Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

2.63

P-Index

This Author published in this journals

All Journal JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Penelitian Komunikasi dan Opini Publik Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Communications in Science and Technology SENTIA 2015 Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro INSERT: Information System and Emerging Technology Journal Journal of Electrical, Electronic, Information, and Communication Technology (JEEICT) Jurnal Pengabdian Polinema Kepada Masyarakat Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Jurnal Fortech Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika Polinema (JIP) Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Jurnal FORTECH

Faisal Rahutomo

Universitas Sebelas Maret

Author-ID : 5615671

Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Library & Information Science Public Health Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

IMPLEMENTASI TOKENIZING PLUS PADA SISTEM PENDETEKSI KEMIRIPAN JURNAL SKRIPSI Paratisa Kharismadita; Faisal Rahutomo
Jurnal Informatika Polinema Vol. 2 No. 1 (2015): Vol 2 No 1 (2015)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v2i1.50

Syarat lulus bagi mahasiswa program sarjana, magister dan doktor salah satunya adalah mempublikasikan karya ilmiah. Untuk lulus Sarjana harus menghasilkan jurnal yang terbit pada jurnal ilmiah. Namun banyak sekali kasus plagiarisme atau penjiplakan jurnal yang marak terjadi di Indonesia. Tidak hanya dikalangan mahasiswa program sarjana namun juga terjadi pada beberapa kasus di program magister dan doktoral di beberapa instansi pendidikan. Penerapan sistem pendeteksi kemiripan jurnal tentunya sangat diperlukan untuk mengurangi kasus plagiarisme di kalangan pendidikan. Tahapan yang harus dilalui pada sistem yaitu Tokenizing Plus (membuat library kata berdasarkan KBBI). Tokenizing Plus merupakan proses untuk mendapatkan kata dasar dan kata majemuk yang ada pada KBBI. Metode yang digunakan adalah Term Frequency dan Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity untuk mendapatkan nilai kemiripan. Sistem ini membandingkan keseluruhan dari isi jurnal mulai dari abstrak, judul dan konten.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT REKENING KORAN PADA BANK JATIM Christine Kartika Dewi; Faisal Rahutomo
Jurnal Informatika Polinema Vol. 2 No. 2 (2016): Vol 2 No 2 (2016)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v2i2.60

Permintaan kredit melalui bank sudah berkembang sangat pesat. Bank sendiri berperan penting dalam perkembangan perekonomian. Bentuk pelayanan bank sendiri ialah berupa tabungan dan penyalur kredit. Sebagai penyalur kredit bank berperan penting untuk membantu permasalahan keuangan bagi masyarakat. Kelayakan suatu kredit juga dipengaruhi oleh beberapa kriteria tertentu. Sistem Pendukung Keputusan merupakan salah satu solusi yang berfungsi untuk mempermudah pihak bank dalam memberi kredit kepada nasabahnya dengan cara membandingkan data nasabah sehingga dapat meminimalisir kesalahan pihak bank dalam pemberian kredit. Salah satu metode Sistem Pendukung Keputusan adalah metode SAW dengan konsep mendasar untuk mencari penjumlahan tebobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut atau kriteria nasabah. Penelitian ini dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perangkingan yang menentukan alternatif yang optimal, yaitu nasabah yang layak mendapatkan kredit.

Machine translation of Indonesian: a review Septarina, Amalia Agung; Rahutomo, Faisal; Sarosa, Moechammad
Communications in Science and Technology Vol 4 No 1 (2019)
Publisher : Komunitas Ilmuwan dan Profesional Muslim Indonesia

Today, Machine Translation have an important role in communication. The need of Machine Translation System is getting higher in this information era. Some Machine Translation already exist, but many researcher interested to improve the quality of translation more natural. Find an optimal translation is not an easy thing to do in language processing. In this paper, we discuss about Machine Translation survey that contain Indonesia language to other language. There are different approaches to machine translation. Various method used in evaluating were also discussed like BLEU and NIST. Moreover, its future works to improve the translation quality. From the review results obtained that the translation has better performance depend on the number of corpus, well-behaved aligned corpus, and the technique used.

IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISA SENTIMEN TWITTER BERDASARKAN WAKTU Faisal Rahutomo; Imam Fahrur Rozi; Haris Setiyono
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 10, No 2 (2019): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v10i2.744

Sentiment analysis is one branch of science from data mining that aims to analyze, understand, process, and extract textual data in the form of opinions on entities such as products, services, organizations, individuals, and certain topics. In determining positive, negative or neutral categories, a public response on twitter can be done manually by reading each tweet. This certainly requires a lot of time and takes a lot of energy. In this study using the Support Vector Machine classification algorithm to classify tweet data into positive, negative or neutral sentiments. Analysis is carried out based on a certain time span, because each time can have a different topic of discussion and from the results of these data can be seen the development of sentiment trends and can be seen how the public response to a particular topic. The tweet data is obtained by crawling periodically with the target keywords of the names of candidates and vice president in the 2019 election. The dataset used in this study uses 600 tweets. In testing the classification using k-fold cross validation by dividing into 10 data parts, average value of 66% accuracy, 67% precision and 66% recall.

Sistem Identifikasi Pelanggaran Pengendara Motor Pada Trotoar Dengan Computer Vision Dan Raspberry Pi Rahutomo, Faisal; Daffa , Aminuddin
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v6i1.86139

Di Indonesia, sering terjadi pelanggaran terhadap trotoar yang membuat pejalan kaki tidak dapat menggunakannya dengan baik. Pengendara sepeda motor kerap melintas di trotoar, mengabaikan hak pejalan kaki. Hukum Indonesia menyatakan bahwa trotoar dimaksudkan untuk pejalan kaki. Untuk mengatasi masalah ini, sistem alat dikembangkan menggunakan visi komputer dan kecerdasan buatan di bidang pemrosesan gambar untuk mengidentifikasi pelanggaran trotoar oleh pengendara. Sistem ini menggunakan algoritma model deteksi YOLOv5, yang dilatih menggunakan 456 data citra. Sistem berjalan pada perangkat raspberry pi 4 dengan kecepatan 3-7 frame per detik. Ketika pelanggaran terdeteksi, sistem mengirimkan e-mail pemberitahuan dengan foto pelanggar. Pengujian sistem menunjukkan akurasi 94%, recall 91%, dan precision 71%.

Rancang Bangun Game Bersepeda Berbasis 3D Map Tersinkronisasi Dengan Sistem Kendali Gyroscope Dan Infrared Latif Priyadi, Abdul; Sutrisno, Sutrisno; Rahutomo, Faisal
Jurnal FORTECH Vol. 3 No. 2 (2022): Jurnal FORTECH
Publisher : FORTEI (Forum Pendidikan Tinggi Teknik Elektro Indonesia)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56795/fortech.v3i2.104

Body health must be maintained by every individual from children to the elderly. In order for the health of the body to be in prime condition, it takes sports activity. One of the sports favored by children is cycling. Cycling is a good sport because it moves many parts of the body, from the hands on the wheel and feet to pedaling. However, some children are lazy and get bored easily when exercising because there is no motivation. Some children prefer to spend their time playing games, so a tool is needed as a means of sport that is packaged in a game to make it interesting. To form a game that resembles bicycle movements, tools can be made using ESP8266, MPU6050 as steering wheel control sensors, and infrared sensors as pedal controls. This tool will be input into the game with serial communication via a USB cable. Games with bicycle themes are made using Unity 3D coded with Visual Studio Code. The results of tests carried out using the black box method, tools and games can run according to design, starting from connecting hardware to software, calibrating, controlling games with tools, and running gameplay on games. Testing was also carried out using the User Acceptance Test (UAT) method with 60 respondents and obtained an overall score of 94.11%.

