Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.556
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Abdimas Talenta : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA Jurnal Ilmiah Ilmu dan Teknologi Rekayasa Jurnal Medika Hutama Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN) JPB
Haryati
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Veterinary

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmiah Ilmu dan Teknologi Rekayasa

 1 
OPTIMALISASI PROGRAM BANK SAMPAH RUMAH INSPIRASI DANGDEUR MELALUI SISTEM INFORMASI FUSFUS (FROM US FOR US) haryati
Jurnal Ilmiah Ilmu dan Teknologi Rekayasa Vol. 4 No. 1 (2022): Volume 4 Nomor 1 Tahun 2022
Publisher : UPPM Polsub

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

Abstract

. Program Bank Sampah yang digagas oleh Rumah Inspirasi Dangdeur menjadi solusi preventif mengurangi jumlah sampah di Kelurahan Dangdeur melalui proses daur ulang sampah menjadi produk kerajinan. Kurangnya informasi mengenai keberadaan rumah inspirasi Dangdeur menyebabkan program bank sampah tidak berjalan secara optimal. Selain itu, pemasaran produk kerajian hasil daur ulang sampah belum dikenal secara luas. Untuk mengkaji masalah yang ada, Jurusan Manajemen Informatika melaksanakan penelitian di Rumah Inspirasi Kelurahan Dangdeur pada bulan Oktober 2020. Tujuan penelitian yaitu untuk membangun sistem informasi fusfus dalam upaya optimalisasi program Bank Sampah di Rumah Inspirasi Dangdeur. Sistem informasi fusfus (from us for us) dapat dijadikan sebagai media promosi, penjualan online, dan penukaran poin dengan produk rumah tangga. Poin diperoleh melalui sampah yang disumbangkan masyarakat setempat ke Rumah Inspirasi. Metode pengembangan sistem informasi fusfus (from us for us) menggunakan Agile Development Software dengan SCRUM Framework. Penerapan metode agile dengan SCRUM framework dinilai tepat karena mengacu pada prinsip iteratif, cepat, adaptif, dan secara aktif melibatkan pengguna dalam kegiatan pengembangan perangkat lunak. Sistem informasi fusfus yang telah dikembangkan dapat digunakan oleh Rumah Inspirasi Dangdeur dalam upaya optimalisasi program bank sampah.
ANALISIS DATA UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH NANAS MENGGUNAKAN SVM Dwi Vernanda; Nunu Nugraha; Tri Herdiawan; Haryati
Jurnal Ilmiah Ilmu dan Teknologi Rekayasa Vol. 4 No. 2 (2022): Volume 4 Nomor 2 Tahun 2022
Publisher : UPPM Polsub

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

Abstract

Tingkat kematangan buah nanas sangat diperlukan terutama bagi para petani dan penjual serta konsumen yang akan membeli buah nanas. Permasalahan yang terjadi yaitu saat pemanenan buah nanas, pemilihan sangat bergantung pada persepsi petani dengan cara melihat warna kulit dan mencium aroma. Pemilihan buah nanas secara manual membutuhkan waktu yang lama serta menghasilkan pemanenan buah nanas memiliki tingkat kematangan yang tidak merata, ini dikarenakan tingkat konsisten manusia sangat beragam dalam menilai kematangan. Pengolahan data mining sangat tepat digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah nanas. Penelitian ini menggunakan 299 buah nanas dengan tiga tingkat kematangan yaitu belum matang, setengah matang, dan matang. Langkah pertama adalah preprocessing image dengan ekstraksi warna red, green, dan blue, selanjutnya penentuan parameter nilai histogram yaitu mean, variance, skewness, kurtosis, dan entropy. Metode klasifikasi yang digunakan Support Vector Machine (SVM), metode ini digunakan untuk membentuk model klasifikasi saat proses pemanenan serta dapat mengurangi subjektifitas para petani dalam menentukan buah nanas yang akan dipanen. Hasil klasifikasi berdasar data histogram didapat nilai akurasi sebesar 65.59%, precision 65.99%, class recall sebesar 66.25%, dan f-measure sebesar 66.11%. Berdasarkan kurva receiver operating characteristics model klasifikasi yang telah dihasilkan merupakan classifier yang baik, hal ini ditandai dengan titik SVM berada diatas garis threshold.
Co-Authors Abidatul Mutiah Ade Maulana Aditya Kristanto Alida Lubis Ameilia Zuliyanti Siregar Barus, Okky Putra Derick Chainatra Dwi Vernanda I Made Dwi Andika Putra I Wayan Yasa Jamilah Juan Dwiky Liestanto Kasirul Fadli Mitrayati Muhammad Fadhol Harry Setiawan NOVIANA Noviatuzzohrah Nunu Nugraha Putri Nuryana Sisilia Akmalyanti Suzanna Fitriany Sitepu, Suzanna Fitriany Tri Herdiawan Wahyu Samudra Winar Joko Alexander