Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.437
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Unnes Journal of Sport Sciences Literasi: Jurnal Ilmiah Pendidikan Bahasa, Sastra Indonesia dan Daerah Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Abdimas Toddopuli: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Intan Husada : Jurnal Ilmiah Keperawatan Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Multidiciplinary Output Research for Actual and International Issue (Morfai Journal) Jurnal Teknik Informatika Jurnal Sistem Informasi Dan E-Bisnis INTAN Jurnal Penelitian Tambang JURNAL ILMIAH INFOKOM International Journal of Asian Business and Management (IJABM) Jurnal Ilmiah Dan Karya Mahasiswa JPNM : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Jurnal Yudistira Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara Prosiding Seminar Nasional Pengabdian kepada Masyarakat (SINAPMAS) International Journal of Social Science and Humanity Jurnal Riset Multidisiplin Edukasi INOVTEK Polbeng - Seri Informatika ACTIVE: Journal of Physical Education, Sport, Health and Recreation
Arif Setiawan
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering 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 Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 43 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 43 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pengolahan Citra Berbasis Video Proccesing dengan Metode Frame Difference untuk Deteksi Gerak Yovi Apridiansyah; Wijaya, Ardi; Pahrizal; Rozali Toyib; Arif Setiawan
Journal of Applied Computer Science and Technology Vol 5 No 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Indonesian Society of Applied Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52158/jacost.v5i1.790

Abstract

This study discusses the detection of motion of objects in video by utilizing the Frame difference method which aims to process video so as to produce Frames on moving objects. The use of mobile cameras produces video data that is used as test data, the test data is processed with the Frame difference method so as to produce a number of Frames on moving objects in order to detect moving objects in the video because the function of this method is a form of video background reduction that is simplified by a number of pixels in the video. This method process is based on the difference between two consecutive frames in the video aimed at finding differences that occur during the detection process. When processed for detection, the absolute value in the pixel is greater than the predetermined threshold value, it will be considered as a moving object, so that the detection results from the motion detection process will form a box object on the moving object. In this study, the test data used used 20 video data samples with descriptions, 10 test data with bright quality (daytime) and 10 unlit test data (night) with the aim of being able to see how much the level of performance accuracy of the Frame difference method. The test results obtained 16 out of 20 test data that were successfully detected correctly (True Positive), there were 2 test data that resulted in a False Positive error, and 2 test data that resulted in a False Negative error. This shows that the Frame difference method can provide a fairly high level of accuracy in detecting moving objects in the video. The percentage level of accuracy with confussion matrix testing has a precission value of 88%, recal 88% and an accuracy value of 80%.
Exploring the Relationship Between Social Media Usage and Mental Health Among Adolescents Rina Aulia; Arif Setiawan
International Journal of Social Science and Humanity Vol. 1 No. 4 (2024): December : International Journal of Social Science and Humanity
Publisher : Asosiasi Penelitian dan Pengajar Ilmu Sosial Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/ijss.v1i4.140

Abstract

This study investigates the effects of social media usage on the mental health of adolescents, focusing on issues such as anxiety, self-esteem, and depression. Using surveys and interviews, the research examines how prolonged exposure to social media content, peer comparison, and cyberbullying contribute to mental health challenges. Findings indicate that while social media fosters connectivity, it can also exacerbate mental health issues, highlighting the need for greater awareness and parental guidance.
Sistem Informasi Pengelolaan Stok Barang Suku Cadang Motor Pada Yoga Part Menggunakan Metode Activity Based Costing Berbasis Web Dhila Resky Effenti; Arif Setiawan; R. Rhoedy Setiawan
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 5 No. 1 (2025)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v5i1.1320

