Harlinda

Full Author List

Indrawati, Indrawati; Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari; Harlinda, Harlinda; Tuasamu, Fatima AR; Lantara, Dirgahayu; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

The use of information systems requires special management and management, so this system is commonly referred to as a management information system. In it there are various activities ranging from system planning, maintenance, to measuring performance. In running a library information system, software and hardware are needed as well as humans as operators. The above components must be activities that are interconnected so that the library can run smoothly. To determine whether the components of the information system are running well, it requires an evaluation process. The purpose of this study is to measure the level of satisfaction of system users and to determine the strengths and weaknesses of the system in the use of library information systems. The method used is the analytical method PIECES Framework, which consists of several points of analysis, namely: Performance, Information and Data, Economics, Control and Security, Efficiency, and Service. Where each analysis point is a reference for evaluation and analysis of information systems. The results of this study are web applications that are able to analyze the level of user satisfaction with the library information system using the PIECES Framework analysis method and equipped with a satisfaction level reporting chart of the system measured in the 2018 period

Related SDGs Targets

Full Author List

Satrio, Zainal; Harlinda; Irawati, Universitas Muslim Indonesia, Jalan Urip Sumoharjo Km 05, Makassar 90231 , Indonesia

Abstract

Voting merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengambil keputusan penting dalam kehidupan bermasyarakat dengan cara menghimpun aspirasi dari berbagai elemen untuk memperoleh solusi terbaik. Perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan dalam pelaksanaan voting, termasuk melalui pemanfaatan sistem berbasis elektronik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem voting berbasis website dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, database MySQL, serta autentikasi data otomatis menggunakan metode QR Code (Quick Response Code). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu membantu proses pemungutan suara dalam pemilihan kepala desa, mulai dari tahap autentikasi hingga penayangan hasil perolehan suara, sehingga proses pemilihan menjadi lebih efektif dan efisien.

Related SDGs Targets

Full Author List

Suwandi, Hariadi; Harlinda, Harlinda; Mansyur, Sitti Hajrah; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

The learning process in schools is the best public policy tool as an effort to increase knowledge and skills. In addition, many students think that school is a very fun activity, they can interact with each other. During the pandemic, the learning system has implemented a blended so that every school strives to have an information system. This study aims to assist the school and parents in processing student grades, school information related to academic and non-academic activities as well as communication space between teachers and parents. The method used is Rapid Application Development (RAD) which is intended to provide much faster development and successfully develops the system within 90 days with the stages of Requirements Planning, Workshop Design RAD and Implementation. Based on the questionnaire given in accordance with the 7 aspects of the web application testing criteria, content testing was obtained 55%, interface testing 32%, navigation testing 69%, component testing 32%, configuration testing 55%, performance testing 32% and security testing 51%. Based on the questionnaire given in accordance with black box testing, it was obtained by 88%. The results obtained were successful in creating a web and mobile-based Cambaya IV application that can be used as a processing of student grades, school information related to academic and non-academic activities as well as a communication room between teachers and parents in the form of a chat feature

Related SDGs Targets

Full Author List

Indra, Dolly; Ilmawan, Lutfi Budi; Lahuddin, Harlinda; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia; Fadlillah, Hadyan Mardhi; Kasman, Kasman;

Abstract

Rice production is massive in Indonesia, therefore maintaining the quality of the product is necessary. Detection and classification of objects have become a very important part in image processing. We performed object detection namely rice. After the object is found, it can be classified into two categories, namely good and damaged rice. We conducted a new study on rice which was carried out per group not per grain to obtain or classify good and damaged rice where we had carried out several steps, namely segmentation process using HSV (hue, saturation, value) color space. HSV is used because of its excellence in representing brightness of the image. We considered evaluating brightness because the tendency of damaged rice is darker or paler compared to good rice. To accomodate environment lighting ambiguity we perform the image acquisition in a controlled environment, so that all the images have the same light intensity. Here we use only channel V of HSV to be used in feature extraction using the gray-level co-occurrence matrix (GLCM) and finally convolutional neural network (CNN) is used for classification. From the test experiments that we have done, we have produced 83% prediction accuracy. Considering how similar the good rice is to the spoiled rice, the results are quite impressive.

Related SDGs Targets

Full Author List

Julita, Novia Alvira; Harlinda; Hasnawi, Mardiyyah, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Jl. Urip Sumoharjo KM.05 , Makassar dan 90231, Indonesia

Abstract

Masyarakat pada umumnya harus datang langsung ke kantor kepolisian untuk membuat laporan pengaduan, namun hal ini sering menjadi kendala terutama ketika insiden kriminal terjadi di lokasi yang jauh sehingga pelapor kesulitan untuk segera melapor. Kondisi tersebut membutuhkan penanganan yang cepat agar situasi tidak semakin parah. Meskipun pihak kepolisian telah menyediakan alternatif pelaporan melalui telepon, solusi ini dinilai belum optimal karena informasi yang diterima sering kali tidak lengkap. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi sistem pelaporan kriminal menggunakan metode Location Based Service (LBS) yang memudahkan masyarakat dalam menyampaikan laporan disertai bukti berupa gambar atau video. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memfasilitasi masyarakat dalam melaporkan tindak kriminal di Kota Makassar secara lebih mudah dan cepat, di mana laporan yang dikirim akan langsung diterima oleh pihak kepolisian untuk ditindaklanjuti. Berdasarkan pengujian Black Box, seluruh fitur pada aplikasi berjalan sesuai dengan fungsinya dan validasi sistem telah sesuai dengan perancangan, dengan hasil pengujian beta menunjukkan 50% responden sangat setuju dan 30% setuju terhadap kinerja aplikasi, sehingga diperoleh tingkat kepuasan sebesar 88,1%.

Related SDGs Targets

Full Author List

Salim, Yulita; Rakasyah, Athar Fathana; Darwis, Herdianti; Herlinda; Irawati; Manga, Abdul Rachman, Departement of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

In the era of burgeoning image data, the demand for robust image classification algorithms has never been more pressing. This research article delves into the realm of image classification, encompassing a comprehensive analysis of diverse datasets and machine learning algorithms, While simultaneously studying the efficiency of ensemble approaches in improving classification performance. The study employs five distinct datasets, spanning medical images, everyday objects, and natural scenery, ensuring a broad spectrum of classification challenges. These datasets include the Skin Cancer ISIC dataset, CIFAR-10, Flowers, Apparel Image, and Brain Tumor dataset. The image classes within these data sets vary significantly, presenting an ideal testbed for assessing algorithmic versatility. Our investigation scrutinizes five machine learning algorithms: Support Vector Classifier (SVC), Random Forest Classifier (RFC), Gradient Boosting Classifier (GBC), K-Nearest Neighbors (KNN), and Gaussian Naive Bayes (GNB). Each algorithm is evaluated individually, followed by a comprehensive ensemble approach involving a Voting Classifier. The results unveil nuanced performance variations across diverse datasets. Notably, RFC and GBC exhibit remarkable accuracy in brain tumor image classification, while KNN demonstrates strengths in classifying apparel images. Ensemble techniques, embodied by the Voting Classifier, harmonize these algorithms, yielding competitive and balanced performance across the datasets. This article contributes valuable insights into the realm of image classification, shedding light on algorithmic strengths and limitations, the efficacy of ensemble techniques, and their applicability to diverse image datasets. These findings hold significance for fields ranging from medical diagnostics to everyday object recognition, paving the way for more precise and versatile image classification solution

Related SDGs Targets

Full Author List

Balla, Masita; Harlinda, Harlinda; Darwis, Herdianti; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Penyakit hipertensi dapat menyerang siapa saja dari berbagai kelompok umur maupun kelompok sosial ekonomi. Penentuan menu makanan dibutuhkan oleh penderita hipertensi untuk keadaan yang lebih baik. Namun sebagian besar penderita hipertensi tidak terlalu memahami asupan makanan yang harus dikonsumsi dan bagaimana pola makan yang baik bagi penderita hipertensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan menu makanan untuk memberikan rekomendasi menu makanan yang baik untuk dikonsumsi bagi penderita hipertensi. Dalam proses pengolahan data untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam penelitian ini menggunakan metode Wighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) yang akan melakukan proses perankingan berdasarkan kriteria dan bobotnya untuk menentukan alternatif mana yang lebih optimal untuk pemilihan menu makanan bagi penderita hipertensi. Sistem pendukung keputusan ini dibangun secara optimal dengan tingkat akurasi sebesar 100% dengan menggunakan sampel data sebanyak 40 jenis alternatif menu makanan dan tiga kriteria yaitu lemak, protein dan natrium.

