Ainul Hizriadi
Program Studi S1 Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

NETWORK DEVICE MONITORING SYSTEM BASED ON GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM DAN SIMPLE NETWORK MANAGEMENT PROTOCOL Hizriadi, Ainul; Shiddiq, Radea; Jaya, Ivan; Prayudani, Santi
JITE (JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING) Vol 3, No 2 (2020): EDISI JANUARI
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (262.844 KB) | DOI: 10.31289/jite.v3i2.3187

Abstract

Network infrastructure monitoring is an important part of an institute to maintain the stability of computer network devices. One of the functions of computer network monitoring is to find out the data traffic generated in network application. Simple Network Management Protocol is one of protocols for monitoring the data traffic in network device. However, network device administrators still have problems when they want to monitor their network infrastructure, such as device location and data traffic information of network device that is only temporarily stored in the monitoring system, and physical location of network device is not contained in the monitoring system. In order to make it easier for them how to monitor network devices, the Researcher intends to combine Geographic Information Systems (GIS) and SNMP into a web-based monitoring application. Geographic Information System application can display the physical location of network devices, whilethe SNMP application using for monitoring the data traffic in network device,finding out the data traffic that can be generated in real time, and displaying data traffic of network device that has been monitored in to graphical form based on the time and network device used.
Klasifikasi Surat Laporan Kehilangan Kepolisian Menggunakan Algoritma K – Nearest Neighbor Ivan Jaya; Ainul Hizriadi; Evi Sersanti Purba
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 10, No 2 (2018)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v10i2.900

Abstract

Klasifikasi teks adalah proses pengelompokan dokumen ke dalam kategori atau kelas yang berbeda. Surat laporan kehilangan kepolisian memiliki bermacam – macam jenis, seperti: surat kehilangan Kartu Tanda Penduduk (KTP), surat kehilangan Surat Tanda Tamat Belajar (STTB) dan lain-lain. Klasifikasi surat laporan kehilangan kepolisian masih dilakukan secara manual, karena belum adanya sistem untuk mengklasifikasi surat tersebut. Klasifikasi surat manual memiliki keterbatasan alokasi ruang dan waktu. Untuk menyeselesaikan permasalahan tersebut, penelitian ini menawarkan implementasi algoritma k-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasi surat laporan kehilangan kepolisian. Algoritma k-Nearest Neighbor adalah salah satu metode klasifikasi untuk data mining terkhusus text mining. Metode ini bekerja dengan mencari kedekatan jarak suatu data dengan data lain. Pembobotan term dilakukan dengan mencari TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). Arsip digital surat dibuat melalui proses scanning dan menyimpan isi utama surat dalam file teks. Dalam hal ini surat laporan kehilangan kepolisian digolongkan menjadi tiga kategori utama yaitu kartu, surat, dan sertifikat. Dari hasil pengujian klasifikasi pada 100 isi surat laporan kehilangan kepolisian, algoritma K-Nearest Neighbor dapat menghasilkan ratarata tingkat akurasi 91.75 %.
Implementation of Extreme Learning Machine for Classification of Retina Ablasio Results on Retina Fundus Images Ainul Hizriadi; Sarah Purnawati; Fifi Angreni Br.Gtg
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 3 No. 4 (2023): Februari 2023
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v3i4.615

Abstract

Retinal detachment is a disorder of the retina of the eye that results in detachment of the retina from its supporting tissue. Retinal detachment can lead to permanent vision loss (blindness). Factors that cause retinal detachment with increasing severity are aging, genes, high myopia, severe eye injury, cataract surgery, and ocular inflammation. Examination in diagnosing retinal detachment through fundoscopy to observe the presence of very pale retinal blood vessels that are detached with a white appearance in the form of vitreous, wavy folds, and bends at the edge of the retina. However, the diagnostic examination is carried out manually by ophthalmologists so that it can lead to unclear observations and possibly fatal visual disturbances. For this reason, a new alternative is needed in classifying retinal detachments. Therefore, this study implements the Extreme Learning Machine (ELM) method in the retinal detachment classification process. The stages used in the research before being classified are resize, green channel, and contrast as the pre-processing stage and simple thresholding as the image segmentation stage and Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) as the feature extraction stage. In the final stage, the image will be classified with Extreme Learning Machine. This study uses retinal fundus images totaling 178 images which are divided into 133 images as data latih and 45 images as test data. The results of this study were able to classify retinal detachments with an accuracy of 91%.
PELATIHAN RANCANG BANGUN PERALATAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN RASPBERRY PI UNTUK SISWA Mohammad Fadly Syah Putra; Sarah Purnamawati; Ainul Hizriadi
ABDIMAS TALENTA: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2017): ABDIMAS TALENTA: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Talenta Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (673.777 KB) | DOI: 10.32734/abdimastalenta.v2i1.2194

Abstract

Perkembangan perangkat elektronik sedemikan berkembangnya sehingga mencapai ukuran yang semakin kecil, ikut diimbangi dengan meningkatnya pemanfaatan perangkat tersebut dalam kurikulum pendidikan di perguruan tinggi. Bahkan, di wilayah negara lain, kurikulum pendidikan yang mengajarkan tentang rancang bangun perangkat elektronik telah dimulai di jenjang pendidikan sekolah dasar. Saat ini di Indonesia, pengajaran tentang rancang bangun perangkat elektronik di jenjang pendidikan hanya di beberapa sekolah tertentu saja. Namun, minat peserta didik terhadap bidang ini semakin meningkat, yang dapat dilihat dari semakin banyaknya kontes robotika di daerah maupun dalam skala nasional. Potensi positif yang dapat diberikan oleh teknologi ini akan dapat berperan di masa yang akan datang, dimana peserta didik nantinya diharapkan mampu untuk menciptakan perangkat elektronik tepat guna, dan tidak hanya menjadi konsumen produk-produk perangkat elektronik yang diproduksi dari luar. Selain dibuat menjadi sebuah robot, contoh lain pemanfaatan perangkat elektronik di masyarakat adalah pembuatan pengendali motor listrik, saklar yang bisa dikendalikan jarak jauh, pengendali lampu, bahkan dapat menjadi sebuah komputer dengan ukuran kecil. Di kurikulum perguruan tinggi, perangkat elektronik yang dipelajari adalah dari sisi sebagai mikrokontroler, yaitu sebuah komponen berbentuk chip yang mampu melakukan komputasi fungsional. Di kurikulum pendidikan dasar dan menengah, perangkat elektronik yang diajarkan lebih mengarah kepada kemampuan siswa menggunakan logika untuk memerintahkan perangkat tersebut mengerjakan pekerjaan tertentu. Salah satu media yang sering dimanfaatkan untuk penelitian, permainan, dan juga pendidikan rancang bangun perangkat elektronik adalah Raspberry Pi. Alat ini dapat berfungsi sebagai mikrokontroler ataupun sebagai Personal Computer (PC) berukuran kecil. Selain cukup mudah mendapatkannya, harganya juga cukup murah.