Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.182
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Ainet : Jurnal Informatika Jurnal Ilmu Komputer Mechatronics Journal in Professional and Entrepreneur (MAPLE) ARUS JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI Journal of Muhammadiyah’s Application Technology
Rahman, Fahrim Irhamna
Unknown Affiliation
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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search
Journal : ainet jurnal informatika

 1 
Implementasi Augmented Reality pada Game Mobile dalam Memperkenalkan Sejarah Kemerdekaan Republik Indonesia Rahman, Fahrim Irhamna; Ismail, La Ode Taufik; Bakti, Rizki Yusliana
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.
Optimasi Ukuran Dataset untuk Analisis Sentimen Menggunakan Teknik Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam Halisah Duli, St Nur; Rahman, Fahrim Irhamna; Wahyuni, Titin
Ainet : Jurnal Informatika Vol. 7 No. 2 (2025): September (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/xsq0pg68

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan ukuran dataset yang digunakan dalam analisis sentimen melalui penerapan teknik pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Metode pembelajaran mesin yang digunakan mencakup Naive Bayes, Regresi Logistik, dan Support Vector Machine, sedangkan Convolutional Neural Network digunakan untuk metode pembelajaran mendalam. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari ulasan Google Maps mengenai beberapa tempat wisata, seperti Bugis Waterpark, Akkarena, Tanjung Bayang, Pantai Bosowa, dan Wisata Kebun. Tahap pra-pemrosesan data meliputi pembersihan data, casefolding, penghapusan stopwords, tokenisasi, dan stemming. Pengujian dilakukan dengan sembilan ukuran dataset yang berbeda (4500, 4000, 3500, 3000, 2500, 2000, 1500, 1000, dan 500) serta pembagian data latih dan data uji dengan rasio 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Regresi Logistik dengan ukuran dataset 1000 dan Pembagian 90:10 mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 85%. Studi ini menyimpulkan bahwa ukuran dataset yang optimal bervariasi tergantung pada metode yang digunakan dan menggarisbawahi pentingnya pemilihan ukuran dataset yang tepat untuk meningkatkan kinerja analisis sentimen. .
Co-Authors Aiman , Ailul Bakti, Rizki Yusliana Basyar, Muhammad Yusuf Halisah Duli, St Nur Hildayati, Hildayati Ismail, La Ode Taufik LUKMAN, LUKMAN Maulia, Rizky Muhyiddin A.M Hayat Titin Wahyuni Zainuddin, Mohammad Ramadhan