Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.886
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Best Journal (Biology Education, Sains and Technology) International Journal of Global Operations Research Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Engineering: Journal of Mechatronics and Education
Maulana, Muhamad Riyan
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry 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 Immunology & microbiology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Transportation

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Pengukuran Kebergunaan dan Pengalaman Pengguna Website Sistem Informasi Akademik Universitas Terbuka (SIA UT) Menggunakan Metode System Usability Scale (SUS) dan User Experience Questionnaire (UEQ) Maulana, Muhamad Riyan; Nurdiana, Dian
Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Vol. 6 No. 1 (2024)
Publisher : PPM Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52661/j_ict.v6i1.325

Abstract

Pergeseran paradigma pendidikan tinggi ke arah
College Students' Perceptions Toward Usability of Simulator Application as a Form of Virtual Experiment at the Distance Learning Nurdiana, Dian; Hasanah, Siti Hadijah; Maulana, Muhamad Riyan
International Journal of Global Operations Research Vol. 5 No. 1 (2024): International Journal of Global Operations Research (IJGOR), February 2024
Publisher : iora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47194/ijgor.v5i1.269

Abstract

The use of simulator applications as one of the learning media is used in face-to-face classes. Its use is rarely used to support distance learning. In fact, the distance learning process must have the same quality as face-to-face learning. The role of technology and media is one of the keys to success in conveying material to students. This study examines the use of simulator applications in distance learning in terms of its reusability. The simulator application used is Cisco Package Tracer on learning computer networks with modules as the main teaching material used by students. The use of this media aims to understand and practice computer network simulations. By involving 60 participants, a case study regarding usability feasibility was measured by using the USE Questionnaire which consisted of 4 usability dimensions: Usefulness, Ease of Use, Ease of Learning, and Satisfaction. The findings show that the use of simulator applications in distance learning gets good or positive responses in the context of usability. This shows that the use of simulator applications is suitable for use in distance learning.
Teknologi Sediment Microbial Fuel Cell Sebagai Energi Alternatif yang Berkelanjutan Saputro, Fajar Agus; Maulana, Muhamad Riyan; Risnawati, Imbuk; Kurniawati, Heny
BEST Journal (Biology Education, Sains and Technology) Vol 7, No 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Biologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30743/best.v7i1.9447

Abstract

Ketergantungan akan penggunaan energi konvensional/fosil semakin meningkat selama setengah abad terakhir sehingga menyebabkan krisis energi dan peningkatan emisi CO2. Sebagai alternatif energi, salah satu yang paling prospektif adalah Microbial Fuel Cell (MFC). Lautan Indonesia menyimpan potensi besar akan kandungan bahan organik pada sedimen laut yang dapat dijadikan sebagai sumber Sediment Microbial Fuel Cell(SMFC). Teknologi SMFC dalam skala besar saat ini masih sulit diterapkan karena studi mengenai pengenalan SMFC, strategi optimasi, dan pembuatan prototype masih sedikit. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan mengenai prinsip kerja SMFC, faktor yang mempengaruhi keberhasilan penerapan SMFC, dan strategi optimasinya. SMFC melibatkan mikroorganisme yang terdapat pada sedimen laut untuk mendegradasi bahan organik sehingga menghasilkan listrik. Eksplorasi lokasi sedimen perlu dilakukan untuk mendapatkan kualitas sedimen yang kaya akan bahan organik dan mikroorganisme. Pemilihan material elektroda juga perlu dipertimbangkan karena dapat mempengaruhi penempelan mikroba dan kemampuan mentransfer elektron. Modifikasi elektroda biasanya dilakukan untuk meningkatkan performa pembangkitan listrik. Kondisi operasi seperti suhu, kadar oksigen, dan pH dapat mempengaruhi kehidupan mikroba sedimen sehingga kondisi optimal perlu ditentukan. Scale-upSMFC memang memiliki banyak tantangan karena teknologi ini cukup baru. Akan tetapi, bila prinsip SMFC bisa dikuasai dengan baik dan setiap parameter dioptimasi, maka peluang keberhasilan scale-up SMFC semakin meningkat. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi pedoman dalam penerapan SMFC dalam skala besar.
Pengukuran Kebergunaan dan Pengalaman Pengguna Website Sistem Informasi Akademik Universitas Terbuka (SIA UT) Menggunakan Metode System Usability Scale (SUS) dan User Experience Questionnaire (UEQ) Maulana, Muhamad Riyan; Nurdiana, Dian
Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Vol. 6 No. 1 (2024)
Publisher : PPM Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52661/j_ict.v6i1.325

Abstract

Pergeseran paradigma pendidikan tinggi ke arah
Pengembangan Aplikasi Sistem Informasi Praktik Kerja Lapangan (SIPKL) Berbasis Mobile Menggunakan Metode Waterfall Nurdiana, Dian; Maulana, Muhamad Riyan; Aprijani, Dwi Astuti; Amastini, Fitria; Utama, Moh. Rizky Putra Aji
Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Vol. 6 No. 2 (2024)
Publisher : PPM Telkom University

