Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2018 - 2023
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0
Mukti Qamal
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : TECHSI - Jurnal Teknik Informatika

 1 
WEBSITE MEDIA PEMBELAJARAN ONLINE AMAZON WEB SERVICES Mukti Qamal; Defry Hamdhana; Rio Pratomo
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 11, No 2 (2019)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v11i2.1847

Abstract

Cloud computing adalah teknologi yang menjadikan internet sebagai pusat pengelolaan data dan aplikasi. Terdapat banyak platform Cloud computing yang tersedia saat ini, salah satu nya adalah Amazon Web Services (AWS). Amazon Web Services (AWS) adalah platform cloud paling komprehensif dan digunakan secara luas di dunia, menawarkan lebih dari 165 layanan unggulan lengkap dari pusat data secara global dengan tawarn biaya yang murah. Akan tetapi masih sedikit orang yang mengetahui  platform cloud ini, oleh karena itu dibutuhkan sebuah media pembelajaran online (E-Learning) berbasis bahasa indonesia untuk memudahkan dalam mempelajari Amazon Web services (AWS) 
SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANGINA PEKTORIS (ANGIN DUDUK) DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB Mukti Qamal; Defry Hamdhana; Martin Martin
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 12, No 1 (2020)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v12i1.2150

Abstract

Sistem pakar biasa diterapkan dalam bidang kedokteran untuk penanganan suatu penyakit. Angina pektoris atau disebut juga Angin Duduk adalah penyakit jantung iskemia didefinisikan sebagai berkurangnya pasokan oksigen dan menurunnya aliran darah ke dalam miokardium. Angina pektoris dibagi menjadi 3 jenis yaitu Angina klasik (stabil), angina printzmeta, dan Angina tidak stabil. Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari aplikasi sistem pakar dengan menggunakan metode Forward Chaining yang diimplementasikan dalam aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit angina pektoris. Kemudian data dianalisa untuk diaplikasikan pada arsitektur sistem pakar. Kemudian pada pada penentuan nilai gejala untuk rule gejala menggunakkan deep learning. Implementasinya sistem pakar ini di buat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MYSQL. Dari hasil 100 data yang diuji pada sistem didapatkan bahwa jumlah data yang tepat adalah 88 data. Sehingga hasil akurasi yang didapat dari pengujian keakrutan sistem adalah 88%.
Co-Authors Defry Hamdhana Defry Hamdhana Martin Martin Rio Pratomo