Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.943
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pekommas CogITo Smart Journal JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) CSRID DIPANEGARA KOMPUTER TEKNOLOGI INFORMATIKA (DIPAKOMTI) DIPANEGARA KOMPUTER SISTEM INFORMASI (DIPAKOMSI)
Wilem Musu
Universitas Dipa Makassar
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Social Sciences

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
Identifikasi Pola Pembelajaran Daring dimasa Pandemi Covid-19 menggunakan Teknik Data Mining Wilem Musu; Wayan Simpen; Indra Samsie
Jurnal Pekommas Vol 6 (2021): Special Issue: The Role of Communication and Information Technology in the struggle ag
Publisher : BBPSDMP KOMINFO MAKASSAR

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30818/jpkm.2021.2060302

Abstract

Pembelajaran daring merupakan model pembelajaran yang digunakan selama masa pandemi Covid-19 dan terbukti efisien. Peningkatan kualitas pembelajaran daring terus dilakukan agar supaya model ini tidak saja efisien tetapi juga efektif ketika mahasiswa dan dosen berada di rumah masing-masing untuk proses pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola yang terjadi pada pembelajaran daring untuk menemukan media dan metode pembelajaran yang dapat digunakan dosen sehingga proses pembelajaran menjadi efektif. Dengan menggunakan pendekatan data mining dengan teknik pengumpulan data menggunakan survei online, pola yang teridentifikasi menyatakan bahwa media pembelajaran Google Meet, Video Pembelajaran, dan Zoom Meeting memiliki relasi yang kuat untuk menciptakan proses pembelajaran yang efektif. Demikian pula dengan pola pada metode pembelajaran, hasil identifikasi mengungkapkan bahwa metode ceramah yang disertai diskusi, dapat membantu mahasiswa memahami dan mengerti materi perkuliahan yang diajarkan karena metode tersebut memiliki relasi yang kuat. Dengan hasil yang diperoleh diharapkan dapat menjadi acuan bagi para dosen untuk menyusun strategi pembelajaran daring yang efektif.
Sistem Pakar Otomatisasi Baku Mutu Limbah Pertambangan Nikel Menggunakan Algoritma Supervised Mechine Komang Aryasa; Wilem Musu
E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Vol 6 No 1 (2017): e-jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

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

Abstract

Metode buka tutup pintu pembuangan limbah secara manual  berdasarkan hasil uji laboratorium  membutuhkan waktu yang relatif lama. Karena untuk menutup kembali pintu pembuangan limbah harus menunggu hasil uji labaroatorium, sementara limbah terus mengalir. Bisa jadi ketika hasil uji laboratorium menyatakan proses pembuangan harus dihentikan, limbah yang tidak memenuhi standar kelayakan sudah ikut terbuang. Hasil uji kelayakan buang menjadi tidak valid karena terdapat rentang waktu dari pengambilan sampel limbah yang akan diuji sampai dengan keputusan penghentian pembuangan limbah. Penelitian ini bertujuan membuat alat detektor atau sensor kandungan unsur logam dalam air limbah pertambangan nikel sehingga pengukuran secara real-time (real-time measurement) dapat diimplementasikan ketika detektor/sensor logam dihubungkan dengan aplikasi analisis kelayakan buang limbah pertambangan nikel. Aplikasi bekerja setelah menerima data dalam bentuk nilai-nilai kandungan unsur yang dikirim oleh detektor/sensor yang mendeteksi kadar kandungan unsur dalam air limbah. Data tersebut kemudaian di analisis menggunakan algoritma supervised mechine  untuk menentukan kelayakan pembuangan limbah. Hasil penelitian sistem pakar yang dirancang dapat menentukan standar baku mutu kelayakan buang limbah secara terotomatisasi
Sistem Pakar Otomatisasi Baku Mutu Limbah Pertambangan Nikel Menggunakan Algoritma Supervised Mechine Komang Aryasa; Wilem Musu
CogITo Smart Journal Vol 2, No 1 (2016): CogITo Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1365.379 KB) | DOI: 10.31154/cogito.v2i1.12.28-41

