Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Eksplora Informatika Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Ajib Susanto
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics Social Sciences

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

Found 7 Documents
Search

 1 
APLIKASI MENGENAL AKSARA JAWA DENGAN ALGORITMA SHUFFLE RANDOM BERBASIS ANDROID UNTUK MENDUKUNG BELAJAR MANDIRI Abdussalam Abdussalam; Elkaf Rahmawan Pramudya; Muslih Muslih; Ajib Susanto; Karis Widyatmoko; Rico Rian Alvian
Dinamik Vol 26 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v26i2.8672

Abstract

Disrupsi teknologi yang besar-besaran saat ini selain berdampak positif juga berdampak negative,dampak ini terlihat terhadap anak-anak yang mempunyai kecenderungan untuk tidak peduli dengan sosial budaya. Bahasa Jawa yang memiliki Aksara Jawa salah satu yang berdampak, Aksara Jawa hanya diajarkan 1-2 jam per minggunya tingkat SD sampai SMA/sederajat, hanya membaca buku dan lermbar kerja siswa (LKS) yang menimbulkan kebosanan dan tidak menarik belajar Aksara Jawa. Penelitian ini mengusulkan aplikasi berbasis android untuk belajar Aksara Jawa untuk mendukung belajar mandiri bagi anak Sekolah Dasar (SD) pada masa pandemik saat ini dengan menyajikan materi gambar, animasi dan permainan dengan memanaatkan algoritma shuffle random. Hasil penelitian menunjukkan aplikasi mengenal Aksara Jawa ini telah memenuhi kebutuhan sebagai alat bantu belajar mandiri, mampu membuat pengajakan pada quiz yang diberikan dan hasil pengujian black box semua fitur yang ada di aplikasi berjalan sesuai fungsinya.
REKAYASA MODEL INTERNET MARKETING PADA E-SUPERMUSEUM BATIK UNTUK MENINGKATKAN PEMASARAN BATIK PRODUK UNGGULAN UKM BATIK DI JAWA TENGAH Ajib Susanto; Fikri Budiman
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2013): Information System and Application
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Supermuseum atau supermarket dan museum suatu model berbasis web yang di dalamnya terdapat kios-kios maya (e-market) yang dapat digunakan para pengrajin home industry untuk memperluas pemasaran. Umumnya para pengrajin home industry batik di Jawa Tengah dalam mempromosikan dan memasarkan produknya melalui pameran–pameran seperti Jateng Fair, brosur dan antar pemakai batik. Hal ini mengakibatkan kurang optimalnya penyampaian informasi karena promosi yang dilakukan tidak menjangkau masyarakat yang berada jauh dari lokasi galeri pameran. Tujuan dari internet marketing pada e-Supermuseum Batik adalah meningkatkan pemasaran dan penjualan batik usaha kecil dan home industry. Metode pengembangan menggunakan metode waterfall dan 8C Framework sebagai acuan  merancang antarmuka untuk mengimplementasikan model bisnis.
Implementasi E-Learning Menggunakan Edmodo bagi Guru-Guru SD Kecamatan Cawas, Klaten Ibnu Utomo Wahyu Mulyono; Eko Hari Rachmawanto; Ajib Susanto; Christy Atika Sari; De Rosal Ignatius Moses; Dwi Puji Prabowo; Dimas Irawan Ihya‘ Ulumuddin
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 3, No 1 (2020): Januari 2020
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (896.81 KB) | DOI: 10.33633/ja.v3i1.73

Abstract

Perkembangan Information and Communication Technology (ICT) atau Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) dalam beberapa dekade terakhir berjalan sangat cepat sejalan dengan perkembangan teknologi telekomunikasi, termasuk jaringan komputer. Berbagai kendala dialami guru dalam pembelajara di tingkat SD yang siswanya tergolong generasi Z yang sudah menikmati keajaiban internet, guru dituntut dapat membuat desain instruksional, penguasaan TIK sebagai sumber pembelajaran yang up to date dan juga mampu menciptakan relasi dengan orang tua. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan pembelajaran berbasis e-learning yang mampu merelasikan antara guru-siswa-orangtua dalam meningkatkan proses belajar dengan menggunakan Edmodo. Tujuan e-learning ini agar proses belajar mengajar dapat berjalan lebih efektif dan melibatkan semua pihak terutama guru-siswa-orangtua dan pihak sekolah. Hasil dari pelatihan e-learning dengan Edmodo ini yaitu guru mampu menyajikan materi yang sudah dibuat baik slide, video dan text yang nantinya siswa dan orangtua dapat terlibat, pemberian tugas juga dapat dilakukan secara online sehingga efektifitas proses belajar mengajar sebagai suplemen belajar di kelas dapat dilakukan dengan baik.
Implementasi RESTful Web Service untuk Sistem Penghitungan Suara Secara Cepat pada Pilkada Fakhriyan Nur Rofiq; Ajib Susanto
Jurnal Eksplora Informatika Vol 6 No 2 (2017): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (376.639 KB)

