Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.8
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Information Systems and Informatics Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Journal of Software Engineering and Information System (SEIS)
Rahmad Firdaus
Universitas Muhammadiyah Riau
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Pemanfaatan Google Sites Untuk Penerimaan Peserta Didik Baru Bagi Madrasah Se-Riau Rahmad Firdaus; Mitra Unik; Febby Apri Wenando; Diah Angraina Fitri
Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Vol 5 No 1 (2021): Pengabdian Untuk Mu negeRI
Publisher : LPPM UMRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jpumri.v5i1.2381

Abstract

Kegiatan Pengabdian Masyarakat (PKM) ini dilaksanakan sebagai bentuk upaya untuk membantu pihak sekolah khususnya Madrasah di Provinsi Riau dalam membantu proses Penerimaan Peserta Didik baru (PPDB) yang dilakukan secara online selama masa pandemi COVID-19 berlangsung. Kegiatan dilaksanakan secara daring menggunakan platform aplikasi Zoom dalam bentuk seminar yang dimulai dengan pemaparan materi tentang pengenalan Google Sites, penggunaan dan pemanfaatan fitur yang ada pada Google Sites dan bagaimana memanfaatkan Google Sites tersebut sehingga bisa dipakai untuk Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB). Pemaparan materi dilakukan diikuti dengan praktek langsung dengan peserta tentang penggunaan fitur yang ada pada Google Sites yang bisa dimanfaatkan untuk pelaksanaan PPDB. Kata Kunci: PPDB, Google Sites, PKM, Zoom, COVID-19
Implementasi Perencanaan Strategis SI/TI Pada PT. Prima Teknologi Rahmad Firdaus; Januar Al Amien
Journal of Information System and Informatics Vol 3 No 2 (2021): Journal of Information Systems and Informatics
Publisher : Universitas Bina Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33557/journalisi.v3i2.135

Abstract

The use of IS / IT in a company is one of the keys to success in achieving the company's vision, mission and goals. PT. XYZ is a company that has not fully implemented the use of IS / IT to help its business operations, namely in terms of business project management. As time goes by, the impact of the use of IS / IT has not been implemented yet, it is evidenced by the number of project works that experience delays within a certain period of time. In this study, data were obtained from observations, interviews and analysis of company documents. This research refers to the Ward and Peppard method. The results of this study are in the form of a blueprint or description of business strategy, IS / IT management strategy and IT application to achieve corporate strategic goals.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN POSISI JABATAN YANG KOSONG DENGAN METODE WEIGHT AGGREGATED SUM PRODUCT ASSESMENT (WASPAS) (Studi Kasus : PT.Tamora Agro Lestari) Wulanda Pratiwi; Rahmad Firdaus; Januar Al Amien
JURNAL FASILKOM Vol 11 No 3 (2021): Jurnal Fasilkom
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (233.045 KB) | DOI: 10.37859/jf.v11i3.3272

Abstract

In the process of determining the vacant position at PT. Tamora Agro Lestari is carried out according to the needs needed by the company with an uncertain time period. The appointment of the position itself depends on the respective assessment of the assistant division concerned. Currently, the assistant assessment process is done manually, in the sense of looking at discipline, performance, skills, ethics and character. Errors in assigning employee positions have a very large impact on the company because it directly affects the productivity and financial performance of the company. Therefore, it is very important to build a computerized decision-making system that can make it easier to provide employee positions that match the needs and criteria of the company. In this study using the Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method. Researchers conducted Black Box testing, the test was carried out by the head of the new administration to the superior for appointment. With the creation of this system, it can make it easier for company management to make choices to fill vacant positions.
Pelatihan Penggunaan Aplikasi Zoom Untuk Pembelajaran Daring di MTs Muhammadiyah 02 Pekanbaru Harun Mukhtar; Rahmad Firdaus; Diah Angraini Putri; Febby Apri Wenando; Mitra Unik; Januar Al Amien; Evans Fuad; Soni soni
Dinamisia : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 2 (2022): Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/dinamisia.v6i2.6283

