Articles
<![CDATA[Optical Character Recognation Menggunakan Partisi Citra ]]>
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>
<![CDATA[ Nusantara of Engineering Vol 2, No 1 (2015) ]]>
Publisher : <![CDATA[Nusantara of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[AbstrakPenelitian ini mencoba memberikanalternatif baru untuk proses pengenalankarakter pada data citra. Proses yangdigunakan yaitu memisahkan paragraf denganteknik cropping. Kemudian memisahkan barispada paragraf dengan cara membaca areakosong secara vertikal. Dilanjutkan denganmemisahkan karakter pada masing-masingbaris dengan cara membaca area ksosongsecara horizontal. Setelah karakter berhasildipisah, masing-masing karakter dipartisimenjadi 64 bagian dan kemudian diambil nilailuas piksel tiap-tiap partisinya dan disimpansebagai data training. Untuk tahap pengenalankarakter, menggunakan pencocokan datatesting terhadap data training dan dicari selisihjarak terpendek dengan euclidean distance.Font yang digunakan sebagai data tarainingdan testing yaitu arial, calibri dan times newromans ukuran 8pt, 10pt, 12pt dan 14pt.Didapati hasil bahwa font times new romansmemiliki akurasi rendah 23,44% pada ukuran10pt dan akurasi tertinggi pada font arialukuran 14pt.Kata KunciâOCR, Optical CharacterRecognation, Segemntasi Citra.]]>
<![CDATA[ Sistem Informasi Laboratorium Komputer di Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Sholih, Faris Ashofi]]>
<![CDATA[ Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) Vol 4 (2017): Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penelitian ini merancang dan membuat suatu sistem informasi penggunaan laboratorium komputer pada Universitas Nusantara PGRI Kediri berbasis web. Selama ini, pengelola laboratorium komputer masih menggunakan cara manual untuk mengelola informasi jadwal dan peminjaman laboratorium komputer. Dimana setelah jadwal penggunaan berhasil disusun, maka hanya di tempelkan di ruang operasional dan laboratorium saja. Sehingga, dosen atau mahasiswa yang akan meminjam laboratorium komputer diluar jadwal harus datang ke ruang operasional untuk melihat secara langsung dan mengkonfirmasi ke pengelola untuk peminjaman.
Sistem yang telah dibuat berbasis web sehingga dosen atau mahasiswa ketika ingin meminjam/menggunakan bisa melihat jadwal secara online dan langsung mengisi form peminjaman. Selanjutnya sistem akan mengolah apakah laboratorium yang akan dipinjam sudah ada jadwal atau belum. Setelah data permintaan peminjaman tersimpan, akan dijadikan acuan oleh pengelola laboratorium untuk memberikan pelayanan yang diperlukan. Diharapkan dengan adanya sistem informasi ini, maka akan lebih meningkatkan pelayanan dan efektifitas penggunaan laboratorium komputer.]]>
<![CDATA[ Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Klasifikasi Kategori Judul Skripsi ]]>
<![CDATA[Niswatin, Ratih Kumalasari]]>;
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>
<![CDATA[ Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) Vol 4 (2017): Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Sistem informasi berbasis web untuk klasifikasi kategori judul skripsi sangat diperlukan oleh sebuah perguruan tinggi untuk mengelompokkan kategori judul skripsi mahasiswa agar sesuai dengan keahlian dan minat masing â masing mahasiswa. Studi kasus penelitian ini dilakukan pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri mahasiswa angkatan 2012 sebagai data training dan mahasiswa angkatan 2013 sebagai data testing. Tujuan dari pembuatan sistem informasi ini adalah untuk membantu pihak Program Studi dan dosen dalam melakukan klasifikasi pemilihan kategori judul skripsi mahasiswa berdasarkan bidang minat dan bidang keahlian masing-masing mahasiswa. Sistem informasi ini akan dibuat berbasis web agar lebih efektif, cepat dan mudah digunakan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem informasi berbasis web untuk mengklasifikasi dan mengelompokkan kategori judul skripsi mahasiswa yang telah diproses berdasarkan bidang minat dan bidang keahlian masing â masing mahasiswa.]]>
<![CDATA[IDENTIFIKASI TULISAN TANGAN HURUF HIJAIYAH ]]>
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>;
