Research Publications

Authors

Salim, Yulita; Ilmawan, Lutfi Budi, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Banyak E-commerce yang mempromosikan produk atau event pada Instagram, hal ini tentu memudahkan penjual dalam menjangkau pasar yang lebih luas. Termasuk acara yang diadakan oleh Shopee pada bulan November 2020 yaitu Event Big Sale 11.11 merupakan acara besar yang diadakan Shopee. Para pengunjung sudah bisa melihat produk yang penjual tawarkan melalui gambar tersebut. Oleh karena itu, diperlukan sebuah penelitian yang dapat menganalisa opini pengguna di Instagram dari suatu cara bagi sebuah produk Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengklasifikasi opini pengguna terhadap Event Big Sale 11.11 Shopee yang banyak tersebut kedalam sentiment positif, negatif dan netral dengan menerapkan metode Naïve Bayes. Hasil dari penelitian dapat membantu masyarakat untuk mengambil keputusan dalam pembelian produk di Shopee. Metode Naive Bayes digunakan untuk melakukan klasifikasi opini masyarakat terhadap Event Big Sale 11.11. Karakteristik dari metode ini adalah tiap fitur atribut data dianggap independen, satu dan lainnya terpisah dan memiliki nilai sendiri. Metode ini dianggap memiliki performa yang handal dan kompetitif dalam proses pengklasfikasian karena asumsi independen atribut yang dimiliki sebuah data sangat sesuai dengan pengaplikasian di dunia nyata.

Related SDGs

Authors

Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari; Ilmawan, Budi Lutfi, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Aplikasi konsultasi dokter hewan dirancang untuk memudahkan pemilik hewan dalam melakukan konsultasi atau mengajukan pertanyaan mengenai hewan peliharaan mereka tanpa harus langsung mendatangi dokter hewan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi konsultasi dokter hewan dengan menggunakan metode Prototyping, sebuah pendekatan yang memungkinkan pembuatan model perangkat lunak sederhana untuk memberikan gambaran dasar kepada pengguna tentang program serta melakukan pengujian awal. Pembuatan menggunakan bahasa pemrograman dart dengan framework flutter yang memudahkan pembuatan aplikasi multiplatform. Melalui kuesioner yang disebarkan kepada 20 responden, yang terdiri dari pihak MW Vet Clinic dan pemilik hewan, menggunakan metode pengujian black box, diperoleh hasil bahwa indeks keseluruhan pada pengujian black box mencapai 82,5%. Hasil penelitian ini mencakup pembangunan aplikasi konsultasi dokter hewan berbasis Android yang dapat membantu MW Vet Clinic dalam melakukan konsultasi dengan pemilik hewan tanpa memerlukan kehadiran fisik di Vet Clinic.

Related SDGs

Authors

Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari; Manga', Abdul Rachman, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Sekolah Polisi Negara (SPN) merupakan bagian dari unit organisasi Polri dibawah naungan kepolisian daerah yang melaksanakan tugas pokok sebagai unsur pelaksana lembaga pendidikan Polri mengemban tugas melaksanakan program pendidikan dan pelatihan tingkat kepolisian daerah. Proses penganggaran pada SPN Polda Sulawesi Selatan mulai dari tahapan awal pembuatan DIPA, proses pengajuan rencana kebutuhan anggaran, realisasi anggaran hingga tahap terakhir pelaporan realisasi anggaran masih belum memiliki sistem yang mampu mengolah dan mengendalikan data dengan baik. Aplikasi E-Budgeting berbasis website yang dapat diakses admin, Renmin, Para Staf dan Kepala SPN sebagai media untuk mempermudah Pihak SPN Polda Sulsel dalam mengelola data anggaran sampai pembuatan laporan realisasi anggaran yang sekiranya diakses secara online terhubung dengan internet. Dalam merancang aplikasi E-Budgeting peneliti menggunakan pemodelan perangkat lunak Unified Modelling Language (UML) yang berorientasi pada objek. Proses pemodelan UML ini dimulai dengan menganalisis kebutuhan sistem dan diimplementasikan pada usecase diagram lalu dilanjutkan dengan membuat class diagram, sequence diagram dan activity diagram. Metode penelitian yang digunakan adalah Model System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall merupakan sebuah model pengembangan perangkat lunak yang menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial atau terurut dimulai dari analisis kebutuhan, perancangan, pengujian, impelentasi dan pemeliharaan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi e-budgeting yang dibangun sudah memenuhi standar yang telah ditentukan dan mampu mengakomodir seluruh proses penganggaran sehingga dapat meningkatkan efektifitas, efisiensi, dan relevan dalam proses penganggaran SPN Polda Sulsel.