Abstract

Salah satu bentuk demokrasi yang ada di Indonesia adalah pemilihan kepala daerah, atau biasa disebut pilkada, yang dilakukan untuk menentukan kepala daerah dan wakil kepala daerah yang baru.Dalam menghitung hasil perolehan suara, KPUD sebagai penyelenggara mengikuti tahapan-tahapan yang harus dilakukan sesuai dengan prosedur yang telah ditentukan oleh undang-undang yang berlaku di Indonesia, metode ini dinamakan perhitungan riil.Hasil perolehan suara dari metode inilah yang digunakan oleh penyelenggara pemilihan umum untuk menentukan hasil pilkada.Metode perhitungan riil membutuhkan waktu pengumpulan data yang lama.Dengan memanfaatkan teknologi yang ada saat ini, proses pengumpulan data hasil perolehan suara bisa dilakukan dengan lebih cepat. Penerapan teknologi RESTful webservice pada pengembangan sistem Real-Quick Count rekapitulasi pilkada diharapkan bisa membantu pihak penyelenggara pemilihan dalam proses pengumpulan data hasil pilkada, serta bisa memenuhi kebutuhan masyarakat dalam mendapatkan informasi terkini mengenai perkembangan proses pemilihan kepala daerah yang sedang berlangsung. Sistem ini menggunakan perangkat berbasis android sebagai sarana untuk mengirimkan data hasil perolehan suara langsung ke server penyimpanan data. Dengan menerapkan enkripsi data perolehan suara dan beberapa tahap validasi, informasi hasil perolehan suara yang didapatkan melalui proses ini diharapkan bisa lebih akurat dan bisa dipertanggungjawabkan.
Implementasi Metode K-Means dan Naïve Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Pemilihan Presiden (Pilpres) 2019 Imam Kurniawan; Ajib Susanto
Jurnal Eksplora Informatika Vol 9 No 1 (2019): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (631.246 KB) | DOI: 10.30864/eksplora.v9i1.237

Abstract

Pemilihan umum presiden yang diselenggarakan setiap lima tahun sekali merupakan momen yang penting untuk mewujudkan demokrasi dalam Negara Kesatuan Republik Indonesia. Penyampaian dukungan dilakukan baik tim sukses, buser maupun pendukung untuk mencitrakan positif calon masing-masing. Berbagai media digunakan salah satunya adalah Twitter, masyarakat menyampaikan komentar positif dan negatif bahkan cenderung “kampanye hitam” dan hoax sebelum pemilu dilaksanakan maupun saat pemilu sedang berlangsung mengenai pemilu yang diadakan, komentar di Twitter saat ini belum dapat ditentukan lebih ke arah positif atau negatif, oleh karena itu perlu dilakukan analisis sentimen untuk mengetahui kecenderungan opini masyarakat terhadap pemilu. Tujuan dari penelitian ini memperoleh analisis dokumen text untuk mendapatkan sentimen positif atau negatif. Metode yang digunakan K-Means untuk melakukan klastering pada data latih dan Naive Bayes classifier untuk mengklasifikasi pada data testing. Hasil dari pembobotan ini berupa sentimen positif dan negatif. Data diambil dari Twitter mengenai pemilu presiden 2019 sebanyak 500 data tweet. Dari hasil pengujian 100 dan 150 data uji diperoleh akurasi rata-rata 93.35% dan error rate sebesar 6.66%.
Javanese Character Recognition Based on K-Nearest Neighbor and Linear Binary Pattern Features Ajib Susanto; Ibnu Utomo Wahyu Mulyono; Christy Atika Sari; Eko Hari Rachmawanto; Rabei Raad Ali
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol. 7, No. 3, August 2022
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v7i3.1491

