Research Publications

Authors

Fadly, Zul; Mansyur, St. Hajrah; Fattah, Farniwati, Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Perkembangan teknologi telah menjadi kekuatan revolusioner pada bidang Pendidikan, membawa perubahan yang signifikan dalam sistem pembelajaran. Penggunaan teknologi khususnya dalam mempelajari tentang pengenalan berbagai jenis hewan dapat memberikan kemudahan pada guru dan siswa dalam proses belajar mengajar. Pengetahuan mengenai berbagai jenis hewan tidak hanya mendukung kurikulum sekolah dasar tetapi juga menumbuhkan rasa ingin tahu dan meningkatkan pemahaman anak-anak tentang lingkungan sekitar mereka. SD Inpres Tamamaung 2 Makassar merupakan salah satu sekolah yang terletak di Kota Makassar kegiatan belajar mengajar pada sekolah ini masih menggunakan metode konvensional, dimana guru masih menjelaskan sesuai buku panduan. Hal ini lebih mudah membuat anak bosan, sehingga menghambat perkembangan kognitifnya. tidak dapat mencapai pemahaman yang mendalam bagi siswa. hal ini dilihat berdasarkan hasil pretest yang dilakukan pada siswa kelas 4 SD Inpres Tamamaung 2 Makassar tanggal 27 Januari tahun 2024 menunjukkan hanya 25% dari 24 jumlah siswa yang memahami terkait pengenalan hewan. Berdasarkan permasalahan ini maka dibuatlah sebuah media pembelajaran digital berbasis Augmented Reality dan Rapid Application Development sebagai metode pengembangannya sehingga dapat memfasilitasi pemahaman siswa terhadap jenis-jenis hewan menurut jenis makanannya. Setelah dilakukan implementasi media pembelajaran berbasis augmented reality dan diukur berdasarkan hasil posttest yang dilakukan pada tanggal 3 Februari 2024 diperoleh hasil 50% dari 24 jumlah siswa telah memahami tentang pengenalan hewan berdasarkan jenis makannya. Ini menunjukkan adanya peningkatan sebesar 25%.

Related SDGs

Authors

Mashud, Abd; Irawati; Gaffar, Andi Widya Mufila, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Perkembangan ilmu pengetahuan teknologi khususnya di bidang komputer disetiap aspek kehidupan dan penggunaanteknologikomputer danteknologikomunikasi yang menghasilkansebuahpenggabungansistem informasi yang saat ini mudah untuk di akses tanpa adanya batasan waktu dan jarak dengan menggunakan jaringaninternet.Modelpenjualanataubisnisteknologikomputerdanteknologikomunikasiikutterpengaruh dariperkembanganilmupengetahuanteknologitersebut,terlebihnyadenganpesatnyapertumbuhanpengguna internet di berbagai belahan dunia khususnya negara berkembang. ANHCU store merupakan usaha yang bergerak dibidang penjualan tangan berbagai macam merek yang berada dipasar sengggol jln cendrawasih. Penjualan jam tangan ini masih menggunakan secara konvesional mengharuskan pembeli bertemu dengan penjual dalam suatu tempat dan melakukan transaksi jual beli ditempat tersebut. Namun tidak semua orang memiliki waktu untuk datang ke toko untuk membeli jam. Pada perancangan aplikasi penjualan jam menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) adapun tiga tahapan tersebut adalah requirements planning (perencanaan), design workshop (perancangan), dan implementation (implementasi). Hasil dari penelitian ini yaitu menunjukkan bahwa berhasil melakukan perancangan sistem pemasaran jam untuk membantu pihak anchu store dalam melakukan pemasaran untuk membantu pihak toko dalam melakukan penjualan secara efektif dengan memesan jam pada sistem serta melakukan pembayaran. Pada sistem pmasaran jam juga terdapat pencatatan pengeluaran dan pendapatan yang didapatkan tiap bulan.

