Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

6.509

P-Index

This Author published in this journals

All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jupiter Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Jurnal Informatika Upgris Jurnal Khatulistiwa Informatika JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI CYBERNETICS JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Indonesian Journal of Computer Science

Rahmi Hidayati

Universitas Tanjungpura

Author-ID : 1165181

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science

Published : 53 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

KLASIFIKASI JENIS MANGGA BERDASARKAN BENTUK BUAH DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS ANDROID , Rahmi Hidayati, Sarlita Hartiningtyas , Ikhwan Ruslianto
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Universitas Tanjungpura

Mangga merupakan buah musiman yang memiliki banyak varietas, namun beberapa jenis mangga memiliki bentuk yang hampir sama. Hal ini menyebabkan masyarakat keliru dalam memilih jenis mangga yang diinginkan. Setiap jenis mangga memiliki pola bentuk yang berbeda dan dapat dijadikan parameter pengenal. Parameter pengenal yang didapat dari hasil ekstraksi dapat digabungkan dengan teknik pengolahan citra digital, sehingga membentuk sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis mangga. Pengambilan citra dilakukan dengan menggunakan kamera ponsel. Citra yang diambil akan dijadikan sebagai citra latih dan citra uji. Citra latih menggunakan 50 buah mangga yang terdiri dari mangga apel, mangga bacang, mangga budi raja, mangga harum manis, dan mangga manalagi. Setiap citra akan mengalami proses ekstraksi ciri, yaitu deteksi tepi menggunakan metode Laplacian. Proses ekstraksi ciri dilakukan untuk mendapatkan nilai yang digunakan sebagai parameter pembanding pada proses klasifikasi. Nilai-nilai tersebut meliputi luas, panjang diameter vertikal, panjang diameter horizontal dan keliling yang ditentukan dalam satuan piksel. Proses klasifikasi mangga dilakukan dengan algoritma K-Nearest Neighbor yang diterapkan pada sistem operasi Android. Untuk pengujian, digunakan 25 buah mangga yang terdiri dari mangga apel, mangga bacang, mangga budi raja, mangga harum manis, dan mangga manalagi. Berdasarkan hasil pengujian klasifikasi jenis mangga pada sistem, didapat tingkat akurasi mencapai 88%.Â Kata Kunci : Klasifikasi, Mangga, Bentuk, K-Nearest Neighbor, Android

IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK APLIKASI FILTERING EMAIL SPAM DENGAN LEMMATIZATION BERBASIS WEB , Rahmi Hidayati, Harry Pribadi Fitrian , Ikhwan Ruslianto
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 2 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (488.137 KB)

Surat elektronik (email) merupakan salah satu media komunikasi dalam jaringan internet yang paling populer. Surat elektronik (email) menyediakan layanan yang cepat, gratis, serta memiliki kemampuan dapat mengirim pesan ke banyak penerima dalam waktu singkat. Terdapat pihak tertentu yangÂ menyalahgunakannya dengan mengirim email berisi promosi produk atau jasa, pornografi, virus, dan hal-hal yang tidak penting ke pengguna email lainnya. Email tersebut disebut email SPAM (Stupid Pointless Annoying Message). Email SPAM mengakibatkan adanya kelainan pada penggunaan traffic jaringan, storage space, dan computational power. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi filtering email yang memanfaatkan metode naive bayes classifier untuk mengklasifikasikan jenis email termasuk email SPAM atau HAM dan lemmatization untuk mengolah kata menjadi kata dasar. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 131 sampel email, berhasil mengklasifikasikan dengan benar sebanyak 119 file.Â Sedangkan 12 file yang diuji mendapatkan nilai prediksi yang salah. Nilai akurasi yang didapatkan pada penelitian ini adalah 90,83%.Â Kata Kunci : email, SPAM, HAM, lemmatization, Naive Bayes Classifier.

PENGENALAN MOTIF BATIK INDONESIA MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY DAN TEMPLATE MATCHING , Rahmi Hidayati, Fera Flaurensia , Tedy Rismawan
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Universitas Tanjungpura

