p-Index From 2021 - 2026
10.989
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) JURNAL DESTINASI PARIWISATA JOIV : International Journal on Informatics Visualization Konvergensi : Jurnal Ilmiah Ilmu Komunikasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Ulul Albab ILKOM Jurnal Ilmiah JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Journal of Humanities and Social Studies AL-ULUM: JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI Jurnal Teknologi Terpadu Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) Pantun: Jurnal Ilmiah Seni Budaya Jurnal Informasi dan Teknologi Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Jurnal Sosial Humaniora Sigli Jurnal Scientia Journal of System and Computer Engineering Gunahumas Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Jurnal Informatika Terpadu Indonesian Journal of Intellectual Publication (IJI Publication) Edu Cendikia: Jurnal Ilmiah Kependidikan Global Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Sci-Tech Journal Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Sentra Dedikasi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Kajian Pendidikan dan Psikologi Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Toplama Jurnal Pembelajaran Bahasa dan Sastra Advances in Computer System Innovation Journal (ACSI Journal) PESHUM Indonesian Journal of Intellectual Publication (IJI Publication)
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search
Journal : Advances in Computer System Innovation Journal (ACSI Journal)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MOBIL DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PT. ASTRA INTERNATIONAL TBK ISUZU MAKASSAR BRANCH Arni, Sitti; Yahya, Kurnia; Umar, Hendra; Merdewiningsi, Andi; Aziz, Firman
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 1 No. 1: Desember 2023, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v1i1.447

Abstract

tujuan penelitian ini adalah untuk membuat suatu perangkat lunak yang diharapkan mampu membantu manager dalam pengambilan keputusan menentukan layak tidaknya seorang pelanggan menerima kredit. Perangkat lunak ini merupakan salah satu bentuk dari Sistem Pendukung Keputusan. Dalam penelitian ini dibangun perangkat lunak yang mengevaluasi kelayakan kredit pelanggan dengan menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process dan sebagai alat bantu Pengambilan Keputusan bagi Perusahaan. Langkah-langkah dalam merancang sistem yang meliputi analisa sistem secara umum dan terperinci dengan menggunakan alat bantu Data Flow Diagram (DFD) dan membuat tampilan dan rancangan Basis Data menggunakan Microsoft Access 2007. Pengembangan Perangkat Lunak SPK Kredit menggunakan bahasa pemograman Microsoft Visual Basic 6.0. nilai untuk setiap komponen sama dengan bobot nilai standard Perusahaan.
PERANCANGAN APLIKASI SIMULASI KREDIT BERBASIS CLIENT SERVER PADA PT FEDERAL INTERNATIONAL FINANCE (FIF) Syahrir, Ahmad Sukarna; Hasriani, Hasriani; Amelia, Kiki Resqy; Kusumawardhani, Anggun; Aziz, Firman
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 1 No. 1: Desember 2023, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v1i1.449

Abstract

PT FIF Finance yang berlokasi di makassar merupakan suatu perusahaan yang bergerak di bidang pembiayaan kredit sepeda motor honda. Sebagai perusahaan yang bergerak pada bidang pembiayaan PT. FIF Finance MAKASSAR belum menerapkan sistem pengkreditan motor secara komputerisasi melainkan masih sistem semi komputerisasi. Hal ini menyebabkan kurang efisienya waktu dan kurangnya keakurasian data. Karena perusahaan ini belum menerapkan aplikasi pengkreditan berbasis client-server, maka kami mencoba untuk mengembangkan sistem pengkreditan yang berbasis client-server sehingga efisiensi waktu dan keakurasian data dapat terwujud.
IMPLEMENTASI RAD METHOD PADA APLIKASI PENYEWAAN LAPANGAN FUTSAL BERBASIS DELPHI DAN FIREBIRD DATABASE Aziz, Firman
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 2 No. 1: April 2024, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v2i1.501

