Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.012
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simantec INTEGER: Journal of Information Technology Network Engineering Research Operation [NERO] JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan International Journal of Artificial Intelligence and Robotics (IJAIR) KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK)
Muhima, Rani Rotul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Penerapan Euclidean Distance untuk Deteksi Kemiripan Citra Berbasis Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Rani Rotul Muhima; Hendro Nugroho
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 7, No 1: Maret 2022
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.v7i1.2923

Abstract

The similarity of a pair of images can be measured using the distance measurement method from the feature extraction. The feature extraction method used in this research was the Scale Invariant Feature Transform (SIFT). This method is an extraction method that is invariant to changes in scale, rotation, translation and illumination. In this research, each keypoint of test image is matched for its level of similarity with the Euclidean distance method. The similarity of each keypoint of the tested image is matched by Euclidean distance and it will be claimed similar if it has the smallest distance. Next, the corresponding keypoint of the tested image gets recall test by varying parameters of transformation in size, rotation, color, and angle as well as different image. The research results demonstrated that the recall averages of dataset were 100 for similar image test, 95 for size and rotation changes tests, 98 for colour changes test, 97 for angle changes test, and 0 for image test with different objects. Based on the results, SIFT is suitable for detecting the similarity of image object shapes. 
GEOMETRIC INVARIANT MOMENT PADA APLIKASI IMAGE RETRIEVAL PENDETEKSIAN BATIK PARANG RUSAK/BARONG YOGYAKARTA Farida Farida; Rani Rotul Muhima
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan Pendekatan Multidisiplin Menuju Teknologi dan Industri yang Berkelanjutan
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Penelitian ini menunjukkan bahwa untuk mengenali motif Batik Parang Rusak/Barong dapat menggunakan sistem digital. Batik Klasik Parang Rusak yang berasal dari Yogyakarta merupakan warisan budaya yang wajib dilestarikan. Dataset citra Batik Parang yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 98 citra latih dan 40 citra Uji, dengan ukuran citra Batik 200 x 300 piksel dalam format file JPG dan BMP. Proses pada penelitian ini meliputi: (1) Pre-processing citra; (2) Deteksi tepi sebagai tahap awal sebelum ekstraksi ciri bentuk; (3) Ekstraksi Ciri Bentuk menggunakan metode Geometric Invariant Moment. Metode Accuracy digunakan untuk mendapatkan akurasi hasil deteksi pada 40 citra uji Batik. Hasil evaluasi dari 40 citra yang terdeteksi oleh sistem yaitu 92,50%.
PENERAPAN METODE HUFFMAN DALAM KOMPRESI DATA Moch. Lazuardi Imani; Rani Rotul Muhima; Siti Agustini
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2021: Peluang dan Tantangan Peningkatan Riset dan Teknologi di Era Pasca Covid-19
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Kompresi data adalah ilmu yang menyajikan informasi dalam bentuk yang lebih ringkas. Tujuan dari kompresi adalah untuk mengurangi jumlah bit yang digunakan untuk menyimpan dan mengirim data. Pada penelitian ini Algoritma Huffman diterapkan dalam kompresi dengan tujuan akan menghasilkan lebih banyak ruang dalam penyimpanan dan metode Huffman sangat unggul dalam pengompresian data teks. Data yang digunakan adalah data teks yang berukuran kurang atau sama dengan 1MB sampai 10 MB, 11MB sampai 20 MB, dan 21MB sampai 30MB. Hasil pengujian kompresi dengan menggunakan metode Huffman menunjukkan file yang berhasil dimampatkan lebih dari 45% ukuran sebelum dikompresi. Ratio pengujian memiliki range antara 46,53% untuk nilai terendah dan 47,08% untuk nilai tertinggi. 
Penerapan Metode Clustering K-Medoids untuk Pengelompokan Abstrak Skripsi Berbasis Web Ruly Adi Permana; Dian Puspita Hapsari; Rani Rotul Muhima
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2022: SNESTIK II
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (318.464 KB) | DOI: 10.31284/p.snestik.2022.2812

