Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
13.222
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Proceeding SENDI_U Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal ICT : Information Communication & Technology JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer JIKA (Jurnal Informatika) MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Jurnal Informatika Terpadu Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Ilmu Komputer AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat NERO (Networking Engineering Research Operation) Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika)
Suarna, Nana
Unknown Affiliation
Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing

Published : 114 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 114 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
METODE FP-GROWTH UNTUK MENGOPTIMALKAN REKOMENDASI PENJUALAN MAKANAN DAN MINUMAN DI PIKNIK CAFÉ Muharam, Arbi Adi; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Effendy, Dendy Indria
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5935

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan rekomendasi penjualan makanan dan minuman di Piknik Café dengan menggunakan metode FP-Growth. Pemilihan topik ini didasarkan pada kebutuhan untuk meningkatkan strategi penjualan yang lebih efektif dan efisien dalam menyajikan rekomendasi produk kepada pelanggan. FP-Growth, sebagai salah satu algoritma dalam data mining, menawarkan keunggulan dalam menemukan pola tersembunyi dan asosiasi antara item-item yang sering muncul bersama dalam transaksi. Metode ini diterapkan pada data transaksi penjualan di Piknik Café untuk mengidentifikasi kombinasi makanan dan minuman yang paling sering dibeli bersama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa FP-Growth berhasil mengidentifikasi asosiasi yang signifikan antara beberapa item, yang kemudian digunakan untuk menyusun rekomendasi penjualan yang lebih tepat sasaran. Implementasi rekomendasi ini diharapkan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan pendapatan café. Kesimpulan dari penelitian ini menekankan pentingnya penggunaan metode data mining seperti FP-Growth dalam meningkatkan strategi penjualan dan pengambilan keputusan berbasis data di sektor kuliner.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENINGKATKAN MODEL PENGELOMPOKAN DAN KINERJA JARINGAN WI-FI SECARA OPTIMAL Fauzan, Akmal; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Susana, Heliayanti
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6272

Abstract

Penelitian ini mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering untuk menganalisis pola penggunaan jaringan Wi-Fi, guna meningkatkan efisiensi pengelolaan bandwidth dan kualitas layanan. Data berupa kecepatan internet, biaya layanan, dan lokasi pelanggan diolah menggunakan RapidMiner, menghasilkan klaster dengan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0.006, menunjukkan kualitas klaster yang sangat baik. Hasilnya memberikan wawasan mendalam tentang segmentasi pelanggan dan pola penggunaan layanan untuk pengambilan keputusan strategis. Algoritma KMeans terbukti efektif dalam optimalisasi sumber daya jaringan, serta menjadi dasar pengembangan sistem monitoring real-time dan teknologi data mining untuk pengelolaan jaringan Wi-Fi skala besar.
ANALISA PERBANDINGAN PERFORMA OPTIMIZER ADAM, SGD, DAN RMSPROP PADA MODEL H5 Anggara, Doni; Suarna, Nana; Arie Wijaya, Yudhistira
NERO (Networking Engineering Research Operation) Vol 8, No 1 (2023): Nero - 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i1.19226

Abstract

Melakukan komunikasi tidak sebatas berbentuk verbal saja, bisa juga berkomunikasi nonverbal yaitu dengan menyampaikan informasi dari ekspresi wajah. Namun, permasalahan dalam analisa ekspresi wajah jika melakukan pendeteksian ekspresi wajah secara manual maka akan membutuhkan waktu yang cukup lama dan tidak selalu akurat, sedangkan jika melakukan pendeteksian menggunakan machine learning berbasis Python maka akan mempersingkat proses pendeteksian ekspresi wajah, oleh karena itu diperlukan suatu model yang memiliki tingkat accuracy yang mumpuni sehingga dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan ekspresi wajah dengan cepat dan akurat. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui optimizer mana yang terbaik diantara Adam, SGD, dan RMSprop untuk model klasifikasi dengan membandingkan performa hasil training dari setiap optimizer dimana hasil dari proses training menghasilkan file model dengan ekstensi h5. Model dengan metrik accuracy, validation accuracy, loss, waktu tempuh, dan size model terbaik di antara optimizer tersebut akan di nyatakan sebagai optimizer terbaik. Data yang digunakan berupa foto sebanyak 71.774 foto dengan 7 label ekspresi wajah yang diantaranya senang, sedih, terkejut, marah, takut, jijik, dan netral. Metode yang digunakan untuk mengukur performa model pada dataset yang diberikan yaitu evaluate() dari library Keras, classification_report dan precision_recall_fscore_support yang terdapat pada library sklearn.metrics. Dengan skenario pengujian 60 epochs dan learning rate sebesar 0.001, Optimizer Adam memiliki nilai accuracy lebih tinggi yaitu 68.61% disusul oleh SGD dengan nilai accuracy sebesar 57.68% dan accuracy RMSprop sebesar 54.83%.Kata kunci: Adam, Deep learning, Ekspresi Wajah, Klasifikasi, Optimizer, RMSprop, SGD.
Penerapan Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Prediksi Penyakit Tanaman Padi Melalui Citra Daun Sariah, Sariah; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Solihudin, Dodi
Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Vol 9 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Magelang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31603/komtika.v9i1.12852

