Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI)
Muhammad Fuad Hafiz
Universitas Pembangunan Panca Budi
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Social Sciences

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Komparatif Kinerja Laravel Octane dan Webman pada Layanan API Berbasis Worker Model PHP Ade Iskandar; Muhammad Irfan Sarif; Muhammad Fuad Hafiz; Dedy Rahman Harahap; Samuel Sampe Tuah Purba
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 3 (2026): Februari 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i3.717

Abstract

Performa server API merupakan faktor krusial dalam pengembangan aplikasi web modern yang menuntut latensi rendah dan throughput tinggi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja Laravel Octane berbasis FrankenPHP dan Webman berbasis Workerman sebagai framework PHP worker model pada operasi READ dan CREATE data. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental melalui benchmarking dengan ApacheBench pada dua skenario API, yaitu pengambilan dan penyimpanan 1000 baris data MySQL, dengan konfigurasi tingkat konkurensi terstandar pada lingkungan server identik. Parameter kinerja yang dievaluasi meliputi requests per second, median latency, dan P95 latency. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Webman secara konsisten unggul pada kedua skenario pengujian. Pada operasi READ, Webman mencapai throughput hampir dua kali lipat dibanding Laravel Octane dengan latensi median lebih rendah hingga 65%. Sementara itu, pada operasi CREATE, Webman mencatat throughput 1,7 kali lebih tinggi dan waktu respons sekitar 50% lebih cepat. Keunggulan ini berkaitan erat dengan arsitektur event-driven non-blocking Workerman yang meminimalkan overhead eksekusi. Laravel Octane tetap menampilkan stabilitas kinerja yang baik, namun kompleksitas internal framework menyebabkan latensi yang relatif lebih tinggi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Webman lebih sesuai untuk pengembangan API bertrafik tinggi dan sistem mikroservis, sedangkan Laravel Octane unggul untuk aplikasi kompleks berbasis ekosistem Laravel. Temuan ini memberikan kontribusi empiris bagi pemilihan framework PHP berdasarkan kebutuhan performa aktual.
Efektifitas Penerapan Algoritma Decision Tree pada Sistem E-Persuratan dalam Meningkatkan Kecepatan dan Akurasi Pengelolaan Dokumen Muhammad Fuad Hafiz; Ade Iskandar; Dedy Rahman Harahap; Samuel Sampe Tuah Purba; Khairul
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.956

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi dalam pengelolaan dokumen administrasi melalui penerapan sistem e-persuratan. Namun, proses klasifikasi dokumen yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan kesalahan dan keterlambatan dalam pengelolaan dokumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas penerapan algoritma Decision Tree dalam meningkatkan kecepatan dan akurasi pengelolaan dokumen pada sistem e-persuratan. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif eksperimental dengan tahapan meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, pembagian dataset, pembangunan model, serta evaluasi kinerja menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 83%, dengan nilai precision 82%, recall 81%, dan F1-score 81,5%. Selain itu, penerapan algoritma ini juga mampu meningkatkan efisiensi waktu pemrosesan dokumen hingga sekitar 66% dibandingkan metode manual. Temuan ini menunjukkan bahwa Decision Tree efektif dalam meningkatkan kinerja sistem e-persuratan, baik dari segi kecepatan maupun akurasi. Dengan demikian, integrasi algoritma Decision Tree dapat menjadi solusi strategis dalam mendukung pengelolaan dokumen yang lebih efisien, akurat, dan berbasis teknologi.
ANALISIS KOMPARASI K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PEMETAAN WILAYAH PRIORITAS DISTRIBUSI BBM BERSUBSIDI SUMATERA UTARA Ade Iskandar; Aradi Sebayang; Tengku Didi Ferdillah; Toni Prabowo; Muhammad Fuad Hafiz; Muhammad Zainal Arifin Pohan; Muhammad Syahputra Novelan
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 9 No. 3 (2026): June 2026
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v9i3.6220

Abstract

Abstract: The inequality in the distribution of subsidized fuel (BBM) is a strategic issue in North Sumatra Province, influenced by the volume of motorcycles, cars, buses, and trucks across 33 Regencies/Cities. This research aims to map priority distribution areas using clustering techniques by comparing the performance of the K-Means and K-Medoids algorithms. Real data on the number of vehicles from 2025, sourced from BPS North Sumatra Province, serves as the primary variable. Evaluation results using the Silhouette Score indicate that the K-Means algorithm demonstrates superior performance with a score of 0.63, compared to K-Medoids which only reached 0.09. K-Means successfully identified Medan City as an extreme outlier requiring independent distribution policies, whereas K-Medoids experienced overlap among smaller regional clusters. These findings provide empirical recommendations for policymakers to ensure that subsidized fuel quota allocations are more accurately targeted. Keywords: K-Means; K-Medoids; Subsidized Fuel; Clustering; North Sumatra.   Abstrak: Ketimpangan distribusi Bahan Bakar Minyak (BBM) bersubsidi merupakan isu strategis di Provinsi Sumatera Utara yang dipengaruhi oleh volume kendaraan motor, mobil, bus, dan truk di 33 Kabupaten/Kota. Penelitian ini bertujuan memetakan wilayah prioritas distribusi menggunakan teknik clustering dengan membandingkan performa algoritma K-Means dan K-Medoids. Data riil jumlah kendaraan tahun 2025 dari BPS Provinsi Sumatera Utara digunakan sebagai variabel utama. Hasil evaluasi menggunakan Silhouette Score menunjukkan bahwa algoritma K-Means memiliki performa lebih unggul dengan skor 0,63 dibandingkan K-Medoids yang hanya mencapai 0,09. K-Means berhasil mengidentifikasi Kota Medan sebagai extreme outlier yang memerlukan kebijakan distribusi mandiri, sementara K-Medoids mengalami tumpang tindih (overlap) pada klaster daerah kecil. Temuan ini memberikan rekomendasi empiris bagi pengambil kebijakan agar alokasi kuota BBM subsidi lebih tepat sasaran. Kata kunci: K-Means; K-Medoids; BBM Bersubsidi; Clustering; Sumatera Utara.
Co-Authors Ade Iskandar Aradi Sebayang Dedy Rahman Harahap Khairul Muhammad Irfan Sarif Muhammad Syahputra Novelan Muhammad Zainal Arifin Pohan Samuel Sampe Tuah Purba Tengku Didi Ferdillah Toni Prabowo