Abstract

Perkembangan teknologi komputer telah mengubah berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam pengelolaan penyewaan lapangan futsal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi penyewaan lapangan futsal berbasis Delphi dan Firebird database menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Metode RAD dipilih karena kemampuannya untuk mempercepat proses pengembangan perangkat lunak melalui pendekatan iteratif dan prototyping. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah mixed methods, yang menggabungkan pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Data dikumpulkan melalui studi literatur, wawancara dengan pengelola lapangan futsal, observasi langsung, dan kuesioner kepada calon pengguna aplikasi. Proses pengembangan aplikasi mengikuti tahapan RAD: Requirements Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan penyewaan lapangan futsal. Aplikasi ini memudahkan pengelolaan pemesanan, penjadwalan, dan pelaporan secara lebih terstruktur dan terotomatisasi. Pengujian fungsional, kinerja, dan keamanan menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang ditetapkan dan memenuhi kebutuhan pengguna. Implementasi metode RAD terbukti efektif dalam mengembangkan aplikasi ini, memungkinkan iterasi cepat berdasarkan umpan balik pengguna dan penyesuaian desain yang responsif. Rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut termasuk penambahan fitur pembayaran online dan integrasi dengan sistem manajemen lainnya.
KLASIFIKASI PENYAKIT MALARIA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Aziz, Firman; Iskandar, Imran; Armansyah, M Rezky
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 2 No. 1: April 2024, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v2i1.518

Abstract

Penelitian ini mengembangkan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi infeksi malaria dari gambar mikroskopis darah. Dataset "Cell Images for Malaria Detection" digunakan dan dibagi menjadi data pelatihan, validasi, dan pengujian, dengan augmentasi data melalui ImageDataGenerator untuk meningkatkan variasi dan kemampuan generalisasi model. Pelatihan model dilakukan dengan callback 'EarlyStopping' untuk menghindari overfitting dan mengoptimalkan waktu pelatihan, sehingga model berhenti lebih awal saat tidak ada peningkatan signifikan pada validasi loss. Hasil penelitian menunjukkan akurasi tinggi antara 0.9482 hingga 0.9595 dan nilai loss yang rendah, dengan konvergensi dalam 3 hingga 6 epoch. Evaluasi menggunakan dataset validasi memastikan bahwa model dapat memprediksi dengan akurat pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Model ini menunjukkan potensi besar sebagai alat bantu diagnosis otomatis malaria yang cepat dan andal, terutama di daerah dengan keterbatasan sumber daya medis, sehingga dapat membantu mengurangi angka kematian dan morbiditas akibat malaria. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam upaya global untuk mengendalikan dan memberantas malaria.
PENGEMBANGAN WEBSITE SEBAGAI SOLUSI UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI LAYANAN PIJAT PANGGILAN : STUDI KASUS PIJATMAKASSAR.COM Rijal, Muhammad; Aziz, Firman
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 2 No. 2: Agustus 2024, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v2i2.563

Abstract

Layanan pijat panggilan semakin populer di era modern, khususnya di Kota Makassar. Pijatmakassar.com hadir sebagai platform digital yang menawarkan kemudahan akses bagi masyarakat untuk mendapatkan layanan relaksasi tanpa harus meninggalkan rumah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah website menggunakan WordPress sebagai solusi dalam penyebaran informasi, pemesanan, dan layanan pijat. Metode penelitian yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), meliputi studi pustaka, observasi, analisis, desain, dan implementasi website. Website dibangun menggunakan WordPress dengan integrasi plugin seperti All in One SEO untuk optimasi di mesin pencari Google, All in One WP Migration untuk backup data, serta Colibri Page Builder untuk pengaturan tampilan yang responsif dan menarik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa website ini mampu meningkatkan efisiensi pemesanan layanan dan mempermudah penyebaran informasi secara digital. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengembangan website berbasis WordPress dengan integrasi plugin yang tepat dapat memberikan solusi efektif bagi optimalisasi layanan pijat panggilan secara digital.
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT (RAD) PADA TOKO MASTER KOMPUTER MAKASSAR Aziz, Firman
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 2 No. 2: Agustus 2024, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v2i2.577

