Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.258
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal Ilmiah Flash Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal SOLMA Prosiding Seminar Nasional Teknoka Jurnal Sains dan Informatika Jurnal Ilmiah Matrik Jurnal Eksplora Informatika J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) KOMPUTEK JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Seling: Journal of PGRA Study Program Jurnal Linguistik Komputasional Jurnal ICT : Information Communication & Technology MULTINETICS Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Infotech: Journal of Technology Information Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Bulletin of Computer Science Research KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Abdimas ADPI Sosial Dan Humaniora J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) Acta Pedagogia Asiana JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER The Indonesian Journal of Computer Science
Kamayani, Mia
Universitas Muhammadiyah Prof.Dr.HAMKA, Jakarta, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 51 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 51 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Penjadwalan Hafalan Alquran dengan Algoritma Genetika: Indonesian Abdul Aziz Alfaraby; Atiqah Meutia Hilda; Mia Kamayani
Prosiding Seminar Nasional Teknoka Vol 3 (2018): Prosiding Seminar Nasional Teknoka ke - 3
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (643.563 KB) | DOI: 10.22236/teknoka.v3i0.2898

Abstract

Jadwal merupakan tahapan yang paling menentukan keberhasilan suatu hafalan Alquran. Hal ini dikarenakan jadwal adalah tahap ketergantungan antar aktivitas yang membangun secara keseluruhan. Pemecahan masalah jadwal yang baik dari suatu hafalan Alquran merupakan salah satu faktor keberhasilan dalam pelaksanaannya, dan menerapkan algoritma genetika untuk memecahkan masalah dalam jadwal hafalan Alquran serta dapat menjadi solusi dalam menangani masalah dalam mengatur jadwal secara otomatis. Algoritma genetika merepresentasikan kandidat solusi optimasi jadwal ke dalam kromosom-kromosom secara acak, lalu dievaluasi menggunakan fungsi fitness dan seterusnya dilakukan seleksi. Metode seleksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode seleksi roda roulette, kemudian dilakukan pindah silang dan mutasi. Pada setiap generasi, kromosom dievaluasi berdasarkan nilai fungsi fitness. Setelah beberapa generasi maka algoritma genetika akan menghasilkan kromosom terbaik, yang merupakan solusi optimal. Pengujian yang dilakukan meliputi pengujian blackbox. Hasil dari sistem jadwal hafalan Alquran menggunakan algoritma genetika adalah jadwal kegiatan-kegiatan dalam sebuah hafalan dalam waktu satu minggu, dan berdasarkan hasil pengujian performansi yang dilakukan sebanyak 6 kali dapat disimpulkan bahwa algoritma genetika membutuhkan waktu yang lama jika nilai iterasinya besar, karena dalam algoritma ini terdapat proses penggenerasian.
Pemodelan dan Simulasi Proses Adsorpsi Gas Pengotor oleh Molecular Sieve pada Pendingin Rde dengan Software Chemcad: Indonesian Sriyono Sriyono; Atiqah M. Hilda; Mia Kamayani
Prosiding Seminar Nasional Teknoka Vol 3 (2018): Prosiding Seminar Nasional Teknoka ke - 3
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (295.832 KB) | DOI: 10.22236/teknoka.v3i0.2918

