Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Journal of Innovative and Creativity
Muhammad Rafi Muttaqin
Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PEMBERIAN REMISI BAGI NARAPIDANA MENGGUNAKAN METODE MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION BY RATIO ANALYSIS (MOORA) Nadia Nursyifa Zakiatun Nafisah; Muhammad Rafi Muttaqin; Uus Muhammad Husni Taymiz
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains Vol 4 No 3 (2022): EDISI 13
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (652.151 KB) | DOI: 10.51401/jinteks.v4i3.1905

Abstract

Remisi merupakan pengurangan masa tahanan yang diberikan kepada narapidana yang memenuhi syarat-syarat yang ditentukan. Selama ini sistem rekomendasi pemberian remisi di Lembaga Pemasyarakatan Kelas II B Kabupaten Purwakarta masih ditentukan dengan cara manual berdasarkan Sistem Penilaian Pembinaan Narapidana. Dengan demikian, penentuan remisi akan membutuhkan waktu yang lebih lama. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem rekomendasi remisi bagi narapidana dengan waktu yang lebih cepat. Metode yang digunakan dalam perhitungannya yaitu metode Multi-Objective Optimization By Ratio Analysis (MOORA) dan metode pengembangan aplikasi yang digunakan adalah metode waterfall dengan perancangan menggunakan flowmap dan UML (Unified Modelling Language), bahasa yang digunakan yaitu PHP Code Igniter dengan database MYSQL. Hasil akhir yang diperoleh yaitu menampilkan inisial narapidana yang direkomendasikan untuk mendapatkan remisi berdasarkan peringkat tertinggi.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBEBASAN BERSYARAT NARAPIDANA NARKOTIKA LEMBAGA PERMASYARAKATAN KELAS IIB PURWAKARTA DENGAN METODE PROFILE MATCHING Selvia Aulia Febrie; Dede Irmayanti; Muhammad Rafi Muttaqin
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3245

Abstract

Perkembangan teknologi informasi saat ini, dibutuhkan informasi yang dapat terpenuhi misal pada suatu instansi, dan para pengambil keputusan yang dituntut membuat suatu keputusan dengan cepat, tepat, dan akurat, sehingga dibutuhkan adanya data-data yang lengkap untuk dijadikan bahan pengambil keputusan dan membantu para pihak dalam menentukan keputusan. Pada penelitian ini akan dideskripsikan mengenai sistem pengambilan keputusan pemberian Pembebasan Bersyarat kepada narapidana untuk mempermudah suatu instansi dalam mengambil keputusan untuk menentukan pembebasan bersyarat yang akan dilakukan oleh suatu lembaga nantinya. Dalam penelitian ini menerapkan metode Profile Matching dengan menggunakan 4 (empat) kriteria-kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan yang diterapkan di Lembaga Permasyarakatan Kelas IIB Purwakarta. Model pengembangan  menggunakan metode waterfall mulai dari tahap analisis sampai tahap testing, dengan pemodelan Data Flow Diagram (DFD). Sistem yang dihasilkan adalah nilai perhitungan Sistem Pendukung Keputusan Pembebasan Bersyarat Narapidana Narkotika Kelas IIB Purwakarta dengan Metode Profile Matching dan hasil akhir perhitungan analisis SPK. Dengan pemanfaatan teknologi sistem informasi pendukung keputusan ini menjadikan lebih efektif dan efesien.  
KLASIFIKASI GENDER BERDASARKAN SUARA MENGGUNAKAN MEL-SPECTROGRAM DAN RESNET50 Rilania Rilania; Muhammad Rafi Muttaqin; Teguh Iman Hermanto
Journal of Innovative and Creativity (Joecy) Vol. 6 No. 2 (2026)
Publisher : Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/joecy.v6i2.12934

Abstract

Sistem berbasis suara kini semakin banyak digunakan dalam layanan digital, sehingga kebutuhan terhadap teknologi yang mampu mengidentifikasi karakteristik pembicara secara otomatis terus meningkat. Gender merupakan salah satu karakteristik penting yang dimanfaatkan dalam pengelompokan data audio, analisis ucapan, dan berbagai aplikasi pengolahan sinyal. Namun, proses klasifikasi gender masih menghadapi kendala, seperti perbedaan karakteristik vokal antarindividu, variasi perangkat perekaman, gangguan kebisingan, serta keterbatasan generalisasi model terhadap data baru. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan model klasifikasi gender berbasis suara menggunakan representasi Mel-Spectrogram dan arsitektur ResNet50 untuk mengatasi tantangan tersebut. Metodologi yang digunakan adalah Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Dataset diperoleh dari Common Voice, terdiri atas dua kategori (laki-laki dan perempuan) dengan masing-masing 4.900 sampel audio. Tahap persiapan data meliputi penyaringan, penyeimbangan kelas, augmentasi, ekstraksi fitur Mel-Spectrogram, pra-pemrosesan, serta pembagian data pelatihan dan pengujian. Model yang telah dilatih kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi Android untuk melakukan klasifikasi berdasarkan rekaman suara maupun berkas audio yang diunggah pengguna. Hasil penelitian menunjukkan model mencapai akurasi sebesar 97,70% dengan kinerja yang seimbang pada kedua kelas dan tingkat kesalahan klasifikasi yang rendah. Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi Mel-Spectrogram dan ResNet50 efektif menangkap karakteristik akustik yang relevan untuk membedakan gender pembicara. Pengujian melalui aplikasi Android turut menunjukkan bahwa model tetap mampu melakukan klasifikasi dengan baik meski dihadapkan pada kondisi noise lingkungan seperti suara kipas, keramaian, dan kendaraan, sehingga membuktikan sistem yang dikembangkan bersifat akurat, tahan terhadap variasi kondisi nyata, dan mudah diterapkan pada perangkat mobile.
Co-Authors Dede Irmayanti Nadia Nursyifa Zakiatun Nafisah Rilania Rilania Selvia Aulia Febrie Teguh Iman Hermanto Uus Muhammad Husni Taymiz