Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.888
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal SAGO Gizi dan Kesehatan Jurnal Techno Bahari Majalah Iptek Politeknik Negeri Medan Polimedia JOURNAL OF MEDICAL RECORDS AND HELATH INFORMATION Nusantara Journal of Computers and its Applications
Ahmad Mustofa
Politeknik Negeri Madura
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
IDENTIFIKASI SANDWICH PANEL PADA STRUKTUR GELADAK KAPAL Windra Iswidodo; Auliana Diah Wilujeng; Ahmad Mustofa
Majalah Iptek Politeknik Negeri Medan Polimedia Vol. 23 No. 4 (2020): Edisi November
Publisher : Politeknik Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (525.917 KB)

Abstract

Pengembangan bahan sandwich untuk struktur kapal ditujukan terutama untuk mengurangi bobot kapal sehingga muatan kapal dapat meningkat. Makalah ini membahas pengembangan bahan inti sandwich yang sesuai untuk struktur kapal. Bahan inti terbuat dari resin sintetis dan talak; Persentase talak dengan berat total yang diteliti adalah 10 persen, 20 persen, 30 persen, dan 40 persen. Uji laboratorium yang disyaratkan oleh Lloyd's Register (LR) dan Det Norske Veritas (DNV) dilakukan pada bahan inti. Selain itu, sandwich panel terdiri dari kulit (faceplate) baja dan bahan inti yang dikembangkan diuji dengan menggunakan standar ASTM termasuk uji tarik, geser, dan lentur untuk mengetahui karakteristik material. sandwich panel digunakan untuk mendesain geladak kendaraan pada kapal jenis ro-ro. Analisis geladak sandwich panel pada beban desain dengan menggunakan pendekatan elemen hingga dilakukan untuk memilih bahan core terbaik yang dikembangkan dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa material sandwich panel yang terbuat dari bahan inti dengan kandungan talak 40 persen lebih baik dari komposisi yang lain. Selain itu, penggunaan sandwich panel mampu menghasilkan perubahan berat konstruksi sebesar 10,73 persen
TWITTER BUZZER DETECTION SYSTEM USING TWEET SIMILARITY FEATURE AND SUPPORT VECTOR MACHINE Ahmad Mustofa; Fitrah Maharani Humaira; Myrna Ermawati; Peni Sriwahyu Natasari; Akhmad Arif Kurdianto; Aries Alfian Prasetyo; A Labib Fardany Faisal
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 8, No 1 (2023): June 2023
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v8i1.306

Abstract

Over the past few years, people have been able to get and share information through social media easily. Some of that information can be a false issue created by a buzzer account that intends to influence people into a specific opinion. Politicians often use social media to maintain a good image in society by utilizing buzzer accounts. The main characteristic of a buzzer account is that they upload the same content repeatedly within a certain period. Before analyzing data taken from social media such as Twitter, we need a buzzer detection system to filter data from buzzer users.  This research attempts to build a buzzer detection system using text processing and classification method. We use the similarity of tweets as a feature for the buzzer detection system by applying Cosine Similarity to the Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) feature of the tweets. In addition, we will use other features such as the number of followers, number of followings, the intensity of tweets, the ratio of retweets, and the ratio of tweets that contain links as additional features in this study. This research uses these features as inputs to the Support Vector Machine model to determine whether an account is a buzzer or not. This system has promising results by having 89% accuracy, 86.67% precision, 70.91 % recall, and 78% F1-score.
"AKSI GERCEPS" training program to support nutritional knowledge of adolescent integrated health centre cadres in Sampang Regency Nuraini Fauziah; Kristian Triatmaja Raharja; Nindi Pramesthi Vardila Putri; Nadia Dian Rosanti; Renidya Asyura Muttabi' Deya Fa'ni; Cucun Setya Ferdina; Honesty Pujiyani; Abdan Syakura; Ahmad Mustofa
Jurnal SAGO Gizi dan Kesehatan Vol 5, No 3A (2024): Agustus
Publisher : Poltekkes Kemenkes Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30867/gikes.v5i3A.1732

Abstract

Background: After the covid-19 pandemic, adolescent Integrated Health Centre (IHC) activities in Sampang Regency decreased drastically, both in quantity and quality. Factors related to this problem are the lack of adolescent participation, accompanied by the lack of ability of adolescent IHC cadres to perform their duties. Adolescent IHC is preventive efforts to prevent incidents of stunting.Objective: The study aimed to measure the effect of "AKSI GERCEPS" training on nutrition knowledge among adolescent IHC cadres in Sampang Regency.Methods: : Study quasi-experimental use one-group pretest-posttest design. The research was conducted in Sampang Regency in December 2023. The sample consisted of 72 people, selected using a purposive sampling method representing 12 locus villages stunting. The research variable is the effect of "AKSI GERCEPS" training on increasing the nutritional knowledge of adolescent IHC cadres. Data analysis used the T-test.  Results: Mean scores before and after training were significantly different (p=0,000). At the end of the training, the participants' average score increased to 6,58, whereas before the training  was 2,55. The knowledge of adolescent cadres who had previously received nutrition education was also significantly different from that of those who had never received nutrition education (p=0,000). After the training, cadres who had received nutrition education had an average score of 1,78 higher.Conclusion: Cadres knowledge of nutrition increased after the training. Nutrition training for adolescents needs to be carried out continuously, to be able to provide optimal service. 
Rancang Bangun Baterai Estimator Pada Kendaraan Listrik Dengan Metode Fuzzy Logic Muhammad Furqon; Nofan Dwi Cahya Ramadhani; Achmad Afandi; Bayu Praharsena; A Labib Fardany; Ahmad Mustofa
Techno Bahari Vol. 12 No. 1 (2025): Maret
Publisher : Politeknik Negeri Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52234/tb.v12i1.345

