Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.901
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JOIV : International Journal on Informatics Visualization JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Tanjungpura International Journal on Dynamics Economics, Social Sciences, and Agribusiness (TIJDESSA) Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Multidisiplin Indonesia Mekongga: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika
Hafiz Muhardi
Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 43 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 43 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Implementasi Pseudo Random Number Generator (PRNG) dengan Algoritma Linear Congruential Generator (LCG) pada Permainan Mengetik Bertema Candi Prambanan Galih Rizky Fahrezi; Dolly Virgian Shaka Yudha Sakti; Hafiz Muhardi
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 2 (2023): Volume 9 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i2.64713

Abstract

Komputer biasa digunakan untuk kebutuhan sehari-hari. apapun kebutuhan itu pastinya tidak luput dari kebutuhan akan mengetik maupun menekan tombol pada keyboard namun tidak semua orang mampu mengetik dengan cepat. Disaat bersamaan komputer juga digunakan sebagai sarana hiburan seperti bermain game akan tetapi ini menyebabkan hiburan lama seperti kisah rakyat menjadi ditinggalkan. Dikarenakan hal itu dibuatlah sebuah game mengetik bergenre typing game dengan latar belakang cerita rakyat berupa Candi Prambanan. Game akan dikembangkan menggunakan metode Game Development Life Cycle (GDLC) dan juga menggunakan algoritma Linear Congruential Generator (LCG) yang merupakan bagian dari Pseudo Random Number Generator (PRNG) pada permainannya. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adahal para pemain dapat dengan mudah mengerti kisah Candi Prambanan yang disampaikan saat memainkan game mengetik dengan genre typing game ini.
Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Motif Batik pada Aplikasi Computer Vision Berbasis Android Ihsan Maulana; Helen Sastypratiwi; Hafiz Muhardi; Novi Safriadi; Herry Sujaini
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 3 (2023): Volume 9 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i3.69496

Abstract

Batik merupakan bagian dari warisan budaya Indonesia yang memiliki banyak jenis dan corak karena terdapat perbedaan nilai, simbol, makna filosofis, dan strategi adaptasi yang berbeda antara satu masyarakat dengan masyarakat lainnya. Banyaknya variasi pola dalam motif batik membuat pengidentifikasian motif batik menjadi sulit, terutama bagi masyarakat awam. Diperlukanlah inovasi untuk memanfaatkan teknologi guna memperkenalkan motif batik, salah satu caranya adalah dengan memanfaatkan teknologi computer vision. Penelitian ini menggunakan teknik Deep Learning, dengan menerapkan model Convolutional Neural Network (CNN) yang digunakan untuk mengekstraksi citra pada gambar dua dimensi. Data citra yang akan digunakan sebagai objek untuk diklasifikasi adalah motif batik corak insang, dayak, ikat celup, dan megamendung. Pada penelitian ini menggunakan data citra sebanyak 1320 data latih, 80 data validasi, dan 120 data uji. Hasil pengujian pada klasifikasi, saat persentase keempat kelas mencapai 70% (passing grade) pada salah satu kelas maka dapat diklasifikasikan sebagai salah satu dari kelas tersebut. Namun, jika tidak ada satupun kelas yang mencapai passing grade, maka dapat diklasifikasikan sebagai Objek Lainnya. Hasil akhir penelitian menunjukkan bahwa Aplikasi Klasifikasi Motif Batik berbasis Android berhasil berjalan sesuai harapan, baik dari sisi fungsionalitas aplikasi maupun proses klasifikasinya.
Uji Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree Classification Menggunakan Covid-19 Dataset Helen Sastypratiwi; Yulianti Yulianti; Hafiz Muhardi
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 8, No 1 (2022): Volume 8 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v8i1.49841

