Claim Missing Document
Check
Articles

Found 38 Documents
Search

Deteksi Mata dan Alis Menggunakan AdaBoost Classifier dan Haar Cascade Prabiantissa, Citra Nurina; Muchamad, Kurniawan; Bhahreisy, Achmad Fadlan
JURNAL FASILKOM Vol. 14 No. 3 (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.v14i3.7394

Abstract

Pada saat pandemi COVID-19 menggunakan masker merupakan kebutuhan sehari – hari. Penggunaan masker secara masif menimbulkan tantangan pada pengenalan wajah, kamera pengawas, estimasi usia, sistem pelacakan tatapan mata, dan sistem monitoring kelelahan driver yang berbasis deteksi wajah. Dari permasalahan tersebut maka dibutuhkan sebuah penelitian untuk dapat mendeteksi mata dan alis pada wajah yang menggunakan masker. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan deteksi mata dan alis menggunakan metode Haar Cascade. Beberapa proses Haar Cascade yang dilakukan diantaranya Preprocessing, Integral Image, Adaboost, dan Cascade. Hasil penelitian menunjukkan metode Haar Cascade berhasil dalam mendeteksi objek mata dan alis dengan cukup baik dengan tingkat akurasi 95% pada data wajah bermasker, 90% pada wajah berkacamata, 87% pada wajah berkacamata dan miring, 87% pada wajah berkacamata, miring dan mata tertutup
Multiple Encryption Menggunakan Electronic Code Book dan Modifikasi Algoritma Playfair Cipher 9x9 untuk Keamanan Data Teks Cahyadi, Jonathan Anandar; Prabiantissa, Citra Nurina
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2025: SNESTIK V
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2025.7226

Abstract

Selama dekade terakhir, peningkatan penggunaan jaringan komputer telah membawa tantangan baru terkait privasi dan keamanan, terutama untuk data sensitif seperti catatan medis pasien psikiatri. Kriptografi muncul sebagai solusi untuk menjaga kerahasiaan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan ini dengan menggabungkan algoritma Modified 9x9 Playfair Cipher dan Electronic Code Book (ECB) dalam proses enkripsi untuk meningkatkan keamanan data medis pasien psikiatri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi dari modified 9x9 Playfair cipher dan ECB memberikan tingkat keamanan yang tinggi, dengan efek salju rata-rata sekitar 50,70% untuk kunci 256-bit. Playfair Cipher menunjukkan bahwa dengan kunci 64-bit, efek salju rata-rata sekitar 30,8%, meningkat menjadi 32,94% dengan kunci 128-bit, dan mencapai 33,22% dengan kunci 256-bit. Selain itu, rata-rata untuk kunci dengan panjang 64, 128, dan 256 bit adalah 32,32. ECB menunjukkan efek salju rata-rata sekitar 51,06% untuk kunci 64-bit, 50,71% untuk kunci 128-bit, dan 49,95% untuk kunci 256-bit. Kombinasi Playfair Cipher dan ECB menunjukkan efek salju rata-rata sekitar 51,04% untuk kunci 64-bit, 50,55% untuk kunci 128-bit, dan 50,63% untuk kunci 256-bit. Terdapat kecenderungan untuk mencapai efek salju rata-rata yang lebih tinggi dengan kunci 256-bit dalam kombinasi Playfair Cipher dan ECB.
Perbandingan Algoritma Shannon-Fano dan Lempel Ziv Welch (LZW) untuk Kompresi Data Teks Prabiantissa, Citra Nurina; Setiawan, Azhar Adi Dirgantara
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2025: SNESTIK V
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2025.7676

