Articles
<![CDATA[Application The Farmer Business Using Method E-Market Place ]]>
<![CDATA[Frengklin Matatula]]>;
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>
<![CDATA[ Journal of Telematics and Informatics Vol 3, No 2: September 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12928/jti.v3i2.
<![CDATA[Marketing of products from farmers so far has not been fully coordinated in the region specifically in Central Kalimantan. Although technology has developed, but for small and medium enterprises (SMEs) farmers are still untouched technology as a supporter of promotion and marketing products. Online-based marketing technology is a solution in terms of promotion and marketing. So product data in rural areas can be accessed easily, so it can reach every area . Application of vegetable growers based on digital using E_Market Place method, with the aim to facilitate the promotion and marketing of farmers' businesses online, so can be widely accessible. This matter to increase market sales of SMEs, in addition to the physical market that has been running among farmers. The application provides the availability of data and service management handling, if any changes or additions to sellers and products are promoted and traded online. Applications are supported by monitoring of buyers and revenue from each seller, so as to enhance the promotion and competitiveness of the products offered. Applications are also supported by shipping techniques that buyers can choose from, so that shipping and transaction costs can be known in advance from each purchase.]]>
<![CDATA[Pemilihan Notebook Pada “Das Computer” dengan Pendekatan Metode Weighted Product ]]>
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>;
<![CDATA[Naela Fauzia Dini]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Vol 1 No 2 (2019): Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1408.29 KB)
|
DOI: 10.33084/jsakti.v1i2.871
<![CDATA[Faktor pendukung saat sistem diterapkan memerlukan suatu metode dan konsep penyelesaian, tujuannya memberikan dukungan informasi keputusan beberapa data yang akan direkomendasikan berdasarkan kriteria tertentu. Sistem berbasis web tidak asing pada era sekarang, kemudahannya dalam informasi dan layanan. costumer atau pengunjung sebuah toko komputer dimudahkan dengan adanya sistem berbasis web, untuk melihat rekomendasi penjualan yang tersedia dari suatu toko tanpa dibatasi area dan waktu. Informasi rekomendasi disajikan melalui sebuah sistem menggunakan metode Weighted Product (WP), dimana metode ini dapat membantu memberikan informasi alternatif dari penyelesaian problem pemilihan notebook, metode ini membantu dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM.) Sistem rekomendasi keputusan berdasarkan pada 6 kriteria, kriteria ditetapkan dari hasil kuisioner costumer. Informasi hasil perhitungan sejumlah data antara manual dengan sistem menunjukan kesesuaian, sehingga grafik rekomendasi memberikan perangkingan yang jelas terhadap sejumlah data. Sistem ini dapat membantu memberikan informasi pemilihan notebook dari toko DAS Computer berbasis web dengan update data yang dapat dilakukan sewaktu-waktu oleh pengelola dengan metode perhitungan yang otomatis berjalan di sistem.]]>
<![CDATA[Edukasi Tata Surya Menggunakan Teknologi Augmented Reality ]]>
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>;
<![CDATA[Wina Wulandari]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Vol 2 No 1 (2019): Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (556.77 KB)
|
DOI: 10.33084/jsakti.v2i1.1161
<![CDATA[Augmented Reality (AR) adalah teknologi yang menggabungkan objek dunia virtual atau dunia maya dengan dunia nyata. Teknologi ini pada umumnya dikembangkan pada PC dekstop seiring kemajuan teknologi banyak aplikasi yang mengadopsi teknologi ini kedalam sebuah aplikasi smartphone. Penerapan teknologi ini dapat membantu memfasilitasi dalam pembelajaran dengan menampilkan objek 3D dan animasi yang diharapkan membuat lebih memahami materi mengenai tata surya. Media AR ini juga merupakan alat bantu ajar untuk melengkapi metode pembelajaran yang sudah ada sebelumnya agar lebih menunjang program pembelajaran dalam membantu penyampaian materi tentang tata surya. Dalam membangun aplikasi AR menggunakan Unity 3D dan Vuforia untuk membangun aplikasi AR Tata Surya dari tahap awal sampai tahap akhir pembuatan aplikasi, yang mana beberapa tahap tersebut terdiri dari: concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Karakter planet yang dibangun dalam aplikasi ada 9 planet terdiri dari Matahari, Merkurius, Venus, Bumi, Mars, Yupiter, Saturnus, Uranus, Neptunus. Aplikasi tata surya memiliki 2 marker yaitu marker planet dan marker tata surya sebagai penanda untuk menampilkan objek 3D. Aplikasi Augmented Reality ini mendukung pembelajaran pengenalan tata surya berbasis Android, minimal versi 5. Karakter dan navigasi menggunakan layar sentuh untuk memunculkan obyek planet dan penjelasannya]]>
