Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Abdidas Jurnal Minfo Polgan (JMP) JURNAL SIPISSANGNGI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Muhammad Arafah
Universitas Teknologi Akba Makassar
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Education Health Professions Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Pemanfaatan Content Management System sebagai Media Informasi bagi Sivitas Akademika di Perguruan Tinggi Sumardin Sumardin; Agus Halid; Fitriana M Sabir; Pasnur Pasnur; Andi M Yusuf; Tatik Maslihatin; Muhammad Arafah; Ilham Ilham; Muhajirin Muhajirin; Khaidir Rahma Nasir; Randy Angriawan; Butsiarah Butsiarah; Andi Maulidinnawati Abdul Kadir Parewe
Jurnal Abdidas Vol. 4 No. 2 (2023): April, Pages 121 - 220
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/abdidas.v4i2.766

Abstract

Pemanfaatan teknologi telah berperan penting dalam membantu menyelesaikan aktivitas keseharian, sehingga sangat memudahkan dalam bekerja contohnya seperti dalam mengolah data, proses perhitungan yang cepat, dan membuat materi mengajar serta membuat suatu aplikasi (sistem informasi) dengan beberapa aplikasi sesuai fungsi sebagai alat bantu guna efisiensi waktu kerja. Metode yang digunakan yaitu dengan metode tutorial sebaya pada sistem informasi dibuat dengan aplikasi Word Press sebagai alat bantu untuk memudahkan dalam membuat aplikasi yaitu web site profil kampus salah satunya yang berfungsi untuk memperkenalkan kampus dengan beberapa informasi yang sehubungan dengan profil kampus. Memudahkan admin kampus/pengguna dalam memberikan informasi secara online. Aplikasi WordPress memiliki ke unggulan utama yaitu terdapat tema atau template web site yang dapat pilih sesuai selera dan WordPress mudah disesuaikan tanpa coding sehingga dapat diterapkan dengan mudah dan dipelajari oleh orang awam atau pengguna bukan di bidang teknologi secara autodidak. Hasil yang diharapkan dengan penerapan aplikasi WordPress mampu membantu admin kampus/pengguna dalam membuat web site informasi online. Dengan adanya kegiatan ini diharapkan pengguna yaitu admin kampus aktif dalam memberikan informasi seputar profil kampus dan beberapa informasi lain mencakup isi kampus seperti informasi kegiatan, libur kampus, pengisian KRS sesuai waktu yang telah ditetapkan secara online dan tepat waktu.
Penerapan Kecerdasan Buatan Pada Chatbot WhatsApp Sebagai Asisten Belajar Virtual Andis Andis; Pasnur Pasnur; Andi Sumardin; Muhammad Arafah; Tatik Maslihatin; Ilham Ilham; Andi Maulidinnawati Abdul Kadir Parewe; Fitriana M. Sabir; Nurzaenab Nurzaenab
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13872

Abstract

ChatGPT merupakan salah satu aplikasi artificial intelligence generative yang sangat populer saat ini. ChatGPT memiliki versi gratis dan premium. ChatGPT versi gratis sangat diminati karena dapat digunakan tanpa mengeluarkan biaya berlangganan. Akan tetapi, ChatGPT versi gratis memiliki keterbatasan, yaitu tidak mampu menjawab pertanyaan yang terkait dengan data setelah bulan September 2021. Hal tersebut akan mengurangi efektivitas ChatGPT apabila diimplementasikan sebagai asisten belajar virtual. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan kecerdasan buatan pada chatbot WhatsApp sebagai asisten belajar virtual. Penelitian ini mengusulkan perluasan Application Programming Interface (API) OpenAI dengan menggunakan teknik web scraping, sehingga mampu menemukan data terbaru yang tidak dapat ditemukan oleh ChatGPT versi gratis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode dan sistem yang diusulkan mampu menjawab pertanyaan dengan baik termasuk pertanyaan yang terkait dengan data setelah bulan September 2021. Waktu rata-rata yang diperlukan oleh sistem usulan untuk menjawab pertanyaan adalah 20 detik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem usulan layak untuk diimplementasikan sebagai asisten belajar virtual.
PENDAMPINGAN ATRAKSI WISATA MAMPIE PADA KELOMPOK SADAR WISATA SAHABAT PENYU DESA GALESO Basri Basri; Nur Hafsah Yunus; Muhammad Arafah; Muh. Fauzan Amiruddin
JURNAL SIPISSANGNGI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4, No 2 (2024): Sipissangngi Volume 4, Nomor 2, Juni 2024
Publisher : Lembaga Penelitan dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jurnal.v4i2.5101

