Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Joined Journal (Journal of Informatics Education) Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) JUSTER: Jurnal Sains dan Terapan JESICA
Darmanto, Heri
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Physics Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
PENGENALAN SPESIES IKAN BERDASARKAN KONTUR OTOLITH MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Darmanto, Heri
Joined Journal (Journal of Informatics Education) Vol 2 No 1 (2019): Volume 2 Nomor 1 (2019)
Publisher : Universitas Ivet

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31331/joined.v2i1.847

Abstract

Hasil sensus kehidupan laut pada tahun 2013 di seluruh dunia terdapat lebih dari 23.000 spesies dan masih banyak sekali spesies ikan yang belum diidentifikasi. Otolith merupakan organ yang sangat penting di belakang telinga ikan, karena melalui otolith ini dapat diketahui jenis ikan, pertumbuhan dan lingkungan, serta sejarah kehidupannya,  misalnya, umur, reproduksi, dan migrasi. Dengan semakin  canggihnya komputer dan pengolahan di bidang citra,  diharapkan  kemampuan  mengidentifikasi jenis  ikan  yang dimiliki oleh manusia bisa diadopsi  dan diterapkan pada perangkat komputer. Deep Learning saat ini semakin berkembang memanfaatkan sumber daya perangkat keras yang semakin canggih termasuk penggunaan GPU (Graphical Processing Unit) untuk perhitungan proses komputasi dengan akurasi yang lebih baik dan proses yang lebih cepat. Pada penelitian ini metode yang diusulkan, untuk keperluan klasifikasi ikan menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan teknik Transfer Learning dari model Alexnet dan optimasi Momentum Stochastic Gradient Descent. Hasil eksperimen diperoleh akurasi sebesar 95.4% lebih tinggi dibanding metode Discriminant Analysis yang memiliki akurasi sebesar 92%.
Monitoring Ketinggian Air Tandon Berbasis IoT Dengan ESP32 Melalui Website Darmanto, Heri; Lamsadi, Lamsadi; Asrul, Hafid
JUSTER : Jurnal Sains dan Terapan Vol. 4 No. 2 (2025): JUSTER: Jurnal Sains dan Terapan
Publisher : Jompa Research and Development

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57218/juster.v4i2.1507

Abstract

Informasi mengenai ketinggian air sangat diperlukan untuk mencegah kekurangan atau kelebihan air yang dapat mengakibatkan kerugian dalam penggunaannya. Saat ini, proses pemantauan ketinggian air dan pengisian tangki air pada sebagian besar sistem masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu dan tenaga yang tidak sedikit. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem pemantauan berbasis IoT dalam hal ini ESP32 yang mana hasilnya ditampilkan melalui website. Dalam penelitian ini didapatkan data pemantauan yang akurat dan real time serta efisien. Akan tetapi perlu adanya pengembangan dan peningkatan pada kecepatan akses dan penyimpanan data. Oleh karena itu pengembangan disarankan pada penggunaan SBC (Single Board Computer) untuk kecepatan akses dan penggunaan web server dibutuhkan untuk pengkoleksian dan penyimpanan data.
Penerapan Sistem Informasi Geografis Pada Pemetaan Dan Monitoring Balita Stunting Yanto, Dwi; Susanto, Heri; Darmanto, Heri; Saputra, Adimas Budi; Andika, Febri Dwi
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i2.9598

