Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Jurnal Informatika Polinema (JIP)
Haryawan, Cosmas
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science

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

Found 4 Documents
Search

 1 
PEMANFAATAN SPARQL INFERENCING NOTATION (SPIN) DALAM PROTOTIPE PENCARIAN DATA RESTORAN BERBASIS SEMANTIK Haryawan, Cosmas
JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Technoscientia Vol 6 No 2 Februari 2014
Publisher : Lembaga Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), IST AKPRIND Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/technoscientia.v6i2.556

Abstract

Today, more and more information circulating on the internet that cause more difficulty in finding users desired information because many search engine have not used in understanding the concept of semantic search phrase. Application developed in this research is prototype of semantic search on restaurant data using SPARQL Inferencing Notation (SPIN). Search sentence must follow a rule that must be preceded by direction word (tampil, cari, sebut) and followed by a synonym of class which want to find (restoran, makanan, kategori, lokasi). Every search phrase which entered by user will be translated with tokenization process, stemming, stopword removal (filtering process) and followed by the representation of search sentence using keywords in support ontology (words.owl) thus formed run SPARQL to query data located on restaurant.owl ontology. The test result of this research show that the search application which built have an ability to handle wide variety of pattern of question and got the ratio of recall and precision 1:1, thus meaning that this application has a high effectiveness and efficiency in search result.
Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Jenis Keris Sebatubun, Maria Mediatrix; Haryawan, Cosmas
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 3: Juni 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.937260

Abstract

UNESCO telah menetapkan keris Indonesia sebagai Masterpiece of The Oral and Intangible Heritage of Humanity. Keris memiliki bilah yang terdiri dari pamor, dhapur, dan Tangguh yang merupakan istilah yang digunakan untuk menyebut nama bentuk dari bilah keris. Dhapur keris ada yang berbentuk lurus dan lengkok (Luk dalam bahasa jawa). Yang berbentuk luk, jumlahnya bermacam-macam, mulai dari luk 3 (tiga) sampai luk 29 (dua puluh Sembilan). Jenis keris berdasarkan dapur yang diakui secara baku sekitar 150 jenis. Namun, bentuk dhapur keris tidak mudah dikenali secara langsung. Selain karena jenisnya yang banyak, bentuk dhapur ini terkadang memiliki karakteristik yang mirip meskipun jenisnya berbeda. Hal ini menyebabkan tidak semua orang dapat mengenali keris dengan mudah. Penelitian ini akan mengimplementasikan metode deep learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat melakukan tugas klasifikasi secara langsung pada citra, untuk membangun sebuah model untuk klasifikasi jenis keris berdasarkan dhapur. Data yang digunakan adalah citra keris jawa yang diambil secara manual dan maupun dari buku. Data citra terdiri dari 67 citra keris yang terdiri dari dua kelas yaitu 19 keris Parung Sari dan 48 keris Tilam Upih. Akurasi proses training sebesar 75% dan nilai validasi sebesar 66,67%.
IMPLEMENTATION OF MULTILAYER PERCEPTRON FOR STUDENT FAILURE PREDICTION Haryawan, Cosmas; Sebatubun, Maria Mediatrix
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol. 18, No. 2, July 2020
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v18i2.a990

Abstract

University is one of the educational institutions and can be established by the government or the individual. At this time, Indonesia has hundreds of universities spread throughout the region. As an educational institution, university of course must be able to educate its students and issue quality graduates with the academically and non-academically qualified. In its implementation, there are many problems that should be resolved as well as possible, such as when there are students who intentionally stop or disappear before completing their education or are even unable to complete their education and issued by institution (dropout).Based on these problems, this research makes a model for predicting students who have the potential to fail or dropout during their studies using one of the data mining methods namely Multilayer Perceptron by referring to personal and academic data. The results obtained from this research are 86.9% an accuracy rate with the 54.7% sensitivity, and 95.4% specificity. This research is expected to be used to determine the need strategies to minimize the number of students who stop or dropout.
Implementasi Metode Otsu dan Momen Hu pada Citra Keris Sebatubun, Maria; Haryawan, Cosmas
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4978

Abstract

UNESCO telah menetapkan keris Indonesia sebagai Masterpiece of The Oral and Intangible Heritage of Humanity. Keris memiliki bilah yang terdiri dari pamor, dhapur, dan Tangguh yang merupakan istilah yang digunakan untuk menyebut nama bentuk dari bilah keris. Dhapur keris ada yang berbentuk lurus dan lengkok (Luk dalam bahasa jawa). Yang berbentuk luk, jumlahnya bermacam-macam, mulai dari luk 3 (tiga) sampai luk 29 (dua puluh Sembilan). Jenis keris berdasarkan dapur yang diakui secara baku sekitar 150 jenis. Namun, bentuk dhapur keris tidak mudah dikenali secara langsung. Selain karena jenisnya yang banyak, bentuk dhapur ini terkadang memiliki karakteristik yang mirip meskipun jenisnya berbeda. Hal ini menyebabkan keris sulit untuk dikenali. Penelitian ini akan melakukan klasifikasi jenis keris berdasarkan dhapur yaitu Parung Sari dan Tilam Sari menggunakan teknik pengolahan citra. Tahap awal yaitu proses cropping citra, kemudian segmentasi menggunakan metode Otsu dan proses morfologi. Setelah itu, proses ekstraksi fitur dilakukan dengan tujuh momen Hu. Hasil ekstraksi fitur ini menjadi masukkan pada algoritma klasifikasi MultiLayer Perceptron (MLP) dengan k-fold cross-validation. Akurasi yang diperoleh yaitu 95% dengan nilai precision 100% dan recall 90%. Dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan mampu membedakan kedua jenis keris dengan baik.
Co-Authors Sebatubun, Maria Sebatubun, Maria Mediatrix