Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.463
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Tekno Insentif Jurnal Rekayasa Hijau MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Journal of Innovation and Community Engagement
Miftahuddin, Yusup
Institut Teknologi Nasional Bandung
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Kajian Routing pada Framework Laravel 5.0 dari Perspektif Penggunaan Miftahuddin, Yusup; Ichwan, Muhammad; Zaky, Achmad
MIND Journal Vol 2, No 1 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (493.701 KB) | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i1.59-67

Abstract

HTTP routing merupakan suatu cara untuk menangani pemetaan URL dalam aplikasi web. Dari situs laravelbook.com dijelaskankomponen Laravel memiliki penambahan yaitu blok routing, dibandingkan dengan Symfony yang merupakan pendahulunya. Laravel menyediakan pendekatan painless routing (dari situs laravel.com) untuk menerapkan routing pada aplikasi web.Laravel pada situs resminya tidak menjelaskan secara mendetail mengenai konsep routing. Hal tersebut yang menjadi fokus penelitian untuk mengkaji syarat, fungsi dan peran, cara kerja, dan apa yang menjadi kelebihan dan kekurangan dengan fitur-fitur routing pada Laravel versi 5.0. Peneliti melakukan pengujian mengukur jumlah langkah pembuatan URI terhadap routing Laravel dan cara konvensional yang menyerupai routing Laravel, hasilnya Laravel memiliki langkah sekali deklarasi dibandingkan secara konvensional. Peneliti tidak menemukan kekurangan dari pengunaan routing pada Laravel tetapi developerharus memahami konsep routing pada Laravel tersebut sebagai konsekuensinya.
Penerapan Algoritma Lemmatization pada Dokumen Bahasa Indonesia Miftahuddin, Yusup; Pardede, Jasman; Dewi, Renita
MIND Journal Vol 3, No 2 (2018): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (883.444 KB) | DOI: 10.26760/mindjournal.v3i2.47-56

Abstract

Sebuah kata, kalimat maupun tulisan dapat dikatakan layak apabila telah memenuhi PUEBI (Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia) dan KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Akan tetapi, sangat banyak ditemukan kesalahan penulisan dalam suatu dokumen seperti karya ilmiah mapun skripsi diantaranya yaitu suatu katayang tidak memenuhi kebakuan dan tidak sesuai dengan PUEBI dan kesalahan penulisan (typographical error) yaitu salah dalam pengetikkan karena kecepatan perpindahan jari yang tidak seimbang dari satu tombol ke tombol lain untuk merangkai kata yang akhirnyamembuat orang salah paham dengan maksud kalimat yang dihasilkan dari susunan kata tersebut karena tidak ada dalam KBBI. Algoritma lemmatization adalah suatu algoritma yang digunakan untuk menemukan bentuk dasar dari suatu kata sehingga dapat dimanfaatkan untukmemeriksa kebenaran dari penggunaan ejaan pada suatu kata. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur keakurasian dari penggunaan algoritma lemmatization dalam melakukan seleksi terhadap kata yang salah atau tidak tepat berdasarkan PUEBI dan KBBI sebagai acuan
Penerapan Algoritma Aprioti Pada Riwayat Data Kecelakaan Lalu Lintas Faza Muhammad Raihan; Yusup Miftahuddin
Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi Vol 5, No 1 (2022): Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (59.189 KB) | DOI: 10.29408/jit.v5i1.4402

Abstract

With the increase of vehicle users, traffic accidents tend to happen more often. One of many ways to minimize the occurrence of traffic accidents is to process accident data history using data mining techniques. This technique is utilized in order to gain information regarding the relational pattern of traffic accidents. The data mining technique used is the association rule technique with the Apriori algorithm. One of the stages of analysis that has attracted the eyes of many researches to produce an efficient Apriori algorithm is analyzing the frequency pattern of an association that can be identified with two benchmarks; Support and Confidence. Currently, the determination of the minimum support value will be repeated by the user until it reaches a positive correlation value. This study applies a certain method to determine the minimum support value with the final result of achieving positive correlation on all datas as a reference for the lift ratio value 1 and getting 6 of the most frequent traffic accident patterns
PERBANDINGAN METODE PERHITUNGAN JARAK EUCLIDEAN, HAVERSINE, DAN MANHATTAN DALAM PENENTUAN POSISI KARYAWAN Yusup Miftahuddin; Sofia Umaroh; Fahmi Rabiul Karim
Jurnal Tekno Insentif Vol 14 No 2 (2020): Jurnal Tekno Insentif
Publisher : Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi Wilayah IV