Batik menjadi salah satu identitas bangsa Indonesia yang telah ditetapkan UNESCO sebagai Warisan Budaya Tak Benda Warisan Manusia. Hal ini membuktikan bahwa batik telah menjadi salah satu bentuk kekayaan kebudayaan Indonesia yang patut dilestarikan. Upaya pelestarian batik tentunya tak terlepas dari upaya pemahaman dan pengenalan corak dan motif batik Indonesia yang sangat beragam. Seiring dengan berkembangnya teknologi pengolahan citra sekarang ini, proses pengenalan motif batik dapat dibantu dengan menggunakan metode-metode dalam pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi pengenalan motif batik Indonesia. yang memanfaatkan pengolahan citra menggunakan deteksi tepi canny dan template matching. Hasil dari penelitian ini adalah semua motifÂ batik yang diuji dapat dikenali oleh aplikasi yang dibangun. Persentase kemiripan dalam pengujian mengenali motif batik sebesar 89,44%, berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa pengenalan pola dengan metode deteksi tepi canny dan template matching dapat digunakan untuk pengenalan motif batik Indonesia. Kata Kunci : deteksi tepi, canny, template matching, pengenalan batik, pengolahan citra

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN SISWA LULUSAN TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN PROMETHEE (STUDI KASUS SMA NEGERI 3 PONTIANAK) , Rahmi Hidayati, Fadil Husin Bajandoh
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 3 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1006.007 KB)

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) merupakan sistem yang termasuk ke dalam kelompok pemecahan masalah Multi Criteria Decision Making (MCDM). Salah satu implementasinya untuk pemilihan siswa lulusan terbaik. Pada penelitian ini membangun aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan siswa lulusan terbaik. Aplikasi sistem pendukung keputusan ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Personal Home Page (PHP) dengan metode PROMETHEE. Metode PROMETHEE digunakan untuk menghitung nilai siswa dari masing-masing kriteria yang sudah ditetapkan oleh pihak sekolah, yaitu nilai rapor, nilai Ujian Akhir Nasional (UAN), nilai Ujian Akhir Sekolah (UAS) dan prestasi dengan menggunakan data nilai dari kelas unggulan Cerdas Istimewa (CI) sebanyak 26 siswa dari angkatan 2015. Keluaran yang dihasilkan berupa nilai Leaving Flow (LF), Entering Flow (EF) dan Net Flow (NF). Pada penelitian ini nilai Net Flow digunakan sebagai acuan untuk penentuan ranking siswa lulusan terbaik. Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan ranking hasil perhitungan aplikasi dengan ranking hasil perhitungan secara manual. Hasil ujicoba yang dilakukan aplikasi pada penelitian ini didapat nilai akurasi pengujian terhadap aplikasi diperoleh sebesar 96,15%. Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Siswa Lulusan Terbaik, PROMETHEE, MCDM

APLIKASI KLASIFIKASI POTENSI BANJIR DI KABUPATEN MELAWI MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION 3 BERBASIS WEB , Rahmi Hidayati, Leo Priadi , Tedy Rismawan
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 3 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Universitas Tanjungpura

Banjir yang terjadi di Kabupaten Melawi akibat luapan dari sungai Melawi dan sungai Pinoh saat curah hujan tinggi. Faktor yang menyebabkan banjir di suatu daerah antara lain tingginya curah hujan, cuaca buruk dan tinggi muka air. Dampak negatif dari banjir adalah rusaknya sarana dan prasarana, putusnya jalur transportasi, serta menyebabkan korban jiwa. Dibutuhkan sistem untuk menentukan potensi banjir yang akan terjadi pada Kabupaten Melawi. Learning Vector Quantization adalah salah satu metode jaringan syaraf tiruan yang sering digunakan untuk melakukan klasifikasi. Tingkat keberhasilan klasifikasi menggunakan LVQ3 ditentukan dari parameter pelatihan yaitu laju pembelajaran, penurunan laju pembelajaran dan nilai window. Data yang digunakan pada penelitian yaitu data curah hujan, data Daerah Aliran Sungai (DAS), data lahan kritis, data kontur wilayah dan data kelas banjir. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan parameter laju pembelajaran sebesar 0.5, penurunan laju pembelajaran 0.2, dan nilai window 0.2, diperoleh akurasi pelatihan sebesar 97,62%Â dan Hasil pengujian sebesar 71,43%.Kata Kunci : Klasifikasi, Banjir, Melawi, LVQ3, Web

IDENTIFIKASI SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN MAHALANOBIS DISTANCE PADA PEMILIHAN PRESIDEN MAHASISWA , Rahmi Hidayati, Chriselda Marito Dayana , Sampe Hotlan Sitorus
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 7, No 02 (2019): Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi
Publisher : Universitas Tanjungpura

