Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika JPNM : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin
Anita Septiani Putri
Universitas Muhammadiyah Bengkulu
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Social Sciences

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Sistem Informasi Pemetaan dan Pemantauan Daerah Rawan Banjir di Bengkulu Dengan Metode Overlay Yusa Virginiawan Guntara; Yulia Darmi; Muntahanah; Rojali Toyib; Anita Septiani Putri
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 9 No 2 (2026): Juni
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v9i2.10687

Abstract

Setiap dalam musim penghujan kota Bengkulu merupakan salah satu wilayah yang memiliki tingkat kerawanan tinggi terhadap bencana banjir dengan intensitas curah hujan yang tinggi. Tujuan dari penelitian untuk memetakan daerah rawan banjir di Kota Bengkulu menggunakan sistem informasi geografis dengan metode overlay yang dilakukan dengan menggabungkan beberapa parameter yang berpengaruh terhadap banjir, yaitu kemiringan lereng, curah hujan, penggunaan lahan, tekstur tanah, kemiringan lereng. Parameter yang digunakan tingkat kontribusinya yang sesuai terhadap risiko banjir. Tahapan proses yang dilakukan seperti melalui tahapan pengolahan data ,pengumpulan data, implementasi, sampai peta akhir yang disusun untuk menggambarkan dari zona yang dianggap rawan banjir. Penelitian ini menghasilkan pemetaan dan pemantauan daerah yang rawan banjir sehingga penulis mengharapkan dapat menjadi acuan atau pedoman untuk masyarakat dan pemerintah daerah dalam menyusun kebijakan mengurai resiko, dampak dari suatu bencana banjir dan perencanaan tata ruang yang untuk menyesuaikan diri secara cepat, efektif, dan proaktif terhadap perubahan bencana banjir.
Analisis Penerapan Teknologi Berbasis Digital dan Strategi Pengembangan Sumber Daya Manusia dalam Meningkatkan Kinerja dan Produktivitas Perusahaan pada PT. UG Mandiri di Kota Bengkulu Anita Septiani Putri; Ardi Wijaya
JPNM Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin Vol. 4 No. 2 (2026): May : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin (ACCEPTED)
Publisher : SM Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59945/jpnm.v4i2.1150

Abstract

Perkembangan teknologi digital menuntut perusahaan untuk mampu beradaptasi dengan memanfaatkan teknologi secara optimal serta didukung oleh sumber daya manusia yang kompeten. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan teknologi berbasis digital serta strategi pengembangan sumber daya manusia dalam meningkatkan kinerja dan produktivitas perusahaan pada PT. UG Mandiri Kota Bengkulu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan deskriptif kualitatif melalui teknik observasi, wawancara, dan studi dokumentasi terhadap aktivitas operasional perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PT. UG Mandiri telah memanfaatkan teknologi komputer dan sistem administrasi digital dalam mendukung proses pengolahan data, pencatatan transaksi, serta komunikasi internal perusahaan. Namun demikian, penerapan teknologi tersebut belum sepenuhnya terintegrasi pada seluruh divisi sehingga masih terdapat beberapa proses kerja yang dilakukan secara manual atau semi-digital. Dari sisi pengembangan sumber daya manusia, perusahaan telah melakukan pembinaan dan pelatihan internal, namun program pengembangan kompetensi karyawan masih bersifat insidental dan belum terstruktur secara sistematis. Oleh karena itu, diperlukan integrasi antara penerapan teknologi dengan strategi pengembangan sumber daya manusia yang berkelanjutan agar tercipta kesesuaian antara sistem teknologi dan kompetensi karyawan dalam meningkatkan efektivitas serta produktivitas perusahaan.
Implementasi Wiener, Contrast Stretching, Sharpening Filter ada Citra Semangka Menggunakan MSE Muhammad Naufal Al Fadhil; Anita Septiani Putri; Dwy Mutia Dita; Ilpiklus Andika Putra; Sherenia Anisah Putri; Ardi Wijaya
JPNM Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin Vol. 4 No. 2 (2026): May : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin (ACCEPTED)
Publisher : SM Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59945/jpnm.v4i2.1166

Abstract

Perkembangan teknologi komputer mendorong kemajuan dalam bidang pengolahan citra digital yang memungkinkan proses analisis dan peningkatan kualitas gambar secara lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan membandingkan kinerja tiga metode peningkatan kualitas citra, yaitu Wiener Filter, Contrast Stretching, dan Sharpening Filter pada citra buah semangka. Penelitian menggunakan pendekatan eksperimen dengan metode kuantitatif, di mana citra semangka digunakan sebagai objek penelitian dan diproses menggunakan beberapa teknik peningkatan kualitas citra. Evaluasi hasil pemrosesan dilakukan dengan metode Mean Squared Error (MSE) untuk mengukur tingkat kesalahan antara citra asli dan citra hasil pemrosesan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Wiener Filter memberikan nilai MSE terendah sehingga paling efektif dalam mengurangi noise dan menghasilkan citra yang lebih halus. Contrast Stretching mampu meningkatkan kontras citra sehingga objek terlihat lebih jelas, sedangkan Sharpening Filter meningkatkan ketajaman dan mempertegas tepi objek dalam citra. Berdasarkan analisis visual dan numerik, masing-masing metode memiliki keunggulan tersendiri sesuai dengan tujuan pengolahan citra yang diinginkan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan teknik peningkatan kualitas citra digital pada berbagai aplikasi pengolahan citra.
Systematic Literature Review terhadap Model Deep Learning untuk Smart Waste Classification Erwin Dwika Putra; Anita Septiani Putri
JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika) Vol. 9 No. 1 (2026): July
Publisher : LPPMPP Yayasan Sejahtera Bersama Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54650/jukomika.v9i1.715

Abstract

The rapid advancement of Deep Learning has significantly contributed to the development of Smart Waste Classification systems for improving automated waste sorting and sustainable waste management. However, comprehensive studies that systematically summarize the evolution of Deep Learning models, datasets, evaluation methods, and future research directions remain limited. This study aims to conduct a Systematic Literature Review (SLR) on Deep Learning models applied to Smart Waste Classification by following the PRISMA 2020 guidelines. The literature search was performed using Publish or Perish across several scientific databases, covering publications from 2020 to 2025. A total of 100 studies were initially identified, and after the identification, screening, eligibility, and inclusion processes, 40 studies were selected for qualitative synthesis. The findings indicate that Convolutional Neural Network (CNN) remains the most widely adopted architecture, followed by ResNet, MobileNet, EfficientNet, YOLO, and Vision Transformer. TrashNet is the most frequently used dataset, while accuracy, precision, recall, F1-score, and mean Average Precision (mAP) are the dominant evaluation metrics. Current research trends emphasize transfer learning, lightweight architectures, and the integration of Deep Learning with the Internet of Things (IoT) and edge computing. This review provides comprehensive insights into recent developments and identifies research opportunities for developing more accurate, efficient, and practical Smart Waste Classification systems. Keywords— Systematic Literature Review (SLR); Deep Learning; Smart Waste Classification; Convolutional Neural Network (CNN); Computer Vision; Transfer Learning; Waste Management.
Co-Authors Dwy Mutia Dita Ilpiklus Andika Putra Muhammad Naufal Al Fadhil Muntahanah Putra, Erwin Dwika Rojali Toyib Sherenia Anisah Putri Wijaya, Ardi Yulia Darmi Yusa Virginiawan Guntara