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36787/jti.v14i2.270

Abstract

Abstrak - Kinerja karyawan merupakan hal yang diperhatikan di dalam instansi. Institut Teknologi Nasional Bandung merupakan salah satu instansi dengan jumlah karyawan yang banyak, sehingga sulit dilakukan pemantauan keberadaan seluruh karyawan. Salah satu alternatif dalam mengatasi masalah tersebut adalah pembuatan sistem untuk memantau lokasi keberadaan karyawan dengan memanfaatkan smartphone untuk pengambilan titik koordinat. Pada era modern ini smartphone merupakan barang yang hampir tidak pernah ditinggalkan. Dengan memanfaatkan titik koordinat, perhitungan jarak dapat dihitung dengan menggunakan 3 metode yaitu euclidean, manhattan, dan haversine. Dari pengujian yang telah dilakukan, rata-rata waktu yang diperlukan untuk proses pengiriman koordinat dari smartphone ke database sistem adalah 0,9 detik. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan ketiga metode berdasarkan keakurasian dan waktu. Perbandingan tingkat keakurasian dilakukan dengan membandingkan persentase error hasil perhitungan jarak dengan pengukuran secara manual menggunakan pita ukur. Hasil akhir dari pengujian tiga metode tersebut diperoleh bahwa metode perhitungan Manhattan membutuhkan waktu pengolahan data yang paling cepat dalam pengujian 100 data yaitu 0,00034045 detik. Metode perhitungan Haversine menghasilkan akurasi perhitungan jarak teringgi yaitu 98,66%. Dan metode perhitungan Haversine menghasilkan akurasi keputusan tertinggi dalam menentukan keputusan lokasi keberadaan karyawan yaitu 90%. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai pertimbangan pemilihan metode perhitungan jarak bagi para peneliti. Abstract - Employee performance is a matter of concern within the agency. The Bandung National Institute of Technology is one institution with a large number of employees, making it difficult to monitor the whereabouts of all employees. One alternative in overcoming the problem is the creation of a system to monitor the location of employees by utilizing smartphones to capture coordinates. In this modern era smartphone is an item that is almost never left. By utilizing coordinate points, distance calculation can be calculated using 3 methods namely euclidean, manhattan, and haversine. From the tests that have been done, the average time required for the sending of coordinates from the smartphone to the system database is 0.9 seconds. In addition, this study aims to compare the three methods based on accuracy and time. Comparison of the level of accuracy is done by comparing the percentage of error calculation results with the distance measurement manually using a measuring tape. The final results of the three methods test was obtained that the Manhattan calculation method requires the fastest data processing time in testing 100 data that is 0,00034045 seconds. The Haversine calculation method produces the highest distance calculation accuracy which is 98.66%. And the Haversine calculation method produces the highest decision accuracy in determining the location of the employee's decision that is 90%. The results of this study can be used as consideration for the selection of distance calculation methods for researchers.
Point of Sales System in InHome Café Website using Agile Methodology Irma Amelia Dewi; Yusup Miftahuddin; Muhammad Assidiq Fattah; Cikal Bingah Palenda; Syahrul Fathurrahman Erawan
Journal of Innovation and Community Engagement Vol. 1 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Kristen Maranatha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jice.v1i1.3321

Abstract

The Point of Sales (POS) system is a system that supports sales transactions where POS is currently evolving because it can record sales, record inventory, print invoices, calculate profits and improve services for businesspeople and entrepreneurs. InHome Café is one of the growing cafe in Subang, Bandung. Ease of access to purchase products through online services led to an increase in transactions. At InHome Café Subang, data management, data processing, and sales transaction processing used to rely on a manual system or paper-based recording, which open to risks in data management and security. Therefore, to solve the problem, a website-based Point of Sales System was developed to record sales, collect inventory, print invoices, calculate profits using the PHP programming language with the CodeIgniter framework, and MySQL. The system was developed using the Agile development system with a reasoning that a short-term system development that emphasizes client satisfaction was required. The system functionality testing resulted in a success rate of 96.15%. Keywords: agile, café, point of sales, scrum, website
Peningkatan Random Forest dengan menerapkan GLCM (Gray Level Co-Occurence Matrix) pada Klasifikasi Leaf Blast Tumbuhan Padi YUSUP MIFTAHUDDIN; SOFIA UMAROH; ADLEO MALIK YAMANI
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 7, No 1 (2022): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v7i1.37-50