Abstract

Karya ilmiah yang ditulis mahasiswa program S1 atau yang disebut skripsi ditulis berdasarkan hasil kajian pustaka, hasil penelitian lapangan, ataupun hasil pengembangan uji coba atau eksperimen. Kegiatan pencarian karya ilmiah skripsi di Jurusan Teknik Informatika ITATS saat ini hanya berdasarkan judul. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi pencarian yang mampu mengelompokkan dokumen skripsi secara otomatis menggunakan algoritma clustering k-medoids berdasarkan abstrak yang ada dalam dokumen tersebut. Kelompok data berupa 105 data text abstrak skripsi di Jurusan Teknik Informatika ITATS dengan rentang waktu tiga tahun. Hasil simulasi pengelompokan abstrak skripsi diperoleh nilai K yang lebih optimal pada saat berada di K=4. Pengujian kepercayaan dari cluster yang berbentuk menggunakan metode Silhouette Coefficient. Diperoleh nilai Silhouette Coefficient sebesar -0,028975.
Klasifikasi Penderita Penyakit Jantung Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Chi-Square untuk Pemilihan Atribut Maftahatul Hakimah; Rani Rotul Muhima
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2021: SNESTIK I
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (11.328 KB) | DOI: 10.31284/p.snestik.2021.1817

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah pemilihan atribut dataset penyakit jantung dapat memperbaiki algoritma Naïve Bayes. Pemilihan atribut didasarkan pada uji independensi atribut terhadap variabel respons, yaitu target. Atribut yang dipilih adalah atribut yang berpengaruh terhadap variabel respons. Uji pengaruh di sini menggunakan uji Chi-square. Ada dua taraf signifikansi yang digunakan, yaitu 0,05 dan 0,01. Pada keseluruhan pengujian, Naïve Bayes dengan Chi-square pada taraf signifikansi 0,01 bisa meningkatkan akurasi dan presisi metode Naïve Bayes, masing-masing 1% dan 5%. Sedangkan Naïve Bayes tanpa pemilihan atribut menunjukkan kinerja terbaik pada pengukuran recall dibandingkan Naïve Bayes dengan Chi-square.
Implementasi Algoritma Agglomerative pada Pengelompokkan Data Tweet Kartika, Eka Yoga; Nurmuslimah, S; Muhima, Rani Rotul
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2024: SNESTIK IV
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2024.5846

Abstract

Twitter merupakan platform media sosial micro blogging yang masih banyak digunakan hingga saat ini. Twitter masih dimintati untuk media promosi karena twitter menggunakan konsep micro blogging dimana cukup efektif sebagai sarana menulis. Beberapa Tahun terakhir pengguna Twitter banyak menggunakan sebagai sarana promosi untuk memasarkan produk yang dijualnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tweet berdasarkan hasil dari tahap preprocessing data yang dilakukan dan nilai pembobotan kata untuk mengukur kata-kata yang ada di dalam setiap tweet, dan penerapan algoritma Agglomerative untuk membentuk kelompok data berdasarkan kemiripan nilai dari pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF. Dataset yang digunakan didapatkan dari 3 akun yaitu @TokopediaCare, @ShopeeCare, @BlibliCare berjumlah 1050 data. Algoritma Agglomerative menghasilkan kelompok tweet berbentuk seperti hirarki di mana setiap dokumen dapat terhubung dengan dokumen lain yang menyebar. Dari sebaran data tersebut dikelompokkan dalam bentuk hirarki dan menghasilkan satu kelompok cluster akhir. Data yang telah dikelompokkan selanjutnya divalidasi menggunakan metode Silhouette Coefficient untuk mengukur hasil dari clusttering apakah sudah baik atau belum. Algoritma Agglomerative juga memungkinkan identifikasi lebih mendalam terhadap sub-topik yang mungkin ada di dalam dataset Twitter. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan gambaran tentang bagaimana percakapan pengguna Twitter dengan admin e-commerce di platform Twitter mengenai kendala yang dialami dan proses pengembangan strategi komunikasi terhadap pelanggan dalam lingkup media sosial khususnya Twitter.
Penyelidikan Akademis Tentang Pengukuran Kualitas: Penerapan Model ISO 9126 pada Perangkat Lunak Aplikasi Deteksi Kerusakan Mangga Kafi, Nur Holis; Rachman, Andy; Muhima, Rani Rotul; Sulistyowati, Sulistyowati; Rozi, Nanang Fakhrur; Lubis, Windi Nitasya; Putra, Muhammad Syahrur Ramdhani; Alala, Pratama Sandi
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2024: SNESTIK IV
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2024.5908