Design and Application of a Cyber Physical Based Data Logger System for Charging Stations Rahutomo, Faisal; Nugraha, Bagus Putra; Mekonnen, Atinkut Molla; Ariyo, Bashiru Olalekan
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Vol. 7 No. 3 (2025): September
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/biste.v7i3.13266

The rapid advancement of technology, particularly in transportation, has led to a growing public interest in electric vehicles. Government support, exemplified by Presidential Regulation No. 55 of 2019, further encourages this shift. With more electric vehicles on the road, the need for adequate charging infrastructure is critical. This research aims to design, test, and implement a charging device that records electric vehicle usage, displays data on an LCD, and allows monitoring through a website. Using the research and development (R&D) method, a highly effective design was developed. The data recording system employs the PZEM-004T sensor and ESP32 microcontroller to send data to a database. Validation tests showed high accuracy and precision, with current accuracy at 98.79% and precision at 99.24%, and voltage accuracy at 99.59% and precision at 99.87%. The device was installed in the basement of UPT TIK UNS and tested with three electric vehicles, each with different power requirements. The average power growth every ten minutes was 0.063 kWh for the first vehicle, 0.164 kWh for the second, and 0.139 kWh for the third. These results demonstrate that the device functions well, the design is successful, and it provides consistent, accurate, and precise energy growth measurements.

Evaluasi Daftar Stopword Bahasa Indonesia Rahutomo, Faisal; Ririd, Ariadi Retno Tri Hayati
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 6 No 1: Februari 2019
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Pada sistem temu kembali informasi berbentuk teks maupun text mining, terdapat proses pengindeksan. Teks diproses dengan tujuan mengintisarikan informasi berbentuk teks tersebut. Salah satu proses yang dilakukan adalah stopword filtering, beberapa kata yang tidak layak diindeks diabaikan berdasar sebuah daftar. Di dalam sistem berbahasa Indonesia, terdapat beberapa versi daftar stopword yang tersedia bebas. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi daftar yang telah tersedia tersebut. Tujuan akhir dari penelitian ini adalah telaah daftar yang tersedia berdasarkan tata bahasa Indonesia, cara penyusunan, dan kebiasaan perambah internet. Dari hasil telaah diperoleh fakta bahwa daftar yang tersedia dibangun dengan analisis frekuensi kemunculan kata pada sebuah korpus (corpus) teks, tanpa memperhatikan jenis kata ataupun kebiasaan pengguna internet. Hasil lain penelitian ini adalah beberapa rekomendasi lebih lanjut bagi para peneliti di bidang ini ketika membutuhkan daftar stopword bahasa Indonesia, yaitu daftar yang memperhatikan jenis kata dan kebiasaan pengguna internet melalui mesin perambah yang tersedia.AbstractMost of text-based information retrieval system uses indexing process. The system processes the texts in order to obtain the information essence. One of the process is stopword filtering, several words are being ignored based on a stopword list. Several Indonesian stopword list are available openly. Therefore, this paper evaluates the available lists based on Indonesian formal grammar, its preparation technique, and internet surfer habit. The results show all of the list are developed by term frequency analysis based on a text corpus. This paper also provides several recommendations for researcher both in text mining and text-based information retrieval field, developing stoplist by the word type and internet surfer habit.

Pengembangan Sistem Ekstraksi Metadata Artikel ilmiah secara Otomatis Rahutomo, Faisal; Irawati, Dyah Ayu; Pramudita, Muhammad Aisamuddin Eka
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 6 No 2: April 2019
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Pengarsipan artikel ilmiah di Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Malang menggunakan platform Open Journal Systems (OJS). Pengarsipan tersebut melalui tahapan penulisan metadata artikel ilmiah yang dilakukan satu-persatu. Metadata artikel ilmiah ini berupa judul, penulis, instansi, surel penulis, abstrak, kata kunci, dan daftar pustaka. Diperlukan waktu yang cukup lama untuk memasukkan metadata artikel ilmiah dalam OJS karena prosedur dalam OJS itu sendiri. Untuk itu penelitian ini mengusulkan sebuah sistem tambahan OJS yang bisa menyediakan metadata artikel ilmiah tersebut secara otomatis. Sistem dibangun menggunakan pendekatan rule-based text parsing. Dalam metode tersebut disusun beberapa aturan untuk mengambil teks yang diperlukan oleh isian metadata OJS yang mewakili sebuah artikel ilmiah. Artikel ilmiah diunggah ke dalam sistem tambahan tersebut untuk menghasilkan metadata-nya secara otomatis. Metadata tersebut selanjutnya disimpan dalam format XML. Pada sistem OJS terdapat perangkat native XML plugin yang bisa melakukan export – import metadata suatu artikel ilmiah untuk OJS. Dari hasil pengujian, sistem bisa memudahkan pengarsipan artikel ilmiah lebih cepat 13 kali dibanding pengisian metadata secara manual.AbstractDepartment of information technology, State Polytechnic of Malang archives its scientific article with Open Journal Systems (OJS) platform. Archiving in OJS needs to write the scientific article metadata manually through a form. Metadata of this scientific article includes title, author, agency, writer e-mail, abstract, keywords and bibliography. Inserting scientific articles metadata in OJS manually takes quite a long time because of the procedure in OJS itself. Highlighting this problem, this research proposes a text processing add-on system for OJS that able to extract the scientific article's metadata automatically. The system is built with rule-based text parsing method. In this method, the authors composed some rules to obtain the metadata of scientific article. Scientific articles were uploaded into the system to capture the metadata of the scientific article automatically. The metadata was then stored in XML. In OJS add-on there is native XML plugin tool that able to export - import the scientific article metadata for OJS. The experimental results show the system able to facilitate the archiving of scientific articles 13 times faster.

