Articles
<![CDATA[Analisa Perbandingan Operator Gradien Untuk Deteksi Tepi Pada Citra Wajah ]]>
<![CDATA[Rahman, Miftahur Rahman]]>;
<![CDATA[Dasuki, Moh. Dasuki]]>;
<![CDATA[Hidayatullah, Syarif Hidayatullah]]>
<![CDATA[ JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 3, No 1 (2018): JUSTINDO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Jember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1302.162 KB)
|
DOI: 10.32528/justindo.v3i1.2203
<![CDATA[Deteksi tepi (edge detection) pada suatu citra adalah suatu proses dimana akan menghasilkan tepi-tepi dari suatu citra. Deteksi tepi pada dasarnya merupakan salah satu teknik analisa mutu citra pada domain spasial dan juga salah satu proses pengolahan citra digital yang paling awal dilakukan dan paling banyak diteliti. Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasi garis batas (boundary) dari suatu objek yang terdapat pada citra sehingga dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan proses pengolahan citra selanjutnya. Beberapa implementasi deteksi tepi diantaranya adalah : pengenalan nomor mobil, segmentasi wajah, identifikasi wajah, pencocokan wajah, dan pengenalan tulisan. Dalam penelitian ini akan dilakukan perbandingan hasil keluaran dari penggunaan metode Roberts, Prewitt, dan Sobel yang merupakan operator gradien untuk mendeteksi tepi pada citra wajah. Dataset yang dipakai adalah citra wajah 2 dimensi. Hasil penelitan menyimpulkan bahwa pendeteksian tepi menggunakan operator gradien yaitu operator Roberts, Prewitt dan Sobel dapat diterapkan pada citra wajah. Operator Roberts merupakan operator yang paling sedikit menemukan pola tepi pada citra wajah daripada dua operator lainnya yaitu Prewitt dan Sobel. Sedangkan operator Sobel menghasilkan pola tepi yang lebih baik kualitas dan kuantitasnya daripada menggunakan operator Roberts, dan Prewitt.Kata Kunci : Deteksi Tepi, Operator Roberts, Operator Prewitt, Operator Sobel]]>
<![CDATA[Prediksi Pembayaran Tagihan Listrik Menggunakan Model Artificial Neural Network ]]>
<![CDATA[Rahman, Miftahur]]>
<![CDATA[ JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 4, No 1 (2019): JUSTINDO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Jember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (454.178 KB)
|
DOI: 10.32528/justindo.v4i1.2417
<![CDATA[Setiap saat daya listrik yang digunakan tidak sama disebabkan penggunaan energi yang dipakai setiap konsumen berbeda. Terjadinya fluktuasi penggunaan energi listrik berdampak pada pembayaran tagihan listrik setiap bulannya. Hal ini terjadi pada pembayaran biaya tagihan listrik di Pesantren Sukorejo Jawa Timur. Biaya pembayaran yang dilakukan setiap bulan tidak menentu tergantung pemakaian dan juga terdapat kekeliruan dalam mengestimasi anggaran. Disebabkan, dalam melakukan prediksi masih belum ditemukan metode yang tepat. Sehingga, dari data yang ada ini penting untuk dilakukan analisis prediksi. Prediksi biaya tagihan listrik bertujuan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat yang selanjutnya digunakan sebagai pedoman untuk mengetahui dan merencanakan biaya listrik kedepannya, guna meminimalisir kekeliruan dalam merencanakan anggaran. Dataset yang digunakan adalah dataset primer time series mulai Bulan Januari 2011 sampai Bulan Desember 2015. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah model Artificial Neural Network (ANN). Setelah beberapa kali dilakukan pengujian menghasilkan performance RMSE 0.090 dengan waktu eksekusi 1 detik. Hasil ini membuktikan bahwa metode dengan model ANN dapat digunakan sebagai metode untuk melakukan prediksi terhadap pembayaran tagihan listrik secara lebih akurat. Kata kunci: Prediksi, Tagihan Listrik, Neural Network, ANN, RMSE ABSTRACT Every time the electrical power used is not always the same due to the use and power used by each customer or client is different. Fluctuations in the use of electric power have an impact on the costs incurred to pay electricity bills every