Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.513
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Jurnal Sains dan Informatika Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Elsains : Jurnal Elektro Jurnal Inotera EIGEN MATHEMATICS JOURNAL ScientiCO : Computer Science and Informatics Journal Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (Mediteg) J-ADIMAS (Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat) Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Administrasi [SEMINASTIKA] Jurnal Humaniora Teknologi Jurnal Humaniora Teknologi Journal of System and Computer Engineering Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat)
Herfia Rhomadhona
Politeknik Negeri Tanah Laut
Religion Aerospace Engineering Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 30 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 30 Documents
Search

 1   2   3 
Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Bantuan Pertanian Menggunakan Simple Additive Weighting Herfia Rhomadhona; Winda Aprianti; Jaka Permadi; Muhammad Khoirul Anam
Journal of System and Computer Engineering (JSCE) Vol 2 No 2 (2021): JSCE: JULI 2021
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47650/jsce.v2i1.225

Abstract

Bantuan pertanian akan membantu petani secara khusus dan daerah secara umum dalam peningkatan jumlah produksi tanaman pertanian. Bantuan ini telah diberikan kepada petani oleh pemerintah daerah, namun pendistribusiannya perlu diperhatikan agar didistribusikan secara tepat. Guna mendukung pengambilan keputusan pendistribusian bantuan pertanian digunakan metode Simple Additive Weigthing (SAW). Kriteria yang digunakan pada sistem pendukung keputusan (SPK) ini adalah usia lahan, luas lahan, komoditas, produksi, dan bantuan sebelumnya yang diterima oleh petani. Metode SAW kemudian diterapkan dalam sistem yang dibangun menggunakan PHP dan MySQL. SPK distribusi bantuan pertanian dapat digunakan oleh tiga pengguna, yakni admin, pegawai dinas pertanian, dan masyarakat umum. Admin dapat mengelola data kriteria, data petani, data kriteria dan skor, serta hasil penerapan SAW. Sistem yang telah dibangun kemudian dilakukan pengujian. Hasil uji fungsionalitas sistem dan kesamaan perhitungan manual dengan hasil sistem menunjukkan bahwa sistem telah sesuai dengan tujuan yang diinginkan.
PENYULUHAN PENGGUNAAN AR SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN UNTUK GURU-GURU SMP DI KECAMATAN BATU AMPAR Herfia Rhomadhona; Hendrik Setyo Utomo; Jaka Permadi; Winda Aprianti; Wiwik Kusrini
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (MEDITEG) Vol 3 No 1 (2018): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat MEDITEG
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (P3M) Politeknik Negeri Tanah Laut (Politala)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/mediteg.v3i1.23

Abstract

Augmented reality (AR) menggabungkan benda nyata dan virtual yang menghasilkan objek 3D yangditampilkan pada layar. Penggunaan teknologi Augmented reality (AR) pada smartphone masih tergolong minim.Sebenarnya teknologi ini memiliki potensi yang besar untuk memperkaya telekomunikasi untuk menjadi lebih efektif.Selain itu, penggunaan android yang dimiliki pelajar masih belum digunakan secara maksimal, kebanyakan hanya untukkomunikasi, media sosial dan bermain game. Seharusnya dengan smartphone tersebut bisa digunakan sebagai mediabelajar. Tujuan dari aplikasi Augmented reality (AR) sebagai media pembelajaran tentang siklus embrio manusia berbasisAndroid untuk menciptakan suatu lingkungan pembelajaran yang lebih interaktif. Aplikasi mampu menampilkan objekdan video secara virtual 3D dalam sebuah penanda (marker) sebagai alat peraga gambar yang terdapat pada buku ajarsiswa. Marker yang dideteksi oleh kamera dapat menampilkan model 3D di layar perangkat android secara real time danmengeluarkan suara. Peserta merupakan guru-guru Sekolah Tingkat Lanjut Pertama (SLTP) se-Kecamatan BatuAmpar. Hasil kegiatan penyuluhan yaitu peserta tertarik dan melakukan install aplikasi smartphone android masing-masingpeserta.Kata kunci: Augmented Reality, Objek, Media pembelajaran, Siklus Embrio
PENERAPAN WPS OFFICE SEBAGAI ALTERNATIF ADMINISTRASI PERKANTORAN Herfia Rhomadhona; Winda Aprianti; Wiwik Kusrini; Hendrik Setyo Utomo
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (MEDITEG) Vol 5 No 1 (2020): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat MEDITEG
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (P3M) Politeknik Negeri Tanah Laut (Politala)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/mediteg.v5i1.61

