Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.957
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simantec POSITIF Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Network Engineering Research Operation [NERO] JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan Jurnal Telematika Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK)
Maftahatul Hakimah, Maftahatul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
Pengenalan Pola Dengan Penggunaan Metode Ekestraksi Fitur Zernike Moment Pada Citra Aksara Jawa Kontemporer dan Aksara Jawa Kawi Nugroho, Hendro; Hakimah, Maftahatul; Augusta, Taufan
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2021: Peluang dan Tantangan Peningkatan Riset dan Teknologi di Era Pasca Covid-19
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Tulisan aksara Jawa Kawi dan aksara Jawa Kontemporer telah berkembang di Indonesia sejak abad ke-8. Perkembangan kedua tulisan tersebut dipengaruhi akan adat dan budaya. Karena perkembangan tulisan tersebut, maka penenlitan ini dilakukan pengenalan pola dari kemiripan mulai dari awal aksara Jawa yaitu aksara Kawi dengan aksara Jawa Kontemporer. Pengenalan pola yang dilakukan menggunakan metode Zernike Moment. Proses pengenalan pola citra aksara Jawa Kawi dengan aksara Jawa Kontemprore dilakukan beberapa langkah yaitu (1) input citra, (2) praprosesing, (3) Zernike Momnet, (4) mencari nilai kemiripan, dan (5) Hasil. Dari hasil penelitian tersebut ternyata terdapat kemiripan antara tulisan aksara Jawa Kontemporer “HA” dengan aksara Kawi “HO”
Pengambilan Keputusan Beasiswa Bantuan Di Mts Addini Al-Burdah Menggunakan Metode Fuzzy Topsis Haqiki, Nour; Rahmawati, Weny Mistarika; Hakimah, Maftahatul
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2021: Peluang dan Tantangan Peningkatan Riset dan Teknologi di Era Pasca Covid-19
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Bantuan beasiswa merupakan program yang di angkat dengan tujuan untuk membantu siswa yang berprestasi serta membutuhkan untuk mendapatkan pelayanan sekolah yang layak, mengurangi putusnya sekolah karena biaya, serta membantu memenuhi kebutuhan sekolah dalam melaksanakan pembelajaran di sekolah yang bersumber dari dana Anggaran Pendapatan Belanja Negara (APBN). Dengan menggunakan metode Fuzzy Topsis akan memberikan pembobotan yang lebih baik dalam pemilihan beasiswa terhadap siswa yang layak mendapatkannya. Program ini di bangun dengan 3 kriteria yang digunakan sebagai atribut untuk mendapatkan nilai preferensi akhirnya, atribut dari metode Fuzzy Topsis ini adalah atribut nilai, pendapatan dari orang tua serta nilai kedisiplinan. Metode Fuzzy Topsis ini mampu memberikan hasil akhir keputusan yang tepat dan layak dalam pemberian beasiswa terhadap siswa di MTs. Addini Al Burdah.
PENGUKURAN KINERJA METODE PERAMALAN TIPE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PARAMETER TERBAIKNYA Maftahatul Hakimah; Weny Mistarika Rahmawati; Andre Yuldian Afandi
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 1 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (73.595 KB) | DOI: 10.21107/nero.v5i1.150

