Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.788
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Perfecting a Video Game with Game Metrics Techno: Jurnal Penelitian Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Informatika Mulawarman SMARTICS Journal International Research Journal of Business Studies (E-Journal) JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Jurnal ULTIMA InfoSys Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal Respirologi Indonesia jurnal teknik informatika dan sistem informasi JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Generation Journal JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat) Buletin Profesi Insinyur Pharmaceutical Sciences and Research (PSR) Jurnal Penyakit Dalam Indonesia
Muhammad Alkaff
Universitas Lambung Mangkurat
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Social Sciences

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
Analisa Pengaruh Mobilitas Node Terhadap Kualitas Layanan Voice Call Pada Jaringan UMTS Alkaff, Muhammad; Djanali, Supeno; Ciptaningtyas, Henning Titi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (552.898 KB)

Abstract

Abstrak IMS (IP Multimedia Subsystem) adalah bagian dari spesifikasi UMTS (Universal Mobile Telecomunication System) sesuai dengan release 5 dan 6. Telah banyak dilakukan penelitian tentang kinerja IMS namun umumnya dilakukan pada node UE (User Equipment) yang stationary. Penelitian ini bertujuan untuk meneliti pengaruh mobilitas UE terhadap kualitas layanan pada jaringan UMTS Release 5/6. Selain itu, juga akan dilakukan perbandingan pada kecepatan yang berbeda-beda untuk meneliti pengaruh perbedaan kecepatan tersebut terhadap kualitas layanan pada jaringan UMTS. Hasil uji coba menunjukkan, seiring dengan meningkatnya kondisi traffic, UE dengan kecepatan yang rendah mendapatkan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan UE dengan kecepatan yang tinggi. Selain itu, pengaruh mobilitas UE menjadi semakin besar dengan bertambahnya kecepatan yang digunakan oleh UE. Secara umum, skenario dengan callee mobile mendapatkan hasil yang lebih baik seiring dengan bertambahnya kecepatan dan meningkatnya kondisi trafik. Kata kunci: IMS, Kecepatan, Mobilitas, UMTS Abstract IMS (IP Multimedia Subsystem) is a part of the specification of UMTS (Universal Mobile Telecommunications System) according to the release 5 and 6. Has done a lot of research on the performance of IMS but is generally performed on the UE node (User Equipment) that stationary. This study aimed to investigate the effect of mobility on the quality of service in the EU UMTS Release 5/6. In addition, comparisons will also be performed at different speeds to examine the effect of the speed difference to the quality of service in UMTS networks. Experimental results show, along with the increasing traffic conditions, the EU with a low speed get better results when compared to the EU with a high speed . In addition, the influence of EU mobility becomes larger with increasing speed used by the EU. In general, the scenario with mobile callee get better results with increasing speed and increasing traffic conditions. Keywords: IMS, Speed​​, Mobility, UMTS
Penerapan Generalized Regression Neural Networks untuk Memprediksi Produksi Padi Terhadap Perubahan Iklim Alkaff, Muhammad; Sari, Yuslena
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 2, No 2: December 2017
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (737.176 KB) | DOI: 10.31544/jtera.v2.i2.2017.117-124

Abstract

Padi sebagai bahan makanan pokok utama bagi masyarakat Indonesia merupakan tanaman pangan yang rentan terhadap perubahan iklim. Pendataan dan perhitungan ramalan hasil produksi padi sangat diperlukan untuk mendukung kebijakan yang berkaitan dengan ketahanan pangan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan terhadap produksi padi di Kabupaten Barito Kuala sebagai kabupaten penghasil padi terbesar di Kalimantan Selatan dengan menggunakan data iklim sebagai input. Data iklim yang digunakan berasal dari Stasiun Meteorologi Syamsudin Noor, sedangkan sebagai data output adalah data produksi padi dari Badan Pusat Statistika (BPS) Provinsi Kalimantan Selatan. Metode yang digunakan untuk melakukan peramalan produksi padi adalah Generalized Regression Neural Networks (GRNN). Dari hasil pengujian didapatkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,296 dengan menggunakan parameter smoothness bernilai 1. 
Business Process Reengineering of Sustainable Teak Forest at Agroforestry Industry Alkaff, Muhammad; Marimin, Marimin; Arkeman, Yandra; Sukardi, Sukardi; Purnomo, Herry
INTERNATIONAL RESEARCH JOURNAL OF BUSINESS STUDIES Vol 9, No 3 (2016): December 2016 - March 2017
Publisher : Universitas Prasetiya Mulya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1236.375 KB)

Abstract

Prediksi Jumlah Kejadian Titik Api Melalui Pendekatan Deret Waktu Menggunakan Model Seasonal Arima Alkaff, Muhammad; Yulianto, Nandang Eko
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol 3 No 2 (2019)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (581.689 KB) | DOI: 10.31961/eltikom.v3i2.122

