Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

Convolutional Neural Network untuk Metode Klasifikasi Multi-Label pada Motif Batik Taufiqotul Bariyah; Mohammad Arif Rasyidi; Ngatini Ngatini
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.v20i1.4224

Abstract

Salah satu warisan budaya Indonesia yang diakui dunia adalah kain batik. Beragamnya motif batik di Indonesia membuat masyarakat awam sulit membedakan motif-motif yang ada. Penelitian ini menggunakan convolutional neural network (CNN) dalam melakukan klasifikasi multi-label citra motif batik. CNN merupakan salah satu algoritma deep learning pengembangan multi-layer perceptron (MLP) yang telah banyak digunakan dalam klasifikasi data, khususnya klasifikasi citra.  Hasil penelitian menunjukkan akurasi penggunaan arsitektur CNN dalam melakukan klasifikasi multi-label pada 15 motif batik mencapai 91.41% dengan penggunaan epoch 100. 
Batik pattern recognition using convolutional neural network Mohammad Arif Rasyidi; Taufiqotul Bariyah
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 9, No 4: August 2020
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (739.961 KB) | DOI: 10.11591/eei.v9i4.2385

Abstract

Batik is one of Indonesia's cultures that is well-known worldwide. Batik is a fabric that is painted using canting and liquid wax so that it forms patterns of high artistic value. In this study, we applied the convolutional neural network (CNN) to identify six batik patterns, namely Banji, Ceplok, Kawung, Mega Mendung, Parang, and Sekar Jagad. 994 images from the 6 categories were collected and then divided into training and test data with a ratio of 8:2. Image augmentation was also done to provide variations in training data as well as to prevent overfitting. Experimental results on the test data showed that CNN produced an excellent performance as indicated by accuracy of 94% and top-2 accuracy of 99% which was obtained using the DenseNet network architecture.
STUDENT ATTENDANCE SYSTEM USING WIFI DIRECT AND TEMPORARY WI-FI HOTSPOT Doni Setio Pambudi; Taufiqotul Bariyah
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 13, No 1 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21609/jiki.v13i1.750

Abstract

Manual attendance recording throws away a lot of teaching and administration time from the university. Research on automatic attendance recording that has been done can be divided into biometrics and non-biometrics uses. Almost all methods require additional device that it is costly and inflexible for class changes. The proposed method solves the problems by utilizing the standard features of smartphones that are owned by all student, this method uses Wi-Fi direct for class broadcasting process and temporary Wi-Fi hotspot for verification process. The experimental results show that the proposed method produces the time needed for the initialization process is 14980 ms and the verification process is 3640 ms.
Classification of handwritten Javanese script using random forest algorithm Mohammad Arif Rasyidi; Taufiqotul Bariyah; Yohanes Indra Riskajaya; Ayunda Dwita Septyani
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 10, No 3: June 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v10i3.3036

Abstract

The ability to read and write Javanese scripts is one of the most important competencies for students to have in order to preserve the Javanese language as one of the Indonesian cultures. In this study, we developed a predictive model for 20 Javanese characters using the random forest algorithm as the basis for developing Javanese script learning media for students. In building the model, we used an extensive handwritten image dataset and experimented with several different preprocessing methods, including image conversion to black-and-white, cropping, resizing, thinning, and feature extraction using histogram of oriented gradients. From the experiment, it can be seen that the resulting random forest model is able to classify Javanese characters very accurately with accuracy, precision, and recall of 97.7%.
RANCANG BANGUN SISTEM ENTERPRISE RESOURCE PLANNING (ERP) UNTUK ORGANISASI KEMAHASISWAAN Taufiqotul Bariyah; Catur Wulandari
JURNAL FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 10 No 3 (2020): Jurnal Fasilkom
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (457.954 KB) | DOI: 10.37859/jf.v10i3.2256

Abstract

Dinamisnya organisasi mahasiswa membuat dokumentasi dan pencatatan kegiatan organisasi tidak tertata dengan baik. Dokumentasi dan pencatatan dilakukan secara terpisah oleh setiap departemen yang ada dalam organisasi mengakibatkan terhambatnya evaluasi kegiatan yang telah terlaksana selama periode kepengurusan, serta sulitnya pengawasan terhadap kegiatan yang tengah berjalan. Permasalahan ini dapat diatasi dengan membangun sistem Enterprise Resource Planning (ERP) yang sudah disesuaikan untuk organisasi mahasiswa. Konsep ERP dapat diterapkan untuk mewujudkan sentralisasi data, lebih lanjut lagi model ERP berbasis web memungkinkan kemudahan akses informasi termasuk akses semua fitur-fitur untuk dokumentasi dan pencatatan. Adanya sistem ERP untuk organisasi, dapat memungkinkan dokumentasi dan evaluasi organisasi secara lebih efisien serta memungkinkan pengawasan dari semua anggota organisasi secara real-time. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan, sistem ERP4HIMA dapat diterima oleh penggunanya yang diukur dari segi manfaat, kepuasan, kenyamanan dalam penggunaan, dan kemudahaan untuk dipelajari dengan persentase sebesar 90.91%. Berdasarkan hasil pengujian validasi yang didapatkan, aplikasi ERP4HIMA telah memenuhi seluruh kebutuhan fungsional dari sistem.
WEBSITE PROFIL DESA DAN INFORMASI WISATA DI KECAMATAN DUKUN, KABUPATEN GRESIK Catur Wulandari; Taufiqotul Bariyah; Elsi Mersilia Hanesti; Ludito Woro Indrio
BUGUH: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Vol. 3 No. 1 (2023): Maret 2023
Publisher : Badan Pelaksana Kuliah Kerja Nyata Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/buguh.v3n1.1269

Abstract

Penggunaan internet sudah mulai dimanfaatkan dalam bidang pemerintahan mulai dari pemerintah pusat hingga ke kecamatan dan desa. Beberapa desa pada kecamatan Dukun, kabupaten Gresik telah memanfaatkan internet untuk menyebarkan informasi tentang desa dengan membuat website profil desa. Website yang dibuat oleh masing-masing desa tersebut tidak memiliki desain, fitur dan alamat website standar yang disepakati bersama. Selain itu terpisahnya website desa akan membuat informasi tersebar sehingga menyulitkan masyarakat dalam melakukan pencarian. Pada beberapa website desa yang telah dibuat, beberapa sudah tidak dapat diakses dikarenakan tidak tersedianya sumber daya manusia yang melakukan perawatan pada domain website. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan membuat satu website profil serta informasi wisata untuk seluruh desa. Website akan menjadi portal informasi untuk semua informasi desa pada kecamatan Dukun, kabupaten Gresik. Dengan demikian selain menghemat dana dan sumber daya manusia juga akan memudahkan masyarakat dalam menggali informasi seluruh desa pada kecamatan Dukun, kabupaten Gresik. Metode yang digunakan dalam pembuatan website adalah waterfall serta wawancara untuk pengambilan data yang dibutuhkan. Hasil pengabdian masyarakat ini adalah sebuah website yang berisi informasi sumber daya desa serta wisata pada kecamatan Dukun, kabupaten Gresik.