Related SDGs Targets

Full Author List

Balla, Masita; Harlinda, Harlinda; Darwis, Herdianti; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Penyakit hipertensi dapat menyerang siapa saja dari berbagai kelompok umur maupun kelompok sosial ekonomi. Penentuan menu makanan dibutuhkan oleh penderita hipertensi untuk keadaan yang lebih baik. Namun sebagian besar penderita hipertensi tidak terlalu memahami asupan makanan yang harus dikonsumsi dan bagaimana pola makan yang baik bagi penderita hipertensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan menu makanan untuk memberikan rekomendasi menu makanan yang baik untuk dikonsumsi bagi penderita hipertensi. Dalam proses pengolahan data untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam penelitian ini menggunakan metode Wighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) yang akan melakukan proses perankingan berdasarkan kriteria dan bobotnya untuk menentukan alternatif mana yang lebih optimal untuk pemilihan menu makanan bagi penderita hipertensi. Sistem pendukung keputusan ini dibangun secara optimal dengan tingkat akurasi sebesar 100% dengan menggunakan sampel data sebanyak 40 jenis alternatif menu makanan dan tiga kriteria yaitu lemak, protein dan natrium.

Related SDGs Targets

Full Author List

Majid, Paramadina Mulya; Mansyur, St Hajra; L, Harlinda; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Children with Special Needs (ABK) are part of society that must be empowered, both from their physical and mental limitations. In learning activities, especially for abk, they need learning media tools. There are 4 types of abk, namely Deaf, Visually Impaired, Deaf and Deaf. There are many learning media that can be used to increase the potential of abk students at SLB, but the school does not know the learning literacy media that suits the needs of students. This study aims to provide recommendations for learning media for website-based ABK students by considering three aspects of the criteria, namely academic assessment, non-academic assessment, and developmental assessment. The method used in decision making is the Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER). Weighting in the SMARTER method uses the Rank Order Centroid (ROC) formula. The results of determining abk learning literacy media using the SMARTER method from 52 ABK students obtained media recommendations that can be given by students based on the severity level determined based on the final grade range. Meanwhile, based on the results of the questionnaire assessment to 14 respondents consisting of 1 principal and 13 teachers, it showed that the results of testing the system with the blackbox testing method obtained data for interface aspects as much as 88%, application performance 91%, database 90%, missing / damaged functions 46% and initialization 94%. Thus, the overall average application produced an index of 82% which is included in the good criteria.

Related SDGs Targets

Full Author List

Amsir, Liliyana; Manga, Abdul Rachman; Harlinda, Harlinda, Universitas Muslim Indonesia Fakultas Ilmu Komputer Makassar, Indonesia

Abstract

Pengukuran kinerja universitas berasal dari kinerja fakultas. Oleh karena itu, peningkatan kinerja fakultas sangat diperlukan sebagai daya tarik masyarakat untuk melanjutkan pendidikannya. Dalam penelitian ini, fakultas terbaik dapat dinilai dari beberapa faktor seperti: Pelayanan, Kemampuan Dosen dalam menyampaikan materi, Sarana dan Prasarana Fakultas, Kebersihan, Biaya perkuliahan, Keaktifan fakultas. Oleh karena itu, faktor-faktor yang terkait dengan fakultas terbaik di suatu universitas akan dianalisis. Sehingga diharapkan hasil analisa menjadi masukan bagi pihak universitas dalam menentukan fakultas terbaik. Dalam penelitian ini, metode SAW digunakan untuk menganalisis fakultas terbaik di Universitas sebanyak 8 data fakultas yakni Fakultas Pertanian, Fakultas Hukum, Fakultas Agama, Fakultas Ekonomi, Fakultas Ilmu Komputer, Fakultas Teknik, Fakultas Teknologi Industri, dan Fakultas Sastra pada Universitas Muslim Indonesia berdasarkan 6 kriteria yakni Pelayanan, Sarana dan Prasarana, Kemampuan Dosen, Kebersihan, Biaya Kuliah dan Keaktifan Fakultas. Dari penelitian yang telah dilakukan, sebanyak 40 data penilaian mahasiswa terhadap fakultas yang kemudian diolah menggunakan perhitungan metede SAW sehingga diperoleh hasil akhir Fakultas Teknologi Industri merupakan fakultas terbaik dengan bobot nilai akhir 0.95.

Related SDGs Targets

Full Author List

Purnawansyah; Herdianti; Harlinda, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Bawang merah merupakan suatu kebutuhan masyarakat terutama pada bahan makanan dan juga digunakan untuk Kesehatan. Dengan banyaknya manfaat bawang merah, dibalik itu juga memiliki suatu kendala atau resiko pada penanaman bawang merah salah satu resikonya adalah hama atau penyakit yang dapat merugikan petani bawang merah. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengklasifikasi penyakit daun bercak ungu dan moler pada tanaman bawang merah, yang di implementasikan menggunakan metode ekstraksi fitur Gray Level Co-Occurance Matix (GLCM) yang digunakan untuk ekstraksi fitur tekstrur. Selain itu ada lima jarak yaitu Eucludiean, Manhattan, Chebyshev, Minkowski, Hamming digunakan dalam metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Penelitian ini juga menggunakan metode klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN). Hasil dari penelitian ini yang diperoleh menggunakan metode GLCM dan KNN dengan jarak Euclidean, Manhattan, Chebyshev, dan Minkowski mendapatkan hasil akurasi yang tinggi yakni sebesar 100%, sedangkan nilai akurasi terendah terdapat pada KNN jarak Hamming nilai akurasi yaitu sebesar 42%, adapun klasifikasi dari gabungan dari metode GLCM dan CNN mendapatkan hasil akurasi sebesar 100% dan pada metode CNN yang tanpa metode ekstraksi memiliki nilai akurasi sebesar 100%

Related SDGs Targets

Full Author List

Ilyas, Sitti Hatijah Haji; Harlinda; Mansyur, Sitti Hajrah; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

In 2019-2021, almost every country in the world is being hit by an outbreak of Corona Virus Disease (Covid-19) which has a major impact on various fields, one of which is in the field of education. Utilizing learning web applications is one way to carry out teaching and learning activities so that students continue to learn. Web application testing is the process of running software to find errors in the content, interface, navigation, components, configuration, performance and security of web applications. The purpose of this study is to analyze the testing of the learning web application of the Rumah Belajar Kemdikbud, Kelas Pintar, and Sekolahmu based on seven criteria aspects. The method used is the Weighting Product (WP) method to determine the results of web application testing based on seven aspects and to integrate web application testing assessments from the Group Decision Maker using the Ordered Weighting Averaging (OWA) method. The results showed the level of accuracy after testing the Web-Test application and manual calculations in Microsoft Excel using the WP method was 90% while the OWA method was 80%.

