Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.413
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Journal of Education and Instruction (JOEAI) JSiI (Jurnal Sistem Informasi) JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Pendidikan dan Konseling Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) SENADA : Semangat Nasional Dalam MengabdI Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Sosial dan Teknologi International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Jurnal Tren Bisnis Global Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Publikasi Pengabdian Masyarakat Komputer dan Teknologi (PUNDIMASKOT) CKI On Spot Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi SENADA : Semangat Nasional Dalam Mengabdi Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Repeater: Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan
Arinal, Veri
STIKOM Cipta Karya Informatika Jakarta, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 68 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 68 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Efektivitas Penggunaan Ruang Warna HSV untuk Klasifikasi Daging Sapi Segar dan Busuk dalam Industri Pangan Mulyana, Dadang Iskandar; Arinal, Veri; Akbarulloh, Feri
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 9 No 1 (2025): JANUARI-MARET 2025
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v9i1.3129

Abstract

Beef is a source of animal protein which is very important in the human diet. The quality of beef determines the nutritional value and taste of the processed meat product. However, the quality of beef can decrease over time, especially if it is not stored properly. Therefore, identifying the condition of beef is crucial to ensure that consumers get safe and quality products. The use of the HSV (Hue, Saturation, Value) color space for beef classification is an interesting method to research. The HSV color space is closer to human perception of color compared to the RGB color space, making it more effective for image analysis in the context of visual quality assessment of meat. In this study, researchers used HSV space extraction to classify fresh beef and bad beef. This research aims to develop a method for classifying fresh, medium and rotten beef using the HSV color space. This research produces accurate extraction results with appropriate classification of fresh and bad beef.
Prototipe Sistem Monitoring Kelembapan Tanah pada Tanaman Cabai Berbasis Internet of Things dengan Metode Fuzzy Logic Menggunakan NodeMCU Esp8266, Blynk dan Thingspeak: Prototype of Soil Moisture Monitoring System for Chili Plants Based on Internet of Things Using Fuzzy Logic Method with NodeMCU ESP8266, Blynk, and ThingSpeak Romadan, Diva Putra; Arinal, Veri; Sarimole, Frencis Matheos; Tundo, Tundo
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 1 (2025): MALCOM January 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i1.1600

Abstract

Pengelolaan kelembapan tanah yang optimal sangat penting untuk pertumbuhan tanaman cabai, namun sering kali menjadi tantangan bagi petani, terutama dalam memastikan irigasi yang efisien. Masalah utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam memantau dan mengontrol kondisi tanah secara real-time, yang sering kali menyebabkan penyiraman berlebihan atau kurang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe sistem monitoring kelembapan tanah berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan NodeMCU ESP8266. Sistem ini mengintegrasikan sensor tanah, suhu, dan kelembapan udara, di mana data dikirimkan secara real-time ke aplikasi Blynk untuk pemantauan dan kontrol jarak jauh. Metode Fuzzy Logic diterapkan untuk mengoptimalkan irigasi secara otomatis berdasarkan data sensor, sementara ThingSpeak digunakan untuk penyimpanan dan analisis data jangka panjang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini efektif menjaga kelembapan tanah pada tingkat ideal dan menghemat penggunaan air. Kesimpulannya, sistem ini memberikan solusi praktis dan efisien bagi petani dalam mengelola irigasi tanaman cabai secara berkelanjutan.
Peningkatan Akurasi Nilai Harga Saham Menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) pada PT Unilever Tbk Arinal, Veri; Puspita, Melli
Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2025): Januari
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Indonesia Banda Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jimik.v6i1.1190

