Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.794
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MEKTEK Foristek Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi MEKTRIK CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Technomedia Journal Jurnal Sistem Cerdas JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal ScientiCO : Computer Science and Informatics Journal ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) SATIN - Sains dan Teknologi Informasi The Indonesian Journal of Computer Science
Yusuf Anshori
Fakultas Teknik, Universitas Tadulako
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
IMPLEMENTASI PEMBOBOTAN TF-IDF PADA CHATBOT TELEGRAM UNTUK SISTEM LAYANAN INFORMASI Maulana, Muhammad Syahputra; Anshori, Yusuf; Azhar, Ryfial; Laila, Rahma; Lapatta, Nouval Trezandy
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i3.6314

Abstract

Chatbot populer dalam interaksi manusia-mesin dan efektif dalam layanan pelanggan, bantuan pengguna, dan pengelolaan informasi. Pengembangannya meliputi pengumpulan data pertanyaan, pem-rosesan teks, dan penerapan algoritma TF-IDF untuk mengekstrak in-formasi relevan dari dataset. Penelitian ini mengkaji penerapan algo-ritma TF-IDF pada chatbot Telegram menggunakan dataset yang terdiri dari 94 dokumen dan 300 data uji. Hasil penelitian menunjuk-kan bahwa algoritma TF-IDF menghasilkan 268 respons yang relevan dan akurat, 12 respons yang tidak relevan namun tetap diberikan, dan 32 respons yang seharusnya relevan tetapi tidak ditemukan. Penggunaan algoritma TF-IDF, yang memberikan pembobotan pada kata-kata berdasarkan pentingnya dalam dokumen, menunjukkan akurasi yang cukup baik. Hasil ini didukung oleh pengujian relevansi menggunakan metrik umum dalam bidang information retrieval, yang menghasilkan nilai precision sebesar 95,71%, recall sebesar 89,33%, dan F1-Score sebesar 92,4%. Dengan nilai-nilai tersebut, kinerja chat-bot Telegram dinilai sangat baik dalam memberikan respons.
KLASIFIKASI JENIS BATIK BOMBA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENT-NET B2 (BATIK BOMBA SULAWESI TENGAH ) Witjaksono, Julian; Pusadan, Mohammad Yazdi; Anshori, Yusuf; Ardiansyah, Rizka; Azhar, Ryfial
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i3.6191

Abstract

Batik adalah salah satu warisan budaya Indonesia yang diakui oleh UNESCO sebagai warisan dunia. Keanekaragaman motif batik mencerminkan kekayaan budaya dan seni yang perlu dilestarikan. Salah satu motif batik yang unik adalah batik Bomba dari Kabupaten Donggala, Sulawesi Tengah. Untuk membantu mengklasifikasikan motif batik yang beragam, penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNet-B2. Penelitian ini melibatkan pengumpulan 21 citra batik Bomba dari berbagai sumber di Kota Palu, Sulawesi Tengah. Proses data preprocessing dilakukan melalui teknik augmentasi data, sementara model dikembangkan dengan menggunakan transfer learning dan beberapa teknik optimisasi seperti batch normalization, regulasi, dropout layer, dan fungsi aktivasi ReLU serta softmax. Model dilatih dengan optimizer Adamax dan early stopping untuk mencegah overfitting. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi tinggi sebesar 100% pada data pelatihan dan 99.59% pada data validasi. Pengujian menggunakan confusion matrix menunjukkan akurasi total model sebesar 96%, dengan kesalahan klasifikasi minimal pada gambar "maleo". Model ini berhasil mengklasifikasikan motif batik Bomba dengan tingkat akurasi yang tinggi, menunjukkan potensi besar penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam pelestarian dan pengembangan warisan budaya batik.
MONITORING PARAMETER AIR BERBASIS IOT (INTERNET OF THINGS) Anshori, Yusuf; Parenrengi, Andi Fathur Alamsyah A.; Angreni, Dwi Shinta; Ardiansyah, Rizka; Joefrie, Yuri Yudhaswana
Foristek Vol. 13 No. 2 (2023): Foristek
Publisher : Foristek

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54757/fs.v14i2.322

Abstract

Water is a necessity for living things that have certain parameters to be consumed. This tool is made to measure the parameters of pH, temperature and turbidity of water quality and this tool is integrated with Internet of Things (IoT) technology so that sensor measurement data can be accessed anywhere and anytime. This tool implements Fuzzy Logic to generate “clean” and “unclean” values for water and uses the NodeMCU-ESP32s Module as the main controller, the PH-4502c sensor measures pH, the SKUSEN0189 sensor measures turbidity, and the DS18B20 sensor measures temperature. The results show that all sensors work well with an average error value of 2.95% for pH, 0.80% for temperature, and 21.32% for turbidity.
IMPLEMENTASI AUGMENTED REALITY (AR) SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN PENGENALAN BANGUN RUANG BAGI SISWA SEKOLAH DASAR MENGGUNAKAN MARKER BASED TRACKING BERBASIS ANDROID Ngitung, Putri Aisyah; Laila, Rahmah; Anshori, Yusuf; Rinianty, Rinianty; Azhar, Ryfial
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i3.6400

