Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.578
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Daya Mas : Media Komunikasi dan Informasi Hasil Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Merpati JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Nuansa Informatika Land Journal
Mohamad Nurkamal Fauzan
Universitas Logistik dan Bisnis Internasional
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences

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

Found 8 Documents
Search

 1 
Pelatihan Program SAP Financial Controlling sub Account Receivable (AR) Pada PT. Pos Logistik Indonesia Riani Tanjung; Mohamad Nurkamal Fauzan; Yohanes Casmadi
Merpati: Media Publikasi Pengabdian Kepada Masyarakat Politeknik Pos Indonesia Vol. 4 No. 2 (2023): Merpati
Publisher : LPPM Politeknik Pos Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36618/merpati.v4i2.2783

Abstract

Perkembangan yang pesat dalam dunia usaha mendorong timbulnya kebutuhan akan ketersediaan tenaga kerja yang mampu menyusun laporan keuangan perusahaan serta didukung oleh sistem dan aplikasi yang terintegrasi di dalam suatu perusahaan. Salah satu sistem yang sangat banyak dipergunakan oleh perusahaan - perusahaan saat ini ialah SAP. SAP merupakan perangkat lunak yang bisa digunakan oleh perusahaan besar untuk integrasi bisnis. Fungsi dan kegunaan dari software tersebut yang akan dirasakan manfaatnya oleh penggunanya pun beraneka macam. Sesuai dengan namanya SAP FICO ini terdiri dari dua modul yang saling berkaitan satu dengan yang lainnya yaitu modul Finance atau FI dan juga modul Controlling. Masing-masing modul tersebut digunakan dalam proses keuangan tertentu. PT. Pos Logistik Indonesia resmi berdiri sebagai anak perusahaan dari PT Pos Indonesia (Persero) merupakan salah satu perusahaan di Indonesia yang menggunakan program SAP FICO dalam mengelola operasional bisnis perusahaannya. Pelatihan ini bertujuan agar adanya pemerataan dalam hal kemampuan untuk menggunakan aplikasi SAP FICO Sub AR yang saat ini sudah diimplementasikan oleh PT. Pos Logistik Indonesia serta untuk menambah pemahaman lebih mendalam mengenai penggunaan aplikasi SAP FICO Sub AR di PT.Pos Logistik Indonesia.
Identifikasi Audio Ancaman Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Faris Muhammad Ihsan; Mohamad Nurkamal Fauzan
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10, No 4 (2022)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v10i4.52433

Abstract

Sosial media merupakan sebuah aplikasi yang berbasis internet dan dapat menunjang fungsi interaksi pada masyarakat. Berdasarkan data laporan yang diambil dari Kominfo, terdapat banyak konten negatif yang berisi ujaran kebencian. Berdasarkan masalah tersebut maka akan dibuat sebuah sistem yang bertujuan untuk mendeteksi ancaman terutama pada audio. Sehingga dapat mengurangi dan menyaring konten konten yang berisi suara ancaman. Pada proses pembuatan sistem pendeteksi maka dibutuhkan beberapa sampel data ancaman yang akan diolah. Pengumpulan data akan dilakukan dengan menggunakan Web Scraping pada sosial media twitter.  Setelah terkumpul data akan dilakukan preprocessing. Pengolahan data akan menggunakan metode Convolutional Neural Network. Akurasi yang dihasilkan dengan menggunakan metode CNN tersebut adalah 82%. Model yang didapatkan dari metode tersebut akan digunakan sebagai bahan untuk melakukan prediksi audio ancaman. Audio ancaman akan dilakukan konversi menjadi teks menggunakan speech recognition yang kemudian akan dilakukan presiksi dengan menggunakan model tersebut. Hasil dari prediksi yang dilakukan menghasilkan output berupa ancaman atau bukan ancaman.
SOSIALISASI COA KUARTET DAN EASY COA BAGI SISWA SMK BHAKTI NUSANTARA 666 CILEUNYI Riani Tanjung; Mohamad Nurkamal Fauzan
JURNAL DAYA-MAS Vol. 10 No. 1 (2025): JURNAL DAYA-MAS
Publisher : Universitas Merdeka Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33319/dymas.v10i1.163

