Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.687
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi SCAN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jifosi
Eva Yulia Puspaningrum
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
Computer Science & IT Dentistry Education Library & Information Science

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

 1   2 
SURVEILLANCE CAMERA UNTUK ABSENSI WAJAH DENGAN BERBASIS TELEGRAM BOT Nugroho, Budi; Saputra, Wahyu S J; Puspaningrum, Eva Yulia
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 13, No 3 (2018)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v13i3.1445

Abstract

Abstrak. Penerapan teknologi informasi telah meluas ke berbagai bidang termasuk pendidikan. Di bidang pendidikan, ada banyak penelitian tentang Implementasi teknologi informasi, mulai dari teknologi itu sendiri hingga dampak pengguna dan masyarakat. Sistem kehadiran biometrik adalah salah satu implementasi teknologi yang telah diterapkan di beberapa lembaga pemerintah dan swasta. Sistem kehadiran biometrik selain menggunakan sidik jari juga bisa menggunakan wajah. Sistem kehadiran menggunakan wajah membutuhkan perangkat keras sederhana seperti kamera digital dan sistem terintegrasi. Kehadiran berbasis wajah biasanya menggunakan kamera yang langsung melekat pada perangkat kehadiran, dan wajah harus langsung di depan kamera. Sistem pendeteksian wajah ditambahkan untuk mendukung proses awal dalam pengenalan wajah. Kehadiran menggunakan surveillance camera ini akan diuji di ruang belajar di Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur, dan akan dianalisis tentang keakuratan dan ketepatan sistem. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, kinerja pengenalan wajah adalah 72,40%. Akurasi ini termasuk dalam kategori sedang. Hasil ini masih belum optimal. Selain itu absensi ini akan terhubung langsung dengan nomor telegram orang tua mahasiswa. Dengan adanya sistem ini diharapkan orangtua mahasiswa dapat memantau kehadiran putra putrinya dalam mengikuti perkuliahan.  Kata Kunci: Deteksi wajah, Absensi, Surveillance Camera, Telegram Bot. DOI : https://doi.org/10.33005/scan.v13i3.1445
WEBSITE PROFIL SEBAGAI SARANA PENGENALAN SEKOLAH DENGAN PEMROGAMAN PHP DAN MySQL (STUDI KASUS : SD NEGERI BANDUNGSARI LAMONGAN) Lestari, Kusmiyati; Puspaningrum, Eva Yulia
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 12, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v12i1.877

Abstract

Abstrak. Seiring dengan perkembangan teknologi dan informasi di era globlalisasi, website merupakan media informasi yang dapat memberikan kemudahan dalam menyampaikan informasi secara cepat, efektif dan efisien yang dapat diakses dimana, kapan dan oleh siapa saja. Sekolah Dasar Negeri (SDN) Bandungsari Kecamatan Sukodadi Kabupaten Lamongan adalah salah satu instansi pemerintah dan merupakan Sekolah Berstandar Nasional ( SSN ) yang dianjurkan oleh pemerintah untuk memiliki fasilitas website, sedangkan di SDN  ini belum memiliki fasilitas website profil sendiri sebagai media yang dapat memberikan informasi kepada masyarakat maupun warga sekolah. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun website profil SDN Bandungsari Lamongan. Pembuatan Website Profil SDN Bandungsari Lamongan dapat memberikan manfaat bagi warga sekolah maupun masyarakat luas yang ingin mendapatkan informasi-informasi yang berhubungan dengan SDN tersebut..  Metode yang digunakan adalah kepustakaan, observasi, wawancara, analisis, perancangan, ujicoba dan implementasi. Hasil pembuatan website untuk menyampaikan profil Sekolah. Dengan adanya Website  Sekolah  mampu memberikan informasi dengan cepat karena dapat diakses dimana saja.   Kata Kunci: Website, Profil, Sekolah
COLOR MATCHING UNTUK DETEKSI KANDUNGAN KLOROFIL MENGGUNAKAN DATA FOTO DAUN BERBASIS MOBILE (IDC-BASED ON LEAF IMAGE) Saputra, Wahyu S. J.; Puspaningrum, Eva Yulia; Sukendah, Sukendah
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 12, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v12i1.884

