Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Natural A MULTINETICS Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI)
Dewi Yanti Liliana
Universitas Brawijaya
Computer Science & IT Education

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Potensi Bencana Gunung Berapi Menggunakan Pengklasifikasi Bayesian Liliana, Dewi Yanti
MULTINETICS Vol 1, No 1 (2015): MULTINETICS Mei (2015)
Publisher : POLITEKNIK NEGERI JAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32722/multinetics.Vol1.No.1.2015.pp.15-18

Abstract

Letak geografis Indonesia berada di pertemuan dua lempeng yaitu Asia dan Australia, menyebabkan banyak terdapat gunung berapi. Selain itu pegunungan di Indonesia didominasi oleh gunung yang aktif dan berpotensi meletus sewaktu-waktu. Kondisi tersebut mengharuskan warga negara Indonesia, khususnya yang tinggal di sekitar pegunungan berapi aktif tanggap akan bencana letusan gunung berapi. Berkembangnya sains dan teknologi informasi dapat memberi kontribusi dalam rangka mitigasi bencana geologi yang diakibatkan aktivitas vulkanik dalam bentuk aplikasi pendeteksi potensi bencana gunung berapi. Penelitian ini menghasilkan suatu aplikasi pendeteksi status gunung berapi. Data latih yang digunakan diambil dari situs Pusat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Gunung Berapi yang diklasifikasikan dalam tiga status yaitu normal, siaga, dan waspada. Pengklasifikasi Bayesian digunakan karena merupakan metode berbasis probabilitas yang sederhana namun handal. Berdasarkan hasil pengujian jumlah data latih terbesar mencapai tingkat akurasi 90%. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa aplikasi pendeteksi potensi bencana gunung berapi memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasi status gunung berapi.
PENGENALAN MOTIF SONGKET PALEMBANG MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY, PCA DAN KNN Hasan, Moh Arie; Liliana, Dewi Yanti
MULTINETICS Vol 6, No 1 (2020): Multinetics May (2020)
Publisher : POLITEKNIK NEGERI JAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32722/multinetics.Vol6.No.1.2020.pp.1-6

Abstract

Songket Palembang merupakan salah satu jenis songket ciri khas budaya Indonesia yang memiliki berbagai jenis motif. Jenis motif yang beragam menyulitkan orang awam untuk mengenali songket yang memiliki kemiripan motif. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali 2 jenis motif songket palembang, yaitu songket bintang berante dan nampan perak. Proses klasifikasi akan melalui 3 tahap yaitu preprosesing, feature extraction dan klasifikasi. Preproses mengubah citra warna songket menjadi citra grayscale. Pada tahap ekstraksi fitur, citra grayscale ditingkatkan kontrasnya dengan histogram equalization dan kemudian menggunakan deteksi tepi Canny untuk mendapatkan pola dari motif songket tersebut. Hasil ekstraksi kemudian dikelompokkan dan diberi label sesuai motifnya dan kemudian diklasifikasikan menggunakan k-Nearest Neighbor. Hasil uji coba diperoleh akurasi tertinggi mencapai 91,67 %. 
Penggalian Data dalam Penentuan Keterkaitan Topik pada Terjemahan Ayat-ayat Al-Qur’an Muflikah, Lailil; Marji, Marji; Liliana, Dewi Yanti
Journal of Natural A Vol 1, No 1 (2013)
Publisher : Fakultas MIPA Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (13.216 KB)

Abstract

Dalam mempelajari isi kandungan Al-Qur’an, seringkali kita hanya membaca dan memahami suatu ayat yang berada dalam satu topik tertentu saja tanpa menyadari adanya ketersinggungan dengan ayat lain dengan topik yang berbeda. Padahal, isi dari suatu ayat seringkali diperjelas pada ayat dan bahkan surat yang berbeda. Oleh karena itu, pada penelitian ini bertujuan melakukan penggalian data dengan cara mengetahui adanya keterkaitan antar topik dalam terjemahan ayat-ayat Al-Qur’an.Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan memadukan dua metode yakni Weighted K-Nearest Neighbour (WKNN) dengan Multiple Direct Hashing and Prunning (M-DHP). WKNN merupakan salah satu dari algoritma klasifikasi yang berfungsi sebagai preprocessing data untuk menentukan topik dalam suatu terjemahan ayat. Sedangkan M-DHP berfungsi sebagai pencarian keterkaitan topik-topik dalam terjemahan ayat Al-Qur’an. Pengujian kinerja penelitian ini dilakukan terhadap penentuan topik dengan mencari nilai precision, recall dan f-measure. Dari hasil pengujian didapatkan nilai rata-rata precision=0.810, recall=0.699 dan f-measure=0.750. Selanjutnya uji coba dilakukan terhadap tingkat kekuatan rule yang dihasilkan. Rule-rule yang dihasilkan memiliki keakuratan tertinggi dengan nilai confidence mencapai 100% dan nilai confiction tak berhingga.
PERSOALAN SISTEM INFORMASI DAN METODE YANG DAPAT DIPILIH UNTUK MEMPELAJARINYA: INFORMATION SYSTEMS PROBLEMS AND APPROACHES TO STUDY THE PROBLEMS Diah Priharsari; Dewi Yanti Liliana
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi Vol 1 No 2 (2020): Desember
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/justsi.v1i2.11

Abstract

Tutorial ini berisi contoh-conoth penelitian yang dapat dikategorikan ke dalam persoalan sistem informasi. Selain itu juga ditunjukkan pendekatan penelitian kualitatif dan kuantitatif yang dapat digunakan untuk menyelesaikan persoalan tersebut.
Co-Authors Diah Priharsari Hasan, Moh Arie Lailil Muflikah Marji Marji T. Basaruddin