Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
6.732
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Riau Journal of Computer Science IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi JURTEKSI Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal Zonasi: Jurnal Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Pengabdian Masyarakat Multidisiplin Jurnal Ilmu Komputer Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Teknik Informatika J-COSCIS : Journal of Computer Science Community Service JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat SATIN - Sains dan Teknologi Informasi RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Mhd. Arief Hasan, Mhd. Arief
Universitas Lancang Kuning
Aerospace Engineering Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 57 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 57 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
PENINGKATAN KETERAMPILAN DESAIN GRAFIS BERBASIS AI MELALUI PELATIHAN PENGGUNAAN MIDJOURNEY PADA SISWA JURUSAN REKAYASA PERANGKAT LUNAK DI SMK NEGERI 8 PEKANBARU Fajrizal; Ahmad Zamsuri; Mhd Arief Hasan
J-COSCIS : Journal of Computer Science Community Service Vol. 5 No. 2 (2025): J-COSCIS : Journal of Computer Science Community Service
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/np1yqq20

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pelatihan penggunaan teknologi MidJourney berbasis AI dalam pembuatan desain grafis di SMK Negeri 8 Pekanbaru, khususnya untuk siswa jurusan Rekayasa Perangkat Lunak. Analisis situasi menunjukkan bahwa peserta didik memiliki keterbatasan dalam memahami dan mengaplikasikan teknologi AI dalam desain grafis. Solusi yang ditawarkan adalah pelatihan penggunaan MidJourney untuk meningkatkan kreativitas dan keterampilan teknis peserta dalam desain. Pelatihan dilakukan dengan pendekatan praktikal, mencakup pengenalan platform, pembuatan desain berbasis prompt, serta praktik mandiri dengan pendampingan. Hasil dari kuisioner yang dibagikan sebelum dan sesudah pelatihan menunjukkan peningkatan signifikan dalam keterampilan peserta. Sebelum pelatihan, pemahaman peserta mengenai AI berada pada 50%, namun setelah pelatihan meningkat menjadi 86%. Kemampuan menggunakan MidJourney meningkat dari 44% menjadi 80%, dan kreativitas peserta mengalami peningkatan dari 56% menjadi 84%. Umpan balik dari peserta menunjukkan kepuasan terhadap materi yang diberikan, meskipun ada saran terkait durasi pelatihan dan penyediaan materi lanjutan. Secara keseluruhan, pelatihan ini berhasil memperkenalkan teknologi AI kepada peserta didik dan memberikan dampak positif terhadap pengembangan keterampilan desain grafis berbasis digital.
Aplikasi Keamanan Data Berbasis Web Menggunakan Algoritma AES 128 Untuk Enkripsi Dan Dekripsi Data Aprizald, Aprizaldi; Hasan, Mhd Arief; Setiawan, Debi
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 2 No. 2 (2022)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v2i2.225

Abstract

Folio Sheeter Division is a division of PT. Indah Kiat Pulp And Paper, which is located in Siak Regency, which is one of the leading paper mills in Riau Province. The Folio Sheeter Division requires an application that can process production data. The application can only be accessed internally, the production process is a company secret because in production there are several mix processes or mix formulations of quality and production quality so that the materials and data are not published. The process is digital text that is encrypted by user to user. Every production result, the supervisor will inform the assistant about the combination of the mix of production materials that will be processed to carry out production according to what consumers want. From the author's observations at the research site that the information shared by supervisors can be read by all employees or staff, this information can be seen clearly by users or staff who are not interested so that the production and process data can be known by other staff who are not interested, so it is possible that the data could be given to irresponsible parties. The types of data or files that exist are in the form of data records and supporting document files such as doc, xls and pdf. Production data will be encrypted with cryptographic techniques so that production data cannot be seen by others but the user himself or the user who is permitted in the form of decryption who can access it. Notification of information to staff or assistants is still fairly manual, because the provision of information in paper form and easily read by others. For this reason, the authors are interested in using the AES 128 algorithm to encrypt and decrypt data so that the process and production results in the form of data can be maintained.
PELATIHAN PEMBUATAN WEBSITE ECOMMERCE BERBASISKAN WOOCOMMERCE PADA SISWA SMK KOTA PEKANBARU Nurliana Nasution; Feldiansyah Bakri Nasution; Mhd Arief Hasan
J-COSCIS : Journal of Computer Science Community Service Vol. 4 No. 1 (2024): J-COSCIS : Journal of Computer Science Community Service
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/jcoscis.v4i1.15327

