Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.376
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatik : Jurnal Ilmu Komputer JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik
Noor Falih
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta
Computer Science & IT Education

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
SISTEM KEHADIRAN MAHASISWA MENGGUNAKAN QR CODE BERBASIS RESTFUL API Noor Falih; Sarika Sarika
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 3 No. 2 (2020): JIRE Nopember 2020
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v3i2.283

Abstract

Pada umumnya Sistem kehadiran yang ada pada universitas dan instansi menggunakan kartu identitas, finger print atau dilakukan secara manual. Cara tersebut masih ditemukan banyak kekurangan seperti pemalsuan tanda tangan, kehilangan id card, biaya yang tidak sedikit ketika mengantri yang dapat membuang banyak waktu. Dalam penelitian ini sebuah Sistem Kehadiran Online Berbasis Quick Response (QR) Codedengan arsitektur Representational State Transfer(REST) dikembangkan yang menghasilkan dua aplikasi, yaitu aplikasi berbasis web dan mobile, sehingga mahasiswa dapat melakukan presensi kehadiran secara jauh lebih praktis dan efisien dengan gadget yang dimiliki, selain itu dosen dapat memantau data dan grafik kehadiran mahasiswa pada aplikasi berbasis web. Sistem Kehadiran Online dikembangkan menggunakan arsitektur REST karena arsitektur tersebut bersifat bahasa dan platform agnostic, sehingga dapat digunakan oleh banyak bahasa pemroggraman dan banyak platform, dan arsitektur REST memiliki desain dan filosofi lebih dekat dengan web, yaitu menggunakan protokol HTTP, dan HTTP ada dimana-mana.
GUESTBOOK SYSTEM FOR LABORATORY SECRETARIAT DURING COVID-19 PANDEMIC Noor Falih; Sarika Sarika; Artika Arista
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 6, No 2 (2021)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v6i2.2120

Abstract

“Go Green Campus” is a university program that requires all elements on campus to minimize the use and waste of paper and plastic. This encourages the transition from paper data collection to digitizing data storage to computer media. The Guest Book web application for Secretariat Lab of Faculty of Computer Science (FIK) Universitas Pembangunan Nasional Veterans Jakarta (UPNVJ) is a website-based software to facilitate the process of collecting visitor’s data who visit the FIK lab secretariat room. This application can replace the previous conventional guestbook to digital. The application built using the waterfall method and using the PHP programming language with the Laravel framework and MySQL database running on a local server. The Guestbook Web-based system for the Secretariat of the Laboratory of the FIK, UPNVJ can gather student’s data who visit the FIK lab secretariat room and the information can be downloaded in pdf and excel form. This web application also provides features such as covid-19 self-screening survey, news information, critics and suggestions, and the activity log list. The system that has been developed has also passed the security aspect test, reliability aspect test, portability aspect test, usage aspect test and is able to carry out the designed process.
Analisa Kebutuhan E-commerce untuk UKM Menggunakan Goal-Oriented Requirement Engineering (GORE) Noor Falih
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 15, No 1 (2019): April 2019
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1372.346 KB) | DOI: 10.52958/iftk.v15i1.1064

Abstract

Rekayasa kebutuhan berorientasi pada tujuan memberikan mekanisme yang sesuai untuk memahami kebutuhan aplikasi e-commerce yang diinginkan oleh pelanggan, yaitu UKM dan pembina UKM. KAOS adalah salah satu teknik pemodelan berorientasi pada tujuan yang menghasilkan kebutuhan yang lebih spesifik dan lebih mudah ditelusuri. Salah satu faktor yang menyebabkan e-commerce ditinggalakan oleh penjual dalam hal ini UKM, adalah tidak adanya akses pembiayaan dan pembinaan (seperti pendampingan/pelatihan, monitoring dan penilaian perbaikan) karena pembiayaan dan pembinaan adalah salah satu faktor kunci kesuksesan dan kegagalan suatu UKM. Penelitian ini membahas tentang model kebutuhan perangkat lunak e-commerce yang sesuai untuk UKM. Pembuatan model diawali dengan melakukan studi literature dan wawancara dengan UKM Center Universitas Universal sehingga menghasilkan tujuan (Goal) yang masih umum. Tujuan tersebut kemudian diturunkan menjadi beberapa sub-tujuan menggunakan pemodelan KAOS sehingga menghasilkan kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pemodelan kebutuhan dengan menggunakaan KAOS dapat digunakan dalam memodelkan kebutuhan untuk aplikasi e-commerce yang sesuai dengan tujuan UKM dengan menghasilkan kebutuhan yang valid.
Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi Citra Belimbing Berdasarkan Fitur Warna Duwen Imantata Muhammad; Ermatita Ermatita; Noor Falih
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2021): April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v17i1.2132

