Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.126
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Iso
Zulfahrizan, Atta
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Environmental Science Social Sciences

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI LIBRARY PYTHON DEQUEUE PADA ANTRIAN BANK MENGGUNAKAN LOGIKA FIRST IN FIRST OUT Zulfahrizan, Atta; Alby Savana HSB, Muhammad; br.Hutagalung, Fhadillah; Ramadhani, Fanny
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12260

Abstract

Sistem antrian bank merupakan bagian penting dalam pelayanan kepada nasabah, namun seringkali menghadapi permasalahan seperti pembagian pelanggan yang tidak optimal dan tidak adanya estimasi waktu tunggu yang akurat. Kondisi ini menyebabkan waktu tunggu yang lama dan ketidakpuasan nasabah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem antrian berbasis algoritma First In First Out (FIFO) menggunakan library Python deque untuk meningkatkan efisiensi layanan nasabah. Metode yang digunakan meliputi perancangan dan implementasi algoritma FIFO dengan struktur data deque, pengujian sistem, serta pengembangan fitur pembagian antrian berdasarkan estimasi waktu layanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi administrasi, mengurangi kesalahan input data, dan memprioritaskan pelanggan berdasarkan waktu tunggu yang lebih singkat. Dengan demikian, sistem ini memberikan solusi yang efektif untuk pengelolaan antrian perbankan secara adil dan terstruktur
ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA MYSQL PADA LINGKUNGAN VIRTUALISASI PADA LINUX DEBIAN DAN UBUNTU BERBASIS WEB SERVER NGINX Zulfahrizan, Atta; Raffi Akbar Tanjung, Muhammad; Zidane Al-Kautsar, Muhammad; Kiswanto, Dedy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12545

Abstract

Performa basis data MySQL merupakan salah satu aspek krusial dalam pengelolaan aplikasi berbasis web, terutama ketika diimplementasikan pada lingkungan virtualisasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa MySQL yang dijalankan pada dua distribusi Linux, yaitu Debian dan Ubuntu dengan menggunakan web server Nginx. Pengujian dilakukan dalam lingkungan virtualisasi untuk mensimulasikan meliputi pengukuran throughput, latency, dan konsumsi sumber daya sistem seperti CPU dan Memori. Hasil analisis menunjukkan perbedaan signifikan dalam performa MySQL pada kedua sistem operasi tersebut, dimana Debian cenderung lebih stabil dalam menangani beban berat, sementara Ubuntu memberikan respons yang lebih cepat pada skenario beban ringan hingga sedang. Studi ini memberikan wawasan bagi pengembang dan administrator sistem dalam memilih platform yang optimal untuk penerapan MySQL di lingkungan virtualisasi berbagss Nginx. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Linux Debian unggul dalam throughput sebesar 464,02 request per detik dibandingkan Ubuntu dengan 361,85 request per detik. Response time Debian tercatat lebih cepat (11 ms) dibandingkan Ubuntu (28 ms). Penggunaan sumber daya Debian lebih efisien, dengan pemakaian CPU 47,93% dan RAM 2,75%, dibandingkan Ubuntu yang memerlukan CPU 80,7% dan RAM 11,4%. Namun, Ubuntu memiliki kecepatan Disk I/O lebih tinggi sebesar 10.940 KB/s dibandingkan Debian yang hanya mencapai 3.317,48 KB/s.
Penerapan Nilai Persatuan dalam Perilaku Sosial Mahasiswa terhadap Sikap Anarkis di Lingkungan Kelas B Ilmu Komputer Angkatan 2023 FMIPA Universitas Negeri Medan Kautsar, Muhammad; Siahaan, Parlaungan; Purba, Novridah; Sinaga, Rizal; Zulfahrizan, Atta; Tanjung, Muhammad
Jurnal ISO: Jurnal Ilmu Sosial, Politik dan Humaniora Vol. 4 No. 2 (2024): December
Publisher : Penerbit Jurnal Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53697/iso.v4i2.2093

