Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.71
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Teknika Jurnal Computech & Bisnis (e-Journal) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Informatika IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Paradigma METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal Tekno Insentif Jurnal Informatika Global Jurnal Teknologi Terpadu Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science JIKA (Jurnal Informatika) Jurnal Inovasi Penelitian Prosiding Seminar Teknologi Kebumian dan Kelautan (SEMITAN Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Cakrawala Ilmiah Informatics Management, Engineering and Information System Journal Electronic, Business, Management and Technology Journal
Rizal Rachman, Rizal
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Neuroscience Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TIFUS DENGAN METODE Breadth-First Search dan Best-First Search Ahmad, Dean Alif; Rachman, Rizal
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3457

Abstract

Penyakit tifus merupakan salah satu penyakit infeksius yang sering menimbulkan masalah kesehatan masyarakat. Untuk membantu penegakan diagnosa yang lebih tepat dan cepat, penelitian ini mengusulkan implementasi sistem pakar menggunakan metode Breadth-First Search (BFS) dan Best-First Search (BFS) dalam diagnosa penyakit tifus. Penelitian ini memanfaatkan data klinis dari pasien yang pernah terdiagnosis tifus sebagai basis pengetahuan dalam sistem pakar. Metode BFS digunakan untuk mencari jalur diagnosa secara menyeluruh melalui jaringan gejala dan tanda-tanda klinis penyakit. Sementara itu, metode BFS memanfaatkan heuristik untuk mempercepat proses pencarian dengan mengutamakan jalur yang lebih potensial dalam mendekati solusi yang tepat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan data klinis yang telah diverifikasi oleh tenaga medis terkait. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kedua metode dapat menghasilkan diagnosa yang akurat dan efisien dalam mendeteksi penyakit tifus. Implementasi ini memungkinkan adopsi teknologi diagnostik yang lebih canggih dan meminimalkan risiko kesalahan diagnosa yang mungkin terjadi. Kesimpulannya, sistem pakar dengan metode BFS dan Best-First Search menunjukkan potensi besar sebagai alat bantu dalam diagnosa penyakit tifus. Pengembangan lebih lanjut dari sistem ini dapat memberikan kontribusi signifikan dalam peningkatan pelayanan kesehatan dan pengendalian penyakit infeksius di masyarakat.
SISTEM MONITORING DAN KONTROL PEMBERIAN PAKAN IKAN BERBASIS IOT MENGGUNAKAN BLYNK Risman, Risman; Rachman, Rizal; Arifin, Toni
Jurnal RESPONSIF: Riset Sains & Informatika Vol 6 No 2 (2024): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v6i2.1627

Abstract

Dalam era modern, permintaan akan sistem otomatis pemberian pakan ikan berbasis IoT semakin tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring dan kontrol pemberian pakan ikan berbasis NodeMCU ESP8266 dan aplikasi Blynk. Sistem ini menggunakan servo untuk pemberian pakan otomatis dan manual melalui Blynk. Uji coba menunjukkan performa baik, sistem responsif merespons perintah pengguna dari jarak jauh. Akurasi gerakan servo mencapai 100%, mengindikasikan kualitas sistem yang kuat. Penelitian menyimpulkan bahwa sistem ini dapat dioperasikan secara efisien oleh pengguna dari jarak jauh melalui Blynk. Sistem ini berpotensi mengelola pemberian pakan ikan secara optimal, mendukung pertumbuhan dan kesehatan ikan. Dalam perkembangan teknologi, sistem ini membuka peluang baru dalam menjaga keberlangsungan akuakultur dengan pendekatan yang lebih pintar dan terhubung secara digital.
Penerapan Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Darah Kewanitaan Berbasis Website Jana Fitria Malawat; Rizal Rachman
Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Vol 9, No 1 (2026): Januari
Publisher : Institut Teknologi Gamalama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47324/ilkominfo.v9i1.374