Abstract

Stunting pada anak merupakan masalah kesehatan masyarakat yang utama di banyak negara, terutama di negara berkembang termasuk Indonesia. Kecamatan Wonoasih memiliki 6 kelurahan dimana Kelurahan Sumbertaman memiliki tingkat prevalensi stunting paling tinggi. Bagi pemangku kepentingan hal ini agak aneh karena Kelurahan Sumbertaman secara lokasi relatif perkotaan, tingkat ekonomi dan tingkat pendidikan yang lebih memadai dibandingkan dengan kelurahan lainnya. Tujuan penelitian ini adalah guna mengetahui lebih detail penyebab terjadinya balita stunting dan tindakan yang tepat untuk mencegah dan mengatasinya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan suatu platform yang bisa menyediakan kebutuhan tersebut, yaitu Sistem Informasi Geografis (SIG)  yang  dapat menyajikan informasi pemetaan balita stunting secara lebih rinci, yakni pemetaan tingkat prevalensi stunting dengan menampilkan warna yang berbeda sesuai tinggi rendahnya tingkat prevalensi stunting dan juga menampilkan titik lokasi (geolocation) dari penyandang stunting untuk mengetahui sebaran dari penyandang stunting. Geolocation sangat diperlukan untuk mengetahui titik koordinat alamat penyandang stunting sehingga memudahkan dalam pencarian di lapangan dan diperlukan oleh stake holder sebagai bahan analisis di titik lokasi mana saja stunting itu terjadi. Dengan penerapan Sistem Informasi Geografis pada pemetaan dan monitoring balita stunting, stakeholder dapat bekerja lebih efektif dan efisien sehingga membantu menurunkan tingkat prevelansi stunting di wilayah Kecamatan Wonoasih. 
MEDIA PEMBELAJARAN PRAKTIKUM AKUNTANSI DI SMAS NURUL HIDAYAH BERBASIS DESKTOP Zulkifli, Kiky; Jamal; Darmanto, Heri; Azizah, Nur
JESICA (Jurnal Teknologi Informasi , Sistem Informasi, dan Data Science) Vol 1 No 1 (2023): September 2023
Publisher : LPPM AMIK Taruna Probolinggo

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

Abstract

Pendidikan adalah pembelajaran pengetahuan, keterampilan, dan kebiasaan sekelompok orang yang diturunkan dari satu generasi ke generasi berikutnya melalui pengajaran, pelatihan, atau penelitian. Permasalahan yang dialami siswa dalam pembelajaran akuntansi yaitu kurang bersemangat dalam pembelajaran akuntansi sehingga menurunkan minat dan prestasi dari siswa. Hal ini ditujukan dengan nilai rata-rata nilai PAT 2023 siswa kelas XII yaitu 49,5. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah media pembelajaran yang inovatif dan tidak monoton dalam proses kegiatan belajar mengajar. Salah satu media pembelajaran yang dapat digunakan adalah pemanfaatan IT. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode penelitian Research and Development Secara umum, tahapan-tahapan pengembangan sistem pada metode research and development adalah penelitian dan pengumpulan data, perencanaan penelitian, pengembangan desain, uji coba lapangan awal, revisi hasil uji coba, uji coba lapangan, revisi hasil uji coba lapangan, uji kelayakan, revisi produk akhir, serta deseminasi dan implementasi produk. Dengan adanya aplikasi ini, siswa diharapkan bisa praktek langsung di laboratorium komputer dan dapat dengan mudah memahami pembelajaran akuntansi. Kesimpulan yang dapat diambil dengan menggunakan Aplikasi Media Pembelajaran Praktikum Akuntansi di SMAS Nurul Hidayah Berbasis Desktop ini adalah dapat meningkatkan semangat siswa dalam belajar dan memudahkan siswa dalam memahami pembelajaran akuntansi di SMAS Nurul Hidayah.
PENGENALAN WAJAH DENGAN ALGORITMA LOCAL BINERY PATTERN HISTOGRAM (LBPH) Edi, Mohammad; Darmanto, Heri
JESICA (Jurnal Teknologi Informasi , Sistem Informasi, dan Data Science) Vol 2 No 1 (2024): September 2024
Publisher : LPPM AMIK Taruna Probolinggo

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

Abstract

Computer vision adalah salah satu dari banyak bidang ilmu yang berhubungan dengan bagaimana komputer dapat menggunakan gambar atau video sebagai cara untuk memahami dan memproses informasi. Objek dari penelitian ini adalah wajah manusia. Salah satu penerapan Computer Vision yaitu mengidentifikasi deteksi/pengenalan wajah manusia atau Face Detection. Deteksi wajah merupakan salah satu teknik dasar yang digunakan dalam teknologi pengenalan wajah. Haar-cascade Classifier dapat digunakan untuk mengidentifikasi wajah dalam sebuah gambar. Ekstraksi fitur pada citra wajah yang telah dikumpulkan dengan menggunakan metode Local Binary Pattern Histograms (LBPH). Hasil pengujian mendapatkan nilai akurasi sebesar 87.5%.
Co-Authors Andika, Febri Dwi Asrul, Hafid Edi, Mohammad Heri Susanto Jamal Lamsadi Lamsadi Nur Azizah Saputra, Adimas Budi Yanto, Dwi Zulkifli, Kiky