Abstract

Metode peramalan tipe exponential smoothing sangat bergantung pada parameter pemulusan yang terkandung pada persamaan matematikanya. Parameter pemulusan terbaik dibutuhkan untuk mengetahui tipe exponential smoothing yang paling cocok digunakan dalam meramalkan data harian nilai tengah tukar rupiah terhadap USD. Parameter terbaik diperoleh dengan meminimalkan kesalahan peramalan berdasarkan MAPE dengan konstrainnya adalah persamaan peramalan untuk setiap tipe exponential smoothing. Tahapan penelitian dibagi menjadi 2 segmen yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Tahap pelatihan menunjukkan semua tipe exponential sangat baik pencocokannya terhadap data aktualnya. Kinerja metode peramalan tipe exponential smoothing diukur pada tahap pengujian. Pengukuran kesalahan peramalan menggunakan MAPE, MAD dan RMSE menunjukkan bahwa metode double exponential smoothing dengan damped trend dan simple exponential smoothing paling baik kinerjanya dibandingkan tipe exponential yang lain. Oleh karena itu, penambahan komponen tren dan musiman tidak direkomendasikan pada data nilai tengah tukar rupiah terhadap USD pada tahun 2019.
IMPLEMENTASI METODE FUZZY TOPSIS DALAM PEMILIHAN OBJEK WISATA TERBAIK DI PULAU BAWEAN Nour Haqiki; Weny Mistarika Rahmawati; Maftahatul Hakimah
Network Engineering Research Operation Vol 7, No 1 (2022): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v7i1.263

Abstract

Wisata dipulau bawean memiliki banyak berbagai jenis wisata baik alam, budaya, agro, religi dan lain – lain. Untuk memilih objek wisata yang tepat untuk dikunjungi, dibutuhkan sistem untuk pengambilan keputusan wisata dipulau bawean. Adapun tujuan yang akan dicapai pada penelitian ini ialah mempermudah wisatawan yang akan berkunjung ke wisata serta memilih objek wisata yang sesuai dengan kriteria dengan menerapkan metode Fuzzy Topsis. Metode Fuzzy Topsis ini yang akan memberikan pembobotan kriteria yang sesuai dengan preferensi wisatawan sebelumnya yang pernah berkunjung ke tempat wisata serta banyaknya wisatawan dan jarak ke tempat wisata tersebut. Program yang dibangun di uji dengan 30 alternatif dan 3 kriteria wisata yaitu jumlah pengunjung yang diambil dari rata-rata data 3 tahun terakhir yang memiliki nilai optimasi kurang lebih 500 , jarak dari penginapan di sekitar Pelabuhan ke tempat wisata yang jarak optimalnya 7km serta rating dari setiap wisata yang diambil dari survey para pengunjung yang telah berkunjung ke tempat wisata dengan nilai potensinya 6.5. Program menggunakan metode Fuzzy Topsis mampu memberikan hasil perangkingan yang berbeda di setiap alternatif dan terurut berdasarkan nilai preferesi terbesar.
RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG DENGAN METODE TREND PROJECTION Maftahatul Hakimah; Rani Rotul Muhima; Anna Yustina
Jurnal Simantec Vol 5, No 1 (2015)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v5i1.1023

Abstract

ABSTRAKPengendalian persediaan barang pada suatu perusahaan sangat berperan dalam menentukan efisiensi fungsi gudang. Informasi yang tidak pasti tentang ketersediaan barang di gudang mempengaruhi keputusan yang akan diambil dalam menentukan jumlah pemesanan barang yang sesuai dengan kebutuhan permintaan konsumen. Kekurangan persediaan barang mengakibatkan berkurangnya keuntungan sedangkan kelebihan persediaan sangat menentukan biaya operasional yang akan dikeluarkan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi yang dapat membantu memudahkan dan memaksimalkan kinerja pegawai administrasi gudang dalam meramalkan jumlah barang yang harus dipesan ke pabrik untuk periode berikutnya. Metode peramalan yang digunakan adalah metode kuantitatif trend projection dengan varisi data musiman. Metode ini membutuhkan informasi data pada tahun-tahun sebelumnya sehingga pada penelitian ini mengambil data 3 tahun sebelumnya. Dengan metode peramalan ini diperoleh hasil peramalan nilai penjualan hampir mendekati dengan data sebenarnya. Dari hasil pengujian sistem yang dikenakan pada 5 data penjualan diperoleh tingkat akurasi sistem sebesar 86%.Kata Kunci : Peramalan, kuadrat terkecil, proyeksi trend, variasi data musiman.ABSTRACTInventory control in a company play a role in determining the efficiency of warehouse functions. Uncertain information on availability in warehouse infected of goods in warehouses influence decision taken in determining the number of bookings of goods in accordance with the needs of consumer demand.Shortage of inventory results in lower profit while the excess inventory will determine the operational costs to be incurred. This research aims to create an application that can help simplify and maximize the performance of employees in the warehouse administration forecast the number of items to be ordered from the factory for the next period. Forecasting method used is quantitative method trend projection with seasonal data variation. This method requires information data on previous years and in the research took three years of previous years. The result of this forecasting method sales value almost close to the actual data. The results of system testing imposed on 5 sales data obtained by the accuracy of the system by 86%.Keywords: forecasting, least square, trend projection, seasonal data variation.
PEMODELAN MATEMATIKA DAN SIMULASI NUMERIK LEMPAR LEMBING Rani Rotul Muhima; Maftahatul Hakimah
Jurnal Simantec Vol 5, No 1 (2015)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v5i1.1025

