Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.274
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) Masyarakat Telematika Dan Informasi : Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Linguistik Komputasional EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) eProceedings of Engineering Jurnal INFOTEL
Moch Arif Bijaksana
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mathematics Social Sciences

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Analisis Implementasi Sistem Olap Dan Klasifikasi Ketepatan Waktu Lulus Dan Undur Diri Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Telkom Menggunakan Random Forest Pramudita Oktaviani; Ibnu Asror; Moch Arif Bijaksana
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Informasi kelulusan dan undur diri mahasiswa merupakan salah satu tolak ukur untuk mengevaluasi keberhasilan sebuah universitas. Begitu pula dengan program studi S1 Teknik Informatika, Universitas Telkom, yang memanfaatkan informasi kelulusan dan undur diri sebagai salah satu pendukung dalam kegiatan perencanaan dan evaluasi dalam mempertahankan kualitas kelulusan dan akreditasi program studi. Pada kenyataanya, pihak prodi memiliki permasalahan dalam melakukan evaluasi kelulusan, dikarenakan prodi belum bisa mendapatkan informasi yang lengkap, cepat dan akurat, padahal setiap tahunnya permasalahan mengenai kelulusan yaitu jumlah mahasiswa lulus tidak tepat waktu yang lebih besar dibanding dengan jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu dapat mempengaruhi kualitas kelulusan dan akreditasi prodi. Pada tugas akhir, dilakukan pembangunan sistem OLAP yang meliputi ektraksi data operasional ke dalam sebuah data warehouse untuk kemudian dilanjutkan dengan kegiatan analisis data menggunakan teknik klasifikasi data mining dengan random forest untuk menganalisis pola dari penyebab ketepatan waktu lulus dan undur diri mahasiswa. Hasil klasifikasi dievaluasi menggunakan micro average f1-score untuk mengetahui performansi sistem. Berdasarkan data akademik yang digunakan untuk klasifikasi menggunakan Random forest, nilai micro average f1-score tertinggi yang diperoleh sebesar 77%. Kata Kunci:Data mining, random forest, Online Analytical Processing (OLAP), data warehouse. Abstract Information graduation and student retirement is one of the benchmarks for a university. Similarly, S1 Informatics Engineering course, Telkom University, which uses existing information and one of the most effective in planning and evaluation activities in graduation and accreditation courses. In fact, the parties that determine in the evaluation of graduation, because the program has not been able to get complete information, fast and accurate, whereas people who produce graduation ie the number of students is not in accordance with the time is greater than the number of students who can successfully affect the quality of graduation and accreditation of study program. Many factors that affect the timeliness of passing and not repeating are some of the grades of subjects, GPA, presence and more. In the final stages, the OLAP system is developed which includes the extraction of operational data into a data warehouse and then proceeded by using data mining techniques with random forest to analyze the patterns of various timeliness of pass and retreat students. From the result of the grouping that has been done using student academic data of the most influential factor yait The classification results are evaluated using the average micro-f1-score to determine the performance of the system. Based on the academic data used to use Random forest, the highest average micro value obtained is 77%. Keywords :Data mining, random forest, Online Analytical Processing (OLAP), data warehouse.
Pengembangan Sistem Berbasis Komputer Untuk Pembangunan Stemming Pada Al-quran Menggunakan Algoritma Shereen Khoja Stemmer Aditya Hanif Utama; Moch Arif Bijaksana; Arief Fatchul Huda
