Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.081
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Teknovasi : Jurnal Teknik dan Inovasi Mesin Otomotif, Komputer, Industri dan Elektronika JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH INFOKUM Jurnal Abdidas Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Mejuajua Jurnal Minfo Polgan (JMP) Journal of Science Technology (JoSTec) Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Journal of Technology and Computer (JOTECHCOM) JIPITI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat International Journal of Educational Insights and Innovations (IJEDINS) Outline Journal of Community Development International Journal for Advanced Research
ruziq, fahmi
Battuta University
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 55 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 55 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Implementasi Metode WASPAS pada Sistem Penerimaan Anggota Baru M. Rhifky Wayahdi; Fahmi Ruziq
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13504

Abstract

Sistem pengambilan keputusan banyak membantu kehidupan manusia, seperti untuk mengidentifikasi dan memprediksi kanker, mengklasifikasikan gambar, dan menemukan rute terpendek adalah beberapa masalah yang dapat diselesaikan oleh teknologi pengambilan keputusan. Kasus yang sedang dibahas memiliki banyak pendekatan sistem pengambilan keputusan yang dapat digunakan. WASPAS adalah salah satu metode sistem pendukung keputusan yang paling populer. Ini adalah metode pengambilan keputusan yang efektif untuk memecahkan masalah pemilihan algoritma. Dalam penelitian ini, penulis akan menerapkan dan menganalisis metode WASPAS dalam proses penerimaan anggota baru di UKM Pro.asta. Penulis akan menentukan kriteria-kriteria terkait yang akan dijadikan variabel penilaian pada proses penerimaan anggota baru beserta nilai bobotnya masing-masing. Pemberian bobot pada masing-masing kriteria sangat berpengaruh pada hasil akhir. Penelitian menunjukkan bahwa metode ini sangat bermanfaat bagi semua pihak yang terlibat dalam proses penerimaan anggota baru Pro.asta. Adanya metode pengambilan keputusan ini akan mengurangi kesalahan penilaian dan mempercepat proses pengambilan keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Karyawan Baru dengan Simple Additive Weighting pada PT. Technology Laboratories Indonesia Fahmi Ruziq; M. Rhifky Wayahdi
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.13506

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat memberikan dampak signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, memudahkan pemrosesan data, analisis data, dan menghasilkan informasi relevan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) menjadi langkah strategis dalam pengambilan keputusan. Studi ini mengevaluasi aplikasi SAW pada seleksi karyawan baru PT. Technology Laboratories Indonesia dan mengintegrasikannya dengan metode pengumpulan data melalui studi lapangan dan studi pustaka. Hasil normalisasi dan perangkingan memberikan peringkat yang efisien dalam menentukan karyawan terpilih. Kesimpulannya, penerapan SAW pada SPK dapat menyederhanakan proses seleksi, meningkatkan efisiensi, transparansi, dan obyektivitas, memberikan dampak positif bagi pengelolaan organisasi, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih terinformasi.
Optimization of Weighting in the WASPAS Method with Analytic Hierarchy Process (Case Study Selection of New Members at Programmer Association of Battuta) M. Rhifky Wayahdi; Fahmi Ruziq
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13997

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi metode WASPAS dengan cara menerapkan metode AHP pada proses pembobotan kriteria. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kinerja WASPAS dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini mengevaluasi metode WASPAS dalam hal pembobotan kriteria yang kurang optimal, sehingga diusulkan penggunaan AHP untuk meningkatkan konsistensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan. Analisis menunjukkan bahwa hasil perankingan yang diperoleh yaitu nilai tertinggi 1,83 untuk Person-3 dan nilai terendah 0,769 untuk Person-4. WASPAS memberikan keputusan berdasarkan nilai kriteria input, dan pembobotan setiap kriteria secara signifikan sangat mempengaruhi hasil akhir. Oleh karena itu, optimalisasi WASPAS dengan memasukkan AHP untuk pembobotan menjadi sangat penting. Hasil pembobotan AHP konsisten dan seimbang, karena membandingkan tingkat kepentingan antara satu kriteria dengan kriteria lainnya. Studi ini menyimpulkan dan membuktikan bahwa melakukan optimasi dengan metode AHP pada proses pembobotan di metode WASPAS merupakan langkah yang efektif untuk meningkatkan kualitas dan keandalan keputusan yang dihasilkan.
Implementation of SAW Method in Website-Based Application (Case Study: New Employee Recruitment at PT. Technology Laboratories Indonesia) Fahmi Ruziq; M. Rhifky Wayahdi
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13998

