Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.484
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Buana Informatika JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Kursor Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi JOIV : International Journal on Informatics Visualization JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Conference SENATIK STT Adisutjipto Yogyakarta Applied Information System and Management MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) Jurnal Pengabdian Polinema Kepada Masyarakat Prosiding Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Informatika Polinema (JIP) Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika)
Mamluatul Hani’ah
Politeknik Negeri Malang Malang
Aerospace Engineering Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
Google Trends and Technical Indicator based Machine Learning for Stock Market Prediction Mamluatul Hani'ah; Moch Zawaruddin Abdullah; Wilda Imama Sabilla; Syafaat Akbar; Dikky Rahmad Shafara
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 22 No 2 (2023)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v22i2.2287

Abstract

The stock market often attracts investors to invest, but it is not uncommon for investors to experience losses when buying and selling shares. This causes investors to hesitate to determine when to sell or buy shares in the stock market. The accurate stock price prediction will help investors to decide when to buy or sell their shares. In this study, we propose a new approach to predicting stocks using machine learning with a combination of features from stock price features, technical indicators, and Google trends data. Three well-known machine learning algorithms such as Support Vector Regression (SVR), Multilayer Perceptron (MLP), and Multiple Linear regression are used to predict future stock prices. The test results show that the SVR outperformed the MLP and Multiple Linear Regression to predict stock prices for Indonesian stocks with an average MAPE is 0.50%. The SVR can predict the stock price close to the actual price.
Mask Detection App Uses Haar Cascade and Convolutional Neural Network to Alert Comply with Health Protocols Cahya Rahmad; Nurfaidah Nurfaidah; Supriatna Adhisuwignjo; Mamluatul Hani’ah
Applied Information System and Management (AISM) Vol 6, No 2 (2023): Applied Information System and Management (AISM)
Publisher : Depart. of Information Systems, FST, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/aism.v6i2.31396

Abstract

This study aims to identify the face of a person whether wearing a mask or not wearing a mask accompanied by an appeal to the importance of wearing a mask. The contribution of this paper to science is to provide an overview of the results of accuracy, precision, recall used by the method used with data that can be accessed by many people, so that it can be developed further or can be compared. This system uses two techniques, namely the classification of whether a person is wearing a mask or not using the Convolutional Neural Network (CNN) model. The architecture used is DenseNet-12 to detect human face objects. The data used has a total of 2332 data sets, 200 of which were retrieved manually as research objects, and the rest were obtained from Kaggle. All data is evaluated using the camera in real-time. The test results show that testing scenario one has the highest score with an accuracy of 85% while testing scenario two gets results of 80%, the precision value in testing scenario one gets results of 75%, and testing scenario two has results of 88%. Scenarios 1 and 2 also have the same recall value of 100%. Based on the data analysis, it can be concluded that the use of the Haar Cascade approach and the Convolutional Neural Network with the DenseNet-121 architecture produces good performance in the case of real-time detection of masked and non-masked facial objects.
Klasterisasi Jawaban Uraian Mahasiswa Menggunakan TF-IDF dan K-Means untuk Membantu Koreksi Ujian Irsyad Arif Mashudi; Sofyan Noor Arief; Deasy Sandhya E.I.; Triana Fatmawati; Mamluatul Hani’ah; Irfan Thalib Alfarid
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 7, No 4 (2023): Oktober 2023
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688

Abstract

One way to ensure students understand a topic is by giving them essay questions. Essay questions provide a more accurate evaluation compared to other types of questions. However, this raises new problems where lecturers often have not found an effective way to assess answers to essay questions. The large number of students makes the assessment process take a long time. However, in reality, there are many similarities in the answers between students. These similar answers can be grouped and given the same grade. Unfortunately, if done manually, this grouping takes a very long time. Clustering is one way that can be used to determine variations in student answers as a whole. TF-IDF and K-Means are the clustering algorithms that are considered the strongest and most popular. By using TF-IDF and K-Means to help lecturers group students' descriptive answers, it turns out to be quite effective because with a percentage of conformity to the grouping results of 65%, lecturers can group descriptive answers in a much faster time than manually grouping descriptive answers.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Case Based Reasoning Septianda Reza Maulana; Luqman Affandi; Mamluatul Haniah
Jurnal Informatika Polinema Vol. 9 No. 2 (2023): Vol 9 No 2 (2023)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v9i2.1225