Abstract

Abstrak. Gambar merupakan sebuah data yang memberikan banyak informasi. Sebuah gambar dapat mengandung sebuah obyek atau lebih, tergantung dari jenis gambarnya. Data gambar sangat diperlukan dalam berbagai proses pengolahan data digital, seperti misalnya data gambar angkasa yang digunakan sebagai dasar pembuatan peta digital, maupun pemetaan sumberdaya alam. Data citra digital yang lebih spesifik digunakan sebagai dasar dari proses identifikasi, seperti misalnya proses pengenalan wajah maupun proses pengenalan sidik jari. Proses pengenalan obyek pada gambar digital dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya adalah metode template matching. template matching yaitu metode untuk mencari bagian kecil dari sebuah obyek dengan membandingkan citra template. Pada penelitian ini proses pengenalan untuk mencari tingkat kesamaan obyek dilakukan dengan membandingkan fitur yang didapatkan dari citra uji dan citra template. Citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra daun, dan fitur yang diekstraksi dari citra ruang warna hijau. Ruang warna hijau akan digunakan sebagai analisa histogram yang kemudian dibandingkan dengan analisa histogram pada dataset. Dataset merupakan data daun yang telah dilakukan uji kandungan klorofil dengan menggunakan spektofotometer. Nilai kandungan klorofil yang akan ditampilkan dari data uji adalah nilai rata-rata dari tiga dataset yang memiliki kemiripan nilai histogram paling tinggi. Proses evaluasi hasil dilakukan dengan cara membandingkan nilai yang didapatkan dari hasil uji system dengan nilai yang didapatkan dari hasil proses spektofotometer.   Kata Kunci: Color Matching, Klorofil, Citra, Ruang warna, Histogram
ANALISIS LABORATORIUM UNTUK PERSIAPAN SERTIFIKASI MIKROTIK INTERNASIONAL Nugroho, Budi; Wahanani, Henni Endah; Puspaningrum, Eva Yulia
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 12, No 3 (2017)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v12i3.925

Abstract

Abstrak. Salah satu kompetensi penting dalam bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi (ICT) adalah Jaringan Komputer (termasuk di dalamnya berkaitan dengan pengembangan infrastruktur Teknologi Informasi dan keamanan jaringan komputernya). Salah satu Sub Kompetensi di bidang Jaringan Komputer adalah penggunaan peralatan Mikrotik yang sangat dibutuhkan di lapangan kerja. Banyak instansi dan industri yang saat ini infrastruktur jaringan komputernya menggunakan perangkat berbasis Mikrotik. Pengembangan program kegiatan yang mengarahkan mahasiswa pada penyiapan kompetensi ini jelas sangat diperlukan. Berkaitan dengan kompetensi keahlian Mikrotik ini sendiri, keberadaan Sertikat Mikrotik menjadi bukti bahwa seseorang memikili kompetensi ini. Untuk mendapatkan sertifikat ini, tentunya harus mengikuti program Sertifikasi Mikrotik yang biayanya relatif mahal. Selain itu juga program sertifikasi ini cukup sulit untuk bisa lulus. Sehingga siapapun yang ingin mengikuti sertifikasi ini perlu persiapan yang memadai. Program JARIT yang telah dilaksanakan bertujuan utnuk menjadikan Laboratorium di Fakultas Ilmu Komputer bukan hanya untuk kegiatan Praktikum, tetapi juga sebagai Pusat penyiapan mahasiswa dalam meningkatkan kompetensinya, khususnya yang berkaitan dengan Sertifikasi Profesi, salah satunya di bidang Jaringan Komputer yg menggunakan perangkat Mikrotik. Harapannya ketika mahasiswa lulus nanti tidak saja memiliki ijazah, tetapi juga kompetensi professional melalui Sertifikasi.   Kata Kunci: Kompetensi Mahasiswa, Jaringan Komputer, dan Persiapan Sertifikasi Mikrotik.
PENERAPAN RADIAL BASIS FUNCTION UNTUK KLASIFIKASI JENIS TANAH Puspaningrum, Eva Yulia; Nugroho, Budi; Manggala, Herwantoro Arya
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 15, No 1 (2020): Februari 2020
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v15i1.1852

