Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.677
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI Abdimas Umtas : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) Jurnal Informasi dan Teknologi Journal of Robotics and Control (JRC) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat International Journal of Robotics and Control Systems KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer DiJITAC : Digital Journal of Information Technology and Communication Ilmu Komputer untuk Masyarakat Sanskara Akuntansi dan Keuangan West Science Social and Humanities Studies Journal of Social Science Utilizing Technology Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Journal of Social Science Utilizing Technology Scientific Journal of Engineering Research Journal of Computer Science Advancements Techno Agriculturae Studium of Research Research of Scientia Naturalis Journal of Multidisciplinary Sustainability Asean
Aldi Bastiatul Fawait Fawait
Universitas Widya Gama Mahakam Samarinda
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK MEMPREDIKSI NILAI EKSPOR DI KALIMANTAN TIMUR DENGAN APLIKASI RAPIDMINER Rahmah, Sitti Rahmah; Fawait, Aldi Bastiatul
DiJITAC : Digital Journal of Information Technology and Communication DiJITAC, Vol 5 No.1, Oktober 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Aji Muhammad Idris Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21093/dijitac.v5i1.8952

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan nilai ekspor di Kalimantan Timur. Data penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang didapatkan langsung dari Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Timur. Metode analisis yang diterapkan adalah data mining algoritma regresi linear sederhana. Temuan penelitian mengungkapkan bahwa nilai ekspor di Kalimantan Timur pada bulan Januari 2022 - April 2024 hingga prediksi nilai ekspor bulan Mei 2024 – Desember 2024 mengalami penurunan nilai ekspor di Kalimantan Timur. Dengan akurasi prediksi nilai RMSE sebesar 3,182% artinya persentase prediksi nilai ekspor Kalimantan Timur tergolong dalam kategori sangat akurat. Harapan dari penelitian ini adalah penelitian ini menjadi acuan pengambilan Keputusan pihak-pihak terkait, agar dapat mencari strategi terbaik untuk meningkatkan nilai ekspor di Kalimantan Timur. Agar terwujudnya peningkatan perekonomian di Kalimantan Timur pada waktu mendatang.
Pengambilan Keputusan Rekomendasi Prioritas Bantuan IKM di Kota Samarinda dengan metode AHP dan TOPSIS Rahmah, Sitti; Fawait, Aldi Bastiatul; Jamil, Muh; Arifin, Merlina Lidiana; Saputri, Nadia Keril
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 1 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v9i1.19824

Abstract

Industri usaha kecil menengah (IKM) di Kota Samarinda terbilang belum mengalami perkembangan yang maksimal, dengan salah satu hambatannya ialah faktor finansial. Pemerintah mengusulkan program bantuan yang harus tepat sasaran, memerlukan keputusan yang tepat untuk menyeleksi IKM penerima bantuan. Metode yang digunakan adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot kriteria dan Technique for Other Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan prioritas bantuan sebagai rekomendasi penerima bantuan. Kriteria penentuan penerima bantuan adalah tenaga kerja, investasi, kapasitas produksi, nilai produksi, dan bahan baku. Penelitian ini dilakukan melalui tahap Input, Proses, dan Output. Hasil penelitian membuktikan rasio konsistensi yang dihasilkan sebesar 0,0961 atau <0,1, yang sesuai dengan teori perhitung CR dalam metode AHP. Ranking hasil menggunakan metode TOPSIS menunjukkan bahwa IKM Agus Salim Variasi menempati urutan pertama, UD. Hamas di urutan kedua, dan Bengkel Langgeng Teknik di urutan ketiga, sehingga direkomendasikan sebagai prioritas bantuan. Penelitian ini menemukan bahwa integrasi metode AHP dan TOPSIS efektif untuk pengambilan keputusan rekomendasi prioritas bantuan IKM di Kota Samarinda.
PEMANFAATAN KECERDASAN BUATAN DALAM MENINGKATKAN EFISIENSI BISNIS DAN KEPUTUSAN MANAJERIAL Kohar , Abdul; Fawait, Aldi Bastiatul; Hendratri, Bhaswarendra Guntur; Huda, Syafa'at Ariful; Darmun, Darmun; Wartono, Tono
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 8 No. 2 (2025): Volume 8 No. 2 Tahun 2025
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v8i2.45729

