Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informasi Pengabdian Masyarakat JOKI: Journal of Computing and Informatics Khatulistiwa : Journal of Artificial Intelligence
mochammad faid
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : JOKI: Journal of Computing and Informatics

 1 
Pemetaan Daerah Rawan Stunting dengan Algoritma K-Means dan Analisis Demografis di Kabupaten Probolinggo Mochammad Faid; Wahab Sya'roni; Moh. Sukron
JOKI: Jurnal Komputasi dan Informatika Vol 2 No 1 (2025): June 2025
Publisher : Laskar Karya

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

Abstract

Stunting merupakan permasalahan kesehatan masyarakat yang berdampak jangka panjang terhadap kualitas hidup dan produktivitas generasi masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan wilayah rawan stunting di Kabupaten Probolinggo dengan menggunakan pendekatan machine learning melalui algoritma K-Means, serta menganalisis hubungan antara prevalensi stunting dengan faktor-faktor demografis seperti tingkat kemiskinan, akses sanitasi layak, dan rata-rata lama sekolah ibu. Data sekunder diperoleh dari Dinas Kesehatan, BPS, dan Dispendukcapil Kabupaten Probolinggo, serta dokumen perencanaan daerah. Hasil klasterisasi membagi kecamatan menjadi tiga kelompok risiko: tinggi, sedang, dan rendah. Klaster risiko tinggi ditandai dengan prevalensi stunting di atas 14%, kemiskinan melebihi 20%, sanitasi buruk, dan pendidikan ibu yang rendah. Analisis korelasi menunjukkan bahwa stunting berkorelasi positif kuat dengan kemiskinan (r = 0,96) dan negatif dengan sanitasi (r = -0,93) serta pendidikan ibu (r = -0,96). Temuan ini menegaskan perlunya intervensi lintas sektor yang terarah dan berbasis data untuk mempercepat penurunan angka stunting, khususnya di wilayah dengan karakteristik demografis yang rentan.
Perbandingan Algoritma Klasifikasi untuk Prediksi Sentimen Emoji dalam Teks Yaqin, Moh. Ainol Yaqin; Moh Ainol Yaqin; Mochammad Faid
JOKI: Jurnal Komputasi dan Informatika Vol 1 No 01 (2024): Juni 2024
Publisher : Laskar Karya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan efektivitas berbagai algoritma pembelajaran mesin dalam mengklasifikasikan sentimen emoji. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari emoji yang masing-masing diberikan label sentimen positif, negatif, atau netral. Kami menerapkan teknik Count Vectorization untuk mengubah data teks menjadi format numerik yang sesuai untuk pemrosesan algoritma pembelajaran mesin, Empat algoritma yang dievaluasi dalam penelitian ini adalah Multilayer Perceptron (MLP), Decision Tree Classifier, Naive Bayes Classifier, dan K-Nearest Neighbors (KNN). Setiap model dilatih menggunakan data latihan dan diuji menggunakan data uji yang telah dipisahkan sebelumnya dengan rasio pembagian 80:20,Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan dalam akurasi antara algoritma yang diuji, dengan masing-masing algoritma menunjukkan kekuatan dan kelemahannya. Efektivitas setiap model dievaluasi berdasarkan akurasi prediksi dan diinterpretasikan melalui matriks kebingungan yang dihasilkan,Visualisasi data menggunakan seaborn dan matplotlib memberikan wawasan lebih lanjut tentang performa masing-masing model, memungkinkan analisis mendalam tentang kesalahan klasifikasi yang umum terjadi. Studi ini memberikan panduan yang berguna untuk pemilihan algoritma dalam aplikasi klasifikasi sentimen berbasis emoji, yang memiliki implikasi signifikan dalam analisis media sosial dan interaksi manusia-komputer
Aplikasi Presensi Kehadiran Guru Sekolah Berbasis Web dengan Fitur GPS Sumantri; Mochammad Faid
JOKI: Jurnal Komputasi dan Informatika Vol 2 No 2 (2025): Desember
Publisher : CV. Laskar Karya

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

Abstract

Pembangunan sumber daya manusia (SDM) di era globalisasi menuntut peningkatan profesionalisme tenaga pendidik, termasuk dalam pengelolaan administrasi kehadiran. SMK Nurul Amien Widoropayung di bawah naungan Dinas Pendidikan dan Kebudayaan Kabupaten Situbondo masih menerapkan presensi guru secara manual melalui buku absen, sehingga menimbulkan kendala berupa lambatnya rekapitulasi data, kurangnya transparansi, serta potensi manipulasi kehadiran. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan Sistem Informasi Presensi Kehadiran Guru berbasis web menggunakan framework Laravel dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Sistem dilengkapi fitur Global Positioning System (GPS) untuk mendeteksi lokasi guru saat melakukan absensi masuk dan pulang, serta QR Code sebagai mekanisme validasi agar presensi dilakukan di lingkungan sekolah. Metode pengembangan yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi dalam pengelolaan data presensi, serta memudahkan kepala sekolah dan operator memantau kehadiran guru secara real-time. Dengan demikian, penerapan sistem ini menjadi solusi efektif untuk mengatasi permasalahan absensi manual, meningkatkan kualitas administrasi sekolah, dan mendukung profesionalisme SDM di SMK Nurul Amien Widoropayung Kabupaten Situbondo
Co-Authors ahmad supriadi Moh Sukron Moh. Sukron sudriyanto sudriyanto Sumantri Wahab Sya'roni Yaqin, Moh. Ainol Yaqin, Moh. Ainol Yaqin