Abstract

Nilai persatuan dalam Pendidikan Pancasila sangat penting di lingkungan akademik untuk menciptakan suasana belajar yang kondusif dan bebas konflik. Namun, sikap anarkis, seperti kekerasan verbal dan fisik, muncul di Kelas B angkatan 2023 Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Negeri Medan, yang mengancam ketertiban. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh nilai persatuan terhadap perilaku sosial mahasiswa dalam mencegah tindakan anarkis. Metode yang digunakan adalah deskriptif kualitatif, dengan pengumpulan data melalui observasi dan kuesioner, yang dianalisis secara tematik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa menyadari pentingnya nilai persatuan dan cenderung mengutamakan musyawarah serta kompromi dalam menyelesaikan konflik. Namun, tantangan seperti sikap pasif dan dominasi individu tertentu masih menghambat penerapan nilai-nilai ini secara maksimal. Peran dosen dan staf akademik dalam memberikan pembinaan sangat penting dalam mendukung penerapan nilai persatuan. Penelitian ini merekomendasikan program pembinaan terstruktur untuk meningkatkan keterampilan komunikasi, kecerdasan emosional, dan manajemen konflik di kalangan mahasiswa, yang diharapkan dapat menciptakan lingkungan akademik yang lebih harmonis dan tertib.
PENERAPAN MODEL HYBRID MACHINE LEARNING ARIMA-LSTM (LONG SHORT-TERM MEMORY) DALAM PREDIKSI HARGA EMAS 5 TAHUN KE-DEPAN Zulfahrizan, Atta; Alby Savana HSB, Muhammad; Putra Paskah Halawa, Sovantri; Ramadhani, Fanny
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13914

Abstract

Emas merupakan aset lindung nilai yang banyak digunakan dalam investasi, namun prediksi harganya menjadi tantangan karena dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi dan geopolitik. Fluktuasi harga yang tinggi menyebabkan perlunya model prediksi yang akurat untuk membantu pengambilan keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model hybrid ARIMA-LSTM guna meningkatkan akurasi prediksi harga emas dalam lima tahun ke depan.Metode yang digunakan mencakup pengumpulan dan preprocessing data harga emas dari sumber daring. Model ARIMA diterapkan untuk menangkap pola linier dalam data historis, sedangkan LSTM digunakan untuk mengenali pola non-linier serta volatilitas harga. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan performa model hybrid dengan model tunggal menggunakan metrik RMSE dan MAE.Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hybrid ARIMA-LSTM memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan model ARIMA atau LSTM secara terpisah. Prediksi harga emas dalam lima tahun ke depan menunjukkan tren penurunan, dengan perkiraan harga akhir sebesar 1727.31 USD/troy ounce atau sekitar 832.477.500 RP/kg. Model ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih baik bagi investor dan pemangku kebijakan dalam pengambilan keputusan investasi.
PENGEMBANGAN APLIKASI LIBRARY INTEGRATED MANAGEMENT (LIM) SEBAGAI ALAT MANAJEMEN PEMINJAMAN BUKU DENGAN INTEGRASI AI CHATBOT BERBASIS WEB Zulfahrizan, Atta; Ilyasyah Drilanang, Muhammad; Br. Hutagalung, Fhadillah; Perdana, Adidtya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13975

Abstract

Mendukung kegiatan akademik dan melek informasi komunitas memerlukan manajemen perpustakaan yang baik. Namun, antrian panjang, kesulitan mencari buku yang tersedia, dan kurangnya sistem yang terintegrasi untuk mengejar status pinjaman adalah masalah yang sering menghalangi proses peminjaman dan pengembalian buku. Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan masalah pengguna dan staf perpustakaan dengan mengembangkan sistem manajemen perpustakaan berbasis web yang mencakup informasi real-time, sistem rekomendasi, dan akses mudah terhadap informasi tentang ketersediaan buku. Faktor-faktor tersebut termasuk kurangnya sistem yang dapat membantu staf perpustakaan mengelola data peminjaman dan pengembalian dengan lebih efektif. Model Waterfall, yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian fitur utama, digunakan dalam penelitian ini. Metode berbasis teknologi digunakan untuk membangun sistem; ini termasuk membuat perangkat lunak berbasis web, memasukkan chatbot kecerdasan buatan, melakukan uji coba dan evaluasi, dan menerapkan sistem. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem berbasis web yang menggabungkan AI dapat meningkatkan manajemen perpustakaan dan memberi pengguna pengalaman yang lebih baik saat mengakses buku. Selain itu, penelitian ini menunjukkan bahwa sistem LIM dapat memberikan informasi tentang ketersediaan buku secara real-time dan memungkinkan peminjaman dan pengembalian buku secara lebih efisien.
PERKEMBANGAN PROJEK RANCANGAN SISTEM REKOMENDASI FILM DENGAN MODEL DEEP LEARNING BERBASIS GNN Zulfahrizan, Atta; Prana Walidin, Adamsyach; Ilyasyah Drilanang, Mhd; Raffi Akbar Tjg, Muhammad; Saputra, Kana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14108

