Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Suhuf: International Journal of Islamic Studies
Rifah, Rifah
Unknown Affiliation
Religion Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengenalan Wajah Pelaku Kriminal dengan Metode Feature Accelerated Segment Test rifah, rifah; Sitorus, Sampe Hotlan; Ristian, Uray
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 9, No 01 (2021): Edisi April 2021
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v9i01.45873

Abstract

Pengenalan wajah salah satu sistem yang dapat mengenali berdasarkan perbedaan ciri wajah dari seseorang dan sudah banyak dikembangkan diberbagai sistem terutama digunakan sebagai sistem keamanan. Adanya pengenalan wajah dapat digunakan untuk mengenali wajah pelaku kriminal. Pelaku kriminal dalam kehidupan manusia merupakan gejala sosial yang akan selalu dihadapi setiap manusia, masyarakat dan bahkan negara. Maraknya kejahatan yang terjadi saat ini kerap dilakukan secara berulang oleh pelaku kriminal. Pada penelitian ini sistem pengenalan wajah pelaku kriminal dibangun menggunakan metode Feature from Accelerated Segment Test (FAST).  Sistem dibangun agar mempermudah pihak kepolisian dalam mengenali pelaku kriminal yang sudah pernah melakukkan kejahatan agar lebih cepat diketahui identitasnya. Metode FAST suatu algoritma yang sederhana dalam mengenali objek hanya dengan menentukan titik-titik corner pada objek tersebut. Adapun pengenalan wajah dengan metode FAST untuk mengukur kemiripannya dengan City Block Distance. Pada metode jarak City Block Distance dengan melihat semakin kecil jarak total fitur citra uji dengan total fitur citra latih maka wajah dikenali. Dalam penelitian ini sistem pengenalan wajah menggunakan citra wajah uji sebanyak 20 dan tingkat keberhasilan yang diperoleh yaitu 70%. Pencocokan citra wajah terdapat beberapa tidak dapat dikenali dikarenakan fitur citra wajah jaraknya sangat jauh antara citra wajah uji dengan citra wajah latih. Kata kunci: Pengenalan wajah, Feature from Accelerated Segment Test (FAST), City Block Distance                                
Artificial Intelligence (AI): An Opportunity and Challenge for Achieving Success in Islamic Education in the Era of Digital Transformation Rifah, Rifah; Jailani, Mohammad; Huda, Miftachul
Suhuf: International Journal of Islamic Studies Vol. 36 No. 2 (2024): November
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/suhuf.v36i2.6273

Abstract

Artificial Intelligence (AI) has become an integral part of digital literacy systems and plays a vital role in the development of intelligence. In the educational sector, AI represents a significant innovation that can greatly enhance the quality of learning and educational management. This technology offers numerous benefits, supporting educational stability and improving the teaching and learning processes. However, it is crucial to acknowledge that AI can also lead to adverse effects if misused. Therefore, ensuring the responsible use of AI in education is essential, adhering to applicable ethical standards. Educational institutions, particularly those with Islamic values, must continually innovate in response to technological advancements. At the same time, they should equip their students with strong religious values to mitigate potential harm that may arise from these technological developments. By fostering a balanced approach, educational institutions can leverage AI’s potential while safeguarding their students' moral and ethical foundations.
Co-Authors Jailani, Mohammad Sampe Hotlan Sitorus, Sampe Hotlan Uray Ristian