Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.325
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Transformatika Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Jurnal Teknologi Terpadu Tematik Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) The Indonesian Journal of Computer Science
ZAMAN, BADROE
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Transportation

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Komparasi Metode Klasifikasi Batik Menggunakan Neural Network Dan K-Nearest Neighbor Berbasis Ekstraksi Fitur Tekstur Zaman, Badroe
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol 11, No 1 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i1.41220

Abstract

Batik tulis adalah hasil seni budaya yang memiliki keindahan visual dan mengandung makna filosofis pada setiap motifnya. Motif batik tulis berkembang sejalan dengan perkembangan jaman dan kehidupan masyarakat. Motif batik tulis memiliki bentuk yang sangat beragam dan memiliki tingkat kompleksitas yang tingi sehingga menjadi kesulitan tersendiri dalam pengelompokan kelas batik tertentu. Klasifikasi citra ke dalam kelas tertentu juga menjadi permasalahan yang pelik dalam bidang pengenalan pola. Metode machine learning dapat digunakan untuk mengenali kelas batik melalui pengenalan citra batik. Namun belum banyak penelitian terkait studi komparasi klasifikasi citra batik. Sehingga penelitian ini berfokus pada data set citra batik tulis yang menggunakan dua motif yaitu motif klasik dan motif kontemporer. Pada penelitian ini, fitur ekstraksi menjadi dasar klasifikasi dengan metode Backpropagation Neural Network dan k-Nearest Neighbor. Tujuan dari penelitian ini untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada dengan data yang baru. Selanjutnya, penelitian ini melakukan perbandingan metode klasifikasi antara Backpropagation Neural Network dan k-Nearest Neighbor untuk mencari metode klasifikasi terbaik untuk klasifikasi Batik tulis Bakaran. Hasil dari studi komparasi menunjukkan bahwa metode Backpropagation Neural Network memperoleh nilai akurasi 90,11% sedangkan metode k-Nearest Neighbor mendapatkan nilai akurasi 96,00%. Sehingga dapat di simpulkan bahwa metode k-Nearest Neighbor merupakan metode terbaik untuk klasifikasi citra batik bakaran.
Smart Buildings menggunakan Hyperledger Fabric Blockchain untuk Manajemen Transaksi dan Pemodelan 3D Asmiatun, Siti; Novita Putri, Astrid; Zaman, Badroe
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 9 No 2 (2023): Desember, 2023
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v9i2.751

Abstract

Home construction or home renovation must consider many complex factors. That is because there will be errors / human errors that occur. The impact of that will cause losses to architectural services and eliminate dissatisfied customer trust. Another problem is that customers use intermediaries or third parties in the home construction/renovation process, increasing funds. That is because the process of building/renovating the house is different fromations. This research utilizes a hyper ledger fabric blockchain and intelligent building technology to manage architect and consumer management without intermediaries. Technology can manage home construction/renovation through information on 3-dimensional house plans, initial home budgets, prices for building materials, and daily material needs. The purpose is to monitor the building/renovation of a house without a third party. This study uses the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) Development Method to make its application. Meanwhile, blockchain technology is applied using Hyperledger Fabric Software. This research can increase trust and benefit both the customer and the developer. The results of this study are that by making block numbers 65 – 66, it is recorded that each transaction has a processing time from 2022-08-14 02:32:47 to 2022-08-14 02:32:50; it takes approximately.
Peningkatan Kemampuan Pembuatan Materi Iklan Produk UMKM Desa Truko Kendal Menggunakan Canva Zaman, Badroe; Pungksanti, Prind Triajeng; Handayani, Sri
TEMATIK Vol 3, No 1 (2023): Januari
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/tmt.v3i1.6373

Abstract

Permasalahan yang sering dialami pelaku UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah) desa Truko dalam pemasaran adalah membuat materi iklan yang menarik. Upaya untuk memberikan pengetahuan materi iklan yang menarik adalah dengan menggunakan aplikasi yang menyediakan berbagai template desain. Permasalahan yang lain adalah kurangnya edukasi jenis materi iklan untuk media offline dan online oleh para pelaku UMKM desa Truko. Minimnya pengetahuan tentang hal itu, menjadikan aplikasi Canva sebagai aplikasi solusi strategi materi iklan untuk membuat desain pemasaran produk UMKM. Dengan menggunakan aplikasi Canva ini dapat membuat materi iklan seperti desain logo, poster, pamflet dengan memanfaatkan desain template yang sudah tersedia sehingga menghasilkan desain iklan yang menarik. Hasil akhir yang dicapai dari kegiatan ini adalah meningkatnya pemahaman mitra tentang cara membuat desain iklan produk UMKM desa Truko yang baik dan menarik menggunakan Canva. Kreativitas dari mitra dalam membuat desain iklan produk UMKM desa Truko menggunakan ponsel pintar. Keahlian mitra dalam pembuatan desain iklan menggunakan Canva. Manfaat yang didapatkan peserta pelatihan yaitu memberikan pengetahuan berupa dasar membuat desain produk iklan UMKM desa Truko dan meningkatkan kreativitas dalam pembuatan desain menggunakan Canva.
Prediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Menggunakan Model Decision Tree Zaman, Badroe; huizen, lenny margaretta; Ardima, Muhammad Basyier
Jurnal Transformatika Vol. 21 No. 2 (2024): Januari 2024
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/transformatika.v21i2.8214