Related SDGs Targets

Full Author List

Hasnawi, Mardiyyah; Harlinda, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Media informasi yang berfokus pada objek parawisata Sulawesi Tenggara belum memadai di Dinas Parawisata provinsi Sulawesi Tenggara. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi pariwisata Provinsi Sulawesi Tenggara menggunakan prototyping model dan menerapkan user centered design dalam pengembangan sistem tersebut. Dalam proses pengembangan aplikasi dengan metode prototyping dan user centered design, dilakukan interaksi secara langsung kepada pengguna akhir sistem, sehingga dihasilkan rancangan aplikasi sistem informasi. Ada 10 indikator dalam evaluasi desain sistem informasi yaitu Connectivity, Simplicity, Directional, Informative, Interactivity, User Friendliness Comprehensiveness, Continuity, Personalization, Internal. Hasil penelitian berupa sistem informasi parawisata provinsi Sulawesi Tenggara sebagai media promosi objek pariwisata Sulawasi Tenggara di Dinas Pariwisata Provinsi Sulawesi Tenggara. Hasil evaluasi desain user interface dan user experience dari 10 indikator menunjukkan bahwa skor rata-rata 2.3 dengan kategori baik pada aplikasi berbasis mobile

Related SDGs Targets

Full Author List

Harlinda; Sugiarti, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

The manual management of health supplies inventory by pharmacists at UPTD Puskesmas Toari, Southeast Sulawesi, poses a challenge in monitoring the stock of health supplies due to the manual recording, resulting in less effective monitoring of the inventory. This study aims to design a monitoring system for health supplies inventory using the First Expired First Out (FEFO) method. The FEFO method is suitable for managing the dispensing of health supplies that are closest to their expiration date by utilizing them first to avoid any expired supplies being consumed. The development of this health supplies inventory monitoring system will utilize the waterfall method, consisting of five stages: Requirement Analysis, Design, Implementation, Testing, and Maintenance. The system will be web-based, providing efficient management of health supplies inventory, including medications, disposable medical materials (BMHP), and medical equipment, while also providing timely and accurate information. The research findings indicate that the system can effectively monitor the health supplies inventory at the UPTD Puskesmas Toari Pharmacy Warehouse, utilizing the FEFO method to prioritize the dispensing of health supplies with the nearest expiration date. The system also includes a notification feature to inform the need for immediate dispensing of health supplies. Questionnaire results showed that respondents agreed with the implementation of the monitoring system at the UPTD Puskesmas Toari Pharmacy Warehouse

Related SDGs Targets

Full Author List

Masriadi, Associate Professor, Department of Epidemiology, Faculty of Public Health, Universitas Muslim Indonesia, Makassar; Indra, Dolly; Harlinda, Associate Professor, Departement of Information System, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar

Abstract

Background. One of the organs of the body that is lacking attention is the teeth and mouth, whereas maintaining healthy teeth and mouth is very important, because the nerves of the teeth are related and directly affect the nerves of other organs. The development of information technology that is so advanced has entered the world of health, namely to detect early dental and oral diseases by using an expert system. Making an expert system is not to replace the expert itself but can be used as a very experienced assistant. There is a need to solve this problem so that people can know how to deal with diseases related to teeth and mouth. The various information supporting factors in this study by building an expert system with three methods are Certainty Factor (CF), Dempster Shafer (DS) and Bayes Theorem to diagnosis early dental and oral disease events and determine the effect of expert systems in increasing the validity level of dentist diagnosis. Material and Method The type of research used was an observational method in a cross-sectional study design. The sampling method uses total sampling. The study was conducted in September-January 2020. The number of sampling was 200 people. This research consists of three stages are the making of an application system, application testing, and the final stage is a statistical test. The data analysis technique used in this study is Chi-square and validity test. Results. The results of the analysis of the relationship between the value of accuracy with the validity of the doctor’s diagnosis found variable diagnosis doctor have p value (0.013), DS value, CF and Bayes Value are the same p (0,000) <p (0.05). Conclusion. Applications built using the CF, DS and Bayes Theorem methods can be used by users to detect dental disease early before making further examinations to a specialist. The test results given by the system are the same as the results given by experts (dentists). The system of early diagnosis of dental and oral diseases has a very significant effect on the level of validity of the dentist final diagnosis.

Related SDGs Targets

Full Author List

Rahmat, Muh Bayu; Harlinda; Hayati, Lilis Nur, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia, Jl. Urip Sumohardjo KM.05, Makassar dan 90231, Indonesia

Abstract

Perwujudan Tri Dharma perguruan tinggi oleh tenaga pendidik (dosen) dilakukan melalui kegiatan penelitian. Perguruan tinggi memiliki kewajiban untuk menyelenggarakan penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. LP2S UMI sebagai unsur pelaksana Tri Dharma perguruan tinggi telah melaksanakan berbagai kegiatan penelitian guna mendukung implementasi Tri Dharma, khususnya dalam bidang penelitian dan pengkajian. Terdapat tiga jenis penelitian yang dibuka oleh LP2S UMI, namun dalam penelitian ini hanya difokuskan pada dua jenis, yaitu penelitian pemula dan penelitian internal. Sistem pendukung keputusan untuk penyeleksian kelayakan proposal penelitian dosen menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) merupakan aplikasi yang dikembangkan untuk mengurangi beban pihak LP2S dalam mengelola pendanaan proposal penelitian dosen. Sistem ini bekerja dengan memproses nilai yang diinput oleh tim reviewer, kemudian menghasilkan output berupa peringkat, dengan ketentuan bahwa jika nilai akhir kurang dari 60 maka proposal dinyatakan tidak lolos pendanaan, sedangkan jika nilai lebih dari 60 maka proposal dinyatakan lolos pendanaan. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan teknik black box pada tahap beta, diperoleh persentase tertinggi sebesar 82% responden yang menyatakan setuju terhadap penggunaan aplikasi tersebut, sehingga dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini layak diterapkan untuk membantu LP2S dalam proses penyeleksian kelayakan proposal penelitian dosen UMI.

Related SDGs Targets

Full Author List

Purnawansyah; Supriadi, Naufal Abiyyu; Manga, Abdul Rachman; Adawiyah, Rabiatul; Harlinda; Hasanuddin, Tasrif, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

The volume of network traffic is ever-increasing, hence making DDoS attacks serious threats to the integrity of network security. This research paper focuses on improving the accuracy of detecting DDoS attacks using the ensemble machine learning methods of stacking, bagging, voting, and gradient boosting. In this work, is dataset big enough to correctly reflect real network traffic is used for training and testing purposes. The results indicate that gradient boosting has an accuracy rate of 0.99, followed by stacking and bagging, at 0.98. In this regard, both approaches tend to be efficient in the identification of the attack with limited errors in the prediction. Accordingly, the ensemble technique thus provides a robust approach toward the detection of DDoS attacks, while the study provides important information on the implementation of such strategies in real-time network security systems. Additional investigation is advised to examine supplementary datasets and optimize hyperparameters in order to enhance detection efficacy.

Related SDGs Targets

Full Author List

Harlinda; Rendi, Ahmad; Azis, Huzain; Indra, Dolly; Hayati, Lilis Nur; Kurniati, Nia, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

The Cia-cia script, one of Indonesia's threatened cultural heritages, was chosen as the object of study due to the lack of research and documentation on the script. This study aims to create an automated system for classifying Cia-cia letters by utilizing the MobileNetV2 architecture and Convolutional Neural Networks (CNN). By applying deep learning techniques, the developed system achieves high accuracy, reaching 98.35% after 100 epochs. The research involved collecting 1823 handwriting samples covering 23 Ciacia alphabets, processed through a series of augmentation and normalization techniques to improve model performance. The results show that artificial intelligence-based technology is effective in documenting and preserving traditional scripts, while providing a foundation for the development of educational applications that can reintroduce Cia-cia alphabets to the younger generation. This research contributes to cultural preservation by integrating modern technology to ensure the continued use of the Cia-cia script in the digital era.

