Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer J-Dinamika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi dan Riset Terapan (JATRA) Jurnal Bawaslu Provinsi Kepulauan Riau Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Matulatan, Tekad
Universitas Maritim Raja Ali Haji
Aerospace Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
Building Student’s Study Path using Markov Chain Process with Apriori Cross Join Pearson Correlation Tekad Matulatan; Martaleli Bettiza
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 2: EECSI 2015
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (991.889 KB) | DOI: 10.11591/eecsi.v2.787

Abstract

Student’s study path could be advised by using bestpossible path from Markov Chain rule based on student’sacademic performance records with several assumption on thecurrent curriculum. Finding the Markov’s rule is crucial processbecause it will determine study path’s scenarios which rely onstudent current performance to choose the next best possiblepath. The rule would be built using the whole student’s academicperformance on the same curriculum by implementing AprioriCross Join Pearson Correlation Test on two consecutivesemesters. It will then create path consist of paired courses A->B with Pearson value that would be implemented as rule in Markov Process
Deep Learning on Curriculum Study Pattern by Selective Cross Join in Advising Students’ Study Path Tekad Matulatan; Muhammad Resha
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 4: EECSI 2017
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (407.495 KB) | DOI: 10.11591/eecsi.v4.1050

Abstract

Advising engineering students in their study path need to understand the curriculum structure, student capabilities and challenge that commonly appear in courses. This paper offered the simple method to help student advisor in analyzing student performance in their study path based on academic progress record of the student it-self and pattern that been built from other students that have taken the courses. Using selective cross join for each  possible permutation of pair courses with respect to courses’ grade to create knowledge base. This knowledge base will be used to construct complex tree of any possible study path that might be taken by student to reach the end of study including course that must be retaken. Finding the best suggestion for study path using Monte Carlo tree search style
Predictive Adaptive Test with Selective Weighted Bayesian Through Questions and Answers Patterns to Measure Student Competency Levels Tekad Matulatan; Martaleli Bettiza; Muhamad Radzi Rathomi; Nola Ritha; Nurul Hayaty
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 7, Issue 2, Year 2019 (April 2019)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (333.815 KB) | DOI: 10.14710/jtsiskom.7.2.2019.83-88

Abstract

Computer Assisted Testing (CAT) system in Indonesia has been commonly used but only to displaying random exam questions and unable to detect the maximum performance of the test participants. This research proposes a simple way with a good level of accuracy in identifying the maximum ability of test participants. By applying the Bayesian probabilistic in the selection of random questions with a weight of difficulties, the system can obtain optimal results from participants compared to sequential questions. The accuracy of the system measured on the choice of questions at the maximum level of the examinee alleged ability by the system, compared to the correct answer from participants gives an average accuracy of 75% compared to 33% sequentially. This technique allows tests to be carried out in a shorter time without repetition, which can affect the fatigue of the test participants in answering questions.
Open API untuk Warung Makan Usaha Kecil dan Industri Rumahan Tekad Matulatan; Nerfita Nikentari; Martaleli Bettiza; Hendra Kurniawan; Nola Ritha
Jurnal Teknologi dan Riset Terapan (JATRA) Vol 2 No 1 (2020): Jurnal Teknologi dan Riset Terapan (JATRA) - June 2020
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jatra.v2i1.1800

