Articles
<![CDATA[Implementasi Metode Naive Bayes Pada Pengenalan Tulisan Tangan Lontara ]]>
<![CDATA[Iriani Indah Saputri]]>;
<![CDATA[Purnawansyah Purnawansyah]]>;
<![CDATA[Herman Herman]]>
<![CDATA[ Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Vol 2, No 3 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/busiti.v2i3.845
<![CDATA[Istilah lontara terdapat dua pengertian yaitu sebagai suatu sejarah dan ilmu pengetahuan dan pengertian yang kedua adalah menjelaskan bahwa Lontara sebagai tulisan (aksara). Aksara lontara memiliki karakter tersendiri yang membedakan dengan karakter huruf latin ataupun karakter huruf lainnya sehingga membuat aksara lontara tidak mudah untuk dikenali, dengan melakukan pengenalan terhadap aksara lontara dapat dengan mudah dikenali. Untuk itu pada penelitian ini dilakukan pengenalan citra lontara dengan menggunakan metode naïve bayes dengan menggunakan metode geometric moment invariant sebagai ekstraksi fitur. Tahapan pada penelitian ini dimulai dengan menyediakan data latih dan data uji, data tersebut dalam bentuk citra tulis tangan yang diperoleh dari beberapa responden, tahap selanjutnya yaitu pre-processing pada tahap ono mengubah citra RGB menjadi citra grayscale, mengubah citra grayscale menjadi citra biner dan melakukan thresholding serta melakukan ekstraksi fitur dengan menggunakan Geometric Moment Invariant. Tahap terakhir yaitu melakukan pengenalan menggunakan naïve bayes dengan menggunakan 4 kernel yaitu Box (Uniform), Epanechnikov, dan Normal (Gaussian), Triangle (Triangular). Hasil dari penelitian ini yaitu menganalisis akurasi dari metode Naive Bayes dalam pengenalan citra aksara lontara dan menghasilkan akurasi terbaik sebesar 13.0435%.]]>
<![CDATA[Perncangan Aplikasi Ujian Sertifikasi MTA Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Muhammad Fauzan Abdillah Rasyid]]>;
<![CDATA[Ramdan Satra]]>;
<![CDATA[Herman Herman]]>
<![CDATA[ Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 1, No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (563.662 KB)
|
DOI: 10.33096/busiti.v1i2.606
<![CDATA[Saat ini Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muslim Indonesia tengah mengadakan ujian sertifikasi kompetensi keahlian yang bekerja sama dengan Microsoft. Dengan adanya kerjasama tersebut maka mahasiswa dapat mendapatkan sertifikat keahlian dengan mengikuti ujian sertifikasi. Namun saat ini ujian sertifikasi MTA masih berbayar sehingga mahasiswa kesulitan untuk melakukan latih uji soal dengan ujian sertifikasi dari Microsoft tersebut. Berangkat dari permasahan tersebut maka tujuan dari penelitian ini yaitu adanya sebuah perangkat lunak sebagai wadah simulasi ujian sertifikasi dengan membuat aplikasi simulasi ujian sertifikasi MTA berbasis web guna untuk membantu mahasiswa dalam persiapan ujian sertifikasi. Dalam melakukan penelitian ini, jenis penelitian yang digunakan yaitu menggunakan metode Waterfall dan bentuk pengujiaannya menggunakan metode Blackbox Testing. Hasil dari penelitian ini yaitu adanya sebuah aplikasi ujian simulasi sertifikasi MTA berbasis web yang dapat digunakan mahasiswa sebagai latihan ujian simulasi MTA dengan jenis soal yang hampir sama. Kesimpulan dari penelitian ini adalah dapat memudahkan mahasiswa untuk melakukan persiapan dalam ujian sertifikasi]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN APLIKASI ABSENSI ONLINE BERBASIS FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN PLATFORM ANDROID ]]>
<![CDATA[Muliyadi B]]>;
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Herman Herman]]>
<![CDATA[ Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/busiti.v3i1.949
<![CDATA[Pendidikan sangatlah penting bagi kemajuan bangsa. Dalam proses pembelajaran secara Online pada saat musim pandemi ini, dosen pasti akan sulit untuk mendata setiap Mahasiswa yang hadir. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi, yang mana nantinya, dosen tidak repot lagi melakukan absensi secara manual, dan Mahasiswa dapat dengan mudah absensi dengan cara scan wajah atau Face Recognition, agar absensi dapat dilakukan secara jujur.Eigenface adalah salah satu algoritma pengenalan pola wajah yang berdasarkan pada Principle Component Analysis (PCA). Dalam metode Eigenface, decoding dilakukan dengan menghitung Eigenvector kemudian direpresentasikan dalam sebuah matriks yang berukuran besar. Setiap wajah sipresentasikan dalam kombinasi linear Eigenface.Berdasarkan hasil uji coba sistem yang telah dibuat maka dapat disimpulkan bahwa Aplikasi Absensi mampu melakukan proses absensi secara realtime dengan mendeteksi wajah melalui metode pengenalan wajah yaitu Eigenface PCA (Principle Component Analysis) dengan tingkat total akurasi keseluruhan dari Segi Pencahayaan adalah 75% dan Total Akurasi keseluruhan dari segi posisi Wajah adalah 33,34% .]]>