<![CDATA[Identifikasi Gejala Penyakit Tanaman Jeruk Melalui Pengolahan Citra ]]>
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>;
<![CDATA[Agus Harjoko]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Vol 3 No 2 (2021): Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33084/jsakti.v3i2.2294
<![CDATA[Pengolahan citra adalah trend terkini mendukung suatu pengenalan pola objek citra secara digital, dengan penerapan metode dan konsep dalam menginterprestasikan informasi menjadi pendukung data secara visual. Gejala penyakit pada tanaman dapat terlihat adanya noda pada area objek, sehingga dalam memudahkan pengenalan fitur yang digunakan adalah dengan tekstur, karena tanda penyakit dapat mengenai sekitar atau seluruh area obyek. Usulan yang dibangun diharapkan dapat memberikan solusi untuk melakukan identifikasi gejala suatu penyakit melalui pengolahan citra, dengan melibatkan konsep dan metode. Tahapan yang diterapkan dalam pengelolaan adalah preprocessing, feature extraction, dan identification Metode preprocessing dilakukan dengan resize, clipping, penajaman tekstur dengan usharp mask filter dan konversi RGB ke gray. Feature extraction dengan metode Fast Fourier Transform (FFT) dan Local Binary Pattern (LBP). FFT merupakan ekstraksi cepat pada transformasi fourier, sedangkan LBP merupakan ekstraksi ciri dengan diskripsi pola pada citra gray. Proses identifikasi dengan metode Probabilistic Neural Network (PNN) dalam melakukan klasifikasi yang mendukung proses identifikasi terhadap penyakit tanaman, jumlah data yang digunakan 233, terbagi dalam 157 data latih dan 76 data uji. Hasil klasifikasi terhadap data latih menunjukan hasil maksimal untuk semua citra batang, daun, dan buah. Sedang untuk data uji hasilnya tertinggi identifikasi pada penerapan ekstraksi ciri dengan FFT dibandingkan dengan LBP ataupun gabungan kedua ekstraksi ciri tersebut.]]>
<![CDATA[Image Processing Bentuk Jarimatika Dengan Deteksi Canny Dan Ektraksi Momen Hu ]]>
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>;
<![CDATA[Susi Hendartie]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Vol 4 No 1 (2021): Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33084/jsakti.v4i1.2545
<![CDATA[Ilmu Processing merupakan sub keilmuan Computer vision pada Artifical Intelegence, yang membantu dalam analisis akan kebutuhan informasi dengan obyek citra. Pada konsep pembelajaran jarimatika peranan jari membantu informasi dalam mempermudah hitungan matematika. Jarimatika merupakan teknik belajar matematika praktis bagi siswa dengan menggunakan jari pada 2 belah tangan kanan dan kiri. Namun obyek citra perlu dianalisis terlebih dahulu dengan menggunakan metode dan konsep penyelesaiannya. Pengembangan dan pengujian dilakukan dan dikembangkan secara terus menerus demi kemajuan manusia khususnya pendidikan. Aplikasi pengenalan bentuk jari diproses dengan metode image processing dengan teknik filtering Gausian Blur, resize, grayscale, dan teknik segmentasi dengan menggunakan deteksi tepi Canny dan deteksi contour, dilanjutkan dengan dilation. Ekstraksi ciri menggunakan Moment Hu dari hasil citra kontur Dari hasil segmentasi dan deteksi tepi memberikan hasil obyek dapat menunjukan tepian dengan jelas dan penebalan dengan dilasi untuk memperkuat tepian citra, sehingga membantu dalam penentuan nilai kontur. Hasil citra direkomendasikan pada proses pembelajaran data sehingga memastikan apakah citra jarimatika dikenal bentuknya secara berbeda atau tidak, yang selanjutnya dapat dikembangkan pada penerapan pola jari pada machine learning untuk jarimatika.]]>
<![CDATA[Image Processing Bentuk Jarimatika dengan deteksi Canny dan Ektraksi Momen Hu ]]>
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>;
<![CDATA[Susi Hendartie]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2022): Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33084/jsakti.v4i2.2546
