Claim Missing Document
Check
Articles

Automated Medical Image Processing for Lung Pneumonia Diagnosis Based on LS-SVM Husain, Nursuci Putri; Arfandy, Hamdan; Ramli, Ryan Midzar Wiradinata
Journal of System and Computer Engineering Vol 6 No 1 (2025): JSCE: January 2025
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v6i1.1597

Abstract

Pneumonia is an inflammation of the lungs that causes pain when breathing and limits oxygen intake. Pneumonia can be caused by bacteria, viruses, and fungi. Image processing, a branch of informatics or computer science, is a field highly related to the manipulation and analysis of digital images. This study aims to design a medical image processing system as an alternative to support the diagnosis of Pneumonia in the lungs using the LS-SVM method. LS-SVM (Least Square Support Vector Machine) is a simpler and modified model of the SVM method. HoG (Histogram of Gradient) is a commonly used feature extraction method in image processing and object detection. The objective of this study is to improve the quality of healthcare services and assist in faster and more accurate clinical decision-making. The results show that lung image analysis using the LS-SVM method has a good accuracy level in the image classification process, with 2000 training data inputs processed in the preprocessing stage, consisting of 1000 Pneumonia images and 1000 normal lung images, while the testing data used consisted of 500 images, with 250 Pneumonia images and 250 normal lung images. Based on the tested data, the system achieved an accuracy of 81% for 1300 tests, proving that the LS-SVM method is effective in image processing with satisfactory results.
Rancang Bangun Alat Penakar Gula Pasir Dan Bubuk Kopi Berbasis Arduino Mariam; Husain, Nursuci Putri; Syarifuddin Baco; Rosmiati
Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol. 1 No. 1 (2024): Juni
Publisher : Teknik Informatika Universitas Islam Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71466/jiktif.v1i1.25

Abstract

Abstrak Gula dan Kopi merupakan dua dari sembilan kebutuhan penting masyarakat indonesia dan cara takarnya masih menggunakan sistem manual. Mengingat perkembangan zaman yang semakin caggih dibutuhkan alat takar yang lebih mudah dan lebih modern. Tujuan penelitian Merancang alat penakar gula pasir dan bubuk kopi berbasis Arduino agar proses penakaran gula atau kopi lebih efektif. Metode penelitian yang digunakan ialah Research and Development (R&D) menghasilkan alat penakar menggunakan kaypad sebagai penginput data dan Arduino memprosesnya sehingga di respon oleh motor servo, Sensor Infared dan Loadcell, menguji keefektifan fungsi alat. Hasil pengujian alat penakar gula pasir dan bubuk kopi berbasis Arduino dilakukan dengan menghubungkan adaptor dengan terminal, dimana adaptor menerima aliran listrik sebesar 12 volt 15 ampere, kemudian masuk pada mikrokontroler yang dimana pada penelitian ini menggunakan Arduino uno kemudian disuplay ke keypad, LCD, servo, sensor infared dan loadcell. Kesimpulan alat penakar gula pasir dan bubuk kopi menggunakan sensor infared yang mendeteksi adanya wadah dan motor servo dengan otomatis berhenti jika terisi sesuai yang diinginkan. Kata Kunci: Takaran, Gula, Kopi, Loadcell, Sensor. Abstract Sugar and coffee are two of the nine important needs of the Indonesian people and the dosage method still uses a manual system. Given the increasingly sophisticated times, easier and more modern measuring tools are needed. The purpose of the study is to design a granulated sugar measuring tool and arduino-affective. The research method used is Research and Development (R&D). The measuring too uses a keypad as a data input and arduino processes it, so that it is responded by servo motors, infared sensor and loadcells to test the effectiveness of tool functions. The test results of the arduino-based granulated sugar and coffe powder measuring devise were carried out by connecting the adaptor with the terminal, were the adaptor received an electric current of 12 volts 15 ampers. Then granulated sugar and coffee grounds enter the microcontroller. Which in this study uses Arduino Uno. It is supplied to the keypad, LCD, servo, infared sensor and load cell. As the conclusion the granulated sugar and coffee powder measuring device uses an infared sensor that detects the presence of containers and servo motor automatically stop if they are filled as desired. Keywords: Dosing, Sugar, Coffee, Load Cell, Sensor.
Aplikasi Sistem Informasi Absensi Karyawan Berbasis Web (Studi Kasus: Dapur Rira Makassar) Jainab, Zul efendi; Husain, Nursuci Putri; Martani, Ahmad
Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 1 (2025): Juni
Publisher : Teknik Informatika Universitas Islam Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71466/jiktif.v2i1.48