<![CDATA[Widodo, Danang Wahyu]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation [NERO] Vol 4, No 1 (2018): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penelitian ini mencoba memberikan alternatif untuk identifikasi huruf hijaiyah menggunakan partisi citra. Citra biner huruf hijaiyah di crop dengan batasan terluar berupa tepi huruf dan kemudian dilakukan partisi. Pada masing-masing bagian atau partisi, diambil nilai berupa prosentase jumlah piksel. Nilai prosentase jumlah piksel tiap partisi menjadi ciri dari citra tersebut. Selanjutnya nilai prosentase masing-masing partisi disimpan sebagi data training. Untuk proses pengenalan, citra uji juga dipartisi dan dihitung nilai prosentase piksel tiap partisi kemudian dicari selisih jarak terpendek terhadap data training menggunakan jarak Euclidean. Data training yang digunakan berupa tulisan tangan 28 huruf hijaiyah dengan partisi 3x3, 4x4, 5x5 dan 6x6. Data testing untuk pengujian pertama menggunakan data training itu sendiri. Rata-rata akurasi pengujian 100%. Pengujian kedua dan ketiga menggunakan data baru tulisan tangan 28 huruf hijaiyah dari sumber yang sama. Berdasarkan rata-rata hasil pengujian per partisi, semakin tinggi nilai pembagian partisi, maka akan menurunkan akurasi. Rata-rata pengujian pada partisi 3x3 sebesar 84.52%, pada partisi sebesar 77.38%, pada partisi 5x5 sebesar 72.62% dan pada partisi 6x6 sebesar 67.86%. Hal tersebut dikarenakan semakin tinggi nilai pembagian partisi, berdampak pada semakin banyak/detailnya ciri suatu huruf. Pada citra dengan partisi 3x3 dapat diartikan memiliki 9 ciri, partisi 4x4 memiliki 16 ciri, partisi 5x5 memiliki 25 ciri dan partisi 6x6 memiliki 36 ciri. Sehingga semakin banyak ciri menyebabkan toleransi kemiripan yang rendah.Kata kunci : Identifikasi, huruf hijaiyah, partisi citra.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN CALON PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FUZZY DATABASE MODEL TAHANI ]]>
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>;
<![CDATA[Ningsih, Risaniatin]]>
<![CDATA[ Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 7, No 2 (2016): JURNAL SIMETRIS VOLUME 7 NO 2 TAHUN 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muria Kudus ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (525.679 KB)
|
DOI: 10.24176/simet.v7i2.753
<![CDATA[Pada penelitian ini dibuat suatu sistem informasi berupa pendukung keputusan untuk menentukan calon penerima beasiswa menggunakan metode fuzzy database model Tahani. Penelitian ini dilakukan pada Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) PGRI 4 Kota Kediri. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk publikasi ilmiah dan untuk pembuatan sistem guna memberikan suatu pendukung keputusan berupa pengurutan data siswa berdasar kriteria tertentu sebagai prioritas untuk menerima beasiswa. Dengan memanfaatkan database siswa yang ada seperti data penghasilan orang tua, data prestasi, data jarak rumah kesekolah, dan sejenisnya, maka pihak sekolah akan lebih mudah untuk mengolah data siswa dalam memilih calon-calon penerima beasiswa dengan menggunakan sistem pendukung keputusan ini. Jika hanya menggunakan database standar akan kesulitan untuk menentukan calon-calon penerima beasiswa sebab pada database standar bersifat pasti, deterministik dan presisi. Namun pada kenyataannya pengolahan data yang ada lebih bersifat samar (fuzzy). Misalnya kriteria jarak rumah yang dikategorikan dekat, sedang dan jauh. Sedangkan pada database data jarak rumah berisi nilai pasti. Hasil dari penelitian ini adalah telah berhasil dibuat suatu sistem informasi pengolahan data siswa sebagai pendukung keputusan penentuan calon penerima beasiswa. Informasi yang dihasilkan salah satunya adalah urutan prioritas calon penerima beasiswa sehingga proses penentuan calon penerima beasiswa diharapkan dapat dikerjakan lebih efektif dan efisien. Kata kunci: sistem pendukung keputusan, fuzzy database model tahani.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Laboratorium Komputer di Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Sholih, Faris Ashofi]]>
<![CDATA[ Prosiding SNATIKA Vol 4 (2017): Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM STIKI Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penelitian ini merancang dan membuat suatu sistem informasi penggunaan laboratorium komputer pada Universitas Nusantara PGRI Kediri berbasis web. Selama ini, pengelola laboratorium komputer masih menggunakan cara manual untuk mengelola informasi jadwal dan peminjaman laboratorium komputer. Dimana setelah jadwal penggunaan berhasil disusun, maka hanya di tempelkan di ruang operasional dan laboratorium saja. Sehingga, dosen atau mahasiswa yang akan meminjam laboratorium komputer diluar jadwal harus datang ke ruang operasional untuk melihat secara langsung dan mengkonfirmasi ke pengelola untuk peminjaman. Sistem yang telah dibuat berbasis web sehingga dosen atau mahasiswa ketika ingin meminjam/menggunakan bisa melihat jadwal secara online dan langsung mengisi form peminjaman. Selanjutnya sistem akan mengolah apakah laboratorium yang akan dipinjam sudah ada jadwal atau belum. Setelah data permintaan peminjaman tersimpan, akan dijadikan acuan oleh pengelola laboratorium untuk memberikan pelayanan yang diperlukan. Diharapkan dengan adanya sistem informasi ini, maka akan lebih meningkatkan pelayanan dan efektifitas penggunaan laboratorium komputer.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Klasifikasi Kategori Judul Skripsi ]]>
