Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal at-tamkin: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Jurnal INFOTEL
muhammad hafiizh, muhammad
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Analisis Penggunaan Listrik PLN di Jawa Timur Menggunakan Algoritma K-Medoids Hafiizh, Muhammad; Prasetyo, Muchamad Wahyu; Prasetya, Didik Dwi
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol 5, No 02 (2024): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v5i2.10606

Abstract

Listrik merupakan kompoen penting dalam kehidupan sekarang dan masa yang akan datang, untuk meningkatkan efisien produksi listrik di masa mendatang, maka perlunya dilakukan pengolahan data dari tahun tahun sebelumnya. Dalam pengolahan data ini peneliti mempunyai tujuan untuk melakukan forecasting kebutuhan listrik dimasa mendatang di Provinsi Jawa Timur, selain kebutuhan listrik harapannya peneliti dalam melakukan forecasting pada listrik terjula, jumlah data terpasang dan pelanggan listrik. Dalam melakukan forecasting peneliti menggunakan metode K-Medoids dalam pengelompokan (Clustering) Produksi Listrik, Listrik Terjual, Data Terpasang, dan Jumlah Pelanggan di Provinsi Jawa Timur. Dari data pengelompokan tersebut diperoleh 3 cluster, yaitu cluster rendah terdiri dari 2 data dan kota, cluster sedang terdiri dari 23 data dan kota, cluster tinggi terdiri dari 25 data dan kota. Diharapkan dengan adanya forecasting dapat meningkatkan efisiensi dalam penggunaan dan produksi listrik dimasa mendatang sehingga listrik dapat terus tersedia dalam keberlangsungan hidup manusia.
PEMANFAATAN PANEL SURYA UNTUK SISTEM PINTU AKSES OTOMATIS BERBASIS RFID DAN IOT PADA LABORATORIUM TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS TULUNGAGUNG bagaskoro; Hafiizh, Muhammad; Didik Dwi Prasetya
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 7 No 2 (2024): At-Tamkin - Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/attamkin.v7i2.5783

Abstract

Laboratorium Teknik Elektro Universitas Tulungagung masih menggunakan sistem akses pintu manual dengan kunci konvensional yang memiliki beberapa kelemahan dalam hal keamanan dan efisiensi pemantauan. Pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem pintu akses otomatis berbasis RFID (Radio Frequency Identification) dan IoT (Internet of Things) dengan sumber energi panel surya. Metode pelaksanaan meliputi survei lokasi, desain dan pembuatan TTG (Teknologi Tepat Guna), implementasi sistem yang terdiri dari instalasi dan pengujian di lapangan, serta pelatihan penggunaan sistem kepada pengelola laboratorium. Sistem yang dikembangkan mengintegrasikan tiga teknologi utama: (1) RFID untuk identifikasi pengguna yang berhak mengakses laboratorium, (2) IoT untuk pemantauan dan pengendalian jarak jauh melalui aplikasi smart phone, dan (3) panel surya sebagai sumber energi terbarukan. Hasil pengabdian menunjukkan bahwa sistem yang diimplementasikan dapat meningkatkan aspek keamanan melalui pembatasan akses menggunakan kartu RFID, memudahkan pemantauan aktivitas keluar-masuk laboratorium secara real-time, serta mendukung efisiensi energi melalui pemanfaatan panel surya. Sistem ini juga mendukung visi Universitas Tulungagung menuju smart campus yang ramah lingkungan dengan memanfaatkan teknologi informasi terkini.
Metode Migrasi Lebah Madu Ratu untuk Meningkatkan Deteksi Fibrilasi Atrium dari Sinyal Detak Jantung Hafiizh, Muhammad; Aripriharta, Aripriharta; Elbaith Zaeni, Ilham Ari
JURNAL INFOTEL Vol 17 No 2 (2025): May
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v17i2.1362

Abstract

Atrial Fibrillation (AF) is a common cardiac arrhythmia characterized by rapid and irregular electrical activity of the atrium. AF significantly increases the risk of ischemic stroke and mortality. With the increasing prevalence of cardiovascular risk factors, early detection of AF is crucial for effective intervention. Traditional electrocardiogram (ECG)-based detection methods face limitations, especially in asymptomatic patients or those with sporadic episodes of AF. This paper proposes a novel approach using the Queen Honey Bee Migration (QHBM) algorithm to detect AF from heartbeat signals. The dataset comprises both normal and AF heartbeat signals. The data undergoes preprocessing steps, including noise reduction and feature extraction. The system then classifies the signals using the QHBM algorithm. Key features such as heart rate variability (HRV), amplitude, and RR intervals are extracted for analysis. The QHBM algorithm achieved an accuracy of 95.2%, with a precision of 96.1%, a recall of 94%, and an F1 score of 95%. It outperformed traditional classifiers such as Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and Naive Bayes across all performance metrics. In addition, QHBM demonstrated a superior ability to distinguish between normal sinus rhythm and AF, showing a significant improvement over the conventional method. Although the results are promising, challenges remain, including data imbalance and false positive and negative classifications. Oversampling techniques and further optimization of feature selection can enhance model performance. The QHBM algorithm presents a highly effective solution for automatic and real-time AF detection, offering a promising alternative to improve cardiac health monitoring systems.
Lansia Sehat Bugar Produktif Dan Bahagia di RW 09 Pademangan Timur Jakarta Utara DKI Jakarta Mailintina, Yurita; Harahap, Sarah Geltri; Ludovikus, Ludovikus; Prawitasari, Shinta; Rahmaningsih, Ary; Refti, Weni Guslia; Hafiizh, Muhammad; Naufal, Hanif Zain; Hafizh, Muhammad Raihan
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Vol. 2 No. 1 (2023): Bulan September
Publisher : Bhinneka Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58266/jpmb.v2i1.67

Abstract

28-35% lansia di atas 65 tahun setidaknya jatuh satu kali dalam satu tahun dan meningkat pada usia di atas 75 tahun sebesar 32-42%. Jadi, sangat penting bagi lansia untuk menjaga dan memelihara kekuatan otot, Secara umum kegiatan ini bertujuan untuk terbentuknya kesadaran dan pengetahuan lansia dan memiliki kapasitas fisik yang kuat, Metode pre dan post test Hasil penelitian menunjukkan skor N-Gain sebesar 58,26605 dari 23 pertanyaan dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan peneliti dalam penelitian ini dinilai cukup efektif. Nilai N-Gain Score sebesar 58,26605 menunjukkan adanya peningkatan pemahaman atau dua hasil inkuiri yang signifikan setelah mengikuti kegiatan belajar. Hasil analisis menunjukkan rata-rata pengetahuan lansia meningkat, variasi pengetahuan menurun, dan terdapat hubungan positif kuat antara pengetahuan sebelum dan sesudah intervensi. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan kontribusi penting untuk memahami pentingnya meningkatkan pengetahuan khususnya di kalangan lansia.
Co-Authors Aripriharta - Bagaskoro Didik Dwi Prasetya Hafizh, Muhammad Raihan Harahap, Sarah Geltri Ludovikus, Ludovikus Mailintina, Yurita Naufal, Hanif Zain Prasetyo, Muchamad Wahyu Rahmaningsih, Ary Shinta Prawitasari Weni Guslia Refti Zaeni, Ilham Ari Elbaith