Abstract

RDE10 adalah reaktor yang didesain menggunakan gas helium sebagai pendingin. Sistem pendingin ini harus selalu dijaga kemurniannya dari berbagai gas pengotor dengan menggunakan Sistem Pemurnian Helium (SPH). Gas pengotor terjadi akibat adanya water atau air ingress yang masuk ke sistem pendingin dan bereaksi dengan grafit (C). Gas-gas pengotor yang terjadi adalah CH4, CO, CO2, H2O, H2, O2, dan N2. Adanya gas pengotor di dalam pendingin memicu terjadinya oksidasi ataupun karburisasi-dekarburisasi oleh karenanya konsentrasinya dalam pendingin harus dijaga serendah mungkin. Salah satu tahapan proses dalam SPH adalah penyerapan pengotor oleh Molecular Sieve terutama untuk gas CO2 dan H2O. Makalah ini membahas pengaruh tekanan terhadap kemampuan daya serap Molecular Sieve yang dikenal dengan pressure swing adsorption (PSA). Analisis bertujuan untuk mengetahui tekanan paling efektif yang akan dioperasikan pada kolom Molecular Sieve. Molecular Sieve dimodelkan dengan software ChemCAD dalam bentuk 2 unit operasi adsorpsi, satu unit untuk proses penyerapan (sorpsi), dan yang lainnya standby untuk proses regenerasi (desorpsi). Metode adsorpsi yang digunakan dalam analisis adalah metode Langmuir. Model yang telah dibuat disimulasikan dengan memberikan masukan: laju alir total 1,2 kg/sec, temperatur 30°C, porositas 0,7, tinggi bed diasumsikan 2 m, diameter pori-pori 5 A, dan jumlah pengotor CO2 dan H2O masing-masing 1 g/s. Tekanan divareasikan dari 5 sampai dengan 50 bar, perubahan daya serap Molecular Sieve dianalisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa dengan adanya variasi kenaikan tekanan dari 5 sampai 50 bar, menunjukkan adanya kenaikan daya serap Molecular Sieve terhadap CO2 sebesar 15,90% dan H2O sebesar 15,80%. Pada desain SPH, aliran input ke Molecular Sieve harus dikompresikan sampai dengan 50 bar untuk mendapatkan daya serap tinggi terhadap proses penyerapan pengotor CO2 dan H2O.
PERANCANGAN APLIKASI PENGADUAN MASYARAKAT TERHADAP LINGKUNGAN DI TINGKAT KELURAHAN Imam Syafei; Mia Kamayani; Estu Sinduningrum
Prosiding Seminar Nasional Teknoka Vol 4 (2019): Prosiding Seminar Nasional Teknoka
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1158.192 KB) | DOI: 10.22236/teknoka.v4i0.4271

Abstract

Aplikasi pengaduan masyarakat adalah sebuah sarana aspirasi dalam bentuk pengaduan masyarakat berbasis online yang berprinsip mudah, terpadu dan tuntas untuk pengawasan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi yang bisa dipakai memudahkan masyarakat untuk melaporkan suatu kejadian dan bisa direspon atau ditanggapi dengan cepat, efektif dan efesien oleh pihak instansi terkait. Dengan mengunakan metode pengembangan sistem Extreme Programming (XP) diharapkan aplikasi yang dibuat lebih cepat selesai dan sesuai dengan kebutuhan. Hasil dari penelitian ini adalah membuat sistem pengelolaan aplikasi pengaduan masyarakat untuk admin yang berbentuk web aplikasi untuk menampung hasil dari pengaduan dari masyarakat yang menggunakan aplikasi mobile, dengan harapan pihak kelurahan dapat mendengarkan setiap keluhan yang masuk dari masyarakat melewati aplikasi ini dan dapat direspon dengan baik dan ditindak lanjuti hasil dari pelaporan masyarakat.
Perancangan Sistem Informasi untuk Pendataan Pembayaran Retribusi Estu Sinduningrum; Yogi Fachriyatul Utama; Mia Kamayani
Jurnal Sains dan Informatika Vol. 7 No. 2 (2021): Jurnal Sains dan Informatika
Publisher : Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/jsi.v7i2.332

Abstract

Sering terjadinya masalah dalam pembuatan laporan dan pendataan pembayaran retribusi kebersihan di Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangeran. Penggunaan sistem informasi saat ini masih dengan cara manual yaitu, mencatat bukti pembayaran dari 104 petugas retribusi dan 1550 lebih objek retribusi yang ada di Kota Tangerang pada kertas, kemudian baru dimasukkan pada program Excel. Berdasarkan masalah tersebut maka dilakukan penelitian yaitu, membuat sebuah aplikasi sistem informasi, agar data-data pembayaran dapat saling terintegrasi, menghasilkan rincian laporan pembayaran, serta mudah dalam mengawasi penyetoran retribusi sehingga dalam memonitor setoran yang masuk agar lebih akurat dan cepat. Metodelogi penelitian yang dipakai di penelitian ini memakai sistem waterfall. Sistem di tes menggunakan metode black box testing dan dihitung dengan skala likert. Kesimpulan dari data kuesioner terhadap 20 responden, dan 5 pertanyaan, didapatkan rata-rata persentase 79%, dapat dikategorikan bahwa aplikasi ini sangat baik.
Persepsi Orangtua tentang Pemanfaatan Teknologi Digital pada Anak Usia 4-6 Tahun Khusniyati Masykuroh; Mia Kamayani; Roslaini Roslaini; Nur Aini Puspitasari; Fitri Yatusholihah
SELING: Jurnal Program Studi PGRA Vol 9 No 1 (2023): Januari 2023
Publisher : Program Studi PGRA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29062/seling.v9i1.1539