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi penjualan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) di Toko Master Computer Makassar. Sistem yang ada sebelumnya masih menggunakan metode manual, yang menyebabkan ketidakakuratan pencatatan transaksi dan pengelolaan stok yang tidak efisien. Dengan pendekatan RAD, pengembangan sistem dilakukan secara cepat dan responsif terhadap kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem baru mampu meningkatkan efisiensi proses penjualan, memperbaiki manajemen stok, dan menghasilkan laporan penjualan yang akurat dalam waktu singkat. Uji coba sistem yang melibatkan karyawan menunjukkan bahwa 90% fitur berfungsi dengan baik, dan pelanggan melaporkan peningkatan kepuasan terhadap layanan. Meskipun terdapat tantangan dalam adopsi teknologi dan kebutuhan dukungan teknis, hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa implementasi sistem informasi penjualan dapat memberikan dampak positif bagi kinerja bisnis. Penelitian ini diharapkan menjadi referensi bagi pengembangan sistem informasi di sektor ritel.
PERAMALAN TRAFIK UNTUK ALOKASI BANDWIDTH JARINGAN SELULER 4G MENGGUNAKAN MODEL HYBRID ARIMA-LSTM Syam, Rahmat Fuadi; Aziz, Firman
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 2 No. 2: Agustus 2024, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v2i2.585

Abstract

Saat ini, ada beberapa teknik prediksi yang sangat membantu bisnis dalam meningkatkan efisiensi. Salah satunya adalah prediksi alokasi bandwidth. Diharapkan metode ini dapat membantu perusahaan telekomunikasi mengurangi biaya, terutama biaya transfer data dari setiap lokasi. Ketidakmampuan untuk mengelola bandwidth yang diperlukan saat ini adalah masalah umum bagi perusahaan telekomunikasi. Kadang-kadang, ada kekurangan bandwidth atau kelebihan bandwidth pada setiap BTS, yang dapat mengurangi keuntungan yang diperoleh perusahaan. Suatu sistem yang dapat mengatur dan memprediksi kebutuhan bandwidth masa depan diperlukan untuk menyelesaikan masalah tersebut. Dengan menggunakan data dari hasil monitoring bandwidth setiap cell, kami mengeksplorasi prediksi kebutuhan bandwidth pada penelitian ini. Data ini berupa baris waktu. Peneliti mengumpulkan data dari November 2019 hingga Januari 2020. Langkah pertama adalah melakukan simulasi prediksi dengan menggunakan metode LSTM. Setelah mencoba beberapa model LSTM model terbaik adalah LSTM (windows=100, 2 lapisan, 100 neuron), dengan hasil RMSE 387.693019. Peneliti menggunakan hasil model untuk melakukan eksperimen dengan model LTSM. Studi ini menemukan bahwa prediksi dalam waktu lima puluh jam menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi.
KLASIFIKASI PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA SISTEM PERIODIC INVENTORY Syam, Rahmat Fuadi; Aziz, Firman
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 2 No. 3: Desember 2024, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v2i3.633

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem periodic inventory menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan barang berdasarkan pola permintaan, guna mengatasi keterbatasan metode manual dan terkomputerisasi tradisional. Metodologi mencakup pengumpulan data inventori, pra-pemrosesan, dan penerapan SVM dengan berbagai kernel (Linear, Polynomial, RBF, dan Sigmoid) untuk klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kernel RBF memiliki kinerja terbaik dengan akurasi 92%, diikuti oleh kernel Polynomial dengan akurasi 90%. Temuan ini menekankan efektivitas kernel RBF dalam menangani data non-linear dan potensinya dalam meningkatkan sistem pengelolaan inventori. Implikasi praktisnya adalah klasifikasi inventori yang lebih efisien dan akurat, mendukung pengambilan keputusan dan optimalisasi operasional.
Model Convolutional Neural Network yang Efektif dan Efisien untuk Segmentasi Semantik Awan Cumulonimbus Azminuddin I. S. Azis; jeffry, jeffry; Firman Aziz; Andi Taufiqurrahman Akbar
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 3 No. 1: April 2025, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v3i1.807

