Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
3.247
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer SMATIKA KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia INTEGER: Journal of Information Technology JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Manajemen Informatika Jurnal Abdimas Mahakam JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Farokhah, Lia
Institut Teknologi Dan Bisnis Asia Malang
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

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

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
PELATIHAN PEMBUATAN DESAIN PROTOTIPE APLIKASI MENGGUNAKAN PROTO IO UNTUK MENUMBUHKAN MINAT PEMBELAJARAN PEMROGRAMAN di SMK NASIONAL MALANG Farokhah, Lia; Ahda, Fadli Almu'ini; Riska, Suastika Yulia
SELAPARANG Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 2, No 2 (2019): Mei
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (67.992 KB) | DOI: 10.31764/jpmb.v2i2.869

Abstract

Mata pelajaran pemrograman merupakan salah satu mata kuliah kosentrasi atau jurusan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) atau perguruan tinggi berbasis komputer. Mata kuliah pemrograman menjadisalah satu kesulitan yang dihadapi siswa-siswi maupun mahasiswa dalam menempuh pembelajaran sesuai kosentrasi atau jurusan mereka. Hal ini sangat kontradiksi dengan jurusan yang mereka ambil sehinggaperlu di ujicoba pengembangan pedagogi pengajaran untuk menunjang motivasi belajar dalam pemrograman. Pengembangan pembelajaran menjadi sangat penting karena selain kita berada pada abadteknologi yang membutuhkan lebih banyak aplikasi yang harus dikembangan untuk membantu kehidupan manusia. Pengembangan pedagogi pengajaran juga digunakan untuk menumbuhkan motivasi belajar pemrograman agar siswa-siswi atau mahasiswa dengan jurusan atau kosentrasi computer bisa menyukai mata pelajaran pemrograman dimana pada akhirnya menunjang kualitas lulusan yang dihasilkan sesuaibidangnya. Dalam pengembangan pedagogi pada pengabdian masyarakat yang dilakukan di SMK Nasional Malang dilakukan dengan melakukan pre test pertanyaan kuesioner sebelum dan sesudah diadakannyapelatihan pembuatan prototipe aplikasi menggunakan software instan PROTO IO. Hasil yang didapat dari analisis kuesioner didapatkan peningkatan motivasi belajar pemrograman sebesar 76,67% dan peningkatan motivasi minat menjadi programmer sebesar 16,66%.
Peningkatan Literasi Pengetahuan Kesehatan dan Teknologi untuk Pencegahan dan Deteksi Penyakit Menggunakan Digital Image Processing Farokhah, Lia; Noercholis, Achmad; Ahda, Fadhli Almuiini; Rofiq, Muhammad; Sulistyo, Danang Arbian
Jurnal Abdimas Mahakam Vol. 5 No. 2 (2021): JURNAL ABDIMAS MAHAKAM
Publisher : Institute for Research and Community Services (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24903/jam.v5i2.1399

Abstract

Perkembangan penyakit dan alat Kesehatan di dunia sangat berdasar dengan import. Alat Kesehatan cukup mahal harganya. Adapun tujuan dari pengabdian ini adalah meningkatkan literasi mengikuti model The European Health Literacy Survey: the 12 subdimensions. Adopsi model ini diharapkan akan pada tahap dimensi menilai atau mengevaluasi informasi yang relevan dengan Kesehatan. Metode yang digunakan adalah edukasi masyarakat khususnya perguruan tinggi yang memiliki fokus keilmuan Teknologi dan Kesehatan untuk meningkatkan literasi Kesehatan. Adapun hasil yang didapatkan selama pengabdian melalui kolaborasi webinar adalah cukup bagus untuk meningkatkan iterasi Kesehatan. Hal ini didasarkan atas fakta saat proses tanya jawab dalam penggalian informasi. Kolaborasi dua keilmuan yaitu kesehatan dan teknologi bisa membuat alat deteksi maupun pencegahan penyakit yang lebih murah namun akurat menggunakan sistem cerdas.
Kolaborasi Digital Signage dan Chatbot Messenger Sebagai Layanan Penyedia Informasi Akademik Jumardi, Rio; Farokhah, Lia; Maghfirah, Maghfirah
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 4, No 2 (2020): April 2020
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v4i2.2061