Abstract

The rapid development of technology has an impact on the economy of society, one of which is investing in stocks. Stocks are a proof of an individual's ownership of an asset in a company. However, stock prices have a very high level of fluctuation, so an accurate method is needed to help predict stock prices. LSTM and GRU were chosen due to their intrinsic ability to handle long-term and short-term issues in time series data. LSTM has a complex memory structure that allows decision-making based on long-term and short-term information. Meanwhile, GRU has a simpler structure with a focus on gate mechanisms to control the flow of information, resulting in a lighter and faster model. Therefore, this study will compare two RNN methods, namely Long Short Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU), in predicting stock prices using the stock price data of PT. Unilever (UNVR) with evaluation metrics MAPE and RMSE. The combination of parameters used to evaluate the MAPE and RMSE values in this study includes learning rate, timesteps, batch size, and epoch. The results of this study indicate that the GRU method is more accurate compared to the LSTM method. This is evidenced by the evaluation results of the LSTM method with the lowest MAPE value of 2.42% and the lowest RMSE value of 0.01807, while the evaluation results of the GRU method with the lowest MAPE value of 2.14% and the lowest RMSE value of 0.01775. The combination of parameters used in this study also has an impact on the final MAPE and RMSE results, especially with the use of learning rates of 0.001 and 0.0001. Thus, it can be concluded in this study that the GRU method is more accurate and effective compared to the LSTM method in predicting stock prices.
Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kersen Dengan Menggunakan Support Vector Machine Patricia, Artha; Arinal, Veri
JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Vol. 7 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jutikomp.v7i2.5876

Abstract

Kersen fruit, native to Southern Mexico and often found in Indonesia, has health benefits that attract people. It is round with a diameter of 1-1.5 cm, yellowish green in color when young, and turns red when ripe. Determining the maturity level of kersen, which has been done manually, is essential for people to consume good quality fruit. This study aims to simplify the identification of Kersen fruit maturity through image processing using the Support Vector Machine (SVM) method with a parameter value of C-25. The test results show that this method achieves the best accuracy level of 72% in identifying the ripeness of kersen fruit, so it can be an effective solution in making it easier for people to determine the level of fruit ripeness.
Expert System For Diagnosing Brain Tumors Using the Certainty Factor (CF) Method Veri Arinal; Nuary Inaldi Simarmata
Repeater : Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan Vol. 3 No. 2 (2025): April: Repeater : Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/repeater.v3i2.387

Abstract

The development of computer technology helps many aspects of life. One aspect of life that takes advantage of technological developments is the health sector, in order to solve problems including brain tumors. Brain Tumor Disease is the growth of abnormal cells in or around the brain in an unnatural and uncontrolled manner. Patients with brain tumors continue to increase every year, because the initial symptoms are often underestimated. Therefore created a software that can help diagnose brain tumors using the certainty factor method
Klasifikasi Jenis Buah Berdasarkan Citra Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis Arinal, Veri; Buulolo, Rupawan
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 9 No. 1 (2025)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jptam.v9i1.25944

Abstract

Banyak sekali jenis buah yang terdapat di seluruh penjuru dunia yang cukup rumit untuk dipelajari, sehingga banyak orang melakukan pengenalan dan pengelompokan jenis buah berdasarkan kriteria- kriteria tertentu yang mereka buat sendiri tanpa mengetahui nama sesungguhnya dari buah tersebut. Mengenali jenis buah merupakan pekerjaan yang membutuhkan waktu dan pengetahuan. Seiring berkembangnya teknologi era digital, hal ini dapat dipermudah dengan membuat sistem pengenalan jenis buah secara otomatis menggunakan metode ekstraksi ciri. Pada penelitian ini dibangun suatu program klasifikasi jenis buah menggunakan metode Linear Discriminant Analysis ekstraksi ciri warna RGB dan tekstur Gray-Level Co-ocurrence Matrix (GLCM) pada citra buah, dipadukan dengan algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil eksperimen yang telah dilakukan menggunakan platform pemrograman MATLAB pada dataset 210 citra latih dan 70 citra uji untuk 14 kelas yang berbeda dapat mengenali jenis buah secara tepat dengan akurasi pengujian senilai 98,57%.
Prototipe Sistem Monitoring Pembersih Udara Pada Ruangan Menggunakan Metode Fuzzy Logic Untuk Kontrol Blower Berbasis Internet of Things Dengan Menggunakan NODE MCU ESP8266, BLYNK dan THINGSPEAK Prabowo, Renno Sandi; Arinal, Veri
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 2 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v8i2.14533