Abstract

Masa pandemi Covid-19 mengakibatkan anak-anak tidak bisa belajar dengan tatap muka normal di sekolah, digantikan dengan belajar dari rumah dengan memanfaatkan teknologi digital. Orangtua tidak pernah mempersiapkan diri untuk mendampingi anak belajar dari rumah dengan menggunakan teknologi digital sebelumnya, namun harus melakukannya demi keselamatan semua pihak. Studi ini bertujuan untuk mengetahui persepsi orangtua tentang pemanfaatan teknologi digital pada anak usia 4-6 tahun pada masa pandemi. Studi ini merupakan penelitian kualitatif deskriptif dengan peneliti sebagai instrumen kunci. Responden penelitian ini adalah 92 orangtua murid Taman Kanak-kanak di Kota Bekasi yang menerapkan pembelajaran dari rumah di masa pandemi dan memanfaatkan teknologi digital. Data dikumpulkan melalui angket dan wawancara, kemudian dianalisis melalui reduksi dan penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Hasil studi menunjukkan bahwa : 1) Durasi pemanfaatan teknologi digital oleh anak pada pandemi paling lama adalah pengoperasian telepon pintar dengan penggunaan aplikasi youtube; 2) Pemahaman orangtua tentang pemanfaatan teknologi digital masuk kategori baik karena mampu menjelaskan perlengkapan digital yang digunakan dalam kehidupan sehari-hari, memahami dampak baik dan buruk pemanfaatan teknologi, serta memahami perlunya kebijakan pemaafaatan alat teknologi sesuai umur anak; 3) Mayoritas orangtua memberikan tanggapan negative terhadap pemanfaatan teknologi digital bagi anak; 4) Untuk menghindari dampak negative pemanfaatan teknologi digital pada anak, maka sikap orangtua cenderung mengambil sikap melakukan tindakan pencegahan; 5) Orangtua mempunyai harapan positif anak akan mendapatkan kebaikan dari kemajuan teknologi dan terhindar dari keburukan akibat penggunaannya.
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Naive Bayes di Program Studi Teknik Informatika UHAMKA Dwi Anugrah Putra; Mia Kamayani
Prosiding Seminar Nasional Teknoka Vol 5 (2020): Prosiding Seminar Nasional Teknoka ke - 5
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Based on observations and existing data in the UHAMKA Informatics Engineering Study Program, the number of students who do not graduate on time (8 semesters) in each generation will cause an accumulation of the number of students, lack of classrooms, and lack of parking space. One of the ways to increase student graduation on time is to predict from begin which students have the potential to didn’t graduate on time, so that preventive action can be taken by the study program management or faculty. Prediction can be done using data mining by utilizing data from students who have graduated. The data mining method used in this study is Naive Bayes using gender attributes, achievement index from semester one to semester four and semester one to semester four credits. The Naive Bayes algorithm will be made several models and the highest accuracy value will be sought from the model. The model evaluation uses K-fold Cross Validation and the prediction results will be used by the academic supervisor to evaluate students whose prediction results are unsatisfactory. The model with the best results is the 3rd model with an accuracy rate of 80.19%, a recall of 80.26%, precision 92.75% and F-Measure 86.05% which will be used for implementation in the student graduation prediction application.
Analisis Sentimen Kenaikan Harga BBM pada Media Sosial Twitter Iqbal Musyaffa; Mia Kamayani
Prosiding Seminar Nasional Teknoka Vol 7 (2022): Proceeding of TEKNOKA National Seminar - 7
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Based on information in a press conference at the Merdeka Palace on Saturday, 03 September 2022 at 14.30 WIB, President Joko Widodo has decreed that the price of fuel be officially raised. This is a burden for road users, especially users of two-wheeled vehicles. Currently, many people use social media sites to submit complaints regarding this topic. One of them social media Twitter. Therefore, sentiment analysis was carried out using 2 methods, namely the Naïve Bayes Classifier and the Decision Tree on 1100 tweets obtained from the keyword "bbm up". The test results show thatthe best Performance is using the Naïve Bayes Classifier algorithm, which produces values with an accuracy of 94.91%and for the Decision Tree algorithm only gets an accuracy of 62.57%. The results of sentiment are, positive totaling 68data, neutral totaling 20 data, and negative totaling 301 data. The results of more negative sentiment show that the increase in fuel prices in Indonesia has not been accepted by the Indonesian people on social media Twitter.
PEMANFAATAN CHAT GPT DALAM DUNIA PENDIDIKAN Fikri Kurnia Ramadhan; Muhammad Irfan Faris; Ikhsan Wahyudi; Mia Kamayani Sulaeman
Jurnal Ilmiah Flash Vol 9 No 1 (2023)
Publisher : P3M- Politeknik Negeri Kupang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32511/flash.v9i1.1069

