Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.426
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer AdMathEduSt: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika Jurnal Khatulistiwa Informatika Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Jurnal Inotera Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) Jurnal Ilmiah Mandala Education (JIME) Jurnal Ilmiah Tatengkorang Jurnal Pengabdian Masyarakat Borneo IJISTECH J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi (IKOMTI) Journal of Advanced Health Informatics Research Jurnal Informatika Polinema (JIP) Jurnal Multidisiplin Pengabdian Masyarakat (JMPM)
Hanif, Kharis Hudaiby
Universitas Borneo Tarakan
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Sistem Manajemen Percetakan pada CV. Sumber Bahagia Kreasindo Jakarta dengan Metode Prototyping Umar, Rusydi; P, Purwono; Hafidz, Muhammad Nasir; Hanif, Kharis Hudaibiy; Sakti, Fijaya Bima Dwi; Faroek, Dewi Astria
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 4, No 1 (2020): EDISI MARET
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1150.715 KB) | DOI: 10.30645/j-sakti.v4i1.191

Abstract

Companies that have two or three more people with an agreement between them is the understanding of the Vennootschap Commanditaire (CV). There are various kinds of CVs that are developing at this time, namely agricultural companies, industry, trade, extractives, and service companies. CV. Sumber Bahagia Kreasindo is a company that offers printing services located in Central Jakarta. Increasingly, customers in the company are increasing and expanding, so they need a system that can recapitulate order data from customers to be more efficient and systematic. The rapid development of technology today, so that it can help employees who previously wrote orders manually. Can write orders through the website. The system makes it easy for employees to see the order process from customers,
Sosialisasi Mengenai Kecakapan Literasi Digital Dalam Pendidikan Karakter Gen-Z Di Era Digitalisasi Di SMPN 5 Kota Tarakan Kharis Hudaiby Hanif; Annida Zakkiah, Annida Zakkiah; Muhammad Aditya, Muhammad Aditya; Nur Hasanah Perangin Angin, Nur Hasanah Perangin Angin; Rahmatullah, Rahmatullah; Susi, Susi
Jurnal Arba - Multidisiplin Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 2 (2024): November
Publisher : Jurnal Arba - Multidisiplin Pengabdian Masyarakat

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

Abstract

Seiring dengan berkembangnya teknologi di dalam dunia pendidikan menciptakan rumus kehidupan yang praktis diantaranya meningkatkan kemampuan belajar dan kemudahan akses pembelajaran, meningkatkan kreatifitas. Namun, kecanggihan dan kemudahan yang dilahirkan oleh teknologi ini tidak sera merta selalu berdampak positif. Kecanduan gadget atau asik bermain media sosial membuat seseorang tidak lepas dari alat tersebut. Sehingga terkadang hal ini menjadikan seorang individu tidak peduli dengan apa yang terjadi disekitarnya. Kendati demikian, berdasarkan permasalahan tersebut kami mengusulkan kegiatan pengabdian masyarakat tentang ”Sosialisasi Mengenai Kecakapan Literasi Digital Dalam Pendidikan Karakter Gen-Z di Era Digitalisasi di SMPN 5 Kota Tarakan”. Tujuan dari sosialisasi ini untuk memperoleh gambaran tentang kecakapan literasi digital yang dimiliki oleh generasi Z. Untuk mencapai tujuan tersebut kami menggunakan metode P3M yaitu Pemaparan Materi, Menonton, dan Mempraktikkan. Hasil dari sosialisasi ini ialah menumbuhkan karakter siswa SMPN 5 Tarakan dalam literasi digital sangat berperan penting karena anak cenderung lebih tertarik pada hal-hal yang berbau teknologi, youtube dan media sosial yang dapat dimanfaatkan guru atau pendidik sebagai wadah untuk menyalurkan pembangunan nilai-nilai karakter. Kesimpulan dari sosialiasi ini yaitu pemanfaatan literasi digital perlu pengawasan dari orang tua serta guru dengan pemberian pembatasan etika digital, agar siswa terhindar dari dampak negatif dari penggunaan teknologi terkini.
PEMANFAATAN MEDIA PROMOSI BERBASIS TEKNOLOGI INFORMASI UNTUK USAHA MIKRO PENGOLAHAN TAHU DI KOTA TARAKAN Pradana, Awang; Harto, Dedy; Fadllullah, Fadllullah; Rudy; Hanif , Kharis Hudaiby; Murdianto, Deny
Jurnal Ilmiah Tatengkorang Vol 8 No 1 (2024): Jurnal Ilmiah Tatengkorang
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, Politeknik Negeri Nusa Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54484/tkrg.v8i1.615