Abstract

Kebakaran hutan merupakan permasalahan yang hampir setiap tahun terjadi di Indonesia terutama di pulau Sumatera dan Kalimantan. Umumnya kejadian kebakaran hutan di Indonesia terjadi pada lahan gambut, hal ini dikarenakan pada musim kemarau, lahan gambut akan menjadi sangat kering sampai kedalaman tertentu sehingga akan mudah terbakar. Upaya menanggulangi kebakaran hutan telah dilakukan melalui pemantauan titik api melalui satelit, hal ini telah dilakukan oleh NASA (National Aeronautics and Space Administration) dengan satelit Terra dan Aqua melalui instrument MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Data yang didapatkan dari satelit tersebut mulai dari tahun 2001 sampai dengan 2018 kemudian diproses menjadi jumlah kejadian titik api perbulan yang selanjutnya dianalisa dengan pendekatan deret waktu menggunakan model Seasonal ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average). Hal ini dilakukan untuk mengetahui korelasi jumlah kejadian titik api yang terjadi dengan jumlah kejadian titik api pada waktu sebelumnya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ARIMA (1,0,1)x(1,0,1,12) adalah model terbaik untuk melakukan prediksi jumlah titik api dengan nilai RMSE sebesar 5.85.
RANCANG BANGUN APLIKASI MONITORING TINGKAT KEHADIRAN PEGAWAI PADA BADAN PUSAT STATISTIK KOTA BANJARMASIN Husnul Khatimi; Muhammad Alkaff; Yuslena Sari
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 1 No. 1 (2016)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (724.969 KB) | DOI: 10.20527/jtiulm.v1i1.5

Abstract

Tingkat kehadiran pegawai merupakan hal yang sangat penting pada instansi pemerintahan maupun swasta. Pada instansi yang menerapkan aturan absensi dengan jam datang dan jam pulang, akan menjadi sangat penting untuk memonitor secara personal maupun berkala tingkat kehadiran dalam bentuk jam kedatangan serta jam kepulangan pegawai. Perkembangan teknologi informasi sendiri telah memberikan kemudahan dalam proses absensi pegawai yaitu dengan teknologi fingerprint. Hal tersebut merupakan salah satu faktor ukuran kinerja pegawai yang bekerja pada instansi tersebut yang tentu saja pada akhirnya akan berpengaruh pada pemberian reward maupun punishment terhadap pegawai yang bersangkutan. Mesin absen sudah mengeluarkan output database Microsoft Access berupa jam datang dan jam pulang. Untuk dapat memonitor absensi pegawai, admin di BPS membuat program untuk mengkalkulasi jam datang, jam pulang, terlambat, dan pulang cepat. Namun pembuatan program tersebut masih belum selesai dan masih terdapatkekurangan. Maka untuk mengatasi hal tersebut perlu adanya tahap penyelesaian suatu program yang sudah ada, melengkapi kekurangan dan menambah fitur baru.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KEPEGAWAIAN DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT Maya Amalia; Muhammad Alkaff; Yuslena Sari
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 1 No. 2 (2016)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (386.18 KB) | DOI: 10.20527/jtiulm.v1i2.10

Abstract

Implementation of management information sistems in state institutions or public organizations, will allow it to manage a variety of data needed to be valuable information for both internal organization and for those who are outside the organization. Faculty of Engineering, University Mangkurat in this case still has shortcomings in performing data collection associated with educators and education personnel, mainly deals with research and community service. The data collection process at the Faculty of Engineering, University Mangkurat still done manually and not computerized. The design and construction of a sistem of personnel information would be very helpful in speeding up the process of collection of data pertaining to educators and education personnel. Hopefully, by the information sistem, data educators and educational staff in the Faculty of Engineering, University of Mangkurat can be neatly arranged so as to facilitate the implementation of monitoring and evaluation in the field of personnel.
PENERAPAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) UNTUK PERAMALAN INFLASI BULANAN NASIONAL Husnul Khatimi; Muhammad Alkaff; Dewi Rizqia Najipah
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 2 No. 2 (2017)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (399.245 KB) | DOI: 10.20527/jtiulm.v2i2.21

Abstract

Peramalan tingkat inflasi menjadi penting untuk bisa membantu pemerintah dalam membuat kebijakan sebagai upaya menjaga stabilitas inflasi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Regression (SVR) menggunakan input inflasi umum serta inflasi yang diukur dengan IHK yang dikelompokkan berdasarkan kelompok. Hasil model prediksi yang paling baik dari percobaan terhadap data inflasi menurut kelompok komoditi dengan menggunakan metode SVR (Support Vector Regression) yaitu model dengan kombinasi parameter C sebesar 0,37, epsilon (ε) sebesar 0,001 dan gamma (γ) sebesar 12,5365 dengan nilai RMSE terhadap data validasinya sebesar 0.0011, dan nilai RMSE terhadap data testingnya sebesar 0.0477 dengan nilai terhadap data validasinya sebesar 0.9999.
Identifikasi Penyakit Tanaman Ubi Kayu Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Metode Probabilistic Neural Network (PNN) Sari, Yuslena; Alkaff, Muhammad; Arif Rahman, Muhammad
Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Vol 5 No 1 (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Magelang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31603/komtika.v5i1.4605