Related SDGs

Authors

PAKKA, HARIANI MA’TANG; MASA, MUHAMMAD ANAS; BASALAMAH, ABDULLAH; SYARIFUDDIN, ANDI, Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muslim Indonesia; ABDULLAH, SYAHRUL MUBARAK, Teknik Informatika, FakultasI lmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Peningkatan kualitas pelayanan di sektor kesehatan dan lingkungan dapat ditingkatkan dengan potensi keunggulan perangkat dan sensor berbasis aplikasi Internet of Things (IoT). Dalam konteks aplikasi medis, teknik pengoptimalan digunakan untuk meningkatkan konektivitas jaringan berbasis IoT dengan memanfaatkan jaringan sensor (WSN) dan sensor yang terhubung secara cerdas. Penelitian ini mengevaluasi dampak penambahan WLAN ke dalam WSN yang menggunakan sensor Zigbee IEEE802.15.4 dan bagaimana koeksistensi terjadi karena Wifi dan ZigBee beroperasi pada saluran yang sama. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan software Opnet 14.5 dalam beberapa skenario. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa koeksistensi Wi-Fi menurunkan kinerja jaringan ZigBee dalam hal throughput, delay, dan packet loss, seperti transfer file, penjelajahan web, dan akses database. Peningkatan jumlah PC dalam jaringan Wifi-ZigBee dengan pilihan topologi routing yang tepat dapat meningkatkan kinerja jaringan yang diusulkan.

Related SDGs

Authors

Sartika; Umar, Fitriyani, Universitas Muslim Indonesia; Asmi, Nur, Universitas Mega Rizky; Sani, Andi; Istiqamah, Nurul; Diani, Fitri, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Desa Allakuang menghadapi tantangan terkait masalah gizi dan stunting di kalangan balita. Peran Posyandu menjadi sangat penting dalam memantau dan meningkatkan status gizi anak di masyarakat. Posyandu memiliki peran krusial dalam melakukan deteksi dini masalah gizi serta memberikan edukasi dan intervensi yang diperlukan kepada masyarakat. Tim menemukan dua masalah utama setelah melakukan observasi yakni pertama minimnya pengetahuan kader posyandu tentang masalah gizi pada balita. Kedua, mitra tidak memiliki peralatan pengukuran gizi saat kunjungan rumah. Tujuan dari kegiatan untuk meningkatkan pengetahuan kader tentang masalah gizi balita dan meningkatkan keterampilan dalam penggunaan peralatan antropometri serta pengadaan peralatan antropometri portabel.Metode yang digunakan adalah Penyuluhan dan diskusi interaktif disertai proses tanya jawab. Selain itu mitra juga dikenalkan dengan alat ukur antropometri portable dan dibagikan set alat ukur tersebut untuk menunjang kegiatan kader dalam melakukan skrining gizi. Kegiatan ini diikuti oleh 10 kader. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan melalui pre-post test berupa kuesioner yang dibagikan diawal dan diakhir penyuluhan didapatkan peningkatan pengetahuan sebesar 29%. Kesimpulannya, kegiatan edukasi ini efektif dalam meningkatkan pengetahuan kader posyandu. Saran untuk kegiatan Pengabdian selanjutnya, Sebaiknya mengadakan sesi pelatihan lanjutan untuk meningkatkan keterampilan kader dalam penggunaan alat antropometri portabel dan pengadaan modul edukasi gizi

Related SDGs

Authors

Indra, Dolly; Umar, Fitriyani; Jafar, Putri, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