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi sistem informasi absensi karyawan berbasis web dengan studi kasus pada Dapur Rira Makassar. Sistem ini dirancang untuk mengatasi permasalahan pencatatan absensi manual yang sering kali tidak efisien dan rawan kesalahan. Menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC), penelitian ini mencakup tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Aplikasi ini memungkinkan admin untuk mengelola data karyawan, jabatan, jam kerja, dan laporan absensi, sementara karyawan dapat melakukan absensi melalui pengambilan gambar wajah sebagai verifikasi kehadiran. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi ini meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan data absensi, serta mempermudah akses informasi baik bagi admin maupun karyawan. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi praktis untuk pengelolaan absensi dan menjadi referensi bagi pengembangan sistem serupa di masa mendatang.     
Analisis Sentimen Rating Drama Korea Doctor Slump Pada Media Sosial X (Twitter) Menggunakan Metode Artificial Neural Network Fitri, Rahmadhany; Putri Husain, Nursuci; Arfandy, Hamdan
Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol. 1 No. 2 (2024): Desember
Publisher : Teknik Informatika Universitas Islam Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71466/jiktif.v1i2.52

Abstract

Penelitian ini membahas analisis sentimen terhadap rating drama Korea Doctor Slump di media sosial X (sebelumnya dikenal sebagai Twitter) menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN). Drama Korea telah menjadi fenomena global, dengan keterlibatan penonton yang tinggi dalam memberikan ulasan dan rating di berbagai platform. Dalam penelitian ini, ulasan dari pengguna media sosial X dikumpulkan, dianalisis, dan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral. Proses analisis melibatkan beberapa tahap, mulai dari pre-processing data, seperti cleansing, tokenization, dan pembobotan menggunakan TF-IDF, hingga implementasi ANN sebagai model klasifikasi sentimen. Pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengevaluasi kinerja model ANN. Hasil pengujian menunjukkan akurasi model sebesar 93%, dengan nilai precision rata-rata 93% dan recall rata-rata 90%. Hasil ini menunjukkan bahwa ANN mampu menangani data teks yang kompleks dan menghasilkan prediksi yang akurat terkait sentimen publik. Temuan ini juga mengindikasikan bahwa alur cerita, akting pemain, dan elemen narasi tertentu memengaruhi sentimen pengguna terhadap drama Doctor Slump. Episode dengan alur menarik dan akting yang kuat cenderung memicu sentimen positif, sementara elemen cerita yang tidak sesuai ekspektasi menghasilkan sentimen negatif. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam memahami preferensi penonton terhadap drama Korea dan menjadi referensi bagi industri hiburan dalam merancang strategi produksi konten. Selain itu, penelitian ini juga membuka peluang eksplorasi lebih lanjut dalam penerapan ANN untuk analisis sentimen di berbagai konteks budaya dan hiburan.
Perancangan Alat Pendeteksi Kelembaban Tanah Berbasis IoT (Internet Of Things) Menggunakan Nodemcu Dan Blynk Ratu, Ratu Ameliah; Musrawati; Husain, Nursuci Putri; Ichwan K, Muh
Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 1 (2025): Juni
Publisher : Teknik Informatika Universitas Islam Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71466/jiktif.v2i1.59

Abstract

RATU AMELIAH, 20024014054 Perancangan Alat Pendeteksi Kelembaban Tanah Berbasis IoT (Internet Of Things) Menggunakan Nodemcu dan Blynk Kelembaban tanah menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi kualitas media tanah untuk pertumbuhan tanaman sehingga kelembaban tanah harus selalu dijaga sesuai dengan kebutuhan tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kelembaban pada tanah. Dengan adanya alat ini, petani dapat mengetahui adanya jenis kelembaban pada tanah sehingga dapat mempermudah mereka dalam melakukan proses penanaman. Dengan menggunakan metode penelitian Research and Development (R&D), yang bertujuan menghasilkan produk tertentu dan menguji keefektifannya. Menghasilkan sebuah alat pendeteksi kelembaban pada tanah berbasis IoT menggunakan NodeMCU dan Blynk. Alat ini dirancang menggunakan kombinasi IoT dan Blynk dengan tambahan komponen seperti sensor soil moisture V1.2, LCD, dan dengan NodeMCU sebagai basis utamanya. Hasil dari pengujian tersebut diperoleh kondisi tanah yang kering 0-40 tanah lembab 41-80 dan tanah basah 81-100 menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik dan menghasilkan keluaran yang sesuai dengan ekspektasi. Alat ini dapat menampilkan hasil pembacaan pengecekan pada tanah dengan tampilan bahasa visual mengenai terdeteksi tanah kering, tanah lembab dan tanah basah, ini dapat mempermudah petani dalam melakukan pengecekan tingkat kelembaban tanah dengan melakukan monitor secara jauh tanpa harus melakukan monitor secara langsung ke lapangan. Alat ini dapat mendeteksi secara digital sehingga petani dapat mencapai hasil tanaman yang unggul dan kompetitif. Alat ini berguna untuk mengetahui kandungan air yang membasahi sebagian atau seluruh pori-pori tanah, dimana kelembaban tanah berpengaruh dari seberapa air yang mampu diserap oleh tanaman.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Analisis Sentimen Pengguna Game Mobile Legends Di Google Play Store Rantau Jati, Tanto Dwi; Baco, Syarifuddin; Husain, Nursuci Putri
Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 1 (2025): Juni
Publisher : Teknik Informatika Universitas Islam Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71466/jiktif.v2i1.76