Abstract

At present, the dissemination of information is easier to obtain and spread in various forms of print and electronic, but sometimes it is still presented with poor quality. The high quality of  information makes that information be transformed into knowledge that is the basis for decision making and become a separate power source for the agency or organization. The use of technology to share knowledge an organization is necessary as a means of improving the effectiveness of the technology and business processes. System development methodology used in this research using GRAPPLE which stands for Rapid Application Guidelines for Requirements Engineering with the stage of Gathering, Analysis, Design, Development and Deployment. Digital boards based on digital or digital signage can replace information boards made from conventional materials such as wood or iron by providing accurate, relevant, timely and dynamically working information. Chatbot messenger can help provide academic information to students in two directions with the concept of request-response from and to students via telegram messenger.Collaboration between digital signage and chatbot messenger can help students in fulfilling academic related information effectively and efficiently
Sistem Pengawasan Keuangan Badan Usaha Milik Desa (BUM Des) berbasis Android Farokhah, Lia; Sapoetra, Yudistira Arya
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6, No 4 (2018)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1250.005 KB) | DOI: 10.26418/justin.v6i4.29097

Abstract

Program  pemerintah untuk peningkatan potensi desa dalam bentuk badan usaha milik desa (BUM Des) sedang digalakkan dengan serius. Pemerintah menganggap ini adalah salah satu cara mengentaskan kemiskinan dengan cara peningkatkan kesejahteraan dan memandirikan desa secara keuangan. Namun, ada banyak masalah yang ada di lapangan seperti kekurang percayaan pengurus internal BUM Des sendiri terhadap kelembagaan BUM Des. Hal ini menyebabkan banyak desa yang ragu dalam mendirikan BUM Des atau BUM Des yang sudah berdiri namun tidak berkembang. Masalah transparansi merupakan masalah yang paling utama dalam kelembagaan BUM Des. Sistem kepercayaan, pengelolaan dan transparansi keuangan serta pembagian hasil hasil usaha yang menjadi pokok tujuan hampir setiap BUM Des yaitu kesejahteraan. Dalam perancangan aplikasi pengawasan keuangan BUM Des mendapatkan hasil umpan balik sebesar sebesar 82,77%. Hal ini menunjukkan hasil umpan balik yang dianggap sangat positif.
IMPLEMENTASI K-MEANS KLUSTERING UNTUK REKOMENDASI TEMA TUGAS AKHIR PADA STMIK ASIA MALANG Lia Farokhah; Rendy Aditya
Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Vol 3, No 2 (2017): Juli 2017
Publisher : Universitas Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/jtmi.v3i2.1329

Abstract

DOI: https://doi.org/10.26905/jtmi.v3i2.1329
Implementasi K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Bunga Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB Lia Farokhah
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7, No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020722608

