Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Computer Science (CO-SCIENCE) INSANtek – Jurnal Inovasi dan Sains Teknik Elektro Jurnal Infortech
Mugi Raharjo
Nusamandiri University
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Pengembangan Aplikasi Check Font Dengan Algoritma Distribusi Font Pada Dokumen PDF Menggunakan Python Mugi Raharjo; Firmansyah; Rian Septian Anwar; Tommi Alfian Armawan Sandi
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i2.11413

Abstract

Penggunaan font yang konsisten pada dokumen akademik, seperti skripsi, tesis, dan laporan penelitian, merupakan salah satu persyaratan penting dalam standar penulisan ilmiah. Namun, proses pengecekan font secara manual masih memerlukan waktu yang lama dan berpotensi menimbulkan kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma analisis distribusi font pada pembuatan aplikasi deteksi font otomatis berbasis Python dan Streamlit. Metode yang digunakan mencakup ekstraksi teks dan informasi font dari dokumen PDF, normalisasi nama font untuk menyatukan variasi tipografi tertentu seperti Times New Roman regular, bold, italic), perhitungan distribusi font menggunakan analisis frekuensi, serta visualisasi hasil dalam bentuk grafik batang. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan fitur anotasi otomatis berupa highlight pada teks yang tidak sesuai dengan font standar yang ditentukan. Implementasi dilakukan dengan memanfaatkan pustaka PyMuPDF (fitz) untuk pemrosesan PDF, Matplotlib untuk visualisasi, serta Streamlit sebagai antarmuka berbasis web. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat mendeteksi font dengan akurasi tinggi, menyajikan ringkasan distribusi font dalam bentuk persentase, serta memberikan anotasi pada teks yang tidak sesuai secara otomatis. Dengan demikian, aplikasi ini dapat membantu mempercepat proses validasi dokumen akademik dan mengurangi risiko kesalahan format penulisan.
Analisa Performa VLAN Dengan Link Aggregation Control Protocol (LACP) Layer 3 Pada Kasus Penentuan Topologi Tommi Alfian Armawan Sandi; Firmansyah Firmansyah; Mugi Raharjo; Sri Watmah; Jordy Lasmana Putra
INSANtek Vol. 6 No. 1 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/insantek.v6i1.8751

Abstract

Dalam era digital saat ini, kebutuhan akan jaringan komputer yang cepat, handal, dan efisien menjadi sangat penting bagi organisasi dan perusahaan. Jaringan komputer yang baik harus mampu menangani beban lalu lintas data yang tinggi, mendukung berbagai aplikasi kritis, dan memastikan ketersediaan serta keandalan yang tinggi. Untuk mengimbangi kebutuhan bandwidth yang besar diperlukan jalur serta topologi jaringan yang mumpuni supaya layanan data bisa optimal. Oleh karena itu dalam metode untuk meningkatkan performa dan keandalan jaringan adalah dengan menerapkan Virtual Local Area Network (VLAN) dan Link Aggregation Control Protocol (LACP), pengujian yang dilakukan dengan menguji performa topologi A dan B serta konfigurasi LACP yang terinstall. sebagai perbandingan VLAN dengan menggunakan Bonding, pengiriman file dengan besar 1 GB dapat menghemat 1 Menit 13 Detik, file 8 GB dapat menghemat 2 Menit 37 Detik, serta file 16 GB dapat menghemat 3 Menit 9 Detik. Bedanya pada topologi B Router dapat menghemat port yang digunakan serta beban yang terdapat di router tidak terlalu besar. Pada prinsip sederhana bonding bisa bekerja dengan menggunakan VLAN untuk meningkatkan performa jaringan.
Analyzing Public Sentiment Toward Makanan Bergizi Gratis Program Using Machine Learning Musriatun Napiah; Sujiliani Heristian; Mugi Raharjo; Rachmat Adi Purnama
Computer Science (CO-SCIENCE) Vol. 6 No. 1 (2026): January 2026
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/co-science.v6i1.10445

Abstract

Makanan Bergizi Gratis (MBG) program is a strategic initiative of the Indonesian government to improve the nutritional quality of schoolchildren. This research seeks to examine public sentiment regarding the MBG program by leveraging 10,000 tweets obtained from Kaggle. The method used combines Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning approaches, several algorithms such as Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, Naive Bayes, XGBoost, and LightGBM were tested to compare classification performance. The dataset contains a collection of public reviews categorized into three sentiment classes: positive, negative, and neutral. The analysis process includes text cleaning, tokenization, stopword removal, and stemming to obtain a cleaner text representation. Text features were then extracted using the Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) method. The results showed that the Logistic Regression 97% with an F1-score of 0.9552 models showed the most optimal performance. Sentiment analysis revealed 65% positive responses, 25% neutral, and 10% negative, with the dominant keywords being “nutrisi,” “sehat,” “anak sekolah,” and “gratis.” The results visualization, in the form of a Word Cloud and a bar chart, indicate that public opinion tends to be positive towards the implementation of the MBG program, particularly regarding improving the nutrition of schoolchildren. This research is expected to provide input for policymakers in evaluating public perceptions of the implementation of food-based social programs.
Co-Authors Firmansyah Firmansyah Firmansyah Jordy Lasmana Putra Musriatun Napiah Rachmat Adi Purnama Rian Septian Anwar Sri Watmah Sujiliani Heristian Tommi Alfian Armawan Sandi