Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.147
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Applied Information System and Management JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Dirgamaya: Jurnal Manajemen dan Sistem Informasi Jurnal Komtekinfo Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Shofa Shofiah Hilabi
Universitas Buana Perjuangan Karawang
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Big Data Analysis to Detect Cracks in Tires Using Predictive Analytics Method Shofa Shofiah Hilabi; Savina Savina; Rieke Retnosary
Applied Information System and Management (AISM) Vol. 9 No. 2 (2026): 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.v9i2.50256

Abstract

This study highlights the importance of early detection of tire cracks to improve driving safety. Conventional inspection methods remain manual, time-consuming, and prone to human error, thereby making them less effective. Therefore, this research aims to analyze the application of big data and predictive analytics for accurate and efficient tire crack detection. The data used in this study were obtained from image, pressure, and vibration sensors installed on vehicle tires. Large-scale data were processed through a pre-processing stage to reduce noise and enhance data quality. Machine learning algorithms, including Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), and XGBoost, were employed to identify patterns indicating tire cracks. Model performance was evaluated using accuracy, precision, and recall metrics. The results show that the CNN model achieved the best performance on visual data, with a validation accuracy of 96.4% and a micro-crack detection accuracy of 94.7% for tire cracks. Meanwhile, the XGBoost model applied to sensor data achieved an accuracy of 94.8%, demonstrating strong predictive capability for detecting potential damage from sensor patterns. These findings indicate that a predictive analytics approach integrating image and sensor data is effective for enhancing early tire crack detection and supports the development of adaptive, accurate, big-data–driven vehicle maintenance systems. Furthermore, this approach has strong potential for integration with the Internet of Things (IoT) to enable future smart tire monitoring systems.
The Penerapan Metode Design Thinking Pada Perancangan UI/UX Aplikasi Pemesanan Pada Coffe Shop Desimal Akmal Akmal Rizkian; April Lia Hananto; Elfina Novalia; Shofa Shofiah Hilabi
IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim Vol. 5 No. 2 (2026): IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Publisher : STMIK Al Muslim

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

Abstract

Salah satu masalah yang paling umum terjadi adalah bagaimana menghemat waktu dalam melakukan pemesanan, Coffe Shop Desimal meningkatkan pengalaman pelanggan dengan mengembangkan aplikasi pemesanan intuitif menggunakan Design Thinking, pendekatan yang berpusat pada pengguna. Design thinking adalah pendekatan yang memprioritaskan inovasi dan kebutuhan konsumen serta mempertimbangkan kebutuhan pengguna dan menyesuiakannya dengan fitur teknologi yang tepat untuk menghasilkan produk kualitas tinggi karena kostumisasi pengguna. Lima langkah dalam proses pemikiran desain adalah empati, definisi, ideasi, prototipe, dan pengujian. Langkah selanjutnya adalah penggunakan System Usability Scale dalam proses penelitian. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada aspek kepuasan mendapat skor 4.29 dengan penilaian adjective ratings “Baik” sedangkan grade scale mendapatkan nilai “B”.
ANALISIS DAN PENGEMBANGAN SISTEM ERP BERBASIS WEB PADA PT CAREFASTINDO Hamdan Ali Umar; Shofa Shofiah Hilabi; Fitria Nurapriani; Tukino Tukino
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol. 11 No. 3 (2026): JUSIM:Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas September
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

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

Abstract

PT Carefastindo telah menggunakan sistem Enterprise Resource Planning (ERP) berbasis web untuk mendukung kegiatan operasional perusahaan. Namun, sistem yang berjalan masih lebih berfokus pada pengelolaan prospek dan proyek sehingga beberapa kebutuhan operasional, seperti pengelolaan pelanggan, karyawan, inventaris, keuangan, laporan, dan pengaturan sistem belum disajikan secara terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi sistem ERP yang sedang berjalan serta mengembangkan sistem berdasarkan kebutuhan pengguna dan proses bisnis perusahaan. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dokumentasi, dan studi literatur. Proses pengembangan menggunakan metode Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Perancangan sistem menggunakan Use Case Diagram dan Activity Diagram, sedangkan pengujian fungsi dilakukan menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengembangan sistem memperluas cakupan fungsi melalui Dashboard, Existing Project, Customer, Employee, Inventory, Finance, Report, dan System Setting. Hasil Black Box Testing menunjukkan bahwa fungsi yang diuji dapat menghasilkan keluaran sesuai dengan skenario pengujian. Pengembangan ini menghasilkan sistem dengan struktur menu dan penyajian informasi yang lebih terorganisasi dibandingkan sistem sebelumnya
Co-Authors Agneresa Agneresa Ahmad Fauzi Akmal Akmal Rizkian Andrianto Tri Saputra April Lia Hananto Assyifa Salsabila Baenil Huda Choirul Anwar Dinda Safitri Elvina Novalia Fitri Nurapriani Fitria Nurapriani Fitria Ratna Sari Gusti Musyaffa Razan Hamdan Ali Umar Hananto, Agustia Jingga Pratama Moethiara Chinta Andjanie Novalia, Elfina Novia Cahya Utami Priyatna, Bayu Rieke Retnosary Savina Savina Savina Savina Sofia Ramadanti Az-Zahra Syahril Dwi Prasetyo Tukino Wahid Maulana Fathurrohman