Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Franki Yusuf Bisilisin
Teknik Informatika, STIKOM Uyelindo Kupang
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
LAYANAN INFORMASI PENENTUAN TITIK LOKASI PEMBUANGAN SAMPAH DI KOTA WAITABULA BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Sebastianus Anicetus Hermanysah Ole; Franki Yusuf Bisilisin
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16764

Abstract

Permasalahan pengelolaan sampah di Kota Waitabula, Kabupaten Sumba Barat Daya, masih menghadapi kendala dalam penyediaan informasi lokasi tempat pembuangan sampah (TPS) yang terintegrasi dan mudah diakses. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun layanan informasi penentuan titik lokasi pembuangan sampah berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis web (WebGIS). Metode penelitian meliputi observasi lapangan, wawancara dengan Dinas Lingkungan Hidup, serta studi pustaka. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Data spasial diolah menggunakan QGIS, sedangkan visualisasi peta memanfaatkan Google Maps API. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa WebGIS yang dikembangkan mampu menampilkan sebaran lokasi TPS secara interaktif, menyediakan informasi detail lokasi, serta mendukung pengelolaan data oleh administrator. Sistem ini mempermudah masyarakat dalam mengetahui lokasi TPS dan membantu instansi terkait dalam monitoring serta pengelolaan sampah. Dengan demikian, penerapan WebGIS dinilai efektif sebagai sarana penyediaan informasi spasial untuk mendukung pengelolaan sampah yang lebih efisien di Kota Waitabula
KLASIFIKASI TANAMAN BERBIJI BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Pricilia Mariaty Latuan; Franki Yusuf Bisilisin; Hasibun Asikin
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

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

Abstract

Tanaman berbiji (Spermatophyta) merupakan kelompok tanaman dengan tingkat perkembangan filogenik yang tinggi dan memiliki peran penting dalam kehidupan manusia, baik sebagai sumber pangan, obat-obatan, maupun bahan industri. Identifikasi tanaman berbiji umumnya dilakukan berdasarkan ciri morfologi daun seperti bentuk dan teksturnya. Namun, proses identifikasi secara manual sering mengalami kendala, di antaranya kemiripan bentuk daun antar spesies, pengaruh pencahayaan, sudut pengambilan gambar, serta membutuhkan waktu yang lama dan keahlian yang khusus untuk memperoleh hasil yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tanaman berbiji berdasarkan citra daun menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN digunakan karena mampu mengenali pola visual melalui beberapa tahapan yaitu layer konvolusi untuk mengekstraksi fitur, pooling layer untuk mereduksi dimensi, dan fully connected layer untuk melakukan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan model mampu melakukan klasifikasi dengan tingkat akurasi tertinggi pada fold ke-5 sebesar 90,83% dan akurasi secara keseluruhan sebesar 85,5%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model CNN yang dibuat memiliki performa yang baik dalam klasifikasi tanaman berbiji berdasarkan citra daun
Co-Authors Hasibun Asikin Pricilia Mariaty Latuan Sebastianus Anicetus Hermanysah Ole