Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.379
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Biosfer: Jurnal Tadris Biologi Jurnal Pekommas Jurnal Politik Profetik Al-Jabar : Jurnal Pendidikan Matematika JOIV : International Journal on Informatics Visualization JURNAL ILMIAH INFORMATIKA JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Biosel: Biologi Science and Education PengabdianMu: Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Terpadu Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Finansial Indonesia Journal of Governance and Local Politics (JGLP) Jurnal Performa: Jurnal Manajemen dan Start-up Bisnis Journal of System and Computer Engineering Indonesian Journal of Intellectual Publication (IJI Publication) Journal of Community Engagement Research for Sustainability East Asian Journal of Multidisciplinary Research (EAJMR) JURTEII: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Pengabdian Pelitabangsa Indonesian Journal of Advanced Social Works (DARMA) JOINTECOMS (Journal of Information Technology and Computer Science) Economics, Business, Accounting & Society Review Journal of Applied Accounting Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences PEDAGOGIC: Indonesian Journal of Science Education and Technology Jurnal Informatika Polinema (JIP) BATOBO: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Advances in Computer System Innovation Journal (ACSI Journal) Ihsanniat: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Architecture, Landscape & Urban Design Indonesian Journal of Intellectual Publication (IJI Publication)
Rijal, Muhammad
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology 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 Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

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

Found 43 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Aplikasi Pemantauan Pengelolaan Data Sampah Kabupaten Indramayu Menggunakan Metode Scrum Mulyani, Esti; Fauzi, Rizal; Fauzan Ishlakhuddin; Marjani Santosa, Yaqutina; Salam, Abdus; Rijal, Muhammad
Jurnal Informatika Polinema Vol. 12 No. 2 (2026): Vol. 12 No. 2 (2026)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v12i2.8993

Abstract

Pengelolaan sampah di Kabupaten Indramayu masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel, sehingga proses pemantauan data menjadi kurang efisien, tidak terintegrasi, dan rawan kesalahan. Kondisi tersebut menyebabkan pihak Dinas Lingkungan Hidup dan Unit Pelaksana Teknis Daerah mengalami kesulitan dalam memperoleh informasi pengelolaan sampah secara cepat, akurat, dan menyeluruh. Keterbatasan sistem pencatatan manual juga menghambat proses evaluasi serta pengambilan keputusan oleh pihak eksekutif. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan aplikasi pemantauan pengelolaan data sampah berbasis mobile yang dapat digunakan oleh Kepala Dinas Lingkungan Hidup dan Kepala Unit Pelaksana Teknis Daerah di Kabupaten Indramayu untuk mendukung proses pemantauan secara terpusat dan terstruktur. Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan metode Scrum yang meliputi tahapan product backlog, sprint planning, sprint development, daily meeting, sprint testing, dan sprint review. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode blackbox testing untuk memastikan seluruh fungsi aplikasi berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Selain itu, dilakukan evaluasi kepuasan pengguna menggunakan kuesioner End User Computing Satisfaction (EUCS) sebagai alat ukur tambahan terhadap kualitas sistem yang dikembangkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama aplikasi dapat berfungsi dengan baik dan aplikasi memperoleh tingkat kepuasan pengguna yang tinggi. Aplikasi ini mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses pemantauan pengelolaan sampah dibandingkan metode manual sebelumnya. Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan dengan menambahkan fitur analisis serta prediksi volume sampah guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih optimal.
Perbandingan dan Prediksi Ketepatan Pengembalian Buku di Perpustakaan Menggunakan Machine Learning Rijal, Muhammad; Handrianus Pranatawijaya, Viktor; Ronaldo, Deddy; Parhusip, Jadiaman
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 4 (2025): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v5i4.25344

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan memprediksi ketepatan pengembalian buku di perpustakaan menggunakan algoritma machine learning, dengan data historis peminjaman yang mencakup informasi judul buku, tanggal peminjaman, tanggal pengembalian, dan status pengembalian. Empat algoritma yang diterapkan adalah Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, dan Gradient Boosting untuk memprediksi ketepatan pengembalian buku, apakah tepat waktu, terlambat, atau tidak dikembalikan. Data penelitian diperoleh dari Perpustakaan MAN 1 Pulang Pisau berupa riwayat peminjaman buku siswa kelas X sampai XII periode Juli 2022 hingga Agustus 2023 dengan total 730 data peminjaman yang melibatkan 643 peminjam. Proses penelitian mencakup pra-pemrosesan data, seperti pembersihan data, pembuatan fitur baru berupa 'Lama Pinjam' yang dihitung dari selisih tanggal pengembalian dan peminjaman, serta pengolahan data kategorikal pada kolom 'Judul Buku' dengan teknik encoding. Data kemudian dibagi menjadi fitur (X) dan target (Y), dengan target berupa status pengembalian buku (tepat waktu, terlambat, atau tidak dikembalikan). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Decision Tree memberikan performa terbaik dengan akurasi sebesar 87%, diikuti oleh Gradient Boosting (86%), Random Forest (85%), dan SVM (73%). Decision Tree terpilih sebagai model terbaik karena memberikan keseimbangan optimal dalam memprediksi semua kategori pengembalian buku dengan macro average F1-score sebesar 0.84. Model ini dapat digunakan oleh pengelola perpustakaan untuk mengidentifikasi buku.
Sentiment Analysis of Indonesian Government Policies Using the LSTM Model for Public Opinion Mapping Rijal, Muhammad; Aziz, Firman; Tenriana, Nuzul; Delilah, Eva
Jurnal Pemerintahan dan Politik Lokal Vol 8 No 1 (2026): JGLP, MAY 2026
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47650/jglp.v8i1.2336