Abstract

Cepatnya perkembangan teknologi yang semakin maju, kini komputer dapat melakukan pengolahan yang berbasis teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Salah satu teknologi Artificial Intelligence yang saat ini sedang ramai diperbincangkan yaitu ChatGPT. ChatGPT adalah teknologi perangkat cerdas yang memakai metode deep learning, dan mampu memberikan output yang serupa dengan manusia ketika mengartikan dan menanggapi bahasa alami. Penelitian ini menggunakan metode study literature review terhadap 23 jurnal. Tujuan penelitian ini untuk meyakinkan apakah ChatGPT dapat meningkatkan efisiensi dan efektifivitas pada proses pembelajaran. Hasil dari penelitian ini, yaitu pemanfaatan ChatGPT dalam dunia pendidikan memiliki sisi positifnya, karena dapat membantu siswa atau mahasiswa dalam mengerjakan tugas mereka, tetapi penggunaannya perlu diberikan arahan dan diberikan peringatan agar tidak menjadikan lulusan yang kurang berpikir, menulis secara kritis, dan memiliki rasa malas hanya copy-paste saja. Penggunaan teknologi ChatGPT pada dunia pendidikan memberikan kemampuan untuk memajukan kualitas pembelajaran. Walaupun demikian, penggunaan teknologi ini diperlukan perhatian tentang aspek privasi dan etika penggunaannya. Oleh karena itu, para praktisi pendidikan harus mempertimbangkan dengan cermat bagaimana mereka menggunakan teknologi ChatGPT dalam pembelajaran dan memastikan bahwa penggunaannya sesuai dengan nilai-nilai etika dan standar privasi yang telah ditetapkan.
Analisis Sentimen Terhadap Kesehatan Mental Selama Pandemi Covid-19 Berdasarkan Algoritma Naïve Bayes dan Deep Learning Rasiyah Shafa Azizah; Mia Kamayani
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 23 No. 1 (2023): JICT-IKMI, Juli 2023
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The Covid-19 pandemic is an epidemic that poses a threat to both physical and mental health. The mental health disorders that many people experience during the Covid-19 pandemic are depression, stress, and excessive anxiety. Some people use Twitter and other social media to voice their problems to lessen this effect. The goal of this research is to determine how people feel about mental health amid the Covid-19 pandemic on Twitter. The sentiment data will be analyzed based on assessment findings from the testing model using the Naïve Bayes and Deep Learning algorithms using RapidMiner, and it will be divided into groups of positive sentiment and negative sentiment. This research compares the performance of two algorithms to determine which one performs better while analyzing the public's sentiment toward mental health during the Covid-19 pandemic. According to the research findings, the Deep Learning algorithm performed better with accuracy scores of 86,46%, precision scores of 89,54%, and recall scores of 95,10% than the Naive Bayes algorithm compared to accuracy scores of 76,52%, precision scores of 87,97%, and recall scores of 83,66% at analyzing public sentiment towards mental health during the Covid-19 pandemic.
Information Center Chatbot in Higher Education Using Dialogflow Dais Isnafirlah; Mia Kamayani
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 8, No 2 (2023): July 2023
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v8i2.48186

