Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Solichul Huda
Dian Nuswantoro University
Computer Science & IT Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Citra Game Batu Kertas Gunting Menggunakan Convolutional Neural Network Mohammad Farid Naufal; Solichul Huda; Aryo Budilaksono; Wisnu Aria Yustisia; Astri Agustina Arius; Fania Alya Miranti; Farrel Arghya Tito Prayoga
Techno.Com Vol 20, No 1 (2021): Februari 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i1.4273

Abstract

Permainan batu, gunting, dan kertas sangat populer di seluruh dunia. Permainan ini biasanya dimainkan saat sedang berkumpul untuk mengundi ataupun hanya bermain untuk mengetahui yang menang dan yang kalah. Namun, perkembangan zaman dan teknologi mengakibatkan orang dapat berkumpul secara virtual. Untuk bisa melakukan permainan ini secara virtual, penelitian ini membuat model klasifikasi citra untuk membedakan objek tangan yang menunjuk batu, kertas, dan gunting. Performa metode klasifikasi merupakan hal yang harus diperhatikan dalam kasus ini. Salah satu metode klasifikasi citra yang populer adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN adalah salah satu jenis neural network yang biasa digunakan pada data klasifikasi citra. CNN terinspirasi dari jaringan syaraf manusia. Algoritma ini memiliki 3 tahapan yang dipakai, yaitu convolutional layer, pooling layer, dan fully connected layer. Uji coba 5-Fold cross validation klasifikasi objek tangan yang menunjuk citra batu, kertas, dan gunting menggunakan CNN pada penelitian ini menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 97.66%.
Peningkatan Akurasi Pembobotan Attribute Importance Weights pada Deteksi Fraud Erba Lutfina; Solichul Huda
Techno.Com Vol 19, No 4 (2020): November 2020
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v19i4.3934

Abstract

Kerugian miliaran dollar setiap tahunnya dialami oleh bank yang disebabkan oleh Fraud. Salah satu solusi untuk mengatasi kasus fraud yang dialami dunia perbankan dapat dilakukan dengan proses deteksi fraud. Pada proses deteksi Fraud, terdapat berbagai atribut PBF (Process Based Fraud) yang setiap atributnya memiliki dampak yang berbeda dalam mendeteksi fraud. Untuk menentukan bobot setiap atribut PBF digunakan metode MDL (Modified Digital Logic). Metode MDL menghasilkan attribute importance weights yang sesuai dengan dampak atribut PBF. Namun peran pakar masih sangat signifikan dalam menilai setiap attribute importance weights. Penelitian ini bertujuan untuk mengubah prosedur penentuan bobot  attribute importance weights dalam metode MDL dengan menambahkan metode Multiple Linear Regression (MLR). Dengan mengganti inputan yang sebelumnya diberikan oleh pakar menjadi perbandingan bobot atribut secara otomatis. Kemudian hasil dari kedua metode dievaluasi menggunakan confusion matrix. Berdasarkan hasil eksperimen, metode MLR menunjukkan persentase klasifikasi menggunakan semua attribute importance weights menunjukkan hasil yang lebih baik dengan akurasi sebesar 99,5%.
Co-Authors Aryo Budilaksono Astri Agustina Arius Erba Lutfina Fania Alya Miranti Farrel Arghya Tito Prayoga Mohammad Farid Naufal, Mohammad Farid Wisnu Aria Yustisia