Abstract

Kualitas udara di Jakarta yang sering kali masuk kategori tidak sehat hingga sangat tidak sehat telah menjadi masalah serius yang membutuhkan perhatian lebih dari berbagai pihak. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe sistem pemantauan sekaligus pembersih udara berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan NodeMCU ESP8266, sensor MQ-135, sensor DHT11, serta Logika Fuzzy. Sistem ini dirancang untuk memantau kualitas udara, suhu, dan kelembapan secara real-time, sekaligus mengontrol kipas pembersih udara secara otomatis berdasarkan parameter yang terdeteksi. Data hasil pemantauan divisualisasikan melalui platform ThingSpeak dan aplikasi Blynk, sehingga pengguna dapat dengan mudah memantau kondisi udara di berbagai lokasi dan kapan saja dengan lebih fleksibel. Pengujian dilakukan pada berbagai skenario kualitas udara untuk mengevaluasi keakuratan sensor serta efektivitas pengendalian kipas yang diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sensor MQ-135 memiliki responsivitas tinggi terhadap perubahan kualitas udara, sedangkan Logika Fuzzy mampu memberikan pengaturan kipas yang adaptif, responsif, hemat energi, dan efisien. Sistem ini menawarkan solusi efektif untuk meningkatkan kualitas udara dalam ruangan, mengurangi paparan polutan yang berbahaya, serta menciptakan lingkungan yang lebih sehat, aman, nyaman, dan mendukung kualitas hidup yang lebih baik. Dengan teknologi IoT, pengelolaan dan pemantauan kualitas udara menjadi lebih praktis, efisien, mudah diakses, fleksibel, serta relevan dengan kebutuhan pengguna sehari-hari.
Expert System for Diagnosing Brain Tumors Using the Certainty Factor (CF) Method Arinal, Veri; Simarmata, Nuary Inaldi
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 9 No 3 (2025): JULI-SEPTEMBER 2025
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v9i3.3825

Abstract

The development of computer technology helps many aspects of life. One aspect of life that takes advantage of technological developments is the health sector, in order to solve problems including brain tumors. Brain Tumor Disease is the growth of abnormal cells in or around the brain in an unnatural and uncontrolled manner. Patients with brain tumors continue to increase every year, because the initial symptoms are often underestimated. Therefore created a software that can help diagnose brain tumors using the certainty factor method.
Inovasi Pembelajaran Menggunakan Teknologi AI di SDN Jatirahayu 4 Muhammad Nurur Raudhan; Veri Arinal; Adityo Purwo Nugroho; Shabrina Sukma Wardana
Journal of Education and Instruction (JOEAI) Vol. 8 No. 3 (2025): JOEAI (Journal of Education and Instruction)
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/joeai.v8i3.14525

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas penerapan teknologi Artificial Intelligence (AI) dalam proses pembelajaran di SDN Jatirahayu 4. Metode yang digunakan meliputi sosialisasi, pelatihan guru, serta penggunaan ChatGPT, Canva for Education, dan Kahoot dalam kegiatan belajar-mengajar. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan kuesioner kepada guru dan siswa kelas 5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan AI mampu meningkatkan interaktivitas dan motivasi belajar siswa, meskipun masih ditemukan tantangan seperti keterbatasan infrastruktur teknologi dan pemahaman awal yang rendah tentang AI. Sosialisasi dan pelatihan yang intensif terbukti efektif meningkatkan literasi digital di lingkungan sekolah. Kata Kunci: Artificial Intelligence, Pembelajaran Berbasis AI, Keterlibatan Siswa, Efektivitas Pengajaran, Inovasi Pendidikan.
Identify the Maturity Level of Apples Using Fuzzy Logic Mamdani Arinal, Veri; Ramadhan, M. Anggi
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 9 No. 2 (2025): Agustus
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jptam.v9i2.27892