Related SDGs

Authors

Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari; Huzain Azis, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Arsitektur microservice memecah sistem yang kompleks dan besar menjadi serangkaian layanan kecil dan mandiri. Salah satu pola arsitektur yang umum digunakan adalah pendekatan event driven, yang memungkinkan komunikasi berbasis event antar layanan. Namun, pendekatan ini juga membawa risiko kehilangan data, yang dapat diatasi dengan pola orkestrasi menggunakan Apache Kafka sebagai message broker. Kafka menyediakan platform yang cocok untuk komunikasi event driven dengan kemampuannya dalam menyimpan, menerima, dan mengirim pesan secara asinkron. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi e-ticketing berbasis web dengan menggunakan arsitektur microservice dan Kafka. Hasilnya adalah sebuah aplikasi e-ticketing yang menggunakan Kafka untuk komunikasi antar layanan, dengan implementasi lima topik untuk proses transaksi antar gate-ticketing-service dan gate-acl-service secara asinkron menggunakan Kafka sebagai media pengiriman event.

Related SDGs

Authors

Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari; Gaffar, Andi Widya Mufila; Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Rumah Sakit Umum Daerah Kabupaten Buton merupakan rumah sakit umum daerah milik pemerintah dan merupakan salah satu rumah sakit tipe C serta memiliki beberapa poli sesuai standar rumah sakit tipe C yang berada di Kelurahan Laburunci, Kecamatan Pasarwajo, Kabupaten Buton, Sulawesi Tenggara. Antrian pelayanan resep obat serta pengambilan obat pada apotek seringkali tidak teratur, resep obat yang diberikan oleh dokter pada poli masih menggunakan kertas kemudian kertas resep obat tersebut diberikan pada pasien dan dibawa ke apotek buat menerima obat. Penelitian ini bertujuan merancang sebuah website antrian pada apotek rumah sakit untuk dilayani menggunakan sistem antrian pelayanan resep obat pada RSUD Kabupaten Buton dan menerapkan metode FIFO (First in, First Out) untuk melakukan antrian pelayanan resep obat yang masuk dari poli jantung, poli penyakit dalam, poli bedah, poli anak, poli saraf, poli gigi, poli kandungan, dan poli umum ke apoteker agar dapat diprioritaskan menggunakan algoritma FIFO (First in, First Out) dalam website apotek. Berdasarkan hasil pengujian black box testing dengan menggunakan dua metode yaitu Alpha testing dan Beta testing menghasilkan keseluruhan aplikasi memiliki persentase tertinggi yaitu sebesar 84% yang termasuk dalam kriteria penilaian sangat baik.

Related SDGs

Authors

Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari; Kurniati, Nia, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Tanaman kakao merupakan tanaman perkebunan yang mana seluruh bagian dari tanaman ini dapat diolah untuk menghasilkan produk yang berguna dibeberapa bidang kehidupan. Pembudidayaan tanaman kakao sedikit menyulitkan petani akibat timbulnya serangan organisme penggangu tanaman yang sulit dibedakan secara kasatmata. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan petani dalam mengidentifikasi serangan organisme pengganggu tanaman penyebab timbulnya penyakit pada tanaman kakao dengan cara penerapan sistem pakar. Metode yang digunakan dalam membangun sistem pakar adalah metode dempster shafer. Terdapat sebanyak 7 jenis penyakit dan 26 gejala yang digunakan untuk mengimplementasikan dempster shafer. Hasil dari penelitian ini berdasarkan pengujian akurasi bahwa tingkat akurasi yang dimiliki oleh metode dempster shafer dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman kakao sebesar 56%.

Related SDGs

Authors

Widyawati, Dewi; Faradibah, Amaliah; Belluano, Poetri Lestari Lokapitaasari, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

This research aims to analyze the performance of three classification models, namely Decision Tree Classifier, Support Vector Machine, and Naive Bayes Classifier, in predicting lung cancer using the "Lung Cancer Prediction" dataset. The performance evaluation metrics used include accuracy, precision weighted, recall weighted, and F1 weighted. As a preliminary step, exploratory data analysis (EDA) and dataset preprocessing, including feature selection, data cleaning, and data transformation, were conducted. The test data results showed that the Decision Tree Classifier and Naive Bayes Classifier had similar performances with high accuracy, precision, recall, and F1 values. Meanwhile, the Support Vector Machine also exhibited competitive performance, although its precision weighted value was slightly lower. Additionally, an outlier analysis was conducted using box plots, revealing that the Decision Tree Classifier had 2 outlier values, while the Support Vector Machine had 4 outlier values, and Naive Bayes had no outlier values. In conclusion, all three classification models demonstrated good potential in lung cancer prediction. However, selecting the best model requires consideration of relevant evaluation metrics for the application and accommodating the limitations of each model. Further evaluation and in-depth analysis are needed to ensure the reliability of the models in predicting lung cancer cases more accurately and consistently.