Abstract

Dalam era digital yang terus berkembang, banyak perusahaan, termasuk Yoga Part, sebuah toko suku cadang motor di Kudus, menghadapi masalah dalam pengelolaan stok barang secara manual. Kesalahan pencatatan dan ketidakefisienan dalam pemantauan persediaan seringkali menyebabkan ketidakseimbangan stok yang berdampak pada pelayanan dan operasional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi pengelolaan stok barang berbasis web dengan menggunakan metode ABC (Activity Based Costing) untuk mengklasifikasikan barang berdasarkan nilai dan frekuensi penggunaannya. Sistem ini dirancang untuk mengoptimalkan pengelolaan stok, mengurangi kesalahan pencatatan, dan meningkatkan visibilitas stok secara real-time dengan fitur notifikasi otomatis dan pelaporan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem ini berhasil mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok, meningkatkan efisiensi operasional, serta memperbaiki akurasi pencatatan barang masuk dan keluar. Selain itu, Yoga Part dapat memberikan pelayanan yang lebih baik kepada pelanggan dengan pengelolaan stok yang lebih tepat dan terkontrol.
Transformasi Pengelolaan Stok Gudang Raja Vapor Gebog Melalui Sistem Informasi Berbasis Web Dan Metode Activity Based Costing Fitriana; Arif Setiawan; R. Rhoedy Setiawan
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 5 No. 1 (2025)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v5i1.1322

Abstract

Gudang Raja Vapor menghadapi permasalahan dalam pengelolaan stok barang yang masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan ketidakakuratan data, keterlambatan pembaruan, serta kesalahan dalam perhitungan persediaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi manajemen stok barang berbasis web yang dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan pengelolaan stok dengan penerapan metode ABC (Activity-Based Costing) untuk mengelompokkan barang berdasarkan nilai dan frekuensi pergerakannya. Metode penelitian yang digunakan mencakup observasi, wawancara, dan studi dokumentasi, sementara pengembangan sistem dilakukan dengan pendekatan prototyping dan menggunakan alat bantu perancangan Unified Modeling Language (UML). Solusi yang dihasilkan berupa sistem yang mempermudah proses pencatatan, pemantauan, dan pembuatan laporan stok barang secara otomatis dan terintegrasi. Hasil implementasi sistem menunjukkan peningkatan efisiensi dalam pengelolaan stok, pengurangan kesalahan dalam pencatatan data, dan percepatan proses pembuatan laporan. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat membantu Gudang Raja Vapor untuk mengelola stok barang secara lebih terorganisir, akurat, dan efisien.
Penerapan Supply Chain Management Dalam Sistem Informasi Manajemen Distribusi Dan Pengelolaan Stok Farmasi Berbasis Supply Chain Management Pada Instalasi Farmasi Kabupaten Kudus Azhari, Muhammad; Arif Setiawan; Eko Darmanto
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 5 No. 1 (2025)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v5i1.1334

Abstract

Instalasi Farmasi Dinas Kesehatan Kabupaten Kudus menghadapi permasalahan dalam pengelolaan stok dan distribusi obat serta perbekalan kesehatan yang masih dilakukan secara manual, mengakibatkan ketidaksesuaian data persediaan dan keterlambatan distribusi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi manajemen berbasis Supply Chain Management (SCM) yang dapat mengoptimalkan pengelolaan persediaan dan logistik di Instalasi Farmasi. Solusi yang ditawarkan adalah penerapan sistem berbasis teknologi yang memungkinkan pemantauan stok secara real-time, otomatisasi perencanaan pengadaan, serta pengelolaan distribusi obat yang lebih terstruktur dan cepat. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi data persediaan, mengurangi kesalahan pencatatan, serta mempercepat proses distribusi obat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan implementasi sistem ini, efisiensi operasional meningkat, kesalahan pencatatan dapat diminimalisir, dan pelayanan kesehatan di Kabupaten Kudus dapat lebih optimal.  
PREDIKSI LATIHAN FISIK MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) BERDASARKAN DATA BMI Muhammad Rafif Rabbani; Iftikhar Rizqullah; Narendra Saputra; Muhammad Wifqi Aufal Maulana; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.8990

