Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.152
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Script Jurnal Jarkom JUITA : Jurnal Informatika CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Kesehatan
Uning Lestari
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Environmental Science Nursing Public Health Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search
Journal : Jurnal Script

 1   2 
Pemanfaatan Aplikasi Teachable Machine Untuk Pengenalan Binatang Menggunakan Konsep Convolutional Neural Network (CNN) Yoga Pratama; Uning Lestari; Amir Hamzah
Jurnal SCRIPT Vol. 10 No. 1 (2022): Vol 10 No. 1 Juni 2022
Publisher : Jurusan Informatika INSTITUT SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/script.v10i1.4067

Abstract

Permasalahan yang sering dijumpai oleh pengguna atau user dalam mengenal binatang, dimana kebanyakan pengguna atau user hanya mengenal atau mempelajari melalui perantara sebuah buku binatang, padahal buku hanya terdapat gambar dari berbagai macam bentuk binatang. Sehingga pengguna atau user hanya sebatas mengenali binatang berdasarkan nama maupun gambar tanpa mengenali suara dari binatang. Dengan adanya permasalahan sebagaimana yang telah dijelaskan tersebut, maka muncul sebuah gagasan dan keinginan dimana penulis akan mengembangkan sebuah aplikasi atau sistem yang digunakan sebagai bentuk media pembelajaran dalam mengenal dunia binatang dengan bantuan teknologi Machine Learning yang menggunakan metode Supervised Learning dengan menerapkan Algortima Convolutional Neural Network (CNN) dan platform Teachable Machine. Penelitian ini menghasilkan aplikasi atau sistem yang memudahkan pengguna atau user dalam mengenal dunia binatang, sehingga efek yang dirasakan pengguna atau user bisa dengan cepat memahami dan mempelajari tentang dunia binatang beserta gambar, nama dan suara pada aplikasi atau sistem. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh hasil presentase tingkat akurasi klasifikasi dari pengujian data uji atau dataset baru dari masing-masing setiap binatang, dimana dari proses klasifikasi yang dilakukan tersebut jika benar atau sesuai dengan perintah maka akan memunculkan suara dan nama dari setiap masing-masing binatang yang diuji datasetnya. Sedangkan dataset binatang yang tidak dikenali oleh sistem, maka pengujian yang didapatkan dari hasil presentase tingkat akurasi klasifikasi mengalami kesalahan dalam mengenali dataset baru atau data uji yang datanya tidak memiliki kesamaan dengan dataset yang dilatih dari gambar binatang tersebut.
Sistem Informasi Pengolahan Data Pada CV. Kurnia Cipta Mandiri Berbasis Web Rifki Firdaus Kurniawan; Erfanti Fatkhiyah; Uning Lestari
Jurnal SCRIPT Vol. 10 No. 1 (2022): Vol 10 No. 1 Juni 2022
Publisher : Jurusan Informatika INSTITUT SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/script.v10i1.4068

Abstract

Sistem pengolahan data merupakan suatu kesatuan yang saling berhubungan atau terintegrasi untuk membentuk suatu sistem antar data, perangkat keras, perangkat lunak, prosedur pengolahan, dan tenaga pelaksana. Lebih singkatnya sistem yang melakukan tugas pengolah data. Sistem pengolahan data menghasilkan output / informasi yang akan digunakan oleh perorangan atau kelompok baik didalam maupun diluar perusahaan. CV. Kurnia Cipta Mandiri sendiri semua pendataan masih berisifat offline dimana semuanya dikelola oleh admin. Data yang bersifat offline membuat data tersebut riskan hilang, rusak ataupun human error itu sendiri. Dari permasalahan tersebut, CV.Kurnia Cipta Mandiri menginginkan sebuah sistem pengolahan data berbasis web dan dapat diakses secara online. Dari adanya kebutuhan tersebut, topik yang diangkat sebagai penelitian adalah Sistem pengolah data berbasis web pada CV.Kurnia Cipta Mandiri Aplikasi ini sendiri dari sisi user diperuntukan sebagai comany profile guna mempromosikan produk perusahaan tersebut dan mempermudah dalam pemesanannya, untuk dari sisi admin sendiri digunakan untuk mendata karyawan, barang keluar dan masuk, serta mempermudah pendataan berkas dalam perusahaan tersebut.
Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Studi Kasus: Smk Negeri 4 Kepahiang Provinsi Bengkulu Nurmansyah; Uning Lestari; Renna Yanwastika Ariyana
Jurnal SCRIPT Vol. 11 No. 1 (2023): Vol 11 No. 1 Juni 2023
Publisher : Jurusan Informatika INSTITUT SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/script.v11i1.4768

Abstract

Mendapatkan pendidikan yang baik merupakan salah satu hak asasi manusia yang paling mendasar yang tercantum pada UUD 1945 pasal 31 (1). Saat ini pemerintah telah memiliki program pendidikan gratis dan telah menetapkan program wajib belajar 12 tahun. Untuk mendukung program tersebut, banyak lembaga pemerintah maupun swasta yang menyediakan bantuan pendidikan melalui program beasiswa. Sekolah Menengah Kejuruan Negeri (SMK N) 4 Kepahiang mendapat kuota bagi siswanya untuk mengikuti program beasiswa dari pemerintah yang dibagi dalam dua jenis, yaitu beasiswa prestasi dan beasiswa kurang mampu. Proses penyeleksian di SMK N 4 Kepahiang belum menerapkan suatu metode dan masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan pemberian beasiswa berbasis web menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan menerapkan metode tersebut sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan oleh SMK N 4 Kepahiang. Pemodelan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan untuk perancangan digunakan alat bantu pemodelan Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, Class Diagram, dan bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP. Berdasarkan hasil pembahasan selama melakukan penelitian maka diperoleh kesimpulan bahwa sistem yang diteliti memenuhi tujuan awal penelitian yaitu membantu pihak SMK N 4 Kepahiang dalam menenentukan penerima beasiswa yang sesuai, sehingga dapat mengurangi kesalahan-kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa.
Co-Authors Agung purnomo Amir Hamzah Ariyana, Renna Yanwastika Asri Respti1 Bima Indra Sakti Bobby Fajar Christian Catur Iswahyudi Catur Iswayudi Dika Priska Prastika Dina Andayati Edhy Sutanta (Jurusan Teknik Informatika IST AKPRIND Yogyakarta) Erfanti Fatkhiyah Fauzul Rachman Zulfikar Fuad Aji N Galih Prassantika Utama Henderi . Hidayat - Joko Triyono Luvi Ferdiansyah Maria Ulfa Nofiani1 Muchamad Rizal Rinaldi Muhammad Farid Ali Safii Muhammad Sholeh Muhammad Sholeh Nur Sa’idah Nurmansyah Rian Bika Z Rifki Firdaus Kurniawan Risang Aji Herlambang Suwanto Raharjo Tinezia Arum Cendhani1 Wafikulinnuha - Yoga Pratama Yogy Pratama