Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.155
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Semantik Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Madani (JPMM) Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Idealis : Indonesia Journal Information System Jurnal Kajian Ilmiah Indonesian Journal of Applied Research (IJAR) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi PRIMA : Portal Riset dan Inovasi Pengabdian Masyarakat Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Telematika MKOM Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Journal of Computer Science Contributions (Jucosco) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi
Indra Indra
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Social Sciences Veterinary Other

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 20 Documents
Search

 1   2 
SISTEM PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE UNTUK ABSENSI PADA PT FLORINDO LESTARI Indra Indra
Semantik Vol 2, No 1 (2012): Prosiding Semantik 2012
Publisher : Semantik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3412.729 KB)

Abstract

Absensi adalah salah satu transaksi repetitif yang sangat penting, karena berkaitan dengan produktifitas dari karyawandan merupakan salah satu indikator pengontrol Sumber daya manusia (SDM) yang bertujuan meningkatkan potensi sumber daya manusia serta digunakan dalam rangka efisiensi. Perkembangan teknologi saat ini memungkinkan membuat suatu sistem yang dapat membantu manusia dalam pengenalan suatu citra digital. Salah satunya bidang yang sekarang ini sudah mulai dikembangkan adalah pengenalan pola. Teknologi ini mengidentifikasi ciri-ciri khusus fisik seseorang. Contoh pengenalan pola misalnya adalah pengenalan wajah (face recognition), Pengenalan iris (iris recognition), pengenalan sidik jari (finger recognition), dan lain-lain. Dalam penelitian pengenalan wajah ini menggunakan sebuah kamera untuk menangkap wajah seseorang kemudian dibandingkan dengan wajah yang sebelumnya telah disimpan didalam database tertentu. Secara garis besar proses dari pengenalan wajah ini adalah kamer webcam melakukan capture pada wajah. Kemudian didapatkan sebuah nilai R,G,B. Dengan menggunakan pemrosesan awal, dilakukan crop, konversi RGB ke Grayscale. Setelah dilakukan proses Grayscale, dilakukan tahap pengolahan wajah dengan menggunakan metode eigenface. Didalam metode eigenface ini terdapat beberapa tahapan inti yaitu: mengubah wajah menjadi matrik, menghitung rataan FlatVector, menentukan nilai eigenface dan melakukan proses identifikasi wajah dengan mencari nilai eigenface yang mendekati. Pengenalan wajah ini salah satunya dapat dikembangkan untuk menjadi aplikasi absensi yang dapat diterapkan diperusahaan untuk mencegah manipulasi absen oleh karyawan.Kata Kunci : Eigenface, FlatVector, matrik, grayscale, Absensi, Wajah
Community Empowerment Through Entrepreneurship Program Based on Information Technology (Technopreneurship) for Residents of RT 03 RW 02 Pondok Jati Jurangmangu Barat Pondok Aren Agus Umar Hamdani; Indra; Wahyuni
Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Madani (JPMM) Vol 5 No 2 (2021): Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Madani (JPMM) (DOAJ & SINTA 3 Indexed)
Publisher : Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JPMM.005.2.09

Abstract

Residents in the neighborhood of Rukun Tetangga 03 Rukun Warga 02 Pondok Jati Jurangmangu Barat Pondok Aren mostly belong to the lower middle class. Most of the residents in this RT 03 environment run their business businesses such as warungs, drinking water supply services, cellphone counters, workshops, printing houses, internet cafes, house rentals/rents, vehicle rentals, vehicle care services, midwives, and furniture. Although some business actors have used information technology tools to support their business, their use is limited to Facebook, Twitter, Instagram, and WhatsApp. Residents do not understand how to sell and market products using information technology tools. E-Commerce technology is a technology used to conduct business transactions that occur on electronic networks. E-Commerce technology can help market products, especially when implementing large-scale social restrictions (PSBB). Based on the above conditions, we conducted training to build a business using Electronic Commerce (E-Commerce) technology for residents to foster an entrepreneurial spirit based on information technology. the methodology in this community service activity uses the Participatory Rural Appraisal (PRA) approach which consists of the identification of problems, planning activities, implementing activities, monitoring activities, and evaluating community service activities. The output of this community service activity is that the residents of Rukun Tetangga 03 Rukun Warga 02 Pondok Jati Jurangmangu Barat Pondok Aren gain knowledge and experience on how to use E-Commerce technology to support their business activities. For this community service activity to run optimally, it is necessary to provide assistance during the adaptation process of E-Commerce technology and conduct training on digital marketing in the future.
Aplikasi Pengolah Bahasa Alami untuk Info Gempa Bumi Terkini dengan Sumber Data pada Twitter @InfoBMKG Indra Indra; Sri Hartati
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2014
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Indonesia merupakan daerah rawangempabumi karena dilalui oleh jalur pertemuan 3 lempengtektonik, yaitu: Lempeng Indo-Australia, lempeng Eurasia, danlempeng Pasifik. Penyampaian informasi gempabumi sebelumdan sesudah gempabumi masih membutuhkan waktu yang lamauntuk sampai kepada masyarakat yang membutuhkan. SulitnyaMasyarakat di Indonesia untuk mendapatkan informasigempabumi terkini masih terjadi saat ini. Sebagian besarmasyarakat di Indonesia masih mengandalkan informasigempabumi terkini yang bersumber dari berita di televisi.Dengan adanya aplikasi yang dibuat dengan metode pengolahbahasa alami ini yang dirancang dengan kalimat input berupabahasa Indonesia untuk diterjemahkan dalam Query database,diharapkan dapat memudahkan masyarakat untukmendapatkan informasi gempabumi secara realtime dan akurat.
Optimalisasi Support Vector Machine (SVM) Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Analisis Sentimen Terhadap Official Account Ruang Guru di Twitter Rizqi Darmawan; Indra Indra; Asep Surahmat
Jurnal Kajian Ilmiah Vol. 22 No. 2 (2022): Mei 2022
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengabdian Kepada Masyarakat dan Publikasi (LPPMP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (295.926 KB) | DOI: 10.31599/jki.v22i2.1130