<![CDATA[Niswatin, Ratih Kumalasari]]>;
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>
<![CDATA[ Prosiding SNATIKA Vol 4 (2017): Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM STIKI Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Sistem informasi berbasis web untuk klasifikasi kategori judul skripsi sangat diperlukan oleh sebuah perguruan tinggi untuk mengelompokkan kategori judul skripsi mahasiswa agar sesuai dengan keahlian dan minat masing – masing mahasiswa. Studi kasus penelitian ini dilakukan pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri mahasiswa angkatan 2012 sebagai data training dan mahasiswa angkatan 2013 sebagai data testing. Tujuan dari pembuatan sistem informasi ini adalah untuk membantu pihak Program Studi dan dosen dalam melakukan klasifikasi pemilihan kategori judul skripsi mahasiswa berdasarkan bidang minat dan bidang keahlian masing-masing mahasiswa. Sistem informasi ini akan dibuat berbasis web agar lebih efektif, cepat dan mudah digunakan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem informasi berbasis web untuk mengklasifikasi dan mengelompokkan kategori judul skripsi mahasiswa yang telah diproses berdasarkan bidang minat dan bidang keahlian masing – masing mahasiswa.]]>
<![CDATA[OPTIMASI PENCARIAN DATA MENGGUNAKAN TEXT FILTERING DAN ALGORITMA JARO WINKLER ]]>
<![CDATA[Ardi Sanjaya]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 1 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (869.236 KB)
|
DOI: 10.21107/nero.v5i1.149
<![CDATA[Penelitian ini mencoba memberikan alternatif untuk optimasi pencarian data. Pembanding pengujian penelitian ini yaitu optimasi query yang menggunakan algoritma Jaro Winkler untuk pengurutan berdasar tingginya kemiripan. Data pengujian berupa deskripsi kondisi suatu produk diambil dari internet. Proses dimulai dengan memasukkan kata kunci pencarian. Kemudian dilakukan query dari database. Hasil dari query, kata yang tidak sama terhadap kata kunci pencarian dibuang (text filtering), lalu dilakukan pengukuran kemiripan menggunakan algoritma Jaro Winkler. Kemudian diurutkan berdasarkan nilai kemiripan terbesar. Kata kunci yang digunakan mulai dari 1 sampai 5 kata yang susunannya direkayasa mendekati data yang dikehendaki dan ada yang diacak. Secara keseluruhan berdasarkan hasil pengujian bahwa hasil optimasi pencarian data dengan membuang kata yang tidak sama saat pengukuran kemiripan memiliki peningkatan nilai kemiripan dan pada penyajian hasil query akan ditempatkan lebih atas (descending) berdasar nilai kemiripan yang besar. Kata kunci yang susunannya cenderung acak (susunan tertukar) dan tidak sama akan memiliki nilai kemiripan yang lebih rendah apabila tanpa melalui pembuangan kata yang tidak sama.]]>
<![CDATA[riska Fitria Anggelina Pengenalan Pola Tulisan Huruf Jepang (Hiragana) Menggunakan Partisi Citra ]]>
<![CDATA[Ariska Fitria Anggelin]]>;
<![CDATA[Ardi Sanjaya]]>;
<![CDATA[Ahmad Bagus Setiawan]]>
<![CDATA[ Generation Journal Vol 2 No 1 (2018): Generation Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (736.344 KB)
|
DOI: 10.29407/gj.v2i1.12057
<![CDATA[bstrak– Beberapa orang memiliki kemampuan dalam mengenali tulisan tangan seseorang melaluipembelajaran. Misalnya pada tulisan tangan huruf Hiragana. Mungkin ada beberapa kendala yangditemukan saat pengenalan, sehingga tulian tangan seseorang menjadi sulit dikenali. Permasalahanpenelitian ini adalah (1) Bagaimana merancang dan membangun suatu sistem yang dapatdigunakan sebagai pengenalan perkembangan pola tulisan tangan huruf Hiragana dasar (seion)?. (2) Bagaimana menerapkan metode Partisi Citra untuk melakukan ekstraksi fitur pada citradigital. Penelitian ini menggunakan metode Partisi sebagai pengekstraksi fitur citra, serta metodeK-Nearest Neighbour sebagai klasifikasi dan perhitungan jaraknya menggunakan EuclideanDistance. Sebelum dilakukan pengenalan, file citra dilakukan proses preprocessing terlebih dahuluyaitu grayscalling dan deteksi tepi prewitt, selanjutnya dilakukan partisi, lalu diidentifikasi. Darihasil pengujian pada skenario pertama dengan data training 60 dan testing mencakup semua tulisanminggu pertama sebanyak 90 huruf diperoleh akurasi sebesar 6%. Pada skenario kedua denganjumlah data training 60 dan testing mencakup semua tulisan minggu kedua diperoleh akurasisebesar 81%. Pada skenario ketiga dengan data training yang sama dan testing mencakup semuatulisan minggu ketiga diperoleh akurasi sebesar 88%. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkanbahwa metode K-Nearest Neighbour dan Partisi citra dapat digunakan untuk mengidentifikasitulisan tangan huruf Hiragana]]>