Abstract

Keberadaan Undang-undang hak cipta masih belum menyadarkan masyarakat untuk menggunakan software secara legal. Hal ini terlihat masih tingginya pengguna software illegal di Indonesia, terutama perusahaan. Sosialisasi dalam rangka meningkatkan kesadaran masyarakat untuk menggunakan software legal juga kurang efektif dikarenakan kewajiban membayar yang dirasa memberatkan bagi masyarakat. Solusi lain yang ditawarkan adalah pengenalan software sejenis yang tidak berbayar. Untuk software pengolah kata, pengolah data, dan presentasi yang digunakan oleh perkantoran, dapat digantikan oleh WPS Office. WPS Office merupakan software tidak berbayar yang paling kompatibel eksistensi filenya dengan Microsoft Office, sehingga cocok untuk dijadikan materi pelatihan bagi perwakilan perkantoran Kabupaten Tanah Laut. Pelatihan ini telah dilaksanakan dan menunjukkan bahwa peserta antusias menerapkan WPS Office sebagai alternatif administrasi perkantoran.
PERBANDINGAN K-NEAREST NEIGHBOR DAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PREDIKSI RESIKO DIABETES TAHAP AWAL Jaka Permadi; Herfia Rhomadhona; Winda Aprianti
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.419

Abstract

Diabetes is one of the most dangerous and deadly diseases in Indonesia, after stroke and coronary heart disease. Early prediction of diabetes risk is needed for early treatment. In this study, a comparison of classification methods was carried out in predicting the risk of early-stage diabetes. The dataset used is an open database collected from a questionnaire to a sample of patients at Sylhet Hospital, Bangladesh. The classification methods compared are K-Nearest Neighbor (KNN) and Backpropagation Neural Network (BPNN), because both are often used in research for the classification of human diseases. Based on the results of the study, BPNN is a classification method that is better than KNN in predicting the risk of early stage diabetes. BPNN with learning rate = 0.3, = 0.4 or = 0.5 and the number of hidden nodes = 5 units, has an accuracy rate of 90%, precision is 90% and recall is 90%. Meanwhile, KNN with K = 5, K = 7 or K = 9 has an accuracy rate of 83.75%, precision of 85.5497% and recall of 83.75%.Keywords: Backpropagation Neural Network, K-Nearest Neighbor, diabetes predictionDiabetes adalah salah satu penyakit berbahaya dan mematikan di Indonesia, setelah stroke dan jantung koroner. Prediksi resiko diabetes sejak awal diperlukan untuk penanganan penyakit ini sejak dini. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan metode klasifikasi dalam prediksi resiko diabetes tahap awal. Dataset yang digunakan merupakan open database yang dikumpulkan dari kuesioner terhadap sample pasien di rumah sakit Sylhet, Bangladesh. Metode klasifikasi yang dibandingkan adalah K-Nearest Neighbor (KNN) dan Backpropagation Neural Network (BPNN), karena keduanya sering digunakan dalam penelitian untuk klasifikasi penyakit manusia. Berdasarkan hasil penelitian, BPNN merupakan metode klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan KNN dalam memprediksi resiko diabetes tahap awal. BPNN dengan learning rate ? = 0.3, ? = 0.4 atau ? = 0.5 dan jumlah node hidden = 5 unit, memiliki tingkat akurasi sebesar 90%, presisi sebesar 90% dan recall sebesar 90%. Sementara KNN dengan K = 5, K = 7 atau K = 9 memiliki tingkat akurasi sebesar 83.75%, presisi sebesar 85.5497% dan recall sebesar 83.75%. Kata kunci: Backpropagation Neural Network, K-Nearest Neighbor, prediksi diabetes
Normalization-Simple Additive Weighting to Determination of a Single Tuition Winda Aprianti; Herfia Rhomadhona; Jaka Permadi; Yuniska Fithriyyah
Jurnal Inotera Vol. 7 No. 1 (2022): January-June 2022
Publisher : LPPM Politeknik Aceh Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31572/inotera.Vol7.Iss1.2022.ID169