Abstract

The significant increase in the number of users has caused public opinion on the Ruang Guru application to be widely spread through social media, especially Twitter. From 15,000 twitter data taken with the keyword Ruang Guru, a total of 2,358 datasets were obtained through the process of handling duplicates. In this study, sentiment analysis was carried out using the Support Vector Machine (SVM) algorithm which was optimized with Particle Swarm Optimization (PSO) then tested using the 10-Fold Cross Validation method which resulted in the highest accuracy rate of 89.20%, while the Support Vector Machine algorithm (SVM) only produces the highest accuracy rate of 88.56%. There is an increase of 0.64% with Particle Swarm Optimization optimization. Sentiment analysis results are positive, with positive results as much as 1463 data or 62.04% and 895 or 37.96% negative sentiment. From the results of this study, it is expected to be a material consideration for Ruang Guru to improve the quality of the service sector found on social media, especially Twitter.
Model Extract, Transform dan Load (ETL) Pada Data Warehouse untuk Pelaporan Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri (EPSBED) Menggunakan Model Data Warehouse EPSBED Studi Kasus : Universitas Budi Luhur Indra Indra; Painem Painem
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 9, No 1 (2012)
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (503.931 KB) | DOI: 10.36080/bit.v9i1.495

Abstract

Each of study program at university in Indonesia have to report the results of academic activities for one semester to the Directorate General of Higher Education, The Ministry of National Education of Republic of Indonesia (DIKTI) through the Coordinator of Private Higher Education (KOPERTIS). The report will be used in measuring the performance of the study program for each university in Indonesia. The reporting process is known as the Study Program Evaluation Based on Self Evaluation (EPSBED).Until now data from the processing of EPSBED not yet maximized by the executive party of Budi Luhur University to become one of the reference in the field of academic decisions. For this reason the analysis of the data warehouse of EPSBED may be one of an important component to be considered in any decision-making by the executive party of Budi Luhur University. Moreover, by using the EPSBED data warehouse the process of generating report become faster in a count of minutes because the process is automated and scheduled. Early stages in the datawarehouse EPSBED are extract, transform and load (ETL). ETL is applied using the two methods which are method of Kettle and manual methods. By ETL to datawarehouse EPSBED made the withdrawal process for the preparation of data reporting EPSBED of each program of study will be faster in a matter of minutes. In addition, the process of downloading data can be done by filtering, cleansing and standardizing of data and a data type and can be developed in the schedule for the data withdrawal in a certain period of time. automatically. Thus, reporting EPSBED can be completed quickly and precisely and academic data reported EPSBED stored in the datawarehouse. Keywords : EPSBED, data warehouse, extract, transform, load, etl, University and Majoring.
RANCANG BANGUN TEMPAT SAMPAH PINTAR MENIMBANG DAN MENGENALI JENIS SAMPAH PADA BANK SAMPAH BUDI LUHUR Mufti Mufti; Indra Indra
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 13, No 2 (2016): SEPTEMBER 2016
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (590.391 KB) | DOI: 10.36080/bit.v13i2.451