Abstract

Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) yang bertujuan untuk memberikan pelatihan pembuatan web toko online menggunakan WooCommerce kepada siswa SMK N 8 Pekanbaru. Pelatihan ini didanai oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning melalui SKIM APBF Genap 2022/23. Metode pelaksanaan kegiatan meliputi pemaparan teori, demonstrasi, dan praktik langsung oleh peserta.Sebanyak sepuluh orang siswa dari program studi Rekayasa Perangkat Lunak SMK N 8 Pekanbaru bersama dengan seorang guru pendamping hadir dalam pelatihan ini. Kegiatan dimulai dengan pembukaan oleh Ketua Pengabdian Masyarakat, Dr. Nurliana Nasution, ST, M.Kom, yang memberikan sambutan dan tujuan kegiatan. Dilanjutkan dengan kegiatan workshop oleh Mhd Arief Hasan M.Kom, yang merupakan ahli dalam bidang WooCommerce. Peserta diberikan materi dan panduan langkah demi langkah tentang cara membuat web toko online menggunakan WooCommerce. Mereka diajarkan tentang e-commerce, instalasi XAMPP, WordPress, dan WooCommerce. Selanjutnya, peserta mempraktikkan pembuatan toko online dengan studi kasus toko komputer. Melalui pendekatan praktis dan interaktif, peserta berhasil membuat toko online mereka sendiri dengan percaya diri. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sekitar 90 persen peserta memahami dan mampu mempraktikkan pembuatan toko online menggunakan WooCommerce. Pelatihan ini memberikan dampak positif bagi kemajuan teknologi informasi di kalangan siswa SMK N 8 Pekanbaru dan mendukung pengembangan sektor e-commerce di wilayah tersebut. Kegiatan ini tidak hanya memberikan pengetahuan dan keterampilan teknis, tetapi juga meningkatkan semangat belajar dan semangat berinovasi peserta. Penyampaian sertifikat pelatihan menjadi bukti konkrit atas kemampuan yang mereka peroleh dalam menghadapi tantangan di era digital.
PENINGKATAN KETERAMPILAN REKAYASA PERANGKAT LUNAK : PELATIHAN DESAIN TEMPLATE BOOTSTRAP DI SMK NEGERI 8 KOTA PEKANBARU Nasution, Nurliana; Nasution, Feldiansyah; Hasan, Mhd Arief; Alfajar, Muhammad
J-COSCIS : Journal of Computer Science Community Service Vol. 4 No. 2 (2024): J-COSCIS : Journal of Computer Science Community Service
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/jcoscis.v4i2.18995

