Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.319
P-Index
This Author published in this journals
All Journal InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) sudo Jurnal Teknik Informatika Hello World Blend Sains Jurnal Teknik Deli Sains Informatika Buletin Utama Teknik Hanif Journal of Information Systems
Mhd. Zulfansyuri Siambaton, Mhd. Zulfansyuri
Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera Utara
Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mechanical Engineering

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
Drone Pemadam Kebakaran dengan Sistem Monitoring Realtime Berbasis Internet of Things Hasyim, Alwi; Siambaton, Mhd. Zulfansyuri; Antoni, Antoni
Hello World Jurnal Ilmu Komputer Vol. 4 No. 3 (2025): Edisi Oktober
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/helloworld.v4i3.960

Abstract

  Kebakaran merupakan bencana yang memerlukan penanganan cepat untuk meminimalkan kerugian material dan risiko korban jiwa. Penelitian ini merancang Drone Pemadam Kebakaran dengan Sistem Monitoring Realtime Berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan komponen utama ESP32 sebagai pengendali utama, Baterai Li-ion 4000mAh sebagai sumber daya, Flame Sensor untuk deteksi api multidirectional, Sensor MPU6050 untuk stabilisasi orientasi drone, Motor Brushless A2212 930KV sebagai penggerak, dan ESC BEC30A 2s-4s untuk kontrol kecepatan motor. Sistem ini memadukan kemampuan deteksi api, pemantauan realtime via IoT, dan memadamkan api dengan air. Data dari sensor flame dan MPU6050 diproses oleh ESP32, lalu dikirim ke antarmuka pengguna melalui jaringan Wi-Fi, menstabilkan diri selama operasi pemadaman berkat integrasi MPU6050. Inovasi ini berpotensi menjadi solusi efektif untuk penanganan awal kebakaran di area berisiko tinggi seperti gedung dan bangunan bertingkat lainnya.
Implementation of Linear Regression Algorithm in a Web-Based Major Prediction System for New Student Applicants at SMK N 1 Percut Sei Tuan Pulungan, Sabrina Meylani; Siambaton, Mhd. Zulfansyuri; Santoso, Heri
Hanif Journal of Information Systems Vol. 3 No. 1 (2025): August Edition
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/hanif.v3i1.47

Abstract

This study aims to develop a web-based major prediction system by applying a linear regression algorithm to enhance transparency and accuracy in the selection process. The system predicts 14 available majors at SMK N 1 Percut Sei Tuan, including: Civil Construction and Housing Engineering, Modeling and Building Information Design, Geomatics Engineering, Electrical Installation Engineering, Electrical Power Network Engineering, Heating, Air Conditioning and Refrigeration Engineering, Audio Video Engineering, Machining Engineering, Welding Engineering, Light Vehicle Engineering, Motorcycle Engineering, Software Engineering, Computer and Network Engineering, and Television Production and Broadcasting. The system uses report card scores from the 5th and 6th semesters of junior high school as predictor variables, including Bahasa Indonesia, Mathematics, Science, and English. The system development method includes data collection through observation, literature study, and interviews, as well as system design using PHP, HTML, JavaScript, MySQL database, and XAMPP. System modeling was carried out using UML (Unified Modeling Language), which includes use case diagrams, sequence diagrams, and activity diagrams. The linear regression algorithm is implemented by calculating subject averages, regression coefficients, and intercepts to predict student acceptance. The results of the study, based on five student data samples, show that M. Dafi and Ahmad Suhendra were not eligible for any major. Adellya Saputri and Alfit Septian were accepted into one major, Television Production and Broadcasting. Meanwhile, Ummi qualified for five majors: Modeling and Building Information Design, Audio Video Engineering, Welding Engineering, Light Vehicle Engineering, and Television Production and Broadcasting.
A Decision Support System for Determining Optimal Concrete Quality Using the Simple Additive Weighting (SAW) Algorithm (Case Study: UISU Concrete Laboratory) Rianto, Muhammad Aulia Abdi; Siambaton, Mhd. Zulfansyuri; Santoso, Heri
Hanif Journal of Information Systems Vol. 3 No. 1 (2025): August Edition
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/hanif.v3i1.48

Abstract

This study aims to design a decision support system to determine the best concrete quality using the Simple Additive Weighting (SAW) algorithm. Concrete is the primary material in construction, possessing various mechanical properties and characteristics that define its quality. At the Concrete Laboratory of Universitas Islam Sumatera Utara (UISU), the determination of concrete quality is still conducted manually, relying on subjective experience, which can lead to inconsistencies in assessment. Therefore, developing a system based on the SAW algorithm is necessary to enhance efficiency and objectivity in selecting the best concrete. The research process begins with data collection on concrete samples, covering parameters such as compressive strength, water volume, setting time, cement content, and aggregate quantity. Each criterion is assigned a weight based on its importance, followed by normalization to align scale values. The SAW algorithm is then applied to calculate the final preference values for each concrete sample, ultimately generating a recommendation for selecting the highest-quality concrete. The study results show that Concrete C achieves the highest final score (0.94706), followed by Concrete A (0.88328) and Concrete B (0.76292). The study concludes that the SAW algorithm effectively enhances objectivity and accuracy in determining the best concrete quality.
Penerapan Algoritma Cart dalam Penentuan Jurusan Siswa di SMA: Studi Kasus SMA Negeri 2 Perbaungan Amanda, Kiki; Saripurna, Darjat; Siambaton, Mhd. Zulfansyuri
Hello World Jurnal Ilmu Komputer Vol. 2 No. 4 (2024): Edisi Januari
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/helloworld.v2i4.404

