Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.923
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Ainet : Jurnal Informatika Madaniya Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Informatika Progres ARUS JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI Journal of Muhammadiyah’s Application Technology
Fachrim Irhamna Rachman
Universitas Muhammadiyah Makassar
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 20 Documents
Search

 1   2 
PKM Running Text Sebagai Papan Informasi di PAUD Islam Baiturrahman Panaikang Titin Wahyuni; Fachrim Irhamna Rachman; Rizki Yusliana Bakti; Sri Hastati; Reski Awalia; La Ode Taufik Ismail
Madaniya Vol. 3 No. 2 (2022)
Publisher : Pusat Studi Bahasa dan Publikasi Ilmiah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53696/27214834.165

Abstract

Salah satu contoh kecil digitalisasi informasi adalah, bemberikan informasi yang dulunya dalam bentuk selebaran, kertas, atau spanduk, kini telah berkembang dengan memasukkan unsur digitalisasi seperti papan running text sehingga penyampaian informasi lebih efisien dan efektif dimana papan informasi ini tidak hanya digunakan sekali tapi digunakan berkali-kali dengan fitur kalimat informasi yang ingin disampikan dapat diubah-ubah setiap saat. Kegiatan PKM memberikan penjelsana tata cara kerja dari modul running test dan spesifikasi dari produk yang di hasilkan. Salah satu alat elektronik yang sering di pergunakan dan juga di manfaatkan sebagai media untuk kebutuhan iklan (advertising) dan juga untuk pesan informasi, alat tersebut sering kita sebut dengan running text. Tidak hannya itu running text juga memiliki hasil tampilan yang unik dan menarik serta berwarna-warni. Dengan adanya layanan informasi berbasis digital diharapkan mampu meningkatkan pemforma PAUD NPSN 69935980 Islam Baiturrahman Panaikang yang merupan Mitra dalam kegiatan PKM ini. Dalam mengelolah dan menyampaikan informasi ke publik, Selain meningkatkan layanan dalam menyampaikan informasi, adanya media ini dapat meminimalisir sampah-sampah kertas yang biasanya digunakan untuk menyampaikan informasi. Hal itulah yang membuat sebuah running text sering sekali digunakan sebagai sebuah media iklan (advertising) serta media informasi. Karena tidak hanya menarik running text pun sangat efektif, efisien dan sederhana.
Implementasi Augmented Reality pada Game Mobile dalam Memperkenalkan Sejarah Kemerdekaan Republik Indonesia Fahrim Irhamna Rahman; La Ode Taufik Ismail; Rizki Yusliana Bakti
Ainet : Jurnal Informatika Vol 5, No 1 (2023): Maret (2023)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/ainet.v5i1.12841

Abstract

Sudah banyaknya game edukasi sejarah yang dibuat namun belum ada yang menggunakan teknologi augmented reality sebagai media untuk menarik minat masyarakat khususnya pelajar dalam mengenalkan sejarah perjuangan kemerdekaan khususnya peristiwa 10 november 1945. Penelitian ini bertujuan agar menghasilkan aplikasi game yang menggunakan teknologi augmented reality sebagai media untuk menarik minat masyarakat khususnya pelajar dalam mengenalkan sejarah perjuangan kemerdekaan khususnya peristiwa 10 november 1945. Dalam pembuatan game ini melalui beberapa tahap, antara lain pembuatan usecase diagram, activity diagram, sequence diagram, perancangan komponen permainan dan pengujian aplikasi yang dimana pengujian aplikasi ini terdiri dari pengujian blackbox, pengujian intensitas cahaya dan pengujian respon siswa terhadap game edukasi sejarah ini. Di dalam game ini terdapat tank sebagai pemain serta turret dan tankmusuh sebagai lawan dari pemain dan juga terdapat cutscene intro dan outro yang digunakan sebagai media yang akan memberikan informasi pembelajaran didalam game ini. Kesimpulan yang didapatkan dari hasil pengujian game ini dimana para pelajar menikmati serta menanggapi bahwasanya game augmented reality ini dianggap menarik oleh mereka dalam mempelajari sejarah perjuangan kemerdekaan republik Indonesia sehingga mereka ingin kembali bermain dan mencoba jenis game edukasi yang serupa dan sejenis.
Analisis dan Pemetaan Amil Zakat Berdasarkan Data Di Kecamatan Rappocini Pada Lazismu Makassar Rachman, Fahrim Irhamna Rachman; Wahyuni , Titin; Setiawan, Tommy Reynaldy; Anas, Lukman
Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Vol 8 No 2 (2023)
Publisher : Prodi Sistem Informasi UIN Alauddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/insypro.v8i2.41231