Abstract

Metode buka tutup pintu pembuangan limbah secara manual  berdasarkan hasil uji laboratorium  membutuhkan waktu relatif lama. Ketika hasil uji laboratorium menyatakan proses pembuangan harus dihentikan, limbah yang tidak memenuhi standar kelayakan sudah ikut terbuang. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk merancang sistem pakar menggunakan algoritma Supervised Learning untuk otomatisasi standar baku limbah pertambangan nikel, algoritma ini digunakan untuk mengklasifikasikan besaran nilai kandungan unsur dalam limbah, dan digunakan untuk mengoptimalkan proses penentuan kelayakan buang limbah. Algoritma ini bekerja setelah menerima data dalam bentuk nilai-nilai kandungan unsur yang dibangkitkan oleh sebuah aplikasi simulator yang mendeteksi kadar kandungan unsur dalam air limbah. Hasil analisis tersebut digunakan untuk menentukan kelayakan pembuangan limbah. Dari 11 unsur yang dianalisis tujuh unsur memiliki bobot nilai tertinggi dalam setiap pengukuran yaitu pH, TSS, Cu, Zn, Cr(6+), Cr Total, dan Fe., sementara Support Vector Machine hanya empat unsur yang memiliki nilai bobot tertinggi dari setiap pengukuran, yaitu unsur Cd, Pb, Ni dan Co.
Analisis Pola Penggunaan Fitur Autentikasi Dua Faktor oleh para Remaja di Media Sosial Wilem Musu; Syafruddin Muhtamar; Afrianto Palullu; Windayanti Patendean
E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Vol 11 No 2 (2022): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

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

Abstract

Para remaja merupakan golongan pengguna media sosial yang rentan terhadap kejahatan diruang digital disebabkan para remaja merupakan kelompok pengguna internet tahap pemula dan masih memiliki jiwa yang labil.Teknologi keamanan diruang digital terus ditingkatkan untuk kenyamanan penggunanya, salah satunya adalah Two Factor Autentification (TFA) yang telah banyak diterapkan di media sosial.Walaupun mekanisme TFA sudah banyak diimplementasikan pada fitur-fitur yang ada di Facebook dan Instagram tetapi masih banyak pengguna di kalangan remaja yang belum terbiasa dan memanfaatkan pentingnya penggunaan TFA. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pola penggunaan fitur TFA dikalangan para remaja menggunakan metode analisis Manova dengan bahasa pemrograman R. Dengan menggunakan teknik ini maka dapat dilihat pengaruh variabel independen yang terdiri dari aktifitas belanja online, melihat pornografi, mendapatkan hoaks, dan korban bullying terhadap variabel dependen, yaitu penggunaan TFA di Facebook dan Instagram secara simultan. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa aktifitas-aktifitas yang diukur memberikan pengaruh sangat signifikan terhadap penggunaan fitur TFA di Facebook dan Instagram. Hal lain yang diperoleh adalah aktifitas belanja online memberikan pengaruh sangat signifikan dan aktifitas korban bullying berpengaruh signifikan. Untuk aktifitas melihat pornografi dan menerima hoaks tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan TFA.
Komparasi Algoritma Decision Tree, Naive Bayes dan KNN dalam Klasifikasi Kanker Payudara Muhammad Abdul Jabbar; Erfan Hasmin; Sunardi; Cucut Susanto; Wilem Musu
Computer Science Research and Its Development Journal Vol. 14 No. 3: October 2022
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.14.3.2022.258-270

Abstract

Breast cancer is a type of cancer that is commonly formed in breast cells and the cancer cells grow out of control. Cancer can occur in all genders. In 2020, the Global Cancer Observatory recorded a death rate of 684,996,000 and new cases of 2,261,419[1]. From the mortality rate, both men and women should be aware of their health by taking actions such as early detection and avoiding the risk of causing cancer. The source of data in this study came from the UCI Machine Learning Repository. This study aims to compare three data mining algorithms for classifying breast cancer. In this study, the algorithms used in making comparisons are the Decision Tree Algorithm, Naive Bayes, and KNN using 2 cross-validation methods, Hold-Out and K-Fold. The results of the test showed that the KNN algorithm always produced excellent accuracy performance compared to the Naive Bayes and Decision Tree algorithms, namely 98% in the Hold-Out method and 96% in the K-Fold method, while Naive Bayes is 95% on the Hold-Out method and 95% on the K-Fold method, Decision Tree is 94% on the Hold-Out method and 93% on the K-Fold method. Keywords—Breast Cancer, Decision Tree, Naive Bayes, KNN
Perbandingan Logistic Regression, Random Forest, dan Perceptron pada Klasifikasi Pasien Gagal Jantung Taufik Zulhaq Jasman; Erfan Hasmin; Sunardi; Cucut Susanto; Wilem Musu
Computer Science Research and Its Development Journal Vol. 14 No. 3: October 2022
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.14.3.2022.271-286