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Saat ini banyak ahli dalam bidang teknologi informasi telah merancang dan mengembangkan algoritma untuk memecahkan masalah stemming, khususnya dalam bahasa arab. Namun dari sekian banyak analisa stemming dalam bahasa arab, belum ada standardisasi algoritma stemming yang baik dalam menganalisa akurasi teks pada Al-Quran. Pembangunan stemming pada Al-Quran merupakan suatu pekerjaan yang penting karena mendukung klasifikasi sharaf dalam Al-Quran guna memahami arti dari setiap kata pada Al-Qur‟an. Salah satu stemmer atau algoritma stemming untuk mencari bentuk dasar dari suatu kata dalam bahasa arab ialah algoritma Khoja Stemmer. Cara kerja dari Khoja Stemmer ialah dengan mencoba untuk mencari akar pada suatu kata dalam bahasa arab dengan menghilangkan awalan terpanjang dan akhiran terpanjang suatu kata, lalu mencoba untuk menentukan akar dari kata yang tersisa menggunakan kamus akar kata. Dalam penelitian kali ini, Khoja Stemmer yang dibangun mampu menghitung rata-rata stemming pada Al-Quran sebesar 95,295%. Akan tetapi akar kata yang dihasilkan oleh Khoja Stemmer apabila di periksa secara manual masih terdapat beberapa kesalahan. Dengan demikian, dibutuhkan suatu kamus Al-Quran untuk menganalisa setiap hasil stemming yang dilakukan oleh Khoja stemmer dalam melakukan stemming pada Al-Quran. Kata kunci: al-quran, stemming, khoja stemmer, sharaf, bahasa arab Abstract Today many experts in the field of information technology have been designing and developing algorithms to solve stemming problems, especially in Arabic. But, from many stemming analysis in Arabic, there is no standardization of good stemming algorithm in analyzing the accuracy of the text in the Quran. The construction of stemming in the Quran is an important work because it supports the classifica tion of sharaf in the Quran to understand the meaning of every word in the Quran. One stemmer or stemming algorithm to find the basic form of a word in Arabic is the Khoja Stemmer algorithm. The workings of Khoja Stemmer is to try to search root in a word of Arabic by removing the longest prefix and longest suffix of a word, then trying to determine the root of the remaining word using the root dictionary. In this research, the built of Khoja Stemmer is able to calculate the average stemming in the Quran of 95.295%. However, the roots produced by Khoja Stemmer are still found some errors when manually checked. Thus, it takes a dictionary of the Quran to analyze every result of stemming done by Khoja Stemmer in order to stemming the Quran. Keywords: quran, stemming, khoja stemmer, sharaf, arabic
Analisis Implementasi Sistem Olap Dan Klasifikasi Ketepatan Waktu Lulus Dan Undur Diri Mahasiswa S1 Teknik Informatika Universitas Telkom Menggunakan Decision Tree C5.0 Jihan Ratnasari1; Ibnu Asror; Moch Arif Bijaksana
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Bagi suatu Universitas ketepatan lulus dan undur diri mahasiswa merupakan hal yang sangat penting karena sebagai patokan akreditasi. Universitas Telkom merupakan salah satu Universitas Swasta yang berada di Bandung yang merekomondasikan berbagai program studi, salah satunya S1 Teknik Informatika. Program studi S1 Teknik Informatika menjadikan ketepatan lulus dan undur diri mahasiswa sebagai patokan kesuksesan prodi. Namun faktanya pihak prodi masih kesulitan dalam menentukan pola tentang ketepatan waktu lulus dan undur diri mahasiswa dikarenakan tidak diimbangi informasi yang memadai. Pada tugas akhir ini, membangun sebuah sistem menggunakan OLAP (Online Analytical Processing) berupa perancangan data warehouse dan data mining dengan metode klasifikasi dengan algoritma C5.0 untuk menganalisis pola pada ketepatan waktu lulus dan undur diri mahasiswa. Selanjutnya hasil dari klasifikasi algoritma C5.0 dievaluasi dengan mempertimbangkan nilai Precision, Recall, dan Micro Average F1-Score untuk mendapatkan performansi sistem. Hasil klasifikasi yang dievaluasi menggunakan dengan mempertimbangkan nilai Precision, Recall, dan Micro Average F1-Score untuk mengetahui nilai performansi. Berdasarkan performansi dari 2 pengujian yang pertama dengan menggunakan k-fold cross validation di dapat oleh 10-fold dengan nilai performansi 85%, dan pengujian kedua pada perubahan atribut untuk klasifikasi adalah penggunaan atribut data keseluuhan yang mendapatkan nilai akurasi 85%. Kata kunci : data warehouse , Online Analytical Processing (OLAP), data mining, algoritma C5.0 Abstract For a university, graduating accuracy and student retirement is very important because as a benchmark of accreditation. Telkom University is one of the Private University located in Bandung that recommends various study programs, one of them is S1 Informatics Engineering. S1 program of Informatics Engineering makes graduation accuracy and student turn as a benchmark of success of study program. But in fact the prodi is still difficult in determining the pattern about the timeliness of graduation and student retreat due to not balanced with adequate information. In this final project, build a system using OLAP (Online Analytical Processing) in the form of data warehouse and data mining with classification method