Abstract

Suatu perangkat lunak dikatakan baik jika kebutuhan customer atau pelanggan sudah terpenuhi. Perangkat lunak atau software merupakan proses pengembangan aplikasi secara berurutan dan sistematis berdasarkan model proses pengembangan perangkat lunak. Model proses perangkat lunak sendiri terbagi menjadi dua bagian besar, yaitu model tradisional dan model cepat (agile). Pengujian pada perangkat lunak merupakan suatu proses untuk mengetahui kesalahan persyaratan, desain, dan pengkodean pada sebuah program pengembangan aplikasi. Dalam mengukur suatu perangkat lunak perlu dibutuhkan suatu standar pengukuran kualitas perangkat lunak. ISO 9126 merupakan standar internasional untuk mengetahui kualitas sebuah perangkat lunak. Aplikasi Dokter Mangga merupakan salah satu aplikasi yang memerlukan suatu uji kelayakan aplikasi untuk memastikan bahwa aplikasi layak untuk digunakan. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan ISO 9126 dalam mengetahui kualitas perangkat lunak Dokter Mangga dengan tujuan kelayakan aplikasi Dokter Mangga digunakan oleh pengguna. Pengujian aplikasi Dokter Mangga dilakukan oleh 50 responden. Dari hasil pengujian kualitas aplikasi Dokter Mangga untuk faktor functionality, usability, efficiency, dan portability dari ISO 9126 didapatkan hasil rata-rata 82.6% yang berarti aplikasi sudah sangat baik untuk diimplementasikan dn dimanfaatkan oleh pengguna.
PERBANDINGAN K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK PENGELOMPOKKAN DATA TITIK PANAS BUMI DI PULAU KALIMANTAN Ilmi, Hilmi Maulana; Kurniawan, Muchamad; Faruq, Umar Al; Muhima, Rani Rotul
Jurnal Simantec Vol 13, No 1 (2024): Jurnal Simantec Desember 2024
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v13i1.17138