Abstract

ABSTRAKLempar lembing merupakan salah satu cabang olahraga atletik. Hasil lemparan dalam lempar lembing tergantung beberapa faktor, antara lain kekuatan, kecepatan, persiapan fisik dan psikologis pelempar. Teknik melakukan lemparan,kondisi cuaca saat melakukan lemparan, jenis lembing yang digunakan, kondisi lapangan juga berpengaruh pada hasil lemparan. Pengembangan model matematikagerak lembing setelah dilempar pada makalah ini bertujuan untuk mengoptimalkan hasil lemparan pelempar lembing. Pengoptimalan hasil lemparan dititikberatkan pada pemilihan kecepatan awal lemparan dan sudut arah lemparan. Model matematika dikembangkan dalam bentukdua dimensi. Tiga paremeter yang dikaji dalam model matematika gerak lembing, yaitu: geometri, massa dan gaya aerodinamika. Persamaan Nonlinear Three Degrees of Freedom (3 DOF) digunakan untuk model matematika gerak lembing. Karakteristik aerodinamika lembing dianalisa menggunakan metode analitik, empiris dan hasil-hasil eksperimen. Karakteristik tersebutdihitung dengan memasukkan geometri umum lembing. Geometri lembing yang digunakan pada makalah ini adalah geometri lembing wanita. Simulasi numerik dari model matematika dilakukan dengan variasi kecepatan awal lemparan dan arah lemparan. Hasil simulasi numerik gerak lempar lembing disajikan dalam bentuk grafik dan diperoleh tinggi maksimumH sebesar 28,62 m dan jangkauan maksimum x sebesar157,476 m pada kecepatan awal V0=40 m/s dan sudut lemparan θ0 = 35 deg.Kata Kunci: gerak lembing, model matematika, aerodinamika, simulasi numerik, 2D.ABSTRACTJavelin throw is one of the sport of athletics. Results in the javelinthrow depends on several factors, such as strength, speed, physical preparation, and psychological thrower. Technical thrower, the weather conditions when making the throw, javelin used species, field conditions also affect the results of the throw. Development of mathematical models of motion javelin after being thrown on the paper aims to optimize the results throw javelin thrower..Optimization of the results focused on the selection of the initial speed of the throw and angle of direction of the throw. The mathematical model of javelin motion developed in 2D. Three parameter were studied in the mathematical model of javelin throw: geometry, mass, and aerodynamic forces. NonlinearThree Degrees of Freedom(3DOF) equations of motion used in the mathematical model of javelin motion. Javelin aerodynamic characteristics were analyzed using the analytical method, emperical and results of the experimental. The characteristic was calculated by including the general geometry of the javelin. Geometri of javelin that used in this paper was the geometry of female javelin. The model was simulated for different initial velocities and throwing angles. The simulation results are presented in graphical form and maximum height H = 28,62 m and maximum rangevalue R = 157,476 m was obtained at the initial velocity V0 = 40 m/s and the pitch angle θ0= 35 deg.Keywords: javelin throw, mathematical model, aerodynamics, numerical simulation, 2D.
Klasifikasi Kelayakan Pinjaman Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Menggunakan Metode Regresi Logistik Biner Dwi Putra Marbun; Maftahatul Hakimah; Weny Mistarika Rahmawati
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2022: SNESTIK II
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1557.319 KB) | DOI: 10.31284/p.snestik.2022.2810

