Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
3.544
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Telematika Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Perspektif : Jurnal Ekonomi dan Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Paradigma Jurnal Komputasi JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Infortech Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jotika
Ali Mustopa, Ali
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

 1 
Perancangan Prototipe Aplikasi Mobile Ikatan Alumni (Studi Kasus Universitas Bina Sarana Informatika) Sasongko, Agung; Mustopa, Ali; Risdiansyah, Deni
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 9, No 3 (2021)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1141.16 KB) | DOI: 10.26418/justin.v9i3.47096

Abstract

Pada penelitian ini membahasa mengenai aplikasi yang diperuntukkan kepada Alumni pada perguruan tinggi Universitas Bina Sarana Informatika untuk menyebarluaskan informasi dari perguruan tinggi maupun mengumpulkan informasi dari alumni.  Aplikasi dikembangkan berbasis mobile. Pengembangan aplikasi dilakukan dengan metode prototipe dengan cara mengumpulkan kebutuhan fungsional sistem dari pengalaman alumni serta komponen instrumen kebutuhan informasi yang berasal dari perguruan tinggi. Hasil analisa kebutuhan  fungsional dilanjutkan dengan  pembuatan desain Usecase dan deployment diagram. Komponen sistem yang dibuat terdari 5 komponen, yaitu: 1.Komponen informasi lowongan kerja dan informasi wirausaha, 2.Komponen rekam riwayat pekerjaan dan penghasilan, 3. Komponen kelola profile diri, 4. Komponen forum percakapan, 5. Komponen pengisian tracer study. Desain rancangan penelitian berdasarkan 5 komponen yang diperlukan menghasilkan 14 rancangan tampilan, yaitu: racangan tampilan Login, Beranda, Pengisian Tracer Study, BSI News, Career dan Enterpreneur News, Forum, Form kirim forum, Daftar Alumni, Daftar Lowongan Kerja, Kegiatan BCC, Profile Diri, daftar riwayat pengalaman kerja, form pengalaman kerja, dan sunting profile diri.
Klasifikasi Penyakit Daun Kopi Menggunakan Kombinasi Haralick, Color Histogram dan Random Forest Siti Khotimatul Wildah; Abdul Latif; Ali Mustopa; Suharyanto Suharyanto; Muhammad Sony Maulana; Agung Sasongko
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 11, No 1 (2023)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v11i1.60985

Abstract

Kopi merupakan spesies tanaman dengan bentuk pohon yang dijadikan sebagai bahan baku dalam pembuatan minuman-minuman kopi. Akan tetapi pada produksinya terdapat permasalahan umum yang masih sering terjadi yaitu adanya hama atau penyakit yang menyerang pada bagian daun kopi sehingga berdampak pada pertumbuhan tanaman kopi tersebut dan berakibat terjadi penurunan produksi kopi. Pengenalan penyakit dan hama pada daun kopi masih menggunakan proses manual sehingga bisa memperlambat proses deteksi serta penanganan penyakit dan hama tersebut, oleh karena itu perlunya pendeteksian otomatis sehingga dapat mendeteksi tahap awal hama dan penyakit pada daun kopi tersebut. Deteksi otomatis dapat dilakukan dengan menerapkan teknologi Computer Vision yaitu Image Classification dan metode Machine Learning. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan metode yang dapat mengklasifikasikan penyakit dan hama pada daun kopi dengan menggunakan algoritma Machine Learning Random Forest dengan menambahkan kombinasi ekstraksi fitur Haralick dan Color Histogram. Hasil penelitian menunjukkan performa yang sangat baik dimana nilai akurasi yang diperoleh sebesar 98,86%. 
Co-Authors Abdul Hamid Abdul Latif Abdul Latif Abdul Latif Agung Sasongko Agus Junaidi Agustiani, Sarifah Ahmad Fachrurozi Andi Saryoko Antonius Yadi Kuntoro Desyandri Desyandri Ganda Wijaya Hendri Mahmud Nawawi Hermanto Hermanto Lady Agustin Fitriana Laksono Trisnantoro M Rangga Ramadhan Saelan Maysaroh, Maysaroh Mochammad Abdul Azis Muhammad Fahmi Julianto Muhammad Iqbal Muhammad Iqbal Muhammad Rezki Muhammad Rifqi Firdaus Muhammad Sony Maulana Nanik Wuryani Nuraeni Herlinawati Pribadi, Denny Rabiatus Sa’adah Rahmat Hidayat Rangga Sanjaya Risdiansyah, Deni Rizka Dahlia Rizky Ade Safitri Rusda Wajhillah Siti Khotimatul Wildah Sopiyan Dalis Suharyanto Suharyanto Umi Khultsum Wahyu Nugraha Wahyutama Fitri Hidayat Windu Gata Windu Gata Yoseph Tajul Arifin Yudhistira Yudhistira Yudhistira