Abstract

Corona virus yang saat ini terjadi menjadikan perubahan tatanan hidup dalam masyarakat baik di Indonesia maupun luar negeri. Corona virus atau disebut dengan Covid-19 telah banyak memakan korban dari berbagai usia. Oleh karena itu, diperlukan penerapan sistem otomatis dalam sistem deteksi untuk mencegah penyebaran COVID-19 di antara orang-orang. Kecerdasan buatan dapat merupakan alat yang dominan dalam perang melawan krisis COVID-19. Kecerdasan buatan memiliki subdomain seperti machine learning. Mechine learning (ML) dapat membantu dalam mendiagnosis dan memprediksi COVID-19. Dataset Covid-19 sebagai kasus yang digunakan dalam analisis untuk mengkaji perbandingan antar algoritma dalam pembelajaran mesin. Komparasi dilakukan terhadap algoritma Naïve Bayes dan algoritma Decision Tree Classification berdasarkan feature importance yang dimiliki kedua algoritma tersebut. Uji komparasi ini penting agar kedepannya penelitian dapat berjalan lebih baik dengan mengetahui algoritma yang sesuai dan dapat membantu dalam penyelesaian masalah yang akan datang. Dalam penentuan fitur digunakan dua teknik yaitu correlation matrix dan feature importance. Correlation matrix menunjukkan nilai total cases tertinggi dalam korelasi dengan fitur lainnya. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terhadap data Covid-19 global, algoritma Decision Tree lebih baik dibanding dengan algoritma Naïve Bayes.
Aplikasi Pengoreksi Ejaan (Spelling Correction) pada Naskah Jurnal Bidang Informatika dengan N-Gram dan Jaro-Winkler Distance Herry Sujaini; Hafiz Muhardi; Jefri Hasiholan Simanjuntak
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 8, No 2 (2022): Volume 8 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v8i2.48092

Abstract

Kesalahan penulisan atau typographical error adalah hal yang biasa terjadi dalam penulisan suatu dokumen. Namun dalam penulisan dokumen karya ilmiah seperti jurnal penelitian, hal tersebut harus dihindari karena dapat membuat informasi yang disampaikan menjadi tidak jelas ataupun bias. Untuk mengatasi permasalan tersebut dibutuhkan sebuah aplikasi spelling corrector yang mampu mendeteksi typographical error dan dapat memberikan rekomendasi kata yang sesuai. Terdapat banyak metode yang bisa diimplementasikan dalam membangun sebuah aplikasi spelling corrector, diantaranya ialah N-Gram dan Jaro-Winkler Distance. Jaro-Winkler Distance berperan untuk menghitung nilai kemiripan antara kata yang mengalami typographical error terhadap kata pada korpus untuk mencari daftar kata yang paling mendekati. Korpus yang digunakan disusun dari naskah jurnal bidang informatika serta kosa kata KBBI. Kemudian N-Gram digunakan untuk mencari nilai probabilitas kata dengan memperhatikan satu kata sebelum dan satu kata sesudahnya atau yang disebut nilai bigram. Metode-metode tersebut diterapkan pada sebuah aplikasi spelling corrector berbasis web yang dapat mendeteksi kesalahan penulisan dan memberikan rekomendasi perbaikan pada dokumen Microsoft Word (.docx), khususnya dokumen jurnal bidang informatika. Pengujian aplikasi dilakukan dengan 9 jenis kesalahan penulisan. Jumlah kalimat yang diujikan adalah 180 kalimat dan pada tiap kalimat terdapat satu kata yang salah. Pengujian memperoleh hasil yang menyatakan bahwa aplikasi ini memberikan tingkat kesesuaian atau presisi 71,348% dan tingkat kesuksesan 98,449% untuk memberikan satu saran perbaikan kata yang sesuai untuk satu kata yang salah dalam suatu kalimat. Metode-metode tersebut dapat diterapkan untuk memperbaiki typographical error akan tetapi kualitas dan kuantitas korpus sangat berpengaruh pada hasil yang diberikan, sehingga masih sangat dibutuhkan korpus yang lebih baik lagi.
ANALISIS METODE PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMILIH STARTING ELEVEN TIM SEPAKBOLA Pascal Tangkitn Carandas; Arif Bijaksana Putra Negara; Hafiz Muhardi
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 3 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v3i3.3001