Abstract

Social media has evolved into a primary arena for citizens to express and negotiate opinions regarding government policies, creating vast opportunities for data-driven policy evaluation. This study aims to map public sentiment toward Indonesian government policies by integrating deep learning–based sentiment classification with linguistic and governance analysis. A dataset of approximately 50,000 Indonesian-language posts was collected from Twitter (X) and Facebook between January and June 2024. The data were processed through text cleaning, tokenization, stopword removal, and word embedding using Word2Vec and FastText, and subsequently classified into positive, negative, and neutral sentiments using a Long Short-Term Memory (LSTM) model. The results indicate that public opinion is predominantly negative (45%), particularly in relation to economic and taxation policies, while positive sentiment (34%) is mainly associated with education and health sectors. The LSTM model achieved an accuracy of 86.9%, outperforming Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes models. Furthermore, linguistic analysis reveals that emotive and sarcastic expressions play a significant role in shaping critical public discourse, whereas colloquial language enhances engagement, especially among younger users. This study contributes by bridging computational sentiment analysis with linguistic interpretation and public policy evaluation within a unified framework. The findings provide practical implications for evidence-based policymaking by enabling governments to monitor public sentiment in real time, improve policy communication strategies, and foster more participatory and responsive governance.
Co-Authors Abasa, Sustrin Abdillah Abdillah Abdul Rahman Abdus Salam, Abdus Al Husaini, Muhammad Arief Al Husaini, Muhd Arief Alfina Hidayah Amil Ahmad Ilham Amirin, Amirin Andi Tenri Ola Rivai Andita Nurul Kurniawati Putri Anggraini, Pitria Annisa Putri Arifuddin Arifuddin Astri nadira, Nur Astuti, Lidya Aziza Fitriah, Aziza Butsiarah Darwis Said, Darwis Delilah, Eva Dewi, Alya Puspita Enny Hardi Fauzan Ishlakhuddin Firman Aziz Handrianus Pranatawijaya, Viktor Hendera, Hendera Husaini, Muhd. Arief Al Imkari, Sarty Irsyadunas, Irsyadunas Istiqamah, Nurul Jadiaman Parhusip, Jadiaman Jamilah Jamilah Jeffry Jeffry Kamarullah, Reza Kuswoyo, Indra Laili Dwi Annisa Mardiah, Faijah Marlina Marlina Mashuri Mashuri Masi, Yusman Masnur Masnur Mastuti, Ajeng Gelora Maulida, Sri Mediaty Mira Dharma Susilawaty Morian Saspriatnadi Mughaffir Yunus Muhajir Abd Rahman Muhammad Yunus Muhibuddin Muhibuddin, Muhibuddin Mulyani, Esti Mulyawati, Nina Yuliana Mutmainnah, Heni Mutmainnah, Heny Nadilla, Dhea Nani Nurani Muksin Natsir, Nur Alim Ningsih, Rahmi Dwi Nurmuzayyana, Nurmuzayyana Nurrul Helen Nurul Fathanah Mustamin Nurul Istiqamah Oriana Paramita Dewi Pary, Cornelia Paundu, Ady Wahyudi Putri Ayu Lestari Rahmat Hidayatullah Ratna Amanati Ratna Ayu Damayanti Reja Fahlevi Rifqi Novriyandana Rifyal, Rifyal Rinaldi Rinaldi Rizal Fauzi Ronaldo, Deddy Rosmawati Rosmawati Rosmiani, Ni Nengah Safrida Safrida Sahputri, Masri Yanti Sehuwaky, Nurlaila Sunarmin, Wa Ode Suryani, R. Lisa Susanti, Marisa Syahrul Usman Syamsurijal Syamsurijal, Syamsurijal Syarif, Asrul Bin Tanniewa, Adam M Tenriana, Nuzul Thomson Mary, Thomson Tri Yunarni, Baiq Reinalda Wahyu Hidayat Wungo, Supriyadi La Yani, Andi Muhammad Yaqutina Marjani Santosa Zulkarnaim