Articles
<![CDATA[Klasifikasi Kelompok Usia Melalui Citra Wajah Berbasis Image Texture Analysis pada Sistem Automatic Video Filtering ]]>
<![CDATA[Sudirman S Panna]]>;
<![CDATA[Betrisandi]]>
<![CDATA[ Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 3 No 3 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (568.587 KB)
|
DOI: 10.29207/resti.v3i3.1280
<![CDATA[Nowadays information technology makes it easier for everyone to access various information, this easiness harms minors, because it is possible to access adult content from the internet, television or mobile devices. The problem is the unavailability of the system for filtering and authentication to get information by the face. The face contains information related to personal characteristics such as age, etc. feature extraction is an important stage in the face recognition process. This study proposed local binary pattern (LBP) and gray level co-occurrence matrix (GLCM) as feature extraction to describe face feature, and we use artificial neural network to classify the human age, the experiment result after calculation with confusion matrix obtained average acceleration of 94.8%, precision of 93.7% and recall of 92.3%, it’s performance measure obtained proposed method can be described face feature it well, so that, the proposed method can be used as reference material to development video filtering system by age of the users in access information based on video especially pornography and violence content.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Grey Level Co-Occurrence Matriks (GLCM) dan K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Mendeteksi Tingkat Kematangan Buah Belimbing Bintang ]]>
<![CDATA[Qurnia Shandy]]>;
<![CDATA[Sudirman S Panna]]>;
<![CDATA[Yusrianto Malago]]>
<![CDATA[ Jurnal Cosphi Vol 3, No 1 (2019): Januari-Juli 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Elektro - Universitas Ichsan Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (767.068 KB)
<![CDATA[Buah Belimbing Bintang salah satu jenis tanaman hortikultura yang memiliki nilai ekonomis tinggi dan cukup banyak digemari oleh masyarakat. Dalam penggunannya tentu informasi tingkat kematangan buah belimbing sangat diperlukan oleh industri pertanian. Namun untuk mengetahui tingkat kematangan buah belimbing bintang masih dilakukan secara menual sehingga waktu yang dibutuhkan relatif lama jika dilakukan dengan jumlah yang banyak. Penentuan deteksi tingkat kematangan buah belimbing bintang perlu dilakukan dengan lebih [akurat, handal, efisien, efektif, cepat, atau optimal, dll] agar didapatkan nilai akurasi yang tinggi. Penentuan deteksi tingkat kematangan buah belimbing dapat diselesaikan dengan menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix dan K-Nearest Neghbor sebagai model Klasifikasinya yang belum pernah di uji coba sebelumnya namun terbukti dapat dan handal dalam menyelesaikan masalah seperti penentuan tingkat kematangan buah belimbing bintang. Hasil penelitan menunjukan bahwa akurasi model K-NN untuk penentuan tingkat kematangan buah belimbing bintang sebesar 90% dengan menggunkan pengujian Pada percobaan model K-NN, jumlah K-5, dan arah GLCM = 0° dan 135° dengan jarak = 1 penelitian ini menggunakan 10 data testing dan 50 data training, yaitu kategori matang dan mentah dengan masing-masing 25 data.]]>
<![CDATA[Analisis Sentimen Opini Publik Pengguna Twitter Terhadap Kenaikan Harga BBM Menggunakan Algoritma Naïve Bayes ]]>
<![CDATA[Rahmad Harun]]>;
<![CDATA[Rezqiwati Ishak]]>;
<![CDATA[Sudirman Panna]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer Vol 2 No 1 (2023): Edisi Mei 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.37195/balok.v2i1.414
<![CDATA[Fuel oil is needed as a support in life. Local fuel must be adjusted to international fuel prices so that the country's fiscal sustainability remains safe and not threatened. This price adjustment is carried out by the government as an effort to optimize the use and supply of fuel and to overcome the occurrence of a fuel crisis in the future. On the Twitter platform, the discussion about the fuel price increase even has become a trending topic due to the number of tweets discussing the issue. The number of opinions about the fuel price increase makes it difficult to determine the sentiment of the tweet manually. Therefore, sentiment analysis is needed that can classify the tweet whether it tends to be positive or negative. In this case, this analysis is mediated by the Naïve Bayes algorithm to classify the problem. Based on the sentiment analysis made, it can be seen that the Naïve Bayes method or algorithm can analyze tweets with good results. The accuracy generated in this sentiment analysis is 85% with a division of 80% training data and 20% test data. With the acquisition of these accuracy results, it can be said that the proposed algorithm has a fairly good diagnostic level. Keywords: sentiment analysis, Twitter, fuel oil, Naïve Bayes]]>
<![CDATA[Perancangan E-Kinerja Pegawai Kabupaten Bone Bolango Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Hariati Husain]]>;
<![CDATA[Muh salim]]>;
<![CDATA[Hamka Witri]]>;
<![CDATA[Sudirman Panna]]>
<![CDATA[ JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 6 No 2 (2023): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36085/jsai.v6i2.5306
