Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

0.817

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi

Hafiz Irsyad

STMIK Global Informatika MDP

Author-ID : 3504489

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

SMART TOURISM INFORMATION AND MANAGEMENT (SARITEM) KOTA PALEMBANG BERBASIS ANDROID Hafiz Irsyad; Akhsani Taqwiym; Novan Wijaya
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 2, No 1 (2018): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

AbstrakPariwisata adalah fenomena sosial, budaya dan ekonomi yang memerlukan pergerakan orang ke negara-negara atau tempat-tempat di luar lingkungan mereka untuk pribadi atau bisnis/tujuan-tujuan profesional. Pariwisata cerdas (Smart Tourism) dapat dilihat sebagai perkembangan logis dari pariwisata tradisional kearah e-pariwisata di bahwa dasar untuk inovasi dan orientasi teknologi industri dan wisatawan menjadi fokus dengan adopsi luas informasi dan komunikasi teknologi (ICT) di bidang pariwisata. Tujuan informasi wisata pintar (smart tourism informasi) sebagai tujuan wisata yang inovatif, dibangun di atas infrastruktur teknologi state-of-the-art menjamin pembangunan berkelanjutan dari kawasan wisata, diakses oleh semua orang, yang memfasilitasi interaksi pengunjung dengan dan integrasi ke dalam lingkungan nya, meningkatkan kualitas pengalaman di tempat tujuan, dan meningkatkan kualitas hidup penduduk. Dengan berkembang teknologi smartphone, memungkinkan untuk seseorang dalam mengakses sebuah informasi dimanapun dan kapanpun. Kota Palembang merupakan kota yang sering melakukan kegiatan wisata atau event-event yang bersifat nasional maupun internasional (ASIAN GAMES 2018). Dengan adanya wisata atau event diharapkan menambah devisa bagi kota Palembang. Maka dibutuhkan sebuah aplikasi yang bisa membantu para wisatawan baik dari dalam dan luar negeri dalam mengkases informasi mengenai kota Palembang. Kata Kunci – Smart Tourism, ASIAN GAMES, Smartphone

KLASIFIKASI PNEUMONIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Risha Ambar Wati; Hafiz Irsyad; Muhammad Ezar Al Rivan
Jurnal Algoritme Vol 1 No 1 (2020): Jurnal Algoritme
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Pneumonia is a type of lung disease caused by bacteria, viruses, fungi, or parasites. One way to find out pneumonia is by x-ray. X-rays will be analyzed to determine whether there is pneumonia or not. This study aims to classify the x-ray results whether there is pneumonia or not on the x-ray results. The classification method used in this study were Support Vector Machine (SVM) and Gray Level Co-Occurrence (GLCM) for the extraction method. There are several stages before classification, namely cropping, resizing, contrast stretching, and thresholding then extracted using GLCM and classified using SVM. The results showed that the best accuracy of 62.66%.

Comparison Algorithm Backpropagation And Support Vector Machine On The Introduction of Corn Seed Type Yunarto Yunarto; Muhammad Rizky Pribadi; Hafiz Irsyad
Jurnal Algoritme Vol 1 No 1 (2020): Jurnal Algoritme
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Jagung termasuk tumbuhan biji-bijian seperti padi, gandum, sorgum yang dikonsumsisebagai sumber makanan pokok di Amerika dan beberapa wilayah di Indonesia seperti Madura,Nusa Tenggara Timur, Sulawesi dan Jawa Tengah. Jagung biji memiliki banyak jenis, makadari itulah jika jagung biji tersebut tercampur akan susah untuk dibedakan. Tujuan daripenelitian ini adalah untuk mengenali biji jagung tersebut. Jenis biji jagung yang digunakanadalah jagung merah pozole, jagung pipil, jagung putih dan jagung warna-warni yang difotomenggunakan camera 16MP dengan jarak pengambilan foto 10cm antara kamera dengan objekjagung. Metode pengenalan yang digunakan adalah algoritma backpropagation dan support vector machine, sedangkan untuk ekstraksi fitur menggunakan metode GLCM(Gray Co-occurence Matrix) yang terdiri dari Contrast, energy, homogeneity, dan correlation. Pada perhitungan dengan confusion matrix hasil tertinggi didapatkan pada algoritmabackpropagation dengan rata-rata accuracy 97,5, rata-rata precision 95% dan rata-rata recallsebesar 95,1% dibandingkan dengan algoritma support vector machine yang hanya mendapatrata-rata accuracy 97,1%, rata-rata precision 93,3% dan rata-rata recall sebesar 95%.

