Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.024
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSEH (Jurnal Sosial Ekonomi dan Humaniora) METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal E-Komtek Jurnal Penelitian Pendidikan Fisika Dinasti International Journal of Economics, Finance & Accounting (DIJEFA) sudo Jurnal Teknik Informatika Governors Science and Technology: Jurnal Pengabdian Masyarakat Kemakmuran Hijau: Jurnal Ekonomi Pembangunan
Saputra, Rizal
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Physics Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Sistem Klasifikasi Perubahan Lahan pada Ekosistem Pesisir Berbasis Deep Learning Menggunakan Citra Sentinel-2: Studi Kasus: Tanjung Tiram, Sulawesi Tenggara Nurfadilah, Annisa; Saputra, Rizal; Sarita, Muhammad Ihsan
sudo Jurnal Teknik Informatika Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Maret
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/sudo.v5i1.1635

Abstract

Perubahan tutupan lahan pada ekosistem pesisir merupakan isu lingkungan global yang signifikan karena berdampak langsung terhadap fungsi ekologis dan keberlanjutan hayati. Tanjung Tiram, Sulawesi Tenggara, merupakan kawasan pesisir yang rentan terhadap degradasi akibat tekanan aktivitas antropogenik, sehingga memerlukan pendekatan pemantauan yang otomatis dan akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi dan kuantifikasi perubahan tutupan lahan pesisir yang berfokus pada ekosistem mangrove, terumbu karang, dan padang lamun. Data utama menggunakan citra Sentinel-2 Level-2A yang diproses melalui Google Earth Engine, dengan penerapan arsitektur Deep Learning hybrid UNet–ResNet34 untuk melakukan segmentasi semantik tingkat piksel. Hasil penelitian menunjukkan kinerja klasifikasi yang kuat dengan nilai akurasi sebesar 84,31% untuk mangrove, 95,99% untuk terumbu karang, dan 89,41% untuk padang lamun. Kemampuan segmentasi model dinilai representatif dengan capaian Mean IoU sebesar 0,6124 secara keseluruhan. Analisis multi-temporal periode 2018–2025 mengungkapkan dinamika spasial yang signifikan, ditandai dengan peningkatan luas mangrove sebesar 35,53% (95,20 ha), namun terjadi penurunan luas terumbu karang dan padang lamun masing-masing sebesar 32,39% (29,20 ha) dan 26,68% (98,76 ha). Temuan ini menegaskan bahwa integrasi Sentinel-2 dan Deep Learning mampu menyediakan informasi spasial yang andal untuk mendukung pengelolaan pesisir berkelanjutan. Sistem ini dapat diadopsi oleh pemerintah daerah sebagai platform pemantauan ekosistem pesisir secara real-time guna mendukung pengambilan keputusan konservasi yang responsif dan berbasis data.
Analysis of Accounting Knowledge, Perception, and Business Scale on the Use of Accounting Information Among MSMEs (UMKM) Actors in Cirebon City As'Ad, Akmal; Najmi, Muhamad; Saputra, Rizal; Mulyatno, Roni
Dinasti International Journal of Economics, Finance & Accounting Vol. 6 No. 4 (2025): Dinasti International Journal of Economics, Finance & Accounting (September - O
Publisher : Dinasti Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/dijefa.v6i4.4907

Abstract

This study analyzes the effect of accounting knowledge, perceptions, and business scale on the use of accounting information in MSMEs in Cirebon City. Using quantitative methods with multiple linear regression, data were collected from 97 MSME respondents with annual revenue of at least Rp 50 million. Data collection was conducted during February-March. The results showed that accounting knowledge has a significant effect on the use of accounting information, while perception and business scale do not have a significant effect individually. However, the overall model is valid, indicating that all variables collectively have an impact on the use of accounting data. The findings support the importance of improving accounting literacy among MSMEs to improve financial decision-making.
Co-Authors Ade Adriani Angraeni, Anggie Ariyanto, Muhammad Helmi As'Ad, Akmal EMI SALMAH Faa'iza, Nabiila Nuur Hunaidah, Hunaidah Imron , Arizal Mujibtamala Nanda Kelana, Mohammad Aquarisandy Arsa Khotimah, Dwi Ayu Usnul Kusumawati, Niky Dwi Mariska, Linda Mulyatno, Roni Najmi, Muhamad Ngii, Katharina Nugroho, Hanif Pandu Nurfadilah, Annisa Palupi, Dwi Ayuning Pradana, Adelia Septa Rizki, Ardelia Astriany Rufa Mongkito, Vivi Hastuti Sabrina, Dinar Saprudin Saprudin Sarita, Muhammad Ihsan Sujadi Sujadi Sukmaningrum, Lutfiah Suwignyo, Rigel Altaira Widyaningsih, Adinda Resti