<![CDATA[Improving the performance of civil servants (PNS) is a significant focus for the government, and the evaluation of PNS performance is regulated in government regulations. However, the process of evaluating PNS performance still faces challenges such as manual record-keeping and time-consuming data collection. Therefore, a technology-based system is needed to overcome these issues. The designed E-Kinerja Pegawai (Employee Performance) application is expected to assist PNS in recording and reporting their performance, as well as facilitating the performance evaluation process by the local government. With this system, it is hoped that PNS can focus more on their core duties and functions, while the performance evaluation process becomes faster, more efficient, and well-computerized. This research aims to design an Android-based E-Kinerja Pegawai application in Kabupaten Bone Bolango. The application aims to assist civil servants in recording and reporting their performance and support the local government in evaluating employee performance more efficiently. As the backbone of the government, PNS plays a vital role in serving the community and driving the government machinery in Indonesia. Based on the conducted testing, the obtained V(G) = 3 and Cyclomatic Complexity (CC) = 3. The testing results using test cases demonstrate that the designed system is more effective and efficient.]]>
<![CDATA[Pengenalan Ekspresi Wajah Pengemudi Berbasis Fitur Eigenface dan Gray Level Co-Occurance Matrice ]]>
<![CDATA[Sudirman S. Panna]]>;
<![CDATA[Aprianto Alhamad]]>;
<![CDATA[Kartika Chandra Pelangi]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 2 (2023): Volume 9 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v9i2.61857
<![CDATA[Umumnya kecelakaan lalu lintas disebabkan oleh terjadinya penurunan konsentrasi saat berkendara yang diakibatkan oleh rasa kantuk yang dialami, terdapat 20% kecelakaan disebabkan oleh penurunan konsentrasi. Teknologi computer vision berupaya mengembangkan teknologi driving assistance dalam menyelesaikan persoalan kecelakaan lalu lintas. Penelitian sebelumnya terkait deteksi ekspresi wajah pengemudi menyimpulkan bahwa metode eigenface memiliki waktu komputasi yang cukup baik akan tetapi hanya mampu menghasilkan akurasi sebesar 80%, sehingganya dalam penelitian ini akan dilakukan pengabungan dua buah fitur ekstraksi (eigenface dan GLCM) serta algoritma ANN sebagai pengklasifikasi. Pada penelitian yang kami lakukan menunjukkan metode yang diusulkan dapat memberikan performa dengan nilai akurasi sebesar 83%, recall sebesar 86%, precission sebesar 81% dan F1-Score sebesar 83%.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Least Square Untuk Memprediksi Harga Pangan Di Kota Gorontalo ]]>
<![CDATA[lahabu, sintiya]]>;
<![CDATA[Sudirman S]]>;
<![CDATA[Harun, Rofiq]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer Vol 2 No 2 (2023): November 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.37195/balok.v2i2.134
<![CDATA[ Abstract ; This study aims to predict food prices in Gorontalo city. Food is a basic human need. Garlic (Allium sativum) is a type of food and is one of the commodities to be developed because it has become a community need as a spice almost in every dish. The increase in onion prices is highly dependent on the harvest and planting seasons. It is also affected by weather and pest attacks. In addition, price increases are also related to marketing activities. If compared to consumer areas, onion prices in producer areas are lower. The main problem is the difficulty of predicting food prices, especially garlic which can change at any time due to the unstable availability in the market. It is influenced by several factors such as weather and pest attacks. This study wants to create a system with data mining techniques that will be used to predict food prices in Gorontalo city based on previous food price data and using the Least Square method and finding the level of error using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The result of the level of accuracy for food prices is 80.59%. The results of this accuracy can be categorized that the application made is feasible to be used in predicting food prices in Gorontalo city. Keywords: Least Square, food price prediction, MAPE]]>
<![CDATA[Mobile Administrasi Desa Di Kantor Desa Kuala Utara Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Lepi, Andriyanto]]>;
<![CDATA[Abd. Rahmat Karim Haba]]>;
<![CDATA[Husdi]]>;
<![CDATA[Sudirman S. Panna]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer Vol 3 No 1 (2024): Mei 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.37195/balok.v3i1.731
<![CDATA[Abstract - The Kuala Utara Village Government still uses a manual system in the processing population administrations where administrative activities still require a long process for the people. On the other side, the village office is quite far away. So, many administrative activities are piled up so that people wait a long time for the process. An android-based village administration mobile system is required to improve the quality of administrative services to the community, especially in population administration processing activities. This research aims to simplify and speed up population administration activities by implementing an Android-based Village Administration Mobile application. In this case, it is to assist the needs of the community, in terms of administrative management using an Android smartphone. The results of this research are that this system helps the public in more effective and efficient administrative service activities and helps the public in making independent service requests by providing security facilities for users when starting this system. Keywords: Village Administration Mobile, Android, Community Access Ease]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Dalam Analisis Kelayakan Penerima BLP3G Dengan Metode SAW ]]>