Klasifikasi Pneumonia pada Chest X-Ray Paru-paru dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern Menggunakan Support Vector Machine Hafiz Irsyad; Dina Mariana
JURNAL ILMIAH BETRIK : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Vol 12 No 1 (2021): JURNAL ILMIAH BETRIK : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Teknologi Pagar Alam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36050/betrik.v12i1.294

Pneumonia is a type of lung disease caused by bacteria, viruses, fungi, or parasites. One way to find out pneumonia is by X-ray or x-ray. X-ray results will be analyzed by experts in the field to find out whether there is pneumonia or not. This study aims to classify the x-ray results whether there is pneumonia or normal. The method used for the classification of Support Vector Machine (SVM) and Local Binary Pattern (LBP) feature extraction. Stages carried out in the image before the classification are Cropping and Resize, then feature extraction using Local Binary Pattern and in classification using Support Vector Machine produces the best accuracy of 65.63%. Keywords : Pneumonia, Chest X-Ray, LBP, SVM

PENERAPAN METODE WATERFALL PADA APLIKASI PERUMAHAN DI KOTA PALEMBANG BERBASIS WEB MOBILE (STUDI KASUS PT. SANDARAN SUKSES ABADI) Hafiz Irsyad
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 3 No 1 (2018): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

AbstrakTeknologi informasi secara terus menurus berkembang dengan sangat pesat, sehingga kemampuan komputer dapat mengatasi berbagai problem yang di hadapi oleh penggua. Dengan salah satu perkembangan teknologi informasi dapat memberikan sebuah solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk merancang system informasi perumahan yang berguna untuk mengembangkan link pemasaran perumahan. Adapun metode yang digunakan adalah Model Waterfall dimana pada metode ini dilakukan secara bertahap yang mana dimulai dari tahapan analisa kebutuhan system, desain system, implementasi dan pengujian unit, pengujian system dan perawatan system. Perancangan system informasi ini menggunakan bahasa pemograman PHP dan MySQL untuk databasenya. Untuk design webnya menggunakan framework Bootstrap. Bootstrap merupakan framework untuk membangun design web secara responsive. Dengan penerapan metode Waterfall ini maka hasil dari rancangan aplikasi ini dapat memberikan sebuah informasi berupa harga, lokasi, fasilitas, desain rumah, tipe rumah dan dapat juga menggunakan simulasi KPR (Kredit Pemilikan Rumah) bagi user yang menggunakan kredit dalam pembelian rumah. Kata Kunci: Perumahan, Waterfall, Bootstrap, Web Mobile

Klasifikasi Opini Masyarakat Terhadap Jasa ISP MyRepublic dengan Naïve Bayes Hafiz Irsyad; Ahmad Farisi; Muhammad Rizky Pribadi Mail
Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1: Februari 2019
Publisher : Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1060.237 KB)

Opinion classification is an analysis that aims to determine the sentiments of the community or a group about a particular entity. Opinion classification can be categorized as positive, negative, and neutral. This research of the classification of public opinion was conducted on the MyRepublic internet service provider. At the moment, MyRepublic has reached sevenprovinces in Indonesia. MyRepublic has used a lot of media to communicate with its customers, especially Twitter. MyRepublic Twitter account is MyRepublicid with a number of followers of 9,414. This research uses comments or tweets from followers that can be used to see opinions from followers of My Republic, whether positive or negative. The comments or tweets classification on Twitter is using naïve Bayes method. The data used is 1,553. As much as 70% of the data from each category is used as training data and the remaining 30% as testing data. The naïve Bayes method produces positive accuracy value of 0.976%, negative accuracy value of 0.82895%, and neutral accuracy value of 0.8333%, with an average of 0.87949%. Based on the result, it can be concluded that the naïve Bayes method is able to classify the data very well.

Co-Authors Ahmad Farisi Akhsani Taqwiym Dina Mariana Muhammad Ezar Al Rivan Novan Wijaya Risha Ambar Wati Rizky Pribadi, Muhammad Yunarto Yunarto

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search