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dalam pengambilan keputusan bisnis pada era digital. Dalam dunia bisnis modern, kecepatan dan akurasi dalam pengambilan keputusan menjadi faktor penentu keberhasilan, sehingga adopsi teknologi mutakhir seperti AI menjadi sangat relevan. Penelitian ini menggunakan metode studi literatur dengan menganalisis berbagai jurnal ilmiah nasional yang relevan dan terbit pada tahun 2024. Hasil studi menunjukkan bahwa AI memiliki peran strategis dalam meningkatkan efisiensi operasional, menganalisis data besar secara real time, serta memberikan rekomendasi keputusan yang berbasis algoritma dan pembelajaran mesin. AI tidak hanya membantu perusahaan besar dalam merumuskan strategi, tetapi juga mendukung pengembangan UMKM dalam menghadapi tantangan pasar yang kompleks. Pemanfaatan AI dalam sistem informasi manajemen, proses otomasi bisnis, dan transformasi intelijen bisnis terbukti mampu meningkatkan daya saing organisasi. Meskipun demikian, penelitian juga menemukan tantangan dalam bentuk kesiapan infrastruktur teknologi, literasi digital sumber daya manusia, serta aspek etika dan keamanan data. Oleh karena itu, integrasi AI dalam proses pengambilan keputusan bisnis perlu diiringi dengan kebijakan yang adaptif dan edukasi berkelanjutan. Penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dan praktis bagi pengembangan strategi bisnis berbasis teknologi di era digital.
Edukasi Dasar Kecerdasan Buatan Untuk Siswa di SMA Negeri 12 Samarinda: Pengabdian Aldi Bastiatul Fawait; Sitti Rahmah; Yudhi Fajar Saputra; Sugiarto; La Jupriadi Fakhri; Merlina Lidiana Arifin; Edwin Pramudya; Nelson Sompa Arifin
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 1 (Juli 2025 -
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i1.2488

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat berupa edukasi dasar kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah dilaksanakan di SMA Negeri 12 Samarinda dengan tujuan untuk meningkatkan literasi teknologi di kalangan pelajar. Kegiatan ini berlangsung selama satu hari dan diikuti oleh 47 siswa, didampingi oleh dua orang dosen serta dibantu oleh mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Universitas Widya Gama Samarinda. Materi yang disampaikan berfokus pada pengenalan AI sebagai teknologi yang mampu menangani tugas-tugas kognitif seperti pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola. Berdasarkan hasil evaluasi dari 10 pertanyaan angket, pelatihan ini menunjukkan hasil yang positif, di mana sebagian besar peserta berada pada kategori “Cukup Mengerti” (69,84%) dan “Sangat Mengerti” (18,99%), sementara hanya sebagian kecil yang “Kurang Mengerti” (13,12%) dan tidak ada peserta yang “Tidak Mengerti” (0%). Hasil tersebut mengindikasikan bahwa pelatihan ini berhasil memberikan pemahaman dasar yang baik mengenai AI kepada siswa. Kegiatan ini juga menunjukkan potensi besar dalam mengembangkan Sumber Daya Manusia (SDM) lokal yang adaptif terhadap kemajuan teknologi, serta layak untuk dilanjutkan dalam skala yang lebih luas sebagai bagian dari upaya meningkatkan kesiapan generasi muda dalam menghadapi tantangan era digital.
Penerapan Metode LSTM untuk Prediksi Harga Ethereum Fawait, Aldi Bastiatul; Jamil, Muh; Rahmah, Sitti; Sugiarto, Sugiarto
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 3 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v9i3.22169

Abstract

Perkembangan teknologi blockchain dalam beberapa tahun terakhir memberikan dampak besar terhadap sistem keuangan global, salah satunya melalui Ethereum (ETH) yang berfungsi sebagai aset kripto sekaligus fondasi ekosistem smart contract. Namun, volatilitas tinggi harga ETH membuat metode prediksi tradisional sulit menangkap pola nonlinier yang kompleks. Penelitian ini menerapkan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi harga ETH menggunakan data time-series dari investing.com periode 1 Januari 2021 hingga 21 Agustus 2025. Model LSTM dengan tiga lapisan menghasilkan performa baik dengan MAE 0,0387 dan R² 0,9741 pada data latih, serta MAE 22,59% dan R² 80,55% pada data uji. Hasil ini membuktikan bahwa LSTM efektif dalam mempelajari pola fluktuasi harga ETH meskipun akurasi pada data baru masih dapat ditingkatkan. Kontribusi penelitian ini adalah memperkuat literatur terkait prediksi kripto berbasis data jangka panjang sekaligus memberikan manfaat praktis bagi investor dan regulator dalam memahami dinamika volatilitas ETH.
Implementation of Data Mining Using Simple Linear Regression Algorithm to Predict Export Values Fawait, Aldi Bastiatul; Rahmah, Sitti; Costa, Apolonia Diana Sherly da; Insyroh, Nazaruddin; Firdaus, Asno Azzawagama
Scientific Journal of Engineering Research Vol. 1 No. 1 (2025): January
Publisher : PT. Teknologi Futuristik Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64539/sjer.v1i1.2025.11