Abstract

This dtudy aims to determine the comparison of the performance of two methods, namely K-Means and K-Medoids. The performance of both is based on Sum Square Error (SSE) value. Both methods were used to group geothermal hotspot data on the island of Kalimantan. The geothermal point dataset used was obtained from the official NASA website. The parameters used are latitude, longitude, bright_ti4, scan, track, bright_ti5 and frp. In this study, it was carried out with variation in the value of k = 2, 3, 4, ...,12. Then the Elbow method was used to determine the optimal cluster of both methods. Based on the results, K-means provides greater group variation and better SSE values than the K-Medoids method on the optimal number of clusters. However, overall the results showed that K-Medoids had a better average SSE value than K-Means.Keywords: Clustering, K-Means, K-Medoids, Geothermal Hotspot
Metode Decision Tree C4.5 untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Indriyani, Tutuk; Rozi, Fajar Fahru; Hakimah, Maftahatul; Rozi, Nanang Fakhrur; Muhima, Rani Rotul
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2024: Menjembatani Energi Berkelanjutan dan Ekonomi Hijau melalui Transformasi Riset dan Teknologi T
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Berbagai macam penelitian machine learning sudah dilakukan, salah satunya merupakan penelitian pemanfaatan machine learning untuk memprediksi penyakit jantung. Dalam Penelitian ini 304 dataset digunakan untuk melakukan klasifikasi. berdasarkan latar belakang dan hasil penelitian sebelumnya, penulis memutuskan untuk mengklasifikasi penyakit jantung menggunakan metode Decison Tree C4.5 Algoritma mengklasifikasi dengan benar saat hasil uji menggunakan confusion matrix menunjukkan nilai Accuracy 0,86 yang menunjukkan klasifikasi dataset pengujian ini sebesar 86% dan 14% tidak terklasifikasi dengan benar. Secara kesuluruhan, algoritma mengklasifikasi dataset penyakit jantung dengan baik. Hal ini di indikasikan dengan nilai rata rata seperti precision 0,87 yang berarti dari semua prediksi yang model dibuat sekitar 87% adalah benar, kemudian hasil recall adalah 0.84, yang berarti model berhasil mendeteksi sekitar 84%.
Desain Mesin Penetas Telur Berbasis Internet of Thing (IoT) Menggunakan Android Jati Isnawang, Jalu Sancoko; Widodo, Wahyu; Muhima, Rani Rotul
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 5, No 1 (2024)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2024.v5i1.7651

Abstract

Chicken farmers already have tools to hatch chicken eggs, but the tool still works manually. Manually, in the sense that the eggs still need to be turned over so that the heat produced by the egg-hatching incubator is evenly distributed throughout the egg, the selection of eggs to be hatched still uses light bulbs to see the conditions inside the egg. One way to overcome this is to increase the role of the incubator into an egg incubator that works according to the commands embedded in the Arduino nano microcontroller and add an interface via an Android smartphone that will facilitate monitoring. This research has produced an Android-based Monitoring application created using the Java programming language and a prototype of an automatic egg incubator using Arduino Nano as a microcontroller, Esp32-Cam to send sensor data to the server, DHT22 as a temperature and humidity sensor, and Relay as a regulator of the components on or off. The controller regulates all activities in the automatic egg incubator to hatch eggs into chicken seeds, and the egg-hatching process becomes easier, more efficient and practical. The egg incubator that has been designed has a very low hatching success rate of 11.1% from the calculation of the success rate formula and the success rate table from the calculation; this machine has not succeeded in hatching on a large scale, while for network testing with Quality Of Service (QOS) using the Wireshark Application, the average results were 25Kbit/s Throughput, 5.91 m/s Delay (Very good), 5.03 m/s Jitter (Good), and 0% packet loss (Very good) according to the category table.
Co-Authors Andy Rachman Anna Yustina Danang Haryo Sulaksono, Danang Haryo Dian Puspita Hapsari Farida Farida Farida Farida Faruq, Umar Al Hadimarta, Tommy Ferdian Haryono, Chrisna Adrian Dwiputra Hendro Nugroho Hendro Nugroho, Hendro Ilmi, Hilmi Maulana Imani, Moch. Lazuardi Jati Isnawang, Jalu Sancoko Kafi, Nur Holis Kartika, Eka Yoga Lubis, Windi Nitasya Maftahatul Hakimah, Maftahatul Moch. Lazuardi Imani Muchamad Kurniawan, Muchamad Nanang Fakhrur Rozi O.T., Pambudi Pambudi, Oktavian Tegar Pratama Sandi Alala Putra, Muhammad Syahrur Ramdhani Putri, Rahmi Rizkiana Rozi, Fajar Fahru Ruly Adi Permana S Nurmuslimah, S Siti Agustini, Siti Sulistyowati Sulistyowati Tutuk Indriyani Wahyu Widodo Wardhana, Septiyawan Rosetya