Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SNATIF Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi
Fahmi Nugraha, Fahmi
Universitas Islam Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education

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

Found 3 Documents
Search

 1 
ANALISIS PERBANDINGAN METODE PERKALIAN ARRAY DAN BOOTH Setiawan, Hendra; Nugraha, Fahmi
Prosiding SNATIF 2015: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika
Publisher : Prosiding SNATIF

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Di era komputasi digital sekarang ini, optimasi sistem komputasi yang terdiri dari berbagai operasi matematika merupakan salah satu topik bahasan yang penting. Diantara operasi matematika, perkalian merupakan operasi dasar yang memiliki komplesitas, area, dan konsumsi daya paling tinggi dibandingkan operasi lainnya. Pada makalah ini, dibandingkan dua jenis teknik implementasi perkalian yang sampai saat ini masih terus dikembangkan, yaitu perkalian array dan perkalian Booth. Perbandingkan keduanya meliputi frekuensi clock maksimum yang dapat diterapkan, komplesitas, dan kecepatan proses komputasi. Perbandingan dilakukan dengan acuan perkalian signed binary dengan lebar data 4 bit dan 8 bit. Hasil analisa dan implementasi pada FPGA menunjukkan hasil bahwa perkalian array mempunyai keunggulan pada kecepatan proses komputasi, sedangkan perkalian Booth mempunyai kelebihan dalam hal komplesitas rangkaian. Kata kunci: arsitektur perkalian, FPGA, perkalian array, perkalian Booth
PENGEMBANGAN SISTEM IOT UNTUK PEMANTAUAN KESEHATAN DOMBA DENGAN ALGORITMA C4.5 BERBASIS THINGSPEAK Nugraha, Fahmi; Wijaya, Anderias Eko; Hermawan, Rian; Sobari, Dicky Iskandar
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 17 No 2 (2024): October
Publisher : STMIK Subang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47561/a.v17i2.266

Abstract

Effective livestock health monitoring is one of the primary challenges in modern farming, especially in detecting early health disorders in sheep. This research aims to develop a sheep health monitoring system based on the Internet of Things (IoT) using the C4.5 algorithm and the ThingSpeak platform. The system collects vital sheep data such as body temperature, heart rate, sound, and physical activity in real time through sensors and microphones connected to IoT devices. The data is then transmitted to the ThingSpeak platform for analysis and storage. The C4.5 algorithm is used to build a decision model capable of classifying the health conditions of sheep based on collected parameters such as temperature, heart rate, and respiration. The processed data results are displayed in the form of graphs and warning notifications on the ThingSpeak platform, allowing farmers to monitor livestock health easily and responsively. The accuracy test yielded a 90% accuracy rate using a confusion matrix with a data sampling split of 80% for training data and 20% for testing data. This indicates that the system has a high level of accuracy in detecting sheep health conditions. Consequently, the system has the potential to assist farmers in improving the efficiency of livestock health monitoring automatically and in real time. Moreover, the application of IoT technology and the C4.5 algorithm in the livestock sector is expected to provide innovative solutions to support productivity and animal welfare.
Sistem Otomatis Ringkasan Laporan Keuangan Berbasis PDF Menggunakan Metode NLP Transformer Nugraha, Fahmi; Surahmat, Asep
FORMAT Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/format.2025.v14.i2.009

Abstract

Kompleksitas dan volume laporan keuangan perusahaan yang terus meningkat menjadi tantangan bagi analis dan pemangku kepentingan dalam menginterpretasikan informasi secara cepat dan akurat. Analisis manual cenderung memakan waktu lama dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini mengusulkan sistem otomatis untuk melakukan peringkasan laporan keuangan berbasis PDF dengan menggunakan metode Natural Language Processing (NLP) berbasis Transformer. Sistem dikembangkan menggunakan Python serta memanfaatkan PyPDF2/pdfplumber untuk ekstraksi teks, NLTK untuk prapemrosesan, dan model BART/T5 dari Hugging Face Transformers untuk menghasilkan ringkasan. Evaluasi dilakukan pada laporan tahunan perusahaan multinasional dengan panjang 50–200 halaman. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mereduksi teks hingga 10–15% dari panjang asli, dengan nilai rata-rata ROUGE-1 = 0,72; ROUGE-2 = 0,62; dan ROUGE-L = 0,70. Ringkasan yang dihasilkan mempertahankan informasi penting seperti tren pendapatan, laba bersih, beban operasional, dan arus kas. Pendekatan ini dapat mempercepat analisis keuangan, mengurangi beban kognitif analis, serta menghasilkan ringkasan yang konsisten. Ke depan, penelitian dapat dikembangkan dengan fine-tuning model pada korpus keuangan serta integrasi analisis sentimen untuk memperkaya interpretasi manajerial.
Co-Authors A. Bahtiar, Muhammad Doddy Anderias Eko Wijaya Doddy A. Bahtiar, Muhammad Hendra Setiawan Rian Hermawan Sobari, Dicky Iskandar Surahmat, Asep