<![CDATA[Pemanfaatan Teknologi Informasi Dalam Pengelolaan Dokumen Persuratan Pada Desa Bontokassi Kecamatan Parangloe Kabupaten Gowa ]]>
<![CDATA[Herman Herman]]>;
<![CDATA[Fitriani Umar]]>;
<![CDATA[Fery Setyo Aji]]>;
<![CDATA[Muh Alim Abdi]]>
<![CDATA[ Ilmu Komputer untuk Masyarakat Vol 1, No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (169.083 KB)
|
DOI: 10.33096/ilkomas.v1i2.778
<![CDATA[Berdasarkan UU No. 6 tahun 2014 pasal 86 dijelaskan antara lain bahwa Desa berhak mendapatkan akses informasi melalui sistem informasi Desa yang dikembangkan oleh Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota, Pemerintah dan Pemerintah Daerah wajib mengembangkan sistem informasi Desa dan pembangunan Kawasan Perdesaan yang meliputi data Desa, data Pembangunan Desa, Kawasan Perdesaan, serta informasi lain yang berkaitan dengan Pembangunan Desa dan pembangunan Kawasan Perdesaan. Hal ini menjadi tanggung jawab bersama dari semua pihak baik lembaga pendidikan, instansi pemerintah/swasta maupun pemerintah itu sendiri. Mitra dalam usulan pengabdian ini ada yaitu Desa Bontokassi yang merupakan salah satu desa yang terletak di Kecamatan Parangloe, Kabupaten Gowa, Propinsi Sulawesi Selatan. Pengelolaan dokumen persuratan yang terjadi di desa Bontokassi belum dilakukan secara optimal. Pengelolaan dokumen persuratan belum dilaksanakan secara maksimal, dimana persuratan masih dikelola secara konvensional menggunakan buku besar. Solusi yang diberikan adalah penggunaan aplikasi pengelolaan dokumen persuratan, dalam hal ini persuratan dan pengarsipannya. Aplikasi tersebut dapat diimplementasikan secara online maupun offline. Tim pengabdi melakukan pelatihan penggunaan aplikasi kepada staff desa secara online dan tatap muka dengan tetap menerapkan protokol kesehatan.]]>
<![CDATA[Aplikasi Helpdesk Dengan Pendekatan Knowledge Management System Menggunakan Framework Codeigniter Dan Notifikasi Telegram ]]>
<![CDATA[Shidiq Arif Siwiantoko]]>;
<![CDATA[Herman Herman]]>;
<![CDATA[Huzain Azis]]>
<![CDATA[ Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/busiti.v3i2.1119
<![CDATA[Pengadilan Tinggi Makassar membawahi 27 satuan kerja Pengadilan Negeri sehingga bagian Teknologi Informasi Pengadilan Tinggi tidak hanya menanggani permasalahan di Pengadilan Tinggi saja tetapi juga permasalahan pada Pengadilan Negeri. Bagian Teknologi Informasi Pengadilan Tinggi Makassar belum memiliki suatu aplikasi yang dapat digunakan sebagai media untuk melaporkan masalah terkait aplikasi, server serta kendala teknis yang berhubungan dengan teknologi informasi serta belum ada basis knowledge yang berkaitan dengan teknologi informasi. Untuk saat ini jika terjadi permasalah yang tidak dapat diselesaikan pada satuan kerja Pengadilan Negeri maka bagian teknologi informasi Pengadilan Negeri akan menghubungi bagian teknologi informasi Pengadilan Tinggi Makassar melalui media whatsapp atau telephone untuk melaporkan permasalah dan meminta bantuan untuk diperbaiki. Hal itu membuat permasalah yang ada tidak terdokumentasikan dengan baik serta sulit untuk dilakukan monitoring dan pelaporan. Berangkat dari permasalahan yang ada maka penulis tertarik untuk membuat sebuah aplikasi helpdesk yang dapat menjadi solusi dari permasalah yang ada. Aplikasi ini akan dibangun dalam bentuk web dengan menggunakan Framework Codeigniter versi 3.1.10 yang akan diintegrasikan dengan aplikasi telegram. Metode yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini yaitu dengan menggunakan metode Extreme Programming yang termasuk kedalam Agile Methods.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Regresi Linear Pada Prediksi Penawaran dan Permintaan Obat Studi Kasus Aplikasi Point Of Sales ]]>
<![CDATA[Andi Muhammad Adnan Rusdy]]>;
<![CDATA[Purnawansyah Purnawansyah]]>;
<![CDATA[Herman Herman]]>
<![CDATA[ Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/busiti.v3i2.1130
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi terhadap permintaan obat berdasarkan data penawaran obat pada apotek melalui media aplikasi Point of Sales menggunakan metode Regresi Linier. Metode Regresi Linier merupakan salah satu pendekatan statistik yang menggambarkan hubungan antara dua variabel atau lebih melalui sebuah garis lurus untuk memprediksi kemungkinan di masa depan. Dalam penelitian ini digunakan dua variabel yaitu variabel penawaran yang merupakan variabel bebas (independen) dan variabel permintaan yang merupakan variabel terikat (dependen). Metode Regresi Linier ini digunakan sebagai pendekatan forecasting atau prediksi objek terkait dengan pengukuran performansi menggunakan Mean Square Error, Root Mean Square Error serta Mean Absolute Percentage Error. Data yang digunakan dalam proses prediksi ini adalah data transaksi pada apotek yang meliputi data penjualan dan data ketersediaan obat pada warehouse apotek. Data transaksi yang digunakan sebagai data sampel merupakan data transaksi apotek dalam kurun waktu 3 bulan mulai dari Januari hingga Maret 2021. Hasil penelitian ini menunjukkan pendekatan metode Regresi Linier berada pada nilai optimum. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan pendekatan Mean Absolute Percentage Error, Mean Squre Error dan Root Mean Square Error dan masing-masing menunjukkan hasil sebesar 4.914%, 1.065 dan 1.032 Sehingga prediksi penawaran dan permintaan obat menggunakan aplikasi Point of Sales dengan pendekatan algoritma Regresi Linier dapat diterapkan pada studi kasus penelitian ini.]]>