Abstract

Javanese script (Hanacaraka) is one of the cultures owned by Indonesia. Javanese script is found in temples, inscriptions, cultural and prehistoric sites, ancient Javanese manuscripts, Gulden series banknotes, street signage, and palace documents. Javanese script has a form with an article, and the use of reading above the script is a factor that affects the character detection process. Punctuation marks, clothing, Swara script, vowels, and consonants are parts of the script that are often found in Javanetest scripts. Preserving Javanese script in the digital era, of course, must use technology that can support the digitization of Javanese script through the script detection process. The concept of script image is the image of Javanese script in ancient manuscripts. The process of character detection using certain techniques can be carried out to extract characters so that they can be read. Detection of Javanese characters can be found by finding a testing image. Here, we had been used 10 words images consisting of 3 to 5 syllables with the vowel aiu. Dataset process by Linear Binary Pattern (LBP) feature extraction, which is used to characterize images and describe image textures locally. LBP has been used in r=4 and preprocessing is also done by thresholding with d=0.3. This process can be done using the K-Nearest Neighbor algorithm. In 10 datasets of Javanese script words, an average accuracy value of 90.5% was obtained. The accuracy value of 100% is the highest and 50% is the lowest.
Perbandingan Klasifikasi Jenis Apel Berkulit Merah Menggunakan Algoritma Linear Discriminant Analysis dan K-Nearest Neighbor Ajib Susanto; Ibnu Utomo Wahyu Mulyono
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (391.482 KB)

Abstract

Buah apel merupakan salah satu buah yangmempunyai rasa dominan manis segar dan memiliki vitamin Ctinggi. Apel dibudidayakan untuk tujuan konsumsi, obat maupunindustri. Dalam industry, apel digunakan sebagai bahan bakupembuatan berbagai macam bentuk makanan dan minumanmisalnya sirup, jenang, wingko, dodol, manisan, asinan, keripik,dan sari apel. Jenis apel yang beragam dan kebutuhan waktupendistribusian berdasarkan jenis apel memerlukan banyakwaktu dan berhubungan dengan kemampuan mata manusiadalam proses sorting manual. Kebutuhan teknologi seperticomputer vision melalui teknik pengolahan citra dapatdiimplementasikan untuk proses sorting khususnya klasifikasijenis apel. Dalam penelitian ini, digunakan apel dengan kulitberwarna merah sebagai dataset. Kesamaan warna kulit danbentuk apel yang hampir sama, menjadi salah satu isu pentinguntuk proses klasifikasi citra. K Nearest Neighbor (KNN) danLinear Discriminant Analysis (LDA) dipilih karena kemampuanklasifikasi citra dengan dataset kecil. Dalam penelitian ini telahdilakukan proses perbandingan hasil akurasi antara KNN danLDA berdasarkan 400 dataset yang berasal dari 8 jenis apelmerah antara lain Cameo, Honeycrips, Pink Lady, Red Delicious,Royal Gala, Macintosh, Empire, Fuji. KNN dan LDA tanpamenggunakan ekstraksi fitur GLCM menghasilkan akurasi yanghampir sama yaitu 99,25% dan 99% sedangkan apabila tidakmenggunakan fitur ekstraksi apapun dihasilkan akurasi 99,25%dan 99%. Dengan demikian diketahui bahwa KNN menghasilkanakurasi lebih tinggi dibanding PCA, meskipun hanya terdapatsedikit selisih akurasi.
Co-Authors Abdussalam Abdussalam Christy Atika Sari Christy Atika Sari De Rosal Ignatius Moses Dimas Irawan Ihya‘ Ulumuddin Dwi Puji Prabowo Eko Hari Rachmawanto Eko Hari Rachmawanto Elkaf Rahmawan Pramudya Fakhriyan Nur Rofiq Fikri Budiman Ibnu Utomo Wahyu Mulyono Ibnu Utomo Wahyu Mulyono Ibnu Utomo Wahyu Mulyono Imam Kurniawan Muslih Muslih Rabei Raad Ali Rico Rian Alvian Widyatmoko Karis