Abstract

Koperasi Yapusa adalah koperasi simpan pinjam formal dalam bentuk bukan bank yang dimiliki oleh perseorangan. Pada umumnya, nasabah koperasi adalah kebanyakan mereka para pemilik usaha atau perorangan seperti karyawan yang terkendela dalam modal pengembangan usaha atau kebutuhan sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pihak koperasi Yapusa dalam mengklasifikasi nasabah untuk mengetahui layak atau tidaknya nasabah dalam mendapatkan pinjaman dengan menggunakan metode regresi logistik biner. Dalam penelitian ini, aplikasi yang dihasilkan berupa aplikasi berbasis web. Data yang digunakan adalah data nasabah koperasi pada periode 2020, dengan jumlah data 110 data. Data dibagi menjadi dua, yaitu data training sebesar 80% dan testing sebesar 20%. Variabel Tagihan sebagai variabel respons sedangkan variabel prediktornya adalah Jenis Kelamin, Umur, Status, Pekerjaan, Jaminan, Jumlah Pinjaman, Tenor, Alamat Usaha, dan Penghasilan. Dari semua variabel prediktor tersebut, yang berpengaruh terhadap variabel respons adalah Tenor dan Penghasilan yang kemudian disebut sebagai x1 dan x2. Adapun model regresi logistik biner dengan fungsi logit adalah )) / (1+ exp(. Dari model regresi logistik biner tersebut, tingkat akurasi prediksi yang didapat adalah sebesar 90,9%.
Penerapan Algoritma CT-Pro untuk Mengetahui Pola Pembelian Konsumen (Pada Studi Kasus Toko Bahan Kue H2R Surabaya) Muhammad Aditya Kushardiawan; Maftahatul Hakimah; Muchamad Kurniawan
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2022: SNESTIK II
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (527.477 KB) | DOI: 10.31284/p.snestik.2022.2813

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir, peminat bahan kue meningkat sangat tinggi. Oleh karena itu, pihak manajemen dari toko terus mengembangkan strategi peningkatan penjualan dan pemasaran produk yang lebih baik. Kemampuan bertahan bisnis sangat bergantung pada kemampuan dalam memahami konsumen dan proses pengambilan keputusan konsumen dari hari ke hari. Masalah tersebut dapat diatasi dengan melakukan analisis data transaksi serta mengasosiasikan data transaksi. Tujuan dari penelitian ini adalah bagaimana mengetahui informasi tentang pola pembelian konsumen dan dapat memberikan rekomendasi penempatan produk kepada pemilik toko dengan cara menempatkan berbagai produk di dalam satu tempat yang berdekatan. Manfaat dari penelitian ini yakni tersedianya sebuah sistem yang dapat mengetahui pola pembelian konsumen bagi pemilik toko dan memudahkan pemilik toko ketika transaksi pembelian. Dari analisis dan hasil uji coba yang sudah dilakukan menggunakan metode asosiasi dengan algoritma CT-Pro untuk mengetahui pola pembelian konsumen pada Toko H2R, dapat disimpulkan bahwa pola kombinasi tertinggi adalah produk Cakra dan Segitiga dengan nilai confidence 3% dan produk Cakra dan Gogo dengan nilai confidence 2,2%. Semakin  banyak jumlah data yang digunakan dalam penelitian, semakin tinggi nilai minimal support. Akan tetapi, jumlah kemunculan pola pembelian suatu produk akan lebih sedikit.
Klasifikasi Penderita Penyakit Jantung Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Chi-Square untuk Pemilihan Atribut Maftahatul Hakimah; Rani Rotul Muhima
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2021: SNESTIK I
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (11.328 KB) | DOI: 10.31284/p.snestik.2021.1817