Related SDGs

Authors

Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari; Purnawansyah; Faradibah, Amaliah, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Sistem Informasi Akademik (xSIA) adalah aplikasi yang dibangun untuk mengelola modul transaksi nilai akademik yang memberikan kemudahan kepada pengguna mengelola nilai dalam kegiatan administrasi akademik secara online. Kebutuhan rekonstruksi arsitektur microservice xSIA dari model domain driven design yang dibangun sebelumnya menggunakan format data json (javascript object notation), protokol komunikasi REST (Representational State Transfer and an architectural style for distributed hypermedia systems), terjadi proses otorisasi dan otentikasi yang ada di setiap microservice, terdapat penyatuan data yang dibebankan kepada client telah menyebabkan client harus melakukan banyak request ke berbagai microservice yang tersedia, serta pembuatan dokumentasi jika ada penambahan microservice. Rekonstruksi sistem xSIA dikembangkan dengan mengubah arsitektur microservice xSIA sehingga konsep responsibility autorisasi dan autentifikasi dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan service. Pendekatan dalam melakukan rekontruksi arsitektur microservice pada aplikasi xSIA menggunakan konsep baru dengan model single gateway microservice (layanan satu gerbang) dan dibangun menggunakan GraphQL Federation untuk mempermudah komunikasi data antara backend dan frontend dari aplikasi, serta dapat diimplementasikan di berbagai Bahasa pemrograman sehingga meminimaliasir terjadinya downtime saat proses modifikasi terjadi. Hasil penelitian ini berupa aplikasi xSIA pada modul transaksi rencana studi (KRS) menggunakan GraphQL Federation Concept dengan model single gateway microservice sehingga responsibility autorisasi dan autentifikasi dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan service dengan rerata realtime 373.15 millisecond.

Related SDGs

Authors

Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Sistem Informasi Akademik (xSIA) menggunakan teknologi microservice adalah sistem yang memiliki salah satu fungsi untuk mengelola data penilaian akhir siswa sehingga memberikan kemudahan kepada Guru sebagai pengguna utama dalam aktivitas merekam nilai akhir hasil belajar siswa setiap semester dengan luaran berupa nilai Angka Komulatif. Model Pelatihan yang diterapkan kepada mitra SDN 133 Inpres Paririsi Takalar menggunakan model latihan Preceptorship dan Partisipatif. sedangkan Tahap perancangan aplikasi digunakan model Prototyping untuk merepresentasikan secara grafis alur kerja sistem. Luaran berupa aplikasi xSIA rerata 90% berhasil dioperasikan dengan beberapa menu fungsi untuk mendukung manajemen data kinerja guru mulai dari pengelolaan biodata guru, siswa, hingga pemasukan data nilai hasil belajar siswa per mata pelajaran per kelas, membantu guru untuk melaksanakan kewajiban pelaporan nilai akhir siswa tiap akhir semester.

Related SDGs

Authors

Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari; Darwis, Herdianti, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Bawang merah merupakan tanaman holtikultura yang berpotensi tinggi terhadap perubahan harga sehingga sangat fluktuatif bagi petani maupun konsumen dan juga termasuk komoditas trategis. Di Indonesia khusunya, pertumbuhan bawang merah mengikuti pola musim yang terjadi, sehingga pada musim tertentu stok bawang merah menurun. Prediksi harga bawang merah menjadi penting dilakukan untuk mengetahui harga bawang merah ke depan. Neural network termasuk algoritma yang terbaik dalam melakukan prediksi. Masalah utama bagaimana menentukan jumlah neuron dan hidden layer yang optimal sehingga akurasi prediksinya tinggi. Jurnal ini bertujuan untuk merancang arsitektur neural network dengan menggunakan algoritma bacpropagation. Tahapan penelitian dilakukan adalah mengumpulkan data harga bawang merah, melakukan proprecessing data, memproses prediksi, pengujian akurasi, pengujian akurasi dan eror serta implementasi. Dalam memproses prediksi dilakukan sesuai dengan rancangan model prediksi, yaitu parameter epoch, momentum, learning rate, hidden layer untuk menghasilkan keakuratan yang tinggi. Temuan yang diperoleh berupa rancangan optimal untuk melakukan prediksi yaitu dengan menggunakan multilayet. Diperoleh tingkat akurasi mencapai 98.324% atau dengan tingkat eror yang relatif rendah yaitu 11,161%

