Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Teknik Industri, Sistem Informasi dan Teknik Informatika
Sugeng Hendra Wijaya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Dan Rancang Bangun Sistem Penilaian Rapor Siswa Di Smks Zainul Hasan Balung Berbasis Web Mamlu’atul Hasanah; Sugeng Hendra Wijaya; Hermin Arista
Jurnal Teknik Industri, Sistem Informasi dan Teknik Informatika Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Tinsika
Publisher : Universitas Bakti Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Rapor merupakan laporan hasil belajar siswa di sekolah yang di olah oleh guru. Penilaian merupakan rangkaian kegiatan memperoleh, menganalisis, dan menafsirkan hasil belajar siswa yang dilakukan secara sistematis dan berkesinambungan. Sistem pengolahan nilai rapor di sekolah SMKS Zainul Hasan Balung yang sedang berjalan saat ini yaitu setiap guru mata pelajaran menginputkan nilai – nilai seperti nilai semester, nilai ulangan harian, nilai keterampilan serta nilai sikap ke dalam file penilaian yang sudah di sediakan kurikulum, kemudian, setelah itu walikelas menginputkan kembali ke dalam file rapor yang untuk dilakukan cetak rapor. Hal ini menyebabkan kurang efisiennya pengolahan rapor jika ada guru yang salah dalam menginputkan nilai, karena jika terjadi proses akan berulang dari awal. Dalam penelitian dan pengembangan produk yang telah di lakukan ini menghasilkan sistem penilaian rapor siswa berbasis web. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah metode waterfall dimana hal ini menggambarkan pendekatan yang sistematis dan berurutan pada pengembangan perangkat lunak tersebut.
FRUIT TYPES RECOGNITION USING HYBRID-CLASSIFIER WITH PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) Sugeng Hendra Wijaya
Jurnal Teknik Industri, Sistem Informasi dan Teknik Informatika Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Tinsika
Publisher : Universitas Bakti Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

– Fruit recognition was done in this research specifically for fruit image. The recognition of fruit in this study can be implemented to know the number of fruits that exist. Fruit image trained into several labels (fruit types) that are classified by data testing. There are several processes and methods undertaken in this research until the classification process, one of this i.e. Gaussian filter to improve the quality of fruit image recognition. Furthermore, the feature extraction process uses Gabor filter and for feature selection, PCA technic is respectively used to select some of the best features. The selected feature will be classified using deep neural network and k-nearest neighbor (k-NN) method. Moreover, the results of the processes done carried out in achieving an accuracy of 95.01%.
Co-Authors Hermin Arista Mamlu’atul Hasanah