Abstract

Setiap pelatih sepakbola menginginkan performa tim yang unggul dan berhasil memenangkan pertandingan. Pemilihan pemain untuk starting eleven menjadi faktor penting dalam mencapai tujuan ini. Namun, keputusan pemilihan pemain sering kali sulit karena memerlukan pemahaman yang mendalam tentang kemampuan dan potensi masing-masing pemain. Keterbatasan dalam menentukan kualitas pemain dapat menghasilkan pemilihan yang tidak sesuai dengan harapan. Penelitian ini mencoba mengatasi masalah tersebut dengan Menganalisis sistem pendukung keputusan (SPK) dengan metode Profile Matching dan Simple Additive Weight (SAW). SPK ini bertujuan membantu pelatih sepakbola dalam memilih starting eleven sesuai kemampuan pemain. Analisis ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan penelitian ini menguji kedua metode tersebut dalam menentukan starting eleven dengan menggunakan simulasi Football Manager. Dengan adanya SPK ini, diharapkan pemilihan starting eleven dapat dilakukan dengan lebih objektif, meningkatkan kualitas tim, dan meningkatkan peluang untuk memenangkan pertandingan.
Improving the Ability of Microsoft Office to Develop Junior High School Student Learning Pratama, Farhan; Dwi Nyoto, Rudi; Tursina; Muhardi, Hafiz; Desepta Isna Ulumi; Yus Sholva
Tanjungpura International Journal on Dynamics Economics, Social Sciences and Agribusiness Vol. 4 No. 2 (2023): Tanjungpura International Journal On Dynamics Economic, Social Sciences and Agr
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/tijdessa.v4i2.42

Abstract

Utilization of Information and Communication Technology (ICT) has touched almost all aspects of people's lives. The application of Information and Communication Technology is prioritized for application in education/learning processes. However, this utilization has not been evenly distributed at all levels of education. In the era of digitalization, the application of Information and Communication Technology in schools is to help them develop their skills later, where almost all lines of work use applications, especially Microsoft Office. Obstacles to the application of Information and Communication Technology include the lack of student skills in using computer applications, like Microsoft excel, Microsoft word and Microsoft power point. Therefore, it is necessary to provide Microsoft Office assistance and training to junior high school students so as to help them improve their skills in using Microsoft Office.
Analisis Pengaruh Penerapan Stopword Removal Pada Performa Klasifikasi Sentimen Tweet Bahasa Indonesia Sherren Jessica Angelina; Arif Bijaksana Putra Negara; Hafiz Muhardi
Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika Vol 1, No 2 (2023)
Publisher : Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jari.v2i1.69680

Abstract

Sehubung dengan mudahnya akses digital seperti penggunaan media sosial twitter, maka setiap individu menjadi lebih bisa untuk saling berinteraksi dalam bertukar pendapat, argumen dan pokok pikiran. Sehingga ketersediaan data untuk dikumpulkan dan diolah menjadi suatu informasi seperti sentimen analisis terasa lebih gampang dan cepat untuk didapatkan. Melalui analisis sentimen atau opinion mining, maka sentimen analisis dapat diklasifikasikan menjadi 3 jenis, yaitu sentimen positif, netral dan negatif.  Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan model klasifikasi dengan performa terbaik dan optimal dalam melakukan klasifikasi sentimen tweet Bahasa Indonesia dan juga untuk mengetahui pengaruh penerapan Stopword Removal dalam membangun model klasifikasi sentimen analisis. Adapun agoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree. Berdasarkan hasil evaluasi, model klasifikasi terbaik pada penelitian ini adalah dengan pengimplementasian algoritma Naïve Bayes tanpa disertai Stopword Removal  dengan nilai f1-score sebesar 71.78%. Sedangkan model klasifikasi terburuk pada penelitian ini adalah pada pengimplementasian algoritma Decision Tree  tanpa disertai Stopword Removal dengan nilai f1-score sebesar 58.08%. Untuk penerapan Stopword Removal, pada algoritma Decision Tree penerapannya lebih memberikan performa optimal jika dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes. Hal ini terlihat dengan terjadinya peningkatan nilai f1-score pada algoritma Decision Tree dan penurunan nilai f1-score pada algoritma Naïve Bayes. Salah satu faktor penurunan ini ialah dikarenakan Stopword Removal dapat mengurangi informasi dan mengubah makna tweet yang diolah dikarenakan ia akan melakukan penghapusan pada kata yang masuk kedalam daftar stoplist, sehingga tweet tersebut kehilangan sentimennya. Ditambah lagi penerapan stoplist NLTK yang digunakan untuk melakukan Stopword Removal pada penelitian ini lebih bekerja optimal pada pengklasifikasian dokumen dibandingkan sentimen.
Aplikasi Ketersediaan Ruangan di Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Rita Wahyuni; Anggi Srimurdianti Sukamto; Hafiz Muhardi
Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika Vol 1, No 1 (2022)
Publisher : Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jari.v1i1.53241