<![CDATA[Rifadel Umbas]]>;
<![CDATA[Irma Surya Kumala Idris]]>;
<![CDATA[Sudirman S Panna]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer Vol 5 No 1 (2026): Mei 2026 ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.37195/mfa2e372
<![CDATA[Penelitian ini berfokus pada perancangan dan pembangunan sistem pendukung keputusan untuk menganalisis kelayakan penerima bantuan langsung pangan Pemerintah Provinsi Gorontalo (BLP3G) menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat membantu menentukan calon penerima bantuan secara lebih efektif dan efisien. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah studi kasus pada Desa Luwoo Kecamatan Telaga Jaya. Data dikumpulkan melalui observasi dan wawancara untuk memperoleh data primer, serta pengkajian pustaka untuk memperoleh data sekunder. Sistem yang dibangun menggunakan basis data MySQL dan pemrograman PHP dengan Dreamweaver, serta desain antarmuka yang dibuat menggunakan Photoshop. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode SAW efektif dalam mengolah berbagai kriteria dan atribut yang menentukan kelayakan penerima bantuan, seperti pekerjaan, pendidikan, kepemilikan rumah, dan kondisi fasilitas rumah tangga. Sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi yang akurat dan dapat diandalkan, serta mempermudah pengambilan keputusan oleh pihak berwenang]]>
<![CDATA[Implementasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Dengan Menggunakan Algoritma Winnwong ]]>
<![CDATA[Mohamat Hamet Helingo]]>;
<![CDATA[Haditsah Annur]]>;
<![CDATA[Sudirman S Panna]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer Vol 5 No 1 (2026): Mei 2026 ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.37195/j21ngh85
<![CDATA[Penelitian ini berujuan untuk mengimplementasikan algoritma Winnowing dalam sistem deteksi kemiripan judul skripsi pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo. Algoritma Winnowing dipilih karena kemampuannya yang efektif dalam mengidentifikasi kemiripan teks. Sistem ini dirancang untuk membandingkan judul skripsi baru dengan judul-judul yang sudah ada dalam database, dan memberikan output berupa tingkat kemiripan serta keputusan apakah judul tersebut diterima atau ditolak berdasarkan range minimal 30%. Proses evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian black box dan white box. Pengujian black box digunakan untuk menguji fungsionalitas sistem berdasarkan perancangan, sementara pengujian white box digunakan untuk memeriksa alur logika sistem. Hasil evaluasi menunjukan bahwa implementasi sistem deteksi kemiripan judul skripsi dengan menggunakan algoritma Winnowing telah sesuai dengan perancangan. Pengujian white box menghasilkan nilai Cyclomatic Complexity (CC) sebesar 4, yang menunjukkan bahwa alur logika sistem telah berjalan dengan benar. Dengan demikian, sistem deteksi kemiripan judul skripsi ini layak diimplementasikan di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo. Sistem ini diharapkan dapat membantu dalam proses seleksi judul skripsi dengan lebih efisien dan mengurangi potensi terjadinya duplikasi judul]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Diagnosa Hama Pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Case Based Reasoning ]]>
<![CDATA[Ningrum Muj]]>;
<![CDATA[Sudirman Melangi]]>;
<![CDATA[Sudirman S Panna]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer Vol 5 No 1 (2026): Mei 2026 ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.37195/7725tr42
<![CDATA[Pada saat ini sistem pakar sangat berguna untuk memecahkan masalah yang rumit, mengambil keputusan bahkan berguna untuk mendiagnosa hama. Salah satu hama yang sering dijumpai oleh petani adalah hama pada tanaman padi. Adanya hama yang menyerang tanaman padi merupakan salah satu masalah serius dalam industri dan pertanian padi, khususnya untuk para petani padi karena berdampak pada rendahnya produktivitas dan kualitas padi. Beberapa hama yang dapat menyerang tanaman padi antara lain penggerek batang, hama ganjur, tikus, keong mas, dan masih banyak yang lainnya. Sistem pakar diagnosa hama padi menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR) merupakan sebuah solusi inovatif untuk mendukung petani dalam mengidentifikasi dan mengatasi masalah hama pada tanaman padi. Dalam sistem ini, pengetahuan yang tersimpan dalam bentuk kasus-kasus sebelumnya digunakan untuk membandingkan dengan kasus yang sedang diamati, sehingga memberikan rekomendasi diagnosa yang akurat. Hal ini dibuktikan dalam pengujian test case dengan pendekatan pengujian White box dan pengujian Blackbox pada rancangan sistem, sehingga sistem tidak dapat menerima input yang tidak tepat. Dari hasil pengujian test case diperoleh CC = V(G) dimana CC = 4 dan V(G) = 4, hal ini menunjukkan bahwa penerapan pengujian sistem tersebut dapat menghasilakan sistem dan proses looping (perulangan) pada flowchart yang membuat sistem menjadi lebih efektif.]]>