Abstract

With the COVID-19 pandemic, human activities have been disrupted, including the learning process in the education sector. The government issued a policy that learning is online. The online learning method requires to master the use of technology and it is still considered new by most teachers, that’s why this community service is carried out. This activity is intended for all teachers and teaching staff at MTs Muhammadiyah 02 Pekanbaru and Activities are carried out with three processes, namely preparation, implementation, and evaluation. The preparation stage is carried out by meeting with the school to determine the topic, schedule, and timing. The implementation stage is carried out by presenting and practicing the use of the Zoom application directly. The evaluation stage is carried out by helping to receive complaints about the use of applications from participants after the activity is carried out. The results of community service activity can increase the ability to use the Zoom application so that the online learning process becomes effective and maximized.
PENGEMBANGAN SISTEM PEMBAYARAN NON TUNAI MEMANFAATKAN TEKNOLOGI NEAR FIELD COMMUNICATION (NFC) Harun Mukhtar; Efry Hady Nata; Desti Mualfah; Syahril Syahril; Rahmad Firdaus
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 7 No 2 (2022): Juli
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v7i2.2212

Abstract

The demands of rapid technology development test the need and necessity for implementation. Coercion of implementation seems to be happening in recent conditions, where the world is being hit by a virus that requires social distancing. Transaction processes that always interact with touch will be replaced by technology. Near-field Communication (NFC) which relies on magnetic technology has been designed on various objects as a means of connecting with financial data, making it easier for users to make transactions
Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Data pada Deteksi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Random Forest Desti Mualfah; Wahyu Fadila; Rahmad Firdaus
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v3i2.3912

Abstract

Stroke merupakan penyakit yang berpotensi menyebabkan kelumpuhan bahkan kematian. Pada tahun 2022, stroke terdapat 12,2 juta kasus stroke baru yang menambah jumlah total penderita stroke sebesar 101,4 juta. Dari perolehan data maka diperlukan sebuah teknik yang mampu melakukan deteksi pada penyakit tersebut untuk membantu dalam mendeteksi penyakit stroke, dalam hal ini pendekatan machine learning sebagai salah satu solusi yang dapat digunakan untuk melakukan deteksi pada penyakit stroke. Namun sayangnya data yang diperoleh dalam mendeteki penyakit stroke ditemukan adanya imbalance class dalam menangani tidak imbangnya class sehingga dapat mempengaruhi hasil nilai akurasi dalam mendekteksi penyakit stroke, untuk itu dibutuhkan sebuah algoritma random forest dan metode SMOTE dalam menangani imbalance class. Output yang dihasilkan ialah berupa nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score pada algoritma random forest tanpa SMOTE sebesar 0.98, 0.69, 0.51, dan 0.51. Sedangkan algoritma random forest dengan SMOTE mendapatkan masing-masing sebesar 0.91, 0.92, 0.91, 0.91. Terjadi kenaikan signifikan pada presisi, recall, dan f1-score.
Klasifikasi Jenis Kelamin Berdasarkan Gambar Mata Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Rahmad Firdaus; Joni Satria; Baidarus Baidarus
Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) Vol 3 No 3 (2022): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v3i3.4360

Abstract

Mata merupakan organ penglihatan yang terletak di rongga orbital. Bentuknya bulat, sekitar 2,5cm. Ruang antara mata dan orbit diisi oleh jaringan gemuk, dinding tulang dan lemak orbit yang dapat melindungi mata dari terluka. Mata adalah salah satu panca indra yang dapat digunakan untuk membedakan jenis kelamin dari manusia. Untuk membantu mengklasifikasikan jenis kelamin manusia menggunakan data citra mata bisa dengan menggunakan pendekatan deep learning dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Hasil yang diperoleh adalah berupa nilai precision, recall, F1-score dan Accuracy dengan nilai precision untuk femaleeyes 97% dan maleeyes 90%, Recall femaleeyes dengan nilai 91% dan maleeyes 96%, F1-score dengan nilai femaleeyes 94% serta maleeyes 93% dan nilai accuracy yang di dapatkan pada jumlah data yang sudah di training sebesar 94%.
Klasifikasi Multi-Class Penyakit Jantung Dengan SMOTE dan Pearson’s Correlation menggunakan MLP Rahmad Firdaus; Desti Mualfah; Julian Silvia Hasanah
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 1 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i1.4769