Abstract

Sampah merupakan barang yang terbuang dari hasil aktifitas manusia maupun alam. Sampah dapat mempunyai nilai negatif apabila salah dalam penanganannya. Belakangan ini sering terdengar istilah bank sampah, yaitu suatu kelompok atau lembaga pengelola sampah. Perkembangan bank sampah sangat baik, karena menurut Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan ada sekitar 2.861 unit dengan total jumlah penabung 175.413 orang, serta jumlah sampah yang terkelola 5.551 ton/bulan dengan total nilai transaksi Rp 34,3 milyar/bulan. Akan tetapi perkembangan ini tidak dibarengi dengan perkembangan sumber daya manusianya, sehingga pengelola sering kualahan dalam mengelola sampah. Salah satunya adalah mekanisme penghitungan berat sampah dan identifikasi sampah hingga tabungan bank sampah yang masih dilakukan secara manual. Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini mendorong manusia untuk mengatasi segala permasalahan yang timbul disekitarnya secara efisien serta meringankan pekerjaan yang ada. Tempat Sampah Pintar ini menggunakan qr code, load cell sensor, dan arduino uno yang dalam hal menimbang sampah dan identifikasi sampah. Adapun manfaatnya adalah agar penghitungan berat sampah dan identifikasi sampah tidak lagi secara manual, tapi sudah berbasis komputer dan tersimpan dalam database. Ada beberapa tahapan dalam merancang alat untuk tempat sampah pintar ini, yaitu : (1) analisis kebutuhan, (2) perancangan, (3) implementasi rangkaian, (4) pengujian aplikasi. Pada hasil uji coba pengukuran berat dengan pembacaan load cell didapat rata-rata kesalahan 1,33%, maka aplikasi ini dapat bekerja dengan baik.      Kata Kunci: tempat sampah pintar, bank sampah, load cell sensor, arduino uno, qr code
PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN UJARAN KEBENCIAN TERHADAP VAKSINASI COVID-19 PADA TWEET BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITME K-NEAREST NEIGHBOR Juan Kalyzta; Muhammad Ardi Willdan; Selfiana Halfiani; Indra Indra
IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System Vol 5 No 2 (2022): Jurnal IDEALIS Juli 2022
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/idealis.v5i2.2959

Abstract

Sistem vaksinasi dengan memanfaatkan media komunikasi dan informasi, tanpa dibatasi oleh kendala waktu, ruang dan tempat serta keterbatasan sistem vaksinasi. Kurangnya kesiapan dalam menerapkan sistem vaksinasi baru tersebut memaksa banyak pihak untuk dapat beradaptasi dalam waktu yang cepat. Sistem vaksinasi yang semula dianggap sebagai solusi mulai menuai beragam pendapat dari masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis ujaran kebencian pada masa vaksinasi pada media sosial Twitter. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan analisis sentimen melalui pendekatan machine learning dengan pelabelan secara manual oleh pakar, dengan ekstraksi fitur menggunakan CountVectorizer dan Algoritme klasifikasi K-Nearest Neighbor. Nilai pengujian dan evaluasi tertinggi yang diperoleh sebesar: akurasi 35%, presisi 20% dan recall 100% menggunakan nilai K=3. ---------------------------------- The vaccination system utilizes communication and information media, without being limited by the constraints of time, space and place as well as the limitations of the vaccination system. The lack of readiness to implement the new vaccination system has forced many parties to adapt quickly. The vaccination system, which was originally considered a solution, has begun to reap various opinions from the public. This study aims to analyze the public's view of the vaccination system on Twitter social media. The method used is to perform sentiment analysis through a machine learning approach with a sentiment dictionary feature, with feature extraction using the CountVectorizer and the K-Nearest Neighbor classification algorithm. The highest test and evaluation values obtained were: 35% accuracy, 20% precision and 100% recall using the value of K=3
Comparative Analysis of Codeigniter, Laravel and Ktupad Frameworks: Case Study Online Exam Applications Wawan Sismadi; Indra; Besar Agung Martono; Titing Widyastuti
Indonesian Journal of Applied Research (IJAR) Vol. 3 No. 3 (2022): Indonesian Journal of Applied Research (IJAR)
Publisher : Universitas Djuanda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30997/ijar.v3i3.236