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memberikan kebutuhan akan informasi ruangan yang tersedia di Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura bagi penggunanya dikarenakan informasi masih ditujukan secara manual yang mengharuskan mencari informasi yang tersebar dengan mengecek satu per-satu informasi tersebut lewat pengumuman membuat kurangnya tindakan penyampaian informasi ketersediaan ruangan. Dengan adanya dukungan teknologi informasi saat ini maka dibutuhkanlah sebuah Aplikasi Ketersediaan Ruangan untuk mendapatkan informasi ruangan terkait macam-macam kegiatan belajar dan penggunaan ruangan di setiap program studi. Metodologi penelitian yang dilakukan yaitu studi literatur, analisis kebutuhan, pengumpulan data, perancangan aplikasi sesuai kebutuhan, membangun aplikasi, pengujian sistem dan penarikan kesimpulan. Tujuan penelitian ini adalah membuat Aplikasi Ketersediaan Ruangan yang dapat digunakan untuk penggunanya yaitu mahasiswa, dosen dan staff Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura. Alat dalam Perancangan sistem ini adalah Data Flow Diagram (DFD), untuk Pengujian sistem dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian black box dan User Acceptance Test (UAT). Hasil pengujian black box adalah sistem dapat bekerja dengan baik dalam menangani suatu kemungkinan kesalahan, dan pada pengujian UAT sistem dinilai sudah memberikan hasil yang baik, serta keputusan yang dihasilkan sudah membantu. Secara keseluruhan Aplikasi Ketersediaan Ruangan membantu memberikan informasi dan memudahkan dalam meninjau kelas-kelas yang terpakai serta membantu kerja staff dalam mengelola data kegiatan belajar dan penggunaan ruangan.
Aplikasi Sistem Informasi Inventaris Barang Berbasis Mobile Web pada Toko Alfa Ban Esra Martogi Aprianto Silitonga; Rudy Dwi Nyoto; Hafiz Muhardi
Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika Vol 1, No 1 (2022)
Publisher : Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jari.v1i1.53129

Abstract

Aplikasi sistem informasi inventaris barang berbasis mobile web pada toko alfa ban adalah suatu sistem informasi pengelolaan data oleh pihak toko ban alfa. Sistem ini dibuat untuk membantu pengelolaan toko yang selama ini masih menggunakan pencatatan manual sehingga masih dianggap kurang efisien dalam beberapa hal. Sistem ini dibangun dengan menerapkan teknik mobile web sehingga tampilan web tersebut bisa menyesuaikan dengan berbagai jenis dan ukuran perangkat yang dipakai. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan terstruktur yang menggunakan beberapa alat bantu dan teknik pengerjaan, seperti flowchart, diagram arus data, perancangan basis data dan perancangan antarmuka sistem. Pengujian sistem menggunakan metode Black Box dan UAT ( User Acceptance Test). Hasil dari aplikasi sistem informasi inventaris barang berbasis mobile web pada toko alfa ban dapat membantu dalam pengelolaan data yang mencakup admin, manajer dan karyawan toko ban alfa.
Analisis Sistem Informasi Monitoring Bahan Baku pada Restoran menggunakan Metode PIECES Ramadhani Edo Saputra; Herry Sujaini; Hafiz Muhardi
Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika Vol 1, No 1 (2022)
Publisher : Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jari.v1i1.53227