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong pemanfaatan kecerdasan buatan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk bidang kebugaran dan kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi latihan fisik berdasarkan status Indeks Massa Tubuh (BMI) menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Dataset yang digunakan terdiri dari 500 data dengan atribut jenis kelamin, tinggi badan, berat badan, dan klasifikasi BMI. Data tersebut diproses melalui tahapan preprocessing dan pelatihan model KNN, dengan nilai k=5. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 92%, dengan precision dan recall tinggi pada semua kelas, mulai dari sangat kurus hingga obesitas. Sistem ini mampu mengklasifikasikan status tubuh dan memberikan rekomendasi latihan seperti bulking, maintenance, atau cutting sesuai kebutuhan individu. Penelitian ini menunjukkan bahwa KNN efektif dalam membangun sistem prediksi sederhana berbasis data BMI, serta membuka peluang pengembangan lebih lanjut di bidang teknologi kesehatan
PENERAPAN MACHINE LEARNING DENGAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) UNTUK IDENTIFIKASI JENIS BUNGA BERDASARKAN KARAKTERISTIK FISIK Asti Devi Mutiara Khoirun Nisa; Najwa Lailatus Sa’diah; Laili Fitriyani; Avin Nuzula Fitranti; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.8991

Abstract

Identifikasi jenis bunga secara otomatis merupakan hal yang penting untuk mendukung kegiatan di bidang botani, pendidikan, dan teknologi informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis bunga menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) berdasarkan data karakteristik fisik bunga seperti tinggi tanaman, masa hidup, dan jumlah kelompok. Data yang digunakan diambil dari situs kaggle, kemudian diproses menggunakan bahasa pemrograman Python. Proses pembelajaran dilakukan dengan membagi data menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa metode KNN mampu mengelompokkan jenis bunga dengan cukup baik, terutaman ketika parameter dan fitur yang di gunakan sesuai. Penelitian ini membuktikan bahawa meskipun KNN merupakan metode yang sederhana, algoritma ini tetap dapat diandalkan dalam proses klasifikasi awal dengan hasil yang akurat dan konsisten
PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN DECISION TREE Tsirwatun Nisail Khasanah; Najwa Hanindya Putri; Syifa Amalia; Revanda Putri Rahmadani; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9004

Abstract

Perkembangan teknologi informasi di bidang keamanan biometrik telah mendorong penggunaan sidik jari sebagai salah satu cara otentikasi yang efektif dan efisien [1]. Sidik jari memiliki keunikan dan kestabilan seumur hidup yang menjadikannya ideal untuk identifikasi individu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pengenalan sidik jari berbasis citra menggunakan algoritma Decision Tree [2]. Dataset yang digunakan adalah SOCOFing, yang terdiri dari ribuan gambar sidik jari dengan label identitas pengguna [1]. Citra diolah menggunakan metode ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP) [3], dan model Decision Tree dilatih menggunakan data yang telah diproses. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa akurasi model mencapai 84,6% dengan nilai f1-score rata-rata 0,85, menunjukkan bahwa algoritma ini efektif digunakan dalam sistem identifikasi sidik jari. Sistem ini cocok diterapkan pada lingkungan terbatas dengan kebutuhan identifikasi cepat dan interpretasi model yang jelas
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGADUAN MASYARAKAT KEPADA DINAS SOSIAL BERBASIS WEB DENGAN METODE WATERFALL Neila Mei Ika Suryani; Endriatna Adellia Wiby; Amanda Nur Alidya Yahya; Kejora Rizka Amanda; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9110

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah meningkatkan ekspektasi masyarakat terhadap layanan publik yang cepat, transparan, dan mudah dijangkau. Namun, di banyak instansi pemerintah, sistem pengelolaan pengaduan masih dilakukan secara manual, yang menimbulkan berbagai kendala seperti lambatnya penanganan, kesulitan pelacakan, dan kurangnya dokumentasi yang terorganisir. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi pengaduan masyarakat berbasis web yang terintegrasi dengan lembaga terkait, seperti Dinas Sosial. Sistem ini dirancang untuk memfasilitasi masyarakat dalam menyampaikan laporan secara daring serta membantu petugas dalam memantau, menangani, dan mendokumentasikan laporan secara sistematis. Model pengembangan yang digunakan adalah metode Waterfall, yang terdiri dari lima tahapan: requirement analysis, design, implementation, testing, dan maintenance. Hasil dari implementasi sistem menunjukkan peningkatan efisiensi dalam pelayanan, mempercepat waktu respons terhadap aduan, serta memperkuat peran serta masyarakat dalam pengawasan layanan publik. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi digital yang mendukung transparansi, akuntabilitas, dan partisipasi aktif masyarakat dalam penyampaian aspirasi, serta meningkatkan kualitas hubungan antara masyarakat dan pemerintah melalui pemanfaatan teknologi informasi.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI PADI NASIONAL: STUDI KASUS PADA DATA PRODUKSI PADI INDONESIA Muhammad Ady Nugroho; Pratiwi Cahyaningtiyas; Rizqi Aufa Eka Prathama; Rengga Arga Deva; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9112

