Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Hasanatul Fu’adah Amran
Universitas Muhammadiyah Riau
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Deep Learning Untuk Klasifikasi Kematangan Buah Mangrove Berdasarkan Warna Harun Mukhtar; Febrian Alfanico; Hasanatul Fu’adah Amran; Fitri Handayani; Reny Medikawati Taufiq
JURNAL FASILKOM Vol 13 No 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.6292

Abstract

Plants that live between land and sea, such as mangroves, are influenced by the tides and tides. Indonesia has the largest mangrove forest in the world and a variety of biodiversity and structure. People currently detect mangrove maturity by looking directly at the fruit. This study proposes to classify the maturity of mangrove fruit using artificial intelligence techniques, making it easier for farmers to determine the ripeness of the fruit. This proposal uses data from 200 images for mangroves taken directly from Lukit Village, Merbau District, Meranti Islands Regency. This research improves the Convolutional Neural Network (CNN) method to classify mangrove fruit maturity. The results obtained from this research were by classifying ripe and unripe fruit. Based on this research, accuracy reaches a maximum of 96%.
Sentimen Analisis Masyarakat Tentang Penetapan Hari Raya Idul Adha Tahun 2023 Pada Video Youtube Menggunakan Algoritma Random Forest dan Support Vector Machine Rahmad Firdaus; Rafiq Al Hariri; Hasanatul Fu’adah Amran
JURNAL FASILKOM Vol 14 No 1 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v14i1.7012

Abstract

Interaksi masyarakat di media sosial terlihat dari tanggapan yang diberikan pada kolom komentar sebagai umpan balik dari setiap kegiatan atau fenomena yang sedang terjadi. Mulai dari status yang berupa teks, gambar maupun video. Salah satunya adalah komentar pada video youtube tentang penetapan hari raya Idul Adha. Dari berbagai tanggapan pada kolom komentar tersebut diperoleh sebuah informasi dalam bentuk data tidak terstruktur. Data komentar tersebut dapat diolah dan dianalisis dengan menerapkan analisis sentimen menggunakan pendekatan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan 1049 data komentar yang diperoleh dari 13 video. Penelitian ini menggunakan data training dan testing dengan presentase 60:40 70:30, 80:20, dan 90:10. Menghasilkan hasil pengujian menggunakan algoritma Support Vector Machine mendapatkan akurasi sebesar 96%, algoritma Random Forest mendapatkan akurasi 94%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine lebih baik digunakan untuk mengklasifikasi komentar pada video terutama dalam kasus penetapan hari raya Idul Adha pada tahun 2023
Co-Authors Febrian Alfanico Fitri Handayani Harun Mukhtar Rafiq Al Hariri Rahmad Firdaus Taufiq, Reny Medikawati