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam aplikasi berbasis website guna mendukung proses penerimaan karyawan baru di PT. Technology Laboratories Indonesia (PT. Technolabs). Sejak didirikan pada tahun 2022, PT. Technolabs telah menghadapi tantangan signifikan dalam proses seleksi karyawan, yang dilakukan secara manual. Proses manual ini rentan terhadap subyektivitas, ketidakkonsistenan penilaian, dan memakan waktu yang lama, sehingga menghambat efisiensi dan produktivitas perusahaan. Metode SAW dipilih karena kemampuannya yang efektif dalam menangani masalah-masalah tersebut melalui pendekatan penjumlahan tertimbang, yang memberikan bobot pada setiap kriteria penilaian. Dalam penelitian ini, kriteria yang digunakan mencakup pendidikan, pengalaman kerja, keterampilan teknis, dan kemampuan interpersonal. Aplikasi ini dirancang dengan antarmuka yang user-friendly, memudahkan pengguna dalam memasukkan data pelamar, menetapkan bobot kriteria, serta melihat hasil normalisasi dan perangkingan secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berbasis SAW ini mampu meningkatkan efisiensi proses seleksi dengan signifikan. Waktu pemrosesan yang sebelumnya memakan waktu lama dapat dipangkas, dan penilaian menjadi lebih akurat dan objektif. Pelamar dinilai berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, dan hasil perangkingan memberikan panduan yang jelas bagi manajemen dalam membuat keputusan penerimaan karyawan. Selain meningkatkan efisiensi dan akurasi, aplikasi ini juga memberikan kontribusi signifikan dalam bidang pengambilan keputusan berbasis teknologi. Implementasi metode SAW dalam aplikasi berbasis website ini tidak hanya bermanfaat bagi PT. Technolabs, tetapi juga dapat diadaptasi untuk berbagai keperluan seleksi dan penilaian lainnya di berbagai organisasi dan industri. Dengan demikian, penelitian ini memberikan model yang efektif dan efisien dalam seleksi karyawan, yang dapat meningkatkan produktivitas dan kinerja perusahaan secara keseluruhan.
Predictive Modeling of Smartphone Addiction: Performance Evaluation of KNN, XGBoost, and Naive Bayes on Behavioral Patterns M. Rhifky Wayahdi; Fahmi Ruziq; Auliana Nasution; Ellanda Purwawijaya
Jurnal Minfo Polgan Vol. 15 No. 1 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v15i1.16178

Abstract

Excessive smartphone use has triggered a global crisis in the form of smartphone addiction, which negatively impacts mental health and productivity. Most current detection methods still rely on subjective questionnaires that are prone to bias. Therefore, this study aims to evaluate and compare the performance of machine learning-based predictive models—namely K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, and Extreme Gradient Boosting (XGBoost)—in objectively classifying addiction levels based on user behavioral patterns. The research methodology adopts a standard machine learning workflow encompassing data preprocessing, model training, and performance evaluation using a dataset of 3,300 user activity log entries. Empirical results demonstrate that XGBoost yields superior classification performance, achieving an accuracy of 97.27% and an F1-Score of 96.70%, significantly outperforming the KNN (94.54%) and Naive Bayes (89.09%) algorithms. Further feature importance analysis confirms that App Usage Time is the most crucial predictor in detecting addiction. This study concludes that the XGBoost architecture is highly robust in handling non-linear behavioral feature interactions, enabling high-precision predictions. The implications of these findings provide a solid technical foundation for the development of automated early detection systems. Future research should consider expanding the dataset to include application categorization and integrating XGBoost modeling into real-time digital wellbeing application prototypes.
Co-Authors Anggraini, Mia Aripin Rambe Baginda Harahap Chairul Imam Dewi Wahyuni Dewi Wahyuni Dinur Syahputra Ellanda Purwawijaya Fachry Abda El Rahman Fithrie Soufitri Ginting, Subhan Hafiz Nanda Hardianti, Eva Hutasoit, Rutmian Mariama Ilham Syahputra Intan Pratiwi, Dea Balqis Irna Herliza Rizki Junaidi Lubis M. Rhifky Wahyadi M. Rhifky Wayahdi Mayang Mughnyanti Melky Suhery Simamora Muhammad Furqon Siregar Nanda Ginting, Subhan Hafiz Nasution, Auliana Nuary Singarimbun, Roy Nurhajijah, Nurhajijah Rahmad Fadli Rahmad Syuhada Rambe, Aripin Sattar Rasul Sianipar, Erika T. Siti Farida Sridewi, Nurmala Subhan Hafiz Nanda Ginting Subhan Hafiz Nanda Ginting Surya Darma Swanda, Ari Syafitri Ramadhani Syahputra, Dinur Weima, Zhang