Pemilihan presiden mahasiswa pada Fakultas MIPA UNTAN selama ini masih menggunakan surat suara. Dalam pelaksanaannya terdapat permasalahan yang timbul diantaranya bentuk surat suara yang mudah digandakan, banyaknya jumlah surat suara yang dicetak menyebabkan biaya pengeluaran menjadi besar dan perhitungan surat suara yang manual sehingga membutuhkan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pemilihan presiden mahasiswa dengan menerapkan identifikasi sidik jari. Sidik jari merupakan struktur genetika dalam bentuk rangka yang sangat detail dan tanda yang melekat pada diri manusia yang tidak dapat dihapus atau diubah. Penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis dan Mahalanobis Distance. Metode Principal Component Analysis digunakan sebagai metode ekstraksi fitur. Metode Mahalanobis Distance digunakan sebagai perhitungan jarak fitur sidik jari. Sistem identifikasi citra sidik jari ini dilakukan berdasarkan hasil ekstraksi fitur eigenvector. Eigenvector tersebut menjadi penentu kemiripan antara citra uji sidik jari dengan citra latih sidik jari. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 100 data responden dengan 3 kali pengujian menghasilkan persentase keberhasilan dalam identifikasi sidik jari sebesar 72,77%.Â Kata kunci: Identifikasi, sidik jari, Principal Component Analysis, Mahalanobis Distance.

PENERAPAN METODE ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP) BERBASIS ANDROID SEBAGAI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMPAT KOS , Rahmi Hidayati, Maha Abdillah , Ilhamsyah
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 3 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Universitas Tanjungpura

Penelitian ini membuat aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kos. Adanya beberapa pilihan tempat kos membuat mahasiswa harus menentukan pilihan yang sesuai dengan kriteria tertentu. Dengan adanya sistem pendukung keputusan (SPK) dapat membantu mahasiswa dalam mencari tempat kos. Salah satu SPK yang dapat digunakan untuk menentukan pilihan tempat kos yaitu dengan menggunakan metode Analytic Network Process (ANP). Pada penelitian ini terdapat 3 kriteria dan 30 alternatif tempat kos. Kriteria tersebut yaitu jarak, harga, dan fasilitas kamar mandi dalam. Sistem memberikan urutan rekomendasi tempat kos kepada pengguna berdasarkan hasil dari proses perhitungan dengan menggunakan metode ANP. Dari hasil kuisioner kepada 30 mahasiswa dihitung rata-rata geometrik dan dijadikan bobot tetap pada penelitian. Penelitian ini menggunakan koordinat awal yaitu gedung sistem komputer UNTAN dengan tujuan koordinat ke masing-masing kos dengan google maps api sehingga didapat nilai jarak masing-masing kos. Berdasarkan nilai kriteria yang telah dipilih didapat hasil perhitungan menggunakan metode ANP dengan nilai tertinggi pertama sebesar 3,714% yaitu Kos Putri (1)Â dan nilai tertinggi kedua sebesar 3,702% yaitu Kos Asenkar.Kata Kunci : SPK, ANP, Tempat Kos, Android.

CASE-BASED REASONING UNTUK IDENTIFIKASI HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN LADA MENGGUNAKAN METODE TVERSKY (STUDI KASUS: DESA RATU SEPUDAK KECAMATAN GALING, KABUPATEN SAMBAS) , Rahmi Hidayati, Salman Al Rasyid , Sampe Hotlan Sitorus
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 3 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Universitas Tanjungpura

Salah satu tanaman perkebunan yang banyak ditanam oleh petani lokal di Desa Ratu Sepudak, Kecamatan Galing, Kabupaten Sambas adalah tanaman lada. Pada umumnya, setiap tanaman memiliki hama dan penyakit yang dapat menyerang tanaman tersebut. Tanaman lada yang terserang hama dan penyakit dapat menyebabkan penurunan produksi, serta dapat menyebabkan kematian pada tanaman sehingga menyebabkan kerugian bagi petani. Biasanya untuk dapat mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman lada petani harus menunggu petugas dari dinas perkebunan untuk melakukan identifikasi. Hal ini memerlukan waktu yang cukup lama, sedangkan tanaman yang sudah terserang hama atau penyakit harus segera ditangani. Sistem ini menggunakan metode case based reasoning (CBR) untuk dapat mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman. Proses penalaran CBR melalui 4 tahap yaitu retrieve, reuse, revise, dan retain. Jika kasus yang diidentifikasi memiliki nilai similaritas lebih besar atau sama dengan 0.6 maka sistem akan menampilkan hasil identifikasi, sedangkan jika nilai similaritas kurang dari 0.6 sistem akan menyimpan kasus baru ke dalam database kasus baru. Pengujian dengan 20 kasus baru terhadap 10 jenis hama penyakit, 36 gejala dan 35 basis kasus, diperoleh 15 kasus yang berhasil diidentifikasi, sehingga sistem memiliki tingkat keberhasilan sebesar 75%.Kata kunci: case-based reasoning, identifikasi, hama, penyakit, lada

