Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi ILKOM Jurnal Ilmiah Indonesian Journal of Data and Science Teknomatika (Jurnal Teknologi dan Informatika)
Fadhila Tangguh Admojo
STMIK Palcomtech
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Mathematics

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Analisis Perbandingan Performa Metode Klasifikasi pada Dataset Multiclass Citra Busur Panah Huzain Azis; Fadhila Tangguh Admojo; Erma Susanti
Techno.Com Vol 19, No 3 (2020): Agustus 2020
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v19i3.3646

Abstract

Pengujian performa berbagai metode pada sebuah dataset merupakan salah satu cara dalam penetapan metode klasifikasi yang tepat, masalah yang diangkat pada penelitian ini adalah bagaimana membandingkan performa beberapa metode klasifikasi dalam mengelola dataset yang memiliki lebih dari dua label (multiclass). Penelitian ini fokus membandingkan hasil performa tujuh metode klasifikasi yaitu K-Nearest Neighbor (knn), Naive Bayes Classifier (nbc), Support Vector machine (svm), Neural Netowork (nn), Random Forest Classifier (rfc), Ada Boost Classifier (abc) dan Quadratic Discriminant Analysis (qdc). Objek pada penelitian ini berupa dataset multiclass yaitu dataset citra busur panah, serta performa yang diukur yaitu seluruh nilai cross-validation dari akurasi, presisi, recall dan f-measure. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa seluruh metode tidak memperoleh performa yang cukup baik, dan menunjukkan bahwa beberapa metode yang memiliki akurasi yang tinggi tidak menjadi penentu menjadi metode yang baik dikarenakan setelah penerapan cross-validation dan visualisasi boxplot ditemukan beberapa nilai akurasi tinggi yang merupakan nilai tidak wajar atau outlier. Kesimpulan menunjukkan metode svm memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan enam metode lainnya pada kasus dataset multiclass citra busur panah.
Klasifikasi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN Fadhila Tangguh Admojo; Ahsanawati
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 1 No. 2 (2020): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (243.477 KB) | DOI: 10.33096/ijodas.v1i2.12

Abstract

Alkohol adalah senyawa-senyawa dimana satu atau lebih atom hidrogen dalam sebuah alkana digantikan oleh sebuah gugus -OH. Alkohol memiliki ikatan yang mirip air. Alkohol terdiri dari molekul polar. Dalam senyawa alkohol, oksigen mengemban muatan negatif parsial. Alkohol telah digunakan oleh orang di seluruh dunia, dalam makanan standar, untuk higienis / alasan medis, untuk relaksan dan efek euforia, untuk tujuan rekreasi, untuk inspirasi artistik, sebagai aphrodisiacs, dan untuk alasan lain. Alkohol memiliki beberapa jenis senyawa diantaranya adalah octanol, propanol, Butanol, propanol, dan isobutanol. Oleh karena itu dibutuhkan sensor untuk mendeteksi jenis bahan kimia pada suatu cairan berdasarkan aromanya dengan menerapkan salah satu metode klasifikasi yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). Pengujian system ini terdiri dari pengujian pengaruh nilai K dan pengaruh nilai crossvalidation. Hasil dari pengujian pengaruh nilai K menghasilkan akurasi optimum senilai 100% pada nilai K=3 dan 100% pada nilai K=4
The weighted product method and portfolio assessment in ranking student achievement Andi Tenri Sumpala; Muhammad Nurtanzis Sutoyo; Huzain Azis; Fadhila Tangguh Admojo
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 13, No 2 (2021)
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v13i2.827.148-154

Abstract

The learning process has a correlation with learning achievement which can be shown through the marks given by a teacher to students from several fields of study. The ranking of student learning achievements performed by the school refers to the grades of the subject is important for the SNMPTN (National Selection for State Higher Education). To determine student achievements, the method used in the current study is the weighted product. If the results of student ranking using the WP method have the same value, then a portfolio assessment is used. Of the 127 student achievement ratings, there were seven people who had the same Vector value. Then, the seven people who have the same vector value were graded using portfolio assessment. The results showed that the implementation of the WP method and portfolio assessment could determine the ranking of student achievement.
Steganographic techniques using modified least significant bit and modification reshape transposition methods Guntoro Barovih; Fadhila Tangguh Admojo; Yoda Hersaputra
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 13, No 1 (2021)
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v13i1.848.67-77