Abstract

Perguruan Tinggi merupakan sebuah lembaga pendidikan dimana didalamnya mempunyai tugas dalam pelayanan akademik. Kepuasan mahasiswa dalam memperoleh pelayanan akademik  merupakan hal yang sangat penting dalam menilai sebuah Perguruan Tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah agar dapat mengetahui bagaimana tingkat kepuasan mahasiswa program studi Teknik Informatika dalam hal memperoleh pengajaran oleh dosen, mengenai sarana dan prasarananya. Metode klasifikasi dan prediksi yang digunakan pada penelitian ini diambil dari salah satu model Decision Tree yaitu algoritma C4.5. Algoritma C4.5 berfungsi untuk mengekspolari data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Hasil pengukuran yang didapat adalah nilai akurasi sebesar 94,23%. Nilai recall dari setiap kelas sebesar 94,12% untuk kelas Ya dan 100% untuk kelas Tidak. Sedangkan nilai presisi setiap kelas adalah sebesar 100% untuk kelas Ya dan 25% untuk kelas Tidak.
Analisa Kompetensi Lulusan Sarjana Komputer Melalui Situs Lowongan Kerja Menggunakan Metode SMART Rachmawati, Eka Putri; Hidayati, Nurtriana; Zaman, Badroe
Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Vol 5, No 3 (2024): Edisi Juli
Publisher : LPPM STIKOM Tunas Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/kesatria.v5i3.413

Abstract

Meeting workforce needs goes beyond producing a certain number of graduates; it requires computer science graduates possessing essential competencies sought by companies. The government supports competency development through Regulation Number 59 of 2018, overseeing the Certificate of Accompanying Diploma (SKPI) and Competency Certificates. Students are encouraged to participate in extracurricular activities to enhance job-relevant competencies. This study, utilizing the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART), assesses the competencies in demand for computer science graduates via popular job vacancy websites. Data from JobStreet, LinkedIn, and Karir reveal the most sought-after competencies, considering keyword searches, Final Project concentrations at Semarang University's Information Technology Department, and alignment with Ministry of Manpower projections in the Information and Communication Technology (ICT) sector. Job vacancies congruent with these projections receive scores. The SMART method results show that (Software) Developer is the most prominently sought competency on job vacancy websites.
Representasi Model 3D Artefak Menggunakan Metode Structure From Motion Berbasis Fotogrametri Di Museum Ranggawarsita Semarang zaman, Badroe; Rachmawati, Eka Putri; Asmiatun, Siti
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 5 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i5.4152

Abstract

The development of the digital creative industry is growing very rapidly, utilizing information technology as an option, one of which is three-dimensional (3D) representation technology. 3D representation technology drives innovation in various sectors such as virtual reality, filmmaking, video games, geospatial surveying, architecture, and archaeology. 3D modeling of historical objects has gained attention in recent years. 3D model representation of artifacts is an attempt at digital documentation in case the object is damaged. One of the methods in 3D model representation is by using the photogrammetry-based Structure from Motion (SfM) method. The photogrammetry-based Structure from Motion (SfM) method is a stage of creating 3D models from several artifact images captured by a smartphone camera and then processed into 3D objects from a software. Objects in the form of photos in this study were taken directly from several shooting viewpoints in the Ranggawarsita museum. The results of the 3D model in this study can be utilized as digital assets for various purposes such as educational media for historical objects.
Klasifikasi Citra Batik Menggunakan Co-Occurrence Matrices Berbasis Wavelet Filter ZAMAN, BADROE; Khoirudin, Khoirudin
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 5 No. 2 (2021): November (2021)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v17i2.4594

Abstract

Batik is the result of cultural arts that contains a philosophical meaning in each of its motifs. Various types of batik motifs create complexity in the recognition of batik image patterns. Classification of images into certain classes is also a problem in the field of pattern recognition. Machine learning is a method that is very developed at this time. Machine learning method is used to identify batik motifs through batik image classification. This study focuses on the image dataset of written batik which has two motifs, namely classical motifs and contemporary motifs. This study shows the experimental results of batik image classification using the Backpropagation Neural Network, Support Vector Machine and k-Nearest Neighbor classification methods. Co-occurrence matrices as wavelet filter-based feature extraction are used for input into batik image classification. The experimental results show that k-NN gets the best accuracy value of 95.56% while BPNN gets an accuracy value of 85.40% and SVM gets an accuracy value of 76.51%. Based on these results, it can be concluded that k-NN is the best method for classifying batik images with co-occurrence matrices as wavelet filter-based feature extraction.
Co-Authors Ardima, Muhammad Basyier Astrid Novita Putri, Astrid Eka Putri Rachmawati Handayani, Sri Huizen, Lenny Margaretta Khoirudin Khoirudin, Khoirudin Nurtriana Hidayati Pungksanti, Prind Triajeng Siti Asmiatun, Siti