Abstract

Penyakit tanaman padi merupakan salah satu faktor utama yang dapat menurunkan hasil produktivitas, terutama di negara agraris seperti Indonesia. Deteksi dini terhadap penyakit ini sangat penting untuk menghentikan pertumbuhan ekonomi lebih lanjut dan mengurangi kemerosotan ekonomi. Masalahnya, identifikasi tanaman padi secara manual membutuhkan banyak waktu dan tenaga, dan seringkali tidak efisien dalam skala besar. Untuk mengatasi masalah ini, tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model untuk memprediksi penyakit tanaman yang dapat menganalisis gejala penyakit dari citra daun dengan akurasi yang tinggi, sehingga memungkinkan deteksi penyakit dan mitigasi dampak penyakit yang lebih efektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang memungkinkan pengumpulan data citra daun padi dari berbagai kondisi kesehatan tanaman padi. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari sumber sekunder dan citra daun padi yang dikumpulkan secara langsung dilapangan. Dataset ini dianalisis menggunakan teknik augmentasi untuk meningkatkan kualitas dan keberagaman data. Berdasarkan hasil penelitian, model CNN terbaik mampu mendeteksi penyakit tanaman padi dengan akurasi hingga 87,43%. Model ini juga menunjukkan tingkat prediksi dan kepercayaan yang tinggi untuk beberapa penyakit kritis, seperti Blast, Blight, Dan Tungro. Hasil penelitian ini menunjukkan potensi CNN dalam membantu petani mendeteksi penyakit tanaman padi, yang pada akhirnya dapat meningkatkan produktivitas dan mengurangi kerugian.
Co-Authors Abdul Rasyid Ade Kurnia, Dian Adrian, Teguh Afiasari, Nur Aini Nurul Ainisa, Nurul Al Maeni, Nurul Al Muharom, Nurul Ibnu Alfian Nur Rahmat , Muhammad Alfian Nur Rahmat, Muhammad Alfudola, Mahfudz Amal Rois, Moh. Ichlasul Amalia, Rosnita Amarda, Juan Ameliana, Nikan Amer, Abdu Shobarudin Andi Setiawan Anggara, Doni Anggriani, Sulistia Anita Yuliyanti Apriliana Janatu Marwa Arif Fitriyanto, Goffar Arifqi, Tri Aulia Putri, Adinda Auliya, Suci Awaludin, Ade Ayuni, Putri baihaqqi, Farisky Dadang Sudrajat Dalifah, Nurul Danar Dana, Raditya Dendy Indriya Efendi Dewanty Rafu, Maria Dewi, Sophiyanti Dienwati Nuris, Nisa Dienwati, Nisa Dwi Prasetyo Dwilestari , Gifthera Efendi , Dendy Indriya Effendy, Dendy Indria Fachry Abda El Rahman Fadhil, Fadhil Yudistianto FAUZAN, AKMAL Fikri Ulumudin, Achmad Fikri, Moh.Yusuf Firmansyah, Fajar Frihandiansah, Riyandi Fuadi Ahmad, Cecep Gifthera Dwilestari Gilang Perwati, Intan Hamdan Mubarok, Nabil Hartiansyah, Fernandar Dwi Hermawan, Bagus Hermawan, Ramdan Hidayah, Nurni Hidayat, Pierre Galuh Hidayattullah, Rizky Ibnu Abas, Mohamad Iin, Iin Illahi, Asep Wahyu Indriya Efendi, Dendy Irfan Ali, Irfan Irma Purnamasari, Ade JUBAEDAH JUBAEDAH, JUBAEDAH Julianti, Okta Nur Khaeru, Abdullah Kholifa, Nur Kusmawanti, Nisa Laelatul Azizah, Novi Lestari, Gifthera Dwi Luthfi, Achmad Mar’atun Sholihah, Oliffia Masjunedi, Masjunedi Maulida, Nida Muhamad Andika, Agus Muhammad Taufik Hidayat, Muhammad Muharam, Arbi Adi Muharromah, Oom Mulyawan Mustofa, Kafit Nining Rahaningsih Nugraha, Rifqi Nugroho, Rizwar Adi Nur Amalia, Ocsana Nur Apriliani, Nur Nurdin Nurhayah, Nurhayah Nuri Nuri Nurjanah, Nurul Nurliana, Nicky NURUL AZIZAH Nurwanda, Nurwanda Nurzaman Nurzaman Odi Nurdiawan Oktaviany, Nurul Pajri, Riki Peni Peni Pii, Iwan Pratama, Denni Pratiwi, Intan Pratiwi, Yulita Prihartono, Wiily Prihartono, Willy PUJI LESTARI Purnamasari, Ade Irma Putriana, Puput R, Nining Raditya Danar Dana Rahaning, Nining Rahaningsi, Nining Ramadhan, Gildan Jaya Muhammad Ramdani, Rizki Retnasari, Peni Rinaldi Dikananda, Arif Rinata, Ustri Ani Rini Astuti Riyana, Iis Rohendi, Ghina Fitria Rohman, Dede Rokhmatan Khaerullah, Rizal Sajidan, Dzikri Samodra Anugrah, Syawal Saniyah, Nilta Saputra, Adi Zulkarnaen Sariah Sariah Sayuti Hanapiah, Neneng Sidik, Rahmat Siti Nurhasanah Solihudin, Dodi Suarna, Annisa Annastia Susana, Heliayanti Susana, Heliyanti Talia, Agita Hany Tati Suprapti Taulani, Taulani Tri Ginanjar Laksana Triawan, Eri Triya, Pita Widiya, Putri Wirdiyan, Farhan Azfa Wulandari, Maryam Yudhistira Arie Wijaya Zaelani, Nursehan Zeya Sebastian, Muhammad