<![CDATA[PENGEMBANGAN ANTARMUKA APLIKASI MENGGUNAKAN PRINSIP GENERAL DATA PROTECTION REGULATION ]]>
<![CDATA[Poetri Lestari Lokapitasari Belluano]]>;
<![CDATA[Herman Herman]]>;
<![CDATA[Benny Leonard Enrico Panggabean]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 11, No 1 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v11i1.400.59-66
<![CDATA[General Data Protection Regulations (GDRP) regulation which is used to substantiate or individual data protection. the principle of gdpr is transparency where the application users have the right to make changes and access to personal data. so, companies are asked to be transparent about the reasons for collecting the data and the purpose of the data usage. GDPR has purpose to develop personal data protection and user privacy data by managing update data in the form of real-time notification. the method is used for Convention over Configuration paradigm. Prototyping model is used to describe application system workflow using graphics, DBMS management (using PostgreSQL). In Conclusion, prototype web application information system which applies data protection information using the principle of GDRP at user by managing data information updates in the form of real-time notification.]]>
<![CDATA[Perbandingan Efisiensi Algoritma Sorting dalam Penggunaan Bandwidth ]]>
<![CDATA[Desi Anggreani]]>;
<![CDATA[Aji Prasetya Wibawa]]>;
<![CDATA[Purnawansyah Purnawansyah]]>;
<![CDATA[Herman Herman]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 12, No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v12i2.538.96-103
<![CDATA[The most used algorithm is the sorting algorithm. There have been many popping sorting algorithms that can be used, in this study researchers took three sorting algorithms namely Insertion Sort, Selection Sort, and Merge Sort. As for this study will analyze the comparison of execution time and memory usage by considering the number of enter data of each algorithm used. The data used in this study is ukhuwah NET network bandwidth usage data connected in the Faculty of Computer Science in the form of double data types. After implementing and analyzing in terms of execution time merge sort algorithm has a faster execution time in sorting data with an average execution time value of 108.593777 ms on the 3000 data count. While in the same amount of data for the most execution time is the Selection Sort algorithm with a large execution time of 144.498144 ms, in terms of memory usage with the amount of data3000 Merge Sort Algorithm has the highest memory usage compared to the other two algorithms which is 21,444 MB while the other two algorithms have a succession of memory usage of 20,837 MB and 20,325MB.]]>
<![CDATA[Pengenalan Angka Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan ]]>
<![CDATA[Herman Herman]]>;
<![CDATA[Lukman Syafie]]>;
<![CDATA[Dolly Indra]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 10, No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v10i2.317.201-206
<![CDATA[Current technological developments spur the application of pattern recognition in various fields, such as the introduction of signature patterns, fingerprints, faces, and handwriting. Human handwriting has differences between one another and often handwriting is difficult to read or difficult to recognize and this can hamper daily activities, such as transaction activities that require handwriting. Even one of the biometric features of everyone is handwriting. One method that can be used to recognize handwriting patterns in the field of computer science is artificial neural networks (ANN) with the learning algorithm is backpropagation. Artificial neural networks are able to recognize something based on the past. This means that past data will be studied so as to be able to make decisions on new data. To recognize handwriting patterns using artificial neural networks, the characteristics of handwritten objects are extracted using an invariant moment. The results of training using artificial neural networks indicate that the correlation coefficient value is obtained on the number of hidden layer neurons by 30. The highest correlation coefficient value is 0.61382. The test results on the test data obtained an accuracy rate of 11.67% of the total test data.]]>