month. This happened to the payment of the electricity bill at the Pesantren Sukorejo East Java. The payment prices that are made every month are uncertain depending on usage and there are also errors in estimating the budget. Because at this time there is still no exact method in making better predictions. So, from the data, it is important to do predictive analysis. The prediction of the cost of electricity bills aims to produce more accurate predictions which will be used as a guideline to find out and plan for future electricity costs, to minimize errors in budget planning. The dataset used is the time series primary dataset from January 2011 to December 2015. In this study using the Artificial Neural Network (ANN) model. After several tests, by producing RMSE 0.090 performance with 1 second execution time. These results prove that the method with the ANN model can be used as a method to make predictions of payment of electricity bills more accurately. Keywords: Prediction, Electricity Bill, Neural Network, ANN, RMSE]]>
<![CDATA[Edukasi Dan Demonstrasi Pembuatan Mp-Asi Menurut Standar Who Sesuai Menu Tunggal Dan Menu 4 Bintang Sebagai Upaya Pencegahan Stunting Pada Balita ]]>
<![CDATA[Miftahur Rahman]]>;
<![CDATA[Intan Ayu Islami]]>
<![CDATA[ JIWAKERTA: Jurnal Ilmiah Wawasan Kuliah Kerja Nyata Vol 2, No 1 (2021): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Jember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (380.936 KB)
|
DOI: 10.32528/jiwakerta.v2i1.6733
<![CDATA[Kegiatan edukasi dan demonstrasi tentang pembuatan MP-ASI menurut standar WHO sesuai menu tunggal dan menu 4 bintang merupakan upaya untuk mencegah stunting pada balita. Kegiatan ini didasarkan pada informasi bahwa kecamatan Jelbuk pernah menduduki posisi tertinggi stunting di kabupaten Jember. Desa Sukowiryo juga menjadi salah satu penyumbang balita stunting terbanyak. Kegiatan ini dilaksanakan oleh Mahasiswa Kuliah Kerja Nyata kelompok 18 Desa Sukowiryo dengan sasaran antara lain ibu-ibu yang mempunyai balita dan ibu kader posyandu. Keterlibatan kader posyandu dalam hal ini adalah sebagai ujung tombak keberlajutan edukasi kepada ibu-ibu lainnya. Luaran yang dihasilkan dalam kegiatan ini adalah edukasi tentang MP-ASI, cara pembuatan MP-ASI sesuai menu tunggal dan menu 4 bintang, serta leaflet yang berisikan tentang menu harian yang dapat disajikan oleh ibu, sehingga ibu dapat memberikan MP-ASI dengan bahan makanan yang bergizi menurut standar WHO. ]]>
<![CDATA[Internet Service Provider (ISP) RT-RW NET Di Desa Kasiyan Timur Kec. Puger Kab. Jember ]]>
<![CDATA[Amalina Maryam Zakiyyah]]>;
<![CDATA[Miftahur Rahman]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEKS Vol 7, No 1 (2021): JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT IPTEKS ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Jember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32528/jpmi.v7i1.4246
<![CDATA[Kondisi pandemi memaksa kita untuk mengurangi interaksi dengan orang lain, internet berubah menjadi salah satu kebutuhan pokok, agar dapat melakukan hampir semua kegiatan tanpa harus keluar rumah, mulai dari bekerja, belajar, berbelanja hingga mengatur rapat dan banyak lagi. Namun, warga di Desa Kasiyan Timur Kec. Puger Kab. Jember masih kesulitan untuk mendapatkan internet murah dengan kecepatan yang baik. Sehingga tim pelaksana pengabdian berinisiatif mengadakan internet service provider (ISP), kemudian memberikan pelatihan internet sehat dan menyerahkan pengelolaan ISP pada BUMDes Usaha Mandiri Desa Kasiyan Timur. Secara keseluruhan kegiatan berlangsung selama kurang lebih 3 bulan dimulai dari sosialisasi program, perancangan arsitektur ISP, mencari dan menghubungi penyedia internet baru kemudian pelatihan internet sehat, sosialisasi model bisnis dan serah terima ISP. Di akhir masa kegiatan pelaksanaan pengabdian, ISP RT RW Net ini masih belum begitu dikenal oleh warga sehingga belum banyak pelanggan penggunanya. Hal ini menjadi tugas rumah untuk program pengabdian kepada masyarakat selanjutnya, yaitu meningkatkan literasi digital warga dan melakukan pemasaran yang lebaih baik lagi. Namun, secara keseluruhan ISP RT RW Net ini bisa menjadi alternatif internet murah bagi warga Kasiyan Timur.]]>
