Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

p-Index From 2019 - 2024

0.882

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Rekursif: Jurnal Informatika Jurnal Pseudocode Jurnal Teknologi Informasi Cyberku Abdi Reksa

Desi Andreswari

Unknown Affiliation

Author-ID : 3265480

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Social Sciences

Published : 18 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

Identifikasi pola iris mata menggunakan metode support vector machine dengan ekstraksi ciri hue saturation value (hsv) histogram, gabor filter dan wavelet transform Arie Pramana Herman Putra; Endina Putri Purwandari; Desi Andreswari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 8, No 1 (2020): Volume 8 Nomor 1 Maret 2020
Publisher : Universitas Bengkulu

Mengidentifikasi pola citra iris mata dengan metode support vector machine dengan ekstraksi ciri hsv histogram, gabor filter dan wavelet transform

Implementasi Metode CBR (Case Based Reasoning) Dalam Pemilihan Pestisida Terhadap Hama Padi Sawah Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) (Studi Kasus Kabupaten Seluma) Tiara Eka Putri; Desi Andreswari; Rusdi Efendi
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 4, No 1 (2016): Volume 4 Nomor 1 Maret 2016
Publisher : Universitas Bengkulu

Abstrak: Padi sawah sangat rentan diserang oleh hama. Ada bermacam jenis hama yang dapat menyerang padi. Tiap serangan memiliki gejala yang berbeda dan tentunya akan menggunakan penanganan pestisida yang berbeda-beda pula, sehingga dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan dalam memilih pestisida yang tepat. Sistem pendukung keputusan yang dibangun menggunakan metode Case Based Reasoning dan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk menghitung besar similarity antara kasus training dengan kasus baru. Jika nilai similarity semakin mendekati angka 1 maka semakin besar juga kemungkinan kasus baru tersebut sama dengan kasus training.Minimal similarityadalah 0.7, jika kurang dari 0.7 maka akan disimpan sebagai kasus baru pada database. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfall dan Unified Modeling Language (UML) sebagai perancangan sistem. Hasil dari konsultasi berupa perankingan nilai similaritydimulai dari nilai tertinggi ke nilai terendah. Berdasarkan hasil pengujian sitem, didapatkan tingkat akurasi sebesar 100% untuk validasi dan 95.83% untuk verifikasi.Kata Kunci: Sistem pendukung keputusan, hama padi sawah, pestisida padi, Case Based Reasoning, Algoritma K-Nearest Neighbor, PHP MySQL

Implementasi Case Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Berdasarkan Gejala Klinis dan Hasil Pemeriksaan Hematologi dengan Probabilitas Bayes azizi satria bararah; Ernawati Ernawati; Desi Andreswari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 5, No 1 (2017): Volume 5 Nomor 1 Maret 2017
Publisher : Universitas Bengkulu

Pemeriksaan hematologi adalah pemeriksaan yang dilakukan untuk mengetahui keadaan darah dan komponen-komponennya. Darah terdiri dari bagian padat yaitu sel darah merah (eritrosit), sel darah putih (leukosit), trombosit dan bagian cairan yang berwarna kekuningan yang disebut plasma.Pada penelitian ini, penulis bermaksud untuk merancang suatu program aplikasi CBR berbasis android yang mampu membantu para ahli dalam mendiagnosa akan kemungkinan seorang pasien menderita penyakit melalui hasil pemeriksaan hematologi beserta cara pengobatannya. Aplikasi atau sistem ini menggunakan metode probabilitas bayes dengan bahasa pemrograman java pada android studio. Data yang digunakan diambil dari RSUD Rejang Lebong. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, aplikasi yang berbasis android menggunakan metode probabilitas bayes ini mampu mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala klinis dan hasil pemeriksaan hematologi dengan baik. Rata-rata akurasi sistem dalam mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala klinis dan hasil pemeriksaan hematologi dalam berbagai kondisi bernilai sekitar 92,244860433 % dan tingkat akurasi tertinggi mencapai 96,66666667 %. Nilai tersebut dinilai cukup memuaskan karena mampu mencapai rata-rata kemampuan dokter dalam mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala klinis dan hasil pemeriksaan hematologi.Kata kunci : Hematologi, Android Studio, Case Based Reasoning, Probabilitas Bayes