Abstract

Media pemasaran secara online telah menghadirkan lembar baru bagi para pengusaha mikro kecil/ pengusaha rumahan dalam tahap menyampaikan, menyebarkan, serta memaparkan sebuah iklan demi menarik peminat pada jejaring media online, website media umum yang biasa digunakan untuk mempromosikan sebuah produk baik dengan skala besar, sedang maupun kecil. Website didalam suatu perusahaan/usaha mikro membantu masyarakat/publik mengetahui dengan mudah apa saja informasi mengenai produk yang akan dipasarkan tersebut. Usaha kecil mikro ini adalah sebuah kegiatan yang prospektif bagi para pengusaha rumahan. Program pkm ini bermitra dengan 2 pengusaha perajin tahu yaitu Bapak Fandy dan Bapak Achmad Sholeh, keduanya adalah pengerajin usaha mikro tahu yang berlokasi di lingkungan Jalan Damai Bakti RT.07, Kr Harapan, Tarakan. Tim pengusul program melakukan observasi langsung dan wawancara kepada para mitra untuk mengidentifikasi apa yang menjadi permasalahan utama. Permasalahan tersebut kemudian disetujui untuk diatasi dengan solusi yang tepat. Salah satu permasalahan yang dihadapi mitra adalah promosi penjualan. Metode pendekatan berdasarkan kesepakatan dengan mitra, penyuluhan akan dilakukan untuk menggalakkan kesadaran perihal kenyamanan dan kesehatan kerja. Penyuluhan tentang management pemasaran, Pembuatan media informasi mengenai produk. Tim pelaksana yang efektif dan efisien diperlukan untuk memastikan kesuksesan program yang diusulkan bagaimana mengatasi problem yang bersangkutan dengan mitra. Untuk menjalankan program ini, dibutuhkan disiplin ilmu teknik komputer dan teknik mesin. Dengan adanya kegiatan ini dapat memenuhi ekskalasi perihal media promosi bagi pengusaha kecil/mikro dan dengan adanya survei mengenai usaha mikro yang ada dikota tarakan mampu dengan mudah mendapati kawasan mana saja yang masih manual dalam pengolahan pembuatan tahu dan dapat menjalin kerjasama kedepannya Online marketing media has opened a new chapter for micro-small entrepreneurs/home entrepreneurs in the stage of delivering, spreading, and presenting an advertisement to attract interest in online media networks, a general media website that is commonly used to promote a product of any scale, large, medium or small. The website within a company/micro-enterprise helps the public to easily know all the information about the product to be marketed. This small micro-business is a prospective activity for home entrepreneurs.This PKM program partnered with two tofu craftsmen, Mr. Fandy and Mr. Achmad Sholeh, both of whom are micro tofu entrepreneurs located in the Damai Bakti RT.07, Kr Harapan, Tarakan neighborhood. The program proposing team conducted direct observation and interviews with the partners to identify the main problems. The problems were then agreed to be solved with the right solutions. One of the problems faced by the partners is sales promotion.The approach method based on an agreement with the partners, counseling will be conducted to encourage awareness of comfort and work health. Counseling about marketing management, making media information about the product. An effective and efficient implementation team is needed to ensure the success of the proposed program in how to overcome the problems concerned with the partners. To run this program, it takes the disciplines of computer engineering and mechanical engineering.With this activity, it can meet the escalation of media promotion for small/micro entrepreneurs, and with a survey of micro-enterprises in the city of Tarakan, it is easy to find out which areas are still manual in the processing of tofu making and can establish cooperation in the future
DETEKSI STANTING PADA BALITA DENGAN MENGGUNAKAN PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING Muntiari, Novita Ranti; Hanif, Kharis Hudaiby; Asma, Asma; Herawati, Lily
Jurnal Khatulistiwa Informatika Vol 13, No 1 (2025): Periode Juni 2025
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jki.v13i1.25132