Abstract

Desa Galeso di Kabupaten Polewali Mandar, penerima Anugerah Desa Wisata (ADWI) kategori berkembang tahun 2021, memiliki potensi wisata utama berupa pantai dan atraksi konservasi serta edukasi penyu. Evaluasi menunjukkan bahwa desa ini belum memiliki strategi promosi dan penambahan atraksi yang efektif untuk meningkatkan kunjungan wisata. Program Pemberdayaan Masyarakat yang dilakukan oleh tim pelaksana bertujuan mengimplementasikan teknologi Augmented Reality (AR) untuk mengembangkan atraksi wisata di Desa Galeso. Langkah-langkahnya meliputi evaluasi efektivitas atraksi wisata sesuai indikator ADWI, pendampingan penerapan AR yang diintegrasikan dengan aplikasi berbasis website, pengenalan keterampilan IT dalam pengelolaan teknologi informasi, serta pelatihan jurnalistik untuk publikasi mandiri. Pendekatan terbukti dapat meningkatkan keterampilan dan kemandirian kelompok sadar wisata dalam promosi wisata berbasis teknologi. Hasil kegiatan termasuk pembuatan aplikasi EDU PENYU sebagai atraksi eduwisata berbasis teknologi, yang telah didiseminasikan dan memberikan dampak positif. Pendekatan teknologi ini potensial untuk meningkatkan Pendapatan Asli Desa dan kesejahteraan masyarakat.
GraphSAGE with Positive-Unlabeled Learning for Spatial Classification of Imbalanced Geospatial Data M. Yudi Al Fiqran; Nurwafiqah; Muhammad Arafah; Tatik Maslihati
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 26 No. 1 (2026): JICT-IKMI, July , 2026
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v26i1.381

Abstract

Spatial classification dengan ketidakseimbangan kelas yang sangat tinggi (extreme class imbalance) serta tidak tersedianya label negatif (missing negative labels) masih menjadi tantangan mendasar dalam machine learning, khususnya pada aplikasi geospasial yang hanya memiliki sampel positif yang dapat diverifikasi, sementara label negatif tidak dapat dipastikan. Penelitian ini mengembangkan sebuah framework klasifikasi baru yang mengintegrasikan GraphSAGE (Graph Sample and Aggregate) dengan Positive-Unlabeled (PU) Learning untuk mengatasi dua permasalahan utama, yaitu ketergantungan spasial yang sering diabaikan oleh metode machine learning tradisional dan tidak tersedianya sampel negatif yang telah terverifikasi. Framework yang diusulkan divalidasi menggunakan dataset nyata mineral prospectivity mapping yang terdiri atas 14.399 sampel spasial, 28 fitur multisumber yang diekstraksi dari data Landsat-8, ASTER, DEM, dan data struktural, dengan rasio ketidakseimbangan kelas sebesar 1:684. Metodologi yang diterapkan mencakup konstruksi graf spasial menggunakan k-Nearest Neighbors, arsitektur GraphSAGE tiga lapis untuk melakukan agregasi informasi dari lingkungan (neighborhood aggregation), serta PU Learning dengan weighted loss function sehingga proses pelatihan dapat dilakukan tanpa memerlukan label negatif. Selain itu, ensemble yang terdiri atas tiga model digunakan untuk memberikan uncertainty quantification. Hasil penelitian menunjukkan nilai AUC-ROC sebesar 0,973 dan AUC-PR sebesar 0,304, yang melampaui kinerja Random Forest (0,812), XGBoost (0,831), dan GCN (0,854) dengan peningkatan sebesar 14–17%. Model yang diusulkan berhasil mengidentifikasi 407 prediksi dengan tingkat kepercayaan tinggi (high-confidence predictions) yang mencakup sekitar 1% wilayah penelitian, dengan 67% sampel positif terverifikasi berada pada zona dengan tingkat kepercayaan tinggi tersebut. Temuan ini menunjukkan bahwa pemodelan spasial berbasis graf yang dipadukan dengan PU Learning efektif dalam mengatasi permasalahan extreme class imbalance dan missing negative labels pada tugas spatial classification geospasial.
Co-Authors A Sumardin Agus Halid Andi M Yusuf Andi Maulidinnawati Abdul Kadir Parewe Andis Andis Basri Basri Butsiarah Fitriana M Sabir Fitriana M. Sabir Ilham Ilham Khaidir Rahma Nasir M. Yudi Al Fiqran Muh. Fauzan Amiruddin Muhajirin, Muhajirin Nur Hafsah Yunus MS Nurwafiqah Nurzaenab Nurzaenab Pasnur Pasnur Randy Angriawan Tatik Maslihati Tatik Maslihatin