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

Abstract

Youtube merupakan platform video paling populer di dunia saat ini. Banyak video viral di Youtube dari Indonesia. Tapi, membuat video viral di Youtube adalah tantangan yang berat, baik untuk berpengalaman YouTuber dan khususnya untuk youtuber baru. Penelitian ini akan berfokus pada menemukan sifat video viral dengan mengelompokkannya ke dalam kelompok yang berbeda. Algoritma Fuzzy C-Maeans digunakan untuk proses clustering. Tujuan dari proses clustering ini adalah untuk mencari pola dalam data yang sebelumnya tidak terlihat. Hasil menunjukkan bahwa video dibagi menjadi tiga kelompok yang dibangun dari 3 variabel; view_count, likes, comment_count. Pola dan wawasan yang ditemukan dalam penelitian ini dapat berguna bagi calon pembuat video yang ingin meraih kesuksesan sebagai Youtuber. Hasil analisis cluster yang dilakukan memiliki 3 cluster dengan 10184 video berada di cluster 1 dengan indikasi tidak trending, 551 video berada di cluster 2 dengan indikasi sangat trending dan 35 video berada di cluster 3 dengan indikasi trending. Adapun pengujian dan evaluasi kualitas cluster yang terdapat pada sistem menggunakan silhouette dengan hasil mencapai 0.8778072603970618 mendekati angka 1
Teknologi Sediment Microbial Fuel Cell Sebagai Energi Alternatif yang Berkelanjutan Saputro, Fajar Agus; Maulana, Muhamad Riyan; Risnawati, Imbuk; Kurniawati, Heny
BEST Journal (Biology Education, Sains and Technology) Vol 7, No 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Biologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30743/best.v7i1.9447

Abstract

Ketergantungan akan penggunaan energi konvensional/fosil semakin meningkat selama setengah abad terakhir sehingga menyebabkan krisis energi dan peningkatan emisi CO2. Sebagai alternatif energi, salah satu yang paling prospektif adalah Microbial Fuel Cell (MFC). Lautan Indonesia menyimpan potensi besar akan kandungan bahan organik pada sedimen laut yang dapat dijadikan sebagai sumber Sediment Microbial Fuel Cell(SMFC). Teknologi SMFC dalam skala besar saat ini masih sulit diterapkan karena studi mengenai pengenalan SMFC, strategi optimasi, dan pembuatan prototype masih sedikit. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan mengenai prinsip kerja SMFC, faktor yang mempengaruhi keberhasilan penerapan SMFC, dan strategi optimasinya. SMFC melibatkan mikroorganisme yang terdapat pada sedimen laut untuk mendegradasi bahan organik sehingga menghasilkan listrik. Eksplorasi lokasi sedimen perlu dilakukan untuk mendapatkan kualitas sedimen yang kaya akan bahan organik dan mikroorganisme. Pemilihan material elektroda juga perlu dipertimbangkan karena dapat mempengaruhi penempelan mikroba dan kemampuan mentransfer elektron. Modifikasi elektroda biasanya dilakukan untuk meningkatkan performa pembangkitan listrik. Kondisi operasi seperti suhu, kadar oksigen, dan pH dapat mempengaruhi kehidupan mikroba sedimen sehingga kondisi optimal perlu ditentukan. Scale-upSMFC memang memiliki banyak tantangan karena teknologi ini cukup baru. Akan tetapi, bila prinsip SMFC bisa dikuasai dengan baik dan setiap parameter dioptimasi, maka peluang keberhasilan scale-up SMFC semakin meningkat. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi pedoman dalam penerapan SMFC dalam skala besar.
Pengembangan Aplikasi Sistem Informasi Praktik Kerja Lapangan (SIPKL) Berbasis Mobile Menggunakan Metode Waterfall Nurdiana, Dian; Maulana, Muhamad Riyan; Aprijani, Dwi Astuti; Amastini, Fitria; Utama, Moh. Rizky Putra Aji
Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Vol. 6 No. 2 (2024)
Publisher : PPM Telkom University