<![CDATA[Analisa Perbandingan Operator Gradien Untuk Deteksi Tepi Pada Citra Wajah ]]>
<![CDATA[Miftahur Rahman Rahman]]>;
<![CDATA[Moh. Dasuki Dasuki]]>;
<![CDATA[Syarif Hidayatullah Hidayatullah]]>
<![CDATA[ JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 3, No 1 (2018): JUSTINDO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Jember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32528/justindo.v3i1.2203
<![CDATA[Deteksi tepi (edge detection) pada suatu citra adalah suatu proses dimana akan menghasilkan tepi-tepi dari suatu citra. Deteksi tepi pada dasarnya merupakan salah satu teknik analisa mutu citra pada domain spasial dan juga salah satu proses pengolahan citra digital yang paling awal dilakukan dan paling banyak diteliti. Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasi garis batas (boundary) dari suatu objek yang terdapat pada citra sehingga dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan proses pengolahan citra selanjutnya. Beberapa implementasi deteksi tepi diantaranya adalah : pengenalan nomor mobil, segmentasi wajah, identifikasi wajah, pencocokan wajah, dan pengenalan tulisan. Dalam penelitian ini akan dilakukan perbandingan hasil keluaran dari penggunaan metode Roberts, Prewitt, dan Sobel yang merupakan operator gradien untuk mendeteksi tepi pada citra wajah. Dataset yang dipakai adalah citra wajah 2 dimensi. Hasil penelitan menyimpulkan bahwa pendeteksian tepi menggunakan operator gradien yaitu operator Roberts, Prewitt dan Sobel dapat diterapkan pada citra wajah. Operator Roberts merupakan operator yang paling sedikit menemukan pola tepi pada citra wajah daripada dua operator lainnya yaitu Prewitt dan Sobel. Sedangkan operator Sobel menghasilkan pola tepi yang lebih baik kualitas dan kuantitasnya daripada menggunakan operator Roberts, dan Prewitt.Kata Kunci : Deteksi Tepi, Operator Roberts, Operator Prewitt, Operator Sobel]]>
<![CDATA[Prediksi Pembayaran Tagihan Listrik Menggunakan Model Artificial Neural Network ]]>
<![CDATA[Miftahur Rahman]]>
<![CDATA[ JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 4, No 1 (2019): JUSTINDO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Jember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32528/justindo.v4i1.2417
<![CDATA[Setiap saat daya listrik yang digunakan tidak sama disebabkan penggunaan energi yang dipakai setiap konsumen berbeda. Terjadinya fluktuasi penggunaan energi listrik berdampak pada pembayaran tagihan listrik setiap bulannya. Hal ini terjadi pada pembayaran biaya tagihan listrik di Pesantren Sukorejo Jawa Timur. Biaya pembayaran yang dilakukan setiap bulan tidak menentu tergantung pemakaian dan juga terdapat kekeliruan dalam mengestimasi anggaran. Disebabkan, dalam melakukan prediksi masih belum ditemukan metode yang tepat. Sehingga, dari data yang ada ini penting untuk dilakukan analisis prediksi. Prediksi biaya tagihan listrik bertujuan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat yang selanjutnya digunakan sebagai pedoman untuk mengetahui dan merencanakan biaya listrik kedepannya, guna meminimalisir kekeliruan dalam merencanakan anggaran. Dataset yang digunakan adalah dataset primer time series mulai Bulan Januari 2011 sampai Bulan Desember 2015. