Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

2.392

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Ilmu Komputer CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Jurnal Teknimedia: Teknologi Informasi dan Multimedia IJISTECH Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Jurnal aplikasi IPTEK

Rizal, Ahmad Ashril

Universitas Islam Negeri Mataram

Author-ID : 4067652

Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

Sentiment Analysis on Government Performance in Tourism During The COVID-19 Pandemic Period With Lexicon Based Priadana, Adri; Rizal, Ahmad Ashril
CAUCHY Vol 7, No 1 (2021): CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi
Publisher : Mathematics Department, Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/ca.v7i1.12488

The COVID-19 pandemic impact has affected all industries in Indonesia and even the world, including the tourism industry. Researchers have a role in researching to answer the needs of the tourism industry, especially in making tourism and business destination management programs and carrying out activities oriented to meet the needs of the tourism industry. Meanwhile, the government has a role in making policies, especially in the roadmap, for developing the tourism industry. This study aims to track trending topics in social media Instagram since COVID-19 hit. The results of trending topics will be classified by sentiment analysis using a Lexicon-based and Naive Bayes Classifier. Based on Instagram data taken since January 2020, it shows the five highest topics in the tourism sector, namely health protocols, hotels, homes, streets, and beaches. Of the five topics, sentiment analysis was carried out with the Lexicon-based and Naive Bayes classifier, showing that beaches get an incredibly positive sentiment, namely 80.87%, and hotels provide the highest negative sentiment 57.89%. The accuracy of the Confusion matrix's sentiment results shows that the accuracy, precision, and recall are 82.53%, 86.99%, and 83.43%, respectively.

PREDIKSI KUNJUNGAN WISATAWAN DENGAN RECURRENT NEURAL NETWORK EXTENDED KALMAN FILTER Ahmad Ashril Rizal
Jurnal Ilmu Komputer Vol 10 No 1 (2017): April 2017
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (845.812 KB)

Prediksi adalah salah satu unsur yang sangat penting dalam pengambilan keputusan, sebab efektif atau tidaknya suatu keputusan umumnya tergantung dari beberapa faktor yang tidak dapat kita lihat pada waktu keputusan diambil yang didasarkan pada data yang ada pada waktu sekarang dan waktu lampau. Dalam melakukan prediksi terdapat dua pendekatan yang digunakan. Pendekatan pertama disebut dengan time-series yaitu model yang tidak memperlihatkan kecenderungan dari data masa lalu yang tersedia, sedangkan pendekatan yang kedua adalah pendekatan yang memperlihatkan hubungan sebab akibat (cause-effects method) atau pendekatan yang menjelaskan terjadinya suatu keadaan (eksplanatory method) oleh sebab-sebab tertentu. Permasalahan yang muncul kemudian adalah bagaimana melakukan prediksi. Pada awalnya untuk melakukan prediksi digunakan metode peramalan seperti Autoregressive Integrated Moving Average (Arima). Metode ini memiliki keterbatasan pada pengabaian kemungkinan hubungan non-linear serta stationeritas data dan homokedastitas residual. Metode peramalan data dengan time-series telah berkembang dengan pendekatan Neural Network. Penelitian ini mengkaji data time-series pada kunjungan wisatawan di pulau Lombok menggunakan pendekatan Recurrent Neural Network (RNN). Prediksi time series dengan RNN memberikan akurasi prediksi terbaik pada saat training sebesar 64.37% dan hasil prediksi terbaik pada saat testing sebesar 62.91%.

Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berbasis K-Nearest Neighbor (K-NN) Lalu Abd Rahman Hakim; Ahmad Ashril Rizal; Dwi Ratnasari
JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Vol 1 No 1 (2019): May
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jtim.v1i1.11

Students are important assets for an educational institution and for this reason, it is necessary to pay attention to the student's graduation rate on time. Presentation of the ups and downs of students' ability to complete their studies on time is one of the elements of campus accreditation assessment. Based on data from the Study Program Section in the last 3 years the student graduation presentation is only 25% of the total students who can complete their studies on time. In this study using the K-Nearest Neighbor algorithm which aims to be able to identify student graduation in new cases by adapting solutions from previous cases that have closeness to new cases. This algorithm has the role to get the value of the closeness of the new case to the old case, which in turn the most population in area K with the closest value obtained by the student is predicted whether to pass on time or not on time. This study uses Roger S. Pressman's waterfalll method, namely Communication, Planning, Modeling, and Construction. Based on the tests carried out using K-Fold Cross Validation, the highest accuracy in the third model was 80% when folded 4th and 61% when the K value = 1. While testing using the Confusion Matrix obtained the highest accuracy of 98% at K = 1 for classification "Timely", and 98% at K = 2 for classification "Not Timely"

