Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
8.898
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Syntax Jurnal Informatika Nuansa Informatika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Annual Research Seminar Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri Faktor Exacta JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial Petir Jurnal Teknologi Terpadu Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Jurnal Abdimas Mandiri Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi INTERNAL (Information System Journal) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Ilmiah Ilmu dan Teknologi Rekayasa JURNAL PENDIDIKAN, SAINS DAN TEKNOLOGI Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) ABDINE Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Budiman: Pembangunan dan Pengabdian Masyarakat Nusantara INTERNAL (Information System Journal)
Jaman, Jajam Haerul
Universitas Singaperbangsa Karawang
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 65 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 65 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Implementation of Identity Loss Function on Face Recognition of Low-Resolution Faces With Light CNN Architecture Mufid, Tsaqif Mu'tashim; Adam, Riza Ibnu; Jaman, Jajam Khaeru; Garno, Garno; Maulana, Iqbal
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 8 No. 1 (2024): July 2024
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v8i1.6274

Abstract

Face recognition in low-resolution images has seen significant advancements over the past few decades. Although extensive research has been conducted to improve accuracy in these conditions, one of the main challenges remains the difficulty in identifying unique facial features in low-resolution images, leading to high error rates in identification. The use of Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) for low-resolution face recognition is still limited. However, employing super-resolution models like REAL-ESRGAN can enhance recognition accuracy in low-resolution images. This study utilizes the Light CNN architecture and applies the margin-based identity loss function AdaFace on low-resolution datasets. The model is trained using the Casia-WebFace dataset and evaluated using the LFW and TinyFace test datasets. Based on the evaluation results on the LFW test data, the best model is Light CNN9-AdaFace, achieving the highest accuracy of 97.78% at 128x128 resolution. For images with the lowest resolution of 16x16, an accuracy of 83.37% was achieved using super-resolution techniques. On the TinyFace test data, the use of super-resolution resulted in performance metrics with a Rank-1 accuracy of 47.26%, Rank-5 accuracy of 55.25%, Rank-10 accuracy of 58.61%, and Rank-20 accuracy of 61.90% using the Light CNN9-AdaFace architecture.
Perancangan Sistem Layanan Grosir Warung Berbasis Website Dengan Metode Prototipe (Studi Kasus: Manjoo) Yurike Oktavirani; Jajam Haerul Jaman; Chaerur Rozikin
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 10 No 4 (2024): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
Publisher : Peneliti.net

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.10538586

Abstract

The manjoo warung website is an online wholesale service website that can be ordered remotely. This website is expected to provide convenience in finding wholesale shop products at competitive prices. The manjoo warung website is a grocery stall service intended for shop owners who are going to open a grocery shop business. The survey data conducted in this study, it shows that many grocery shop owners are still having trouble finding distributors for their stalls. So manjoo proposed and designed an idea to be able to overcome the problem. In this study, website design only reached the interactive prototype stage. In designing this interactive prototype using the prototype method and testing using the technology acceptance model (TAM) method. The variables used for testing using the technology acceptance model (TAM) are perceived usefulness, perceived ease of use, actual system use, behavioral intention to use, and self-efficacy. From the results of the normality test, and others, it is found that the influential variables are self-efficacy which directly influences perceived ease of use, perceived ease of use which directly influences perceived usefulness, perceived ease of use with behavioral intention of use, and behavior intention of use with actual system of use. Keywords: Prototype, User Interface, Technology Acceptance Model, Grocery Store, Website
Pendugaan Bobot Sapi Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Melalui Dimensi Ukuran Tubuh Nurhidayat Nurhidayat; Jajam Haerul Jaman
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 10 No 3 (2024): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
Publisher : Peneliti.net

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.10642689

Abstract

The cattle population in Indonesia reaches around 18 million heads, with the majority coming from small and medium farms. The weight of the cow has an important role in determining the selling price, but small farmers often find it difficult to weigh the cattle accurately. One of the main challenges is the limitations of conventional scales. Therefore, in this study proposed a model for estimating the weight of cattle based on the dimensions of body size, namely body length and chest circumference. The body size data of the cows were taken from the Purwakarta Cattle Market UPTD, as a representation of field conditions. Modeling uses a Convolutional Neural Network (CNN) which has the ability to recognize patterns in data. This model is trained using body size data to predict cattle weight with high accuracy. The results showed that the proposed prediction model was able to provide an accurate prediction of cattle weight based on body size dimensions. In testing, the model managed to provide an estimate that is close to the true value. This modeling can be a practical solution for small farmers who have difficulty weighing cattle accurately, especially in market conditions that have limited facilities. This modeling approach opens up new opportunities in the management of livestock and the agricultural industry in general. A model for estimating cattle weight based on dimensions of body size can assist farmers in determining the selling price of cattle more accurately and efficiently, as well as making a positive contribution to increasing the productivity and welfare of livestock in Indonesia.
PENDETEKSI PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN CART DECISION TREE Nugroho, Rosyid Eko; Pamungkas, Wisnu Yogi; Jaman, Jajam Haerul
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5184