Abstract

Kesehatan paru-paru sangatlah penting dalam keberlangsungan hidup kita, lingkungan yang kotor pun juga sangat berpengaruh dalam kesehatan hidup kita, banyak orang yang tidak peduli akan kesehatan paru-paru, sehingga banyak orang yang mengidap penyakit paru-paru. Saat ini dokter spesialis paru-paru tidak sebanding dengan penderita penyakit paru-paru. Tujuan dari penelitian ini membuat sistem pakar yang dapat menyelesaikan masalah penyakit paru-paru dan cara penanganannya dengan menerapkan metode Case Based Reasoning, serta mengetahui akurasi pada metode tersebut. Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan kemudahan kepada pasien yang mana didapatkan dari hasil rata-rata kuesioner yang sudah diisi dengan rata-rata sebesar 86.8% dan metode Case Based Reasoning dapat digunakan dalam mendiagnosis penyakit paru-paru dengan nilai akurasi sebesar 90%.
Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyaki Kelinci dengan Menggunakan Metode Case Based Reasoning Luqman Affandi; Mamluatul Hani'ah; Nita Komalasari
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.443

Abstract

Kelinci merupakan salah satu binatang yang tidak lepas dari ancaman serangan penyakit yang apabila dibiarkan akan berdampak buruk bagi kesehatannya. Faktor yang dapat membuat kelinci sering kali terkena penyakit yaitu kondisi kebersihan kandangnya dan dari makanannya. Beberapa penyakit yang dapat menyerang kelinci diantaranya diare, scabies, dan hairball. Selain itu, jarang peternak dan pemelihara kelinci yang kurang memiliki waktu untuk melakukan pemeriksaan langsung ke dokter hewan. Kelinci yang sakit namun tidak segera diberikan penangan, akan membuat penyakitnya menjadi lebih parah bahkan bisa sampai menimbulkan kematian. Dengan adanya masalah tersebut maka dibuatlah pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit kelinci dengan metode CBR. Sedangkan metode Case Based Reasoning atau CBR merupakan metode pemecahan masalah yang dalam mencari solusi dari suatu kasus yang baru, sistem akan melakukan pencarian terhadap solusi dari kasus lama. Dalam metode ini terdapat 4 proses yaitu retrieve, reuse, revise dan retain. Penelitian pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit kelinci menggunakan metode Case Based Reasoning bertujuan agar dapat membantu memberikan penanganan pertama pada penyakit yang diderita oleh kelinci berdasarkan kesamaan gejala yang ada dan mengetahui penanganan pertama dalam menanggulangi penyakit pada kelinci dengan cara menginputkan gejala-gejala penyakit agar diketahui penyakitnya dan penanganannya. Hasil dari sistem ini berupa diagnosis penyakit dan solusi utama yang diperlukan sesuai dari inputan gejala yang dipilih user. Dalam penelitian ini menghasilkan akurasi kesesuain antara hasil dari pakar dan aplikasi sebesar 83%.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN PROGRAM AYO MENGHAFAL DAN MEMAHAMI AL-QURAN (AMMA) DI YAYASAN IHYAUL QURAN INDONESIA Milyun Ni’ma Shoumi; Arie Rachmad Syulistyo; Annisa Puspa Kirana; Mamluatul Hani’ah
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 10 No. 1 (2023): JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT 2023
Publisher : P3M Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/abdimas.v10i1.4233

Abstract

Sistem informasi (SI)cadalah salah satu faktor yang penting bagi sebuah instansi yang bergerak di bidang pendidikan. SI memungkinkan instansi untuk lebih produktif dalam memperoleh, memproses, dan menggunakan informasi secara akurat. Salah satu jenis sistem informasi yang dapat membantu proses operasional sebuah instansi di bidang pendidikan adalah Sistem Informasi Pendaftaran untuk program-program yang diselenggarakan oleh lembaga pendidikan. Yayasan Ihyaul Quran merupakan salah satu jenis yayasan pendidikan di Kota Malang yang memiliki beberapa program, diantaranya Program Pendidikan Sekolah Balita, Tahfidz Quran, Kursus Quran, Kuttab Ibadurrahman, dan Ayo Menghafal dan Memahami Al-Quran (AMMA). Saat ini dalam proses pendaftarannya, khususnya program AMMA masih dilakukan secara manual. Kegiatan PKM ini mengusulkan sebuah pengembangan aplikasi dan pelatihan Sistem Informasi Pendaftaran Program Ayo Menghafal dan Memahami Al-Quran (AMMA) di Yayasan Ihyaul Quran Indonesia. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat memudahkan calon peserta dalam melakukan pendaftaran, dan juga memudahkan admin program dalam melakukan pengelolaan data calon peserta.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN PROGRAM AYO MENGHAFAL DAN MEMAHAMI AL-QURAN (AMMA) DI YAYASAN IHYAUL QURAN INDONESIA Milyun Ni’ma Shoumi; Arie Rachmad Syulistyo; Annisa Puspa Kirana; Mamluatul Hani’ah
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 10 No. 2 (2023): JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT 2023
Publisher : P3M Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/abdimas.v10i2.4844