Klasifikasi Data Log Intrusion Detection Sistem (Ids) Dengan Decision Tree C4.5 Thifal Baraas; Akbar Juliansyah; Ahmad Ashril Rizal
Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Vol 1 No 2 (2019)
Publisher : Prodi Ilmu Komputer Universitas Bumigora

Abstrak Browsing atau kegiatan menjelajahi internet menjadi salah satu aktivitas yang sering dilakukan pada zaman kini. Baik anak-anak hingga orang dewasa menjadi pengguna internet. Akan tetapi para pengguna internet tidak mengetahui jika internet juga bisa menjadi ancaman terutama adanya serangan-serangan yang menyerang sistem keamanan jaringan. Untuk mendeteksi adanya aktivitas yang mencurigakan yang melalui jaringan dibutuhkan bantuan dari IDS (Intrusion Detection Sistem). Ketika terjadi banyak serangan yang masuk, IDS tidak bisa menanganinya secara akurat, hal ini mengakibatkan aktivitas normal di dalam jaringan bisa dianggap sebagai serangan dari hacker atau sebaliknya. Data mining adalah prses yang digunakan untuk menemukan hubungan dari data-data untuk mendapatkan sebuah kesimpulan dari data tersebut. Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk membuat pohon keputusan. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami. Dengan mengklasifikasi data log IDS dengan algoritma C4.5 dapat mengurangi terjadinya kesalahan IDS dalam menentukan aktivitas yang termasuk serangan atau bukan. Hasil penelitian menunjukkan data log IDS dapat diklasifikasikan dengan algoritma C4.5 dengan tingkat akurasi model adalah 96.371% yang membuktikan bahwa model ini dapat digunakan dalam menentukan aktivitas yang termasuk serangan atau bukan. Abstract Browsing or surfing the internet is one of the activities that are often done today. Both children and adults become internet users. However, internet users do not know the internet can also be a threat, especially the attacks that attack the network security system. To detect suspicious activity through the network, assistance from IDS (Intrusion Detection System) is needed. When there are many incoming attacks, IDS cannot handle it accurately, this results in normal activities on the network can be considered as an attack from hackers or vice versa. Data mining is a process used to find relationships from data to get a conclusion from that data. C4.5 algorithm is one algorithm used to make a decision tree. The decision tree method converts very large facts into decision trees that represent rules. Rules can be easily understood with natural language. By classifying the IDS log data with the C4.5 algorithm it can reduce the occurrence of IDS errors in determining which activities are included or not. The results showed the IDS log data can be classified with the C4.5 algorithm with a 96.371% accuracy rate of the model which proves that this model can be used in determining activities that are included as attacks or not.

Prediksi Harga Emas Dunia di Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Model ARIMA Dara Puspita Anggraeni; Dedi Rosadi; Hermansah Hermansah; Ahmad Ashril Rizal
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 12 No 1 (2020): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/jurnalasks.v12i1.264

Penelitian ini bertujuan memodelkan serta memprediksi harga emas dunia di masa pandemi COVID-19. Penelitian ini juga hanya memasukkan nilai masa lampau dari harga emas dunia tanpa adanya pengaruh faktor eksogen(independen) pada model. Model yang dipergunakan adalah model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Adapun data yang dipergunakan pada permodelan sebanyak 240 data observasi dimana data merupakan data bulanan harga emas dunia bulan Agustus 2000 hingga Juli 2020. Model terbaik untuk harga emas dunia ini adalah ARIMA(0,1,1) dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 3,70%. Hasil prediksi harga emas dunia untuk bulan Agustus 2020 hingga Januari 2021 berturut-turut adalah sebesar 1930,046; 1945,651; 1961,381; 1977,240; 1993,227; 2009,343 US$/Troy Ons emas. Prediksi ini menunjukkan tren naik dengan rata-rata peningkatan selama periode tersebut (Agustus 2020-Januari 2021) sebesar15,8594 US$/Troy ons per bulannya.