Abstract

Program pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan keterampilan rekayasa perangkat lunak siswa di SMK Negeri 8 Kota Pekanbaru melalui pelatihan desain template menggunakan Bootstrap. Dalam konteks visi SMK Negeri 8, yang menargetkan menghasilkan lulusan teknologi informasi yang terampil dan dapat bersaing secara global, pelatihan ini diinisiasi sebagai solusi terhadap tantangan utama, yaitu kurangnya keterampilan desain web yang relevan dan akses terbatas terhadap materi terkini.Melalui dana dari Fakultas Ilmu Komputer UNILAK melalui skema APBF Semester Gasal 2023/24, program ini dapat diwujudkan. Pelatihan intensif mencakup pemahaman konsep desain web responsif, penggunaan Bootstrap, dan praktik terbaik industri. Evaluasi formatif dan sumatif dilakukan untuk mengukur pemahaman peserta, dan hasilnya menunjukkan peningkatan signifikan, dengan 85% peserta dapat memahami dan mengimplementasikan pembuatan template Bootstrap. Kemitraan yang solid dengan SMK Negeri 8 Pekanbaru menjadi kunci kesuksesan program ini. Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada Fakultas Ilmu Komputer UNILAK atas dukungan finansialnya dan kepada SMK N 8 Pekanbaru atas kerjasama yang erat. Hasil positif ini memberikan kontribusi pada pencapaian visi sekolah dan membuka peluang bagi siswa untuk bersaing dalam dunia teknologi informasi yang terus berkembang. Program ini juga menunjukkan model kolaboratif yang dapat diadopsi oleh lembaga pendidikan untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan mempersiapkan generasi muda menghadapi tuntutan industri.
HEART DISEASE RISK PREDICTION: EVALUATING MACHINE LEARNING ALGORITHMS WITH FEATURE REDUCTION USING LDA Nasution, Nurliana; Nasution, Feldiansyah; Hasan, Mhd Arief
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 1 (2024): Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i1.3498

Abstract

Abstract: Heart disease is one of the leading causes of death worldwide, making early detection and accurate diagnosis crucial for reducing mortality rates and improving patient outcomes. This study aims to evaluate the effectiveness of four machine learning algorithms—Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbors (KNN)—in predicting heart disease, with a focus on enhancing model performance using Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature reduction. Among the models, SVM achieved the highest accuracy at 84.24%, followed by Logistic Regression at 83.70%. Although Random Forest and KNN showed lower accuracies, all models benefited from LDA's dimensionality reduction. This study suggests that SVM, combined with LDA, offers an optimal solution for early and accurate heart disease prediction in the healthcare industry.             Keywords: feature reduction; heart disease; linear discriminant analysis (LDA); machine learning; SVM  Abstrak: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, sehingga deteksi dini dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka kematian dan meningkatkan hasil pengobatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas empat algoritma pembelajaran mesin—Regresi Logistik, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN)—dalam memprediksi penyakit jantung, dengan fokus pada peningkatan kinerja model menggunakan Analisis Diskriminan Linear (LDA) untuk reduksi fitur. Di antara model yang diuji, SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 84,24%, diikuti oleh Regresi Logistik dengan 83,70%. Meskipun Random Forest dan KNN menunjukkan akurasi yang lebih rendah, semua model memperoleh manfaat dari reduksi dimensi yang diberikan oleh LDA. Studi ini menunjukkan bahwa SVM yang dikombinasikan dengan LDA merupakan solusi optimal untuk prediksi penyakit jantung secara dini dan akurat dalam industri kesehatan. Kata kunci: linear discriminant analysis (LDA);  machine learning; penyakit jantung; reduksi fitur; SVM.
PREDICTING FUTURE ENROLLMENT TRENDS AT UNIVERSITAS LANCANG KUNING USING ARIMA AND LSTM MODELS Sutejo, Sutejo; Fadrial, Yogi Ersan; Sadar, M.; Hasan, Mhd Arief
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i3.3865