Related SDGs Targets

Full Author List

Oihuw, Dewanti, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia ;L, Harlinda, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia ; Astuti, Wistiani, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Proses monitoring billboard pada CV. Duta Mandiri Advertising hingga saat ini masih menggunakan cara manual. Salah satu pemasarannya melalui media sosial yang ada yaitu instagram, dengan proses pemesanan melalui media whatsapp dengan proses pendataan melalui microsoft word dan microsoft excel. Pendataan yang tidak ter-update secara realtime membuat proses monitoring menjadi kurang efisien dikarenakan harus dicek secara berkala, pihak penyewa juga membuat pengelola harus mengkonfirmasi ulang apabila masa sewa sudah dalam masa tenggang. Dengan demikian, maka perlu suatu sistem yang bisa digunakan untuk memonitoring status billboard tersebut. Pengimplementasian metode prototype dalam pembuatan website Duta Mandiri Advertising sangat efektif dalam memenuhi kebutuhan pengguna, serta saat proses perancangan pengguna dapat ikut andil dalam proses perancangan yang dapat menjadi evaluasi dalam memberikan umpan balik. Dengan bantuan peta digital yang mana mempermudah pihak dalam mencari lokasi. Pemodelan pada perancangan website ini memakai UML, yang diantaranya adalah flowchart, use case diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram serta pengujian menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian membuktikan bahwa dengan status yang dapat ter-update secara up to date dapat dijadikan sumber informasi status ketersediaan billboard yang akan mempermudah berbagai pihak dalam mendapatkan informasi status billboard.

Related SDGs Targets

Full Author List

Indra , Dolly;Harlinda; Hayati, Lilis Nur; Rismayanti, Nurul Fakultas Ilmu Komputer.Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Marketing is one of the most important functions in UKM (Small and Medium Business), where appropriate marketing can determine the sales volume and product position in the market. UKM of shaking flower, Lonjoboko village, Parangloe sub-district has a problem that is they are not active and understanding about marketing their product extensively and still a lack of media facilities for online information systems. On this PkMD for solving the problem of partner such as providing counseling, and simulations about product marketing, provide training for the partner and provide information system service facilities based online. PkMD target is facilitate counseling, simulation and training for UKM by creating realize a prosperous and smart society in marketing products based online. PkMD output is partners get an online entrepreneurship management training module and application based web and partner is able to be independent in implementing it and articles in the media.

Related SDGs Targets

Full Author List

Rahmat, Abdul; Harlinda; Sugiarti, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Jl. Urip Sumoharjo KM.05, Makassar dan 90231, Indonesia

Abstract

Pernikahan merupakan suatu hal yang sangat sakral dalam perjalanan hidup seseorang sehingga setiap orang menginginkan acara pernikahan berjalan dengan lancar. Wedding Planner Organizer (WPO) adalah jasa yang membantu dalam persiapan dan pelaksanaan acara pernikahan. Saat ini, dalam merencanakan pernikahan masih banyak calon pengantin yang mengalami kesulitan dalam mencari jasa Wedding Organizer (WO) karena harus melakukannya secara manual atau mendatangi satu per satu penyedia jasa, sehingga memerlukan waktu lebih lama dan menyulitkan dalam memperkirakan biaya yang akan dikeluarkan. Berdasarkan latar belakang tersebut, dilakukan penelitian dengan membangun aplikasi Wedding Planner Organizer (WPO) berbasis Android. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aplikasi pencarian dan pemesanan kebutuhan pernikahan di Kota Makassar secara online melalui smartphone yang dapat menjadi solusi bagi calon pengantin dan vendor Wedding Organizer. Dengan adanya aplikasi ini, calon pengantin dapat mencari dan memesan kebutuhan pernikahan mulai dari gedung, dekorasi, catering, tata rias, dokumentasi, hingga hiburan. Aplikasi ini dibuat berbasis Android dengan analisis menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan metode pengujian menggunakan Black Box Testing. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi Wedding Planner Organizer (WPO) berbasis Android yang dapat memudahkan masyarakat dalam pemesanan, persiapan, dan pelaksanaan acara pernikahan serta membantu penyedia jasa Wedding Organizer dalam mempromosikan layanan mereka.

Related SDGs Targets

Full Author List

Harlinda; Satra, Ramdan

Abstract

This research aims to provide recommendations for the placement of goods sold by the UMI Faculty of Computer Science mini supermarket. A data mining approach is used to determine the position of sales items between related items. This is done to make it easier for customers to search for items to buy based on the type of item. Another problem is determining the best-selling items and also determining the types of items that will receive promotions. The data mining approach uses association rules with a priori algorithms. Association rule mining is a data analysis technique used to find patterns and relationships in big data. This technique is widely used in business to help optimize marketing and sales strategies. The results of the rule association using an a priori algorithm show that if consumers buy 200 milli of Ultra Milk Slim Chocolate, they also buy 600 milli of LE MINERAL with a support value of 10% and confidence of 60%. This shows that these two items are related when consumers purchase.

Related SDGs Targets

Full Author List

Jabir, Sitti Rahmah; Purnawansyah; Darwis Herdianti; Lahuddin Harlinda; Faradibah, Amaliah; Gaffar, Andi Widya Mufila, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Nowadays, Indonesia's tourism sector faced challenges in light of the global recession threat. These challenges encompassed high airline ticket prices and inflation, which in turn influenced consumer spending patterns. To tackle these difficulties, the Ministry of Tourism had taken steps to allow foreign investments in the potential tourism object to invest. The involvement of foreign investors had contributed to substantial growth and advancement within Indonesia's tourism industry, thereby presenting numerous opportunities for prospective investors. Indonesia has set a target of attracting more than 7 million foreign tourists by the year 2023, which has increased double from previous year. Based on the literature, the researcher's objective is to analyze the potential of public tourism sites, categorizing them as viable prospects for potential investors. The data had been obtained from Kaggle which the target variable was the rating from 1 to 5. The initial classification attempt, which utilized these five categories, proved unsatisfactory, prompting the application of unsupervised learning techniques to reduce the number of target variable categories. Through the utilization of k-means clustering, the final classification resulted in two overarching categories: “good” and “bad” ratings. Subsequent analysis revealed that Naïve Bayes emerged as the most effective algorithm for this classification task, albeit with no significant difference in results when compared to support vector machines. In conclusion, future research endeavors might consider exploring alternative unsupervised learning methods or conducting more comprehensive feature selection processes before implementing the classification.

Related SDGs Targets

Full Author List

Lahuddin, Harlinda; Satra, Hamdan, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Lembang Marinding Kecamatan Mengkendek Tana Toraja merupakan salah satu desa binaan Universitas Muslim Indonesia. Lokasi pengabdian yang akan kami laksanakan yaitu salah satu SMP yang ada di lembang marinding yaitu SMP PGRI MARINDING MENGKENDEK yang berada dibawah Yayasan YPLP-PGRI, SMP PGRI MARINDING MENGKENDEK. SMP PGRI ini adalah sekolah Swasta dengan jenjang SMP yang beralamat di Marinding Kec. Mengkendek Kab. Tana Toraja Prov. Sulawesi Selatan. Pengabdian yang akan dilakukan dengan menerapkan teknologi informasi dalam proses belajar mengajar yang diharapkan dapat memudahkan dalam proses penyampaian materi pembelajaran dari guru ke siswa. Adapun teknologi yang akan gunakan yaitu learning manajemen system menggunakan google classroom, kemudian upload video pembelajaran menggunakan youtube dan juga pembelejaran jarak jauh menggunakan google meet. Pengabdian ini menghasilkan beberapa luaran diantaranya adanya draft publikasi pada jurnal ILKOMAS dan publikasi ke media masa online.