The problem addressed in this research is the lack of an efficient and accurate method for automaticallyidentifying grape varieties. Accurate identification is crucial for quality control in the agricultural andfood industries, impacting product labeling, pricing, and consumer trust.The aim of this researchisto develop an automated system to classify green, black, and red grapes using digital image processingtechnology.This research methodemploys Napve Bayes classification combined with color featureextraction. Testing was conducted under two scenarios: a database scenario with predefined grapeimage datasets and an out-of-database scenario with images resembling grape colors. Image process-ing includes resizing images to 200200 pixels, Gamma Correction, Gaussian filtering, conversionto Lab* color space, K-Means Clustering for segmentation, followed by feature extraction and NapveBayes classification.The results of thisresearch are that in the database scenario, the system achievedaccuracies of 98.33% with an 80:20 data split and 98.89% with a 70:30 split. In the out-of-databasescenario, accuracies were 96.67% with an 80:20 split and 97.78% with a 70:30 split. The conclusionof this research is the proposed method provides a reliable and efficient solution for automatic grapevariety identification, benefiting quality control in agriculture and food industries.

Related SDGs

Authors

Wati, Silmi Nur Zaskia; Herman; Darwis, Herdianti, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Pelaksanaan perkuliahan daring menggunakan KALAM di UMI banyak menuai kontroversi dikalangan mahasiswa. Banyak pendapat mahasiswa yang dikeluarkan terkait metode pembelajaran daring di UMI. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen mahasiswa terkait perkuliahan daring di UMI dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor, serta menggabungkan berbagai metode seperti pelabelan dengan NLTK, pengujian dengan 5 cross validation, dan menggunakan unigram tokenizing. Beberapa teknik pelabelan digunakan pada penelitian ini dan menghasilkan tingkat keakuratan paling tinggi adalah pelabelan menggunakan NLTK dengan algoritma KNN dengan menggunakan SMOTE menghasilkan akurasi sebesar 100% dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes Classifier yang memiliki nilai akurasi sebesar 98.33%. Sehingga algoritma KNN dapat digunakan dengan baik pada pengklasifikasian sentimen mahasiswa terhadap perkuliahan daring di UMI.

Related SDGs

Authors

Astuti, Wistiani, Univeristas Muslim Indonesia; Wibawa, Aji Prasetya, Universitas Negeri Malang; Haviluddin, Universitas Mulawarman; Darwis, Herdianti, Univeristas Muslim Indonesia

Abstract

One prevalent conversational system within the realm of natural language processing (NLP) is chatbots, designed to facilitate interactions between humans and machines. This study focuses on predicting frequently asked questions by students using the Duel Intent and Entity Transformer (DIET) Classifier method and assessing the performance of this method. The research involves employing 300 epochs with an 80% training data and 20% testing data split. In this study, the DIET Classifier adopts a multi-task transformer architecture to simultaneously handle classification and entity recognition tasks. Notably, it possesses the capability to integrate diverse word embeddings, such as BERT and GloVe, or pre-trained words from language models, and blend them with sparse words and n-gram character-level features in a plug-and-play manner. Throughout the training process of the DIET Classifier model, data loss and accuracy from both training and testing datasets are monitored at each epoch. The evaluation of the text classification model utilizes a confusion matrix. The accuracy results for testing the DIET Classifier method are presented through four case studies, each comprising 25 text messages and 15 corresponding chatbot responses. The obtained accuracy values range from 0.488 to 0.551, F1-Score values range from 0.427 to 0.463, and precision range from 0.417 to 0.457.

Related SDGs

Authors

Zahirah, Dinna; Purnawansyah; Kurniati, Nia; Darwis, Herdianti, Informatics Engineering, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Geographical position and having a tropical climate make Indonesia known for its abundant biodiversity, one of which is herbal leaves. Indonesia has more than 2039 species that fall into the category of herbal medicinal plants. Herbal leaves are plants that are used as an alternative to natural disease healing. The large number of herbal leaf plants makes it difficult for people to distinguish between herbal plants and non-herbal plants, except when herbal leaf plants bear fruit or bloom. With advances in technology, many studies have been conducted to identify types of herbal plants, one of which is to identify the characteristics of the leaves. In this study, image recognition of herbal leaves was carried out using the K-Nearest Neighbor and Convolutional Neural Network methods with feature extraction of the Gray Level Co-occurance Matrix. By using these 2 methods, the data collected in this study were 480 leaf images which were then divided into 80% testing data and 20% training data. The data used are in the form of Sauropus androgynus and Moringa leaves. Based on the test results, the Convolutional Neural Network method which is suggested in the herbal leaf image classification which has an accuracy value of 96%.