Abstract

Ketersediaan data yang akurat mengenai produksi beras sangat mempengaruhi ketahanan pangan nasional. Studi ini mengusulkan pendekatan prediktif menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan data produksi historis dari BPS dari tahun 2018 hingga 2023. Model ini dibuat dengan K sama dengan 2 dan fitur waktu, yaitu waktu mutlak dan relatif, yang telah dinormalisasi. Metode evaluasi model menunjukkan bahwa kinerja model memuaskan dengan R² sebesar 0,88. Untuk prediksi 2024 dan 2025, tren produksi terlihat relatif stabil. Berdasarkan hasil tersebut, studi ini menyimpulkan bahwa KNN memang merupakan alternatif yang baik sebagai teknik prediksi yang sederhana dan efektif yang dapat secara aktif membantu keputusan kebijakan berbasis data di sektor pertanian
Co-Authors Adelia Yunita Setiyadi Adhita Arif Setyawan Adinda Bintang Oktavia Afzal Khan Agung Hadi Saputro Ahmad Alif Candra Selamet Ahsanul In’am Akbar Siregar Aldri Frinaldi Alfiyani, Lina Amanda Nur Alidya Yahya Amelia Vega Utomo Ananda Putri Risang Ayu Andry Akhiruyanto Anindita Hasniati Rahmah Apridiansyah, Yovi Arben, Ali Arina Fawaida Ariq Raihan Hermanto Asep Purwo Yudi Utomo Asmirati Yakob Asti Devi Mutiara Khoirun Nisa Avin Nuzula Fitranti Bernadin Dwi M Cahulul Rizaldy Hasan Danar Rista Saputra Daniel Situmeang Dewi Masitoh Dhila Resky Effenti Diana Laily Fithri Dyah Prabaningrum Effendi, Ihsan Eko Darmanto Endriatna Adellia Wiby Eny Pemilu Kusparlina Eraskaita Ginting Fadina Salwa Aulia Putri Fajar Nugraha Faridhatun Nafi’ah Fitriana Gigit Mujianto Herdiyanto Hermawan Hermawan Iftikhar Rizqullah Ivando Zeldha Damara Jelibseda Karlinda Kejora Rizka Amanda Laili Fitriyani M. Rizaldi Maria Assumpta Wikantari Mesran, Mesran Muhammad Ady Nugroho MUHAMMAD ARIFIN Muhammad Farchan Muntaha Muhammad Rafif Rabbani Muhammad Rizki Arrohman Muhammad Tegar Juleo Wicaksana Muhammad Thoriq Akbar Muhammad Wifqi Aufal Maulana Najwa Hanindya Putri Najwa Lailatus Sa’diah Narendra Saputra Neila Mei Ika Suryani Nikmah Ayu Ramadhani Amir Nikmatul Khoiriyah Nugraha Widi Winata Nur Mahfuzah Saffawati Nur Saidah Nurul Fatimah Nurur Rosidah Nurwijayanti Pahrizal Pandoman, Agus Pramana, Doni Pratiwi Cahyaningtiyas Pratomo Setiaji R Rhoedy Setiawan ramadhani, Andika Nurfalah Ramadhani Ras Tuti Analiah Rembrand Rengga Arga Deva Revanda Putri Rahmadani Ribut Wahyu Eriyanti Rika Santi Rina Aulia Rizqi Ardiansyah Rizqi Aufa Eka Prathama Rossi Galih Kesuma Rozali Toyib Rubianto Hadi Sari, Luthfiana Sinta Devi Rahmawati Sudjalil Suharyo Sumarya Supriyono Supriyono Syifa Amalia Tara Umi Nur Wakhidatun Tsirwatun Nisail Khasanah Umi Wahidasiana Wahyu Astri Hana Widya Kaharani Putri Wijaya, Ardi Wiwik Fitriyani Yudie Irawan