Related SDGs Targets

Full Author List

Harlinda, Harlinda; Satra, Ramdan; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

UMKM Kripik Salongge di Lembang Marinding (eks: Desa Kandora) Kecamatan Mengkendek Tana Toraja merupakan UMKM yang memproduksi kripik keladi. Dalam proses penjualan UMKM Kripik Salongge masih menggunakan cara konvensional yaitu dengan memasarkan menggunakan metode promosi dari Rumah ke Rumah. Hal ini dipandang belum cukup untuk membuat penjualan kopi ini meningkat, sehingga diperlukan cara lain untuk melakukan Teknik penjualan. Pada pengabdian ini, kami sebagai Tim Pengabdi akan melakukan pelatihan kepada karyawan UMKM Kripik Salongge untuk memasarkan produk mereka dengan menerapkan teknologi E-Commerce untuk proses penjualan produk mereka. Hal ini bertjuan untuk meningkatkan daya jual kripik keladi UMKM Kripik Salongge. Hasil pengabdian ini adalah adanya pemahaman kepada admin om radja terkait pemasaran online berbasis marketplace tokopedia hal ini ditunjukan dengan keberhasilan membuat profil usaha pada platform tokopedia. Kemudian pengabdian ini juga menghasilkan modul pemasaran online menggunakan platform tokopedia yang telah diserahkan kepada admin UMKM Kripik Salongge.

Related SDGs Targets

Full Author List

Harlinda, Harlinda; Satra, Ramdan; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Academics, and especially students, benefit much from training and seminars. Currently, training and seminars are conducted on a regular basis to enhance the skills of lecturers and students. There are several training courses and seminars, particularly considering the present pandemic. Numerous training courses and seminars have been held at the Faculty of Computer Science UMI, but most of them are still managed using multiple platforms and have not been linked into one unit. An activity needs management to function effectively. The Faculty of Computer Science UMI will create training management software and seminars because of this research. This program will incorporate various features into already-in place systems, including printing of digital certificates and integration of payment and payment confirmation features. The scrum approach is the one utilized for system design. The study's findings demonstrate that various features, including training management, payment integration with payment gateways, and printing of digital certificates, were created because of the design of an information system utilizing the agile methodology at the release stage. The task time is then displayed in the sprit backlog, ranging from 3 days to 4 weeks. Pelatihan dan Seminar merupakan hal yang penting bagi akademisi khususnya Mahasiswa. Pelatihan dan Seminar saat ini sangat rutin dilakukan untuk meningkatkan skill Dosen dan Mahasiswa. Utamanya pada masa-masa pandemic saat ini sangat banyak pelatihan dan seminar. Pada Fakultas Ilmu Komputer UMI telah banyak pelatihan dan seminar yang diadakan namun Sebagian besar masih dikelola dengan memanfaatkan beberapa platform dan belum terintegrasi menjadi satu kesatuan. Manajemen sangat dibutuhkan dalam sebuah kegiatan agar dapat derjalan dengan baik. Pada penelitian ini akan menegembangkan aplikasi manajemen pelatihan dan seminar pada Fakultas Ilmu Komputer UMI. Aplikasi ini akan mengintegrasikan beberapa fungsi dalam platform yang ada, misalnya fungsi pembayaran, konfirmasi pembayaran dan juga pencetakan sertifikat digital. Metode perancangan sistem yang digunakan adalah metode scrum. Hasil penelitian menunjukan bahwa perancangan system informasi dengan metode scrum pada tahapan release telah menghasilkan beberapa fungsi seperti manajemen pelatihan, pembayaran terintegrasi dengan payment gateway dan juga pencetakan sertifikat digital. Kemudian pada sprit backlog menunjukan durasi waktu pengerjaan task dimulai dari 3 hari sampai dengan 4 minggu.

Related SDGs Targets

Full Author List

Sapsuha, Rukmiati; Harlinda, Harlinda; Kurniati, Nia; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Sekolah Dasar Islam Teradu (SDIT) Tunas Permata Sanana merupakan salah satu satuan Pendidikan jenjang sekolah dasar yang terletak di Kabupaten Kepulauan Sula Provinsi Maluku Utara. Sistem pengolahan nilai dilakukan dengan guru menuliskan nilai siswa dikertas kemudian diakhir semester disatukan dan diolah kembali menggunakan aplikasi Microsoft Excel. Selain itu untuk penyampaian informasi siswa dari guru kepada orang tua siswa masih menggunakan buku kerjasama konvensional. Tujuan dari penelitian ini untuk membangun sebuah sistem rekap hasil belajar siswa berbasis Android yang digunakan untuk membantu guru dalam mengolah nilai siswa dan memudahkan orang tua dalam melihat informasi siswa. Penelitian ini menggunakan metode prototyping dikarena metode ini mengutamakan interaksi dari sisi pengembang aplikasi dengan pengguna dalam proses pembangunan sistem agar memenuhi ekspektasi pengguna. Berdasarkan hasil pengujian blackbox testing dengan jumlah reponden 42 menghasilkan keseluruhan aplikasi memiliki persentase tertinggi yaitu sebanyak 85% yang termasuk dalam kriteria penilaian sangat baik.

Related SDGs Targets

Full Author List

Siti, Najwa Yuliani; L, Harlinda; Wistiani, Astutia; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Dalam mendiagnosa penyakit tanaman jeruk para petani hanya mengecek gejala di beberapa bagian tanaman jeruk bali dan langsung mendiagnosanya sehingga dianggap kurang efektif dan menghasilkan diagnosa yang kurang tepat, seharusnya petani melakukan diagnosa berdasarkan pertimbangan gejala-gejala dibeberapa bagian. Penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosa penyakit tanaman jeruk berdasarkan kriteria daun, kulit batang, buah dan kulit akar. Metode yang digunakan adalah Metode TOPSIS yang melakukan perangkingan terhadap alternatif terpilih. Dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyakit Buah Busuk yang memiliki nilai tertinggi yaitu 0.625 terpilih dalam mendiagnosa penyakit tanaman jeruk.

Related SDGs Targets

Full Author List

Harlinda; Purnawansyah; Nurhayati, Muh Alim, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Pengembangan masyarakat memiliki fokus terhadap upaya menolong anggota masyarakat yang memiliki kesamaan minat untuk bekerja sama, mengidentifikasi kebutuhan bersama dan kemudian melakukan kegiatan bersama untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Masalah yang dihadapi di di Desa Padanglampe seperti, masih belum aktif dan paham akan pemasaran produknya secara meluas, para mitra di Desa Padanglampe kurang kreatif dalam pemasaran produknya, belum adanya Sistem Informasi Berbasis online untuk layanan informasi pemasaran produk yang dibuat. Solusi yang diusulkan, memberikan penyuluhan, dan simulasi tentang pemasaran produk, memberikan pelatihan bagi mitra di Desa Padanglampe tentang kewirausahaan memasarkan produk berbasis online dengan mewujudkan masyarakat sejahtera dan pandai dalam memasarkan produk dengan layanan sistem informasi berbasis online. Luarannya yaitu mitra mendapatkan modul pelatihan Peningkatan Kualitas Pemasaran berbasis online dalam pemasaran produk. Mitra mampu mandiri dalam mengimplementasikan dan terampil dalam pemasaran produk. Software Aplikasi Web Sistem Informasi pemasaran produk dan berupa artikel melalui media atau jurnal.

Related SDGs Targets

Full Author List

Herman; Syafie, Lukman; Irawati; Hayati, Lilis Nur; Harlinda; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Scheduling lectures is not something easy, considering many factors that must be considered. The factors that must be considered are the courses that will be held, the space available, the lecturers, the suitability of the credits with the duration of courses, the availability of lecturers' time, and so on. One algorithm in the field of computer science that can be used in lecture scheduling automation is Genetic Algorithms. Genetic Algorithms can provide the best solution from several solutions in handling scheduling problems and the selksi method used is roulette wheel. This study produces a scheduling system that can work automatically or independently which can produce optimal lecture schedules by applying Genetic Algorithms. Based on the results of testing, the resulting system can schedule lectures correctly and consider the time of lecturers. In this study, the roulette wheel selection method was more effective in producing the best individuals than the rank selection method.

