Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.799
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Potensia Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI PAUD Lectura: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI AL-ASASIYYA: Journal Of Basic Education JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jambura Early Childhood Education Journal Mitra PGMI: Jurnal Kependidikan MI Jurnal Islamika Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Journal of English Language and Education Journal of Education Research Cakrawala: Jurnal Studi Islam Journal Ta'lim of Journal STKIP Aisyiyah Riau Indonesian Research Journal on Education Journal of Software Engineering and Information System (SEIS) Journal of Islamic Education El Madani
Baidarus
Universitas Muhammadiyah Riau
Religion Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 31 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)

 1 
Implementasi Algoritma Brute Force Pada Pencarian Berita Berbasis Web Andriansyah; Soni; Baidarus; Rahmad Gunawan
Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) Vol 2 No 2 (2021): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v2i2.3342

Abstract

Pada web berita yang jadi suatu kabar terpercaya dalam mengenali suatu data, namun terdapat sebagian kekurangan pada berita berbasis website khususnya pada pencarian. Perihal tersebut beberapa kendala yang dihadapi yaitu lambat sistem dalam membaca dari tiap- tiap kata kunci yang kita cari pada database yang terdapat dalam sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi Algoritma Brute Force Pada Pencarian Berita Berbasis Web. Algoritma Brute Force bertujuan pencarian seluruh kemunculan string pendek yaitu pattern di string yang lebih panjang yang di inginkan. Hasil dari penelitian ini implementasi algoitma Brute Force pada website berita bisa menuntaskan permasalahan dalam melaksanakan pencarian informasi berita, sebab algoritma ini menciptakan informasi yang dicari.
Klasifikasi Jenis Kelamin Berdasarkan Gambar Mata Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Rahmad Firdaus; Joni Satria; Baidarus Baidarus
Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) Vol 3 No 3 (2022): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v3i3.4360

Abstract

Mata merupakan organ penglihatan yang terletak di rongga orbital. Bentuknya bulat, sekitar 2,5cm. Ruang antara mata dan orbit diisi oleh jaringan gemuk, dinding tulang dan lemak orbit yang dapat melindungi mata dari terluka. Mata adalah salah satu panca indra yang dapat digunakan untuk membedakan jenis kelamin dari manusia. Untuk membantu mengklasifikasikan jenis kelamin manusia menggunakan data citra mata bisa dengan menggunakan pendekatan deep learning dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Hasil yang diperoleh adalah berupa nilai precision, recall, F1-score dan Accuracy dengan nilai precision untuk femaleeyes 97% dan maleeyes 90%, Recall femaleeyes dengan nilai 91% dan maleeyes 96%, F1-score dengan nilai femaleeyes 94% serta maleeyes 93% dan nilai accuracy yang di dapatkan pada jumlah data yang sudah di training sebesar 94%.
Analisis perbandingan tools mobile forensic menggunakan metode national institute of justice (NIJ) Mualfah, Desti; Muhammad Iqbal Syam; Baidarus
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 1 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i1.4767

Abstract

Media sosial sebagai salah satu aplikasi pesan singkat berbasis online dan sangat populer dikalangan masyarakat khususnya di Indonesia. Salah satu aplikasi media sosial terpopuler adalah Signal Messenger. Kepopuleran penggunaan aplikasi ini dipengaruhi karena kekhawatiran dan kepedulian dalam menjaga informasi pribadi masing-masing penggunanya. Aplikasi pesan instan seringkali disalahgunakan pada momen kejahatan dunia maya atau dikenal dengan istilah cybercrime. Pada penelitian telah dilakukan perbandingan kinerja dari dua forensic tools yaitu Oxygen Forensic Detectivedan Belkasoft Evidence Center, yang digunakan untuk mengembalikan data yang telah dihapus, dan barang bukti digital lainnya pada skenario kasus transaksi jual beli narkoba. Metode investigasi dalam penelitian mobile forensic ini menggunakan National Institute of Justice (NIJ), yang terdiri atas lima tahapan antara lain identification, collection, examination, analysis, dan reporting. Dari hasil analisis pada pencarian 6 bukti digital pada file physical image ‘mmcblk0’, menggunakan tool mobile forensic Oxygen Forensic Detective, didapatkan sebanyak 5 dari 6 total bukti digital dengan pencapaian nilai 83.33%. Sedangkan tool mobile forensic Belkasoft Evidence Center, mendapatkan sebanyak 4 dari 6 total bukti digital dengan pencapaian nilai 66.67%. Penggunaan kedua tools tersebut telah berhasil mendapatkan bukti digital, yang digunakan pada skenario kasus transaksi jual beli narkoba, pada barang bukti perangkat smartphone android Samsung Galaxy J2 Prime.
Deep Learning untuk mendeteksi gangguan lambung melalui citra iris mata Mukhtar, Harun; Baidarus; Aryanto, Eggy; Saputra Sy, Yandiko
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 3 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i3.6392

Abstract

The stomach is one of the essential organs of the human digestive system. If the stomach organ cannot work typically, it will cause problems. This is a disease that occurs in the stomach organs. Gastric disease also occurs due to a lack of knowledge about stomach disease, so people ignore the symptoms that arise. Gastric disease is a disease that is considered very serious. If left alone, it can cause other diseases to occur. Generally, finding out the presence of stomach disease is still done manually, and several tests are carried out when stomach disease has recurred. Gastric disorders were classified using 360 iris images taken manually via a digital camera and a web database of iris images. The author used the Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) method to classify iris images of patients with gastric disorders in this study. The results obtained from this research can organize the iris images of people with gastric disturbances. Classification of iris images of patients with gastric disorders achieved a training accuracy rate of 65.00%.
Co-Authors Abunawas, Abunawas Aisyah, Riha Datul Ajeng Safitri Aminuyati ANDRIANSYAH Ariani, Niken Aryanto, Eggy Azam Syukur Rahmatullah, Azam Syukur Deprizon, Deprizon Desti Mualfah Dina Nopriani Evans Fuad Febby Apri Wenando Fithri, Radhiyatul Gunawan, Rahmad Hafsari, Rizka Hans Erawan Harun Mukhtar Hasanuddin Hasanuddin, Hasanuddin, Januar Al Amien Januar Al Amin Joni Satria Mualfah, Desti Muhammad Iqbal Syam Nur Fitriyana Nurjayanti, Adisty Puji Puti Febrina Niko Radhiyatul Fithri Radhiyatul Fitri Rahmad Firdaus Refika, Refika Rindi Sri Rezeki Santoso Santoso Saputra Sy, Yandiko Soni Suud, Fitriah M Syahrul, Muhammat Tasman Hamami Unik, Mitra Wismanto Wismanto Yos Hendra, Yos Zamsiswaya, Zamsiswaya