p-Index From 2021 - 2026
3.822
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Infotama Jurnal Simetris Jurnal Buana Informatika TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Nuansa Informatika POSITIF InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Ilmiah Matrik IKRA-ITH Humaniora : Jurnal Sosial dan Humaniora Prosiding Seminar Nasional Pakar Jurnal Manajemen Informatika Jurnal Informatika Global JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Journal of Information Systems and Informatics Jurnal Digital Teknologi Informasi Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Journal of Information Technology Ampera Journal of Computer and Information Systems Ampera Journal of Software Engineering Ampera Jurnal Pengembangan Sistem Informasi dan Informatika International Journal of information Systems and Informatics Abiwara : Jurnal Vokasi Administrasi Bisnis Jurnal Ekonomika Dan Bisnis Jurnal Bina Komputer The Eastasouth Management and Business Innovative: Journal Of Social Science Research West Science Business and Management Indo-Fintech Intellectuals: Journal of Economics and Business Jurnal Sistem Informasi MANKEU (JURNAL MANAJEMEN KEUANGAN) APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat SmartComp Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Journal of Innovative and Creativity Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Jurnal Indonesia Mengabdi Nemui Nyimah
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Software Engineering Ampera

Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Motif Citra Batik Solo Tungki Ari Bowo; Hadi Syaputra; Muhamad Akbar
Journal of Software Engineering Ampera Vol. 1 No. 2 (2020): Journal of Software Engineering Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalsea.v1i2.47

Abstract

Batik adalah warisan kebudayaan Indonesia yang telah menjadi ciri khas masyarakat Indonesia. Batik memiliki banyak motif dan corak dengan ciri yang berbeda disetiap corak atau motifnya. Sebagai upaya melestarikan batik, penelitian mengenai klasifikasi batik digunakan untuk mengenali motif citra batik. Untuk itu penelitian ini dilakukan menggunakan metode pembelajaran dengan data citra batik diharapkan dapat memberikan hasil klasifikasi yang akurat dan efisien dengan tingkat akurasi tinggi. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan gabungan dari jaringan syaraf tiruan dan metode deep learning. CNN terdiri 3 layer utama yaitu Convolutional Layer, Pooling Layer, Fully Connected Layer. Pada penelitian ini menggunakan arssitektur 3 Convolutional Neural Network dan 2 Fully Connected Layer pada pembuatan system terdapat beberapa tahapan utama yaitu pengumpulan data, perancangan system, training, dan testing. Penelitian ini menggunakan data citra batik solo sebanyak 2.256 gambar yang terdiri dari 7 kelas yaitu motif Parang, Semenrante, Sidomukti, Ceplok, Kawung, Truntum, dan Buketan. Hasil dari proses learning didapatkan akurasi sebesar 99.07% dengan loss sebesar 0,2%. Pada proses pengujian menggunakan 745 sampel batik solo didapatkan akurasi sebesar 95%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode CNN dapat mengklasifikasi citra dengan baik
Klasifikasi Gejala Penyakit Coronavirus Disease 19 (COVID-19) Menggunakan Machine Learning Suci Anggraini; Muhamad Akbar; Alex Wijaya; Hadi Syaputra; Muhammad Sobri
Journal of Software Engineering Ampera Vol. 2 No. 1 (2021): Journal of Software Engineering Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalsea.v2i1.105