Related SDGs Targets

Full Author List

Harlinda; Umar, Fitriyani, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Upaya yang dilakukan pemerintah salah satunya yaitu mewajibkan seluruh masyarakat untuk melakukan vaksinasi sebanyak tiga kali yaitu vaksinasi pertama, kedua, dan ketiga atau biasa disebut dengan vaksin booster. Namun dengan adanya kebijakan pemerintah terkait pelaksanaan vaksinasi booster yang terjadi di masyarakat khususnya vaksinasi booster dua yang merupakan vaksinasi lanjutan banyak menuai pro dan kontra ditengah masyarakat. Beragam pendapat dari masyarakat ada yang mendukung program ini dan sebagian yang lainnya menolak dengan berbagai alasan. Oleh karena itu, salah satu cara untuk mengetahui tanggapan masyarakat terkait kebijakan ini adalah melalui analisis sentimen. Analisis sentimen merupakan pengamatan yang dikelola berdasarkan pendapat, sentimen, evaluasi, sikap, dan perasaan orang lain terutama berdasarkan apa yang mereka tulis. Pendapat lain memaparkan bahwa analisis sentimen bertujuan untuk mengetahui dan memprediksi apa yang difikirkan seseorang berdasarkan informasi seperti opini baik bersifat negatif maupun positif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap kebijakan pemerintah vaksinasi booster 2 menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Hasil penelitian menunjukkan hasil pengujian dengan menggunakan validation maka memperoleh nilai performance yaitu accuracy sebesar 86.84, precision sebesar 85.71% dan recall sebesar 90%

Related SDGs Targets

Full Author List

Harlinda; Hayati, Lilis Nur, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Bayi umumnya memiliki kulit yang sensitif sehingga rentan mengalami iritasi dan masalah kulit lainnya, termasuk bintik merah. Munculnya bintik merah pada kulit bayi dapat disebabkan oleh berbagai hal, mulai dari suhu panas, reaksi alergi, paparan bahan kimia, hingga infeksi virus atau bakteri. Penyakit pada kulit pada bayi dianggap biasa oleh banyak orang tua, sehingga bayi hanya diberi obat tanpa resep dokter yang dapat berakibat fatal. Meski ada dokter spesialis, namun jam kerjanya pendek dan antrian yang memakan waktu cukup lama. Perangkat Desa Puskesmas dan Orang tua membutuhkan ahli yang dapat mendiagnosis penyakit kulit pada tahap awal maka diperlukan sistem yang memudahkan dalam penangan dini pada bayi bagi Perangkat Desa Puskesmas dan orang tua. Perangkat Desa Puskesmas bertugas membangun Kesehatan masyarakatnya dan membina masyarakat dalam meningkatkan kemampuan untuk hidup sehat dan memberikan pelayanan Kesehatan secara menyeluruh sehingga dengan adanya PkM Lektor Fakultas Ilmu Komputer UMI dalam Implementasi Sistem Diagnosa Penyakit Kulit Bintik Merah Pada Bayi. Hasil Kegiatan yang dapat mempermudah Perangkat Desa Puskesmas dan Orang Tua dalam dalam menangani gangguan kulit yang diderita oleh bayi mereka sejak dini, mengetahui jenis penyakit, gejala dan tindakan penanganannya

Related SDGs Targets

Full Author List

Lahuddin, Harlinda; Muliawan, Muh. Raihan Alif; Darwis; Herdianti; Jabir, Sitti Rahmah; Adawiyah, Rabiatul, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia; Takemoto, Kazuhiro, Department of Bioscience and Bioinformatics, Kyushu Institute of Technology Fukuoka, Japan

Abstract

Cryptocurrency markets exhibit significant volatility and nonlinearity, creating difficulties for precise price prediction. This study assesses and contrasts six deep learning models LSTM, CNN, Transformer, TCN, CNN-LSTM, and TCN-LSTM for forecasting the closing prices of four popular cryptocurrencies: Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Binance Coin (BNB), and Litecoin (LTC). Each model utilizes historical OHLCV data of 5 years, processed through a uniform preprocessing pipeline that encompasses normalization, sliding window segmentation, and an 80: 20 train-test division. Experimental findings indicate that the hybrid TCN-LSTM model exceeds the performance of all other models based on evaluation metrics including MAE, RMSE, MAPE, and \boldsymbol{R}^{2}, showing its capacity to grasp both short- and long-term time patterns. This study additionally highlights the effectiveness of parallel hybrid architectures, particularly the TCN-LSTM model. These findings contribute to the expanding body of research on deep learning applications in financial forecasting and offer practical guidance for developing robust cryptocurrency prediction models.

Related SDGs Targets

Full Author List

Kurnia, Arif; Harlinda; Darwis, Herdianti, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Gojek adalah aplikasi layanan on-demand yang telah menjadi salah satu platform terbesar di Asia Tenggara dengan jutaan pengguna aktif dan 5 juta ulasan di App Store. Ulasan ini menjadi sumber informasi penting untuk mengevaluasi dan meningkatkan layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Gojek dengan mengelompokkan ulasan menjadi lima kelas sentimen: "Sangat Puas", "Puas", "Cukup", "Buruk", dan "Sangat Buruk". Metode yang digunakan meliputi K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, dan Support Vector Machine (SVM). Setelah melakukan text preprocessing, ketiga metode tersebut dievaluasi berdasarkan accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan kernel Linear mencapai akurasi tertinggi sebesar 79.00%, diikuti kernel RBF dengan precision tertinggi sebesar 83.85%. Model Naive Bayes menunjukkan performa cukup baik dengan akurasi 78.00%, sementara KNN memiliki akurasi terendah sebesar 69.25%. Berdasarkan hasil ini, SVM, khususnya dengan kernel Linear dan RBF, terbukti menjadi metode paling efektif dalam menganalisis sentimen pengguna Gojek, memberikan wawasan yang lebih akurat untuk perbaikan layanan

Related SDGs Targets

Full Author List

Harlinda, L; Rahma, Dewi Ernita; Azis, Huzain; Irawati; Ramdaniah, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia; Isnan, Mahmud, Computer Science Department School of Computer Science Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia

Abstract

The objective of this work is to develop an automatic classification system that can accurately and consistently distinguish between healthy and Curvularia-infected oil palm leaves, even in the face of inadequate data. The proposed approach uses the ResNet50 model as a feature extractor in conjunction with more conventional machine learning techniques like Random Forest and K-Nearest Neighbors. With a focus on implementation feasibility and efficiency in real-world applications, this combination has shown competitive performance when compared to the end-to-end ResNet50 approach. With these contributions, this study offers methods for diagnosing plant diseases that are intelligent, flexible, and resource-efficient, facilitating digital transformation in the agriculture industry. These findings highlight the potential of hybrid deep learning systems in providing accurate, fast, and cost-effective disease diagnosis solutions for oil palm plantations, particularly in tropical environments with limited resources.

Related SDGs Targets

Full Author List

Lasinrang, Akhmad Petta Lolo; Harlinda; Sugiarti, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Baju Bodo yang berasal dari suku Bugis ini merupakan salah satu baju tertua yang ada di dunia. Baju bodo sebagai warisan budaya Sulawesi Selatan memiliki nilai estetika dan sejarah yang tinggi. Baju Bodo dapat ditemukan di toko-toko yang menyediakan layanan peminjaman. Saat ini peminjaman Baju Bodo masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem peminjaman baju bodo berbasis Android yang efisien dan mudah digunakan. Namun, saat ini ketersedian aplikasi untuk meminjam baju bodo masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan menjadi solusi, dimana dengan adanya rancangan aplikasi nantinya dapat dikembangkan menjadi aplikasi yang dapat diakses masyarakat yang dapat mempermudah proses peminjaman Baju Bodo. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode waterfall, yang terdiri dari tahap analisis, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Tahap analisis dilakukan untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna dan fungsionalitas sistem. Tahap perancangan meliputi perancangan antarmuka pengguna (user interface) dan basis data

Related SDGs Targets

Full Author List

Lahuddin, Harlinda, Program Studi Sistem Informasi, UniversitasMuslim Indonesia, Makassar, Indonesia.; Astuti, Wistiani, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia.