Abstract

Masih banyak yang belum mengetahui pasti tingkat kematangan buah. Akibatnya penjual maupun pembeli menjadi sulit untuk memperkirakan tingkat kematangan buah tersebut, khusunya buah belimbing. Berawal dari masalah tersebut dibutuhkan suatu sistem yang dapat membedakan tingkat kematangan dari buah. Berdasarkan hal tersebut tujuan penelitian ini dilakukan guna mengidentifikasi tingkat kematangan buah belimbing berdasarkan citra dengan algoritma K-Nearest Neighbor dan ekstraksi ciri Hue saturation Value (HSV) dengan menggunakan program Matlab guna membantu proses pengolahan citra digital. Dengan menggunakan algoritma KNN didapatkan akurasi sebesar 93.33% pada percobaan dengan menggunakan nilai K=7.
Pemanfaatan Pengolahan Citra dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor pada Citra Telur Ayam Mochamad Aryo Aji Kurniawan; Ermatita Ermatita; Noor Falih
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 16, No 3 (2020): Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v16i3.2131

Abstract

Telur dapat dikategorikan menjadi dua dalam proses penetasan yaitu telur fertil (subur) dan telur infertil (gabuk). Pemeriksaan kesuburan (fertilitas) telur dapat dilakukan dengan meneropong telur itu sendiri biasa disebut dengan candling, dengan cara mendekatkan telur ke sumber cahaya agar dapat menembus cangkang telur. Proses identifikasi seringkali dilakukan dengan proses manual oleh para peternak telur sehingga akan lebih membutuhkan kejelian dalam melakukan hal tersebut dan memperbesar kemungkinan salah dalam mengidentifikasinya. Berdasarkan hal tersebut tujuan penelitian ini dilakukan guna mengidentifikasi telur ayam fertil dan telur ayam infertil dengan mengekstrasi ciri warna pada telur tersebut menggunakan metode Hue saturation Values (HSV) dan menggunakan klasifikasi menggunakan Algoritma K-Nearst Neighbor (KNN) guna untuk membantu proses pengolahan citra digital. Dengan metode K-NN didapatkan akurasi sebesar 100% pada percobaan K=1.
Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Warga Jakarta Terhadap Sarika Afrizal; Helena Nurramdhani Irmanda; Noor Falih; Ika Nurlaili Isnainiyah
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 15, No 3 (2019): Desember 2019
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1671.8 KB) | DOI: 10.52958/iftk.v15i3.1454

Abstract

Kegiatan riset ini bertujuan untuk menganalisis animo masyarakat Indonesia khususnya warga Jakarta atas munculnya transportasi massa umum MRT yang di resmikan oleh Pemerintah di bulan Maret 2019. Tahapan penelitian diawali proses crawling tweet dengan menggunakan tweetscrapper dari python. Kemudian dilakukan Preprocessing sehingga didapatkan data tweet yang siap untuk diproses pada pemisahan data yaitu data training dan data testing. Data training dilakukan proses pembobotan dengan TF-IDF, dan proses pembelajaran dengan naive bayes. Proses ini disebut dengan proses training yang bertujuan untuk menghasilkan model klasfikasi. Model klasifikasi digunakan untuk data testing melakukan proses klasifikasi yang menghasilkan label sentimen (positif/negatif). Proses ini dinamakan dengan proses testing. Hasil testing akan dilakukan perhitungan akurasi dari model yang sudah dibuat. Luaran dari penelitian ini berupa analisis sentimen animo warga Jakarta pada media sosial Twitter terhadap kehadiran layanan transportasi publik MRT, dan akurasi yang dihasilkan oleh metode naïve bayes yang diimplementasikan pada analisis sentimen
Model Pengamanan Berkas Menggunakan Kriptografi Asimetris RSA Dan Algoritma Kompresi PPM Pada File Curriculum Vitae (CV) Siti Annisa; Henki Bayu Seta; Noor Falih
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18, No 2 (2022): Agustus 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i2.4669

Abstract

Model pengamanan berkas adalah suatu model yang mengimplementasikan satu atau lebih algoritma keamanan untuk melindungi keamanan berkas. Sudah banyak penelitian yang mengusung model pengamanan berkas. Namun, berdasarkan penelitian sebelumnya, model pengamanan berkas masih dapat dikembangkan. Peneliti mengusung model pengamanan berkas baru menggunakan kriptografi asimetris RSA dan algoritma kompresi PPM. Kriptografi asimetri RSA dipilih karena kuatnya algoritma dalam mengamankan berkas. Algoritma kompresi PPM dipilih sebagai penyokong kelemahan RSA dengan mengurangi besarnya ukuran file ciphertext yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur performa dari model pengamanan berkas menggunakan kriptografi asimetris RSA dan algoritma kompresi PPM dari segi keamanan, waktu, dan ukuran berkas yang dihasilkan. Dari 5 berkas CV yang digunakan didapat hasil waktu komputasi sebesar 0,37 detik dengan rasio kompresi sebesar 70,7611 %. Dengan demikian hasil dari model yang menggunakan RSA dan PPM memiliki hasil rasio kompresi yang lebih baik dibandingkan model pengamanan berkas terhadulu yang menggunakan Blowfish dan LZW.
Co-Authors Arista, Artika Duwen Imantata Muhammad Ermatita Ermatita Ermatita Ermatita Helena Nurramdhani Irmanda Henki Bayu Seta Ika Nurlaili Isnainiyah Mochamad Aryo Aji Kurniawan Sarika Afrizal Sarika Sarika Siti Annisa