Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer BISMA: Bimbingan Swadaya Masyarakat
Ali Fauzi, M.
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

 1 
Analisis Kinerja Federated Learning dalam Mendeteksi Kekambuhan Laksana Wira Pratama, Evan; Ali Fauzi, M.; Andri Bakhtiar, Fariz
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 8 (2025): Agustus 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kekambuhan kanker tiroid terdiferensiasi atau (Differentiated Thyroid Cancer/DTC) hingga saat ini tetap menjadi tantangan klinis yang signifikan. Deteksi dini kekambuhan DTC sangat penting agar pasien dapat segera mendapatkan penanganan yang tepat, sehingga kondisi tidak semakin parah. Namun, keterbatasan akses data medis privat menjadi hambatan bagi penelitian yang ingin mengembangkan machine learning, sehingga diperlukan metode pelatihan yang mendukung implementasi privasi-preserving seperti Federated Learning (FL). Penelitian ini menggunakan tiga model, yaitu ANN, Logistic Regression, dan XGBoost, yang diterapkan dengan FL untuk mendeteksi kekambuhan DTC. Simulasi dilakukan pada data Non-IID, sehingga pemilihan metode agregasi pada FL menjadi krusial. Hasil penelitian menunjukkan model ANN dengan FedProx memiliki performa terbaik dalam mengenali kelas positif (kambuh) dan kelas negatif (tidak kambuh), dengan nilai recall 0,91 dan spesifisitas 0,95. Model LR dengan FedProx memiliki kinerja serupa, tetapi sedikit lebih rendah dalam mendeteksi kelas positif dengan recall 0,88. Sementara itu, XGBoost dengan FedXgbCyclic tidak mampu mengatasi data Non-IID dan ketidakseimbangan kelas dengan baik, menghasilkan recall hanya 0,62. Temuan ini menunjukkan bahwa pada kondisi data Non-IID ekstrem, metode agregasi FedProx lebih unggul dibandingkan FedAvg pada ANN dan LR, serta FedXgbCyclic lebih baik dibandingkan FedXgbBagging pada model XGBoost.
Pengembangan Sistem Pencatatan dan Pengelolaan Terdistribusi Berbasis Website (Studi Kasus : Cookies Cor) Dwi Syahputra, Ade Arya; Santoso, Nurudin; Ali Fauzi, M.
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

UMKM merupakan kunci penting dalam melakukan peningkatan ekonomi nasional di Indonesia, tetapi masih banyak usaha yang memiliki permasalahan dalam melakukan pengelolaan operasional usaha secara digital. Cookies Cor merupakan sebuah usaha rumahan yang bertempat di Kota Malang. Usaha tersebut memiliki permasalahan dalam melakukan pencatatan keuangan, stok bahan baku, dan penjualan yang dimana pencatatan tersebut masih dilakukan secara manual, sehingga rentan memiliki kesalahan data dan kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengembangan sistem pencatatan dan pengelolaan terdistribusi berbasis website untuk dapat mendukung digitalisasi dari operasional usaha agar lebih terstruktur dan modern. Metodologi penelitian yang digunakan yaitu model pengembangan perangkat lunak Waterfall, dimulai dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, hingga pengujian terhadap sistem yang telah dibangun. Sistem ini dikembangkan menggunakan framework Next.Js untuk tampilan antarmuka dan logika aplikasi, serta phpMyAdmin sebagai alat pengelolaan database MySQL. Hasil dari pengembangan menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun sesuai kebutuhan pengguna dengan fungsionalitas yang mencakup pencatatan penjualan, pengelolaan stok bahan baku, dan pelaporan keuangan secara digital. Dengan adanya sistem ini, UMKM Cookies Cor dapat lebih adaptif terhadap era digital, meningkatkan produktivitas kerja, mempercepat proses bisnis, menjangkau pelanggan lebih luas, dan meningkatkan daya saing dalam penjualan usahanya di pasar yang kompetitif.
Co-Authors Andri Bakhtiar, Fariz Barid Nizarudin Wajdi, Muh. Dwi Syahputra, Ade Arya Laksana Wira Pratama, Evan Rahmawati, Lilis Saini, M Santoso, Nurudin Zainul Anwar