<![CDATA[Ilmu Processing merupakan sub keilmuan Computer vision pada Artifical Intelegence, yang membantu dalam analisis akan kebutuhan informasi dengan obyek citra. Pada konsep pembelajaran jarimatika peranan jari membantu informasi dalam mempermudah hitungan matematika. Jarimatika merupakan teknik belajar matematika praktis bagi siswa dengan menggunakan jari pada 2 belah tangan kanan dan kiri. Namun obyek citra perlu dianalisis terlebih dahulu dengan menggunakan metode dan konsep penyelesaiannya. Pengembangan dan pengujian dilakukan dan dikembangkan secara terus menerus demi kemajuan manusia khususnya pendidikan. Aplikasi pengenalan bentuk jari diproses dengan metode image processing dengan teknik filtering Gausian Blur, resize, grayscale, dan teknik segmentasi dengan menggunakan deteksi tepi Canny dan deteksi contour, dilanjutkan dengan dilation. Ekstraksi ciri menggunakan Moment Hu dari hasil citra kontur Dari hasil segmentasi dan deteksi tepi memberikan hasil obyek dapat menunjukan tepian dengan jelas dan penebalan dengan dilasi untuk memperkuat tepian citra, sehingga membantu dalam penentuan nilai kontur. Hasil citra direkomendasikan pada proses pembelajaran data sehingga memastikan apakah citra jarimatika dikenal bentuknya secara berbeda atau tidak, yang selanjutnya dapat dikembangkan pada penerapan pola jari pada machine learning untuk jarimatika.]]>
<![CDATA[Sistem Diagnosa Penyakit THT Pada Balita Menggunakan Dempster Shafer ]]>
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 3, No 1 (2018): FEBRUARI - AGUSTUS 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1141.778 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v3i1.89
<![CDATA[Computer field supports the existence of auxiliary program in medical development that is expert knowledge-based system, this system is one branch of Artifical Intellegence (AI). Expert systems are knowledge in learning about estimation or decision-making ability of an expert. Problem solving in the identification of a disease by using auxiliary program is needed a method and concept. Calculation techniques in computing systems are so important, given the level of need for information and the settlement of cases quickly.The results of the study are expert applications that assist in providing results of diagnosis of symptoms managed the system, with inference using forward chaining, and reasioning with Dempster Shafer. Dempster Shafer's method is not monotonous in solving uncertainty problems, due to the addition or subtraction of new facts. Rule changes will occur, allowing the system to do the work of an expert.Data changes will occur both to diseases, symptoms, solutions and rules, allowing the system to do the work of an expert. The results of manual calculations with the system gives results in accordance with the application of Dempster Shafer method. Management of rules in the database facilitates the search for symptoms within the system.]]>
<![CDATA[PENENTUAN PESERTA LOMBA KOMPETENSI SISWA MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ]]>
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>;
<![CDATA[Leo Giovanni]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 1, No 1 (2016): FEBRUARI - AGUSTUS 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1019.148 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v1i1.13
<![CDATA[Penggunaan konsep dan metode merupakan salah satu faktor pendukung saat sebuah sistem diimplementasikan untuk menghasilkan suatu keputusan dari beberapa data yang akan diseleksi. Problem Lomba Kompetensi Siswa-Sekolah Menengah Kejuruan (LKS-SMK) adalah menyeleksi siswa-siswi terbaik dari seluruh pendaftar untuk dipilih dan diikutkan lomba. Hasil seleksi siswa akan dilakukan pembinaan oleh tim bidang kompetisi dan akan diikut sertakan pada kompetisi keahlian tingkat nasional. Dengan melibatkan sebuah metode, suatu sistem akan menghasilkan sebuah keputusan yang sesuai untuk penyeleksian data.   Metode untuk menentukan hasil seleksi adalah metode Simple Additive Weighting(SAW). Metode SAW merupakan metode dengan penjumlahan terbobot. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). Dengan metode ini hasil seleksi diharapkan lebih ketat dan sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.Sistem mampu memberikan hasil rekomendasi keputusan yang tepat berdasarkan persyaratan yang telah ditetapkan. Informasi hasil perhitungan terhadap sejumlah data seleksi menunjukan pencapaian yang diharapkan, dalam waktu yang cepat dengan tidak melibatkan banyak user pengelola. Dengan demikian sistem ini dapat memberikan kemudahan pengelolaan untuk pelaksanaan seleksi lomba kompetensi siswa-sekolah menengah kejuruan (LKS-SMK) tingkat sekolah di Palangkaraya.                                                                                                                                                       Kata Kunci: Penentuan Peserta Lomba, Lomba Kompetensi Siswa (LKS), Simple Additive Weighting (SAW)]]>
