Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Enthusiastic : International Journal of Applied Statistics and Data Science Emerging Statistics and Data Science Journal
Rohmatul Fajriyah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Mathematics

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Detection and Quantification of Glandular Trichomes (Bulbous) on Potato Plant Leaf Images Using Deep Learning Azhari, M. Fauzan; Rohmatul Fajriyah; Izzati Muhimmah; Dan Jeric Arcega Rustia; Smulders, Marinus J.M.; Gracianna Devi, Micha
Enthusiastic : International Journal of Applied Statistics and Data Science Volume 4 Issue 2, October 2024
Publisher : Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/enthusiastic.vol4.iss2.art2

Abstract

Potato plants have a very high nutritional value, making them widely cultivated in Indonesia. To ensure the cultivation of potatoes has good quality, many individuals, ranging from farmers to researchers and plant breeders, strive to explore and understand the characteristics of plant resistance sources, one of which is through the role of trichomes. Trichomes are fine hairs that coat the outer surface of plant leaves, serving as a physical barrier and regulating plant temperature. Identification and quantification of trichomes are commonly conducted manually by researchers, which consumes much time and is inefficient. Therefore, a system that can automatically detect and quantify trichomes is crucial to avoid manual identification and quantification, allowing these processes to be carried out more quickly. This study utilized a deep learning approach to train a model capable of detecting and quantifying trichome objects. The model architecture used was YOLOv8. From the training process, the resulting mean average precision (mAP) at a confidence threshold of 50 was 0.816, while the mAP at a confidence threshold of 90 was 0.38. This model is expected to assist experts or researchers in the field of agriculture in identifying trichomes, thereby optimizing crop yields.
Analisis Peramalan Jumlah Wisatawan ke DIY menggunakan Holt-Winter’s Exponential Smoothing Noho, Cindy Trinitha; Rohmatul Fajriyah
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art12

Abstract

Jumlah wisatawan yang berkunjung ke DIY baik wisatawan mancanegara maupun wisatawan lokal selalu mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Peningkatan tersebut dikarenakan DIY atau yang biasa disebut daerah Yogyakarta ini memiliki keindahan alam yang eksotis dan menarik. Namun, pada awal tahun 2020, telah terkonfirmasi adanya pandemi Covid-19 yang masuk ke Indonesia. Pandemi Covid-19 ini terus mengalami peningkatan, sehingga membuat pemerintah melakukan pembatasan berkala besar dan penutupan akses keluar-masuk Indonesia. Oleh karena itu, terjadi penurunan jumlah wisatawan di DIY. Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk mengetahui dampak covid-19 terhadap peramalan jumlah wisatawan ke DIY dengan metode Holt Winter’s Exponential Smoothing menggunakan data bulanan sebelum periode covid-19, yaitu data dari bulan Januari 2016 – Desember 2019. Dimana, berdasarkan hasil analisis menggunakan metode terbaiknya berdasarkan nilai MAPE terkecil, diperoleh hasil peramalan untuk 12 periode kedepan, yaitu dari Januari 2020 – Desember 2020, secara berturut-turut sebesar 529923.7, 522733.1, 601414.2, 651816.9, 415661.1, 715964.9, 709304.0, 639275.7, 588622.4, 624689.0, 655746.1, dan 800601.8 orang. Hasil peramalan tersebut secara gambaran umum menunjukkan adanya kenaikan dibeberapa periode.
Pengaruh Motivasi Kerja dan Kedisiplinan Terhadap Kinerja Pegawai Biro OSDM Kementerian Perindustrian RI dengan Menggunakan Metode Analisis Regresi Linier Berganda: Pengaruh Motivasi Kerja dan Kedisiplinan Terhadap Kinerja Pegawai Biro OSDM Kementerian Perindustrian RI dengan Menggunakan Metode Analisis Regresi Linier Berganda Daffa Priandi Poetra; Rohmatul Fajriyah
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 1 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol2.iss.1.art2

Abstract

Motivasi kerja dan kedisiplinan merupakan faktor yang sangat penting bagi kinerja pegawai. Kedua hal ini berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja pegawai. Dalam hal ini, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh motivasi kerja dan kedisiplinan terhadap kinerja pegawai di Biro OSDM Kementerian Perindustrian RI. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang diambil langsung dengan cara survei menggunakan kuesioner. Dalam penelitian ini, terdapat 30 responden yang berpartisipasi dengan menjawab total 15 pertanyaan pada kuesioner. RStudio digunakan sebagai media bantuan dalam mengolah data, dengan menerapkan metode analisis regresi linear berganda. Dengan menggunakan metode ini, hasil penelitian dapat diketahui dan dibuktikan secara statistik bahwa: (1) Motivasi kerja pegawai Biro OSDM Kementerian Perindustrian RI berpengaruh positif secara signifikan terhadap kinerja pegawai yang dihasilkan, (2) Kedisiplinan pegawai Biro OSDM Kementerian Perindustrian RI memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap kinerja pegawai yang dihasilkan, (3) Motivasi kerja dan kedisiplinan pegawai Biro OSDM Kementerian Perindustrian RI secara bersama-sama memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap kinerja yang dihasilkan. Setelah diolah, menunjukan adanya hubungan positif yang kuat. Kontribusi pengaruh motivasi kerja dan kedisiplinan terhadap kinerja pegawai masing-masing sebesar 93.1% dan 6.9% sisanya dipengaruhi oleh variabel yang tidak diteliti. Oleh karena itu, penting bagi Biro OSDM Kementerian Perindustrian RI untuk meningkatkan motivasi dan menjaga kedisiplinan pegawainya agar dapat meningkatkan kinerja pegawai.
Co-Authors Azhari, M. Fauzan Daffa Priandi Poetra Dan Jeric Arcega Rustia Gracianna Devi, Micha Izzati Muhimmah Noho, Cindy Trinitha Smulders, Marinus J.M.