Related SDGs

Authors

Jabir, Sitti Rahmah; Azis, Huzain; Mansyur, St. Hajrah, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

One of the key indicators of the growth of a college is the number of students that are enrolled in the institution on an annual basis. Student enrollment is a crucial element in the growth of a college, particularly in the case of private institutions. When examining students' aspirations for higher education, several studies use data mining techniques to forecast the interests of students who will pursue college. Researchers adopt various ways to extract valuable information from data. Prior research has shown that the decision tree technique outperforms alternative methods. The random forest, in addition to the decision tree, is often used for predicting data mining tasks. Given the above background information, the author will conduct a study titled "Comparative Analysis of Decision Tree and Random Forest Algorithms in Predicting College Interests." According to the study findings, the decision tree outperforms the random forest in terms of outcomes. The accuracy of the decision tree model is 0.81, whereas the accuracy of the Random Forest model is 0.74. All in all, the Decision Tree approach will be used as the ultimate outcome for the implementation of Business Analytics.

Related SDGs

Authors

Azis, Huzain, Universitas Kuala Lumpur, JlnSultan Ismail, Bandar Wawasan, 50250 Kuala Lumpur, Wilayah Persekutuan Kuala Lumpur, Malaysia

Abstract

This study explores the effectiveness of Logistic Regression in predicting heart disease using a dataset derived from multiple international databases. Employing a 5-fold cross-validation method, the research aimed to evaluate the model's accuracy, precision, recall, and F1-score. Results indicated that Logistic Regression performs robustly, with accuracy ranging from 80% to 88.29%, and high recall rates, highlighting its potential as a valuable tool in medical diagnostics. Despite some variability in precision, which may lead to higher false positive rates, the model's high recall is crucial in clinical settings where missing a diagnosis can have dire consequences. The research confirmed the applicability of Logistic Regression to binary classification problems in healthcare, aligning with existing literature that supports its use in similar contexts. The study contributes to the field by demonstrating the model's consistency and reliability across diverse data subsets, reinforcing the potential for machine learning applications in healthcare diagnostics. Future research should focus on integrating Logistic Regression with other models to improve accuracy and testing the model on more current, varied datasets to enhance its generalizability and effectiveness in real-world settings.

Related SDGs

Authors

Indra, Dolly, Departemen Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia; Ilmawan, Lutfi Budi, Departemen Teknik Infomatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

This community service partner is Autis Bunda Special School (SLB). Our partner’s issue is the lack of an official school information platform in the form of a website. The school has been using traditional methods for information dissemination. This community project aims to implement a web-based information system for the Autis Bunda Special School (SLB). The methods employed in this service include observation, interviews, data collection, design, socialization, implementation of the school website, and training. We also evaluated 11 Autis Bunda Special School teachers, assessing their knowledge about website information systems through pretests and posttests. This community service initiative resulted in creating the SLB Autis Bunda school website, accessible at the link https://slbautisbunda.sch.id/. The school website administrators we trained have been able to update information independently. The measurement results from the pretests and posttests show increased knowledge among the teachers, with average pretest and post-test scores of 61.36 and 89.09, respectively.