Abstract

Di era digital saat ini, volume data yang dihasilkan dan disimpan semakin meningkat, sehingga efisiensi dalam pengelolaan dan pengiriman data menjadi hal yang sangat krusial. Pengelolaan data yang optimal tidak hanya mendukung kebutuhan pribadi, tetapi juga menunjang aktivitas di berbagai sektor, mulai dari bisnishingga penelitian. Oleh karena itu, diperlukan suatumetode yang mampu mengurangi ukuran data tanpa mengorbankan informasi penting yang terkandung di dalamnya.Proses kompresi data menjadi semakin penting dalam pengelolaan dan penyimpanan informasi digital, terutama dalam mengoptimalkan penggunaan ruangpenyimpanan dan mempercepat pengiriman data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efisiensi algoritma Shannon-Fano dan Lempel Ziv Welch (LZW) dalam mengompresi data teks. Kedua algoritma ini dianalisis berdasarkan parameter seperti Compression Ratio (CR) dan Redundancy (RD) untuk mengevaluasi efektivitas kompresi yang dihasilkan. Implementasi algoritma dilakukan melalui pengkodean dan dekompresi data teks, dengan memperhatikan distribusifrekuensi karakter dalam data. Dari hasil pengujian yang dilakukan Algoritma LZW terbukti lebih unggul dibandingkan Shannon-Fano dalam mengompresi file TXT. LZW secara konsisten menghasilkan compression ration sebanyak 81 - 95% dan RD yang lebih rendahantara 81 – 95%, terutama untuk teks dengan pola berulang yang kompleks.
Perbandingan Algoritma Shannon-Fano dan Lempel Ziv Welch (LZW) untuk Kompresi Data Teks Setiawan, Azhar Adi Dirgantara; Prabiantissa, Citra Nurina
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2025: SNESTIK V
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2025.7601

Abstract

Di era digital saat ini, volume data yang dihasilkan dan disimpan semakin meningkat, sehingga efisiensi dalam pengelolaan dan pengiriman data menjadi hal yang sangat krusial. Pengelolaan data yang optimal tidak hanya mendukung kebutuhan pribadi, tetapi juga menunjang aktivitas di berbagai sektor, mulai dari bisnis hingga penelitian. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu mengurangi ukuran data tanpa mengorbankan informasi penting yang terkandung di dalamnya.Proses kompresi data menjadi semakin penting dalam pengelolaan dan penyimpanan informasi digital, terutama dalam mengoptimalkan penggunaan ruang penyimpanan dan mempercepat pengiriman data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efisiensi algoritma Shannon-Fano dan Lempel Ziv Welch (LZW) dalam mengompresi data teks. Kedua algoritma ini dianalisis berdasarkan parameter seperti Compression Ratio (CR) dan Redundancy (RD) untuk mengevaluasi efektivitas kompresi yang dihasilkan. Implementasi algoritma dilakukan melalui pengkodean dan dekompresi data teks, dengan memperhatikan distribusi frekuensi karakter dalam data. Dari hasil pengujian yang dilakukan Algoritma LZW terbukti lebih unggul dibandingkan Shannon-Fano dalam mengompresi file TXT. LZW secara konsisten menghasilkan compression ration sebanyak 81 - 95% dan RD yang lebih rendah antara 81 – 95%, terutama untuk teks dengan pola berulang yang kompleks.
Klasifikasi Jenis Tanaman Rempah Rhizoma Zingiberaceae dengan Metode CNN dan VGG 19 Firmasnsyah, Haris Abdullah; Muchamad, Kurnaiwan; Prabiantissa, Citra Nurina; Muharom, Syahri
Jurnal Tika Vol 9 No 1 (2024): Jurnal Teknik Informatika Aceh
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Bireuen - Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51179/tika.v9i1.2557