Abstract

Restoran merupakan sebuah suatu tempat atau bangunan yang diorganisasi secara komersial, yang menyelenggarakan. Pelayanan dengan baik kepada semua tamunya baik berupa makan maupun minum. Dalam melakukan kegiatan, banyak barang yang dipergunakan dalam proses pekerjaan sehingga sering terjadi kesalahan perhitungan stok barang. Oleh karena itu perlu dilakukan perancangan sistem informasi guna memonitoring stok barang. Penelitian ini dilakukan dengan cara observasi dan wawancara langsung ke restoran dan ke pegawai yang bersangkutan dan memperoleh data primer, sekunder dan alat yang digunakan dalam melakukan analisa dan perancangan sistem. Sistem yang dirancang akan dianalisa dengan menggunakan metode Analisa PIECES, dari segi Performance, Information, Economic, Control, Efeciensy, dan Service. Proses sistem terdiri dari pengelolaan data user, barang, supplier, barang masuk dan barang keluar serta pembuatan rekap pengeluaran dan keuangan. Sistem ini dilengkapi dengan sistem peringatan jika ada stok barang dibawah batas minimum. Pengujian pertama dilakukan dengan metode pengujian black box menunjukkan 100% dari 7 kelas uji sistem berjalan dengan hasil 100% berhasil, sedangkan pengujian kedua dilakukan dengan memberikan kuesioner kepada 10 orang pegawai dan manajer restoran. Hasil yang didapat dari pengujian aplikasi menggunakan skala pengukuran Likert ini mendapatkan nilai persentase rata-rata 82%
Co-Authors A. Yani, Dhita Deviacita Al-Abdaliah, Ulfat Anggi Srimurdianti Sukamto Anggi Srimurdianti Sukamto, Anggi Srimurdianti Argo, Hubertus Cahyo Arif Bijaksana Putra Negara Arif Bijaksana Putra Negara Azmi, Amirull Chandra, Eggi Cucu Suhery Desepta Isna Ulumi Desepta Isna Ulumi Dharmawan, Eric Dolly Virgian Shaka Yudha Sakti Dwi Marisa Midyanti Dwi Nyoto, Rudi Elang Derdian Marindani Esra Martogi Aprianto Silitonga Eva Faja Ripanti Fajrie Dwi Oktofri Felik, Felik Galih Rizky Fahrezi Gatoto Widodo Guntur, Arifin Sidiq Tunggal Helen Sasty Pratiwi, Helen Sasty Helen Sastypratiwi Helen Sastypratiwi Helen Sastypratiwi Helen Sastypratiwi, Helen Heri Priyanto, Heri Herry Sujaini Herry Sujaini Herry Sujaini Hersyaputra, Mohamad Syazimmi Hirzen Hasfani Ihsan Maulana Ikhwan Ruslianto Irma Nirmala Islami, Habi Istiyan, Nur Jefri Hasiholan Simanjuntak Karika Sari Kartika Sari Kasliono Kasliono Mandau, M Yunus Marisa Midyanti, Dwi Maulidya, Nurul Fatimah Mauludin, Rizqi Mega Noveanto Mega Noveanto Muhammad Azhar Irwansyah Muhammad Reza Saputra Muniyati, Evi Fathiyah Nadinda, Dara Nindi, Pipin Puspa Nirmala, Irma Novi Safriadi Novi Safriadi Nyoto, Rudi Dwi Pascal Tangkitn Carandas Pratama, Farhan Putra, Rasmi Gumilang Putri, Indira Melinda Rahmi Hidayati Ramadhani Edo Saputra Risqi, Yahya Rita Wahyuni Rudy Dwi Nyoto Rudy Dwi Nyoto, Rudy Dwi Sajid, Fahmi Sari, Dian Aulia Setiawan, Nurul Ivan Sherren Jessica Angelina Sholva, Yus Ss, Renny Wulandari Ss, Renny Wulandari Suhardi Suhardi Syamsul Bahri Syamsul Bahri Tedy Rismawan Tedy Rismawan Tursina Tursina Tursina Uray Ristian Wahyuni, Mirda Wenewasti, Ignatia Tri Yulianti Yulianti Yulianti Yulianti Yulianti Yulianti Yurida, Nur Harsi Yurida, Nur Harsi