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah model Artificial Neural Network (ANN). Setelah beberapa kali dilakukan pengujian menghasilkan performance RMSE 0.090 dengan waktu eksekusi 1 detik. Hasil ini membuktikan bahwa metode dengan model ANN dapat digunakan sebagai metode untuk melakukan prediksi terhadap pembayaran tagihan listrik secara lebih akurat. Kata kunci: Prediksi, Tagihan Listrik, Neural Network, ANN, RMSE ABSTRACT Every time the electrical power used is not always the same due to the use and power used by each customer or client is different. Fluctuations in the use of electric power have an impact on the costs incurred to pay electricity bills every month. This happened to the payment of the electricity bill at the Pesantren Sukorejo East Java. The payment prices that are made every month are uncertain depending on usage and there are also errors in estimating the budget. Because at this time there is still no exact method in making better predictions. So, from the data, it is important to do predictive analysis. The prediction of the cost of electricity bills aims to produce more accurate predictions which will be used as a guideline to find out and plan for future electricity costs, to minimize errors in budget planning. The dataset used is the time series primary dataset from January 2011 to December 2015. In this study using the Artificial Neural Network (ANN) model. After several tests, by producing RMSE 0.090 performance with 1 second execution time. These results prove that the method with the ANN model can be used as a method to make predictions of payment of electricity bills more accurately. Keywords: Prediction, Electricity Bill, Neural Network, ANN, RMSE]]>
<![CDATA[Increased Production and Marketing of Crackers Through Process Improvements in SR Crackers Home Industries in Wonosari Jember ]]>
<![CDATA[Reni Umilasari]]>;
<![CDATA[Nurhalimah Nurhalimah]]>;
<![CDATA[Miftahur Rahman]]>
<![CDATA[ Kontribusia : Research Dissemination for Community Development Vol 2 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[OJS Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (519.41 KB)
|
DOI: 10.30587/kontribusia.v2i2.1009
<![CDATA[Along with the increase in culinary business units offering various types of food in Jember Regency, theconsumption of crackers has also increased. This is because the habits of the Indonesian people, especially in JemberRegency, make crackers as one of the complementary foods on every menu that should not be missed when dining. With the Community Partnership Program activity organized by the PKM Muhammadiyah University Jember team and the SR Crackers Home Industry Partner (IRT) SR has an impact on increasing the income of workers, making crackers faster and varied and reducing unemployment, especially Wonosari villagers can be recruited as workers if increased production capacity. The final target to be achieved is the establishment of a cracker production business unit with appropriate technology, namely with a cracker printing machine, and marketing management with the help of information technology such as market places and social media.]]>
<![CDATA[Penerapan Model Algoritma C4.5 dengan Tool Weka Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa ]]>
<![CDATA[Daryanto Daryanto]]>;
<![CDATA[Rahma Wahyuningsih]]>;
<![CDATA[Miftahur Rahman]]>
<![CDATA[ JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 7, No 2 (2022): JUSTINDO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Jember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32528/justindo.v7i2.8334
<![CDATA[Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember merupakan Fakultas yang memiliki jumlah mahasiswa yang cukup banyak setiap tahunnya, tetapi mahasiswa yang dapat lulus tepat per tahun kurang dari 50%, sedangkan jumlah mahasiswa baru setiap tahunnya meningkat. Sehingga mengakibatkan jumlah mahasiswa yang tidak lulus sesuai dengan masa kelulusannya. Berdasarkan latar belakang penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistemmenggunakan metode yang dapat memprediksi nilai kelulusan mahasiswa. Sistem ini menggunakan metode Data Mining untuk mengelola data yang ada, guna mendapatkan hasil yang diinginkan dengan menerapkan algoritma C4.5. Pada penelitian ini menggunakan data Mahasiswa Fakultas Teknik Tahun Akademik 2016/2017 sampai 2018/2019 sebanyak 1220, terdiri dari 5 Prodi yaitu: Teknik Elektro 132, Teknik Mesin 176, Manajemen Informatika 42, Teknik