Abstract

Deteksi stanting pada balita adalah proses identifikasi dini untuk mendeteksi gangguan pertumbuhan yang terlihat dari tinggi badan yang berada di bawah standar usia. Stunting merupakan indikator dari masalah gizi kronis yang disebabkan oleh kekurangan asupan gizi dalam jangka waktu yang lama, sering kali diperburuk oleh infeksi berulang dan kondisi sosial ekonomi yang tidak mendukung. Stunting, yang merupakan kegagalan pertumbuhan anak akibat kekurangan gizi jangka panjang, Merupakan masalah kesehatan masyarakat yang rumit dengan dampak yang berlangsung dalam jangka panjang. Dalam penelitian ini, dibangun sistem yang menggunakan algoritma machine learning, yaitu decision tree, SVM, KNN, random forest, naïve bayes,  logistic regression, untuk mengukur tingkat akurasi masing-masing algoritma. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 30% data untuk pengujian dan 70% untuk pelatihan. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi algoritma sebagai berikut: decision tree mencapai akurasi 99%, SVM 95%, logistic regression 74%. naïve bayes 48%, KNN 99%, dan  random forest 99%. Oleh karena itu, algoritma decision tree, KNN, dan random forest menghasilkan akurasi tertinggi, yaitu 99% yang menunjukkan bahwa algoritma ini lebih efektif untuk mendeteksi stanting pada balita.
Implementasi Keamanan Informasi Menggunakan Metode Web Application Firewall terhadap Serangan SQL Injection Wahdana, Wahdana; Hanif, Kharis Hudaiby
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 4 (2025): Vol. 11 No. 4 (2025)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v11i4.7376

Abstract

Era digital kontemporer telah membawa perubahan fundamental dalam lanskap keamanan aplikasi web, di mana sistem keamanan menghadapi eskalasi serangan yang mengancam konsistensi data. Kerentanan port terbuka pada platform web menjadi vektor utama eksploitasi oleh aktor jahat dalam dunia maya. Studi ini menginvestigasi implementasi Web Application Firewall (WAF) sebagai mekanisme defensif untuk mitigasi ancaman keamanan aplikasi web. ModSecurity digunakan sebagai solusi WAF yang mengoperasikan sistem pemblokiran traffic malicious melalui rule-based filtering. Serangan SQL Injection diteliti sebagai metode penetrasi sistem database melalui manipulasi query Structured Query Language. Metodologi penelitian melibatkan DVWA sebagai aplikasi target pada infrastruktur Apache2 dalam environment Kali Linux, dengan eksekusi 3 iterasi pengujian untuk menganalisis performa ModSecurity WAF. Temuan penelitian mengindikasikan tingkat efektivitas proteksi sebesar 99% yang sesuai dengan framework OWASP Web Security Testing Guide, dengan margin error 1% yang disebabkan oleh limitasi aksesibilitas database pada platform DVWA.
A Comparative Sentiment Analysis of Computer Engineering Student Feedback Using Decision Trees and SVM Hanif, Kharis Hudaiby; Arif Fadllullah; Novita Ranti Muntiari; Irgi Ahmad Fahrezi
Jurnal Inotera Vol. 10 No. 1 (2025): January-June 2025
Publisher : LPPM Politeknik Aceh Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31572/inotera.Vol10.Iss1.2025.ID436

Abstract

The University of Borneo Tarakan, like many Indonesian universities, is committed to continuous quality improvement in education services. A crucial aspect of this improvement is gathering and analyzing student feedback to enhance lecturer performance. This research focuses on analyzing student comments using sentiment analysis, a technique that categorizes text into positive, negative, and neutral sentiments. To achieve this, two machine learning algorithms were employed: Decision Trees and Support Vector Machines (SVM). The research involved two approaches: Lexicon-Based Sentiment Analysis and TF-IDF word weighting. The Lexicon-Based approach compared the automated sentiment classification with manual human categorization to assess accuracy. The TF-IDF method, on the other hand, aimed to improve classification accuracy by assigning weights to words based on their frequency and importance. The experimental results demonstrated that Decision Trees outperformed SVM in terms of classification accuracy, achieving 95.454546% compared to 94.805194%. This finding suggests that Decision Trees is a more effective technique for sentiment analysis of student comments in this specific
Penentuan Guru Berprestasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) Hanif, Kharis Hudaiby; Yudhana, Anton; Fadlil, Abdul
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6: Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022934628