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

Abstract

Youtube merupakan platform video paling populer di dunia saat ini. Banyak video viral di Youtube dari Indonesia. Tapi, membuat video viral di Youtube adalah tantangan yang berat, baik untuk berpengalaman YouTuber dan khususnya untuk youtuber baru. Penelitian ini akan berfokus pada menemukan sifat video viral dengan mengelompokkannya ke dalam kelompok yang berbeda. Algoritma Fuzzy C-Maeans digunakan untuk proses clustering. Tujuan dari proses clustering ini adalah untuk mencari pola dalam data yang sebelumnya tidak terlihat. Hasil menunjukkan bahwa video dibagi menjadi tiga kelompok yang dibangun dari 3 variabel; view_count, likes, comment_count. Pola dan wawasan yang ditemukan dalam penelitian ini dapat berguna bagi calon pembuat video yang ingin meraih kesuksesan sebagai Youtuber. Hasil analisis cluster yang dilakukan memiliki 3 cluster dengan 10184 video berada di cluster 1 dengan indikasi tidak trending, 551 video berada di cluster 2 dengan indikasi sangat trending dan 35 video berada di cluster 3 dengan indikasi trending. Adapun pengujian dan evaluasi kualitas cluster yang terdapat pada sistem menggunakan silhouette dengan hasil mencapai 0.8778072603970618 mendekati angka 1
Analysis of Field Work Practice Information System Service Quality Using The Webqual 4.0 Method and Importance Performance Analysis Nurdiana, Dian; Maulana, Muhamad Riyan; Aprijani, Dwi Astuti; Amastini, Fitria
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 13 No. 3 (2024)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v13i3.79182

Abstract

In the current digital era, the quality of website services is a crucial factor in supporting the effectiveness and efficiency of information systems, including the Information Systems Study Program Field Work Information System (SIPKL) at Universitas Terbuka. However, currently there is no in-depth evaluation of the quality of SIPKL services from a user perspective. This research aims to review the service quality of the SIPKL website as a whole and measure the level of user satisfaction with the services provided. To achieve this goal, the WebQual 4.0 method is used which measures three main dimensions of service quality, namely usability, information quality, and interaction quality. In addition, the Importance Performance Analysis (IPA) method is applied to evaluate the importance and performance of each service attribute being measured, so as to identify areas that require improvement. Data was collected through a survey with 100 respondents from Information Systems study program students who had used the SIPKL website. The research results show a value of 101.6% for the level of conformity, which indicates that the SIPKL website service performance has met or even exceeded user expectations and interests. Meanwhile, the gap value is categorized as “Good” with a positive value of 0.08 or >0. Indicators that require improvement are in quadrants II and III. Overall, this research provides strategic recommendations for SIPKL website managers to improve service quality so that it is more optimal in supporting students' needs in undergoing PKL.
GOJEK DATA ANALYSIS THROUGH TEXT MINING USING SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) AND K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) Hasanah, Siti Hadijah; Maulana, Muhamad Riyan; Nurdiana, Dian
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 19 No 2 (2025): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol19iss2pp889-902

Abstract

The main focus of this research is to apply and test the effectiveness of SVM and KNN methods in Gojek data text analysis. This research will examine how the two methods can classify user comments and feedback and identify data sentiment analysis at the same time practically help Gojek understand user needs and improve service quality. The data obtained through scrapping is categorized into positive and negative sentiment. Data is taken from Gojek application user reviews throughout the year 2022 with a total of 1148 sentiment data with a percentage of 80% training data and 20% testing data. Evaluation of model performance using Confusion Matrix and AUC-ROC Curve shows that SVM is more effective than KNN, with accuracy on training data of 92.55% for SVM and 81.71% for KNN, as well as accuracy on testing data of 82.40% for SVM and 77,09% for KNN.
Generative artificial intelligence as an evaluator and feedback tool in distance learning: a case study on law implementation Nurdiana, Dian; Maulana, Muhamad Riyan; Hasanah, Siti Hadijah; Chairunnisa, Madiha Dzakiyyah; Komuna, Avelyn Pingkan; Rif'an, Muhammad
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 14, No 3: June 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v14.i3.pp2490-2505

Abstract

The development of generative artificial intelligence (GAI) has impacted various fields, including higher education. This research examines the use of GAI as an evaluator and feedback provider in distance legal education. This study tested five GAI models: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Bing, and You, using a sample of 20 students and evaluations from legal experts. Descriptive statistical analysis and non-parametric tests, including Wilcoxon, intraclass correlation coefficient (ICC), Kappa, and Kendall's W, were used to assess accuracy, feedback quality, and usability. The results showed that ChatGPT was the most effective GAI, with the highest mean scores of 4.22 from experts and 4.12 from students, followed by Gemini with scores of 4.15 and 4.07. In terms of binary judgement accuracy, Gemini scored 80%, ChatGPT 60%, while Perplexity, Bing, and You had lower scores. Statistical analysis showed moderate agreement (ICC=0.439) and low alignment (Kappa=-0.058) between the GAIs and expert evaluations, with a Kendall's W value of 0.576 indicating moderate consistency in judgements. These findings emphasize the importance of selecting effective GAIs such as ChatGPT and Gemini to improve academic evaluation and learning in legal education, and pave the way for further innovations in the use of AI.
Co-Authors Amastini, Fitria Aprijani, Dwi Astuti Chairunnisa, Madiha Dzakiyyah Hasanah, Siti Hadijah Heny Kurniawati Heny Kurniawati Karpan, Ibnu Komuna, Avelyn Pingkan Nurdiana, Dian Rif'an, Muhammad Risnawati, Imbuk Saputro, Fajar Agus Utama, Moh. Rizky Putra Aji