Aplikasi Peningkatan Resolusi Citra Motif Batik Menggunakan Metode Interpolasi Spline Kuadratik (Studi Kasus: Citra Motif Batik Besurek Kota Bengkulu) Dike Bayu Magfira; Ernawati Ernawati; Desi Andreswari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 3, No 2 (2015): Volume 3 Nomor 2 November 2015
Publisher : Universitas Bengkulu

Dibutuhkan biaya yang besar untuk memperoleh citra berkualitas tinggi, misalnya untuk memperoleh gambar berkualitas tinggi diperlukan kamera berkualitas tinggi yang mahal seperti DSLR. Oleh karena itu diperlukan aplikasi peningkatan resolusi citra untuk menekan biaya yang tinggi dalam memperoleh citra yang baik. Aplikasi yang dibangun menggunakan metode Interpolasi Spline Kuadratik. Cara kerja aplikasi adalah dengan memasukkan citra (input) ke aplikasi, citra ini kemudian diproses untuk memperoleh hasil yang dapat merepresentasikan citra yang lebih detail dengan meningkatkan resolusi citra asli. Hasil peningkatan resolusi citra masukan dapat diukur dengan parameter Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), semakin besar nilai PSNR yang dihasilkan maka lebih baik citra yang dihasilkan. Pengukuran dapat dilakukan dengan membandingkan dengan nilai Mean Square Error (MSE) dari citra yang diproses dengan hasil PSNR. Citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra motif batik besurek kota Bengkulu dengan jenis citra warna. Aplikasi ini dibangun dengan MatLab R2011a. Sedangkan metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall dan Data Flow Diagram (DFD) sebagai perancangan sistem. Pada penelitian ini citra yang diuji coba berukuran 300 x 300, 250 x 250, 225 x 225 pixel. Citra yang digunakan diambil dari hasil cropping, citra hasil perputaran 90°dengan jarak camera keobjek kurang lebih 30 Cm, citra hasil camera VGA, data base dari penelitian sebelumnya, hasil download dari internet, hasil scanner yang telah dicropping dan citra yang diambil dari jarak yang lebih dari 4 meter. Nilai PSNR yang diperoleh dari aplikasi ini dimulai dari kisaran angka 10,03 keatas dengan waktu proses 11.235 detik. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi peningkatan resolusi citra batik besurek. Kata Kunci: Peningkatan Resolusi Citra, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Square Error (MSE), Interpolasi Spline Kuadratik

SISTEM MONITORING TUMBUH KEMBANG ANAK USIA 0-5 TAHUN BERBASIS ANDROID Rati Dwi Sanitasari; Desi Andreswari; Endina Putri Purwandari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 5, No 1 (2017): Volume 5 Nomor 1 Maret 2017
Publisher : Universitas Bengkulu

Abstrak : Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem monitoring tumbuh kembang anak berbasis android dan mengetahui tingkat keakuratan metode Certainty Factor pada sistem. Pada penelitian ini, untuk mengetahui pertumbuhan anak, dengan menggunakan parameter antropometri yaitu umur, jenis kelamin, berat badan dan tinggi badan dengan menampilkan grafik pertumbuhan berdasarkan berat badan dan berdasarkan tinggi badan yang terdapat pada buku Kesehatan Ibu dan Anak (KIA). Sedangkan dalam mengetahui perkembangan anak manggunakan Denver Developmental Screening Test (DDST) dengan menerapkan metode Certainty Factor (CF) dalam mengetahui nilai kepercayaan dari hasil klasifikasi perkembangan anak. Parameter yang digunakan yaitu jumlah gagal sektor 1, jumlah gagal sektor 2, jumlah gagal sektor 3, dan jumlah gagal sektor 4 mulai usia 0 bulan sampai 60 bulan. Pengujian hasil eksekusi antarmuka (user interface) dengan black box dinyatakan berhasil dengan tingkat keberhasilan 100%. Dari hasil pengujian validitas sistem menggunakan single decision threshold (one feature) dihasilkan tingkat akurasi untuk pertumbuhan berdasarkan berat badan sebesar 92.25% dan pertumbuhan berdasarkan tinggi badan sebesar 84.27%. Sedangkan tingkat akurasi untuk perkembangan anak sebesar 100%. Kata Kunci : Pertumbuhan Anak, Perkembangan Anak, Antropometri, Denver Developmental Screening Test (DDST), Certainty Factor (CF)