Abstract

Sistem informasi (SI)cadalah salah satu faktor yang penting bagi sebuah instansi yang bergerak di bidang pendidikan. SI memungkinkan instansi untuk lebih produktif dalam memperoleh, memproses, dan menggunakan informasi secara akurat. Salah satu jenis sistem informasi yang dapat membantu proses operasional sebuah instansi di bidang pendidikan adalah Sistem Informasi Pendaftaran untuk program-program yang diselenggarakan oleh lembaga pendidikan. Yayasan Ihyaul Quran merupakan salah satu jenis yayasan pendidikan di Kota Malang yang memiliki beberapa program, diantaranya Program Pendidikan Sekolah Balita, Tahfidz Quran, Kursus Quran, Kuttab Ibadurrahman, dan Ayo Menghafal dan Memahami Al-Quran (AMMA). Saat ini dalam proses pendaftarannya, khususnya program AMMA masih dilakukan secara manual. Kegiatan PKM ini mengusulkan sebuah pengembangan aplikasi dan pelatihan Sistem Informasi Pendaftaran Program Ayo Menghafal dan Memahami Al-Quran (AMMA) di Yayasan Ihyaul Quran Indonesia. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat memudahkan calon peserta dalam melakukan pendaftaran, dan juga memudahkan admin program dalam melakukan pengelolaan data calon peserta.
Comparison of Result Clustering Study Case Posyandu With The Scalable K Means ++ Clustering Method Hayati, Ariadi Retno; Hani’ah, Mamluatul; Kusumaning, Ika
SENATIK STT Adisutjipto Vol 6 (2020): Keselamatan Penerbangan di masa Pandemi Covid-19 [ISBN 978-602-52742-2-0]
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/senatik.v6i0.408

Abstract

Application of data grouping aims to group data unsupervised, in this study comparing the results of the grouping with the K mean clustering method, K Means ++ clustering method and the Scalable K Means ++ clustering method. Based on the test results by analyzing the iteration error value, the results of the analysis show that the K Means ++ clustering and Scalable K Means ++ clustering method will produce less error values when compared to the K Means Clustering method. The data used as the basis of analysis in this study is based on data from Posyandu Rajawali Singosari in Malang. The initial initialization value of the centroid can be determined or randomly and is very influential for the data grouping process. Calculation analysis program used scilab programming and the error results with the graph of the minimum value. Result in test data, error value test data 1 get Scalable K Means ++ clustering error minimum 0,07, test data 2 get error value minimum K Means ++ Clustering 0,15, test data 3 get error value minimum 0,005 at metode Scalable K Means Clustering, test data 4 get error value minimum 0,15 at K Means ++ Clustering.
Pengembangan Topik Basic Interactive Web untuk Pembelajaran Aplikasi Web Berbasis Node JS pada Platform iCLOP (Intellegent Computer-Assited Progamming Learning Platform) Pratama, Muhammad Irgy; Syaifudin, Yan Watequlis; Hani’ah, Mamluatul
Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Vol. 1 No. 4 (2024): AGUSTUS-OKTOBER 2024
Publisher : UNIVERSITAS SERAMBI MEKKAH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/mister.v1i4.2165

Abstract

One example of the use of web applications is E-Learning. The form of progress in the development of technology and information in the world of education is E-Learning. E-Learning is an innovation that has a huge contribution to the change of the learning process, where the learning process is no longer only listening to the description of the material from the lecturer but students also do other activities such as observing, demonstrating and others. In this study, we will focus on providing a system that can help students learn Website programming with the topic of Basic Interactive Web and integrate it with the iCLOP platform which can be accessed by students and lecturers to support the KBM process, especially in the lecture on website programming. Then, in this study, it can be concluded that the results of the system test to 40 students produced good results, the application could be used by 40 students successfully.
PENGEMBANGAN WEBSITE INOVATIF DAN PELATIHAN MITRA UNTUK PENINGKATAN BRANDING BATIK BLIMBING MALANG Vivi Nur Wijayaningrum; Mamluatul Hani’ah; Noprianto; Vipkas Al Hadid Firdaus; Annisa Puspa Kirana
Prosiding Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT - SNPPM2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Negeri Jakarta