Abstract

Abstract: This research is driven by the challenges faced by Universitas Lancang Kuning (UNILAK) in attracting applicants amidst intense competition, especially after the government's policy opened independent pathways to State Universities (PTN) from 2022-2023, which impacted private university applicant numbers. To address this and support strategic planning, this study aims to predict the trend of prospective students applying to all study programs at UNILAK for the period 2025-2027. Two time series models were employed: ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) and LSTM (Long Short-Term Memory). Applicant data from 2019 to 2024 was used to build the model. The Augmented Dickey-Fuller (ADF) test confirmed the data's stationarity with a p-value of 0.0. ACF and PACF analyses determined the ARIMA parameters as p=1, d=1, q=1. The LSTM model was trained to capture more complex data patterns. ARIMA predictions for 2025, 2026, and 2027 are 3298.66, 3362.33, and 3371.30, respectively. LSTM predictions for the same years are 3335.64, 3476.52, and 3518.42. Evaluation using Root Mean Squared Error (RMSE) showed ARIMA (RMSE=588.72) to be more accurate than LSTM (RMSE=653.96). Nevertheless, LSTM provided a more optimistic prediction. This study concludes that ARIMA is better suited for short-term planning, while LSTM can be used for more ambitious long-term strategies. Keywords: arima; LSTM; applicants; prediction; university Abstrak: Penelitian ini didorong oleh tantangan Universitas Lancang Kuning (UNILAK) dalam menarik pendaftar di tengah persaingan ketat, khususnya setelah kebijakan pemerintah membuka jalur mandiri ke Perguruan Tinggi Negeri (PTN) sejak 2022-2023, yang menyebabkan penurunan jumlah pendaftar di universitas swasta. Untuk mendukung perencanaan strategis, studi ini bertujuan memprediksi tren jumlah calon mahasiswa yang mendaftar ke seluruh program studi di UNILAK untuk periode 2025-2027.Dua model deret waktu digunakan: ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) dan LSTM (Long Short-Term Memory). Data jumlah pendaftar dari 2019 hingga 2024 digunakan untuk membangun model. Uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) menunjukkan data stasioner dengan p-value 0,0. Analisis ACF dan PACF menentukan parameter ARIMA sebagai p=1, d=1, q=1. Model LSTM dilatih untuk menangkap pola data yang lebih kompleks.Prediksi ARIMA untuk 2025, 2026, dan 2027 adalah 3298.66, 3362.33, dan 3371.30. Prediksi LSTM untuk tahun yang sama adalah 3335.64, 3476.52, dan 3518.42. Evaluasi menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE) menunjukkan ARIMA (RMSE=588.72) lebih akurat daripada LSTM (RMSE=653.96). Meskipun demikian, LSTM memberikan prediksi yang lebih optimis. Studi ini menyimpulkan ARIMA lebih cocok untuk perencanaan jangka pendek, sementara LSTM dapat digunakan untuk strategi jangka panjang yang ambisius. Kata kunci: arima; LSTM; pendaftar; prediksi; universitas 
Pelatihan Pengembangan Game Dengan Unreal Engine Sebagai Solusi Peningkatan Keterampilan Teknologi di SMK N 8 Pekanbaru Nasution, Nurliana; Nasution, Feldiansyah; Hasan, Mhd Arief; Fajar, Muhammad Al
Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal Vol. 8 No. 1 (2025): Januari 2025
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurdimas.v8i1.3519