Klasifikasi Citra Batik Besurek Berdasarkan Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map (SOM) Yuri Brasilka; Ernawati Ernawati; Desi Andreswari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 3, No 2 (2015): Volume 3 Nomor 2 November 2015
Publisher : Universitas Bengkulu

Motif batik umumnya adalah motif-motif gabungan. Diperlukan suatu cara untuk menentukan suatu ciri khas dari jenis batik tertentu untuk membedakannya dari jenis-jenis batik lainnya yang ada di Indonesia. Dengan demikian diperlukan aplikasi pengklasifikasian batik besurek berdasarkan ekstraksi fitur tekstur menggunakan jaringan syaraf tiruan Self Organizing Map (SOM). Aplikasi ini menggunakan metode Point Minutiae sebagai pengekstraksi fitur tekstur citra yang mampu mendeteksi persebaran Crossing Number pada citra. Aplikasi ini menggabungkan metode Point Minutiae dengan algoritma Jaringan Self Organizing Map (SOM) yang memiliki kemampuan untuk melakukan pembelajaran tanpa pengarahan (unsupervised learning), sehingga hasil klasifikasi citra yang dihasilkan berdasarkan jarak terpendek dari klaster SOM. Citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra batik besurek Bengkulu, citra non-batik besurek, dan kombinasi dua motif batik besurek. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java 8.0.1. Hasil pengujian menggunakan Point Minutiae dan Self Organizing Map (SOM) pada penelitian ini diperoleh nilai rasio keberhasilan 100% untuk temu kembali citra dan 60% untuk citra gabungan, sedangkan nilai recall 63.82%, precision 27.78%, dan MRR 67.6%. untuk citra uji. Motif batik besurek yang paling baik hasil ujinya adalah relung paku dan rembulan, sedangkan yang paling buruk hasil ujinya adalah burung kuau dan raflesia. Kata Kunci : Klasifikasi Citra, Fitur Tekstur, Minutiae, Self Organizing Map, Java

IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DENGAN PEMBOBOTAN RANK ORDER CENTROID (ROC) DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK SELEKSI PENGGUNA JASA LEASING MOBIL Resi Tri Utami; Desi Andreswari; Yudi Setiawan
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 4, No 2 (2016): Volume 4 Nomor 2 Juni 2016
Publisher : Universitas Bengkulu

Leasing atau sewa guna usaha adalah setiap kegiatan pembiayaan perusahaan dalam bentuk penyediaan barang-barang modal untuk digunakan oleh suatu perusahaan untuk jangka waktu tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan oleh pengguna untuk menyeleksi pengguna jasa Leasing mobil; mengimplementasikan metode Rank Order Centroid (ROC) dan Simple Additive Weighting (SAW) dalam sistem pendukung keputusan seleksi pengguna jasa leasing di PT.Multindo. Sistem ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dengan IDE Netbeans 8.2. Metode pengembangan sistem yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah model waterfall dan Unified Modeling Language (UML) sebagai perancangan sistem. Pengujian yang digunakan adalah pengujian white box dengan 100% independent path berhasil dijalankan dan pengujian black box dengan 100% skenario pengujian berhasil. Hasil akhir dari penelitian ini adalah terciptanya sebuah sistem pendukung keputusan yang sesuai dibuktikan dengan akurasi data sebesar 95,7%.

Implementasi Metode MCDM dalam Pemilihan Kantor Urusan Agama (KUA) Teladan dengan Menggunakan PROMETHEE (Studi Kasus : Kementerian Agama Kepahiang) Heru Febistian; Desi Andreswari; Aan Erlansari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 3, No 2 (2015): Volume 3 Nomor 2 November 2015
Publisher : Universitas Bengkulu