Pemanfaatan Data PDDIKTI sebagai Pendukung Keputusan Manajemen Perguruan Tinggi Ngatmari, Ngatmari; Musthafa, Muhammad Bisri; Rahmad, Cahya; Asmara, Rosa Andrie; Rahutomo, Faisal
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 3: Juni 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020722585

Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI) merupakan sebuah sistem penyimpan data yang dikelola Pusat Data dan Informasi (Pusdatin) Kementrian Ristek dan Pendidikan Tinggi. Data yang tersedia di PDDIKTI merupakan data yang akurat, karena proses pelaporan data akademik secara berkala dua kali setiap. Data yang telah berlimpah tersebut, tentu sangat disayangkan jika tidak digunakan untuk keperluan yang lebih bermanfaat, misal untuk mengetahui pola akademik kelulusan mahasiswa dan prestasi akademik mahasiswa. Untuk memperoleh informasi-informasi penting tersebut bisa dilakukan dengan cara penggalian informasi (knowledge discovery). Teknik dalam memberikan solusi masalah tersebut adalah teknik klasifikasi untuk membantu pengambilan keputusan, misalkan Decission Tree (C4.5, ID3, CHAID, rule induction) dan teknik peramalan (forecasting) menggunakan metode simple moving average (SMA). Tujuan dari penambangan data PDDIKTI adalah untuk melakukan deteksi dini terhadap mahasiswa, sehingga dosen bisa memberikan masukan-masukan ketika mahasiswa tersebut telah diklasifikan sebagai mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu serta memprediksi jumlah mahasiswa yang akan masuk pada perguran tinggi pada salah satu prodi X, sehingga manajemen baik tingkat program studi maupun universitas bisa melakukan langkah-langkah yang dianggap penting guna meningkatkan jumlah mahasiswa. Pengujian pada 2.601 record akademik mahasiswa dengan atribut ipk_sem1, ipk_sem2, ipk_sem3, ipk_sem4, pekerjaan_ortu, ket_lulus, rerata_ipk, penghasilan_ayah, untuk klasifikasi kelulusan mahasiswa menghasilkan nilai accuracy 86,54 % nilai precission 93,37% dan nilai recall 89,27% serta pengujian prediksi jumlah peminat program studi diperoleh nilai accuracy 78,25 % dan MAPE sebesar 21,75 %.Abstract The Higher Education Database (PDDIKTI) is a data storage system managed by the Center for Data and Information (Pusdatin) of the Ministry of Research and Technology and Higher Education. The data available at PDDIKTI is accurate data, because the process of reporting academic data regularly twice each. The abundant data is certainly unfortunate if not used for more useful purposes, for example to find out the academic patterns of student graduation and student academic achievement. To obtain important information can be done by extracting information (knowledge discovery). Techniques in providing solutions to these problems are classification techniques to assist decision making, for example Decission Tree (C4.5, ID3, CHAID, rule induction) and forecasting techniques using simple moving average (SMA) methods. The purpose of PDDIKTI data mining is to conduct early detection of students, so that lecturers can provide input when the students have been classified as students who graduate not on time and predict the number of students who will enter the tertiary institutions in one of the X study programs, so that management both the level of study program and university can take steps that are considered important to increase the number of students. Tests on 2601 student academic records with the attributes ipk_sem1, ipk_sem2, ipk_sem3, ipk_sem4, occupation_ortu, graduated, average_ipk, income_ayah, for the graduation classification of students resulted in an accuracy value of 86.54% a value of 93.37% and a recall value of 89.27% and a test of 89.27% and a test of graduation prediction of the number of study program enthusiasts obtained an accuracy value of 78.25% and MAPE of 21.75%.