Multi Time Steps Prediction dengan Recurrent Neural Network Long Short Term Memory Ahmad Ashril Rizal; Siti Soraya
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 18 No 1 (2018)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

Tidak tersedianya sumber daya alam seperti migas, hasil hutan ataupun industri manufaktur yang berskala besar di pulau Lombok menyebabkan pariwisata telah menjadi sektor andalan dalam pembangunan daerah. Kontribusi sektor pariwisata menunjukkan trend yang semakin meningkat dari tahun ke tahun. Dampak positif pengeluaran wisatawan terhadap perekonomian terdistribusikan ke berbagai sektor. Akan tetapi, pemerinatah daerah umumnya akan melakukan persiapan wisata daerah hanya pada saat even lokal saja. Padahal kunjungan wisatawan bukan hanya karena faktor adanya event lokal saja. Persiapan pemerintah daerah dan pelaku wisata sangat penting untuk meningkatkan stabilitas kunjungan wisatawan. Penelitian ini mengkaji prediksi kunjungan wisatawan dengan pendekatan Recurrent Neural Network Long Short Term Memory (RNN LSTM). LSTM berisi informasi di luar aliran normal dari recurrent nertwork dalam gate cell. Cell membuat keputusan tentang apa yang harus disimpan dan kapan mengizinkan pembacaan, penulisan dan penghapusan, melalui gate yang terbuka dan tertutup. Gate menyampaikan informasi berdasarkan kekuatan yang masuk ke dalamnya dan akan difilter menjadi bobot dari gate itu sendiri. Bobot tersebut sama seperti bobot input dan hidden unit yang disesuaikan melalui proses leraning pada recurrent network. Hasil penelitian yang dilakukan dengan membangun model prediksi kunjungan wisatawan dengan RNN LSTM menggunakan multi time steps mendapatkan hasil RMSE sebesar 6888.37 pada data training dan 14684.33 pada data testing.

HUMAN MOVEMENT DETECTION DENGAN ACCUMULATIVE DIFFERENCES IMAGE Mohammad Faisal Kholid; Jian Budiarto; Ahmad Ashril Rizal; Gibran Satya Nugraha
TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia Vol. 1 No. 1 (2020): Mei 2020
Publisher : Badan Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (BP2M) STMIK Syaikh Zainuddin NW Anjani

Based on police data quoted from one of the online news portal pages, there are 43,842 thousand criminal acts in the The Capital City of Jakarta. Of all these criminal cases burglary empty houses included in the top three acts of crime. Houses that are abandoned by their owners are often targeted by crime operations due to lack of close supervision and security support technology. The purpose of this study is to detect human motion which can later be used to prevent crime in the form of theft. Another purpose of this research is to find out how the method used works in identifying changes in the image of several consecutive frames. This research develops a motion detection system in humans on video using a Closed Circuit Television (CCTV) camera which is simulated using sample video. The motion detection process uses the Accumulative Differences Image (ADI) method and the human detection process uses the classification of Opencv, the Haar Cascade Classification. Which with this method compares more than two different frames and the classification parameters used are full-body, upper body and face. System testing is done using several video samples taken with the distance and height of the camera against different objects. The results obtained from testing using video samples show an accuracy rate of 95.23%.

Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Bawang Merah Menggunakan Metode Forward Chainning Titi Supianti; Ahmad Ashril Rizal Ashril; Lalu Puji Indra Kharisma; Khairunnazri
TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia Vol. 1 No. 2 (2020): Desember 2020
Publisher : Badan Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (BP2M) STMIK Syaikh Zainuddin NW Anjani

Consulting someone who has expertise in a particular field in solving a problem is the right choice in order to get the best answer, solution, decision or conclusion. An expert's answer to a consultation is of course very trustworthy or accountable and can affect the quality and quality of the results of a solution to a problem, this is because an expert always masters the field he is engaged in based on his knowledge and experience.Likewise, shallot plant farmers who experience various problems or various factors including cultivation techniques, environmental conditions and pests and diseases. However, in determining the disease contained in this shallot plant, it is still using the manual method so it requires a more complicated and time-consuming process. An expert system is a computer system that emulates the decision-making ability of an expert. Based on these problems, an application that is able to analyze a disease in shallot plants is designed quickly and precisely with the title "Expert System for Diagnosis of Shallot Plant Diseases Using the Forward Chainning Method".