Berdasarakan surat keputusan nomor 117 dari Kementerian Agama, yang mana untuk setiap Kantor Urusan Agama (KUA) tingkat kecamatan akan dilakukan pemilihan KUA teladan. Karena criteria yang digunakan dalam pemilihan cukup banyak, maka akan sangat tidak efektif jika masih dilakukan secara manual. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam pemilihan KUA teladan dengan menggunakan salah satu dari metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) yaitu Preference Ranking Organization Method For Enrichment Evaulation (PROMETHEE). Sistem ini dibangun dengan menggunakan metode pengembangan sistem waterfall, bahasa pemrograman java dan basisdata MySql serta dirancang dengan UML. Metode PROMETHEE yang diimplementasikan dalam sistem pendukung keputusan pemilihan KUA teladan ini memiliki hasil perankingan yang hampir sama dengan ranking dari pihak Kementerian Agama, dimana berdasarkan hasil pengujian kevalidan sistem, sistem yang dibangun ini menunjukkan angka kevalidan sebesar 95%. Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, KUA Teladan, PROMETHEE.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS KAYU UNTUK MEBEL DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) & TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) jhon Elfan; Desi Andreswari; Kurnia Anggriani
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 4, No 3 (2016): Volume 4 Nomor 3 September 2016
Publisher : Universitas Bengkulu

Kayu merupakan elemen utama yang sangat menentukan kualitas suatu produk mebel atau kerajinan kayu yang lain. Kurangnya pengetahuan perusahaan mebel dan orang awam di bidang industri ini mengakibatkan terjadi kesulitan dalam menentukan keputusan memilih kayu untuk dijadikan bahan kerajinan mebel yang bagus dan berkualitas, padahal untuk menentukan sebuah kayu layak atau tidaknya sebagai bahan mebel diperlukan perhitungan yang sistematis dan akurat agar diperoleh pengambilan keputusan yang tepat. Penelitian ini membangun sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan alternatif solusi dalam pemilihan kayu untuk mebe;. Dalam proses pengambilan keputusan aplikasi ini menggunakan metode Weighted Product (WP) dan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Aplikasi ini dibangun dengan bahasa pemrograman PHP. Sedangkan metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall dan perancangan sistem menggunakan Data Flow Diagram (DFD). Pada hasil akhir sistem, pengguna dapat memilih alternatif solusi yang dihasilkan sistem ditampilkan berdasarkan jenis kayu. Berdasarkan uji kelayakan sistem yang membandingkan data uji terhadap hasil keluaran sistem menghasilkan nilai persentase kedekatan sebesar 37,5%.

KLASIFIKASI MOTIF BATIK BESUREK MENGGUNAKAN METODE ROTATED HAAR WAVELET TRANSFORMATION DAN BACKPROPAGATION Alda Alif Utama; Rusdi Efendi; Desi Andreswari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 4, No 2 (2016): Volume 4 Nomor 2 Juni 2016
Publisher : Universitas Bengkulu

Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah perangkat lunak pengenalan motif batik yang dapat digunakan untuk mengenali motif batik secara otomatis. Citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra batik besurek yang merupakan kain tradisional Bengkulu. Aplikasi ini dibangun dengan bahasa pemrograman Java yaitu menggunakan Netbeans IDE. Metode untuk mendapatkan fitur yaitu dengan menggunakan Rotated Haar Wavelet Transformation yang merupakan tahap ekstraksi fitur. Untuk mengklasifikasi motif diperlukan fitur standar deviasi dan energi yaitu koefisien yang merupakan ciri dari bidang wavelet yang telah didekomposisi. Selanjutnya hasil ekstraksi fitur diklasifikasikan ke dalam motif-motif batik besurek menggunakan metode klasifikasi Backpropagation. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi klasifikasi citra batik besurek berbasis tekstur dengan tingkat akurasi 78% dan error 22% pada pengujian citra motif batik besurek, sedangkan akurasi 78% dan error 22% pada pengujian citra motif batik besurek diputar 90o.

Co-Authors Aan Erlansari Alda Alif Utama Anri Qasthari Adyan Arie Pramana Herman Putra azizi satria bararah Boko Susilo Dike Bayu Magfira Dita Sartika Endina Putri Purwandari Ernawati Ernawati Ernawati Ernawati Fathin Ulfah Karimah Heru Febistian jhon Elfan Kurnia Anggriani Rahmad Putra Rati Dwi Sanitasari Resi Tri Utami Robbie Shugara Rusdi Efendi Tiara Eka Putri Wahyu Restuti Tresnaningsih Widhia Oktoeberza KZ Yudi Setiawan Yuri Brasilka

Title

Found 18 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 18 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 18 Documents
Search