Abstract

Predicting timely graduation brings numerous benefits not only to students but also to the university LAZISMU is a national-level zakat institution dedicated to community empowerment through the productive use of zakat funds, waqf infaq and other charitable funds from individuals, institutions, companies and other agencies. Founded by PP. Muhammadiyah in 2002 was subsequently confirmed by the Minister of Religion of the Republic of Indonesia as a national amil zakat institution through Decree No. 457/21 November 2002. With the enactment of Law on Zakat number 23 of 2011, Government regulation number 14 of 2014, and Decree of the Minister of Religion of the Republic of Indonesia number 333 of 2015. LAZISMU as a national amil zakat institution has been reconfirmed through the Decree of the Minister of Religion of the Republic Indonesia number 730 of 2016. This study attempts to explain the distribution strategy by mapping Zakat funds to Mustahik and how the decision-making analysis process is actually carried out by the amil zakat institution Lazismu Makassar. The success of zakat management is judged by the productivity and welfare of mustahik. So it is very important to present this study so that it can provide examples, lessons, and solutions to the problem of how to distribute zakat and become a role model. This study also looks at the comparison of mustahik and muzakki in each region so that the number of amil in that region can be determined. This research is qualitative in nature and relies on extracting non-participant observational data from each process. Keywords: Flow of System, K-Means, Input, Validitas, Output.
Analisis Penugasan Agen terhadap Lokasi Nasabah Menggunakan Metode Vincenty Yanti, Wilda; Rachman, Fahrim Irhamna; Bakti, Rizki Yusliana
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.652

Abstract

Dalam penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menggunakan sistem pengujian White Box Testing. Metode analisis data adalah Teknik analisis data meliputi pencarian data, wawancara, catatan lapangan, pengumpulan data secara sistematis dari dokumen, pengorganisasian data ke dalam kategori, memecahnya menjadi unit-unit, melakukan compositing, Artinya proseses merakit dan memilih menjadi dua pola konversi. Buat kesimpulan tentang apa yang penting dan apa yang perlu dieksplorasi, dan untuk memudahkan anda dan orang lain untuk memahaminya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dalam proses analisis metode Vincenty, untuk distribusi pelanggan ke agen terdekat dari 11 agen, hanya ada 1 lokasi agen dengan persentase tertinggi atau yang paling banyak dihubungi oleh pelanggan, yaitu agen yang berada di Kel. Jenetallasa, Dari penelitian yang dilakukan, menghasilkan tingkat akurasi 97% dengan menghitung jarak antara agen dan pelanggan, menggunakan metode Vincenty dengan Google Maps.
Klasifikasi Tinggi Tanaman Jagung dengan Menggunakan Image dan Mobile Net Iskandar, Aryansyah; Rachman, Fahrim Irhamna; Bakti, Rizki Yusliana
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.653

Abstract

Dengan berkembangnya teknologi di bidang pertanian, sistem untuk mendeteksi tinggi tanaman semakin mungkin dikembangkan. Salah satu tantangan utamanya adalah bagaimana mendeteksi dan mengklasifikasikan tinggi tanaman secara akurat menggunakan gambar dan algoritma MobileNet. Penelitian ini mengembangkan metode klasifikasi tinggi jagung menggunakan citra digital dan MobileNet, yang dipilih karena ringan, cepat, dan efisien, ideal untuk perangkat mobile dan embedded systems. Dalam pertanian presisi, pengukuran tinggi tanaman penting untuk menilai pertumbuhan dan kesehatan. Dataset gambar tanaman jagung dengan tinggi 20 cm, 50 cm, dan 110 cm digunakan untuk melatih dan menguji MobileNet, yang menunjukkan akurasi 95%. Evaluasi komputasi menunjukkan bahwa MobileNet cocok untuk aplikasi skala besar pada perangkat terbatas, dan berpotensi digunakan untuk pemantauan pertanian real-time guna meningkatkan produktivitas dan efisiensi.
Penerapan Algoritma Mobilenet Single Shot Detector Untuk Deteksi Api dan Asap Berpotensi Kebakaran Pada Citra Hutan Salam, Abd; Bakti, Rizki Yusliana; Lukman; Rachman, Fahrim Irhamna
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.663