Abstract

According to WHO (World Health Organization) data, heart disease accounts for one-third of all fatalities worldwide. Heart failure causes the death of approximately 17.9 million people worldwide and is more prevalent in Asia. With the use of technology, biostatistical analysis data may be processed using data mining techniques to uncover correlation patterns for each data from previous data that can then be used to forecast diseases based on these patterns. Algorithms with high accuracy can at least help medical experts prevent heart failure deaths. The ultimate goal of this research is to compare the algorithms and methods of Standard Scalers and robust scalers on datasets that have implemented the SMOTE method and without SMOTE to find algorithms and techniques with the highest accuracy and performance from the best algorithms using ROC curve values ​​and AUC values. In this study, researchers will use Logistic Regression, Random Forest, and Perceptron. Comparing the Standard Scaler and Robust Scaler methods as data standardization. And using the SMOTE technique and not using SMOTE to overcome unbalanced classes. As a result, the Random Forest algorithm with SMOTE technique and Standard Scaler is suitable for classifying and predicting heart failure.
Analisis Sebaran Penyakit Gigi Dan Mulut Berbasis DBSCAN Ade Sri Devy; Christiani Olivia Kondorura; Salman Salman; Samsu Alam; Wilem Musu; Madyana patasik
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Dipanegara Komputer Teknologi Informatika

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

Abstract

Penyakit gigi dan mulut merupakan salah satu penyakit yang mempunyai dampak serius bagi kesehatan dan tidak dapat diabaikan begitu saja. Gigi merupakan organ tubuh yang bertugas untuk mengunyah makanan dan juga dapat menjadi sarang kotoran, mulut merupakan tempat terjadinya proses pencernaan makanan dimana tidak menutup kemungkinan menjadi tempat perkembangbiakan bakteri. Jika kesehatan mulut dan gigi tidak dijaga, maka resiko penyakit atau masalah kesehatan lainnya akan meningkat. Berdasarkan data rekam medik Rumah Sakit Khusus Daerah Gigi dan Mulut (RSKDGM) pada tahun 2020, penderita penyakit gigi dan mulut sebanyak 10,359 ribu jiwa.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sebaran penyakit gigi dan mulut menggunakan metode DBSCAN. Dengan menggunakan metode DBSCAN, untuk menganalisis data dari kecamatan Makassar, Mariso, Rapocini dan Mamajang dengan data sebanyak 876 diperoleh 20 cluster dan 59 noise. Dimana cluster terbanyak berada pada cluster 7 dengan jumlah data 258 data, dengan daerah yang paling sering mengalami penyakit gigi dan mulut adalah kecamatan Rapocini dengan jumlah data sebaran 335 data dimana penyakit terbanyak adalah pulpitis dengan jumlah 129 data.
Analisis Faktor Pemilihan Aplikasi Media Sosial Pada Kalangan Remaja Dengan Metode Fuzzy AHP Afrianto Palullu; Windayanti Patandean; Wilem Musu; Syafruddin Muhtamar
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol 15 No 2 (2022): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Dipanegara Komputer Teknologi Informatika

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

Abstract

Pada era sekarang ini hampir semua kalangan masyarakat menggunakan media sosial, terutama pada kalanganremaja. Penggunaan media sosial oleh para remaja memiliki keterbatasan yaitu dampak positif dan dampak negatif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor apa saja yang membuat para remaja memilih menggunakanaplikasi media sosialyaitu facebook, instagram, twitter, youtube, dan tiktokdenganmenerapkanalgoritma Fuzzy AHP. Dari hasil penelitian ini diperoleh hasil perangkingan factor pemilihan aplikasi media sosial oleh remaja yang diurutkan dari peringkat pertama sampai kelima. Peringkatpertamayaitufitur search dengan nilai preferensi 0,08275, peringkat kedua yaitu fitur nonton video dengannilaipreferensi 0,080466, peringkat ketiga yaitu fitur bookmark dengan nilai preferensi 0,073346, peringkat keempat yaitu fitur direct message dengan nilai preferensi 0,072381, dan peringkat kelima yaitu fitur mute account dengan nilai preferensi 0,071063. Hal ini mengindikasikan bahwa kelima faktor tersebut yang paling memengaruhi para remaja dalam memilih aplikasi media sosial. Dalam penggunaan media sosial oleh remaja, terdapat keterbatasan yaitu dampak positif dan negative dari media sosial. Dari 769 respondenremaja, sebanyak 422 orang (54,9%) setuju bahwa mereka murid yang berprestasi di sekolah. Sehingga dapat disimpulkan bahwa jika media sosial digunakan dengan baik dan benar maka dampak yang diterimapositif, begitupun sebaliknya
Analisis Efisiensi Dan Efektivitas Aplikasi Pemagangan Sebagai Log Book Kegiatan Menggunakan Metode Eucs Idham Amri; Muh Taufik Reskiadi; Wilem Musu; Nurul Aini
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol 16 No 1 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Dipanegara Komputer Teknologi Informatika

