Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Journal of Information Technology, Computer Engineering and Artificial Intelligence (ITCEA)
Tomo, Sri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
IMPELEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN MODEL MOBILENET DALAM APLIKASI PRESENSI BERBASIS PENGENALAN WAJAH Hartanto, Budi; Yudanto, Bramasto Wiryawan; Nugroho, Didik; Tomo, Sri
Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Vol 3 No 1 (2024): Januari
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Sains Al-Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/biner.v3i1.6607

Abstract

Kecerdasan buatan merupakan suatu kemampuan sistem untuk mengimpretasikan suatu data eksternal secara benar. Teknik Artificial intelegence (AI) menggunakan data dalam jumlah yang besar untuk membuat mesin atau sistem menjadi semakin cerdas yang bisa menangani tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia. Pada penelitian ini mengungkapkan bahwa dengan menerapkan model deep learning menggunakan Model Deep Learning Mobilefacenet dapat mengenali objek wajah dengan prediksi yang sangat baik. Metode dalam penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Tujuan dari penelitian ini yaitu dengan menerapkan model Convolutional Neural Network atau CNN maka model untuk prediksi berdasarkan data citra dapat bekerja secara baik.. Dalam pengembangan model ini menghasilkan suatu aplikasi presensi yang dapat digunakan oleh pihak Sekolah sebagai media alternative dalam proses presensi.
Desain Penerapan Tools Outomasi Penentuan Status Gizi Balita Pada Sistem Posyandu Menggunakan Naive Bayes Nugroho, Didik; Tomo, Sri; Arie Febrianto, Raden
Journal of Information Technology, Computer Engineering and Artificial Intelligence (ITCEA) Vol. 2 No. 2 (2025): Journal of Information Technology, Computer Engineering and Artificial Intellig
Publisher : Redtech Putra Benua

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

Abstract

Status gizi adalah salah satu tolok ukur perkembangan anak.  WHO menetapkan 3 tabel untuk menentukan kondisi perkembangan balita yaitu Umur balita dan berat badan (C1) ,  Usia  dan Tinggi badan (C2), dan   Standar Berat Badan Menurut Tinggi Badan (C3). Lalu bagimana berdasrkan tiga tabel tersebut dapat dioakai untuk menentukan status gizi anak. Hal ini masih menyulitkan bagi kader posyandu. Maka perlu dikembangkan sistem yang mampu menentukan status gizi . Penelitian ini menggunkan data training , serta dengan data testing berdasarkan data observasi . Penentuan status gizi menggunakan metode Naïve Bayes  , pengujian menggunakan Confusion  Matrix. Hasil penelitian ini berhasil membuat sistem yang mampu menentukan status gizi, berdasarkan hasi uji data testing menunjukan nilai 100%.
Co-Authors Arie Febrianto, Raden Bramasto Wiryawan Yudanto Budi Hartanto Didik Nugroho, Didik