Related SDGs

Authors

Atmajaya, Dedy; Darwis, Herdianti, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Pertumbuhan pesat platform media sosial telah memberikan jalur baru bagi individu untuk mengungkapkan pendapat dan sentimen mereka. Analisis sentimen dari konten yang dibuat oleh pengguna di platform seperti Twitter menjadi semakin penting dalam memahami opini publik dan tren sosial. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma machine learning, Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes, dalam menganalisis sentimen pengguna Twitter mengenai ChatGPT, sebuah model bahasa canggih. Sentimen akan diberi label menggunakan dua alat analisis sentimen yang terkenal, Vader dan Roberta. Penelitian ini menggunakan data Twitter sebanyak 1000 dataset yang terkait dengan ChatGPT dan mengevaluasi akurasi, presisi, dan recall dari model SVM dan Naive Bayes. Hasil penelitian ini menunjukkan perbedaan yang jelas dalam kinerja model: SVM yang digabungkan dengan Vader mencapai tingkat akurasi, presisi, dan recall sebesar 59%, dengan F1-score sebesar 55%. Secara signifikan lebih unggul dibandingkan dengan model sebaliknya, dimana SVM dengan label RoBERTa menghasilkan akurasi sebesar 55%, presisi sebesar 58%, recall sebesar 55%, dan F1-score sebesar 52%. Naive Bayes menunjukkan kinerja yang relatif lebih rendah. Dengan menggunakan Vader, Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi dan recall sebesar 47%, presisi sebesar 46%, dan F1-score yang lebih rendah sebesar 32%. Sedangkan, menggunakan RoBERTa dengan Naive Bayes menunjukkan penurunan akurasi menjadi 43%, recall sebesar 43%, presisi sebesar 18%, dan F1-score sebesar 26%. Pengendalian SVM dinilai memiliki kinerja yang lebih unggul dalam mengolah analisis sentimen pengguna Twitter mengenai opini tentang ChatGPT.

Related SDGs

Authors

Atmajaya, Dedy; Alwi, Erick Irawadi, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Lembang Marinding (Eks. Lembang Kandora), Kecamatan Mangkedek, Kebupaten Tana Toraja, Provinsi Sulawesi Selatan saat ini telah memiliki media informasi digital berupa website lembang. Namun informasi yang ditampilkan masih kurang lengkap dan aplikasi website yang digunakan masih perlu peningkatan dari sisi pengguna (user friendly). Masalah utamanya adalah kurangnya sumber daya manusia terlatih dalam mengelola website yang tersedia dan berita, informasi yang ditempilkan tidak update. Oleh karena itu program PKM ini bertujuan untuk memberikan pelatihan pengelolaan website dan penulisan konten berita pada laman website lembang. Sehingga diharapkan dari program ini adalah tersedia sumber daya manusia yang terampil dalam pengelolaan website lembang, dan masyarakat secara umum dapat mengakses layanan website dan tersedia informasi terkait lembang yang selalu ter-update. Website lembang marinding ini dirancang menggunakan framework codeigniter, berbasis aplikasi openSID dan telah dilakukan beberapa peningkatan fitur sesuai kebutuhan internal sesuai kebutuhan lembang marinding. OpenSID sendiri merupakan platform aplikasi pengelolaan informasi desa yang dikembangkan menggunakan aplikasi web dan bersifat open source. Tahapan pengabdian ini dimulai dari observasi kebutuhan lembang marinding, persiapan aplikasi, sosialisasi serta evaluasi penggunaan aplikasi. Diharapkan dengan adanya program ini dapat membantu lembang marinding dalam mengelola informasi digital menggunakan media website lembang marinding.