Related SDGs

Authors

Mude, Muh Aliyazid; Ilmawan, Luthfi Budi, Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Sejak ditemukan teknologi website, maka seluruh aktivitas bisa diselesaikan dengan mudah dan cepat Saat ini aplikas web telah diterapkan diberbagai bidang dalam kehidupan misal pada bidang pendidikan, ekonomi, pertanian, perikanan, medis, militer, bisnis dan lainnya. Banyak aplikasi web telah dibuat yang didasarkan pada kebutuhan pengguna, Riset ini lebih kepada perancangan sistem web yang didasarkan pada standar International Organization forStandardization (ISO) 9126-4. Output berupa rancangan produk berupa website berisi beberapa metrik yang digunakan yakni metrik effectiveness dengan 3 bagian task effectiveness, task completion dan error frequency selanjutnya metrik productivity dengan 3 bagian task time, task efficiency dan productive proportion, berikut metrik safety dengan 2 bagian economic damage dan software damage selanjutnya 1 metrik satisfaction yakni satisfaction scale. Adapun hasil berupa software yang dapat digunakan sebagai tools untuk mengukur, mengevaluasi kualitas suatu perangkat lunak.

Related SDGs

Authors

Kharawan, Athifah Arsa; Hayati, Lilis Nur; Kurniati, Nia, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Data presensi perkuliahan pada perguruan tinggi menjadi suatu acuan dalam menunjukan kredibilitas setiap mahasiswa yang digunakan oleh para dosen sebagai data untuk pemberian nilai mahasiswa sekaligus sebagai bahan evaluasi keberhasilan belajar mengajar dalam pekuliahan. Kehadiran sangatlah penting bagi mahasiswa yang diwajibkan untuk menghadiri minimal 80%, yang dimana menentukan mahasiswa tersebut layak untuk mengikuti ujian semester atau tidak, selain itu kebanyakan dosen menjadikan sebagai komponen penilaian. Sistem face recognition ini tidak hanya bermanfaat untuk menghindari kecurangan pada absensi kelas namun, juga dapat diimplementasikan untuk sistem presensi pada acara-acara perkuliahan yang membutuhkan presensi peserta untuk merekap kehadirannya. Terdapat 2 tahapan dalam proses Face Recognition yaitu Face Detection yang berfungsi untuk mendeteksi wajah dan kemudian wajah yang terdeteksi akan diproses dengan cara membandingkan dengan database wajah yang telah ada dalam database. Hasil penelitian dan pembahasan perancangan database penyimpanan data gambar mahasiswa bermasker untuk pembuatan aplikasi presensi face recognition yaitu pada dataset yang dikumpulkan yaitu kelas B3 ada 15 orang mahasiswa dengan stambuk 13020220160, 13020220167 dan 13020220173, 13020220175, 13020220178, 13020220179, 13020220183, 13020220184, 13020220188, 13020220191,13020220195, 13020220200, 13020220204, 13020220208 dan 13020220216 dengan jumlah data yaitu 30 foto tiap mahasiswa. Adapun solusi yang diberikan yaitu mampu membantu dosen dan mahasiswa dalam melakukan presensi melalui aplikasi dengan menggunakan webcame supaya tetap mengenali wajah walaupun menggunakan masker.

Related SDGs

Authors

Budi, Muh Arif Setia; Hayati, Lilis Nur; Sugiarti, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI) merupakan negara yang kekuasaannya dijalankan dengan asas demokrasi karena kedaulatan yang ada berada di tangan rakyat. Badan Pengawasan Pemilu atau disingkat (Bawaslu) merupakan olusi penyelenggara pemilu yang bertugas mengawasi penyelenggaraan pemilu di seluruh wilayah Negara Kesatuan Republik Indonesia. Untuk meningkatkan kualitas penyelenggaraan pemilu, diperlukan rekrutmen anggota Bawaslu yang berkualitas dan olusiional. Hal ini dapat dicapai dengan menetapkan kriteria yang ketat dalam proses rekrutmen dan memastikan bahwa anggota Bawaslu memiliki visi yang jelas dalam desain penyelenggaraan pemilu serta kapasitas organisasi yang mumpuni dalam mengoperasionalkan kewenangannya. Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dipilih karena dapat membantu dalam menentukan bobot preferensi terhadap kriteria dan sub kriteria yang akan digunakan dalam proses perhitungan Selain itu, metode AHP dapat mengolah data text dengan melakukan proses scoring sehingga diperoleh nilai nya dan dapat digunakan dalam perhitungan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem pendukung keputusan penerimaan calon anggota komisioner Bawaslu untuk memudahkan Bawaslu dalam pemilihan calon anggota melalui proses seleksi yang obyektif, transparan, dan professional. Hasil pengujian dari 7 pelamar didapatkan nilai akhir tertinggi adalah Alamsyah dengan nilai 0,169.