Abstract

Guru merupakan bagian penting dalam memajukan suatu bangsa, karena guru dapat membimbing generasi penerus bangsa. Oleh karena itu penilaian guru berprestasi dibutuhkan untuk menciptakan generasi penerus bangsa yang baik. Penelitian AHP dan VIKOR bertujuan menghasilkan alternatif guru berprestasi di SMA N 2 Purbalingga. Metode AHP digunakan karena  mempunyai kelebihan dalam pembobotan setiap kriteria yang tidak dimiliki oleh VIKOR, metode VIKOR digunakan untuk perangkingan alternatif guru berprestasi. Tahapan-tahapan penelitian yaitu pengumpulan data, menentukan bobot kriteria, metode AHP, metode VIKOR, perhitungan manual dan sistem. Kriteria yang digunakan ada empat kriteria yaitu pedagogik, kepribadian, sosial, dan profesional. Nilai setiap kriteria akan diproses menggunakan metode AHP untuk mendapatkan bobot kriteria. Bobot kriteria selanjutnya dihitung menggunakan  metode VIKOR untuk mendapatkan alternatif guru berprestasi. Hasil perhitungan bobot prioritas kriteria dengan metode AHP dari kriteria pedagogik sampai profesional adalah 0,2236; 0,4187; 0,1162; 0,2414. Nilai-nilai tersebut merupakan nilai bobot kriteria yang akan digunakan untuk metode VIKOR. Bobot kriteria digunakan bersama dengan hasil dari pengisian kuesioner dalam VIKOR dengan data alternatif guru berprestasi untuk mendapatkan alternatif guru berprestasi. Metode AHP dan VIKOR diuji kebenarannya agar bobot dan perangkingan dapat dinyatakan benar. Hasil pengujian menggunakan black box didapatkan persentase 100%, oleh karena itu penelitian SPK dapat dinyatakan sesuai dan hasil perangkingan dapat menyelesaikan masalah yang ada di SMA N 2 Purbalingga. AbstractTeachers are an important part of advancing a nation, because teachers can guide the nation's future generations. Therefore, the assessment of outstanding teachers is needed to create a good future generation of the nation. AHP and VIKOR research aims to produce an alternative for outstanding teachers at SMA N 2 Purbalingga. The AHP method is used because it has advantages in weighting each criterion that VIKOR does not have, the VIKOR method is used for alternative ranking of outstanding teachers. The stages of the research are data collection, determining the criteria weights, the AHP method, the VIKOR method, manual and system calculations. There are four criteria used, namely pedagogic, personality, social, and professional. The value of each criterion will be processed using the AHP method to obtain the weight of the criteria. The weight of the criteria is then calculated using the VIKOR method to obtain an alternative for outstanding teachers. The results of the calculation of the criteria priority weight using the AHP method from pedagogic to professional criteria are 0.2236; 0.4187; 0.1162; 0.2414. These values are the criteria weight values that will be used for the VIKOR method. The weights of the criteria are used together with the results of filling out the questionnaire in VIKOR with alternative data for outstanding teachers to get alternatives for outstanding teachers. The AHP and VIKOR methods are tested for accuracy so that the weight and ranking can be declared correct. The results of the test using a black box obtained a percentage of 100%, therefore the SPK research can be declared appropriate and the ranking results can solve the problems that exist in SMA N 2 Purbalingga. 
PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE, SVM, NAÏVE BAYES DALAM DETEKSI STUNTING PADA BALITA Hanif, Kharis Hudaiby; Muntiari, Novita Ranti
METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 8 No. 1 (2024): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/jmika.Vol8No1.pp105-109

Abstract

Stunting is a toddler's body condition that is short according to body length according to age (PB/U), ≤ 2 Standard Deviations (SD), with a z-score between -3 standard deviations (SD). Where checking the stunting status of toddlers takes quite a long time because it is done manually and is also prone to errors. Therefore, it is hoped that a system can classify toddler examination data quickly and accurately to predict children's stunting status. Building a system that uses an algorithm to classify the stunting status of toddlers usingdecision tree, naïve bayes, andSVM. With what level of accuracy is the best of the 3 algorithms? Results from testing with 30% testing data and 70% training data using an algorithmdecision tree, naïve bayes, and SVM. Accuracy level test resultsdecision tree by 99%,naïve bayes of 48%, and SVM of 95%. So, the algorithm with the highest level of accuracy isdecision tree amounts to 99%. Wallet hiredecision tree better for detecting stunting in toddlers
Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Perbandingan Algoritma Machine Learning Muntiari, Novita Ranti; Hanif, Kharis Hudaiby
Jurnal IT UHB Vol 3 No 1 (2022): Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi
Publisher : Universitas Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35960/ikomti.v3i1.766