Abstract

Coronavirus Disease 19 (COVID-19) merupakan virus baru yang menyebabkan infeksi saluran pernapasan. Virus ini berasal dari hewan yang dapat menular pada manusia dengan percikan air liur. Menurut data epidemiologi rata-rata pasien terjangkit virus ini berusia 15-80 tahun. Virus ini memiliki masa inkubasi 2-14 hari yang mempunyai gejala awal yaitu deman tinggi, sesak nafas, batuk pilek. Indonesia memiliki 2 kasus pertama pada 2 maret 2020. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana mengklasifikasi resiko terjangkit virus covid-19 dari gejala yang ditimbulkan. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui tingkat resiko terjangkit virus covid-19 berdasarkan instrumen yang digunakan dari metode Knowledge Discovery in Database yang terdiri dari 5 tahapan yaitu selection, pre-processing, transformation, data mining, dan evaluation. Dataset yang digunakan peneliti diambil dari web resmi kaggle.com. Penelitian ini menggunakan 4 (empat) algoritma yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN), Neural Network (NN), Random Forest (RF), dan Naive Bayes dengan bantuan tool rapidminer. Values dataset antara lain tingkat rendah 25,98%, tingkat sedang 54,33%, dan tingkat tinggi 19,69%. Nilai akurasi pada dataset dengan 127 data pasien terjangkit covid-19 menggunakan algoritma k-nearest neighbor memperoleh 57,89%, neural network memperoleh 73,68%, random forest memperoleh 68,42%, naive bayes memperoleh 65,38%. Pada penelitian ini algoritma klasifikasi Neural Network memberikan nilai akurasi yang tertinggi.
Co-Authors . Syamsulbahri ., Janurita Abiyasa Eka Saputra Adi Surya, Ibrahim Agus Sumitro Ahmad Fauzi Aisyah Avriliani Sudaryanti Akbar, M. Azis Firdaus Alex Wijaya Alfa Santoso Budiwidjojo Putra Amalia , Rahayu An-nisa Apriani Ana Fitriyatul Bilgies, Ana Fitriyatul Andri Anto Tri Susilo, Andri Anto Andriani, Hertya Angga Julio Adrian Antoni Darius Antoni, Darius Anuraga Kusumah Aryanto Badar Syahputra Bayu Wijaya Putra Bunga Intan Darius Antoni Darius Antoni Darius Antoni Darius Antoni Darius Antoni Dea Putri Rahayu Deasy Arianty Dedy Syamsuar Dedy Syamsuar Demy Andriansyah Dendi Irawan Deni Fikari Deni Iskandar Edi Surya Negara Erlangga Kesuma Putra Fatimah Malini Lubis Fatmasari Fatoni Ferry Jie Fetinarumi Fhiter.W, Ockhy Jey Gustini, Sri Hadi Syaputra Hardiyansyah Hardiyansyah Hardiyansyah Hardiyansyah Hendriyanto, Donny Herdiansyah, M. Izman Herni Utami Rahmawati Hidayati, Nanda Himawan Sutanto, Himawan I Nengah Marccel Janara Brata Cipta Ilham Candra Solata Indah Lestari Indra Kanedi Irman Effendy Irwan Maulana Iski Mediansyah Jaka Purnama Jaka Purnama Janurita . Jepri Yandi Judijanto, Loso Koesharijadi Koesharijadi Koesharijadi, Koesharijadi Kurniawan, Dendi Kurniawan, Tri Basuki Kusnadi, Iwan Henri Lestari, Indri Endang Lilis Marlina Lily Pebriana. S M. Ikhawan Mansyuri Mart, Catik Yustina Muhamad Mashuri Hafid Muhammad Rifai Muhammad Sobri Muhammad Sofian Muhammad Syafri, Muhammad Mukhtafin Azman Naapi Amsyor Nadia, Ahsanu Noven Nurani, Atat Siti Nurlia Putri Nurul Adha Oktarini Saputri Nyimas Humairoh Khairunnissa Pamuji Muhammad Jakak Praratya, Atalia Putra, Erlangga Kesuma Radiyati Umi Partan, Radiyati Umi Ridho Adeansyah Ripki Puja Ika Putra Ryan Andri Saddam Muhammad Saeful Fatah Salampessy, Maryam Satrianansyah Selvin Thean Valentina Setiawan, Nurkholis Sinta Bela Lestari Siti Nurmaini Siti Sauda Suci Anggraini Suci Fitria Ramadani Sudarmanto, Eko Sumpena Dwinanti, Della Dwinanti Supriyati Supriyati Tri Basuki Kurniawan Tri Rusilawati Kasisariah Trisna Silvia Tungki Ari Bowo Widjadjanto, Kenmada Widya Cholil YOANDA PUTRA Yoga Yarkhamsetiawan Yoko Khomarudin Haabiburochman Yulianti Yulianti Yunsri Putri Zainudin Ismail