Abstract

Era computer vision merupakan era dimana komputer dilatih untuk bisa melihat, mengidentifikasi dan mengklasifikasi seperti kecerdasan manusia. Algoritma klasifikasi berkembang dari yang paling sederhana seperti K-Nearest Neighbor (KNN) sampai Convolutional Neural Networks. KNN merupakan algoritma klasifikasi yang paling sederhana dalam mengklasifikasikan sebuah gambar kedalam sebuah label. Metode ini mudah dipahami dibandingkan metode lain karena mengklasifikasikan berdasarkan jarak terdekat dengan objek lain (tetangga). Tujuan penelitian ini untuk membuktikan kelemahan metode KNN dan ekstraksi fitur warna RGB dengan karakteristik tertentu. Percobaan pertama dilakukan terhadap dua objek dengan kemiripan bentuk tetapi dengan  warna yang  mencolok di salah satu sisi objek. Percobaan kedua terhadap dua objek yang memiliki perbedaan karakteristik bentuk meskipun memiliki kemiripan warna. Empat objek tersebut adalah bunga coltsfoot, daisy, dandelion dan matahari. Total data dalam dataset adalah 360 data. Dataset memiliki tantangan variasi sudut pandang, penerangan, dan  gangguan dalam latar. Hasil menunjukkan bahwa kolaborasi metode klasifikasi KNN dengan ekstraksi fitur warna RGB memiliki kelemahan terhadap percobaan pertama dengan akurasi 50-60% pada K=5. Percobaan kedua memiliki akurasi sekitar 90-100% pada K=5. Peningkatan akurasi, precision dan recall terjadi ketika menaikkan jumlah K yaitu dari K=1menjadi K=3 dan K=5.Kata kunci: k-nearest neighbour, RGB, kelemahan, kemiripan, bunga  IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOR FOR FLOWER CLASSIFICATION WITH EXTRACTION OF RGB COLOR FEATURESThe era of computer vision is an era where computers are trained to be able to see, identify and classify as human intelligence. Classification algorithms develop from the simplest such as K-Nearest Neighbor (KNN) to Convolutional Neural Networks. KNN is the simplest classification algorithm in classifying an image into a label. This method is easier to understand than other methods because it classifies based on the closest distance to other objects (neighbors). The purpose of this research is to prove the weakness of the KNN method and the extraction of RGB color features for specific characteristics. The first  experiment on two objects with similar shape but with sharp color on one side of the object. The second experiment is done on two objects that have different shape characteristics even having a similar colors. The four objects are coltsfoot, daisy, dandelion and sunflower. Total data in the dataset is 360 data. The dataset has the challenge of varying viewpoints, lighting and background noise. The results show that the collaboration of the KNN classification method with RGB color feature extraction has weakness in the first experiment with the level of accuracy about 50-60% at K = 5. The second experiment has an accuracy of around 90-100% at K = 5. Increased accuracy, precision and recall occur when increasing the amount of K, from K = 1 to K = 3 and K = 5.  Keywords: k-nearest neighbour, RGB, weakness, similar, flower
Klasifikasi Bumbu Dapur Indonesia Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) Suastika Yulia Riska; Lia Farokhah
SMATIKA JURNAL Vol 11 No 01 (2021): SMATIKA Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Publisher : LPPM STIKI MALANG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32664/smatika.v11i01.568

Abstract

Seasoning is one of the most important elements in a dish. Indonesian herbs or spices have a very wide variety of types. Mistakes in choosing spices have a big effect on the taste of the dish. Image processing is a branch of science in the field of technology that can be used to recognize image objeks captured by the camera. This study will classify the types of spices that are almost similar, namely ginger, galangal, turmeric and kencur. The classification method used is K-Nearest Neighbor (K-NN). In this study we tested how to split training data and data testing, namely 66.7%: 33.33%, 75%: 25% and 90%: 10%. The sharing of training data and testing data uses 90%: 10% has the greatest average accuracy compared to other distribution methods. The selection of K = 3 or K = 5 has an average accuracy that is almost the same in all methods of split training data and testing data, namely 64.66%: 65%. At K = 1 it has a fairly high accuracy compared to the previous K, which is 73%.
IMPLEMENTASI DECISION TREE C4.5 DALAM PENENTUAN PINJAMAN UANG DI KOPERASI XYZ di BANJARMASIN Lia Farokhah; Rina Dewi Indahsari
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 6, No 3 (2019)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v6i3.268