Abstract

Salah satu penyakit yang sangat ditakuti adalah kanker payudara, kanker payudara termasuk penyakit yang mematikan pada Wanita. Kanker payudara dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu ganas dan jinak. Dalam pengelompokkan jenis ini dibutuhkan metode yang cepat agar dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Machine learning adalah bagian dari bidang kecerdasan buatan yang berfokus pada penerapan algoritma dan metode khusus untuk prediksi, pengenalan pola, dan klasifikasi. Sehingga Machine learning dapat membantu dalam mengelompokkan jenis kanker payudara. Penelitian ini menggunakan 7 algoritma yaitu neural network, decision tree, naïve bayes, k-nearest neighbor, logistic regresion, random forest, dan support vector machines dalam mengelompokkan jenis kanker payudara. Dengan pengolahan data menggunakan aplikasi RapidMiner didapat bahwa nilai akurasi dari algoritma logistic regresion, decision tree, naïve bayes dan k-nearest neighbor memiliki nilai akurasi yang sama tinggi yaitu sebesar 95,00%. Sehingga algoritma logistic regresion, decision tree, naïve bayes dan k-nearest neighbor mempercepat pengambilan keputusan dalam memprediksi dalam klasifikasi penentuan jenis kanker payudara.
Perbandingan Algoritma Regresi Logistik, Support Vector Machine, dan Gradient Boosting Pada Analisis Sentimen Data Komentar Siswa Muntiari, Novita Ranti; Kharis Hudaiby Hanif; Indah Chairun Nisa
Jurnal IT UHB Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi
Publisher : Universitas Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35960/ikomti.v4i2.1286

Abstract

Evaluasi pengajaran dilakukan menggunakan aplikasi Digital Teacher Assessment (DITA) belum melibatkan klasifikasi pengelompokkan. Data komentar yang terkumpul dikelompokkan menjadi tiga kategori yaitu komentar positif, negatif, dan netral. Berdasarkan kategori komentar membutuhkan analisis sentimen dalam mengelompokkan komentar tersebut. Analisis sentimen menggunakan lexicon based. Selanjutnya data komentar tersebut diberi bobot menggunakan TF-IDF sebelum diklasifikasikan dan dievaluasi. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma regresi logistik, support vector machine (SVM), dan gradient boosting. Hasil penelitian menunjukkan perbandingan akurasi dari algoritma regresi logistik, support vector machine (SVM), dan gradient boosting dengan algoritma gradient boosting memiliki tingkat akurasi yang paling tinggi yaitu 97,5%. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa algoritma gradient boosting memiliki tingkat akurasi lebih baik dalam mengklasifikasi data analisis sentimen komentar siswa.
Co-Authors Abdul Fadlil Abdul Fadlil Adrian Premy Ashary Annida Zakkiah, Annida Zakkiah Anton Yudhana Arif Fadllullah Aris, Ibrahim Asma Asma Awang Pradana, Awang Dedy Harto Dewi Astria Faroek Eko Prasetyo Fadllullah, Fadllullah Faqih, Radiansyah fath, Aqil Miftahul Hafidz, Muhammad Nasir Harina Fitriyani Herawati, Lily Indah Chairun Nisa Irgi Ahmad Fahrezi Mochammad Imron Awalludin Muhammad Aditya, Muhammad Aditya Muntiari, Novita Ranti Murdianto, Deny Noviani, Doris Novita Ranti Muntiari Nur Hasanah Perangin Angin, Nur Hasanah Perangin Angin Perangin Angin, Nur Hasanah Purwono P Putri Ananda Ramadhani Rahmatullah Rahmatullah Ririn Ariyanti, Ririn Rudy Rusydi Umar Sabtiandy, Dhandy Sakti, Fijaya Bima Dwi susi susi Umami, Nurrahmi Wahdana, Wahdana Wahyuni Arsianti, Rika