Abstract

Determination of a single tuition appropriately is important to ensure that every student gets a fair single tuition in accordance with their economic conditions. The single tuition team to determine a single tuition sometimes they have differences of opinion in determining a single tuition so that it requires a relatively long time. This problem can be solved by applying Simple Additive Weighting to student data. The collected data is formed into Data1 and Data 2. There is a value of 0 for the cost attribute so that it requires normalization which can solve the problem. The results of the application of Simple Additive Weighting facilitate the determination of a single tuition because by entering student data a preference value is generated as a reference for determining a single tuition. Application in Data 1 produces several similarities in preference values but is in different groups, but the application of Data 2 always results in different preference values. This difference shows that the application of Simple Additive Weighting to Data 2 is better than the application of Data 1.
Penerapan Teknologi QR Code Berbasis Web untuk Absensi Pegawai pada BKPSDM Kabupaten Tanah Laut Herfia Rhomadhona
Jurnal Humaniora Teknologi Vol. 4 No. 1 (2018): Jurnal Humaniora Teknologi
Publisher : P3M Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/jht.v4i1.38

Abstract

Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BKPSDM) Kabupaten Tanah Laut merupakan salah satu instansi yang telah menerapkan sistem terkomputerisasi baik dari segi pengarsipan dokumen, keuangan dan aset kecuali absensi pegawai. Pengambilan data kehadiran (absensi) dilakukan secara manual dengan tanda tangan pada buku absen. Rekapitulasi kehadiran dan pelaporan absensi pegawai juga dilakukan secara manual. Selain itu, kelemahan dari absensi manual dapat menyebabkan terjadi kecurangan yang mungkin dilakukan antar pegawai seperti titip absen. Penelitian ini menggunakan teknologi QR Code berbasis web untuk mengatasi masalah absensi tersebut. QR Code merupakan kode yang mampu menyimpan dan memberikan data dengan respon yang cepat, dimana  data tersebut disimpan dalam database melalui sebuah web. Metode pengembangan sistem ini menggunakan metode waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan dengan DFD, pengimplementasian menggunakan bahasa pemograman PHP (Hypertext Prepocessor) dan database MySQL. Dengan adanya sistem ini dapat memberikan solusi agar memudahkan pegawai dalam mengelola absen, sehingga mampu meningkatkan kualitas kinerja pegawai serta dapat menghitung rekapitulasi absensi secara akurat.
Perbandingan Elman Recurrent Neural Networks, Backpropagation Neural Networks, dan Exponential Smoothing dalam Peramalan Produksi Palawija Winda Aprianti; Jaka Permadi; Herfia Rhomadhona
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol 5, No 2 (2020): DECEMBER
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/must.v5i2.6255

Abstract

Jumlah produksi tanaman palawija di Kabupaten Tanah Laut yang fluktuatif berdampak pada jumlah persediaan pangan. Jika terjadi penurunan jumlah produksi tanaman palawija dibanding tahun sebelumnya, maka pemerintah sebagai pemangku kepentingan harus mempunyai rencana untuk menghadapi keadaan ini. Hal ini dapat dilakukan apabila pemerintah mempunyai hasil prediksi produksi tanaman palawija. Hasil peramalan yang tepat dapat dihasilkan dengan memilih metode yang tepat pula. Penelitian ini menggunakan tiga metode untuk meramalkan produksi tanaman palawija, yakni Elman Recurrent Neural Network (ERNN), Backpropagation Neural Network (BPNN), dan Exponential Smoothing (ES). Mean Absolute Percentage Error (MAPE) digunakan untuk mengetahui performa terbaik dari ketiga metode peramalan tersebut. Visual Basic digunakan sebagai alat bantu untuk menjalankan program dan perhitungan MAPE. Penelitian ini menghasilkan bahwa MAPE untuk ERNN berada pada rentang 0.0151 sampai dengan 3.3610, BPNN pada rentang 0.0896 sampai dengan 3638.0264, ES pada rentang 0.4987 sampai dengan 44357.4931. ERNN menghasilkan MAPE terkecil untuk dataset jagung, kacang hijau, kacang tanah, kedelai, padi, dan ubi kayu. Sedangkan BPNN menghasilkan MAPE terkecil untuk dataset ubi jalar. Oleh karena itu, ERNN merupakan metode dengan performa terbaik karena MAPE yang dihasilkan terkecil untuk enam dari tujuh dataset.
Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Karakteristik Anak Berkebutuhan Khusus Menggunakan Metode Forward Chaining Herfia Rhomadhona
Jurnal Sains dan Informatika Vol. 3 No. 1 (2017): Jurnal Sains dan Informatika
Publisher : Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/jsi.v3i1.66