Abstract

Fakultas Teknologi Industri dan Informatika UHAMKA, memiliki website resmi yang mengacu pada sistem informasi universitas yang berfungsi untuk pelayanan yang efektif dan menggunakan teknologi terkini. Faktanya, masih memiliki beberapa permasalahan yang terjadi yaitu dosen dan mahasiswa masih sering bertanya via japri ke pihak sekretariat, akademik maupun pimpinan prodi dan fakultas jika memerlukan informasi, serta masih sering melewatkan informasi yang ada di broadcast Grup WhatsApp. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini untuk merencanakan dan menerapkan teknologi chatbot yang memberikan mahasiswa akses informasi yang cepat dan mudah tentang akademik Fakultas Teknologi Industri dan Informatika UHAMKA secara mudah dan cepat. Chatbot ini diimplementasikan menggunakan tools Dialogflow dengan metode Prototype dan Telegram API. Setelah melakukan uji coba blackbox, Bot Telegram yang dibuat telah terbukti mampu memberikan respons yang memuaskan terhadap pertanyaan yang diajukan, sehingga dapat memberikan bantuan kepada user dalam memperoleh informasi akademik yang dibutuhkan. Selain itu, pengguna tidak perlu menunggu terlalu lama untuk menerima balasan dari chatbot, sehingga membuat chatbot yang digunakan dapat beroperasi dengan cepat dan tepat.The UHAMKA Faculty of Industrial and Informatics Technology has an official website that refers to a university information system that functions for effective service and uses the latest technology. In fact, there are still several problems that occur, namely lecturers and students still often ask via email to the secretariat, academics or study program and faculty leaders if they need information, and they still often miss information that is   WhatsApp Group. Therefore, the purpose of this research is to plan and implement chatbot technology that gives students quick and easy access to information about the academics of the Faculty of Industrial Technology and Informatics UHAMKA easily and quickly. This chatbot is implemented using Dialogflow tools with the Prototype method and the Telegram API. After conducting a blackbox trial, the Telegram Bot that was created has been proven to be able to provide a satisfactory response to the questions asked, so that it can provide assistance to users in obtaining the required academic information. In addition, users don't have to wait too long to receive a reply from the chatbot, so that the chatbot used can operate quickly and precisely.
Co-Authors Abdul Aziz Alfaraby Ade Davy Wiranata Ahmad Komarudin Aji, Arielio Bayu Al Assyam, Hafizh Dhery Alfaraby, Abdul Aziz Anhari, Tirta Arif, Zainul Ariska, Amelia Atiqah M. Hilda Attyyatullatifah, Iqlimah Avorizano, Arry Avry Liyanah Dewy Ayyubi, Reza Al Azhar, Nur Chalik Azzahra, Nabila Daffa Anas Darman Dais Isnafirlah Dewanto, Yogga Tolly Dwi Anugrah Putra Eka Novianti, Eka Emilia Roza Estu Sinduningrum Estu Sinduningrum Faisal Akbar Pangestu Febriawan, Dimas Fikri Kurnia Ramadhan Firman Noor Hasan Fitri Yatusholihah Gunawan, PH Hafizh Dhery Al Assyam Hilda, Atiqah M. Hilmy Zhafran Muflih Ikhsan Wahyudi Imam Safi'i Intania Widyaningrum Iqbal Musyaffa Khusniyati Masykuroh Komarudin, Ahmad Kusuma, Miftahul Ari Luthfia Masruroh Syah M. Asep Rizkiawan Mahendra, Ristian Miftahul Ari Kusuma Mohammad Reza Saputra Mohammad Suryadi Syarif Muflih, Hilmy Zhafran Muhammad Irfan Faris Muhammad Izzaturrahman Muhammad Rafly Al Fattah Zain Nur Aini Puspitasari Oktaviani Ariyaningsih Pangestu, Faisal Akbar PH Gunawan Prananda, Dimas Adi Pratiwi, Anissya Agsani Rahman Malik, Luqman Abdur Rahmi Imanda Rani Yunita Rasiyah Shafa Azizah Reza Al Ayyubi Ridwan Maulana Subekti Roslaini Roslaini Sherina Nurul Kautsar Siduningrum, Estu Sinduningrum, Estu Sriyono Sriyono Sriyono Sriyono Suciana Wijirahayu Suharman, Anas Suhendra, Renadi Fadino Sulistiawati, Risa Utami, Arneitta Dwicahya Wijaya, Farid Rizky Yogi Fachriyatul Utama Yunita, Rani Yusri, Ahmad Rayhaan Yusri Zainul Arif