Co-Authors Abdul Latif Priyadi Agustaf Fanisnaini Narolis Ahmad Hafidh Ayatullah Aini, Velisa Nur Aisy Muhammad R Al Hanif, Zaidan Alvin Ali, Muhammad Haidar Aljalal, Majid Annisa Taufika Firdausi Annisa Taufika Firdausi Anwar, Miftahul Ariadi Retno Tri Hayati Ririd Ariyo, Bashiru Olalekan Astiningrum, Mungki Aulia, Indinabilah Bambang Harjito, Bambang Carfin Febriawan Pratama Putra Christine Dewi Christine Kartika Dewi Daffa , Aminuddin Dhebys Suryani Hormansyah, Dhebys Suryani Dhiana Novita Sari Diana Mayangsari Ramadhani Diana Mayangsari Ramadhani Dwi Puspitasari Dyah Ayu Irawati Dyah Ayu Irawati, Dyah Ayu Ekojono Febri Liantoni Febry, Dea Muthia Fidyawan, Miftahul Agtamas Gunawan Budi Prasetyo Hafidh Ayatullah, Ahmad Haris Setiyono Henda, Reihan Ibrahim, Sutrisno Ikawati, Deasy Sandhya Elya Imam Fahrur Rozi Imam Nawawi Imam Nawawi, Imam Indinabilah Aulia Inggrid Yanuar Risca Pratiwi Inggrid Yanuar Risca Pratiwi Irvan Wahyu Nurdian Joko Haryono Josaphat Tetuko Sri Sumantyo Kanieza, Ananda Putra Kharismadita, Paratisa Kurniawan, Muhammad Fachrul Latif Priyadi, Abdul mari, Ngat Meiyanto Eko Sulistyo Meiyanto Eko Sulistyo Meiyanto Eko Sulistyo Meiyanto Eko Sulistyo Mekonnen, Atinkut Molla Miftahul Agtamas Fidyawan Moechammad Sarosa Muhammad Arief Rahman Muhammad Arief Rahman Muhammad Bisri Musthafa Muhammad Elfa Rodhian Putra Muhammad Fachrul Kurniawan Muhammad Hamka Ibrahim Muhammad Hamka Ibrahim Muhammad R, Aisy Muhammad Rifky Prayanta Musthafa, Muhammad Bisri Musthofa, M Bisri Naufal, Muhammad Alif Rizky Ngatmari Ngatmari Ngatmari, Ngatmari Nugraha, Bagus Putra Nur Rochmanshah Nurdian, Irvan Wahyu Pangestu Nur Mirzha Paratisa Kharismadita Pramana Yoga Saputra Pramudita, Muhammad Aisamuddin Eka Putra Prima Arhandi, Putra Prima Putra, Carfin Febriawan Pratama Rahmad, Cahya Rahman, Muhammad Arief Ramadhan, Gilang Fajar Ridwan Rismanto Riyanarto Sarno Rochmanshah, Nur Rohman, Obby Auliyaur Rosa Andrie Asmara Rossiawan Hendra Putra, Dimas Sari, Dhiana Novita Septarina, Amalia Agung Soraya, Anna Mayyah Subuh Pramono Sulistyoningrum, Trie Endah Sutrisno Sutrisno Sutrisno Sutrisno Sutrisno Sutrisno Sutrisno, Sutrisno Ulla Delfana Rosiani Yoppy Yunhasnawa Yushintia Pramitarini Yushintia Pramitarini Yusuf, Hayyan Zanuar Hanif Rachmat Adi Zebua, Kaleb Nathan

Title

Found 49 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 49 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 49 Documents
Search