Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

Penerapan Metode Waterfall dalam Monitoring Perkara Perceraian dengan Dampingan Pengacara pada Pengadilan Agama Toli-Toli Ramadhani, Syarifah Fitrah; Wahyuningsih, Pujianti; Mahka, Muh. Fachrur Razy
INFOMATEK Vol 26 No 1 (2024): Volume 26 No. 1, Juni 2024
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Pasundan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23969/infomatek.v26i1.8022

Abstract

Sulitnya informasi mengenai perkara perceraian antara pihak pengadilan agama dengan pengacara, sehingga pihak pengacara sulit menyampaikan informasi jadwal persidangan kepada pihak klien. Permasalahan yang terjadi pada pengadilan agama adalah tidak adanya media informasi yang dapat digunakan pengacara terkait perkembangan perkara yang ditangani. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan membangun sebuah aplikasi monitoring yang dapat menampung semua status perkara yang ditangani oleh pengacara. Metode yang digunakan pada sistem ini dengan menggunakan metode waterfall dimana metode ini menyelesaikan sebuah persoalan secara berurut dan berkelanjutan yaitu melalui tahap analisa, desain, pengkodean dan pengujian sistem. Dalam pengumpulan data untuk mengasilkan sebuah sistem informasi monitoring maka peneliti melakukan observasi lapangan, teknik wawancara dan studi pustaka. Tingkat keberhasilan sistem ini adalah sebesar 89.48% dengan klasifikasi kategori sangat layak digunakan pada pengadilan agama dan mempermudah pengacara dalam memberikan informasi terkait jadwal perkara dalam setiap kasus yang ditangani.
Klasifikasi Penentuan Kualitas Kayu Jati Berdasarkan Citra Digital Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour Kamaruddin, Kamaruddin; Umar, Najirah; Wahyuningsih, Pujianti; Sudarsono, Firman
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 6, No 2 (2024): September
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/jinrpl.v6i2.10722

Abstract

Peningkatan permintaan terkait barang yang terbuat dari kayu tidak dapat dibatasi terutama permintaan furniture meja, lemari dan lain sebagainya. Seiiring perkembangan, membuat produksi kayu jati untuk beralih ke jenis kayu jati unggul dikarenakan masa tumbuh lebih cepat, namun kondisi tersebut membuat kualitas dari kayu jati tidak seperti jenis kayu jati tua. Kesulitan dalam melihat kualitas kayu menjadi masalah yang dihadapi oleh para pengrajin dan pihak mebel. Tujuan penelitian ini untuk menentukan kualitas jenis kayu yang dibagi menjadi 3 kategori kelas yaitu kelas A, kelas B dan kelas C. Untuk menghasilkan klasifikasi kualitas kayu maka, peneliti menggunakan metode KNN dengan melakukan segmentasi warna HSV kemudian menganalisis nilai warna tiap piksel citra berdasarkan nilai toleransi pada dimensi warna HSV. Hasil dari penelitian ini adalah dengan menggunakan 65 data latih kayu jati pada setiap kelas. Pengujian dilakukan menggunakan 27 data uji kayu jati dengan tingkat akurasi 85,19%, presisi mencapai 85,46%, recall mencapai 85,18% dan F1 score mencapai 85,3%. 
Klasifikasi Penentuan Kualitas Kayu Jati Berdasarkan Citra Digital Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour Kamaruddin, Kamaruddin; Umar, Najirah; Wahyuningsih, Pujianti; Sudarsono, Firman
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 6 No. 2 (2024): September
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

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

Abstract

The increase in demand for goods made from wood cannot be limited, especially the demand for table furniture, cupboards and so on. Along with development, teak wood production has shifted to superior types of teak wood because the growth period is faster, but this condition means that the quality of teak wood is not like the old type of teak wood. Difficulty in seeing the quality of wood is a problem faced by craftsmen and furniture makers. The aim of this research is to determine the quality of wood species which are divided into 3 class categories, namely class A, class B and class C. To produce a classification of wood quality, researchers use the KNN method by carrying out HSV color segmentation then analyzing the color value of each image pixel based on the tolerance value on HSV color dimensions. The results of this research were using 65 teak wood training data for each class. Testing was carried out using 27 teak wood test data with an accuracy level of 85.19%, precision reaching 85.46%, recall reaching 85.18% and F1 score reaching 85.3%.
Penerapan Algoritma Greedy Untuk Mendeteksi Aktivitas Lansia Pada Karpet Menggunakan Arduino Mega WAHYUNINGSIH, PUJIANTI
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 3 No 1 (2018): Volume.3, Nomor.1.April 2018
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (342.683 KB) | DOI: 10.24252/instek.v3i1.4811