Abstract

ABSTRAKPenyakit leaf blast disebabkan oleh jamur yang bernama Pyricularia Grisea yang dapat menginfeksi daun padi  dan menyebabkan gejala penyakit seperti bercak yang berbentuk seperti belah ketupat yang berwarna coklat yang dapat mengakibatkan kematian pada tanaman. Tingkat  penyebaran  penyakit  leaf blast  sudah  meluas  hingga di Indonesia yakni pada sentra-sentra produksi padi. Penelitian dilakukan untuk mengidentifikasi Daun Padi dengan ekstraksi ciri GLCM dan klasifikasinya dengan menerapkan metode Random Forest. Jumlah data uji sebanyak 200 yang terdiri dari 100 data daun padi sehat dan 100 data daun padi berpenyakit leaf blast. Penelitian menguji keberhasilan identifikasi penyakit leaf blast dan tidak berpenyakit leaf blast. Pengujian dilakukan dengan berbagai skema yaitu 40 data uji, 80 data uji, 120 data uji, 160 data uji dan 200 data uji. Pengujian menghasilkan nilai akurasi optimal pada data uji 200 sebesar 65%, recall 65%, precision 64% dan F-measure 65% dengan rata – rata pengujian waktu klasifikasi Random Forest sebesar 0.3522s.Kata kunci: Leaf blast, Random Forest, Padi, GLCM ABSTRACTLeaf blast is a disease caused by a fungus called Pyricularia Grisea which can infect rice leaves and cause disease symptoms such as brown rhombus-shaped spots that can cause plant death. The level of spread of leaf blast disease has spread to Indonesia, namely in rice production centers. The research was conducted to identify Rice Leaf with GLCM feature extraction and classification by applying the Random Forest method. The number of test data was 200 consisting of 100 data of healthy rice leaves and 100 data of rice leaves with leaf blast disease. The study tested the success of identification of leaf blast disease and not leaf blast disease. The tests were carried out with various schemes, namely 40 test data, 80 test data, 120 test data, 160 test data and 200 test data. The test resulted in the optimal accuracy value on the 200 test data of 65%, recall 65%, precision 64% and F-measure 65% with an average testing time of Random Forest classification of 0.3522sKeywords: Leaf blast, Random Forest, Gray-level Cooncurrence Matrix, GLCM
Identifikasi Jenis Font Menggunakan Metode Genetic Modified K-Nearest Neighbor Yusup Miftahuddin; Sofia Umaroh; Agistya Anugrah Dwiutama
Rekayasa Hijau : Jurnal Teknologi Ramah Lingkungan Vol 4, No 3 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/jrh.v4i3.157-166

Abstract

ABSTRAKFont adalah kumpulan karakter lengkap yang memiliki ukuran dan gaya. Saat melihat desain atau aplikasi, desainer grafis dan pengembang front-end terinspirasi untuk menggunakan font yang sama. Namun font telah menjadi gambar atau aplikasi dan sulit untuk mengetahui jenis font yang digunakan. Genetic Modified K-Nearest Neighbor (GMKNN) merupakan metode gabungan dari Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dan Genetic Algorithm (GA) untuk menentukan k Optimal. Dalam penelitian ini, sebuah sistem akan dirancang untuk mengenali jenis font sans-serif menggunakan metode Genetic Modified K-Nearest Neighbor (GMKNN) untuk mengukur akurasi dan waktu komputasi. Kinerja sistem dalam proses mengidentifikasi jenis font mendapat nilai presisi rata-rata 74,6%. Nilai akurasi adalah 72,2% dan nilai recall 72%. Dari hasil presisi dan recall yang diperoleh nilai f-measure sebesar 72,2% dan rata-rata waktu komputasi untuk satu karakter diperoleh adalah 945,04190395673 detikKata kunci: Pengolahan Citra Digital, Identifikasi Font, Pengenalan Pola dan GMKNNABSTRACTFonts is a complete collection of characters that have size and style. When looking at a design or an application, graphic designers and front-end developers are inspired to use the same font. Unfortunately, the font has become an image or an application so it is difficult to identify the font types. Genetic Modified K-Nearest Neighbor (GMKNN) is a hybrid method of Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) and Genetic Algorithm (GA) to determine optimal k, it also reduces the complexity of MKNN and improves the classification accuracy. In this research, a system is designed to recognize font sans-serif types using GMKNN method to measure accuracy and time computation. The performance of the system in the process of identifying font types gets an average precision value of 74.6%. The recall and accuracy values are 72% and 72,2%, respectively. Based on the results of precision and recall obtained, the system gets an f-measured value of 72.2% and time obtained for one character is 945,04190395673 seconds.Keywords: Image Proccesing, Font Identify, Pattern Recognition, and GMKNN
Kajian Routing pada Framework Laravel 5.0 dari Perspektif Penggunaan Yusup Miftahuddin; Muhammad Ichwan; Achmad Zaky
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 1 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i1.59-67