Abstract

The speed of access to digital information is essential in making decisions, and Google Development requires a data access limit of no more than three seconds. This study analyzes performance, security, and other measurements among three frameworks: CodeIgniter, Laravel, and Ktupad. This research methodology uses digital forensics as a framework for the collection of functions, classes, and rules. In contrast to libraries that are only for a specific purpose, the framework comprehensively regulates how we build applications. Frameworks allow us to build applications faster because we will focus more on the subject matter as developers. SDLC (System Development Life Cycle) consists of 3 stages: Framework Testing, Framework Analysis, and Framework Evaluation. The case study of this research is an Online Exam at Junior High School 242 Jakarta, which was built using CodeIgniter Web Framework, Boostrap, JQuery, Laravel, and Ktupad Web Framework and then compares the three using the Research and Development method with the Extreme Programming (XP) approach. Comparison tool using Web Dev, Apache JMeter, and ZAP OWASP. The results of this study show that the performance values are 1-100 from CodeIgniter 77, Laravel 75, and Ktupad 99, and security values from CodeIgniter Medium, Laravel Medium, and Ktupad Low.
APLIKASI PENGENALAN DAN IDENTIFIKASI PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS ANDROID PADA BAGIAN KEAMANAN UNIVERSITAS BUDI LUHUR DENGAN ALGORITMA STATIC CLASSIFIER DAN ADAPTIVE CLASSIFIER Indra Indra; Mufti Mufti; Nanang Wahyu Hidayat
Telematika MKOM Vol 7, No 1 (2015): Jurnal Telematika MKOM Vol. 7 No. 1 Maret 2015
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (6921.692 KB)

Abstract

Pertumbuhan jumlah kendaraan bermotor saat ini sudah sangat pesat. Data mengenai setiap kendaraan sangatlah berguna untuk berbagai keperluan keamanan sampai analisa lalu lintas. Setiap kendaraan memiliki plat nomor sebagai tanda pengenal, dimana plat nomor dapat menunjukkan asal daerah dan juga informasi data kepemilikan. Informasi data kepemilikan biasanya terdapat pada kepolisian, data yang disimpan tersebut dapat dimanfaatkan apabila terjadi kejadian yang melibatkan suatu kendaraan seperti pencurian. Pencarian informasi secara manual akan menghabiskan waktu sehingga dengan memanfaatkan teknologi Optical Character Recognition (OCR)  pencarian data kepemilikan dapat dilakukan lebih cepat. Pada penelitian ini dibuat sebuah aplikasi pengenalan dan identifikasi plat nomor kendaraan berbasis android dengan algoritma static classifier dan adaptive classifier. Kedua algoritma tersebut pada dasarnya memiliki cara kerja yang sama, namun menggunakan data training yang berbeda. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu proses pencarian data kepemilikan plat nomor kendaraan dengan cepat dan akurat.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI PENGOLAH BAHASA ALAMI UNTUK INFO GEMPA BUMI TERKINI DENGAN SUMBER DATA PADA TWITTER @INFOBMKG Indra Indra; Mufti Mufti
Telematika MKOM Vol 6, No 1 (2014): Jurnal Telematika MKOM Vol. 6 No. 1 Maret 2014
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3676.477 KB)

Abstract

Indonesia merupakan daerah rawan gempabumi karena dilalui oleh jalur pertemuan 3 lempeng tektonik, yaitu: Lempeng Indo-Australia, lempeng Eurasia, dan lempeng Pasifik. Media sumber informasi gempabumi masih sangat sedikit baru berupa televise, website dan twitter. Sulitnya Masyarakat di Indonesia untuk mendapatkan informasi gempabumi terkini dengan menggunakan bahasa yang sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari masih terjadi hingga saat ini. Sebagian besar masyarakat di Indonesia masih mengandalkan informasi gempabumi terkini yang bersumber dari berita di televisi. Dengan adanya aplikasi yang dibuat dengan metode pengolah bahasa alami (Natural Language Processing) ini yang dirancang dengan kalimat input berupa bahasa Indonesia untuk diterjemahkan dalam Query database, diharapkan dapat memudahkan masyarakat untuk mendapatkan informasi gempabumi secara realtime dan akurat.
Co-Authors Agnes Aryasanti Agus Umar Hamdani Agus Umar Hamdani Anggi Triyani Asep Surahmat Besar Agung Martono Djati Kusdiarto Erno Kurniawan D Grace Gata, Grace Hadidtyo Wisnu Wardani Indah Dewi Murti Suyoto Juan Kalyzta Kurnia Setiawan Mauridhy Hery Purnomo Mohd Amiruddin Saddam Mufti Mufti Mufti Mufti Mufti Mufti Muhammad Ardi Willdan Nanang Wahyu Hidayat Nur Aliza Painem, Painem Rahayu, Sri Rizqi Darmawan Selfiana Halfiani Sri Hartati Suci Setiawati Surya Wedi Titing Widyastuti Wahyumi Ekawanti Wahyuni Wawan Sismadi Wiharto, Yudi Zaqi Kurniawan Zena Dwi Mentari