Abstract

Penyakit jantung merupakan penyakit paling mematikan didunia. Laporan WHO tahun 2019 menyebutkan penyakit jantung sebagai penyebab kematian tertinggi didunia dengan persentase 16% dari jumlah kematian atau 8.9 juta kematian. Tingginya kematian yang disebabkan oleh penyakit ini terjadi karena penyakit ini biasanya timbul tanpa adanya gejala sehingga sulit untuk diketahui sejak dini oleh penderita. Salah satu cara untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan pemanfaatan metode klasifikasi. Hasil klasifikasi multi-class pada penelitian sebelumnya dengan dataset dan metode yang sama masih terbilang rendah yang salah satunya disebabkan oleh adanya imbalace data. Untuk itu dibutuhkan teknik balancing data serta feature selection (FS) untuk melihat pengaruh imbalance data dan pengaruh korelasi fitur pada klasifikasi multi-class. Pada penelitian ini menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk balancing data dan Pearson’s Correlation (PS) untuk memilih fitur dengan korelasi yang baik pada klasifikasi penyakit jantung menggunakan metode Multi-Layer Perceptron (MLP). Penelitian ini dengan MLP+Pearson’s Correlation hanya mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 63.33%. Akurasi tertinggi dengan penggabungan metode MLP+SMOTE+Pearson’s Correlation sebesar 92.5%. Serta akurasi tertinggi pada penelitian ini didapat menggunakan metode MLP+SMOTE yaitu sebesar 97.5%.
ANALISIS PERBANDINGAN IPv4 DENGAN IPv6 PENGGUNAAN CCTV BERBASIS AREA TRAFFICT CONTROL SECURITY (ATCS) Desti Mualfah; Gope Mandala Putra; Rahmad Firdaus
Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 (2022)
Publisher : Department of Information System Muhammadiyah University of Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (670.031 KB) | DOI: 10.37859/seis.v2i1.3339

Abstract

Internet access is an activity that cannot be separated from the needs of the community, it can be seen from the many activities that use TCP/IP-based internet access. The use of the internet protocol using IPv4 which is currently starting to not meet human needs, it is recommended to be able to implement IPv6 which has a simple header and has a better QoS (Quality of Service). One of these IPv6 is applied to traffic CCTV cameras based on ATCS (Area Traffic Control Security) which works to unify and record traffic activities for 24 hours in the hope that the video streaming results have better network quality.
Prediksi Indeks Harga Produsen Pertanian Karet Di Indonesia Menggunakan Metode LSTM Rahmad Firdaus; Harun Mukhtar; Awaluddin
JURNAL FASILKOM Vol 13 No 01 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i01.4851

Abstract

Karet alam merupakan salah satu bahan baku tanaman yang memiliki pasar yang cukup luas dalam perdagangan internasional, karena dibutuhkan sebagai bahan baku di berbagai industri. Harga produksi karet harus diramalkan karena harga produksi merupakan harga pertama diantara tingkat harga lainnya. Oleh karena itu, informasi mengenai perubahan harga pada suatu produsen sangat penting sebagai sistem peringatan dini terhadap fluktuasi harga pada tingkat harga selanjutnya. Algoritma Long-Short-Term-Memory (LSTM) dipilih karena dianggap cocok untuk menyelesaikan permasalahan peramalan indeks harga produsen pada sektor budidaya karet, karena LSTM sendiri merupakan salah satu pengembangan neural network yang dapat digunakan untuk memodelkan. data deret waktu dan mampu belajar terus menerus. Analisis parametrik yang dilakukan pada penelitian ini adalah jumlah hidden neuron, epoch dan ukuran stack. Kombinasi parameter terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini adalah 50 hidden neuron, 25 epoch, dan stack size 10. Nilai terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini adalah nilai RMSE data training sebesar 384,20 dan nilai RMSE test sebesar 306,01 dan nilai latih MAPE sebesar 1,25 dan nilai uji MAPE sebesar 1,09%. Perhitungan error MAPE terbaik pada penelitian ini adalah studi Prediksi Indeks Harga Produsen Pertanian Karet di Indonesia dengan Metode Long Short Term Memory yang memberikan MAPE terbaik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa MAPE error dapat dikatakan sangat baik karena nilai MAPE terbaik yang dihasilkan kurang dari 10%.
Co-Authors Awaluddin Baidarus Baidarus Desti Mualfah Diah Angraina Fitri Diah Angraini Putri Efry Hady Nata Evans Fuad Febby Apri Wenando Gope Mandala Putra Harun Mukhtar Januar Al Amien Januar Al Amien Joni Satria Julian Silvia Hasanah Makmur Setiawan Siregar Soni Sunanto Sunanto Syahril Syahril Unik, Mitra Wahyu Fadila Wulanda Pratiwi