Abstract

Abstrak: Darah kewanitaan seperti haid, nifas, dan istihadhah memiliki hukum-hukum tersendiri dalam fiqih yang wajib diketahui oleh setiap muslimah karena berpengaruh langsung terhadap keabsahan ibadah. Sayangnya, masih banyak wanita yang kesulitan membedakan jenis-jenis darah tersebut dan terbatasnya akses kepada pakar fiqih. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis website yang dapat membantu pengguna memahami hukum fiqih terkait darah kewanitaan secara tepat dan efisien. Sistem dikembangkan menggunakan metode Forward Chaining dan Backward Chaining untuk menangani kasus dari yang sederhana hingga kompleks secara interaktif. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, serta studi literatur. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan informasi yang edukatif dan akurat, mudah diakses oleh pengguna, serta didukung fitur konsultasi dengan pakar fiqih yang menambah nilai fungsional dan keandalan sistem. Dengan rata-rata hasil pengujian UAT mencapai 4,7 atau 94%, sistem ini dinilai layak digunakan sebagai media bantu digital untuk memahami hukum fiqih darah kewanitaan secara lebih tepat dan meyakinkan.Kata kunci: Darah kewanitaan, Istihadhah, Sistem Pakar, Forward Chaining, Backward ChainingAbstract: Feminine blood such as menstruation, puerperium, and istihadhah have their own rulings in fiqh that must be known by every Muslimah because it directly affects the validity of worship. Unfortunately, there are still many women who have difficulty distinguishing these types of blood and limited access to fiqh experts. Therefore, this research aims to design and develop a web-based expert system that can help users understand the fiqh laws related to feminine blood in a precise and efficient manner. The system was developed using Forward Chaining and Backward Chaining methods to handle cases from simple to complex interactively. Data was collected through observation, interviews, and literature studies. The test results show that the system is able to provide educative and accurate information, easily accessible to users, and supported by consultation features with fiqh experts that add functional value and reliability of the system. With an average UAT test result of 4.7 or 94%, this system is considered suitable for use as a digital aid to understand the laws of women's menstruation more accurately and reliably.Keywords: Feminine Blood, Istihadhah, Expert System, Forward Chaining, Backward Chaining
Penerapan CNN dengan Arsitektur EfficientNet-B4 untuk Deteksi Penyakit Glaukoma Berbasis Web Rizal Rachman; Adi Karawinata Sataynegara
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 12 No 1 (2026): Juli, 2026
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v12i1.2623

Abstract

Glaucoma is a leading cause of irreversible blindness and frequently goes undetected in its early stages due to its slow and silent progression. Many individuals remain unaware of the disease until significant optic nerve damage has occurred. Early screening is limited by low public awareness, insufficient access to eye-care facilities, and the need for specialists to interpret retinal images. Automated detection is further complicated by inconsistent image quality, illumination variations, and the subtle differences between healthy and glaucomatous retinas. This study develops a web-based early detection system using the EfficientNet-B4 Convolutional Neural Network. A total of 9,540 retinal images from the EyePACS dataset were utilised, including 8,000 for training, 770 for validation, and 770 for testing. Classification was performed using two expert-annotated categories: normal and glaucomatous. The model was trained for 30 epochs through transfer learning and fine-tuning to achieve stable performance. The results show validation accuracy between 90% and 92%, with well-converging loss. The final model was integrated into an interactive web platform that allows users to upload retinal images and receive preliminary predictions accompanied by basic glaucoma information. This system offers potential as an accessible tool for early community-level screening.
Co-Authors Adi Karawinata Sataynegara Adi Suparwo Adiva Arini Puteri Agustin, Dari Dianata Ahmad, Dean Alif Ali Mulyawan Amirul Mukminin Amirul Mukminin Ani Solihat Atmaja, Gunawan Bayu Damayanti, Resti Aulia Dean Alif Ahmad Dwi Ariyandi Egi Badar Sambani, Egi Badar Erfian Junianto Erifive Pranatal Febryan, Mochamad Hendi Suhendi Hendi Suhendi Hery Wahyudi Ignatius Wiseto Prasetyo Agung Imawan. S, Pramudya Jajat sudrajat Jana Fitria Malawat Johanes Pratama Kirani, Sandra Latif, Dadang Luh Putu Ratna Sundari Mardiansyah, Kalsi Kireina Marjito Marjito Mayya Nurbayanti Shobary Mohammad Hamdani, Mohammad Nanang Hunaifi, Nanang Nanang Suciyono, Nanang Nono Sudarsono Nur Abdurrahman, Dhimas Pramudya Imawan. S Prasetyo Agung, Ignatius Wiseto Putri, Chikal Lyra Saeni R. Dewi Sulatriningsih Risman Risman Rissa Nurfitriana Handayani Ruchiyat Firmansyah Sandi Sopian Sandra Armayanti Saputra, Raka Aditya Sari Susanti Sari Susanti, Sari Satyanegara, Adi Karawinata Toni Arifin Tubagus Faizal Achmad Fauzian Wibowo, Ilham Rachmat WIJAYA, THIAS RIZQI Wildan Wiguna Yuda Purnama Putra