Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

Analisa Perbandingan Operator Gradien Untuk Deteksi Tepi Pada Citra Wajah Rahman, Miftahur Rahman; Dasuki, Moh. Dasuki; Hidayatullah, Syarif Hidayatullah
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 3, No 1 (2018): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1302.162 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v3i1.2203

Abstract

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
Optimasi Nilai Bobot Algoritma Backpropagation Neural Network Dengan Algoritma Genetika Moh. Dasuki
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 6, No 1 (2021): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v6i1.5280

Abstract

Backprogation Neural Network (BPNN) merupakan salah satu metode peramalan yang sudah banyak dilakukan kemampuan Artificial Neural Network dalam melakukan suatu pembelajaran terbukti mempunyai kinerja yang cukup baik, namun Backpropagation memiliki dua kelemahan utama yaitu kecepatan convergence yang buruk dan tidak stabil, hal ini disebabkan karena resiko terjebaknya pada lokal minimum. Dua kelemahan itu dipengaruhi bobot awal yang dipilih secara random. Algoritma Genetika akan digunakan untuk menentukan bobot serta bias awal terhadap parameter Backpropagation sehingga bisa mendapatkan kemampuan belajar yang baik. Hasil yang diperoleh dari hasil experiment yang sudah dilakukan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan yang di optimasi menggunakan Algoritma Genetika menghasilkan nilai Root Mean Sequare Error yang lebih baik dibandingkan dengan Jaringan Syaraf Tiruan tampa optimasi.
Application Of N-Gram On K-Nearest Neighbor Algorithm To Sentiment Analysis Of TikTok Shop Shopping Features Riska Dwi Ayu Lestari; Bagus Setya Rintyarna; Moh. Dasuki
Jurnal Mantik Vol. 6 No. 3 (2022): November: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

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

Abstract

This study contains sentiment analysis on Twitter data with the direction of sentiment on the TikTokShop feature. In this study, the k nearest neighbor method is implemented in which the metric distance cosine similarity is used with the value of the nearest neighbor distance k = 3, 5, 7, and 9. In the modeling, a k-fold cross-validation scenario is used with a value of k = 10 fold. This study also uses unigram, bigram, and trigram selection features to handle imbalanced data using undersampling techniques. From the modeling results, it is found that the best modeling is the model with unigram feature selection with nearest neighbor k = 3. From this model, the average accuracy value is 89.92%, the average precision is 90.54% and the recall average is 87.37%. In the test, the results showed that the unigram feature selection had the best performance with 91% accuracy, 92% precision, and 89% recall
PEMBUATAN APLIKASI PEMBELAJARAN RUKUN ISLAM DAN KUMPULAN DO’A BERBASIS ANDROID Miftahur Rahman; Moh. Dasuki
JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy Vol. 1 No. 1 (2022): JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy
Publisher : 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

Abstract

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.
ANALISA SISTEM INFORMASI ALIH MEDIA REKAM MEDIS BERBASIS WEB DENGAN METODE PIECES DI RSUD DR. R. SOEDARSONO KOTA PASURUAN Alif Faiz Risqullah; Ulya Anisatur Rosyidah; Mohammad Dasuki
SIBATIK JOURNAL: Jurnal Ilmiah Bidang Sosial, Ekonomi, Budaya, Teknologi, dan Pendidikan Vol. 2 No. 5 (2023): April
Publisher : Lafadz Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54443/sibatik.v2i5.860

Abstract

Medical records are one part of the hospital that plays an important role in running the Hospital Information System (SIRS). The Medical Record Media Transfer System is a web-based application used to convert printed files into pdfs. This study aims to evaluate the application of medical record media transfer using the PIECES method. This research was evaluated with several PIECES factors, namely Performance, Information, Economy, Control and Security, Effeciency, and Service. The use of the PIECES method can discover how feasible a medical record media transfer application is to be used. The results of this study were in the form of testing from 10 samples using questionnaires and producing good category values. The medical record media transfer application can be declared suitable for use at Dr. R. Soedarsono Hospital, Pasuruan City.
Pengenalan Internet of Things (IoT) di SMP IGS Melalui Pelatihan Penerapan Sistem Smart Home Moh. Dasuki; Ginanjar Abdurrahman
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No. 3 (2023)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v4i3.5193

Abstract

Penerapan Internet Of Things dapat dimanfaatkan untuk berbagai hal seperti smart city, smart public transportation system, digital payment dan semacamnya. Internet of Things di Indonesia saat ini implementasinya belum merata, Internet of Things lebih banyak diimplementasikan hanya untuk mendukung konsep kota cerdas, seperti yang dilakukan di kota-kota besar. Sedangkan untuk daerah lain seperti perdesaan, pinggiran kota dan luar pulau belum banyak diterapkan padahal mempunyai potensi yang sangat prospektif untuk dapat dilakukan penerapan teknologi Internet of Things, misalnya bidang pemerintahan, pendidikan, pertanian dan kesehatan. Hal ini disebabkan sebagian besar penduduk Indonesia belum memiliki pemahaman dan pengetahuan mengenai konsep Internet of Things terutama generasi muda usia sekolah. Melihat situasi tersebut, perlu dilaksanakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat dalam rangka menyebarluaskan pengetahuan, khususnya dalam ranah IoT. Pengabdian ini  mengangkat tema: “Pengenalan Internet of Things (Iot) Di SMP Islamic Garden School (IGS) Melalui Pelatihan Penerapan Sistem Smart Home”. Hasil pengabdian kepada masyarakat siswa/siswi memiliki pemahaman dan pengetahuan tentang konsep Internet of Things, dengan pelatihan ini diharapan muncul ide atau gagasan baru dari generasi muda yang mampu mengidentifikasi serta menyelesaikan permasalahan yang ada di sekitar dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things
ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN DATA TIME SERIES Moh. Dasuki
IPTEQ Vol 2, No 1 (2020): JASIE
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/jasie.v2i1.4041