Abstract

Bad credit is an important problem faced by all financial institutions or business entities. Savings and Loan Cooperative xyz is one of the financial business entities that faces these problems. This cooperative has quite a number of customers / borrowers, namely 10,135 customers. Cooperative xyz customers have a current history of returning 9545 people and 590 people stuck in return. Bad loans that occur disrupt the financial rotation of the cooperative because it is related to business entity finance and employee salaries. Processing and analyzing customer / borrower data to obtain knowledge that can help stakeholders in the cooperative in determining a lending decision is urgently needed so that bad loans can be suppressed so that the financial flow of the business entity remains smooth. The data collected has sixteen attributes and one target attribute that is whether lending is accepted or rejected. The method used in processing and analyzing borrower data is the Tree C4.5 method which is a refinement of the ID3 (Iterative Dichotomiser) method. This method is known as an easy to understand method because it will produce a very clear rule in the decision tree. Results of model testing using cross validation random subsampling, this method has an accuracy of 70% with 5 aspects of important attributes namely loan history, other debts, community valuation, salary and electricity data when the data is pruned with four depth levels.Keywords: Classification, Cooperative, Savings and Loans, Data, Method C4.5Kredit macet merupakan permasalahan penting  yang dihadapi semua lembaga atau badan usaha keuangan. Koperasi simpan pinjam xyz merupakan salah satu badan usaha keuangan masyarakat yang menghadapi permasalahan tersebut. Koperasi ini memiliki nasabah/peminjam cukup banyak yaitu 10.135 nasabah/peminjam. Nasabah koperasi xyz memiliki riwayat lancar dalam pengembalian sebanyak 9545 orang dan 590 orang macet dalam pengembalian. Kredit macet yang terjadi menganggu perputaran keuangan koperasi karena  terkait keuangan badan usaha dan gaji pegawai. Pengolahan dan analisis data nasabah/ peminjam untuk memperoleh suatu pengetahuan yang bisa membantu stakeholder di koperasi dalam menentukan sebuah keputusan peminjaman uang sangat dibutuhkan agar kredit macet bisa ditekan sehingga perputaran keuangan badan usaha tetap lancar. Data yang terkumpul memiliki enam belas atribut dan satu target atribut yaitu apakah peminjaman uang diterima atau ditolak. Metode yang dipakai dalam pengolahan dan analisis data peminjam adalah metode Tree C4.5 dimana merupakan penyempurnaan metode ID3 (Iterative Dichotomiser). Metode ini dikenal dengan metode yang mudah dimengerti karena akan menghasilkan sebuah aturan yang sangat jelas dalam pohon keputusan. Dari hasil pengujian model yang terbentuk menggunakan cross validation random subsampling, metode ini memiliki akurasi sebesar 70% dengan 5 aspek atribut penting yaitu riwayat pinjaman, hutang lain, penilaian masyarakat, gaji dan data listrik ketika data di prunning dengan empat kedalaman level.Kata kunci: Klasifikasi, Koperasi, Simpan Pinjam, Data, Metode C4.5
PELATIHAN PEMBUATAN DESAIN PROTOTIPE APLIKASI MENGGUNAKAN PROTO IO UNTUK MENUMBUHKAN MINAT PEMBELAJARAN PEMROGRAMAN di SMK NASIONAL MALANG Lia Farokhah; Fadhli Almu'iini Ahda; Suastika Yulia Riska
SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 3, No 1 (2019): November
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (510.956 KB) | DOI: 10.31764/jpmb.v3i1.1033