Abstract

Cassava or better known as cassava is one of the staples of rice which is popular in Indonesia. Cassava plants can flourish in almost all regions of Indonesia. However, cassava is a plant that is susceptible to plant disease, which attacks the disease resulting in a decrease in the amount of productivity of tubers produced by cassava plants. The application of identifying cassava disease based on leaf image is expected to be useful as a support for cassava farming in easily detecting cassava disease, so that it can be dealt with more quickly. This study uses the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method as an extraction feature and the Probabilistic Neural Network (PNN) method for identification processes. Based on the results of tests on 6 types of cassava leaf images, obtained an accuracy of 83.33%.
Prediksi Jumlah Kejadian Titik Api Melalui Pendekatan Deret Waktu Menggunakan Model Seasonal Arima Muhammad Alkaff; Nandang Eko Yulianto
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 3 No. 2 (2019)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/eltikom.v3i2.122

Abstract

Kebakaran hutan merupakan permasalahan yang hampir setiap tahun terjadi di Indonesia terutama di pulau Sumatera dan Kalimantan. Umumnya kejadian kebakaran hutan di Indonesia terjadi pada lahan gambut, hal ini dikarenakan pada musim kemarau, lahan gambut akan menjadi sangat kering sampai kedalaman tertentu sehingga akan mudah terbakar. Upaya menanggulangi kebakaran hutan telah dilakukan melalui pemantauan titik api melalui satelit, hal ini telah dilakukan oleh NASA (National Aeronautics and Space Administration) dengan satelit Terra dan Aqua melalui instrument MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Data yang didapatkan dari satelit tersebut mulai dari tahun 2001 sampai dengan 2018 kemudian diproses menjadi jumlah kejadian titik api perbulan yang selanjutnya dianalisa dengan pendekatan deret waktu menggunakan model Seasonal ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average). Hal ini dilakukan untuk mengetahui korelasi jumlah kejadian titik api yang terjadi dengan jumlah kejadian titik api pada waktu sebelumnya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ARIMA (1,0,1)x(1,0,1,12) adalah model terbaik untuk melakukan prediksi jumlah titik api dengan nilai RMSE sebesar 5.85.
Modelling and predicting wetland rice production using support vector regression Muhammad Alkaff; Husnul Khatimi; Wenny Puspita; Yuslena Sari
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 17, No 2: April 2019
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v17i2.10145

Abstract

Food security is still one of the main issues faced by Indonesia due to its large population. Rice as a staple food in Indonesia has experienced a decline in production caused by unpredictable climate change. In dealing with climate change, adaptation to fluctuating rice productivity must be made. This study aims to build a prediction model of wetland rice production on climate change in South Kalimantan Province which is one of the national rice granary province and the number one rice producer in Kalimantan Island. This study uses monthly climatic data from Syamsudin Noor Meteorological Station and quarterly wetland rice production data from Central Bureau of Statistics of South Kalimantan. In this research, Support Vector Regression (SVR) method is used to model the effect of climate change on wetland rice production in South Kalimantan. The model is then used to predict the amount of wetland rice production in South Kalimantan. The results showed that the prediction model with the RBF kernel with the parameter of C=1.0, epsilon=0.002 and gamma=0.2 produces good results with the RMSE value of 0.1392.
Co-Authors Agus Dwi Susanto Ainiyyah Ainiyyah Akhmad Rojali Aldy Heriwardito Andi Eriadi Andika Chandra Putra Andreyan Baskara ARIF RAHMAN, MUHAMMAD Arina Ihda Rahmah Syarifah Ariska Deffy Anggarany, Ariska Deffy Budhi Antariksa Ceva Wicaksono Pitoyo Dewi Rizqia Najipah Dewi Yennita Sari Dicky Soehardiman Eka Setya Wijaya Erlang Samoedro Erlina Burhan Feni Fitriani Taufik Gusti Nizar Syafi'i Hayatun Nufus Henning Titi Ciptaningtyas Hera Afidjati Herry Purnomo Husnul Khatimi Ibrahim Nur Insan Putra Darmawan Iphan Fitrian Radam Iphan Fitrian Radam Marimin Marimin Maya Amalia Mohamad Fahmi Alatas Muhammad Ridho A.G.D. Muhammad Ziki Elfirman Muti'a Maulida Nandang Eko Yulianto Paramita, Diana Rani Sauriasari, Rani Rita Rogayah Sugiantoro Sugiantoro Sukamto Koesnoe Sukardi Sukardi Supeno Djanali Supeno Djanali Takhwifa, Famila Wenny Puspita Winarto Chandra Windarsyah Windarsyah Yandra Arkeman Yulianto, Nandang Eko Yuslena Sari Yuslena Sari, Yuslena