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

Abstract

Abstract Batik Blimbing Malang, as a partner in community service activities, is known as a producer of high-quality batik, both hand-drawn and stamped, with a vision to introduce and preserve batik culture through education. However, the partner faces issues such as a lack of online visibility due to the absence of a website, weak product catalog management, and minimal documentation of training and workshop activities. To address these issues, this community service activity involved the development of an innovative website that not only showcases the business profile and product catalog but also includes bilingual features (Indonesian and English) to expand the audience reach. Additionally, training was provided to the partners to enable them to manage and update website content independently. The implementation method involved active participation from the partner in the design and development of the website, as well as interactive training on using features and digital marketing strategies. The results show that the website successfully enhanced Batik Blimbing Malang's online visibility and expanded market reach. The training provided also effectively improved the partner's skills in utilizing digital technology, supporting business growth, and strengthening branding at both local and international levels. With this digital solution, Batik Blimbing Malang can educate the public about batik culture through a more modern and accessible platform. Keywords: batik malang; digital training; digital marketing; technology; website. Abstrak Batik Blimbing Malang, sebagai mitra kegiatan pengabdian kepada masyarakat, dikenal sebagai produsen batik tulis dan cap berkualitas tinggi dengan visi mengenalkan dan melestarikan budaya batik melalui edukasi. Namun, mitra menghadapi masalah berupa kurangnya visibilitas online akibat tidak adanya website, lemahnya pengelolaan katalog produk, serta minimnya dokumentasi kegiatan pelatihan dan workshop. Untuk mengatasi masalah tersebut, pada kegiatan ini dilakukan pengembangan sebuah website inovatif yang tidak hanya menampilkan profil usaha dan katalog produk, melainkan juga dilengkapi dengan fitur bilingual (Indonesia dan Inggris) untuk memperluas jangkauan audiens. Selain itu, pelatihan diberikan kepada mitra agar mereka dapat mengelola dan memperbarui konten website secara mandiri. Metode pelaksanaan melibatkan partisipasi aktif mitra dalam perancangan dan pengembangan website, serta pelatihan interaktif tentang penggunaan fitur dan strategi pemasaran digital. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa website berhasil meningkatkan visibilitas Batik Blimbing Malang secara online dan memperluas jangkauan pasar. Pelatihan yang diberikan juga berhasil meningkatkan keterampilan mitra dalam memanfaatkan teknologi digital, mendukung pertumbuhan usaha, dan memperkuat branding di tingkat lokal maupun internasional. Dengan solusi digital ini, Batik Blimbing Malang mampu mengedukasi masyarakat tentang budaya batik melalui platform yang lebih modern dan terjangkau. Kata kunci: batik malang; pelatihan digital; pemasaran digital; teknologi; website.
Co-Authors Adhisuwignjo, Supriatna Aflah, Darin Zahira Agus Zainal Arifin Agus Zainal Arifin Alif Akbar Fitrawan Alif Akbar Fitrawan, Alif Akbar Amalia, Astrifidha Rahma Ananta, Ahmadi Yuli Annisa Puspa Kirana Annisa Puspa Kirana Ariadi Retno Tri Hayati Ririd Arie Rachmad Syulistyo Arwin Datumaya Wahyudi Sumari Aryo Harto Aryo Harto Aziza, Nadia Layra Budi Harijanto, Budi Budiprasetyo, Gunawan Cahya Rahmad Candra Bella Vista Chastine Fatichah Christian Sri Kusuma Aditya Christian Sri Kusuma Aditya Christian Sri kusuma Aditya, Christian Sri kusuma Darin Zahira Aflah Deasy Sandhya E.I. Diana Purwitasari Diana Purwitasari Dika Rizky Yunianto Dikky Rahmad Shafara Dwi Puspitasari Gunawan Budiprasetyo Hayati, Ariadi Retno Iftitah Hidayati Ika Kusumaning Putri Ika Kusumaning Putri Ilham Sinatrio Gumelar Imam Fahrur Rozi Irfan Thalib Alfarid Irsyad Arif Mashudi Komalasari, Nita Kusumaning, Ika Luqman Affandi Luqman Affandi M. Hasyim Ratsanjani Maulidia, Irma Moch Zawaruddin Abdullah Mochammad Hairullah Nita Komalasari Noprianto Noprianto Nurfaidah Nurfaidah Nurfaidah Nurfaidah Pratama, Muhammad Irgy Rahmad, Cahya Rahman, Muhammad Arif Rakhmat Arianto Rokhimatul Wakhidah Septianda Reza Maulana Shoumi, Milyun Ni’ma Sofyan Noor Arief Supriatna Adhisuwignjo Syafaat Akbar Triana Fatmawati Vipkas Al Hadid Firdaus Vivi Nur Wijayaningrum Wilda Imama Sabilla Yan Watequlis Syaifudin Yogi Kurniaawan Yogi Kurniaawan, Yogi Yogi Kurniawan Yogi Kurniawan Yoppy Yunhasnawa Yuhana, Umi Laili