Abstract

Awan Cumulonimbus (CB) merupakan jenis awan yang dapat mengakibatkan petir, badai, tornado, hujan lebat, turbulensi penerbangan, dan cuaca ekstrim lainnya. Oleh karenanya, prediksi/deteksi keberadaan awan CB yang akurat dan real time akan mendukung kelancaran dan keselamatan banyak aktivitas manusia. Citra infrared (IR) pada satelit Himawari-8 di Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) memiliki informasi mengenai pertumbuhan awan CB. Berbagai studi terkait telah membuktikan bahwa metode yang paling populer dan handal dalam bidang computer vision pada objek awan adalah Convolutional Neural Network (CNN). Untuk menemukan/memperoleh model CNN yang paling efektif dan efisien dalam menangani segmentasi semantik awan CB pada citra IR Himawari-8, maka berbagai pendekatan untuk CNN diuji coba, diantaranya arsitektur jaringan untuk CNN, optimalisasi pelatihan CNN berbasis Gradient Discent Optimizer (GDO), Weighted Class (WC) untuk mereduksi masalah imbalanced class, dan Data Augmentation (DA) untuk memperkaya keragaman data dan mencegah overfitting. Hasil studi menunjukkan bahwa model CNN yang paling efektif adalah dengan arsitektur jaringan U-NET, GDO menggunakan Adaptive Moment Estimation (Adam), dan WC dengan 99,56% global akurasi pengujian, 97,12% rata-rata akurasi pengujian, 94,42% rata-rata IoU, 94,48% akurasi prediksi pada class CB, 99,60% akurasi validasi, 99,61% akurasi pelatihan, 0,1071 loss validasi, dan 0.1072 loss pelatihan. Sedangkan model CNN yang paling efisien adalah dengan arsitektur jaringan Dilated, GDO menggunakan Root Mean Square Propagation (RMSProp), dan WC dengan 24 detik waktu proses/pemodelan, lebih cepat 20 detik namun dengan efektivitas yang tidak jauh berbeda daripada model CNN yang paling efektif.
Co-Authors Abasa, Sustrin Achmad Hufad Adriana, Andi Nur Ilmi Adriana, Andi Nurilmi Afifah, Mira Aulia Ahmad Sukarna Syahrir, Ahmad Sukarna Akbar Taufik Almuhajir Haris, Almuhajir Amalyah, Aam Amelia, Kiki Resqy Ampauleng Ampauleng Andi Nurilmi Adriana Andi Taufiqurrahman Akbar Andjani, Andita Dwi Andri Kurniawan Andyka Andyka, Andyka Anirwan Anirwan Annisa Sakanti Tamir Anugriaty Indah Asmarany Aqdami, Nashrullah Tsabbit Arafah, Muhammad Nur Areta Nararya Putri Setiadi Arifin, Syaadiah Armansyah, M Rezky Armin Lawi Arni, Sitti Artikasari, Devina Arvito, Djendral Muhammad Aulia, Khansa Ayu Asrhi, Nur Ayu, Rizkia Siva Aziz, Naufal Nuurul Aziz Azizah, Regita Nur Azminuddin I. S. Azis Barokah, Nurul Nur Batau, Radus Buang, Ariyani Buang, Misbahuddin Buyung Firmansyah Cahya, Nayla Riskia Delilah, Eva Dessy Putri Wahyuningtyas