Abstract

The need for identification of spice plant species is very important to achieve accuracy levels accurately and efficiently. Previous researchers have demonstrated the success of this CNN method in classifying various spice plant species. However, only three species of Zingiberaceae (also known as ginger) spice plants were studied in this research: ginger, turmeric, and galangal. There has not been much previous research on these plant species. To ensure label accuracy, this study compares the performance of two popular CNN optimizers, Adam and SGD. A dataset of spice plant images obtained from Internet websites was then diagnosed by experts. To prepare for training the CNN model with VGG19, the image data is pre-processed. The pre-trained VGG19 architecture is used as the basis for spice plant classification. The classification accuracy is used to evaluate the performance of the model. The results of the study show that in the classification of spice plants, the use of the pre-trained VGG19 architecture is used, providing research results that also show that the architectural CNN method successfully classifies Zingiberaceae spice plant species. Consistently, the use of Adam's optimizer resulted in higher accuracy than SGD. This suggests that Adam's optimizer may be more effective in optimizing VGG19 model parameters for spice plant classification
Klasifikasi Penyakit Menular Seksual Menggunakan Naïve Bayes Yuliastuti, Gusti Eka; Prabiantissa, Citra Nurina; Rizki, Agung Mustika
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 7, No 1 (2022): Maret
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2022.v7i1.2883

Abstract

The number of sufferers of Sexually Transmitted Diseases (STD) in Indonesia is starting to increase. One example of the case is in the city of Malang, in 2014 as many as 466 people suffer from HIV and 14 people suffer from syphilis. According to the Malang city health report, the average patient is 25 to 49 years old. Some are asymptomatic, where the patient does not feel any symptoms and is not even detected until a medical examination is carried out. In detecting this PMS can use information technology. One way is to build an expert system that applies the Naïve Bayes algorithm to help classify the STD you suffer based on the symptoms you feel. The accuracy results obtained in this study amounted to 76.67%.
Pemanfaatan Aplikasi Sehat Ibu Dan Anak Melalui Imunisasi (SEHATI) Sebagai Media Digital Pemantauan Kesehatan Ibu dan Anak Di Klinik Bidan Delima Surabaya Sulaksono, Danang Haryo; Prabiantissa, Citra Nurina; Yuliastuti, Gusti Eka; Hapsari, Dian Puspita
Parta: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Pendidikan Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38043/parta.v6i2.7108

Abstract

This community service activity employed a participatory approach through demonstration-based and hands-on training to improve the digital literacy of healthcare workers and the community in using the SEHATI application. The main issue identified at the partner location was that maternal and child health service records were still processed manually, leading to service delays and a higher risk of data loss. The training was attended by five midwives and clinical assistants, along with fifteen community representatives consisting of pregnant women and health cadres. Evaluation results showed an increase in participants’ ability to use the application, with an average improvement of 78% between pre-test and post-test scores. The implementation of SEHATI proved to enhance service efficiency for midwives as providers and facilitated easier access to health information for community members as users. Socially, this activity strengthened digital health literacy and supported the transformation of primary healthcare services toward a more effective and digitized system.
Observation of Fish Dissemination Pattern on Madura Coastal Using Segmentation of Satellite Images Prabiantissa, Citra Nurina; Basuki, Achmad; Sesulihatien, Wahjoe Tjatur
EMITTER International Journal of Engineering Technology Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1187.692 KB) | DOI: 10.24003/emitter.v7i1.383

Abstract

Almost traditional fishermen still use manual methods to catch fish that rely on experience in fishing and information among fellow fishermen. This method is not effective for maximizing fish production. A good pattern or strategy is needed to increase fish production. In determining dissemination pattern of fish, it can be predicted from physical parameters such as temperature, salinity, chlorophyll, turbidity, total suspended solids, and colored dissolved organic matter using the Landsat 8 images.  This research area is on the Island of Madura Coast. The pattern is determined by using Lagrange Interpolation and clustering using K-Means. The results of the study of the pattern of fish dissemination were then validated with data from the Dinas Kelautan dan Perikanan Jawa Timur. The results between fish patterns and validation data in 2015 showed similarities in January, February, March, May, June, July, August, September. In 2016, results between fish patterns and validation data showed that similarities in July, August, September, and December. In 2017, results between fish patterns and validation data showed similarities in November. 2015 has the most similarities between the patterns and validation data and the least similarity are 2017.