Abstract

Hepatitis merupakan penyakit menular yang menjadi penyebab utama kematian di seluruh dunia. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode CART decision tree untuk mendeteksi penyakit hepatitis secara dini. Model ini dilatih dan dievaluasi menggunakan data klinis untuk mengidentifikasi pola dan indikator signifikan dalam diagnosis hepatitis. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 99,17%, menunjukkan efektivitas model dalam mendeteksi hepatitis. Implementasi model ke dalam sebuah website memungkinkan pengguna untuk menerima prediksi berdasarkan data klinis, meningkatkan deteksi dini dan kesadaran akan resiko hepatitis.
PERBANDINGAN NAIVE BAYES, SUPPORT VECTOR MACHINE, LOGISTIC REGRESSION DAN RANDOM FOREST DALAM MENGANALISIS SENTIMEN MENGENAI TIKTOKSHOP Fadhillah, Octavia Salwa Dzaky; Jaman, Jajam Haerul; Carudin, Carudin
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5746

Abstract

Pertumbuhan e-commerce yang pesat di Indonesia dan ramainya pembicaraan salah satu platform yaitu Tiktokshop, mendorong pentingnya analisis sentimen untuk memahami tanggapan publik. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pengguna terhadap Tiktokshop melalui tweet di platform X, menggunakan algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, dan Random Forest. Data diambil melalui web scraping dan diproses menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD). Tahapan KDD meliputi Data Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining, Evaluation, dan Knowledge Presentation. Label sentimen ditentukan dengan pendekatan lexicon, sehingga didapatkan 521 data label negatif dan 502 data label positif. Pengujian performa algoritma klasifikasi menggunakan Confusion Matrix dan Classification Report. Pengujian tersebut menghasilkan nilai akurasi tertinggi pada SVM sebesar 81%, diikuti Random Forest dengan 80%, Logistic Regression dengan 79%, dan Naive Bayes sebesar 75%. Visualisasi word cloud menunjukkan kata-kata dominan untuk sentimen positif seperti ’beli’, ’checkout’, ’barang’, ’murah’, dan ’suka’, sedangkan untuk sentimen negatif yaitu ’belanja’, ’live’, ’habis’ dan ’astaga’. Hasil penelitian ini diharapkan membantu perusahaan dalam mengevaluasi layanan dan strategi pemasaran Tiktokshop.
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jago Bank Digital Menggunakan Multi Layer Perceptron Chandraditio, Ramadhan; Garno, Garno; Jaman, Jajam Haerul
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 8 No 1 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v8i1.13705

Abstract

Bank Jago merupakan platform perbankan daring yang memungkinkan pengguna mengakses layanan perbankan secara langsung melalui telepon pintar. Aplikasi Bank Jago telah mencapai tonggak sejarah yang mengesankan, yakni sebanyak 5 juta unduhan di Google Play Store, dengan rating 4,6. Pengguna berbagi pengalaman dengan memberikan rating dan ulasan di platform ini. Meskipun demikian, terkadang rating tidak sesuai dengan isi ulasan. Banyaknya ulasan yang tidak terstruktur sering kali mempersulit pemahaman umpan balik pengguna. Dalam pengembangan aplikasi, opini pengguna sama pentingnya dengan rating itu sendiri. Oleh karena itu, pengembang harus menafsirkan setiap ulasan yang diterima secara efektif. Untuk mencapai hal ini, analisis sentimen dilakukan terhadap ulasan tersebut dengan menggunakan algoritma Multi Layer Perceptron, yang bertujuan untuk mengumpulkan wawasan tentang sentimen pengguna terkait aplikasi Bank Jago di Google Play Store. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari 5 tahap, yaitu Data Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining, dan Evaluation. Data yang digunakan adalah 5174 ulasan aplikasi Bank Jago, dengan 3629 ulasan positif dan 1499 ulasan negatif. Pada tahap Transformation dan Data Mining dilakukan dengan split data 70:30. Kemudian dengan model Multi Layer Perceptron mengkonversikan hasil dari confusion matrix yaitu false negative dan false positive menjadi hasil sebenarnya untuk memperbaiki ketidakserasian rating dengan komentar. Proses ini mendapatkan tingkat akurasi sebesar 91,82%, Precision 94,69%, Recall 92,05%, dan f1-score 93,35% evaluasi tersebut mendapatkan predikat sangat baik
SISTEM MONITORING JARINGAN MENGGUNAKAN METODE QUALITY OF SERVICE (QoS) DENGAN PERANGKAT LUNAK THE DUDE: STUDI KASUS: PT. ATLAS LINTAS INDONESIA Yuazijah, Afiva; Solehudin, Arip; Haerul Jaman, Jajam
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11811