Abstract

A message is a form of conveying information. Various ways are used to secure the information conveyed in the form of messages either in encrypted form or in the form of applying a password in the message. Messages can also be encrypted and embedded in other media such as images (steganography). This research aimed to insert a message into the form of an image by combining the Modified Least Significant Bit (MLSB) method in encrypting messages and reshape modification technique to determine at which position the message encryption will be embedded in the image. Tests were carried out to obtain the quality of the encryption process using the parameters of Fidelity, mean square error, peak signal to noise ratio, testing on file type, robustness, and comparison of message contents. The results of the tests showed that the files that can be used are files with the image file type in the lossless compression category, the rotation can be done at 90, 180, 270 without destroying the message in it, and changing the pixel in the image file will destroy the message inside
Analisis Performa Algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD) Dalam Mengklasifikasi Tahu Berformalin Fadhila Tangguh Admojo; Yudha Islami Sulistya
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v3i1.42

Abstract

Tahu berformalin adalah salah satu jenis makanan yang sering mengandung bahan-bahan kimia yang dapat mengawetkan daripada tahu tanpa formalin. Pada tahu berformalin dapat memberikan tekstur lebih kenyal dan berwarna putih bersih. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tahu berformalin dan tahu tidak berformalin. Pada paper ini menggunakan algoritma Stochastic Gradient Descent atau dalam penerapannya lebih dikenal dengan SGD Classifier yang merupakan bagian dari algoritma machine learning untuk klasifikasi, regresi maupun jaringan syaraf tiruan serta algoritma ini sangat efisien pada dataset berskala besar. Penelitian ini mencoba menerapkan algoritma SGD pada dataset tahu berformalin dengan jumlah dataset yakni 11000 yang dimana 5500 data tahu berformalin dan 5500 data tahu tidak berformalin. Setelah dilakukan beberapa tahapan dalam pengujian dengan algoritma SGD maka diperolah hasil akurasi, presisi, recall, f1-score pada model yang masing-masing 82.6% untuk akurasi, 81.7% untuk presisi, 84.1% untuk recall, 83.5% untuk f1-score dan dilakukan pengujian menggunakan 10 data yang tidak termasuk dalam data latih memperoleh performansi rata-rata akurasi sebesar 70%, presisi 71%, recall 70% dan f1-score 70%.
Ontologi Bahasa Sebagai Basis Pengetahuan untuk Pemrosesan Bahasa Alami Fadhila Tangguh Admojo
Teknomatika Vol 8 No 2 (2018): Teknomatika Vol 08 No 02 September 2018
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer PalComTech

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

Abstract

Banyak cara yang bisa digunakan oleh manusia untuk dapat berinteraksi dengan manusia lain. Bahasa alami adalah alat komunikasi paling lengkap dan efektif untuk menyampaikan suatu gagasan, pesan, keinginan dan perasaan kepada orang lain. Jika bahasa alami dapat digunakan untuk berinteraksi dengan komputer maka akan sangat memudahkan manusia untuk dapat memberikan berbagai macam tugas kepada komputer. Permasalahan tentang bagaimana komputer memproses dan memahami bahasa alami manusia telah menjadi suatu pembahasan sejak era komputer modern. Sebuah konsep yang dapat digunakan agar komputer mampu memahami bahasa alami manusia yaitu dengan Pemrosesan bahasa alami (PBA)/Natural Language Processing (NLP). Penelitian yang menggunakan NLP untuk menyelesaikan berbagai permasalah telah banyak dilakukan tetapi yang membahas NLP secara spesifik untuk bahasa Indonesia masih sangat sedikit. Bahasa Indonesia merupakan suatu konsep pengetahuan yang kompleks melibatkan unsur-unsur leksikal, sintaksis, semantik dan pragmatik yang saling terkait. Penelitian ini bertujuan memberikan sebuah gagasan dalam merepresentasikan pengetahuan bahasa Indonesia yang sesuai dengan aturan tata bahasa baku ke dalam model ontologi. Sehingga ontologi yang dihasilkan dapat digunakan oleh pemroses bahasa alami sebagai basis pengetahuan dalam melakukan proses analisis bahasa sesuai dengan kaidah tata bahasa baik secara sintaksis maupun semantik.  Kata kunci— Ontologi, Web Semantik, NLP, Pengolahan Bahasa Alami, Basis Pengetahuan
Co-Authors Ahsanawati Andi Tenri Sumpala, Andi Tenri Erma Susanti Guntoro Barovih, Guntoro Muh Nurtanzis Sutoyo Yoda Hersaputra Yudha Islami Sulistya