Abstract

This study aims to analyze the trends in export value in East Kalimantan. The research utilizes secondary data sourced directly from the Central Statistics Agency of East Kalimantan Province. A simple linear regression algorithm for data mining is employed as the analytical method. The findings indicate a decline in East Kalimantan's export value from January 2022 to April 2024, as well as in the forecasted export value from May 2024 to December 2024. The prediction model achieved a Root Mean Square Error (RMSE) value of 3.182%, demonstrating a high level of accuracy in estimating export values. This research is expected to serve as a valuable reference for stakeholders in formulating strategies to enhance East Kalimantan's export performance and contribute to the region's future economic development.
Klasifikasi Citra Gerakan Takbir Berdasarkan Fikih Syaikh Al-Albani Menggunakan Model Hibrida CNN-SVM Fahmi, MIftahuddin; Widhi, Eko Prasetio; Fawait, Aldi Bastiatul; Syaifullah, Ahmad
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 3 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v9i3.21327

Abstract

Penelitian ini mengklasifikasikan kebenaran gerakan takbir dalam salat berdasarkan parameter fikih Syaikh Al-Albani menggunakan pendekatan hibrida CNN dan SVM. Alur kerja mencakup prapemrosesan citra melalui deteksi tepi operator Prewitt dan operasi morfologi untuk pemurnian kontur, diikuti normalisasi. Fitur mendalam diekstraksi dengan VGG16 melalui transfer learning, sedangkan klasifikasi dilakukan menggunakan Support Vector Machine dengan penalaan hiperparameter serta mekanisme ambang (threshold) untuk penetapan keputusan. Dataset terdiri atas 184 citra beranotasi (146 benar, 38 tidak benar) dengan pembagian 80:20 untuk pelatihan dan pengujian. Evaluasi menggunakan akurasi, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Model mencapai akurasi 95% pada data uji, menunjukkan bahwa kombinasi prapemrosesan berbasis tepi, ekstraksi fitur konvolusional, dan klasifikasi margin-maksimum efektif membedakan variasi halus pada postur takbir. Temuan ini berimplikasi pada pengembangan alat bantu pembelajaran dan koreksi gerakan salat, termasuk skenario umpan balik real-time. Keterbatasan meliputi ukuran serta ketidakseimbangan dataset dan rujukan fikih tunggal; penelitian lanjutan diarahkan pada perluasan data, validasi eksternal, dan pengujian pada perangkat nyata.
Pengambilan Keputusan Penentuan Target Promosi Universitas menggunakan metode Analytical Hierarchy Process Aldi Bastiatul Fawait; Sitti Rahmah
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 5 (2024): April 2024
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v4i5.1811

Abstract

Decision-making in determining promotion targets becomes crucial for Widya Gama Mahakam University in Samarinda City to enhance the institution's visibility and attractiveness. The Analytical Hierarchy Process (AHP) method is proposed as an effective approach. The issues faced include difficulties in determining effective and efficient promotion target priorities and a lack of strong scientific foundations to support strategic decision-making. The proposed solution is to implement AHP as a structured and systematic decision-making tool. This method allows the identification of relevant criteria and determination of relative weights for each criterion, then evaluating and selecting the best alternatives. This research involves the analysis of various relevant promotion aspects, such as Type of high school, Distance, Transportation, School accreditation, and Number of alumni as criteria for High School (SMA) that will be used. The main objective is to identify relevant criteria in determining promotional targets, assess the relative weights of each criterion, and generate priorities or rankings of promotional targets based on AHP analysis. The findings of the research demonstrate a consistency ratio of 0.0852, which falls below 0.1, indicating its proper interpretation according to the CR calculation theory within the AHP methodology, thus considered appropriate for application. This research produces a ranking of promotion target determination for Widya Gama Mahakam University in Samarinda City, with alternative A5 ranking first, alternative A7 ranking second, A3 ranking third, A4 ranking fourth, A1 ranking fifth, A10 ranking sixth, A9 ranking seventh, A8 ranking eighth, A2 ranking ninth, and A6 ranking tenth. The research findings indicate the AHP method can be utilized for decision-making within establishing promotion targets for Widya Gama Mahakam University in Samarinda City
Evolution of the Use of Artificial Intelligence in Mobile Applications to Improve the Efficiency of Public Service Judijanto, Loso; Rukmana, Arief Yanto; Fawait, Aldi Bastiatul; Rahmah, Sitti; Sugiarto, Sugiarto
West Science Social and Humanities Studies Vol. 2 No. 11 (2024): West Science Social and Humanities Studies
Publisher : Westscience Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/wsshs.v2i11.1457