Abstract

This community service program aims to enhance students' understanding of the Chart of Accounts (CoA) through educational innovation using CoA Quartet learning media and Easy CoA. SMK Bhakti Nusantara Cileunyi, located in Bandung Regency, West Java, is an educational institution offering an Accounting and Financial Institution program. Despite being equipped with various facilities and professional educators, students still face challenges in grasping basic accounting concepts, particularly the CoA. This is attributed to conventional teaching methods that are less interactive and fail to create engaging and inspiring learning experiences. To address these issues, we propose the use of CoA Quartet, an enjoyable educational card game, and Easy CoA, a technology-based application that helps students understand CoA more practically and comprehensively. The conclusion from the use of COA Quartet and Easy COA as learning media has proven effective in enhancing the understanding of SMK Bhakti Nusantara 666 Cileunyi students regarding the Chart of Accounts (CoA) material. This is evidenced by a significant increase in average scores and a significant decrease in score variation among students. This learning media is very good to be included in regular learning.
IoT and Water Consumption Forecasting: A Green Accounting Study at a Coffee Shop in Cimahi: IoT dan Peramalan Konsumsi Air: Studi Akuntansi Hijau di Kedai Kopi Cimahi Mohamad Nurkamal Fauzan; Riani Tanjung
NUANSA INFORMATIKA Vol. 19 No. 2 (2025): Nuansa Informatika 19.2 Juli 2025
Publisher : FKOM UNIKU

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25134/ilkom.v19i2.366

Abstract

Uncontrolled water consumption is a serious challenge, especially in small businesses like coffee shops. Excessive water use can lead to waste and financial losses. To address this issue, IoT (Internet of Things) technology and data analysis are applied to monitor and predict water consumption. In this study, predictive models such as Random Forest, XGBoost, and LSTM are used to analyze water consumption data. The results show that Random Forest has the best performance with the lowest prediction error and the highest R-squared value, indicating this model’s capability to explain nearly all the variance in water consumption data. Random Forest and XGBoost perform well as they can handle data with non linear features and complex interactions, while LSTM's lower performance is likely due to limited data and suboptimal hyperparameter tuning. The implementation of green accounting in this system enables effective tracking of water consumption costs. Suggested improvements include further exploration of LSTM hyperparameters, the use of ensemble techniques, and cost sensitivity analysis for water-saving policy decisions. This model is expected to provide an effective water saving solution for coffee shop owners.
KLASIFIKASI KONDISI CUACA JALAN RAYA BERBASIS CITRA CCTV MENGGUNAKAN VISION TRANSFORMER Gilang Andhika Buwana; Mohamad Nurkamal Fauzan
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 11 No. 1 (2026): April 2026
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v11i1.1719

Abstract

Kondisi cuaca, khususnya hujan, merupakan faktor penting yang memengaruhi keselamatan dan kelancaran lalu lintas jalan raya. Informasi cuaca yang tersedia saat ini umumnya bersifat regional dan belum sepenuhnya merepresentasikan kondisi aktual di lokasi tertentu secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi cuaca jalan raya berbasis citra CCTV menggunakan Vision Transformer (ViT). Dataset yang digunakan merupakan gabungan citra CCTV jalan raya dan dataset DAWN untuk mengatasi permasalahan ketidakseimbangan kelas. Dataset akhir terdiri atas dua kelas, yaitu cerah dan hujan, dengan jumlah masing-masing 325 citra. Seluruh citra melalui tahapan preprocessing berupa resizing, normalisasi, dan augmentasi data pada data latih. Model Vision Transformer base patch16-224 dengan bobot pretrained digunakan dengan skema pembekuan backbone dan pelatihan lapisan classifier selama 15 epoch. Hasil evaluasi menunjukkan model mencapai akurasi sebesar 88% dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang seimbang pada kedua kelas. Hasil ini menunjukkan bahwa Vision Transformer efektif digunakan untuk klasifikasi kondisi cuaca jalan raya berbasis citra CCTV dan berpotensi dikembangkan sebagai sistem informasi cuaca berbasis visual yang mendekati real-time.
IMPLEMENTASI MEDIA PEMBELAJARAN COA INTERAKTIF UNTUK MENINGKATKAN LITERASI AKUNTANSI SISWA SMK PGRI 2 CIMAHI Riani Tanjung; Mohamad Nurkamal Fauzan; Surya Ramadhan Noor
JURNAL DAYA-MAS Vol. 11 No. 1 (2026): JURNAL DAYA-MAS
Publisher : Universitas Merdeka Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33319/dymas.v11i1.208