Abstract

Baterai adalah komponen utama kendaraan listrik yang penting untuk kinerja optimal dan keamanan. Penelitian ini mengembangkan sistem estimasi kapasitas baterai menggunakan metode Fuzzy Logic Sugeno dengan input tegangan dan arus, serta output berupa remaining time (sisa waktu). Implementasi dilakukan pada platform Arduino dan dibandingkan dengan simulasi MATLAB. Data dari kedua platform, Arduino dan MATLAB, dianalisis untuk mengevaluasi keakuratan dan konsistensi hasil estimasi. Sistem ini juga dilengkapi dengan sensor GPS untuk mengetahui titik koordinat kendaraan listrik, meskipun data ini tidak digunakan dalam proses estimasi kapasitas baterai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Fuzzy Logic Sugeno memberikan estimasi remaining time baterai yang akurat. Perbandingan hasil estimasi antara Arduino dan simulasi MATLAB menunjukkan konsistensi, meskipun terdapat perbedaan kecil akibat perbedaan implementasi dan lingkungan eksekusi. Dengan demikian, sistem ini dapat diandalkan untuk meningkatkan efisiensi dan keselamatan operasional kendaraan listrik.
ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR MASYARAKAT TERHADAP POSYANDU DI MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Peni Sriwahyu Natasari; Ahmad Mustofa; Audhita Palupi Ekasari
JRMIK Vol 7 No 1 (2026): JOURNAL OF MEDICAL RECORDS AND HEALTH INFORMATION
Publisher : Malang: Sekolah Tinggi Ilmu Administrasi Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58535/jrmik.v7i1.95

Abstract

Posyandu merupakan lini strategis utama di masyarakat untuk memberikan layanan kesehatan ibu dan anak. Namun, pemanfaatan layanan posyandu oleh ibu masih belum maksimal yang tercermin dari angka prevalensi stunting yang cukup tinggi serta belum meratanya cakupan imunisasi. Kurang optimalnya pemanfaatan layanan posyandu dapat dipengaruhi oleh informasi negatif yang didapat dari sosial media sebagai tempat untuk menyampaikan opini dan pengalaman terhadap posyandu. Oleh karena itu, diperlukan penelitian untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap posyandu di media sosial menggunakan pendekatan pembelajaran mesin, sehingga didapatkan gambaran sentimen secara umum mengenai layanan posyandu. Penelitian ini memanfaatkan data media sosial dari Youtube dan X tentang layanan posyandu. Dataset yang didapatkan diproses melalui tahapan pra-pemrosesan dasar, anotasi manual oleh dua annotator independen, serta pengukuran kesepakatan menggunakan Cohen’s Kappa sebagai upaya mendapatkan dataset yang reliabel. TF-IDF kemudian diaplikasikan untuk mendapatkan vektor numerik. Selanjutkan dilakukan klasifikasi oleh model SVM, dengan Naïve Bayes, Logistic Regression, dan Random Forest sebagai model pembanding. Hasil penelitian menunjukkan pendekatan SVM menghasilkan performa tertinggi dengan akurasi 81%. Kelas sentimen positif dapat diklasifikasikan dengan baik oleh model, sementara kinerja pada sentimen negatif masih belum optimal. Hal ini diduga disebabkan oleh keterbatasan jumlah data sentimen negatif. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa analisis sentimen berbasis SVM mampu memberikan gambaran persepsi publik terhadap layanan posyandu secara efektif. Hal ini dapat dimanfaatkan sebagai acuan evaluasi layanan kesehatan masyarakat oleh pemangku kepentingan terkait.
Co-Authors A Labib Fardany A Labib Fardany Faisal Abdan Syakura Achmad Afandi Akhmad Arif Kurdianto Aries Alfian Prasetyo Audhita Palupi Ekasari Auliana Diah Wilujeng Bayu Praharsena Ferdina, Cucun Setya Fitrah Maharani Humaira Honesty Pujiyani Muhammad Furqon Myrna Ermawati Nadia Dian Rosanti Nindi Pramesthi Vardila Putri Nofan Dwi Cahya Ramadhani Nuraini Fauziah Peni Sriwahyu Natasari Peni Sriwahyu Natasari Raharja, Kristian Triatmaja Renidya Asyura Muttabi' Deya Fa'ni Windra Iswidodo