with C5.0 algorithm to analyze the pattern on the timeliness of pass and the student retreat. The result of C5.0 algorithm classification is evaluated by considering Precision, Recall, and Micro Average F1-Score to get the system performance. The classification results are evaluated using precision, Recall, and Micro Average F1-Score to determine the value of performance. Based on the performance of the first two tests using k-fold cross validation can be done 10 times with the performance value of 85%, and the tests performed for attributes are attribute data that has an accuracy value of 85%. Keywords: data warehouse, Online Analytical Processing (OLAP), data mining, C5.0 algorithm
Deteksi Kemiripan Bagian-bagian Terjemah Al-Qur’an dengan Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis Ardhi Akmaludin Jadhira; Moch Arif Bijaksana; Bambang Ari Wahyudi
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Dalam kitab suci umat muslim, yaitu Al-Qur’an terdapat bagian-bagian terjemah yang memiliki kemiripan semantik antar halaman berbeda. Dalam memahami kemiripan semantik dan mengetahui keterkaitan bagian-bagian terjemah Al-Qur’an bukan sesuatu yang mudah dan cepat, kemiripan semantik dalam Al-Qur’an cukup sulit dimengerti karena maknanya yang sangat kompleks. Permasalahan yang akan diangkat dalam tugas akhir ini adalah bagaimana mengetahui nilai kemiripan semantik dari halaman terjemah Al-Qur’an dengan halaman-halaman yang lain. Dengan menerapkan metode latent semantic analysis yang dibantu dengan teknik singular value decomposition dan low rank approximation diharapkan dapat membantu dalam mencari pasangan-pasangan yang memiliki kemiripan semantik. Dalam mencari nilai kemiripan semantik latent semantic analysis menggunakan perhitungan cosine similarity. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah teks terjemah Al-Qur’an berbahasa Inggris, dengan keluaran sistem yaitu tingkat kemiripan dari dua buah atau lebih halaman yang dipasangkan. Dari hasil pengujian bahwa dengan menggunakan dimensi atau parameter Rank K yang maksimum didapatkan akurasi dan Fmeasure yaitu 100%. Jika semakin kecil dimensi atau parameter Rank K yang digunakan adalah minimum maka nilai kemiripan semantik akan semakin besar dan beragam serta semakin tidak relevan dengan dataset pasangan-pasangan halaman yang telah ditentukan. Kata kunci : Terjemahan Al-Qur’an, Latent Semantic Analysis. Cosine Similarity Abstract In the Muslim holy book, Al-Qur’an contains translation parts that have semantic similarities between different pages. In understanding the semantic similarities and knowing the relevance of the parts of the translation of Al-Qur’an is not something that is easy and fast, the semantic similarity in Al-Qur’an is quite difficult to understand because of its very complex meaning. The problem that will be raised in this final project is how to find out the semantic similarity value of the translation pages of Al-Qur’an with other pages. By applying the latent semantic analysis method, which is assisted by singular value decomposition techniques and low rank approximation, it is expected to help in finding pairs that have semantic similarities. In looking for semantic similarity values, latent semantic analysis uses cosine similarity calculations. The dataset used in this research is the translation of Al-Qur’an in English, with the output of the system that is the level of similarity of two or more pages that are paired. From the results of testing that by using the maximum dimension or parameter of Rank K, accuracy and F-measure are 100%. If the smaller dimensions or the Rank K parameters used are the minimum, the semantic similarity value will be even greater and more diverse and increasingly irrelevant to dataset of predefined page pairs. Keywords: Al-Qur’an Translation, Latent Semantic Analysis, Cosine Similarity
Deteksi Kemiripan Halaman pada Al-Qur’an dengan Menggunakan Algoritma Rabin Karp dan Jaccard Similarity Winda Eka Samodra; Moch Arif Bijaksana