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

Abstract

adalah aplikasi log book berbasis android yang diperuntukkan untuk mahasiswa yang sedang melakukan kuliah kerja lapangan. Masalah yang dikeluhkan adalah User Interface (UI) yang masih terkesan sederhana dan kurang menarik dan masalah lainnya adalah aplikasi ini belum kompatibel pada sistem operasi IOS tentu hal itu juga berpengaruh terhadap User Experience (UX). Maka dari itu kami akan menganalisis tingkat efisiensi dan efektivitas aplikasi KKL UNDIPA. Tujuannya Sebagai bahan rekomendasi kedepannya dalam pengembangan Aplikasi KKL UNDIPA. Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data melalui kuesioner, sedangkan teknik analisis data menggunakan metode EUCS yaitu mencari tingkat efisiensi dan efektivitas pengguna kemudian menggunakan regresi linear berganda untuk mencari pengaruh variabel bebas ke variabel terikat dan menggunakan metode pengujian otomatis yaitu Katalon untuk menguji web secara otomatis dan GTmetrix untuk mengukur kualitas dan performa website. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa tingkat efisiensi dan efektivitas pengguna masuk dalam kategori efisien dan efektivitas dan terbukti variabel bebas EUCS berpengaruh terhadap variabel terikat User Satisfaction kemudian didapatkan juga hasil pengujian Katalon semua test case berhasil dan pengujian Gtmetrix mendapatkan hasil D kecepatan akses halaman belum menunjukkan hasil yang baik.
Perancangan Sistem Pemagangan Mahasiswa Terintegrasi Siaka Berbasis Web Service Isa Nirmawati; Heri Saputra; Erfan Hasmin; Wilem Musu
Dipanegara Komputer Sistem Informasi Vol 16 No 1 (2022): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Dipanegara Komputer Sistem Informasi

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

Abstract

Univeristas Dipa Makassar telah lama melakukan distribusi Mahasiswa yang akan melakukan Magang ke kantor-kantor swasta dan pemerintahan. Proses distiribusi mahasiswa Magang saat ini ditentukan sendiri oleh mahasiswa sehingga tempat pelaksaan Magang ada yang tidak sesuai dengan tujuan yang diterapkan bahkan dibeberapa kasus ada tempat Magang yang Fiktif. idealnya proses penempatan mahasiswa yang sedang memprogramkan Magang didistribusikan oleh bagian terkait ke kantor/institusi yang telah bekerjasama dengan Universitas Dipa Makassar sehingga semua proses pelaksanaan Magang terintegrasi dengan semua sistem yang ada di Universitas Dipa Makassar seperti Siaka dan Bagian Akademik. Dengan menghubungkan antara sistem yang akan dibangun dengan SIAKA UNDIPA dimungkinkan dengan adanya teknologi web service data akademik di Universitas Dipa Makassar, data dari SIAKA UNDIPA dimodelkan ke bentuk web service agar dapat dimanfaatkan untuk verifikasi mahasiswa tersebut telah membayar biaya Magang dan telah memprogramkan KKL pada KRS aktif. penelitian ini menghasilkan sebuh sistem untuk memverifikasi proses pengajuan lokasi KKL terverifikasi dengan websiervice siaka.
Co-Authors Ade Sri Devy Afrianto Palullu Andi Ariska Fajriananda Andi Irmayana Arifin, Arham Asvin Mahersatillah Suradi, Andi Bahtiar, Akbar Christiani Olivia Kondorura Cucut Susanto Dikadayanti Dikadayanti Erfan Hasmin Fajriananda, Andi Ariska Giandari Maulani, Giandari Hadis, Muhammad Sabirin Heri Saputra Idham Amri Isa Nirmawati Jannah, Fachriyahthul Juma, Muhammad Aryfuddyn Komang Aryasa Komang Aryasa Madyana Patasik Muh Taufik Reskiadi Muhammad Abdul Jabbar Muhammad Aryfuddyn Juma Muhammad Furqan Rasyid MUHAMMAD RIZAL Mushaf, Mushaf Nadia Lempan Nurdiana Nurdiana Nurul Aini Ridow Johanis, Andrew Salman Salman Samsie, Indra Samsu Alam Simpen, Wayan Sitti Aisa, Sitti Soetikno, Johny Soetikno, Y. Johny W. Sri Damayanti Sunardi Sunardi Syafruddin Muhtamar Taufik Zulhaq Jasman Wayan Simpen Windayanti Patandean Windayanti Patendean Yohannes Johny Soetikno Yulianadewi, Ina