Abstract

Many food stalls are small businesses or home industries with a capital under 10 million rupiah and are generally located in the yard of the stall owner, and do not have branches. The most common obstacle was the lack of customers caused by the location of the stall which was not strategic and the information about the stall service was not widespread. OPEN API Warung Makan is the implementation of Community Service activities funded from an internal grant 2019 Raja Ali Haji Maritime University. This API is intended to be open to any application developer to take advantage of this free service to be aimed at food stalls that fall into the category of small businesses or home industries. OPEN API Warung Makan provides two parts of service, namely for customers and stall owners. OPEN API Warung Makan uses Raja Ali Haji Maritime University's cloud infrastructure and does not require Authentication Tokens or the like.
STRATEGIS PENGAWASAN KONTEN NEGATIVE MEDIA SOSIAL DALAM PENYELENGGARAAN PEMILU MELALUI PENDEKATAN HOKUM DAN AGAMA ADJI SURADJI MUHAMMAD; TEKAD MATULATAN; RAMANDA RUDWI HANTORO
Jurnal Bawaslu Provinsi Kepulauan Riau Vol 2 No 2 (2020): IUS CONSTITUENDUM SISTEM PEMILU TAHUN 2024
Publisher : Bawaslu Provinsi Kepulauan Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (550.282 KB) | DOI: 10.55108/jbk.v2i2.243

Abstract

Pasca reformasi 1999, demokrasi di Indonesia mengalami banyak perubahan. Perubahan tersebut dimulai dari penggunaansistem tertutup menjadi sistem terbuka dalam pemilihan anggota legislaf, lahirnya lembaga polik baru yang dikenal dengan Dewan Perwakilan Daerah atau DPD hingga pada prosesn Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden yang dilakukan secara langsung. Berbegai perubahan dalam system demokrasi tersebut menyebabkan kompesi semakin ketat baik di internal partaimaupun antar partai polik dan perseorangan yang mengiku kontestasi. Bukan hanya peserta pemilihan umum, m sukses ataum pemenangan juga dak sedikit yang terlibat akf dalam mensosialisasikan dan mengkampanyekan calon yang didukung.Penggunaan berbagai media baik media konvensional maupun media digital mereka gunakan untuk mendapatkansimpa dan empa dari masyarakat. Berbagai wacana serta isu tak jarang mereka gunakan untuk mempengaruhipemilih. Hal ini dak terlepas dari tujuan utama mereka yaitu memenangi kompesi dalam yang akan berlangsung.
Bisnis Online UMKM melalui Aplikasi E-Commerce untuk Pemasaran di Tengah Pandemik: Online Business UMKM with E-Commerce for Marketing during a Pandemic Alena Uperiati Alena; Eka Suswaini; Tekad Matulatan; Dwi Amalia Purnamasari; Nurfalinda Nurfalinda
J-Dinamika : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 7 No 3 (2022): Desember
Publisher : Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/j-dinamika.v7i3.3405

Abstract

Dalam situasi pandemic covid 19 seperti sekarang ini kami berfikir, bagaimana meningkatkan kesejahteraan UMKM pada bisnis Donat Mini (Domi) dengan tetap mematuhi protokol kesehatan. Maka kami membuatkan aplikasi E-Commerce dimana pemasaran akan dilakukan secara online. Dengan adanya sistem aplikasi E-Commerce ini nantinya akan memudahkan UMKM Domi dan masyarakat untuk tetap bisa melakukan transaksi jual-beli tanpa harus bertatap muka dan berkerumun antri di toko. Dengan begitu protokol kesehatan dapat dijaga untuk menjaga jarak dan kebutuhan konsumen terpenuhi. Aplikasi E-Commerce ini memiliki berbagai fitur fungsi utama antara lain adalah memberikan layanan teknis, informasi, dan promosi tentang jenis usaha yang diperjualkan kepada masyarakat. Aplikasi E-Commerce ini juga menjadi jembatan bagi masyarakat sebagai pemanfaatan teknologi dalam memenuhi kebutuhan.
Penerapan Fuzzy Time Series Stevenson Porter pada Peramalan Pergerakan Nilai Forex Nola Ritha; Tekad Matulatan; Rahmad Hidayat
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.83