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Plagiarisme merupakan suatu tindakan yang dilakukan untuk mendapatkan pengakuan secara ilmiah tanpa memberikan sumber asli. Di lain sisi plagiarisme dapat digunakan untuk mencari similarity antara satu dokumen dengan dokumen yang lain. Cukup sulit mengukur kesamaan dokumen hanya dengan membaca atau mengukurnya secara manual. Namun konsep plagiarisme ini dapat digunakan untuk mendeteksi kemiripan antar ayat pada Al-Qur’an. Dataset yang digunakan merupakan sekumpulan ayat pada halaman Al-Qur’an. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat melakukan deteksi kemiripan. Untuk membangun sistem tersebut, pada tugas akhir ini menggunakan metode Rabin Karp dengan diolah menggunakan parsing N-gram pada setiap dokumen inputnya. Data akan dicari nilai similarity diantara ayat kesatu pada halaman pertama dengan semua ayat pada halaman kedua. Selajutnya akan diambil nilai kemiripan yang bernilai 1 dan 0. Sistem yang dibangun menggunakan salah satu metode kemiripan yaitu, Jaccard Similarity. Dengan menggunakan teknik hashing dan menggunakan Algoritma Rabin Karp sistem dapat menghasilkan nilai precision terbaik sebesar 32,76 % dan menghasilan f-Measure sebesar 39,81%. Kata kunci : Plagiarisme, Al-Quran, Rabin Karp, Jaccard Similarity Abstract Plagiarism is an action to get scientific recognition without providing an original source. On the other side, plagiarism can be used to find similarity between one document to another. It's quite difficult to measure the similarity of documents only by reading or measuring them manually. But this concept of plagiarism can be used to detect similarities between verses in the Qur’an. The dataset used is a set of verses on the pages of the Qur'an. Therefore, a system is needed that can carry out similarity detection. To build the system, this final project uses the Rabin Karp method to be processed using N-gram parsing on each input document. The data will be searched for the similarity value between paragraphs one on the first page with all the verses on the second page. Next, a similarity value of 1 and 0 will be taken. The system is built using one of the similarity methods namely, Jaccard Similarity. By using hashing techniques and using the Rabin Karp Algorithm the system can produce the best precision values of 77.4% and produce f-Measure of 55.8%. Keywords: Plagiarism, Qur’an, Rabin Karp, Jaccard Similarity
Pencarian Ayat Al-quran Dengan Memperhatikan Kata Majemuk Menggunakan Term Frequency Dan Prinsip Pareto Untuk Membantu Hafalan (studi Kasus Juz ‘amma) Rizky Caesar Irjayana; Eko Darwiyanto; Moch Arif Bijaksana
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Al-Quran dijadikan sebagai sumber hukum yang utama dan kitab suci bagi agama Islam, yang berisi tentang pedoman hidup maupun perintah dan larangan. Dengan membaca, memahami bahkan menghafalnya memberikan kegunaan yang sangat besar. Al-Quran terdiri dari 6236 ayat di mana menghafal keseluruhan ayat tersebut bukanlah tugas yang mudah, sehingga penelitian ini bertujuan untuk membantu memilih ayat-ayat mana saja yang memiliki bobot sekitar 80% hanya dengan menghafal ayatayat tertentu saja. Term Frequency digunakan dalam pemberian bobot pada tiap-tiap ayat dan juga menerapkan prinsip Pareto 80/20 dalam penentuan ayat-ayat yang penting untung dihafal. Hasil persentasi yang didapat dengan menggunakan metode tersebut untuk total 80% bobot ayat pada juz ‘amma yaitu 33%. Kata kunci : Term Frequency, Prinsip Pareto, Al-Quran, Juz ‘Amma, Hafalan. Abstract Al-Quran is used as the main source of law and the holy book for Islam, which contains instructions on life and orders and prohibitions. By reading, remembering, even memorizing it is very useful. The Quran consists of 6236 verses where memorizing all of these verses is about an easy task, so this study helps to choose which verses weigh around 80% just by memorizing special verses. The term frequency is used in assigning weight to each verse and also applying the Pareto principle of 80/20 in the application of important verses to be memorized. The percentage results obtained using the method for a total of 80% of the verses weight in juz ‘amma is 33%. Keywords: Term Frequency , Pareto Principle , Al-Quran , Juz ‘Amma, and Memorizing.
Co-Authors Aditya Hanif Utama Ageng Prasetio Al Faraby, Said Alfredo Primadita Angelina Sagita Sastrawan annisa Imadi Puti Aqila, Neca Ardhi Akmaludin Jadhira Arie Ardiyanti Suryani Arief Fatchul Huda Arief Fatchul Huda Arlinda Dwi Ardiyani Astuti, Widi Bambang Ari Wahyudi dina juni restina Eko Darwiyanto Fauziah, Salma Fernandy Marbun Galih Rizky Prabowo Hafsa, Alfiya El Huda, Arief Fatchul Ibnu Asror Ikhsan, Teuku Muhammad Ina Rofi’atun Nasihati Jihan Ratnasari1 Kemas Muslim Lhaksamana Kemas Muslim Lhaksmana, Kemas Muslim Miftahul Adnan Rasyid Naf’an, Muhammad Zidny Naufal Rasyad Neca Aqila Nur Indrawati, Nur Pramudita Oktaviani Prasetio, Ageng Puruhita Ananda Arsaningtyas Purwita, Naila Iffah Rizky Caesar Irjayana Salma Fauziah Saputro3,, Widyanto Adi Suryaningsih, Sarah Triawati, Candra Warih Maharani Winda Eka Samodra ZK Abdurahman Baizal