Abstract

Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer yang selanjutnya digunakan dalam proses penarikan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu. Penarikan kesimpulan dalam sistem ini menggunakan metode inferensi forward chaining. Penelitian ini bertujuan untuk untuk melakukan diagnosa karakteristik anak berkebutuhan khusus (children with special needs) menurut ciri-ciri tertentu. Sistem pakar ini menampilkan pertanyaan yang dapat dijawab oleh pengguna berupa jawaban “ya” dan “tidak”. Pada hasil akhir sistem menampilkan ciri-ciri ABK, jenis karakter ABK dan solusi dari jenis karakter tersebut. Disamping itu, sistem ini juga memberikan informasi tentang anak berkebutuhan khusus karakternya.
Sistem Informasi Monitoring Keluhan Baca Meter Berbasis Web pada PT.PLN (Persero) Area Banjarmasin Herfia Rhomadhona; Tri Murti Ningsih
Jurnal Sains dan Informatika Vol. 4 No. 1 (2018): Jurnal Sains dan Informatika
Publisher : Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/jsi.v4i1.131

Abstract

PLN (Persero) Area Banjarmasin merupakan salah satu cabang perusahaan penyelenggara jasa layanan kelistrikan yang mengikuti dan menerapkan teknologi saat ini sebagai bentuk peningkatan layanan kepada pelanggan. Seiring dengan meningkatnya pelanggan, maka PT. PLN (Persero) semakin berusaha meningkatkan pelayanan kepada pelanggan. Salah satu pelayanan yang ditingkatkan ialah penanganan keluhan-keluhan pelanggan terhadap Kilowatt-Hour Meter yang bermasalah. Setiap keluhan pelanggan mengenai hasil pembacaan meter diinput melalui microsoft excel. Proses penginputan Microsoft Excel menyebabkan format laporan antar rayon tidak seragam. Selain itu, eksekutif kesulitan untuk melakukan monitoring harian data-data keluhan pelanggan karena harus meminta data tersebut kepada petugas. Hal tersebut akan memerlukan banyak waktu, sehingga pimpinan terkendala untuk mengevaluasi kinerja karyawan. Untuk mengatasi masalah tersebut demi peningkatan pelayanan dan pemanfaatan teknologi informasi, maka dibutuhkan sebuah sistem informasi monitoring keluhan baca meter berbasis web pada PT.PLN (Persero) Area Banjarmasin. Adapun perancangan yang digunakan dalam membangun sistem informasi monitoring ini adalah ERD dan DFD, sedangkan pengembangannya menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Java Script. Sistem ini bertujuan untuk memonitor keluhan pelanggan yang dapat mempermudah eksekutif dalam melakukan monitoring harian data keluhan pelanggan, mempercepat petugas dalam melakukan input data keluhan pelanggan dengan format yang seragam antar rayon, mempermudah eksekutif dalam melakukan monitoring harian data keluhan pelanggan.
Sistem Proteksi Pelepasan Beban dengan Metode Descending Menggunakan Macro VBA Muhammad Fajar; Herfia Rhomadhona; Khairul Anwar Hafizd
Jurnal Sains dan Informatika Vol. 5 No. 1 (2019): Jurnal Sains dan Informatika
Publisher : Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/jsi.v5i1.165

Abstract

The last few months, PT. PLN WKSKT deliberately goes out to prevent the failure of the generator system network. Blackouts occur because there are uneven load uses. The use of the largest load is in the Barikin transmission line scheme towards the Tanjung and Cempaka direction. Both schemes are crucial load conditions when there is a disruption in the transmission line. This can interfere with the transmission of the load on targets that are in the two schemes, cause trips and blackouts. To resolve the issue, PT. PLN WKSKT create a special scheme for the protection system loads on specific targets. Which system can sort the target load from large to small. Descending is a sorting method that can complete the purpose of a protection system. With this method the target load is sorted and then calculated in VBA macros. The target load that has been sorted is then added to the equivalent of the line transfer. Calculations performed on VBA macros aim to obtain load release status based on enable, ready and trip indications. All three indicators used to monitor the load condition real time. So that the protection system is able to avoid interference that can cause black out on the electrical system.
Co-Authors Apriliyani, Nora Hendrik Setyo Utomo Ines Saraswati Machfiroh Jaka Permadi Khairul Anwar Hafizd, Khairul Anwar Kurnia Dwi Artika Melda Rosalina Muhammad Fajar Muhammad Fajar Muhammad Khoirul Anam Muhammad Noor Muhammad Noor Ningsih, Tri Murti Noor, Agustian Novia, Risda Nurul Hasanah Nurul Hasanah Rosalina, Melda Tri Murti Ningsih Widiya Astuti Alam Sur Winda Aprianti Wiwik Kusrini Yuniska Fithriyyah Yunita Prastyaningsih