Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.888
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi)
Teguh Iman Hermanto
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 4 Documents
Search

 1 
Analisis Data Sebaran Bandwidth Menggunakan Algoritma Dbscan Untuk Menentukan Tingkat Kebutuhan Bandwidth Di Kabupaten Purwakarta Teguh Iman Hermanto; Yusuf Muhyidin
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 5 No 2 (2020): Juli
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (684.828 KB) | DOI: 10.36341/rabit.v5i2.1388

Abstract

Berdasarkan data yang tercatat pada tahun 2018 terdapat 43 organisasi perangkat daerah di kabupaten Purwakarta yang sudah mendapatkan bandwidth internet. Setiap organisasi perangkat daetah yang telah mendapatkan bandwidth mempunyai tingkat kebutuhan yang berbeda – beda ,namun saat ini jumlah pembagian bandwidth dan tingkat kebutuhan belum dapat dikelompokan. Tujuan dari penelitian ini untuk menetukan tingkat kebutuhan bandwidth di Purwakarta dengan cara melakukan analisis data mining terhadap data yang ada menggunakan algoritma DBSCAN sehingga akan terbentuk cluster yang yang dibagi berdasarkan tingkat kebutuhan. Pada penelitian ini metode analisis yang digunakan yaitu SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) tahapan SEMMA meliputi Data Selection, Pre-processing / cleaning, Transformation, Data Mining dan Assess / Evaluation. Hasil dari analisis menggunakan nilai minpts = 5 dan nilai epsilon = 3. Cluster yang terbentuk yaitu sebanyak 2 cluster, cluster 1 terdapat sebanyak 15 organisasi perangkat daerah dengan tingkat kebutuhan bandwidth rendah dan cluster 2 terdapat 21 organisasi perangkat daerah dengan tingkat kebutuhan bandwidth sedang, dan Noise terdapat 7 organisasi perangkat daerah dengan kebutuhan bandwidth yang terlalu tinggi.
ANALISIS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN JUDUL SKRIPSI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE TF-IDF DAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS : STT WASTUKANCANA) Imam Ma'ruf Nugroho; Teguh Iman Hermanto
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 6 No 1 (2021): Januari
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v6i1.1617

Abstract

Pada STT. Wastukancana mahasiswa yang telah lulus pasti telah mendaftarkan judul skripsinya ke dalam sistem yang bernama e-research, pada sistem tersebut judul skripsi di kelompokkan menurut tahun ajaran judul tersebut diajukan oleh mahasiswa. Hal itu membuat mahasiswa yang akan mengajukan judul skripsi kesulitan dalam menentukan judul baru yang sebelumnya belum pernah diajukan. Masalah ini dapat diatasi dengan menerapkan metode pengelompokkan clustering terhadap judul skripsi yang ada.Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan analisis clusteringjudul skripsi mahasiswa dengan membandingkan kemiripan kata yang terdapat dalam judul skripsi tersebut menggunakan metode TF-IDF dan algoritma K-Means.Metode analisis yang digunakan yaitu pengumpulan data, text preprocessing, feature Selection, TF-IDF, dan text mining.Algoritma clustering yang digunakan yaitu algoritma K-Means dimana clustering ini bertujuan untuk mengelompokkan judul skripsi ke dalam cluster berdasarkan kemiripan kata yang terdapat pada judul skripsi tersebut.Hasil dari penelitian ini adalah pengelompokkan judul skripsi mahasiswa yang didapat berdasarkan cluster yang terbentuk. Hasil dari cluster ini dapat menjadi acuan sebagai rekomendasi dalam penyimpanan skripsi yang sudah dibuat dan penentuan judul skripsi yang akan datang.
UI/UX Design of Ineffable Psychological Counseling Mobile Application Using Design Thinking Method Defriani, Meriska; Lintang Nuril Islami; Teguh Iman Hermanto
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 6 No. 3 (2022): Article Research Volume 6 Number 3, July 2022
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v7i3.11582

Abstract

Application design is one of the important things in application development because the application that has a bad design will cause discomfort and confusion for users, especially in health applications, which have their own difficulties where application design must focus on what users need to be easy to understand, especially mental health application because there are still few application for mental health or self-care even though since the pandemic, mental health problems have increased drastically, this makes many people seek help in mental help. Design thinking is a method used to solve a problem where the solution comes from that user’s experiences or needs. The Design Thinking method consists of five stages: Empathize, Define, Ideate, Prototype, and Test. In the test step, testing was carried out using the Cognitive Walkthrough method with the help of the Maze tool with a learnability value of 97%, an error rate of 0.04, time-based efficiency of 0.05 task/second, and the MIUS value of each task were obtained a fairly high value indicating that design prototype is easy to use, easy to understand and efficient. While the MAUS score got a score of 94, which was included in the high level, indicating that the interface design was feasible to be implemented.
OPTIMASI DAN INTEGRASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI ANDROID UNTUK DETEKSI PENYAKIT DAUN PADI Kusuma, Bagus; Teguh Iman Hermanto; Candra Dewi Lestari
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 9 No 2 (2024): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v9i2.49657

Abstract

Padi adalah tanaman pangan utama di Indonesia dan memiliki peran vital dalam perekonomian serta kehidupan sehari-hari masyarakat. Namun, produksi padi saat ini mengalami penurunan akibat serangan hama dan penyakit. Deteksi dini dan klasifikasi penyakit padi yang akurat sangat penting untuk mengurangi dampak negatif ini. Penelitian ini membangun dan melatih model Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur MobileNetV3 Large untuk mengenali kondisi kesehatan tanaman padi. Model dilatih dengan dataset citra daun padi berlabel, melalui 30 epoch, batch size 45, dan optimizer Lion. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 75% untuk data uji dengan loss 59%, dan akurasi 76% untuk data latih dengan loss 61%. Model ini juga berhasil diimplementasikan dalam aplikasi mobile berbasis Android. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada sektor pertanian Indonesia dengan menyediakan alat deteksi penyakit padi yang lebih efisien dan efektif.
Co-Authors Candra Dewi Lestari Defriani, Meriska Imam Ma'ruf Nugroho Kusuma, Bagus Lintang Nuril Islami Muhyidin, Yusuf