Abstract

Apel merupakan salah satu jenis buah yang memiliki khasiat antara lain mencegah penyakit, menyehatkan tubuh dan menjadi menu saat menjalankan diet. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi tingkat kematangan buah apel dengan menggunakan metode logika fuzzy mamdani. Logika fuzzy mamdani merupakan metode identifikasi yang cukup baik karena kelas-kelas yang akan digunakan telah ditentukan sebelumnya. Pada penelitian ini buah apel yang digunakan adalah buah apel Rome Beauty. Tingkat kematangan didasarkan pada warna yang terbagi menjadi dua yaitu hijau mentah dan kuning kemerahan matang. Pengolahan data dilakukan dengan melakukan preprocessing citra seperti melakukan resizing buah secara langsung. Keakuratan dataset yang diukur dengan menggunakan metode ini menghasilkan akurasi sebesar 96%. Pada penelitian ini juga dilakukan analisis terhadap fitur input dan output yang dibutuhkan oleh logika fuzzy mamdani dalam mengklasifikasi tingkat kematangan buah apel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data input belum dapat digunakan secara efektif untuk mengklasifikasi tingkat kematangan buah apel dikarenakan minimnya jenis input yang digunakan.
Co-Authors Adella Fitriany Cahyana Adityo Purwo Nugroho Agus Tanti Rahayu Ahluna, Faza Ahmad Tarwanto Akbar, Yuma Akbarulloh, Feri Ali Akbar Ali Akbar Andriyana Fajar Anggi Ramadhan Anisa Puji Ikawati Anita Rosiana Arribatullah, Arribatullah Artha Patricia Atik Budi Paryanti Azizi, Doni Betty Yel, Mesra Bobby Arvian James Buulolo, Rupawan Calvin Bill Christian Gunawan Dadang Iskandar Mulyana` Dadang Iskandar, Dadang Dava Septya Arroufu Dede Sarikah Dhita Aidilla Dicky Saputra Dirgantoro, Bagus Dita Safira Dita Yuliana Dita Yuliana Doni Azizi Edi Nurhadi Edwin Sentosa Fajar, Andriyana Fa’aso Lase Febri Yoga Harjanto Fikryadi, Fikryadi Fiktor Kurnia Fiky Alan Nuari Fileni Zalukhu Ilham Wahyudi Indah Rosmalina Josua Pangaribuan Kurniawan Irfan Nauval M. Rohyan Zidan M.Rafli Fadillah M.Taufik Melani, Melani Afsari Melli Puspita S Miftahul Ulum Miftahul Ulum Muhammad Nurur Raudhan Mulya, Citra Pricylia Ananda Nauval, Kurniawan Irfan Nayoan, Vallen Ezra Piter Niarti Agustiani Nova Esterina Silitonga Novi Septiani Nuary Inaldi Simarmata Nur Arif Khairudin Nurul Khoiriyah Nurwijayanti Paryanti, Atik Budi Patricia, Artha Prabowo, Renno Sandi Prabowo, Reno Sandi Prakoso Angga I Purnomo, Bening Sari Puspita, Melli Putra, Adhy Hantar Putri Nugraheni Utami Putri, Seftiana Eka Radikto Rahayu, Agus Tanti Ramadhan, M. Anggi Reza Setiawan Reza Wanandi Riko Afriandika Rindy Julianda Rizky Adawiyah Rodhiyah Rodhiyah Romadan, Diva Putra Ronny Budi Santoso Royadi, Refi Nabillah Rusmarhadi, Irma Ryantina, Dessyanti Safira, Dita Saidah, Andi Sarimole, Francis Matheus Sarimole, Frencis Matheos Septiyana Bila Setya Putra Adenugraha Shabrina Sukma Wardana Shakila Shila Wati Shindy Apriyani Simarmata, Nuary Inaldi Siti Nurhaliza Siti Raysyah Stepanus Stepanus Sugiyono Sugiyono Sugiyono Sugiyono Sutisna Sutisna Sutisna Sutisna Tundo, Tundo Wandi Sanip Yuliya Putri P Yunita T Lubis