Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Inform : Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi
M. Syahrul Munir, M. Syahrul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Rancangan Sistem Informasi Pegawai Lapangan Rentcar Menggunakan Framework CodeIgniter Parlika, Rizky; Mubarok, Achmad Heidhar; Munir, M. Syahrul
Inform : Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 2, No 2 (2017)
Publisher : Universitas Dr. Soetomo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (171.188 KB) | DOI: 10.25139/ojsinf.v2i2.301

Abstract

Pada era Teknologi Informasi yang berkembang cepat seperti dewasa ini, Kebutuhan akan sistem yang terkomputerisasi dalam segala aspek bisnis sangatlah penting. Bisnis Rental Mobil pun memerlukannya dalam segi pengolahan Pegawai Lapangan Rentcar. Selama ini Rental Mobil yang menjadi Studi kasus kami, menunjukkan bahwa dalam mendistribusikan informasi data administrator ke pegawai lapangan tersebut di lakukan secara manual yaitu dengan mendatangi atau menemui ke pegawai yang bersangkutan untuk menyampaikan sebuah informasi. Dengan cara manual tersebut akan memerlukan waktu dan tenaga yang banyak sehingga tidak efektif dalam kinerja pegawai. Adanya sistem komputerisasi yang bisa mendukung dalam menjalankan sistem kepegawaian lapangan dengan mudah, maka penulis ingin memberikan sebuah solusi dengan cara membangun Rancangan Sistem Informasi yang mampu merekap kegiatan Pegawai utamanya yang bergerak di Lapangan agar dapat sinkron dengan Pegawai yang berada dalam bagian administrasi. Rancangan Sistem informasi ini kami bangun menggunakan Framework CodeIgniter (Sebagai MVC), PHP sebagai server side, untuk databasenya menggunakan database MySQL yang dijalankan pada system browser. Pada akhir Uji Coba kami melakukan validasi terhadap rancangan sistem informasi ini menggunakan metode Tabel R dan Kappa Cohen. Hasil akhir dari penelitian ini adalah Rancangan Sistem Informasi Pegawai Lapangan Rentcar yang terdiri 4 hak akses  yaitu yang hak akses sebagai Koordinator Lapangan, hak akses sebagai Driver, hak akses sebagai Checker, hak akses sebagai Mekanik Bengkel. Keempat Hak akses ini terintegrasi dalam sebuah jaringan online.
Rancangan Sistem Informasi Pegawai Lapangan Rentcar Menggunakan Framework CodeIgniter Parlika, Rizky; Mubarok, Achmad Heidhar; Munir, M. Syahrul
Inform : Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 2 No. 2 (2017)
Publisher : Universitas Dr. Soetomo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (171.188 KB) | DOI: 10.25139/inform.v2i2.301

Abstract

Pada era Teknologi Informasi yang berkembang cepat seperti dewasa ini, Kebutuhan akan sistem yang terkomputerisasi dalam segala aspek bisnis sangatlah penting. Bisnis Rental Mobil pun memerlukannya dalam segi pengolahan Pegawai Lapangan Rentcar. Selama ini Rental Mobil yang menjadi Studi kasus kami, menunjukkan bahwa dalam mendistribusikan informasi data administrator ke pegawai lapangan tersebut di lakukan secara manual yaitu dengan mendatangi atau menemui ke pegawai yang bersangkutan untuk menyampaikan sebuah informasi. Dengan cara manual tersebut akan memerlukan waktu dan tenaga yang banyak sehingga tidak efektif dalam kinerja pegawai. Adanya sistem komputerisasi yang bisa mendukung dalam menjalankan sistem kepegawaian lapangan dengan mudah, maka penulis ingin memberikan sebuah solusi dengan cara membangun Rancangan Sistem Informasi yang mampu merekap kegiatan Pegawai utamanya yang bergerak di Lapangan agar dapat sinkron dengan Pegawai yang berada dalam bagian administrasi. Rancangan Sistem informasi ini kami bangun menggunakan Framework CodeIgniter (Sebagai MVC), PHP sebagai server side, untuk databasenya menggunakan database MySQL yang dijalankan pada system browser. Pada akhir Uji Coba kami melakukan validasi terhadap rancangan sistem informasi ini menggunakan metode Tabel R dan Kappa Cohen. Hasil akhir dari penelitian ini adalah Rancangan Sistem Informasi Pegawai Lapangan Rentcar yang terdiri 4 hak akses  yaitu yang hak akses sebagai Koordinator Lapangan, hak akses sebagai Driver, hak akses sebagai Checker, hak akses sebagai Mekanik Bengkel. Keempat Hak akses ini terintegrasi dalam sebuah jaringan online.
Kinerja Algoritma Optimasi Root-Mean-Square Propagation dan Stochastic Gradient Descent pada Klasifikasi Pneumonia Covid-19 Menggunakan CNN Nugroho, Budi; Puspaningrum, Eva Yulia; Munir, M. Syahrul
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 7, No 3 (2021): Volume 7 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v7i3.49172

Abstract

Penelitian ini berkaitan dengan proses klasifikasi Pneumonia Covid-19 (radang paru-paru atau pneumonia yang disebabkan oleh virus corona SARS-CoV-2) dari citra hasil foto rontgen / x-ray paru-paru dengan menggunakan pendekatan pembelajaran mesin. Klasifikasi dilakukan untuk menentukan apakah kondisi paru-paru seseorang mengalami Pneumonia Covid-19, Pneumonia biasa, atau Normal / Sehat. Untuk menghasilkan kinerja klasifikasi yang lebih baik, proses optimasi seringkali digunakan pada tahap pelatihan data. Banyak teknik yang digunakan untuk melakukan optimasi tersebut, diantaranya adalah algoritma Root-Mean-Square Propagation (RMSprop) dan Stochastic Gradient Descent (SGD). Pada penelitian ini, pengujian dilakukan terhadap kedua metode tersebut untuk mengetahui kinerjanya pada klasifikasi Pneumonia Covid-19. Metode klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang menerapkan 5 layer konvolusi dengan nilai filter 16, 32, 64, 128, dan 256. Proses pelatihan menggunakan 3.900 citra yang terdiri atas 1.300 citra pneumonia covid-19, 1.300 citra pneumonia, dan 1.300 citra normal. Sedangkan proses validasi menggunakan 450 citra dan proses pengujian mengunakan 225 citra. Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan, implementasi algoritma optimasi RMSprop menghasilkan akurasi 87,99%, presisi 0,88, recall 0,86, dan f1 score 0,87. Sedangkan implementasi algoritma optimasi SGD menghasilkan akurasi 66,22%, presisi 0,69, recall 0,64, dan f1 score 0,67. Hasil ini memberikan informasi penting bahwa algoritma optimasi RMSprop menghasilkan kinerja yang jauh lebih baik daripada SGD pada klasifikasi Pneumonia Covid-19.
Co-Authors Achmad Heidhar Mubarok, Achmad Heidhar Eva Yulia Puspaningrum I Nyoman Sujana Rizky Parlika, Rizky