Related SDGs

Authors

Hasanuddin, Tasrif; Mude, Muh Aliyazid, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Sistem Keamanan merupakan hal yang sangat dibutuhkan seiring dengan semakin banyaknya jumlah kendaraan di kota- kota besar. Keamanan merupakan bagian yang penting dalam kehidupan manusia. Sistem keamaman dan pengawasan di Sebuah area parkiran perlu disediakan untuk pengendara.Kejadian Pencurian di area parkiran biasa terjadi Ketika pengawasannya kurang optimal, oleh karena itu hingga saat ini teknologi sistem keamanan terus dikembangkan oleh para peneliti untuk menciptakan teknologi yang dapat menjamin rasa aman ke pengguna. Namun teknologi yang ada masih perlu di tingkatkan fungsi dan kualitasnya, salah satunya untuk meningkatkan teknologi tersebut dengan mengaplikasikan sistem pengawasan parkiran dengan menggunakan aplikasi telegram di mana kita bisa mengontrol, mengakses dan mendapatkan laporan tentang kondisi pengendara pada saat memasuki parkiran. Pada penelitian ini bertujuan merancang prototype sistem pengawasan parkiran dan kontrol gerbang parkiran otomatis menggunakan Esp 32 Cam dengan notifikasi telegram, dimana Ketika sensor PIR ( Passive Infraret) dan sensor Ultrasonik mendeteksi objek, maka esp 32 cam mengambil foto dan mengirimkan hasilnya kepada pengguna melalui aplikasi telegram lalu palang servo akan terbuka dengan delay 5 detik lalu tertutup kembali. Dari hasil pengujian yang dilakukan, di dapatkan hasil berupa jarak maksimum sensor untuk mendeteksi objek adalah 10 cm, dan untuk waktu pengiriman notifikasi ke telegram mendapatkan hasil rata – rata 4,98 /detik. Dari pengujian yang dilakukan terbukti sistem mampu bekerja mendeteksi, mengambil foto dan mengirim hasilnya ke pengguna.

Related SDGs

Authors

Purnawansyah; Hasanuddin, Tasrif; Herdianti, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Indonesia is a rich country in herbal plants that can be used as traditional medicine. Leaves are one of the main components of herbal plants that are difficult to distinguish in texture and shape. This study aims to classify two types of herbal leaves, namely Sauropus androgynus and Moringa leaves using the K-nearest neighbor (KNN) and Support vector machine (SVM) with fourier descriptor (FD) feature extraction on texture and shape features. The research uses primary data collected through a smartphone camera as much as 480 image data with light and dark scenarios which are then divided into 80:20 training and testing data. Based on the research that has been done, it is found that the KNN for light scenario data and dark scenarios get 92% and 94% accuracy respectively. The test results using SVM with FD feature extraction obtain an accuracy of 96% for light and dark scenarios. Thus, SVM is more recommended in the classification of herbal leaf images.

Related SDGs

Authors

Lahuddin, Harlinda; Satra, Hamdan, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Lembang Marinding Kecamatan Mengkendek Tana Toraja merupakan salah satu desa binaan Universitas Muslim Indonesia. Lokasi pengabdian yang akan kami laksanakan yaitu salah satu SMP yang ada di lembang marinding yaitu SMP PGRI MARINDING MENGKENDEK yang berada dibawah Yayasan YPLP-PGRI, SMP PGRI MARINDING MENGKENDEK. SMP PGRI ini adalah sekolah Swasta dengan jenjang SMP yang beralamat di Marinding Kec. Mengkendek Kab. Tana Toraja Prov. Sulawesi Selatan. Pengabdian yang akan dilakukan dengan menerapkan teknologi informasi dalam proses belajar mengajar yang diharapkan dapat memudahkan dalam proses penyampaian materi pembelajaran dari guru ke siswa. Adapun teknologi yang akan gunakan yaitu learning manajemen system menggunakan google classroom, kemudian upload video pembelajaran menggunakan youtube dan juga pembelejaran jarak jauh menggunakan google meet. Pengabdian ini menghasilkan beberapa luaran diantaranya adanya draft publikasi pada jurnal ILKOMAS dan publikasi ke media masa online.

Related SDGs

Authors

Satra, Ramdan; Syafie, Lukman, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia; Nidhom, Ahmad Mursyidun, National University of Malaya

Abstract

One of the problems in providing infrastructure is the lack of interest in managing infrastructure. AWS Lambda is a FaaS (Function as a Service) service that allows users to run code automatically in an environment managed by Amazon Web Services. In this study, the method used is to collect data on code execution time at various input sizes, then perform an analysis of the factors that affect execution time. Furthermore, optimization is carried out by selecting the appropriate memory size and proper coding techniques to improve performance. The results show that optimizing memory size and coding can improve code execution time performance by up to 30%, depending on the type of service used. This can help AWS Lambda users improve code performance and save on operational costs.

Related SDGs