Abstract

This community service program aims to enhance students’ accounting literacy through the implementation of interactive learning media combining game-based and digital applications, namely COA Quartet and Easy COA. The program was conducted at SMK PGRI 2 Cimahi involving 103 students from the Accounting and Financial Institution Department. The activity consisted of several stages: socialization, training, implementation of learning media, and evaluation through pre-test and post-test assessments. The results indicate a significant improvement in students’ conceptual understanding and practical ability to identify and classify accounting accounts. The average score increased from 61 in the pre-test to 84 in the post-test, while the standard deviation decreased from 9 to 6, reflecting a more even distribution of student achievement. Beyond cognitive gains, the program fostered accounting literacy through collaborative, engaging, and interactive learning experiences. Therefore, COA Quartet and Easy COA are proven to be effective and suitable for integration into accounting instruction at the vocational school level.
Literatur Review Dalam Memprediksi Harga Jagung Untuk Pakan Ternak Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Mohamad Nurkamal Fauzan; Ririn Indriyani
Jurnal Dinamika Informatika Vol. 14 No. 2 (2025): Vol. 14 No. 2 (2025)
Publisher : Program Studi Informatika Universitas PGRI Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31316/jdi.v14i2.243

Abstract

Penelitian ini merupakan tinjauan literatur yang mengkaji penerapan metode Fuzzy Time Series dalam memprediksi harga jagung sebagai pakan ternak. Fluktuasi harga jagung yang tinggi dan sulit diprediksi menjadi tantangan yang perlu diatasi. Melalui analisis literatur dan di tinjau dengan menggunakan tools publish or perish, penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Fuzzy Time Series telah banyak digunakan dan terbukti efektif dalam memprediksi harga jagung dengan berbagai pendekatan seperti mechine learning. Metode ini mampu mengatasi fluktuasi harga jagung dan memberikan prediksi yang lebih akurat dibandingkan metode lainnya. Hasil tinjauan literatur ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang penggunaan metode Fuzzy Time Series dalam prediksi harga jagung untuk pakan ternak, dan dapat menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut dalam bidang ini.
EVALUASI IMPLEMENTASI CORETAX MENGGUNAKAN TRIANGULASI KUANTITATIF BERBASIS KUISIONER DAN ANALISIS SENTIMEN INDOBERT Riani Tanjung; Mohamad Nurkamal Fauzan; Jaka Maulana
LAND JOURNAL Vol. 7 No. 2 (2026): Juli 2026
Publisher : Universitas Logistik dan Bisnis Internasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47491/landjournal.v7i2.4754

Abstract

The digitalization of Indonesia’s tax administration through the CoreTax Administration System represents a strategic effort by the Directorate General of Taxes to enhance operational efficiency and taxpayer compliance. However, early implementation has faced various technical and administrative challenges, including server instability, longer processing times, and additional overtime for accountants and tax consultants. This study evaluates the effectiveness of CoreTax using a quantitative triangulation approach that integrates questionnaire data with IndoBERT-based sentiment analysis of 10,084 public tweets collected between December 2024 and March 2025. The Wilcoxon signed-rank test indicates a significant decrease in SPT reporting efficiency and an increase in overtime during the transition phase. Sentiment analysis results show a dominant 64.7% negative sentiment that gradually declined over time, reflecting users’ adaptation to the new system. The IndoBERT classification model achieved 91.7% accuracy and a 0.903 macro-F1 score, confirming strong model reliability. Integration of both datasets reveals a consistent interpretation that CoreTax performance improves after initial adjustment. These findings highlight the importance of system quality enhancement and continuous sentiment monitoring to ensure sustainable digital tax adoption in Indonesia.
Co-Authors Faris Muhammad Ihsan Gilang Andhika Buwana Jaka Maulana Riani Tanjung Riani Tanjung Riani Tanjung Rima Sundari Ririn Indriyani Surya Ramadhan Noor Yohanes Casmadi