Abstract

Mobile Legends: Bang Bang merupakan salah satu game bergenre MOBA-RPG yang dibuat oleh Moonton dari Shanghai, China yang diluncurkan pada tahun 2016. Analisis sentimen atau disebut sebagai opinion mining adalah salah satu bidang dari Natural Language Processing (NLP) yang dapat digunakan untuk menentukan apakah suatu data bersifat netral, negatif, atau positif. Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma yang terdapat dalam teknik klasifikasi yang berbasis probabilitas dalam statistik yang ditemukan oleh Thomas Bayes. Algoritma ini memprediksi kemungkinan nantinya di masa depan berdasarkan kemungkinan di masa lampau menggunakan Teorema Bayes. Kemudian dikombinasikan dengan asumsi "naïve" di mana kondisi antar atribut dianggap saling lepas dan tidak berhubungan dengan yang lainnya. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian Research and Development (R&D), merupakan suatu pendekatan sistematis yang digunakan dalam konteks penelitian untuk mengembangkan dan meningkatkan produk, proses, atau inovasi. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan cara scrapping data dari Google Play Store. Hasil pengujian website untuk analisis sentimen pengguna game Mobile Legends di Google Play Store menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik. Prediksi yang dihasilkan oleh algoritma ini mencatatkan nilai akurasi 92%, berdasarkan hasil perhitungan recall, kelas Positif memiliki sebesar 0,9690, kelas negatif juga mencapai 0,9266, dan kelas Netral memiliki sebesar 0,8666. Rata-rata recall dihitung menggunakan Weighted Average, menghasilkan nilai 0,9252 atau 92%, dan Hasil perhitungan precision bahwa kelas Positif memiliki sebesar 0,9126 , kelas Negatif mencapai 0,9619, dan kelas Netral memiliki 0,8904. Rata-rata precision dihitung menggunakan Weighted Average, menghasilkan nilai 0,9257 atau 92%, yang menunjukkan bahwa algoritma tersebut memiliki tingkat klasifikasi yang sangat baik.
Rekomendasi Sparepart Pada Bengkel Robbi Motor Berbasis Algoritma Apriori Suharni; Putri Husain, Nursuci; Atsari Hardiman, Ashriyanto
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 6 No 2: Juni 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v6i2.2024

Abstract

The development of transportation, especially two-wheeled motorized vehicles, drives the increasing demand for maintenance services and the availability of spare parts. However, many workshops still face challenges in managing spare parts stock, which is handled manually. This study aims to design and develop a spare parts recommendation system at Robbi Motor Workshop using the Apriori Algorithm, as well as to test the performance of the developed system. The method used is data mining with association techniques, where the Apriori Algorithm is applied to discover spare parts purchasing patterns from transaction data. The system enables users to analyze transactions based on a selected time range without the need to manually input minimum support and confidence values. The results show that the system is capable of generating relevant association rules, such as: “If consumers buy Engine Oil, then consumers will also buy Axle Oil”, with a support value of 67% and a confidence value of 86%. In addition, the system’s accuracy was tested using the lift value against two recommendation rules: (1) Engine Oil → Axle Oil with a lift value of 0.9949, and (2) Inner Tire → Axle Oil with a lift value of 1.0714. A lift value > 1 indicates that the combination of items has a stronger association than random occurrence. The system is implemented as a web-based application using the Laravel framework, equipped with features for transaction data management, Apriori analysis, analysis history, and exporting analysis results to PDF format. Testing using the blackbox method shows that the system operates according to specifications and produces accurate outputs. With this recommendation system, it is expected that the workshop can improve the efficiency of spare parts stock management.
Literasi Digital Keluarga: Pemanfaatan Aplikasi Family Link untuk Mengawasi Penggunaan Gadget Anak pada Ibu-Ibu Majelis Masjid Miftahul Falah Makassar Burhanuddin, Nur Isnayanti; Husain, Nursuci Putri; Sajiah, Sajiah; Akhsa, Amaliah Chintami Darti; Faridah, Faridah
Jurnal Pengabdian Sosial Vol. 2 No. 10 (2025): Agustus
Publisher : PT. Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/z3n9q414