Related SDGs

Authors

Arnoli, Andi Laden Shamil, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia ;L, Harlinda, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia ; Astuti, Wistiani, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Stunting merupakan kondisi gagal pertumbuhan yang disebabkan karena kekurangan asupan gizi kronis dan nutrisi ditandai dengan panjang badan dan berat berada dibawah standar. Penelitian ini bertujuan membantu orang tua untuk memonitoring serta memberikan informasi terkait kriteria, gejala dan ciri- ciri stunting sehingga dibutuhkan sebuah aplikasi diagnosa stunting sederhana berisi menu informasi stunting dan menu diagnosa yang berfungsi dalam memonitoring dan memberikan pengetahuan terkait kondisi stunting. Aplikasi dalam penelitian ini dikembangkan menggunakan metode sistem pakar seperti forward chaining dan penggunaan pengukuran tingkat keyakinan certainly factor, Pembuatan aplikasi memanfaatkan framework flutter dengan menerapkan model pengembangan aplikasi menggunakan model ESDLC (expert system development life cycle) yang merupakan model khusus sistem pakar dengan pendekatan sitstematis dan terstruktur sehingga menghasilkan sistem yang efektif dan dapat dipercaya. Penelitian ini menghasilkan aplikasi diagnosa stunting yang dapat melakukan proses konsultasi sederhana dengan hasil untuk kondisi beresiko stunting sebesar 97,11% dan kondisi tidak beresiko mengalami stunting sebesar 47,84 %, dengan adanya aplikasi ini sebagai bentuk upaya deteksi dini stunting sehingga memberikan pengetahuan kepada orang tua terkait kondisi stunting dan informasi sebagai langkah awal penanganan stunting.

Related SDGs

Authors

Oihuw, Dewanti, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia ;L, Harlinda, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia ; Astuti, Wistiani, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Proses monitoring billboard pada CV. Duta Mandiri Advertising hingga saat ini masih menggunakan cara manual. Salah satu pemasarannya melalui media sosial yang ada yaitu instagram, dengan proses pemesanan melalui media whatsapp dengan proses pendataan melalui microsoft word dan microsoft excel. Pendataan yang tidak ter-update secara realtime membuat proses monitoring menjadi kurang efisien dikarenakan harus dicek secara berkala, pihak penyewa juga membuat pengelola harus mengkonfirmasi ulang apabila masa sewa sudah dalam masa tenggang. Dengan demikian, maka perlu suatu sistem yang bisa digunakan untuk memonitoring status billboard tersebut. Pengimplementasian metode prototype dalam pembuatan website Duta Mandiri Advertising sangat efektif dalam memenuhi kebutuhan pengguna, serta saat proses perancangan pengguna dapat ikut andil dalam proses perancangan yang dapat menjadi evaluasi dalam memberikan umpan balik. Dengan bantuan peta digital yang mana mempermudah pihak dalam mencari lokasi. Pemodelan pada perancangan website ini memakai UML, yang diantaranya adalah flowchart, use case diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram serta pengujian menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian membuktikan bahwa dengan status yang dapat ter-update secara up to date dapat dijadikan sumber informasi status ketersediaan billboard yang akan mempermudah berbagai pihak dalam mendapatkan informasi status billboard.

Related SDGs