<![CDATA[Peningkatan Mutu Kinerja Prajurit TNI-AD Raider 631 Yonif Antang dalam Bidang Administrasi Perkantoran di Palangka Raya ]]>
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>;
<![CDATA[Sulistyowati]]>
<![CDATA[ J-Dinamika : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2020): Desember ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Jember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.25047/j-dinamika.v5i2.1524
<![CDATA[Penguasaan teknologi menuntut setiap prajurit/ anggota TNI-AD pemegang peranan administrasi perkantoran untuk dapat memanfaatkan dalam mendukung pelayanan dan perbaikan kinerja dalam tata kelola di perkantoran Komando Resor Militer 102/ Panju Panjung Batalyon Infanteri Raider 631 Antang . Hingga saat ini perkembangan fasilitas dan dukungan software office dalam memudahkan tata kelola dokumen masih blum dapat dimanfaatkan secara maksimal dikalangan para Prajurit TNI-AD Asmil Raider 631 Yonif Antang. Faktor inilah yang memberikan peluang bagi pakar dalam bidang tehnologi untuk berperan membantu masyarakat dalam pendayagunaan teknologi sehingga mereka dapat memahami dan mengerti lebih lanjut tentang kemanfaatannya. Proposal ini diharapkan dapat memberikan kontribusi kepada masyarakat khususnya anggota/prajurit TNI-AD untuk mengenal, memahami, menggunakan dan mempraktekan secara langsung kemanfaatan teknologi dalam mendukung penyelesaian permasalahan dokumentasi ataupun administrasi perkantoran. Pelaksanaan pelatihan dilakukan di Perkantoran Kantor Mayonif Raider 631 Antang terletak di Tjilik Riwut Km. 6 Palangka Raya dan masih berada diwilayah kota. Software dukung yang digunakan dan dimanfaatkan adalah Microsoft Office, yang merupakan sebuah sofware yang banyak menyediakan fasilitas dukungan dalam pengeolaan dokumen dan data yang merupakan salah satu kegiatan administrasi perkantoran. Melalui keluaran yang ingin dicapai pengusul maka masyarakat dapat memanfaatkannya Microsoft Office dan seluk beluknya dalam penanganan problem adminstrasi. Software Grafis akan mendukung desain gambar dan Software Browsher dan media Sosial yang mendukung komunikasi elektronik jarak jauh baik untuk pengiriman dokumen ataupun data. Perpaduan ketiga software aplikasi bantu tersebut yang perlu diperkenalkan pengelolaannya sehingga membantu kinerja administrasi perkantoran.Instruksi berikut merupakan panduan untuk mempersiapkan artikel untuk diterbitkan dalam Jurnal Pengabdian Masyarakat J-DINAMIKA.Gunakan dokumen ini sebagai template jika anda menggunakan Microsoft Word.]]>
<![CDATA[Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Warna RGB Dan HSV Menggunakan Metode K-Means Clustering ]]>
<![CDATA[Elok Faiqotul Himmah]]>;
<![CDATA[Maura Widyaningsih]]>;
<![CDATA[Maysaroh Maysaroh]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Informatika Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Sains dan Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34128/jsi.v6i2.242
<![CDATA[Kelapa sawit merupakan salah satu tumbuhan tropis penghasil minyak nabati yang banyak dibudidayakan. Ketepatan dalam menentukan tingkat kematangan buah kelapa sawit menentukan kualitas hasil panen tumbuhan ini. Penelitian ini memanfaatkan pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi kematangan buah kelapa sawit berdasarkan warna RGB (Red, Green, Blue) dan HSV (Hue, Saturation, Value). Citra berupa foto buah kelapa sawit yang diambil dengan kamera digital diolah dengan perangkat lunak MATLAB kemudian dianalisis menggunakan metode klasifikasi K-Means Clustering untuk mendapatkan perbandingan hasil ekstraksi ciri RGB dan HSV. Hasil penelitian mampu membedakan tingkat kematangan buah kelapa sawit yaitu mentah, cukup matang, dan matang dengan tingkat keakuratan total pada data uji dan data latih sebesar 64.58%.]]>