Abstract

Program Pelatihan Computational Thinking dan Problem Solving untuk Generasi Muda Kedah dilaksanakan sebagai respons terhadap rendahnya literasi digital di daerah rural Malaysia, khususnya di Sekolah Kebangsaan Ulu Sedaka, Yan, Kedah. Tujuan program adalah membekali siswa dengan keterampilan berpikir komputasi yang mencakup decomposition, pattern recognition, abstraction, dan algorithmic thinking sebagai fondasi menghadapi era digital. Metode pelaksanaan meliputi baseline assessment, workshop interaktif, hands-on activities, serta evaluasi melalui pre-test dan post-test. Sebanyak 30 siswa dan 5 guru terlibat aktif dalam program selama 12 minggu. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan pemahaman computational thinking dari skor rata-rata 45,2 menjadi 78,6 dengan peningkatan 73,9 persen. Tingkat partisipasi mencapai 93,3 persen dengan kepuasan peserta 4,5 dari skala 5. Program berhasil mengembangkan modul pembelajaran digital dan panduan aplikasi yang dapat digunakan berkelanjutan. Kesimpulan menunjukkan bahwa pendekatan pembelajaran interaktif berbasis unplugged activities efektif meningkatkan kemampuan berpikir logis siswa di daerah dengan keterbatasan infrastruktur teknologi, serta memberikan dampak positif terhadap minat siswa pada bidang STEM dan kesiapan menghadapi transformasi digital.

Related SDGs Targets

Full Author List

Indra, Dolly; Manga, Abdul Rachman; Harlinda; Herman; Alwi, Erick Irawadi; Mansyur, St. Hajrah; Nurhayati, Lilis; Purnawansyah; Fajrin, Ade Moehammad; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Penyandang tuna netra saat ini masih memiliki kesulitan dalam melakukan aktifitasnya terutama dalam masalah mobilitas di dalam masyarakat. Hal ini tentunya diakibatkan karna masih minimnya sarana dan prasarana yang dapat menunjang para penyandang tuna netra dalam melakukan kegiatan sehari-hari. Salah satu alat bantu yang biasa digunakan oleh penyandang tuna netra untuk melakukan kegiatan sehari-hari adalah tongkat tuna netra, dengan tongkat ini para penyandang tuna netra cukup terbantu terutama ketika berjalan, namun tongkat tuna netra tersebut masih memiliki keterbatasan, salah satunya adalah tidak dapat mendeteksi keberadaan objek yang berada diluar dari jangkauan tongkat tersebut, dengan kata lain penyandang tuna netra dapat merasakan objek yang ada disekitarnya ketika tongkat tuna netra menyentuh objek tersebut. Maka dari itu pada penelitian ini dikembangkan sebuah konsep alat bantu jalan bagi penyandang tuna netra dengan menambahkan sebuah perangkat baru yang dapat menutupi keterbatasan yang ada pada tongkat tuna netra. Alat yang dirancang memanfaatkan teknologi mikrokontoler berupa arduino, sensor ultrasonik, modul Mp3 dan micro DC.

Related SDGs Targets

Full Author List

Arnoli, Andi Laden Shamil, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia ;L, Harlinda, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia ; Astuti, Wistiani, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Stunting merupakan kondisi gagal pertumbuhan yang disebabkan karena kekurangan asupan gizi kronis dan nutrisi ditandai dengan panjang badan dan berat berada dibawah standar. Penelitian ini bertujuan membantu orang tua untuk memonitoring serta memberikan informasi terkait kriteria, gejala dan ciri- ciri stunting sehingga dibutuhkan sebuah aplikasi diagnosa stunting sederhana berisi menu informasi stunting dan menu diagnosa yang berfungsi dalam memonitoring dan memberikan pengetahuan terkait kondisi stunting. Aplikasi dalam penelitian ini dikembangkan menggunakan metode sistem pakar seperti forward chaining dan penggunaan pengukuran tingkat keyakinan certainly factor, Pembuatan aplikasi memanfaatkan framework flutter dengan menerapkan model pengembangan aplikasi menggunakan model ESDLC (expert system development life cycle) yang merupakan model khusus sistem pakar dengan pendekatan sitstematis dan terstruktur sehingga menghasilkan sistem yang efektif dan dapat dipercaya. Penelitian ini menghasilkan aplikasi diagnosa stunting yang dapat melakukan proses konsultasi sederhana dengan hasil untuk kondisi beresiko stunting sebesar 97,11% dan kondisi tidak beresiko mengalami stunting sebesar 47,84 %, dengan adanya aplikasi ini sebagai bentuk upaya deteksi dini stunting sehingga memberikan pengetahuan kepada orang tua terkait kondisi stunting dan informasi sebagai langkah awal penanganan stunting.

Related SDGs Targets

Full Author List

Wahida, Heru Wirawan; Harlinda; Mubarak, Syahrul, Program Studi Teknik informatika,Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Muslim Indonesia,Jl.Urip Sumoharjo KM.05, Makassar, 90231 ,Indonesia

Abstract

Saat ini proses Musrenbang di Desa Baebunta dilakukan dengan mengumpulkan data dari setiap dusun yang kemudian dicatat dalam pembukuan secara manual, namun cara tersebut belum optimal karena petugas masih mengalami kesulitan dalam memperoleh informasi program kerja secara lengkap untuk dimasukkan dalam proses Musrenbang. Oleh karena itu, dikembangkan sebuah sistem berbasis web yang digunakan untuk menata data program kerja dari setiap dusun yang akan diajukan dalam forum Musrenbang di Desa Baebunta, Kecamatan Baebunta, Kabupaten Luwu Utara. Website ini berfungsi sebagai media untuk menampung rencana program kerja dari masing-masing dusun sehingga dapat menjadi acuan dalam menentukan prioritas program yang akan dibahas pada Musrenbang tingkat kecamatan. Selain itu, sistem ini juga memungkinkan penyampaian informasi program kerja kepada masyarakat secara lebih transparan sehingga pengelolaan program yang sedang berjalan dapat diketahui secara luas oleh masyarakat.

Related SDGs Targets

Full Author List

Purnawansyah; Ramadhan, Ahmad Mufli; Darwis, Herdianti; Lahuddin, Harlinda; Azis, Huzain; Tenripada, Andi Ulfa, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Autism Spectrum Disorder (ASD) is fundamentally characterized by impairments in social communication and interaction, as outlined in the DSM-5. Leveraging speech utterances as a non-invasive modality, this study explores binary classification of ASD versus non-ASD based on transcribed utterances. We introduce the Makassar Autism Corpus, a newly constructed small-scale corpus containing utterances in Bahasa Indonesia with a regional Makassar dialect. To enrich the textual data, a set of linguistic features was extracted from each utterance, capturing structural and lexical attributes relevant to ASD indicators. Two classification models were implemented and evaluated: a traditional machine learning approach using Support Vector Machine (SVM) and a deep learning model based on the pretrained Transformer IndoBERT. Experimental results indicate that both models demonstrate the capacity to differentiate ASD from non-ASD utterances, with SVM showing greater stability on low-resource data. This research marks an early effort in applying computational linguistics for ASD classification in Indonesian, highlighting the viability of utterance-based analysis as an objective screening aid aligned with clinical diagnostic frameworks. Despite dataset “limitations, the findings underscore the potential of integrating linguistic feature analysis and natural language processing (NLP) to support early ASD identification in underrepresented language contexts.