Abstract

Di tengah pesatnya perkembangan dunia digital, sistem rekomendasi film menjadi bagian penting dalam meningkatkan kenyamanan dan kepuasan pengguna saat mengakses platform hiburan. Namun, metode tradisional seperti collaborative filtering dan content-based filtering masih menghadapi kendala dalam memahami pola interaksi yang kompleks antara pengguna dan film. Penelitian ini hadir untuk menjawab tantangan tersebut dengan mengembangkan sistem rekomendasi berbasis deep learning menggunakan pendekatan Graph Neural Network (GNN). Tujuan utama dari penelitian ini adalah membangun model yang mampu merepresentasikan hubungan antara pengguna dan film secara lebih mendalam dan kontekstual. Dalam pengembangannya, digunakan dataset MovieLens untuk membentuk graf yang mencerminkan relasi rating antara pengguna dan film. Proses pelatihan model dilakukan dengan arsitektur GraphSAGE dua lapis yang mampu menyebarkan informasi antar node secara efektif dalam graf. Hasil evaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE) menunjukkan performa yang baik dengan nilai loss terbaik sebesar 0.2780. Selain itu, hasil uji menggunakan cosine similarity memperlihatkan bahwa model ini mampu merekomendasikan film yang relevan dengan preferensi pengguna. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan GNN dapat menjadi solusi yang menjanjikan untuk meningkatkan kualitas rekomendasi serta pengalaman pengguna dalam menjelajahi konten digital.
PERANCANGAN PROGRAM REKOGNISI ISYARAT SIGNAL FOR HELP, UNTUK MEMBERI RESPON CEPAT BANTUAN Drilanang, Mhd Ilyasyah; Prana Walidin, Adamsyach; Zulfahrizan, Atta; Syahputra, Hermawan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14109

Abstract

Dalam kondisi darurat, terutama saat seseorang tidak bisa berbicara secara langsung untuk meminta bantuan, isyarat tangan seperti “Signal for Help” menjadi sangat penting. Sayangnya, belum banyak sistem yang mampu mengenali isyarat ini secara otomatis dan real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi isyarat tersebut secara cepat dan akurat, agar respons bantuan bisa diberikan secepat mungkin. Penelitian dilakukan dengan menggunakan pendekatan pengenalan pola visual melalui teknologi MediaPipe dan OpenCV. Data dikumpulkan dari gambar dan video gerakan tangan yang menampilkan tiga tahapan isyarat: “Telapak Tangan Terbuka,” “Jempol Ditekuk ke Dalam,” dan “Kepalan Tangan.” Setiap tahapan dianalisis menggunakan deteksi landmark tangan untuk mengenali bentuk dan pergerakannya secara detail. Hasilnya, sistem yang dirancang mampu mendeteksi isyarat dengan akurasi tinggi, bahkan dalam berbagai kondisi lingkungan. Hal ini menunjukkan bahwa teknologi ini dapat diterapkan dalam skenario nyata, seperti layanan darurat, perlindungan pribadi, maupun sistem asisten berbasis AI yang dapat merespons secara otomatis ketika sinyal bantuan terdeteksi. Dengan sistem ini, diharapkan siapa pun yang berada dalam situasi bahaya bisa mendapatkan bantuan lebih cepat dan aman.
Co-Authors Adidtya Perdana, Adidtya Alby Savana HSB, Muhammad Br. Hutagalung, Fhadillah br.Hutagalung, Fhadillah Dedy Kiswanto Drilanang, Mhd Ilyasyah Hermawan Syahputra Ilyasyah Drilanang, Mhd Ilyasyah Drilanang, Muhammad Kana Saputra S Muhammad Kautsar, Muhammad Prana Walidin, Adamsyach Purba, Novridah Putra Paskah Halawa, Sovantri Raffi Akbar Tanjung, Muhammad Raffi Akbar Tjg, Muhammad Ramadhani, Fanny Siahaan, Parlaungan Sinaga, Rizal Tanjung, Muhammad Zidane Al-Kautsar, Muhammad