Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer MDP Student Conference
Cerwyn Asyraq
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengelompokan Jenis Reptil Yang Dapat Dipelihara Berdasrkan Gambar Pada Pengolahan Citra Digital M Rama Nopan Ariyadi; M Nirraca; Cerwyn Asyraq; Damar Muhammad Isroq
MDP Student Conference Vol 1 No 1 (2022): The 1st MDP Student Conference 2022
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (585.498 KB)

Abstract

Abstract: This study aims to determine the morphological characteristics of reptiles. This research uses descriptive method and Visual Encounter Survey (VES). Species collected based on lizards that can be kept. Morphological data were analyzed descriptively to determine the name and type description. The results of the study succeeded in finding seven types of lizards and classified into four families which are the family Gekkonidae (Leopard Gecko, Hemidactylus frenatus, and Hemidactylus platyurus), family Scincidae (Eutropis multifasciata), Agamidae families (Bronchocela cristatella and Draco volans), and families Varanidae (Varanus savior). Morphological characteristics in each type of lizard vary, namely Head character, Body, legs, tail, lizard and tongue. The research results are expected to be useful as a initial information for further research and can also be a source of learning in learning .analyze data from the results of observations at various levels of biodiversity (genes, species and ecosystems) of reptiles, especially lizards Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik morfologi Reptilia Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dan Visual Encounter Survey (VES). Spesies dikumpulkan berdasarkan kadal yang dapat dipelihara. Data morfologi dianalisis secara deskriptif untuk menetapkan nama dan deskripsi jenis. Hasil penelitian berhasil menemukan tujuh jenis kadal dan diklasifikasikan ke dalam empat famili yang merupakan famili Gekkonidae (Leopard Gecko, Hemidactylus frenatus, dan Hemidactylus platyurus), family Scincidae (Eutropis multifasciata), Agamidae family (Bronchocela cristatella dan Draco volans), dan famili Varanidae (Varanuspenyelamat).Ciri-ciri Morfologi pada masing-masing jenis kadal bermacam-macam yaitu Kepala karakter, Tubuh, kaki, ekor, kadal dan lidah. Hasil penelitian diharapkan dapat bermanfaat sebagai informasi awal untuk penelitian selanjutnya dan juga dapat menjadi sumber belajar dalam pembelajaran .menganalisis data dari hasil pengamatan pada berbagai tingkat keanekaragaman hayati (Gen, jenis dan ekosistem) reptil terutama kadal.
PEMODELAN TOPIK CHATGPT PADA ULASAN TWITTER MENGGUNAKAN METODE LATENT DIRICHLET ALLOCATION Ricky Putra Sardika; Cerwyn Asyraq; Muhammad Rizky Pribadi; Wijang Widhiarso
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Volume 14 No 2, Januari Tahun 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/justit.14.2.80-86

Abstract

Maraknya tren penggunaan Artificial Intellience (AI) di era teknologi saat ini. Salah satu contoh nya yakni chatbot yang bernama chatgpt. Telah banyak topik  obrolan atau pertanyaan yang telah dilontarkan melalui chatgpt ini dari berbagai kalangan seperti orang biasa, pelajar, guru atau dosen, hingga tenaga peneliti. Hal tersebut dapat dideteksi untuk mengetahui tren topik  hangat yang paling dominan dibicarakan di twitter. Namun dengan ratusan metadata tersebut akan sulit dicari dan dibaca.  Oleh karena itu dibutuhkan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk menyelesaikan masalah tersebut. LDA mampu melakukan analisis tentang tren topik hangat yang sedang dibahas di twitter mengenai chatgpt. Dari 202304 ulasan twitter mengenai chatgpt, didapat sejumlah 30 kata tren secara keseluruhan hasil dari topic modelling yang dilakukan dengan masing – masing 10 topik berdasarkan yang sudah dimodelkan.
Co-Authors Damar Muhammad Isroq M Nirraca M Rama Nopan Ariyadi Ricky Putra Sardika Rizky Pribadi, Muhammad Wijang Widhiarso