Abstract

ABSTRAKMata pelajaran pemrograman merupakan salah satu mata kuliah kosentrasi atau jurusan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK)  atau perguruan tinggi berbasis komputer. Mata kuliah pemrograman menjadi salah satu kesulitan yang dihadapi siswa-siswi maupun mahasiswa dalam menempuh pembelajaran sesuai kosentrasi atau jurusan mereka. Hal ini sangat kontradiksi dengan jurusan yang mereka ambil sehingga perlu di ujicoba pengembangan pedagogi pengajaran untuk menunjang motivasi belajar dalam pemrograman. Pengembangan pembelajaran menjadi sangat penting karena selain kita berada pada abad teknologi yang membutuhkan lebih banyak aplikasi yang harus dikembangan untuk membantu kehidupan manusia. Pengembangan pedagogi pengajaran juga digunakan untuk menumbuhkan motivasi belajar pemrograman agar siswa-siswi atau mahasiswa dengan jurusan atau kosentrasi computer bisa menyukai mata pelajaran pemrograman dimana pada akhirnya menunjang kualitas lulusan yang dihasilkan sesuai bidangnya. Dalam pengembangan pedagogi pada pengabdian masyarakat yang dilakukan di SMK Nasional Malang dilakukan dengan melakukan pre test pertanyaan kuesioner sebelum dan sesudah diadakannya pelatihan pembuatan prototipe aplikasi menggunakan software instan PROTO IO. Hasil yang didapat dari analisis kuesioner didapatkan peningkatan motivasi belajar pemrograman sebesar 76,67% dan peningkatan motivasi minat menjadi programmer sebesar 16,66%. Kata kunci: pedagogi, pemrograman, motivasi belajar, aplikasi ABSTRACTProgramming lesson is one of the concentration courses or majors in Vocational Schools (SMK) or computer-based colleges. Programming lesson become one of the difficulties faced by students according to their concentration or their majors. This is very contradictory with their majors so that  it is necessary to test the development of teaching pedagogy to support learning motivation in programming lesson. The development of learning is very important because besides we are in the technology era that requires more applications that must be developed to help human life. The development of teaching pedagogy is also used to foster motivation to learn programming lesson so students with majors or concentrations of computers can like programming lesson which ultimately support the quality of graduates produced in their fields. In the development of pedagogy on society service carried out in SMK Nasional Malang, questionnaire were conducted before and after the training on making prototype applications using PROTO IO with instant software. The results obtained from questionnaire showed that an increase in programming learning motivation with 76.67% and an increase in motivation to become a programmer of 16.66%. Keywords: pedagogy, programming, learning motivation, application
Implementasi Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Variasi Intensitas Emosi pada Dynamic Image Sequence Lia Farokhah
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 4 No 6 (2020): Desember 2020
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (469.024 KB) | DOI: 10.29207/resti.v4i6.2644

Abstract

Facial emotion recognition (FER) is a research topic that focuses on the analysis of human facial expressions. There are many FER research has been conducted on single images or photo. Emotion analysis on single images has many disadvantages compared to dynamic image sequences or videos. This is due to human emotions or expressions within a certain time. The classification of emotions becomes complicated when considering different emotions. There are some people who are very expressive, there are some people who have low or moderate expressions. Predictions of emotion with variety intensities has decresed error due to data sets that provide only a few emotions intensities. Data annotation is a major problem in recognition fields that require a lot of time and effort to annotate new data. This study aims to find information about facial emotions with emotional intensity from subtle to sharp in a sequence images or videos. The dataset will be trained using Convolutional neural network by augmentation to add data annotations. The proposed method was evaluated using the public BP4D-Spontaneous dataset. The evaluation results show that the average emotion recognition in video sequences using the holdout method is 18%. Evaluation of the loss function parameter shows overfitting where the curve generalization gap is too high. The last evaluation is the evaluation of the emotion class between the real class and the prediction class in 14.28%. This shows that the classification of emotion recognition in dynamic image sequences is quite low.
Co-Authors Achmad Noercholis Adriani Kala'lembang Ahda, Fadli Almu'ini Danang Arbian Sulistyo Fadhli Almu'iini Ahda Fadhli Almu'iini Ahda Fadhli Almu'iini Ahda Fadhli Almu'iini Ahda Fadhli Almuiini Ahda Fransiska Sisilia Mukti Gandes Nawang Sari Lilis Widayanti Lukman Hakim Machrus Machrus Maghfirah Maghfirah Muhammad Rofiq Muhammad Rofiq Nur Lailatul Aqromi Rendy Aditya Rina Dewi Indahsari Rio Jumardi, Rio Siti Nurul Afiyah Suastika Yulia Riska Suastika Yulia Riska Sulistyo, Danang Arbian Titania Dwi Andini vivi aida fitria Yudistira Arya Sapoetra