Abstract

Abstrak. Tanah merupakan lapisan permukaan bumi yang berfungsi sebagai tempat tumbuh makhluk hidup. Tanah mengandung banyak air, udara, bahan mineral, organik serta jasad hidup. Penelitian ini menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan yang dapat mengklasifikasikan jenis tanah dengan algoritma Radial Basis Function (RBF). Jaringan syaraf tiruan radial basis function (JST RBF) dikenal sebagai salah satu jaringan syaraf yang memiliki tiga lapis bersifat feedforward yang dapat memecahkan masalah klasifikasi. Jenis tanah yang diguanakan jenis Tanah Entisol, Mollisol, dan Ultisol. Data yang digunakan berupa gambar tanah. Dalam mengolah citra tanah harus dilakukan ekstraksi ciri berupa warna dan tekstur. Varibel yang digunakan yaitu ciri warna Red, Green, Blue serta nilai contrast, correlation, energy dan homogeneity .Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, maka diperoleh akurasi tertinggi yaitu 90,10% dengan menggunakan 10 hidden layer.Kata Kunci: Radial Basis Function, Jaringan Saraf Tiruan, Jenis tanah  DOI : https://doi.org/10.33005/scan.v15i1.1852
Implementasi Decision Tree Untuk Diagnosis Gangguan Kecemasan Umum YUSMI NUR AINI; Yulia Puspaningrum, Eva; Syaifullah JS, Wahyu
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 2 No. 2 (2021): JIFoSI Volume 2, No 2: Juli 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

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

Abstract

Gangguan Kecemasan umum atau yang biasa disebut GAD (generalized anxiety disorder) merupakan salah satu satu gangguan kecemasan yang dapat ditandai dengan adanya perasaan cemas yang berelebihan, kecemasan ini biasanya terjadi karena penderita terlalu mengkhawatirkan segala hal yang terjadi diwaktu yang akan datang. Kecemasan ini sangat sulit bahkan tidak dapat dikendalkan. Pendeteksian dini terhadap gangguan kecemasan umum dapat di presiksi oleh suatu sistem. Dengan menggunakan algoritma C5.0 sebuah sistem dapat digunakan untuk membangun sebuah aturan keutusan atau rule yang digunakan untuk mendiagnosis atau memrediksi gangguan kecemasan umum. Algoritma C5.0 dapat mengatasi permasalahan secara terstruktur dengan membentuk sebuah pohon keputusan atau decision tree dengan melalui beberapa tahapan yaitu memilih atribut sebagai akar atau root, membuat cabang untuk masing-masing data pada tiap atribut, membagi kasus kedalam cabang, pemangkasan cabang dan mengulangan proses pada masing-masing cabang hingga seluruh kasus pada cabang dapat menghasilkan suatu keputusan yang sesuai untuk mendiagnosis gangguan kecemasan umum. Pohon keputusan yang terbangun dari sistem ini memiliki nilai akurasi sebesar 95%. Nilai akurasi tersebut dapat berubah sesuai dengan pemilihan data uji dan data latih karena ada setiap data akan menghasilkan aturan dan ohon keutusan yang berbeda-beda. Kata kunci: Decision Tree. Diagnosis, Generalized Anxiety Disorder, Algoritma C5.0, GAD-7 (Generalized Anxiety Disorder-7)
Sistem Pakar Salah Satu Penyakit Autoimun Menggunakan Metode Certainty Factor Safira, Dwi Putri; Yulia Puspaningrum, Eva; Nugroho, Budi
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 2 No. 2 (2021): JIFoSI Volume 2, No 2: Juli 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

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

Abstract

Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) merupakan kelainan autoimun yang ditandai dengan jumlah trombosit rendah akibat dari penghancuran trombosit yang berlebihan. Pada trombositopenia berat dapat mengakibatkan kematian akibat kehilangan darah atau perdarahan dalam organ-organ vital. ITP bisa terjadi kapada anak-anak dan dewasa. Minimnya pengetahuan orang awam terhadap penyakit ITP, sehingga masih banyak mengganggap memar dan mimisan pada tubuhnya itu hanya karena kelelahan saja. Untuk itu, diperlukan suatu sistem yang dirancang dapat menirukan keahlian seorang pakar dalam mendiagnosis penyakit ITP tersebut berdasarkan gejala yang dirasakan. Metode yang digunakan untuk mendukung sistem pakar tersebut yaitu metode Certainty Factor, dikarenakan metode certainty factor dapat mengukur suatu kejadian (fakta atau kemungkinan) apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosa penyakit tersebut berdasarkan kelebihan-kelebihan dan mendapatkan hasil yang akurat sesuai penelitian terdahulu. Pada penelitian ini menggunakan data latih dan data uji berjumlah 35 data. Berdasarkan hasil pengujian blackbox menghasilkan bahwa seluruh pengujian mendapatkan hasil valid. Maka kesesuaian hasil keluaran sistem didapatkan hasil persentase sebesar 100%. Dari perhitungan data uji menghasilkan nilai akurasi sebesar 82,85%. Dari hasil perhitungan nilai recall mendapatkan nilai sebesar 80,9%, nilai presisi sebesar 89,4%, dan spesifitas mendapatkan nilai sebesar 85,7%.
Sistem Smart Vending Machine Berbasis IoT Dengan Kontroler PID Taruna Ardianto; Eva Yulia Puspaningrum; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 2 No. 3 (2021): JIFoSI Volume 2, No 3: November 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.2234/jifosi.v2i3.367