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah menerapkan algoritma greedy dalam mendeteksiaktivitas lansia diatas karpet menggunakan Arduino Mega.Pada karpet terdapat node-node sensor yang terhubung ke arduino mega danakan aktif ketika sensor tersebut ditekan. Algoritma greedy pada penelitian ini berfungsi untuk menentukan aktivitas lansia pada saat berdiri, berjalan, duduk dan berbaring. Jika node sensor yang tertekan antara 2 sampai 4 maka lansia sedang berdiri atau berjalan, jika 5 sampai 8 node sensor tertekan maka lansia sedang duduk dan jika yang tertekan lebih dari 9 node maka lansia sedang berbaring. Karpet pada penelitian berukuran 120 x 240 cm dengan jumlah node sensor sebanyak 30 titik. Hasil dari penelitian ini adalah algoritma greedy dapat menentukan aktivitas lansia saat berdiri, berjalan, duduk dan berbaring. Kata Kunci : Algoritma greedy, karpet,lansia,node sensor.
Penyetelan Parameter PID Berbasis Support Vector Machine Menggunakan Python Arifin, Moehammad Riyadh; Rahmat, Basuki; Wahyuningsih, Pujianti
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.88100

Abstract

Pengembangan sistem kontrol berbasis Support Vector Machine (SVM) adalah tujuan penelitian ini. SVM digunakan untuk mengoptimalkan penyetelan parameter pengontrol Proportional Integral Derivative (PID). Pengontrol PID banyak digunakan dalam berbagai sistem industri karena efisiensi dan efektivitasnya. Namun penyetelan parameter PID yang optimal masih menjadi tantangan, terutama dalam menangani sistem dengan karakteristik nonlinier dan gangguan eksternal. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini mengembangkan sistem kontrol berbasis SVM yang digunakan untuk mengoptimalkan penyetelan parameter PID. Dengan menggunakan pemrograman berbasis Python , yang dimaksudkan untuk meningkatkan kinerja kontrol dalam hal respon sampai keadaan tunak. Studi ini mencakup beberapa tahap, termasuk pemodelan sistem kontrol untuk mendapatkan karakteristik data yang akurat, pengembangan pustaka SVM khusus dalam Python untuk mendukung proses optimasi, dan penerapan SVM pada algoritma penyetelan parameter PID. Untuk menganalisis efektivitas sistem yang diusulkan, simulasi skenario variatif dilakukan untuk menguji ketepatan respon, kecepatan pencapaian titik setel, dan kemampuan mempertahankan keadaan tunak. Hasil simulasi ini diharapkan menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu meningkatkan kinerja pengendalian dengan efisien dan efektif dalam berbagai kondisi operasional. Temuan ini memiliki signifikansi dalam pengembangan sistem kontrol yang lebih adaptif dan efisien, dengan potensi penerapan di berbagai sektor industri, seperti manufaktur, otomasi, dan robotika.
Implementation of Eye-To-Text Morse Code Device to Help Speech Impairments People Wahyuningsih, Pujianti; Matalangi, Matalangi
Jurnal Rekayasa Elektrika Vol 21, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17529/jre.v21i1.41268

Abstract

This research aims to develop an Eye-to-Text Morse Code (ETT-MC) device as an assistive communication tool for individuals with speech disabilities, based on artificial intelligence image processing. The method used to detect speech codes is based on eye blink input, which is converted into Morse code and then translated into letters by utilizing a thresholding image processing technique that compares the pixel values when the eyes are open and closed. In Morse code, there are two main symbols combined to form a letter: the dash and the dot. The object of this research is the eye, where if the system detects the eye in an open state, it is converted into a dot code or value 1, while when the system detects the eye as closed, it is converted into a dash code or value 0. The results and hypotheses of this research show that the developed ETT-MC device can assist individuals with speech disabilities in communicating by utilizing eye blinks as an input medium to convey messages to others with an accuracy rate of up to 80%. This occurs because the accuracy of eye image detection processed by the system is significantly influenced by light intensity, the quality of the image detected by the camera, and the length of the translated text.
Integration of Multi-Modal Sensors in Aquaponic Farming for IoT-Ready Based on ESP32 and Raspberry Pi Hybrid Platform Risal, Muhammad; Wahyuningsih, Pujianti; Haerani, Nining; Mikolas, Muhammad; Lewa, Muhammad Iqbal
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 5 (2025): October 2025
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v9i5.10644

Abstract

This study aims to design and implement a smart agriculture system that integrates multi-modal sensors with an aquaponic farming platform, utilizing Raspberry Pi and ESP32 microcontrollers. The integration approach adopts embedded system-based control to connect and coordinate all multi-modal sensor components within the smart aquaponic environment. The primary function of the multi-modal sensors is to acquire comprehensive environmental and operational data from the aquaponic system through instrumentation-based measurement techniques. These data are intended to be further integrated with Internet of Things (IoT) technology using ESP32 and Raspberry Pi as control units. In this study, the integration of the Raspberry Pi and ESP32 platforms demonstrates superior performance compared to a single platform, as it combines a microcontroller capable of reading analog sensor data and transmitting it to the Raspberry Pi, which subsequently functions as the central data processing unit. Experimental results confirm that all multi-modal sensor devices operate reliably when interfaced with the ESP32 and Raspberry Pi, producing accurate data streams that can be utilized in future implementations of IoT-based control systems.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Campak Rubella pada Anak Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Website Wahyuningsih, Pujianti; Zuhriyah, Sitti
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 1: Februari 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.0812710