Dhilan Sasmita Enal Wahyudi, Abdi Fadhila Amri, Nur Faisal Rahman Fajriana, Fajriana Fani Temarwut, Farid Fatimah Azzahra NF Fatimah Malini Lubis Ferdiana, Ryan Fiina Lanahdiyan Najah Firdaus, Siti Laya Nurbaiti Firmansyah Firmansyah Firmansyah Firmansyah, Arya Pramudya Fuadi Syam, Rahmat Fujiono, Fujiono Gunawan, Resky Nuralisa H, Rezha Ilma Hadi Prayitno Hafsah, Hafni Hamdani Nur, Nur Hanayanti, Citra Siwi Hanum Nur Alifia Hasriani Hasriani, Hasriani Hayati, Ristia Nur Hechmi SHILI Hikam, Zaki Maula Hilyah, Finan Azka Nuzilla Indrayani, Lilis Intan, Dyah Noor Iriany, Rosary Irmawati Irmawati Ishak, Pertiwi Iskandar, Imran Ismail Ismail Istiqamah, Nurul Jafar Jafar Jafar Jafar Jeffry Jeffry Jeffry Kahar Gani Khairunnisa, Salwa Khurosani, Bilqhis Isywal Kurniyan Sari, Sri Kusumawardhani, Anggun L.E.P, Benny La Wungo, Supriyadi Lempi, Herga Andar Lutfi Budi Ilmawan, Lutfi Budi M Rezky Armansyah Mahdia, Naila Maulida Manan, Linda Ifni Pratiwi Marcelina, Dona Mardewi Mardewi Mardewi, Mardewi Marzuki Maulani, Rista Nabilah Meiliana, Annisa Merdewiningsi, Andi Mindra, Davin Septian Misbah Abdul Aziz Muhammad Arfah Asis Muhammad Lutfi Muhammad Rijal Muhammad Rijal Mutia Maulida Nasir, Norma Nasruddin Nasruddin Nur Ayu Asrhi Nur Ayu Asrhi Nur Hamadani Nur Nur Hamdani Nur Nur, Nur Hamdani Nurafni Shahnyb Nurafni Shahnyb Nurdyansa Nurul Fathanah Mustamin Nurul Istiqamah Osman, Isnawati Panggabean, Benny Leonard Enrico Paramitha, Aura Rahma Priambodo, Caka Gatot Putra, Sudarmadi Putranto, Samuel Aditya Eko Putri Ayu Lestari Putrinima, Ayudia Qoryn Qamal Qamal Rahma, Nabila Nailatur Rahma, Widya Rahmania Nur Saputra Reinata, Vanya Fara Restu Arsyana Rijal, Muhammad Riyanti, Apriani Rizqya Aufa Nuraini Rofi’i, Agus Rohmah Nur Hidayah Ronald Yehezkiel Sitompul Rozak, Rama Wijaya Abdul Ryan Ferdiana Sari, Sri Kurniyan Satar Satar Sazeli, Aulya Sasikirana Sembiring, Darmawanta Shahnyb, Nurafni Shavi Khalwa Khalisha Simarmata, Victoria Clareva Siti Saidah Soeriakartalegawa, Aldo Pranata Sofyan Sofyan Sumardi . Sumardi Sumardi Suroso Suroso Syahrul Usman Syam, Rahmat Fuadi Syam, Rahmat Fuady Tanniewa, Adam M Taufik , Akbar Taufik, Akbar Tazkillah, Ghina Ajmal Tb, Mar Athul Wazithah Triani, Novita Trianita, Desi Umar, Hendra Velayaty, Ali Akbar Vismania S. Damaianti, Vismania S. Wahab, Andyka Wahyudi, Andi Enal Wiftasya, Najla Wijaya, Neti Septi Wisnu, Basuki Wulandari, Ayu Ratna Wungo, Supriyadi La Yahya, Kurnia Yance Manoppo Yarkuran, Nuru Zahra Hasna Nabilla Zahra, Agifa Faiza Zevi, Fidiya Iryana Zhafira Tsania Rasyiffah Zulkarnain Zulkarnain Zulkarnain Zulkarnain