital  berhasil meningkatkan volume produksi dan penjualan produk yang berdampak pada meningkatnya income generating. Oleh karena itu, kegiatan pendampingan program santripreneur dalam pemasaran digital ini perlu dilakukan secara berkelanjutan.
Application of Google Data Studio for Data Visualization at SMK Tunas Bangsa Malang Trimono; Andreas Nugroho Sihananto; Muhammad Muharrom Al Haromainy; Edi Sugiyanto; Farkhan
Nusantara Science and Technology Proceedings 7st International Seminar of Research Month 2022
Publisher : Future Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11594/nstp.2023.33107

Abstract

The Department of Office Automation and Governance (OTKP) is one of the Vocational High School’s majors in Indonesia that focuses on office operations and information processing. One of the popular skill in information processing lately is data processing and visualization. In response of this trend, we propose a Google Data Studio training for Tunas Bangsa Vocational High School’s students from OTKP Majors. Google Data Studio is a free data analysis tool from Google. With this tool, users can not only display data with attractive and easy-to-understand visuals but also can process data from various sources on one worksheet. This service is mostly free, not limited to Google services such as Google Sheets but can be linked to other platforms, such as websites, applications or third party services. By the end of the training all participants have been able to use Google Data Studio for data visualization needed for offices in general.
Co-Authors Abdillah, Ikhwan Abdul Rezha Efrat Najaf Achmad Junaidi Afina Lina Nurlaili Agung Mustika Rizki, Agung Mustika Agus Wibowo Agus Zainal Arifin Ahmad Saikhu Al Fatih, Abdullah Andreas Nugroho Sihananto Andreas Nugroho Sihananto Angga Lisdiyanto Anggraini Puspita Sari Annisa Dwi Puspitarini Anugerah, Rico Putra ASHARI, FAISAL Avi Sunani Aviolla Terza Damaliana Azira, Volem Alvaro Azira Basuki Rahmat Masdi Siduppa Budi Nugroho Budi Nugroho Chairil, Augustin Mustika Chastine Fatichah Christianty, Theressa Marry Darmawan, Marcellinus Aditya Vitro Dwi Arman Prasetya Dwi Arman Prasetya Edi Sugiyanto Eka Prakarsa Mandyartha Eva Yulia Puspaningrum Fania Imelda Safitri Faris Syaifulloh Farkhan Fauzi, Zaky Ahmad Fetty Tri Anggraeny Firza Prima Aditiawan Fitrani, Laqma Dica Ganal Arief Rahmawan Gusti Eka Yuliastuti Hajjar, Debrina Octrisya Hardiansyah, In Naka Malik Hidra Amnur I Wayan Alston Argodi Istian Kriya Almanfakulti Jeziano Rizkita Boyas Kartini Kartini Kurnia, Lusi Kusuma Wardani, Amalia Dwi Lailatul Musyaffaah Lina Nurlaili, Afina Lintang Putri Permatasari Lisdiyanto, Angga Lusian Nandang Arjamulia Maulana Herza, Fakhri Maulana, Hendra Maulana, Vieri Arief Muhammad Daffa Arifin Muhammad Izdihar Alwin Muzdalifah, Nayani Alya Aquila Nia Dwi Puspitasari Nur Nafisatul Fitriyah Nurlaili, Afina Lina Oktaviana, Dinda Friska Panjaitan, Tompo Permatasari, Reisa Pratama Wirya Atmaja Prinafsika Purnomo, Ryan Putra, Chrystia Aji Putra, Gredy Christian Hendrawan Raden Kokoh Haryo Putro Reza, Reno Alfa Rizka Fadhillah, Irnanda Ryan Purnomo Ryan Purnomo Samodera, Bayu Sari, Rizky Buana Setyawan, Dimas Ari Shalehuddin Albawani, Raden Siregar, Talitha Aurora Nadenggan Sujayanti, Forentina Kerti Pratiwi Sunani, Avi Suprapti Suprapti Taufiqqurrahman, Husain Tri Septianto Trimono Triyana, Dimas Volem Alvaro Azira Azira Wahyu Eko Pujianto Wahyu Fahrul Ridho Wahyu Syaifullah JS Waluya, Onny Kartika Waskito, Achmad Derajat Wibisono, Al Danny Rian Winarti ., Winarti Yisti Vita Via