Abstract

Vending machine yang tersedia saat ini rata-rata masih menggunakan metode transaksi tunai atau menggunakan uang cash. Pandemi Covid-19 membuat masyarakat harus merubah kebiasaan dan perilaku dalam bertransaksi dari pembayaran tunai menjadi non tunai (cashless). Metode transaksi cashless di pandemi saat ini sangat berfungsi guna meminimalisir penyebaran Covid-19 dari transaksi secara tunai. Berdasarkan permasalahan tersebut maka akan dikembangkan sistem smart vending machine berbasis IoT. Sistem smart vending machine ini menggunakan Kontroler PID sebagai pengendali suhu minuman. Lalu untuk dapat terintegrasi dengan aplikasi vending machine maka komunikasi dapat dilakukan dengan protokol MQTT. Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian Kontroler PID pada sistem smart vending machine sebanyak 11 kali yang membandingkan hasil suhu dengan PWM menggunakan Arduino IDE. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan sistem tersebut telah berhasil mengontrol suhu menggunakan kontroler PID sehingga dapat dikatakan bahwa sistem ini memiliki hasil yang sangat baik.
Kinerja Algoritma Optimasi Root-Mean-Square Propagation dan Stochastic Gradient Descent pada Klasifikasi Pneumonia Covid-19 Menggunakan CNN Nugroho, Budi; Puspaningrum, Eva Yulia; Munir, M. Syahrul
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 7, No 3 (2021): Volume 7 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

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

Abstract

Penelitian ini berkaitan dengan proses klasifikasi Pneumonia Covid-19 (radang paru-paru atau pneumonia yang disebabkan oleh virus corona SARS-CoV-2) dari citra hasil foto rontgen / x-ray paru-paru dengan menggunakan pendekatan pembelajaran mesin. Klasifikasi dilakukan untuk menentukan apakah kondisi paru-paru seseorang mengalami Pneumonia Covid-19, Pneumonia biasa, atau Normal / Sehat. Untuk menghasilkan kinerja klasifikasi yang lebih baik, proses optimasi seringkali digunakan pada tahap pelatihan data. Banyak teknik yang digunakan untuk melakukan optimasi tersebut, diantaranya adalah algoritma Root-Mean-Square Propagation (RMSprop) dan Stochastic Gradient Descent (SGD). Pada penelitian ini, pengujian dilakukan terhadap kedua metode tersebut untuk mengetahui kinerjanya pada klasifikasi Pneumonia Covid-19. Metode klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang menerapkan 5 layer konvolusi dengan nilai filter 16, 32, 64, 128, dan 256. Proses pelatihan menggunakan 3.900 citra yang terdiri atas 1.300 citra pneumonia covid-19, 1.300 citra pneumonia, dan 1.300 citra normal. Sedangkan proses validasi menggunakan 450 citra dan proses pengujian mengunakan 225 citra. Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan, implementasi algoritma optimasi RMSprop menghasilkan akurasi 87,99%, presisi 0,88, recall 0,86, dan f1 score 0,87. Sedangkan implementasi algoritma optimasi SGD menghasilkan akurasi 66,22%, presisi 0,69, recall 0,64, dan f1 score 0,67. Hasil ini memberikan informasi penting bahwa algoritma optimasi RMSprop menghasilkan kinerja yang jauh lebih baik daripada SGD pada klasifikasi Pneumonia Covid-19.
Co-Authors Anny Yuniarti Basuki Rahmat Chafid, M Putih Fitri Rahmawati Henni Endah Wahanani I Nyoman Sujana Lestari, Kusmiyati M. Syahrul Munir, M. Syahrul Mada Lazuardi Nazilly Made Hanindia Prami Swari Manggala, Herwantoro Arya Muhammad Syafril Hidayat Nabilah, Qonitah Jihan Nanik Suciati Noor Fitria Azzahra Nugroho, Budi Nugroho, Budi Nugroho, Budi Nurcahyo, Syai'in Bayu S J Saputra, Wahyu Safira, Dwi Putri Saputra, Raka Aji Saputra, Wahyu S J Saputra, Wahyu S J Saputra, Wahyu S. J. Shofiya Syidada Sukendah, Sukendah Surjohadi, Surjohadi Syaifullah JS, Wahyu Taruna Ardianto Tataq Distasianto Vita Via, Yisti Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra Yisti Vita Via YUSMI NUR AINI