Aplikasi Ujian Berbasis Komputer Pada MTs NW Lenek 1 Yunita Astuti; Lalu Puji Indra Kharisma; Ahmad Ashril Rizal
TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia Vol. 1 No. 2 (2020): Desember 2020
Publisher : Badan Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (BP2M) STMIK Syaikh Zainuddin NW Anjani

In the current era of globalization, information technology is developing very rapidly, both in terms of infrastructure, networks, devices and software. This encourages digitalization in all aspects of life, including the implementation of examinations at various educational institutions. Exams as a way to evaluate the learning process to measure the level of achievement of the abilities, personality and intelligence of students. So that making exams is an important stage in the teaching and learning process. Several years ago, the implementation of exams in various schools in Indonesia still used the manual method, namely using question and answer papers. Examination in this way presents a variety of very complex problems, starting from the level of cheating and the problems in distributing questions to various regions. For this reason, the government began launching the National Examination and Computer-based School Examination to overcome these obstacles. Including MTS NW Lenek 1, which has implemented the Computer-Based National Examination (UNBK). For this reason, the authors developed an exam application at MTS NW Grandma 1, to provide convenience in the implementation and processing of exam data for students and teachers. This test application was created using the PHP programming language and MySQL database software. Keywords : Computer based exam application, MySQL

PENINGKATAN EFEKTIFITAS PROGRAMMING DENGAN PELATIHAN PYTHON FOR DATA SCIENCE BAGI KOMUNITAS PROGRAMMING PONDOK PESANTREN NAHDLATUL WATHAN ANJANI Ahmad Ashril Rizal; Lalu Puji Indra Kharisma; Fahrurrozi
Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat)
Publisher : Yayasan Lavandaia Dharma Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (500.848 KB)

Nahdlatul Wathan adalah organisasi kemasyarakatan yang didirikan sebagai organisasi koordinasi, pengelolaandan tanggung jawab Diniyah Islamiyah serta amal usaha lainnya yang didirikan dan dikelola oleh para abiturenmadrasah. Sebagai organisasi kemasyarakatan Nahdlatul Wathan mempunyai struktur organisasi dari tingkatpusat sampai dengan tingkat ranting. Selama hayat berdirinya Nahdlatul Wathan penguatan sektor pendidikansudah dilakukan mulai dari pendidikan anak usia dini hingga perguruan tinggi. Bidang yang dikembangkan tidakhanya pendidikan dan ekonomi namun juga pengembangan teknologi informasi. Bentuk dukungan NahdlatulWathan dalam pengembangan teknologi informasi tidak hanya dalam pendidikan formal namun juga pendidikannon formal yang mengedepankan penguatan softskill. Salah satunya adalah dengan dukungan terhadap komunitasprogramming pondok pesantren Nahdlatul Wathan Anjani. Dengan mulainya semua tingkatan pada jenjangpendidikan berorientasi kepada perkembangan dan perubahan global, ilmu pengetahuan, teknologi, seni danbudaya maka penguasaan teknologi dan informasi menjadi penting karena setiap pihak yang terlibat di dalamnyadituntut mampu berpartisipasi secara aktif dan terus meningkatkan kemampuan berkompetisisi. Pengabdian inibertujuan untuk melakukan pelatihan guna meningkatkan kemampuan programming Python untuk data sciencebagi komunitas programming pondok pesantren Nahdlatul Wathan. Hasil pelatihan jika dihitung berdasarkanrasio peningkatan maka persentase peningkatan kualitas programming santri yang dihasilkan adalah 49.88%

Co-Authors Abdurahim Abdurahim Adam Bachtiar Maulachela Adri Priadana Biyas Ola Tafakkur Dara Puspita Anggraeni Dedi Rosadi Dwi Ratnasari Fahrurrozi Gibran Satya Nugraha Hermansah Hermansah Ismarmiaty Jian Budiarto Jian Budiarto Jian Budiarto Khairunnazri Lalu Abd Rahman Hakim Lalu Puji Indra Kharisma Lalu Puji Indra Kharisma Lalu Puji Indra Kharisma Lalu Puji Indra Kharisma Lalu Puji Indra Kharisma M. Saleh Sofyan Maria Nuzurana Asti Mohammad Faisal Kholid Muh. Fahrurrozi Siti Soraya Syahroni Hidayat Thifal Baraas Titi Supianti Yunita Astuti

Title

Found 15 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 15 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 15 Documents
Search