Abstract

Era digital telah membawa perubahan signifikan dalam pola asuh anak, khususnya dalam penggunaan perangkat digital seperti smartphone dan tablet. Anak-anak kini tumbuh dengan akses luas terhadap informasi dan hiburan yang tidak selalu aman atau sesuai dengan usia mereka. Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi digital orang tua, khususnya ibu-ibu majelis Masjid Miftahul Falah Makassar, melalui pelatihan pemanfaatan aplikasi Google Family Link sebagai alat bantu dalam memantau dan mengontrol pemakaian gadget anak. Kegiatan ini dilakukan melalui metode ceramah, demonstrasi langsung penggunaan aplikasi, serta sesi tanya jawab interaktif. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa peserta merasa lebih percaya diri dalam membimbing anak mereka menggunakan gadget secara sehat dan bertanggung jawab. Aplikasi Family Link terbukti efektif dalam membantu orang tua mengatur waktu layar, menyetujui aplikasi yang akan diunduh anak, serta memantau aktivitas digital dan lokasi perangkat. Kegiatan ini diharapkan menjadi langkah awal dalam membentuk pola asuh digital yang bijak di kalangan masyarakat.
Sistem Pakar Berbasis AI dengan Artificial Neural Networks untuk Identifikasi Hama & Penyakit Jamur Tiram Husain, Nursuci Putri; Mirnawaty Sultan, Dian
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 6 No 3: September 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v6i3.2208

Abstract

Oyster mushroom cultivation is an agricultural sector with high economic potential, but its productivity is often disrupted by pests and diseases. Inappropriate management due to farmers' limited knowledge can cause significant losses. This study aims to develop an expert system for oyster mushroom pest and disease diagnosis based on Artificial Neural Networks (ANN), to assist in early identification of emerging disorders. The dataset consists of 150 samples covering a combination of symptoms and disease labels, collected from two different cultivation locations. There are several stages in this study, namely the preprocessing process that includes label encoding, feature normalization using Z-score, and data division in a ratio of 80% for training and 20% for testing. The ANN model was designed using a Multi-Layer Perceptron (MLP) with two hidden layers containing 10 neurons each, a ReLU activation function, an Adam solver, and a maximum iteration of 1000. The test results showed the model has an accuracy rate of 97%, with perfect precision and recall values ​​for most disease classes. This study shows that the ANN approach is able to effectively recognize oyster mushroom disease symptom patterns. This system can be an efficient and adaptive diagnostic tool, and has the potential to be further developed as a smart agricultural technology solution
Rancang Bangun Alat Pengering Dan Pengupas Kulit Kacang Hijau Menggunakan Arduino Uno Dan Sensor Termocouple Husain, Nursuci Putri; Junaedy, Junaedy; Arwinsa, Arwinsa; Soasiu, Munawar
Journal of System and Computer Engineering Vol 4 No 2 (2023): JSCE: Juli 2023
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v4i2.836

Abstract

Tanaman kacang hijau adalah sejenis tanaman budidaya dan palawija. Kacang hijau awalnya berasal dari india dan menyebar keberbagai negara asia tropis termasuk di indonesia, kacang hijau dikenal luas didaerah Tropika dan tumbuhan kacang hijau termasuk suku polongan (Fabaceae) ini memiliki manfaat dalam kehidupan sehari-hari sebagai sumber bahan pangan berprotein nabati tinggi. Budidaya kacang hijau biasa mengalami kendala pada proses pengeringan dan pengupasan kulit kacang hijau. Kacang hijau memiliki kadar air yang tinggi, sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mengeringkannya. Kulit kacang hijau cukup keras sehingga proses pengupasan bisa menjadi sulit dan memakan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk membuat alat pengering dan pengupas kulit kacang hijau otomatis menggunakan arduino uno agar memudahkan para petani untuk mengelola hasil pasca panen tanaman kacang hijau. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah R&D(Research and Development). R&D adalah proses atau langkah pengembangan produk baru atau meningkatkan produk yang sudah ada. Alat pengering dan pengupas kulit kacang hijau otomatis menggunakan arduino uno dimana dimulai dengan adaptor sebagai tempat masuknya arus listrik. Mikrokontroler pada penelitian ini adalah Arduino Uno. Dari hasil pengujian di dapatkan kesimpulan semua komponen aktif sesuai dengan fungsinya dan alat ini berhasil mengeringkan dan mengupas kulit kacang hijau dengan baik.