Abstract

SMK N 8 Pekanbaru faces challenges in preparing students to enter the rapidly growing game industry. Students require specialized skills in game development, such as programming, graphic design, and animation, which are not adequately covered in the school’s current training programs. To address this issue, the community service team proposed game development training using Unreal Engine, a beginner-friendly game engine with exceptional visual capabilities. The training was conducted in several stages, including material preparation, hands-on practice, and evaluation. The material was tailored to align with the student's comprehension levels, while the hands-on sessions allowed participants to directly practice game creation with intensive guidance from the team. Evaluation was conducted using pre-tests and post-tests to measure the participants' improvement. Additionally, the training aimed to help students explore career opportunities in the game industry and enhance their technical skills to meet industry demands. With the support of a developer community and the ease of use of Unreal Engine, students can continue to learn and refine their skills in the future. This program is expected to have a positive impact by equipping students with relevant job-market skills and enabling them to create new opportunities in the game industry.Keywords: game development; technical skills; training; unreal engine; vocational school students Abstrak: SMK N 8 Pekanbaru menghadapi tantangan dalam mempersiapkan siswa untuk memasuki industri game yang berkembang pesat. Siswa membutuhkan keterampilan khusus dalam pengembangan game, seperti pemrograman, desain grafis, dan animasi, yang belum tercakup secara memadai dalam pelatihan sekolah. Untuk mengatasi masalah ini, tim pengabdian masyarakat mengusulkan pelatihan pembuatan game menggunakan Unreal Engine, sebuah game engine yang ramah pemula namun memiliki kemampuan visual yang luar biasa. Pelatihan ini dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu penyusunan materi, praktik langsung, dan evaluasi. Penyusunan materi dirancang untuk memastikan kelayakan dan kesesuaian dengan tingkat pemahaman siswa. Sesi praktik menggunakan pendekatan hands-on yang memungkinkan siswa langsung mempraktikkan pembuatan game dengan bimbingan intensif dari tim. Evaluasi dilakukan melalui pre-test dan post-test untuk mengukur peningkatan pemahaman peserta. Selain itu, pelatihan ini bertujuan untuk membantu siswa membuka peluang karier di industri game dan meningkatkan keterampilan teknis mereka sesuai kebutuhan industri. Dengan dukungan komunitas pengembang dan kemudahan penggunaan Unreal Engine, siswa dapat terus belajar dan mengembangkan keterampilan mereka di masa depan. Program ini diharapkan dapat memberikan dampak positif dalam membekali siswa dengan keterampilan yang relevan untuk dunia kerja dan membantu mereka menciptakan peluang baru dalam industri game.Kata kunci: keterampilan teknis; pelatihan;  pengembangan game; siswa SMK; unreal engine
Co-Authors Adnan, Govindo Agung Kurniawan Ahmad Zamsuri, Ahmad Al Fajar, Muhammad Alexander, Jonatan Alfajar, Muhammad Amri, Fadilah Aprizald, Aprizaldi Bhaskoro Maghribi, Aulia Bimby, Novia Carlo Pratama Silalahi, Ricky Daffa Ardiansyah, Muhamad David Setiawan David Setiawan David Setiawan, David Debi Setiawan, Debi Di Juni, Padina Dwi Putri, Shania Dwi Wahyu Handoyo Erwin Darmawan Ewa Haris Sembiring Fadrial, Yogi Ersan Fajar Kesuma, Andika Fajar, Muhammad Al Fajrizal Fajrizal Fajrizal, Fajrizal Fatkuroji, Moh Feldiansyah Bakri Nasution Feldiansyah Feldiansyah Feldiansyah Feldiansyah Feldiansyah Nasution Feraldi, Riyan Guntoro, Guntoro Gyna Rahmi Fajri Handoyo, Dwi Wahyu Hartono Tambunan, Rezky Hidayat, Ibnu Irawan, Marigel Irsando, Irsando Jordan Sirait, Michael Khairuna, Aida Khasbulla Ridwan, Mohammad Kurniawan, Veby Leonard, Willyam Loneli Costaner Mahmud, Farid Marco Bilbo, Ronaldo Mariza Devega Megawati Menzona, Redico MIFTAHUL JANNAH Moh. Fatkuroji Muhamad Sadar Muhamad Sadar, Muhamad Muhammad Al Fajar Muhammad Fitra Hamidy Muhammad Luthfi MUHAMMAD RIZAL Nasution, Feldiansyah Nur Iman, Muhamad Nurliana Nasutio Nurliana Nasution, Nurliana Nurmala Sari Patulus Rahmat Tambunan, Salam Rahmawati, Ningsi Raihan Siddik, Muhammad Rama Putra, Muhammad Ramadhan, Hardiansyah Raphaela Mei Lanny Br Aritonang, Gloria Refnaldi kurniawan saputra Rezky, Rafael Rianto Rianto Rifski Alvares Bangun, Gilang Roma Umboh, Joyful Sadar, M. Sasqia Ismi Aulia Sembiring, Rafael Rezky Sihombing, Riyan Feraldi Simorangkir, Jansihar Sitompul, Monica Sri Putri Sitompul, Yefita Sri Utami Lestari Stefanus, Vito Stephen Siahaan, Michael Sudarso SUDARSO Sunaryanto, Hadi Supriadi Supriadi Suranta Sipayung, Rizky Sutejo Sutejo Sya'banu Ahmad Tulus Parmonangan Uyun Harahap, Qurrotul Walhidayat Walhidayat Widiyanto, Septian Yitro Amazihono Yogi Yunefri, Yogi Yuhendri Putra Zamzami Zamzami Zamzami, Zamzami