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah pemilihan atribut dataset penyakit jantung dapat memperbaiki algoritma Naïve Bayes. Pemilihan atribut didasarkan pada uji independensi atribut terhadap variabel respons, yaitu target. Atribut yang dipilih adalah atribut yang berpengaruh terhadap variabel respons. Uji pengaruh di sini menggunakan uji Chi-square. Ada dua taraf signifikansi yang digunakan, yaitu 0,05 dan 0,01. Pada keseluruhan pengujian, Naïve Bayes dengan Chi-square pada taraf signifikansi 0,01 bisa meningkatkan akurasi dan presisi metode Naïve Bayes, masing-masing 1% dan 5%. Sedangkan Naïve Bayes tanpa pemilihan atribut menunjukkan kinerja terbaik pada pengukuran recall dibandingkan Naïve Bayes dengan Chi-square.
Perbandingan SVM dan Perceptron dengan Optimasi Heuristik Kurniawan, Muchamad; Hakimah, Maftahatul; Agustini, Siti
Jurnal Telematika Vol. 15 No. 2 (2020)
Publisher : Yayasan Petra Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61769/telematika.v15i2.356

Abstract

Support Vector Machine (SVM) and Perceptron are methods used in machine learning to determine classification. Both methods have the same motivation, namely to get the dividing line (hyperplane). Hyperplane can be obtained by using the optimization method Gradient Descent (GD), Genetic Algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization (PSO). This study compares machine learning methods (Support Vector Machine and Perceptron) to optimization methods (Gradient Descent, Genetic Algorithm, and Particle Swarm Optimization) to find hyperplane. The dataset used is Iris Flower obtained from the UCI Machine Learning Repository. The test parameter on the Perceptron is the learning rate, while the optimization algorithm (GA and PSO) is the number of individuals. The results showed that the most suitable optimization method for Perceptron and SVM is PSO, with an accuracy value of 93%. Support Vector Machine (SVM) dan Perceptron merupakan metode yang digunakan dalam machine learning untuk penentuan klasifikasi. Kedua metode tersebut memiliki motivasi yang sama, yaitu untuk mendapatkan garis pemisah (hyperplane). Hyperplane bisa didapatkan dengan metode optimasi Gradient Descent (GD), Genetic Algorithm (GA), dan Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini membandingkan metode machine learning (Support Vector Machine dan Perceptron) terhadap metode optimasi (Gradient Descent, Genetic Algorithm, dan Particle Swarm Optimization) untuk menemukan hyperplane. Dataset yang digunakan adalah Iris Flower yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository. Parameter pengujian pada Perceptron adalah learning rate, sedangkan pada algoritme optimasi (GA dan PSO) adalah jumlah individu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode optimasi yang paling cocok untuk Perceptron dan SVM adalah PSO, dengan nilai akurasi 93%.
Co-Authors Andre Yuldian Afandi Anna Yustina Aprilia, Aries Augusta, Taufan Azmuri Wahyu Azinar Citra Nurina Prabiantissa Dian Puspita Hapsari Dwi Putra Marbun Fahrezi Kusuma, Andra Farida Farida Fawaz, Ahmad Haqiki, Nour Hendro Nugroho, Hendro Ira Puspitasari Istighfariansyah, Risaldi Laura Navika Yamani Mahendra, Victoria Lucky Muchamad Kurniawan, Muchamad Muhammad Aditya Kushardiawan Muhima, Rani Rotul Nanang Fakhrur Rozi Nour Haqiki O.T., Pambudi Rinci Kembang Hapsari Rochmana, Yussyafrida Choiriizzati Rozi, Fajar Fahru Santoso, Anindya Berlinani Siti Agustini, Siti Siti Azizah Tukadi Tukadi, Tukadi Tutuk Indriyani Wardhana, Septiyawan Rosetya Weny Mistarika Rahmawati