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi semakin berkembang pesat sehingga wajib bagi kita untuk terus mengikuti kemajuan teknologi tersebut. Perkembangan tersebut telah membawa manusia menentukan tingkat efisien yang tinggi dalam segala bidang. Salah satu bidang yang membutuhkan aplikasi yang dapat menunjang keputusan adalah bidang pendidikan yaitu untuk penentuan jurusan siswa baru. Penentuan jurusan siswa baru adalah proses yang dilakukan sebagai tahapan agar mendapatkan jurusan yang sesuai dengan minat dan kemampuan dari masing-masing siswa. SMA Negeri 2 Perbaungan merupakan salah satu sekolah yang melakukan penjurusan untuk siswa baru, jurusan dibagi menjadi dua yaitu IPA dan IPS. Untuk membantu proses pembagian jurusan penulis menggunakan proses Data Mining yaitu metode klasifikasi dengan Algoritma Classification And Regression Tree (CART). Tujuan dirancangnya sistem ini adalah demi memudahkan pihak sekolah dalam menentukan jurusan siswa. Sistem ini rancang dengan menggunakan sotfware PHP dan database MySQL.
E-Diagnosis Gangguan Kecemasan Menyeluruh Menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto Daivan, Fajri; Saripurna, Darjat; Siambaton, Mhd. Zulfansyuri
Hello World Jurnal Ilmu Komputer Vol. 3 No. 1 (2024): Edisi April
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/helloworld.v3i1.513

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini telah banyak mengalami kemajuan. Banyak inovasi yang telah diciptakan dan dikembangkan mulai dari yang paling sederhana hingga yang paling kompleks. Dengan berkembangnya ilmu-ilmu teknik seperti informatika dan komputer, lahir suatu bentuk kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang disebut Sistem Pakar. Sistem pakar adalah program komputer yang meniru proses berpikir dan pengetahuan pakar dalam memecahkan masalah tertentu. Sistem pakar dapat diterapkan pada berbagai bidang, salah satunya bidang kesehatan. Misalnya dalam mendiagnosis penyakit Gangguan kecemasan menyeluruh. Gangguan kecemasan menyeluruh (Generalized Anxiety Disorder) adalah suatu gangguan psikologis yang berhubungan dengan adanya gangguan mental. Gangguan kecemasan menyebabkan penderitanya mengalami gangguan kecemasan berlebihan, kegelisahan, mudah lelah, kesulitan berkonsentrasi, lekas marah, ketegangan otot, dan gangguan tidur. Tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah mengembangkan sistem pakar yang dapat diakses langsung oleh pengguna demi memudahkan pengguna dalam mengidentifikasi penyakit gangguan kecemasan menyeluruh. Dalam penelitian ini metode pemecahan masalah yang akan digunakan adalah algoritma Fuzzy Inference System (FIS) yang merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk pendukung keputusan. Hasil penelitian yang di dapat berupa sistem yang dapat menghasilkan diagnosis awal yang dapat membantu sesorang dalam mendiagnosis gangguan kecemasan menyeluruh. Dengan membandingkan sistem yang telah dibuat dengan data diagnosis satu pasien yang telah dilakukan secara manual dengan pakar. Dengan kata lain sistem dapat melakukan diagnosis awal terhadap penyakit gangguan kecemasan menyeluruh.
Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Obat di Puskesmas Simpang Limun Kota Medan Damanik, Doni Kusuma; Antoni, Antoni; Siambaton, Mhd. Zulfansyuri
Hello World Jurnal Ilmu Komputer Vol. 3 No. 2 (2024): Edisi Juli
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/helloworld.v3i2.549

Abstract

Perencanaan kebutuhan obat di puskesmas merupakan salah satu aspek penting dan menentukan dalam pengelolaan obat, dimana dengan perencanaan kebutuhan obat yang tepat akan membuat pengadaan menjadi efektif dan efisien sehingga tersedia obat dengan jenis dan jumlah yang cukup sesuai dengan kebutuhan pelayanan kesehatan dengan mutu yang terjamin serta dapat diperoleh pada saat yang diperlukan. Obat digunakan untuk mencegah dan mengobati penyakit serta mengurangi rasa sakit. Oleh karena itu, obat harus dikelola dengan baik, efisien, dan efektif. Pada penelitian ini menggunakan 30 sampel data. Data mining adalah teknik untuk mengolah data agar dapat menemukan pola tersembunyi. Metode K-Means merupakan metode yang digunakan untuk proses klasterisasi pada data yang digunakan. Hasil dari data mining ini bisa digunakan untuk mengambil keputusan di masa mendatang.
Co-Authors Amanda, Kiki Andika Syahputra, Andika Antoni Antoni Daivan, Fajri Damanik, Doni Kusuma Haramaini, Tasliyah Hasyim, Alwi Heri Santoso Lubis, Nadhira Luthfi, Muhammad Azmi Maharudinsah, Maharudinsah Muhammad Fakhriza, Muhammad Nasution, Ghiffari Ikhsan Nasution, Indah Khairani Oris Krianto Sulaiman Pulungan, Sabrina Meylani Rachmat Aulia, Rachmat Rianto, Muhammad Aulia Abdi Ryandi, Essanov Saripurna, Darjat Syahwin, Syahwin