Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

SISTEM INFORMASI PEMASARAN PRODUK LOKAL KAIN TENUN BERBASIS WEBSITE PADA TOKO BELIDA BAYAN Apsih, Denda; Erniwati, Surni; Juhartini
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 2 (2023): May 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i2.27

Abstract

Sistem yang dibuat berupa media website yalah kegiatan transaksi jual beli yang menggunakan media elektronik melalui jaringan internet dimana penjual dan pembeli dipertemukan secara online. Dengan adanya penjualan melalui website maka sebuah toko dapat memasarkan produk menjadi lebih luas dan berjalan optimal. Sistem yang berjalan pada Toko Belida Bayan masih manual dimana pembeli harus langsung ketoko untuk membeli yang tentunya membutuhkan waktu yang cukup lama. Untuk itu dibangunya sebuah media websiti untuk membantu pemilik toko untuk pemasaran dan promosi. Dan pelanggan dapat melakukan pemesanan produk secara online yang bisa dilakukan kapan saja dan diman saja. Metode pengembangan menggunakan metode waterfall dan perancangan sistem website menggunakan UML (Unified Modeling Language). Bahasa pemrograman yang digunakan yaitu bahasa pemgrograman PHP, Codeigniter, dengan MySQL sebagai DBMS dan visual studio code sebagai editor. Pengujian sistem menggunakan pengujian black box, dimana hasil yang di uji coba menunjukkan bahwa sistem telah berjalan sesuai dengan hasil yang diharapkan. Media website yang dihasilkan untuk Toko Belida Bayan ini dapat mempermudah pemesanan dibandingkan langsung ke toko.
IDENTIFIKASI KEMIRIPAN FOTO ASLI DAN SKETSA MENGGUNAKAN MODEL GENERATIF ADVERSARIAL NETWORK (GANs) Satriawan, Andre; Imran, Bahtiar; Erniwati, Surni
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i3.36

Abstract

Perkembangan seni semakin bertumbuh khususnya dalam bidang seni lukis, pertumbuhan tersebut terlihat dari banyaknya pemula yang mulai belajar melukis secara otodidak diawali dengan belajar membuat sketsa menggunakan metode yang beragam, tetapi masalah umum yang sering dihadapi oleh pemula dalam seni Lukis adalah seringkali sketsa dan foto asli terlihat serupa tetapi tidak tahu seberapa mirip sketsa yang telah dibuat. Penlitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi persentase kemiripan foto asli dan sketsa menggunakan metode diskriminatif dari model Generative Adversarial Networks (GANs) memantkan library atau modul ssim. Diskriminator merupakan CNN yang menerima input gambar berukuran sama atau memiliki dimensi yang sama dan menghasilkan angka yang menyatakan apakah input merupakan gambar yang sama atau memeiliki kemiripan. Untuk mendapatkan persentase kemiripan yang tepat antara dua gambar memanfaatkan Struktural Similarity Index (SSIM) yang telah terlatih pada library scikit-image.
Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Mata Manusia Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Dwinita Arwidiyarti; Juhartini, Juhartini; Surni Erniwati
Jurnal PROCESSOR Vol 19 No 1 (2024): Jurnal Processor
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33998/processor.2024.19.1.1627

Abstract

The medical field has utilized technology in an effort to improve better services in diagnosing diseases, one of which is eye disease in humans. Because the eye is one of the five senses that is important to interact with the surrounding environment. The doctor's work is very busy and busy resulting in delays in serving the community. To overcome this, an expert system is needed to assist patients in diagnosing early eye disease, so that patients can find out the eye disease they are suffering from and its severity. This study discusses the creation of an expert system using the fuzzy mamdani concept to diagnose eye disease. The Fuzzy Mamdani method has been successfully implemented into an expert system for diagnosing eye diseases. This expert system uses the fuzzy mamdani method for diagnosing eye diseases which can provide fast diagnosis results along with the level of certainty for each disease. Expert systems can diagnose diseases based on the trust value of the disease using the Fuzzy Mamdani formula. From the results of the diagnosis calculations performed by the system, it can be seen that the accuracy of the system diagnosis with doctors reaches 93.3%