Abstract

HTTP routing merupakan suatu cara untuk menangani pemetaan URL dalam aplikasi web. Dari situs laravelbook.com dijelaskankomponen Laravel memiliki penambahan yaitu blok routing, dibandingkan dengan Symfony yang merupakan pendahulunya. Laravel menyediakan pendekatan painless routing (dari situs laravel.com) untuk menerapkan routing pada aplikasi web.Laravel pada situs resminya tidak menjelaskan secara mendetail mengenai konsep routing. Hal tersebut yang menjadi fokus penelitian untuk mengkaji syarat, fungsi dan peran, cara kerja, dan apa yang menjadi kelebihan dan kekurangan dengan fitur-fitur routing pada Laravel versi 5.0. Peneliti melakukan pengujian mengukur jumlah langkah pembuatan URI terhadap routing Laravel dan cara konvensional yang menyerupai routing Laravel, hasilnya Laravel memiliki langkah sekali deklarasi dibandingkan secara konvensional. Peneliti tidak menemukan kekurangan dari pengunaan routing pada Laravel tetapi developerharus memahami konsep routing pada Laravel tersebut sebagai konsekuensinya.
Penerapan Algoritma Lemmatization pada Dokumen Bahasa Indonesia Yusup Miftahuddin; Jasman Pardede; Renita Dewi
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 3, No 2 (2018): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v3i2.47-56

Abstract

Sebuah kata, kalimat maupun tulisan dapat dikatakan layak apabila telah memenuhi PUEBI (Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia) dan KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Akan tetapi, sangat banyak ditemukan kesalahan penulisan dalam suatu dokumen seperti karya ilmiah mapun skripsi diantaranya yaitu suatu katayang tidak memenuhi kebakuan dan tidak sesuai dengan PUEBI dan kesalahan penulisan (typographical error) yaitu salah dalam pengetikkan karena kecepatan perpindahan jari yang tidak seimbang dari satu tombol ke tombol lain untuk merangkai kata yang akhirnyamembuat orang salah paham dengan maksud kalimat yang dihasilkan dari susunan kata tersebut karena tidak ada dalam KBBI. Algoritma lemmatization adalah suatu algoritma yang digunakan untuk menemukan bentuk dasar dari suatu kata sehingga dapat dimanfaatkan untukmemeriksa kebenaran dari penggunaan ejaan pada suatu kata. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur keakurasian dari penggunaan algoritma lemmatization dalam melakukan seleksi terhadap kata yang salah atau tidak tepat berdasarkan PUEBI dan KBBI sebagai acuan
Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) pada Deteksi Kendaraan Bermotor di Jalan Raya YUSUP MIFTAHUDDIN; NUR FITRIANTI FAHRUDIN; MOCHAMAD FACHRY PRAYOGA
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 5, No 1 (2020): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v5i1.54-65

Abstract

AbstrakProses perhitungan jumlah kendaraan yang masih dilakukan secara manual dan membutuhkan banyak operator dalam pendataan. Berdasarkan hal itu, diperlukan sistem yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasi kendaraan yang melintas di jalan raya secara otomatis. Dalam mengidentifikasi citra kendaraan, sistem menggunakan algoritma SIFT. Hasil fitur akan dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Sistem dibangun untuk mendeteksi jenis kendaraan berat dengan mengukur tingkat akurasi keberhasilan berdasarkan nilai pencahayaan, jumlah objek, perubahan rotasi, serta pada kondisi siang dan malam hari. Dataset yang digunakan berjumlah 100 citra kendaraan berat. Kinerja sistem pada kondisi siang hari mendapat nilai presisi rata-rata 100%, nilai recall 54%, dan nilai akurasi 78%. Hasil pengukuran presisi dan recall, diperoleh nilai f-measure sebesar 67 %.Kata kunci: SIFT, kendaraan berat, K-Nearest NeighbourAbstractThe process of collecting vehicles still done manually and requires a lot of human resources. Therefore, we need a system that can detect and classify vehicles passing on the highway automatically. SIFT is an algorithm for identification of an image. The features will be compared using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. In this study,  system will be designed to detect the type of heavy vehicle using the SIFT method to measure the accuracy of success based on the value of lighting, number of objects, changes in rotation, and day night conditions. Dataset used was 100 heavy vehicle images. The system performance during daytime conditions gets an average precision value of 100%, a recall value of 54%, and an accuracy value of 78%. From the results of precision and recall, the f-measure value is 67 %.Keywords: SIFT, heavy vehicles, K-Nearest Neighbour 
Co-Authors Achmad Zaky ADLEO MALIK YAMANI Agistya Anugrah Dwiutama Ariq Muhammad Thabrani Cikal Bingah Palenda Dewi, Renita Fahmi Rabiul Karim FAHRUDIN, NUR FITRIANTI Faza Muhammad Raihan I Ketut Suada Irma Amelia Dewi Jasman Pardede MOCHAMAD FACHRY PRAYOGA MOHAMAD MUQIIT FATURRAHMAN Muhammad Assidiq Fattah Muhammad Ichwan Muhammad Ichwan Renita Dewi Sofia Umaroh SOFIA UMAROH Syahrul Fathurrahman Erawan