APLIKASI PENGELOLA DATA PADA JASA PENGIRIMAN BARANG BERBASIS ANDROID , Rahmi Hidayati, Muhamad Reksy Mulia , Tedy Rismawan
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 8, No 1 (2020): Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v8i1.39210

Semakin berkembangnya penyedia e-commerce menyebabkan meningkatnya minat masyarakat untuk berbelanja secara online. Dalam berbelanja secara online masyarakat membutuhkan jasa pengiriman barang agar barang yang dibeli dapat sampai ke tujuan. Hal ini menyebabkan pesatnya perkembangan pada perusahaan jasa pengiriman barang. Banyak cara yang dilakukan oleh perusahaan jasa pengiriman barang agar dipilih oleh masyarakat, seperti memberikan promo gratis ongkos kirim dengan melakukan kerja sama dengan e-commerce tertentu. Agar selalu dipercaya oleh konsumen untuk tetap digunakan dalam urusan pengantaran barang, pihak perusahaan pengantaran barang harus dapat menjaga ketepatan waktu dalam pengantaran barang. Aplikasi ini ditujukan untuk membantu pihak perusahaan pengiriman barang dalam mengelola data pengantaran barang. Aplikasi dibangun pada perangkat android agar lebih mudah digunakan dimanapun dan kapanpun oleh penggunanya. Aplikasi memberikan informasi pengantaran barang yang akan dilakukan oleh kurir dan juga status pengantaran barang tersebut. Aplikasi ini juga memberikan informasi lokasi-lokasi pengantaran barang dalam bentuk peta untuk mempermudah penggunanya dalam melihat lokasi pengantaran barang secara keseluruhan.Kata Kunci: Jasa, Pengiriman Barang, Pengelola Data, Android.

Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Anak Syamsul Bahri; Dwi Marisa Midyanti; Rahmi Hidayati
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2018
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Anak sangat rentan terhadap kuman penyakit, para orang tua pada umumnya sering tidak mengetahui gejala-gejala penyakit yang muncul pada tubuh anak. Informasi mengenai gejala-gejala penyakit pada tubuh anak sangat penting untuk diketahui orang tua agar orang tua mampu melakukan tindakan yang tepat pada awal gejala. Salah satu langkah awal yang dapat dilakukan dalam mendiagnosa penyakit pada anak adalah dengan melakukan klasifikasi berdasarkan gejala-gejala yang sering timbul. Terdapat beberapa algoritma klasifikasi, diantaranya yang sering digunakan yaitu Naive Bayes dan Decision Tree C4.5. Penelitian ini melakukan perbandingan kedua algoritma tersebut untuk klasifikasi penyakit anak. Dari hasil perbandingan menunjukkan bahwa algoritma terbaik dengan akurasi sebesar 90.00% yaitu Decision Tree C4.5. Sementara algoritma Naive Bayes memperoleh tingkat akurasi sebesar 89.58%.

Co-Authors Agus Harjoko Ariansyah Sudarsono Arif Rahmawan Aris Fajrianto Ayu Lathalia Lestari CHANDRA MONICA PERMADANI Cucu Suhery Darmawansyah Darmawansyah Dea Rizki Febrinamas Dedi Triyanto Deni Destia Arini Hairunnisa Dwi Marisa Midyanti Dwi Marisa Midyanti Ellif Ellif Fajar Mu'alim Fransiskus Julian Adresman Frasila Frasila Hafiz Adlan Afrigi Subri Ika Nurul Hidayah Ikhwan Ruslianto Ilhamsyah Indah Advia Lestarry Irma Nirmala Irwan Guntoro Irwan Guntoro Ita Permata Sari Jaka Jaka Kasliono Kasliono Kresna Satya Nugroho Krisna Madani Maulana Basuki Ilham Michael Michael Muhamad Reksy Mulia Nur Fitriana Putri Nurul Fajri 'Aini Firdaus Nurul Mutiah Rahmanita Widiyanti Rizky Risan R Sampe Hotlan Sitorus Suci Junianti Suhardi Suhardi Suhardi Suhardi Suhardi Sy Kamal Baraqbah Syamsul Bahri Sylviana Kusuma Tedy Rismawan Tika Suci Pania Uray Ristian

Title

Found 53 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 53 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 53 Documents
Search