Abstract

Kebakaran hutan merupakan ancaman besar terhadap lingkungan, terutama di kawasan tropis seperti Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi api dan asap berbasis algoritma MobileNet Single Shot Detector (SSD) pada citra hutan. Dataset terdiri dari citra api dan asap yang dikumpulkan dari Lereng Pegunungan Bawakaraeng, Kabupaten Gowa, Sulawesi Selatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendeteksi api dan asap dengan tingkat akurasi yang memadai, di mana nilai Mean Average Precision (mAP) mencapai 31,5% dan Average Recall sebesar 56,6%.
KLASIFIKASI SARAN DAN KRITIK PADA SIMAK UNISMUH DENGAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA RECCURENCT NEURAL NETWORK (RNN faisal, Ahmad; Wahyuni, Titin; Rachman, Fahrim Irhamna
Ainet : Jurnal Informatika Vol 6, No 2 (2024): September (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/ainet.v6i2.15736

Abstract

SIMAK Unismuh Makassar merupakan platform penting yang digunakan oleh mahasiswa untuk menyampaikan saran dan kritik terkait berbagai aspek akademik. Dalam penelitian ini, peneliti mengimplementasikan algoritma Recurrent Neural Network (RNN) untuk mengklasifikasikan saran dan kritik yang diterima melalui SIMAK Unismuh. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui implementasi Algoritma RNN dalam mengklasifikasi saran dan kritik di laman SIMAK Unismuh dan bagaimana keberhasilan Algoritma RNN dalam mengklasifikasi saran dan kritik di laman SIMAK Unismuh. RNN dipilih karena kemampuannya dalam mengolah data teks yang berurutan, seperti masukan dalam bentuk kalimat, yang memungkinkan model untuk menangkap konteks dari masukan tersebut secara lebih efektif. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari sejumlah data saran dan kritik yang telah dikategorikan secara manual. Model RNN yang dibangun kemudian dilatih dan diuji menggunakan data tersebut untuk menilai akurasi dan performanya. Hasil penelitian menunjukkan menunjukkan bahwa model mencapai akurasi tertinggi sebesar 91% dan akurasi terendah sebesar 90%. Meskipun terdapat variasi dalam performa model, hasil ini menunjukkan bahwa RNN memiliki potensi yang baik dalam mengklasifikasikan teks saran dan kritik. Model RNN dapat membantu institusi dalam memahami dan merespon masukan dari pengguna dengan lebih efektif, meskipun masih memerlukan optimasi lebih lanjut untuk meningkatkan konsistensi dan akurasi hasil. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa model RNN mampu mengklasifikasikan saran dan kritik dengan tingkat akurasi yang memadai. Penerapan model ini diharapkan dapat membantu pihak administrasi Unismuh dalam mengelola masukan dari mahasiswa secara lebih efisien, serta memberikan respons yang lebih tepat dan cepat terhadap kebutuhan akademik.
Implementasi Perbaikan Ejaan Pada Web Semantik Ruang Baca Fakultas Teknik Dengan Menggunakan Algoritma Jaro-Winkler Distance Rachman, Fahrim Irhamna; Alam, Nur; Wahyuni, Titin; Anas, Lukman
Bianglala Informatika Vol 12, No 1 (2024): Bianglala Informatika 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bi.v12i1.17727