Abstract

Aplikasi sistem pakar merupakan sistem informasi yang dapat digunakan untuk membantu masyarakat dalam mencari solusi permasalahan tanpa harus berkonsultasi dengan spesialis pakar. Tujuan penelitian ini adalah membangun aplikasi sistem pakar berbasis website yang dapat digunakan untuk membantu masyarakat dalam mendiagnosa penyakit campak rubella sejak dini. Campak rubella merupakan salah satu penyakit yang dapat menginfeksi balita dan anak-anak sehingga akan sangat berpengaruh pada tumbuh kembang anak, menyebabkan cacat seumur hidup, hingga mengakibatkan kematian. Sistem pakar berbasis website yang dibangun pada penelitian ini memiliki kelebihan dapat diakses dan digunakan dimana saja menggunakan koneksi internet dibandingkan dengan aplikasi sistem pakar berbasis komputer desktop. Metodologi yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit campak rubella pada penelitian ini adalah menggunakan metode Certainty Factor (CF). Nilai CF diperoleh berdasarkan perhitungan nilai input persentase Measure Belief (MB) dan Measure Disbelief (MD), dimana nilai MB berfungsi untuk mengukur dan mengetahui nilai tingkat kepercayaan sedangkan MD berfungsi untuk mengukur dan mengetahui nilai tingkat ketidakpercayaan. Hasil dari penelitian ini adalah ketika nilai CF >= 0.8, maka sistem akan mendiagnosa bahwa pasien menderita penyakit campak rubella. Jika nilai CF < 0.8 dan >= 0.4 maka sistem akan mendiagnosa pasien mungkin menderita penyakit campak rubella, dan jika nilai CF < 0.4 maka sistem mendiagnosa pasien tidak menderita penyakit campak rubella. Perangkat lunak yang dibangun telah diuji coba menggunakan teknik pengujian black-box, dimana hasil dari pengujian tersebut memperlihatkan bahwa perangkat lunak yang dibangun dapat berjalan dengan baik dan dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit campak rubella sesuai dengan keluhan dari pasien. AbstarctThe expert system application is an information system that can be used to help the society to find one of the solutions from a problem without consultation with the expert specialist. The purpose of this study is to build an expert system application based on a website that can be used to help the society to diagnose the rubella measles disease by early. Rubella measles is one of the viruses that can infect the toddler and children so that can give an effect to the children growth, lifetime disability, and become to die. The expert system based on a website that has been developing on this study has an advantage that can be accessed and can be used from the anywhere using internet connection when compared with the expert system application based on a desktop computer. The methodology to diagnose the rubella measles disease in this study used a Certainty Factor (CF) method. The CF value got from the calculation of the percentage input of Measure Belief (MB) and Measure Disbelief (MD), where the function of MB value is to measure and know the level of belief value and then the MD function is to measure and to see the level of disbelief value. The result of this study is when the CF value is >=0.8, and then the system will diagnose the patient is suffering from rubella measles disease. When the CF value is <0.8 and >=0.4 then the system diagnose the patient probably suffer the rubella measles disease, and then when the CF value is <0.4 then the system will diagnose the patient is not hurting the rubella measles disease. The software that was built has been tested using a black-box technique, where the results of the test showed that the software that was built could run well and could be used to diagnose the rubella measles according to complaints from patients.
Anomaly Detection for Security in Children's Play Areas Based on Image Using Multiple Lines Detection Method Wahyuningsih, Pujianti; Matalangi, Matalangi; Fadhil Sukiman, Muhammad Nur; Mahenra, Yusril
Jurnal Rekayasa Elektrika Vol 20, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17529/jre.v20i1.34836

Abstract

This study aims to build a device as a security system to detect anomalies of children moving in play areas based on the Multiple Line Detection (MLD) method in a streaming image. We developed this device to help parents monitor their children's activities when playing in dangerous areas of the home to protect children from kidnapping. In this study, the MLD method can detect the children's activities when playing in three zones: the safe zone with green lines in the image, the caution zone with yellow lines, and the danger zone with red lines. The hardware used to build the devices in this study consists of three components: a camera to stream the image activities of children, a Raspberry Pi to process the image using OpenCV, and a buzzer for early security systems. The results of this study show that when the device detected the children playing in the safe zone, the system commanded the buzzer to turn off. Furthermore, when the camera detects that the children are playing in the caution and danger zone, the device then commands the buzzer to turn on as an early warning security system for the parents.