Abstract

The integration of artificial intelligence (AI) into mobile applications has transformed public service delivery by enhancing efficiency, accessibility, and responsiveness. This study employs a bibliometric approach to analyze the evolution of AI applications in public service, focusing on research trends, key contributors, and thematic developments from 2000 to 2024. The findings reveal a rapid increase in research output since 2018, driven by advancements in enabling technologies such as IoT, 5G, and machine learning, as well as global challenges like the COVID-19 pandemic. Key application areas identified include healthcare, smart cities, and governance, with AI-powered mobile apps demonstrating significant potential in addressing societal needs. However, challenges related to data privacy, algorithmic bias, and technical infrastructure persist. This study underscores the importance of ethical frameworks, interdisciplinary collaboration, and localized solutions to maximize the impact of AI in public service delivery. The findings offer valuable insights for researchers, practitioners, and policymakers seeking to leverage AI for smarter and more equitable public services.
Workshop Pengenalan Bahasa Pemrograman Python Dan Potensi Python Di Masa Mendatang di SMKN 1 Tenggarong Jamil, Muh; Saputra, Yudhi Fajar; Fawait, Aldi Bastiatul; Rahmah, Sitti; Rosmasari, Rosmasari
Ilmu Komputer untuk Masyarakat Vol 6, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkomas.v6i1.2828

Abstract

SMK Negeri 1 Tenggarong adalah SMK yang terletak di Kecamatan Tenggarong Kabupaten Kutai Kartanegara, Provinsi Kalimantan Timur. SMK ini memiliki 2 jurusan IT, yaitu jurusan Rekayasa Perangkat Lunak (RPL) dan jurusan Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ). Beberapa masalah yang dihadapi adalah kurangnya motivasi siswa dalam mendalami pemrograman serta kurangnya minat untuk belajar bahasa pemrograman baru. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) yang dilaksanakan berupa sebuah workshop pengenalan bahasa pemrograman python dan potensi python di masa mendatang sebagai sebuah solusi yang diberikan untuk menjawab permasalahan tersebut. Pengukuran keberhasilan kegiatan dilakukan menggunakan kuisoner dengan hasil yang menunjukan adanya peningkatan motivasi dan ketertarikan siswa dalam mempelajari bahasa pemrograman baru yang lebih mudah dan multifungsi saat sebelum dan sesudah mengikuti workshop yang dilaksanakan. Worshop ini diharapkan dapat menjadi titik awal bagi siswa dalam melakukan eksplorasi pada sebuah bahasa pemrograman yang lebih modern dan menjadi pintu awal untuk mengenal keilmuan lain seperti data science, machine learning dan juga pengolahan citra digital.  Harapam lain adalah dapat membantu siswa dalam menemukan peluang baru di masa mendatang.
Co-Authors Adriyanto, Feri Alfiah, Agry Alfian Ma’arif ALYA MASITHA Anton Yudhana Arief Yanto Rukmana Arifin, Merlina Lidiana Asno Azzawagama Firdaus Costa, Apolonia Diana Sherly da Dadang Muhammad Hasyim Darmun, Darmun Dedi Zulkarnain Pulungan Dony Andrasmoro Edwin Pramudya Eko Prasetio Widhi Fahmi, Miftahuddin Fakhri, La Jupriadi Furizal Furizal Furizal, Furizal Gilaa, Thitus Hasyim, Andi Hendratri, Bhaswarendra Guntur Hersiyati Palayukan Huda, Syafa'at Ariful Hussain, Sara Insyroh, Nazaruddin Irawan, Dodi Jamil, Muh Judijanto, Loso Kariyamin, Kariyamin Kohar , Abdul La Jupriadi Fakhri Loso Judijanto Maghfiroh, Hari Mardiati Mardiati Merlina Lidiana Arifin Muh. Jamil Muhammad Kunta Biddinika Nelson Sompa Arifin Nursalim Nursyam, Aisyah PUTERI APRILANI Rahmah, Sitti Rahmah Rahmawati, Rahmawati Ramelan, Agus Reviandari Widyatiningtyas, Reviandari Rizky Wardhani Rosmasari Rosmasari, Rosmasari Rukmana, Arief Yanto Rusdi Umar Saputra, Yudhi Fajar Saputri, Nadia Keril Sitti Rahmah Sitti Rahmah Sitti Rahmah Soelistianto, Farida Arinie Sok, Vann Sugiarto Sugiarto S Sugiarto Sugiarto Sunardi, Sunardi Suwarno, Iswanto Syaifullah, Ahmad Syekh Budi Syam Virasanty Muslimah Wartono, Tono Yana Mulyana Yudhi Fajar Saputra Yusriati, Yusriati Zhang Li