Related SDGs Targets

Full Author List

L, Harlinda; Manga’, Abdul Rachman; Satra, Ramdan, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

This study applies Artificial Intelligence (AI) using the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm to predict daily sales at the FIKOM-UMI Minimarket. Sales data from 2023 to 2024 involving 82 items were used and processed into a time series format. Five LSTM architectural scenarios were tested, including baseline, bigger model, lightweight, bidirectional LSTM, and single-layer medium, to identify the most effective model in capturing sales patterns. The data underwent preprocessing stages, including daily aggregation, reindexing to fill missing dates, and normalization using MinMaxScaler before being transformed into sequences with a 30-day time step. Model performance was evaluated using MSE, RMSE, MAPE, and accuracy metrics. The results show that the Bidirectional LSTM (Scenario 4) achieved the best performance, with the lowest MAPE of 19.43% and the highest accuracy of 80.57%. The model successfully generated stable predictions for 7-day and 30-day forecasting with a range of 153–155 units per day, indicating consistent sales patterns. Testing on the top 10 best-selling items showed significant performance variation, with GARUDA ROSTA BWNG 100 Gram achieving the highest accuracy (46.97%), while aoka rasa pandan showed the lowest performance (-76.05%). These findings demonstrate that the LSTM model can be effectively applied for sales prediction in campus minimarkets; however, a hybrid approach with product segmentation is recommended to optimize inventory management across product categories with varying levels of predictability

Related SDGs Targets

Full Author List

Anraeni, SIska; Septiawan, M Fiqry; Resa, Muhammad Raihan; Lahuddin, Herlinda; Darwis, Herdianti, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Precise quantification of pineapple (Ananas comosus) cultivation is vital for strategic agricultural decisionmaking and operational efficiency. Traditional manual enumeration methods are resource-intensive, time-consuming, and susceptible to human error. This research presents an automated detection framework utilizing unmanned aerial vehicle (UAV) photography combined with digital image analysis techniques. A YOLO-formatted dataset of high-resolution photos was gathered in Pujananting, Barru, South Sulawesi, Indonesia. An object detection model built on the YOLOv8 architecture was then trained using these pictures. Standard criteria such as precision, recall, and mean Average Precision at a 0.5 Intersection over Union threshold were used to assess the model. Experimental findings indicate the proposed framework achieves excellent detection performance, with mean Average Precision attaining 0.979 and both precision and recall reaching 0.95. The framework was additionally validated for automated plant enumeration, with outcomes aligning closely with manual field observations. These findings demonstrate that UAV-based imaging integrated with deep learning provides an accurate and efficient methodology for pineapple crop monitoring, supporting intelligent agricultural applications and informed management strategies.

Related SDGs Targets

Full Author List

Anraeni, Siska; Lahuddin, Harlinda; Ramdaniah, Ramdaniah; Melani, Erika Riski; Amalia, Andi Cici; Amaliah, Tazkirah, Faculty Of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

This study develops a digital image processing technique to distinguish between fresh and rotten chicken. Chicken freshness has a significant impact on public health and industry sustainability. This study uses a multistage approach including data acquisition, preprocessing, feature extraction, and classification. A total of 1,000 chicken images were obtained, consisting of 800 images for training and 200 images for testing, with a proportion of 80:20. Feature extraction was performed using a combination of the HSI (Hue, Saturation, Intensity) color model to capture the color characteristics of chicken, and Local Binary Pattern (LBP) to extract texture information. Classification was performed using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm with various K values and distance metrics. The experimental results show that the combination of color and texture features provides higher accuracy than using either feature alone. The best model using HSI and LBP feature extraction with K = 1 and K = 3 in the Euclidean distance metric, achieved the highest accuracy of 95.4%. With a promising level of accuracy, this method can be applied in automated inspections in the poultry supply chain, improving food safety, and helping consumers make better purchasing decisions. However, the main challenge in this study is the variation in lighting during image capture, which causes the fresh and rotten chicken feature values to overlap, thus hindering perfect classification.

Related SDGs Targets

Full Author List

Rahayu, Fitri; Harlinda; Darwis, Herdianti, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Mental health adalah kesejahteraan emosional, psikologis, dan sosial seseorang yang berkaitan dengan cara seseorang berpikir, merasa, dan berperilaku, serta kemampuannya mengatasi stres, menjaga hubungan yang sehat, dan menghadapi tantangan secara positif. Aktifitas di laboratorium sering kali memerlukan waktu dan energi yang cukup banyak, yang dapat meningkatkan tekanan pada mahasiswa dan bisa berdampak pada kesehatan mental mereka. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen mahasiswa terhadap mental health dalam kehidupan laboratorium dengan menggunakan pendekatan Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor. Penelitian ini menggunakan beberapa teknik pelabelan, yaitu pelabelan manual dan pelabelan menggunkan NLTK, serta pelatihan dengan 5-fold cross-validation dan penggunaan unigram tokenizing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelabelan manual dengan pendekatan Naïve Bayes Classifier sedikit lebih unggul dengan tingkat akurasi sebesar 95.58%, presisi sebesar 95.60%, dan recall sebesar 95.54% dibandingkan dengan pendekan K-Nearest Neighbor yang menghasilkan tingkat akurasi 91.66%, presisi 91.83% dan recall 91.49%. Sementara itu, pelabelan menggunakan NLTK dengan pendekatan Naïve Bayes Classifier menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 94.11%, presisi 94.05%, dan recall 94.22% dibandingkan dengan pendekatan K-Nearest Neighbor yang memiliki akurasi 90.68%, presisi 90.88%, dan recall 91.01%. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa pendekatan Naïve Bayes Classifier memberikan hasil yang lebih baik dengan mengklasifikasikan sentimen mahasiswa terkait mental health di kehidupan laboratoriom, dengan pelabelan manual memberikan performa terbaik

Related SDGs Targets

Full Author List

Malik, Muh Aristsyah; Harlinda; Darwis, Herdianti, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

This study develops a drug recommendation system using multilabel classification with the Decision Tree algorithm based on patient complaint and diagnosis data from electronic medical records. The dataset consists of patient visit records from a community health center in Pangkajene and Kepulauan Regency and is transformed using multi-hot encoding. Model performance is evaluated under three dataset scenarios (N=500, N=800, and N=1000) using multilabel metrics, including Micro-F1, Samples-F1, Hamming Loss, Jaccard Similarity, Hit@5, Precision@K, and Recall@K. The best Decision Tree model achieved a Micro-F1 score of 0.292, Samples-F1 of 0.281, and Hit@5 of 0.690 on the N=1000 dataset scenario. Bootstrap validation with 1000 iterations indicates relatively stable performance, with narrow confidence intervals across evaluation metrics. These results show that the multilabel Decision Tree model is capable of capturing relationships between patient complaints, diagnoses, and drug therapies while maintaining an interpretable decision structure

Related SDGs Targets

Full Author List

Sari, Risa Hasmila; Harlinda; Syahar, A. Ulfah Tenripada, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan website sebagai media penyampaian informasi yang efektif, termasuk pada bidang jasa event organizer. Namun, penyampaian informasi yang masih tersebar melalui media sosial seringkali menyebabkan pengguna kesulitan dalam memperoleh informasi yang lengkap, terstruktur, dan mudah dipahami. Penelitian ini bertujuan untuk merancang User Interface (UI) dan User Experience (UX) pada website Searah Management sebagai media informasi layanan event organizer dengan menggunakan metode Design Thinking yang meliputi tahapan empathize, define, ideate, prototype, dan testing. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara kepada calon klien serta pengguna yang pernah menggunakan jasa event organizer. Hasil analisis menunjukkan bahwa pengguna membutuhkan media informasi yang terpusat, jelas, dan mudah diakses. Selain itu, sistem juga dirancang dengan halaman admin yang berfungsi untuk mengelola dan memperbarui informasi seperti layanan dan galeri kegiatan. Prototipe dibuat menggunakan Figma dan diuji menggunakan platform Maze serta kuesioner skala Likert. Hasil pengujian menunjukkan skor Maze sebesar 84 pada sisi pengguna dan 96 pada sisi admin, serta mayoritas responden memberikan penilaian positif terhadap kemudahan penggunaan dan kejelasan informasi. Dengan demikian, rancangan website yang dikembangkan mampu membantu pengguna dalam memperoleh informasi secara efektif serta memudahkan admin dalam mengelola konten website

Related SDGs Targets