Abstract

Backprogation Neural Network (BPNN) merupakan salah satu metode peramalan yang sudah banyak dilakukan kemampuan Artificial Neural Network dalam melakukan suatu pembelajaran terbukti mempunyai kinerja yang cukup baik, pada penelitian ini Backprogation Neural Network digunakan untuk meramalkan data time series, dengan mencari parameter yang optimal dari Backprogation Neural Network, diperoleh model arsitektur optimal dari Backprogation Neural Network adalah 4-9-1. Model yang optimal kemudian diterapkan untuk meramalkan data time seriesdengan memperoleh nilai RMSE 0,120 +/- 0.036.Kata kunci: Backprogation Neural Network (BPNN), Time Series
PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDEX KESEHATAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN METODE DAVIES BOULDIN INDEX (DBI) Dedi Setiawan; Agung Nilogiri; Moh Dasuki
IPTEQ Vol 4, No 1 (2022): JASIE
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/jasie.v4i1.20695

Abstract

Rendahnya ketersediaan air minum dan sanitasi yang memadai di Indonesia disebabkan oleh disparitas antara wilayah barat dan timur Indonesia. Di Provinsi Papua, misalnya, sekitar separuh penduduknya tidak memiliki air minum yang layak dan dua dari tiga rumah tangga memiliki sanitasi yang buruk. Sementara itu, hampir semua rumah tangga di Jakarta memiliki akses terhadap air minum yang memadai. Untuk mengatasi kesenjangan dan ketidasetaraan ini, diperlukan penelitian yang mendalam terkait indikator kesehatan lingkungan, termasuk akses air minum yang memadai, sanitasi yang memadai, dan perumahan yang layak. Dalam hal ini, diperlukan upaya untuk menentukan tingkat sanitasi di setiap wilayah atau provinsi sebagai langkah untuk mengatasi ketimpangan dalam kesehatan lingkungan. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah menggunakan metode Partitioning Around Medoids dengan menggunakan metode Davies Bouldin Index Optimization untuk menghitung cluster optimal yang dapat menentukan kelompok yang paling baik. Hasil penerapan metode Partitioning Around Medoids dalam pengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator kesehatan lingkungan menunjukkan bahwa terdapat 5 kelompok optimal dengan nilai indeks Davies Bouldin sebesar 1,3473 dengan variasi jumlah kelompok dari 2 hingga 10.
Pengenalan Internet of Things (IoT) di SMP IGS Melalui Pelatihan Penerapan Sistem Smart Home Moh. Dasuki; Ginanjar Abdurrahman
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No. 3 (2023)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v4i3.5193

Abstract

Penerapan Internet Of Things dapat dimanfaatkan untuk berbagai hal seperti smart city, smart public transportation system, digital payment dan semacamnya. Internet of Things di Indonesia saat ini implementasinya belum merata, Internet of Things lebih banyak diimplementasikan hanya untuk mendukung konsep kota cerdas, seperti yang dilakukan di kota-kota besar. Sedangkan untuk daerah lain seperti perdesaan, pinggiran kota dan luar pulau belum banyak diterapkan padahal mempunyai potensi yang sangat prospektif untuk dapat dilakukan penerapan teknologi Internet of Things, misalnya bidang pemerintahan, pendidikan, pertanian dan kesehatan. Hal ini disebabkan sebagian besar penduduk Indonesia belum memiliki pemahaman dan pengetahuan mengenai konsep Internet of Things terutama generasi muda usia sekolah. Melihat situasi tersebut, perlu dilaksanakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat dalam rangka menyebarluaskan pengetahuan, khususnya dalam ranah IoT. Pengabdian ini  mengangkat tema: “Pengenalan Internet of Things (Iot) Di SMP Islamic Garden School (IGS) Melalui Pelatihan Penerapan Sistem Smart Home”. Hasil pengabdian kepada masyarakat siswa/siswi memiliki pemahaman dan pengetahuan tentang konsep Internet of Things, dengan pelatihan ini diharapan muncul ide atau gagasan baru dari generasi muda yang mampu mengidentifikasi serta menyelesaikan permasalahan yang ada di sekitar dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things
Penerapan analytic hierarchy process (AHP) pada sistem pendukung keputusan penerima bantuan pangan non tunai (BPNT) Fahadaena, Rinaldi Nur; Dasuki, Moh.; Yanuarti, Rosita
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 3 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i3.4946

Abstract

Indonesia adalah salah satu negara yang berkembang, sebagian besar dari penduduknya bergantung pada pertanian yang menjadi sumber penghidupan. Namun, banyaknya masyarakat yang masih kesulitan untuk mencukupi kebutuhan hidupnya. Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) merupakan kategori bantuan sosial pangan yang didistribusikan oleh otoritas publik dalam struktur nontunai kepada pihak Keluarga Penerima Manfaat (KPM) yang mempunyai Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) melalui sistem pencatatan elektronik. Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dalam memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan teknik yang mampu membantu dalam mengevaluasi kriteria dan alternatif untuk proses pengambilan keputusan secara kompleks. Oleh karena itu, penggunaan metode AHP dalam proses pemilihan calon penerima bantuan BPNT dapat membantu dalam menentukan prioritas kriteria dan alternatif yang ada, sehingga proses pengambilan keputusan menjadi lebih mudah dan tepat.