Abstract

Forex merupakan sebuah deret waktu yang sangat fluktuatif dimana dalam memprediksi trend hariannya menjadi suatu problematika yang cukup menantang. Forex adalah suatu kegiatan transaksi mata uang yang mulai diminati oleh banyak kalangan saat ini, yang dikarenakan keuntungan besa r yang ditawarkan oleh forex tersebut. Namun forex merupakan kegiatan investasi dengan resiko sangat tinggi, sehingga jika trader salah dalam mengambil keputusan, hal tersebut dapat menyebabkan kerugian hingga 100% dari investasi yang ditanamkan oleh trader. Untuk dapat memantau pergerakan nilai forex tersebut, penelitian ini mencoba untuk melakukan penerapan metode Fuzzy Time Series Stevenson Porter dalam memprediksi pergerakan nilai Forex. Dengan menggunakan 145 data dari tanggal 23 Februari 2017 Pukul 00:00 – 3 Maret 2017 Pukul 00:00 yang dicatat setiap 1 jamnya. Hasil prediksi yang diperoleh menghasilkan nilai MSE sebesar 0.00142.
Otomatisasi Pendeteksi Kata Baku Dan Tidak Baku Pada Data Twitter Berbasis KBBI Raif, M. Irfan; Hidayati, Nuraisa Novia; Matulatan, Tekad
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 2: April 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241127404

Abstract

Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem deteksi otomatis untuk membedakan kata baku dan tidak baku pada data Twitter, berdasarkan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Karena Twitter merupakan platform media sosial yang sering menggunakan kata-kata yang tidak baku, penelitian ini penting untuk memastikan komunikasi yang efektif. Melalui normalisasi kata-kata tidak baku, penelitian ini berkontribusi signifikan terhadap pra-pemrosesan dan analisis tweet, yang merupakan langkah penting dalam klasifikasi teks media sosial. Sistem otomatis yang dikembangkan tidak hanya membantu peneliti dengan mudah mengidentifikasi penggunaan kata-kata slang atau tidak baku, namun juga meningkatkan kualitas komunikasi dan pemahaman pesan dalam tweet yang mencerminkan tren bahasa terkini. Pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi langkah-langkah seperti pengumpulan data, preprocessing, identifikasi bahasa tidak baku, penghapusan kata berimbuhan, identifikasi slang, dan penggunaan metode lexicon-based untuk kamus opini. Pendekatan ini efektif dalam mendukung analisis sentimen pada teks mining dan memastikan hasil klasifikasi sentimen pada data Twitter lebih akurat. Hasil percobaan menunjukkan bahwa langkah preprocessing tersebut berhasil meningkatkan akurasi metode penentuan polarisasi, dengan tingkat akurasi InSet sebesar 66,66% dan F1-score sebesar 61,40%. Abstract This research focuses on developing an automatic detection system to distinguish between standard and nonstandard words in Twitter data, based on the Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). As Twitter is a social media platform that often uses nonstandard words, this research is important to ensure effective communication. Through the normalization of nonstandard words, this research contributes significantly to the pre-processing and analysis of tweets, which is an important step in social media text classification. The automated system developed not only helps researchers easily identify the use of slang or nonstandard words, but also improves the quality of communication and message understanding in tweets that reflect current language trends. The approach taken in this research includes steps such as data collection, preprocessing, nonstandard language identification, removal of affixed words, slang identification, and the use of lexicon-based methods for opinion dictionaries. This approach is effective in supporting sentiment analysis in text mining and ensures more accurate sentiment classification results on Twitter data. Experimental results show that these preprocessing steps successfully improve the accuracy of the polarization determination method, with an InSet accuracy rate of 66.66% and F1-score of 61.40%.
Co-Authors ADJI SURADJI MUHAMMAD Alena Uperiati Eka Suswaini Hayaty, Nurul Hendra Kurniawan Hidayati, Nuraisa Novia Martaleli Bettiza Muhamad Radzi Rathomi Muhammad Resha Nikentari, Nerfita Nola Ritha Nurfalinda, Nurfalinda Purnamasari, Dwi Amalia Rahmad Hidayat Raif, M. Irfan RAMANDA RUDWI HANTORO Resha, Muhammad