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma jaro-winkler distance pada sistem pencarian judul skripsi Ruang Baca Fakultas Teknik agar dapat mempermudah pengguna saat memasukkan kata yang tidak lengkap. Algoritma jaro-winkler distance merupakan algoritma yang digunakan untuk mengukur tingkat kesamaan dua string atau kata sehingga algoritma ini adalah pilihan yang tepat untuk pencarian kata pada judul skripsi yang tidak lengkap. Hasil penelitian menunjukkan kecepatan pencarian dengan memasukkan kata judul skripsi yang tidak lengkap membutuhkan waktu proses rata-rata 9926.75 ms per kata ini termasuk dengan proses jaro-winler distance yaitu perbaikan ejaan dan proses mencari sinonim dari kata tidak lengkap yang dimasukkan. Sehingga penerapan algoritma jaro-winkler distance dapat menyelesaikan masalah kesalahan ejaan kata pada pencarian judul skripsi.Kata Kunci : perbaikan ejaan; web semantik; algoritma jaro-winkler distance; jaro-distance;  jaro-winkler 
PEMODELAN TOPIK SARAN MAHASISWA PADA SIMAK UNISMUH MENGGUNAKAN BERTOPIC Indriani, Lis; Irhamna Rachman, Fahrim; Yusliana Bakti, Rizki; Wahyuni, Titin
Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Vol 9 No 2 (2024)
Publisher : Prodi Sistem Informasi UIN Alauddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/insypro.v9i2.51308

Abstract

This study examines the use of the BERTopic algorithm for topic modeling on student feedback data collected through the SIMAK UNISMUH. The research aims to identify and visualize thematic patterns in student feedback to improve academic services and campus facilities. This study utilizes Natural Language Processing (NLP) techniques, particularly BERTopic, which combines the advantages of Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) with clustering algorithms to produce contextually rich and easily interpretable topic representations. The research data comprises 232,430 feedback entries that were processed to remove noise and irrelevant information, resulting in 26,009 valid entries. These entries were then processed using the BERTopic algorithm, generating nine distinct topics related to various aspects of academic life, including teaching methods, campus facilities, and administrative services. The coherence score of 0.637 indicates strong internal consistency within the identified topics, while the analysis reveals key areas where the university can enhance its services. The findings from this study provide actionable insights for university administrators, enabling them to make informed decisions and improve student academic performance. Additionally, this research contributes to the field of topic modeling in educational contexts and demonstrates the effectiveness of BERTopic in processing large-scale textual data.
Sistem Deteksi Ekspresi Wajah Berbasis Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Pengenalan Emosi Manusia Wibawa. Ar, Arya; Irhamna Rachman, Fahrim; Yusliana Bakti, Rizki; Wahyuni, Titin
Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Vol 9 No 2 (2024)
Publisher : Prodi Sistem Informasi UIN Alauddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/insypro.v9i2.51360

Abstract

The development of human facial expression detection systems has become a growing research topic, particularly in efforts to create applications capable of automatically understanding and responding to human emotions. This research aims to develop and evaluate a human facial expression detection system using the Convolutional Neural Network (CNN) method. The dataset used consists of facial images with various expressions sourced from diverse origins. The data undergoes several preprocessing stages, including normalization, augmentation, and splitting into training and test sets. This study employs several CNN architectures to identify emotions such as happy, sad, angry, and scared. Testing is conducted using various parameters, including training and test data splits, as well as different CNN architectures. The results show that the CNN model can achieve over 90% accuracy on training data, with the best performance on the "Happy" emotion, achieving an f1-score of 0.93. However, there is a decrease in accuracy on validation data, with an overall average accuracy of 78%, indicating challenges in model generalization. Additionally, the "Sad" emotion has the lowest recall of 0.49, indicating the need for model improvement in classifying specific emotions. This study contributes to the development of CNN-based facial expression detection systems, but further exploration of more complex architectures, evaluation with diverse datasets, and real-time testing are needed to improve system performance.
Co-Authors A.M Hayat, Muhyiddin Adrianingsih, Rizka Ahmad Faisal Anas, Lukman Aritmawijaya, Suandi Bakti, Rizki Yusliana H, chalidah_azzahra00 Habi Talib, Emil Agusalim Hermanto, Chalidah Azzahrah Indriani, Lis Iskandar, Aryansyah Kamal, Safutri La Ode Taufik Ismail La Ode Taufik Ismail Lukman Lukman Mujadilah, Siti Nur Alam Nur, Makmur Jaya Reski Awalia Salam, Abd Setiawan, Tommy Reynaldy Sri Hastati suandi_17, suandi_aritmawijaya Tahir, Gempar Perkasa Titin Wahyuni Wahyuni , Titin Wibawa. Ar, Arya Yanti, Wilda