Abstract

Pendidikan memiliki peran penting dalam membentuk karakter siswa. Namun, dalam pembelajaran matematika khususnya bangun ruang di tingkat sekolah dasar seringkali masih bersifat manual dan kurang menarik bagi siswa. Hal ini menyebabkan rendahnya minat siswa dalam mempelajari matematika. Teknologi Augmented Reality (AR) memiliki potensi besar dalam menciptakan pengalaman belajar yang interaktif dan menyenangkan. Augmented Reality dapat menggabungkan dunia nyata dengan elemen digital, memungkinkan interaksi real-time yang menarik bagi siswa. Penelitian ini nantinya akan dilakukan dengan pengenalan objek 3D dengan menggunakan Marker-Based Tracking yaitu dengan sistem deteksi atau marker pada suatu benda nyata seperti pola atau gambar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi AR berbasis Android untuk pembelajaran bangun ruang bagi siswa sekolah dasar. Diharapkan aplikasi ini dapat meningkatkan minat belajar siswa dengan menyediakan media pembelajaran yang lebih interaktif dan menarik.
Identifikasi Telur Ayam Fertil dan Infertil Melalui Citra Candling Menggunakan Algoritma Vision Transformer Paloloang, Muhammad Fadhil Akmal B.; Lapatta, Nouval Trezandy Trezandy; Yazdi, Mohammad; Anshori, Yusuf
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i3.6298

Abstract

Telur ayam merupakan salah satu komoditas utama dalam industri peternakan unggas. Pengelolaan telur menjadi masalah yang perlu mendapat perhatian khusus agar terhindar dari kerugian, salah satunya yaitu dengan melakukan pengecekan kesuburan telur. Candling merupakan metode konvensional yang kerap digunakan untuk melakukan pengecekan, akan tetapi rawan akan terjadinya kesalahan dalam mengidentifikasi karena menggunakan cara manual dan tentunya akan menghabiskan waktu. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem untuk dapat membantu peternak dalam melakukan identifikasi secara otomatis guna meningkatkan kualitas produksi telur. Dataset pada penelitian ini menerapkan teknik Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) untuk meningkatkan kontras dan mempertegas pola embrio pada citra telur. Sistem identifikasi dibangun menggunakan  algoritma Vision Transformer (ViT), yang merupakan arsitektur berbasis Transformer yang dapat memahami hubungan atau relasi diantara berbagai bagian gambar. Dataset terbagi atas dua kelas dengan total keseluruhan dataset berjumlah 228 citra, dengan hasil akurasi pelatihan yang didapatkan sebesar 99,77% dan akurasi validasi sebesar 98,03%. Pengujian confusion matrix dan ROC AUC dilakukan menggunakan data baru diluar dari data pelatihan, model mampu menentukan kelas telur fertil dan infertil dengan baik, dengan nilai akurasi dan recall sebesar 95%, dan nilai ROC AUC sebesar 99,68%. Hasil dari penelitian ini dapat membantu dan mempermudah peternak dalam mengidentifikasi telur fertil dan infertil agar kualitas produksi telur senantiasa terjaga dan dapat memastikan bahwa kondisi telur tetap berkembang.
Co-Authors A. Y. Erwin Dodu A. Y. Erwin Dodu A.Y. Erwin Dodu A.Y. Erwin Dodu Amriana Amriana Andi Hendra Anita Ahmad Kasim Arief Pratomo Azizah Azizah Budiman, Wahyu Candriasih, Ni Kadek Deny Wiria Nugraha Dewa Made P. Wedananta Dival Maulana, Muhammad Dodu, A. Y. Erwin Dwi Shinta Angreni Fadli Kurniawan Fajar, Moh Ghifari, Ari Hajra Rasmita Ngemba Ihwan, Abib Raifmuaffah Iskandar Iskandar Jeprianto Rurungan, Jeprianto JULIAN WITJAKSONO Komang, Gusti Laila, Rahma Lamasitudju, Chairunnisa Limbong, Dennis Tandi Luh Putu Ratna Sundari Maulana, Muhammad Syahputra Megawati Purwaningsih Mohammad Yazdi Pusadan Mutaqin, Ghani Nadyanti, Nadyanti Nanda, Rifqi Ngitung, Putri Aisyah Ningsih, Alief Surya Nouval Trezandy Lapatta Ono, Jumaita Paloloang, Muhammad Fadhil Akmal B. Pangara, Takdir S Parenrengi, Andi Fathur Alamsyah A. Putri Febrina, Annisa Rahmah Laila Rinianty, Rinianty Rizka Ardiansyah Rizqa Raaiqa Bintana Ryfial Azhar Santoso, Naufal Tamam Septiano Anggun Pratama Syahrullah Syahrullah Syahrullah Syaiful Hendra Tamaulina Br Sembiring Widyati, Made Ayu Sri Wirdayanti Yuri Yudhaswana Joefrie