Sipil 388 dan Teknik Informatika 482. Dari jumlah mahasiswa tersebut digunakan sebanyak 50% untuk dijadikan dataset , kemudian dihitung menggunakan weka eksplorer versi 3.8.5. Input yang digunakan sebagai pengujian menggunakan metode tersebut berupa atribut dari data mahasiswa yang meliputi Jenis Kelamin, Asal Sekolah, Jalur Masuk,Nilai IPS dan lulus tepat waktu. Hasil perhitungan kami Fakultas Teknik didapatakan persentase akurasi 96%, presisi 96% dan recall 4% Dari perhitungan yang dilakukan peneliti memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa Fakultas Teknik adalah 70% lulus tepat waktu dan 30% tidak lulus tepat waktu.]]>
<![CDATA[Perbandingan Model Time Series Forecasting Dalam Memprediksi Jumlah Kedatangan Wisatawan Dan Penumpang Airport ]]>
<![CDATA[Muhammad Ali Ridla]]>;
<![CDATA[Nur Azise]]>;
<![CDATA[Miftahur Rahman]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 8 No 1 (2023): Vol 8 No 1 - 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STIMIK Bina Bangsa Kendari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.51717/simkom.v8i1.103
<![CDATA[Kemajuan dunia pariwisata dalam kehidupan zaman sekarang sudah sangat lazim ditemui di setiap negara di dunia. Meningkatkan kualitas pariwisata merupakan hal yang sangat penting bagi setiap negara, mengingat pariwisata merupakan salah satu sumber pemasukan negara. Oleh karena itu, salah satu parameter yang sangat penting akan hal ini adalah mengetahui jumlah pengunjung atau wisatawan setiap waktu, serta dapat memanfaatkan data historis yang ada untuk memprediksi jumlah wisatawan di waktu yang akan datang. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi/forecasting jumlah wisatawan dan penumpang di airport menggunakan metode Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average (SARIMA), Long-short Term Memory (LSTM), dan Prophet pada dua dataset time series dengan frekuensi bulanan. Dari tiga model forecasting tersebut, diperoleh hasil masing-masing lalu dikomparasi, model SARIMA merupakan model yang paling baik performanya dengan nilai RMSE dan MSE yang paling kecil.]]>
<![CDATA[PEMBUATAN APLIKASI PEMBELAJARAN RUKUN ISLAM DAN KUMPULAN DO’A BERBASIS ANDROID ]]>
<![CDATA[Miftahur Rahman]]>;
<![CDATA[Moh. Dasuki]]>
<![CDATA[ JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy Vol. 1 No. 1 (2022): JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Ibrahimy ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (447.58 KB)
|
DOI: 10.35316/justify.v1i1.1958
<![CDATA[Pesatnya ilmu pengetahuan teknologi modern, seperti halnya smartphone pada era saat ini, tentunya ada dampak positif dan juga ada dampak negatifnya. Dampak positifnya, antara lain adalah kemudahan orang dalam memperoleh informasi, pengetahuan secara praktis dan dinamis. Sedangkan dampak negatifnya adalah dalam menggunakan smartphone itu sendiri, seperti membuka situs-situs yang tidak pantas dilihat oleh pengguna, kecanduan game online, sehingga terjadi malas belajar, menghambat dalam beraktifitas, dan lain sebagainya. Selain itu juga terdapat masalah yang signifikan yaitu banyak orang yang sudah melupakan rukun islam, banyak dari kalangan anak-anak hingga orang dewasa belum mengetahui tentang rukun islam. Untuk menanggulangi masalah tersebut diusulkan solusi pembuatan aplikasi yang berisi informasi pengetahuan Rukun Islam yang ditambah fitur kumpulan do'a yang mana dengan dibuatkannya aplikasi rukun islam berbasis android ini diharapkan bermanfaat bagi masyarakat dalam mempelajari materi didalamnya. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan rekayasa perangkat lunak waterfall dan untuk pembuatan aplikasi ini menggunakan perangkat lunak yang open sourceyaitu bahasa pemrograman java dengan IDE Eclipse indigo . Sehingga dihasilkan program aplikasi media pembelajaran Rukun Islam dan Kumpulan Do'a berbasis android yang memudahkan masyarakat pada umumnya dalam mempelajari informasi pengetahuan Rukun Islam dan Kumpulan Do'a harian yang lebih bermanfaat.]]>