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, jaringan komputer memgang peran penting dalam kelancaran operasional berbagai industri, termasuk logistik. PT Atlas Lintas Indonesia sangat mengandalkan jaringan komputer untuk menjalankan kegiatan operasionalnya. Namun, pemantauan jaringan dengan Simple Network Management Protocol (SNMP) yang kurang optimal kerap menimbulkan gangguan layanan dan kerugian financial. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas pemantauan jaringan di PT Atlas Lintas Indonesia dengan memanfaatkan perangkat lunak The Dude berbasis Mikrotik yang dikombinasikan dengan metode Quality Of Service (QoS). The Dude menyediakan pemantauan jaringan secara real-time dan kemampuan pemetaan jaringan yang mempermudah deteksi serta pemecahan masalah. Penelitian ini menggunakan Network Development Life Cycle (NDLC) untuk Analisis, Design, Implementasi, monitoring, dan management. Hasil penelitian dan pengujian menunjukkan bahwa penerapan The Dude dengan Quality Of Service (QoS) mampu meningkatkan kinerja jaringan secara signifikan. Terjadi peningkatan throughput sebesar 10% penuruan packet loss hingga 15% dan stabilitas jaringan yang lebih baik dengan penurunan latency hingga 20 ms serta pengurangan jitter dari 30 ms menjadi 10 ms. Selain itu, sistem berhasil mengirim implementasi ini membantu tim IT PT Atlas Lintas Indonesia dalam mendeteksi dan menyelesaikan masalah jaringan secara lebih cepat yang berdampak positif terhadap efisiensi operasional perusahaan.
IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM MENENTUKKAN FAKTOR HAMA YANG MEMPENGARUHI GAGAL PANEN PADA TANAMAN PADI Fifa Latifah, Umi; Haerul Jaman, Jajam; Maulana, Iqbal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11934

Abstract

Bidang pertanian adalah bagian penting dari kehidupan sebagian besar masyarakat indonesia karena banyak tanaman pangan yang dikembangkan dan dibudidayakan di indonesia, salah satunya adalah padi. Banyak hama menyerang tanaman padi, sehingga pengendalian dan penanggulangan yang tidak tepat dapat mengakibatkan penurunan produksi padi. Dalam kasus ini suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web dirancang untuk membantu petani dalam menentukan hama yang paling mempengaruhi gagal panen pada tanaman padi. SPK menampilkan hasil dalam bentuk peringkat. Banyak metode SPK yang dapat digunakan untuk membuat keputusan tentang masalah multicriteria atau berbagai kriteria. Ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Selanjutnya, metode SAW diterapkan pada sistem yang dibangun dengan menggunakan PHP dan MySQL untuk menghasilkan alternatif, dan dilakukan dengan menemukan nilai normalisasi matriks untuk masing-masing kriteria dan mencari hasil hama yang paling mempengaruhi kegagalan panen pada tanaman padi. Dalam kasus ini menggunakan 4 hama dan 4 jenis kriteria, dalam setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa pentingnya kriteria ini dibandingkan dengan kriteria lainnya. Pembobotan ini digunakan untuk menilai setiap opsi untuk menemukan yang terbaik. Berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan dan hasil akhir menentukan hama Tikus yang paling mempengaruhi gagal panen dengan nilai preferensi tertinggi yaitu 86.67.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GAME PALWORLD DI STEAM MENGGUNAKAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATION FROM TRANSFORMERS Fiqri Faturrian, Muhammad; Haerul Jaman, Jajam; Maulana, Iqbal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12518

Abstract

Industri video game terus berkembang pesat, dengan lebih dari 3,09 miliar pemain aktif secara global. Salah satu game yang menarik perhatian adalah Palworld, yang mencapai 15 juta unit penjualan pada Februari 2024 namun menghadapi kontroversi plagiarisme. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Palworld di platform Steam menggunakan algoritma BERT, guna menganalisis efek dari kontroversi tersebut terhadap sikap dan kepuasan pemain terhadap game. Data sebanyak 10.020 ulasan dikumpulkan dengan menggunakan teknik web scraping melalui Steam API dari bulan Januari hingga November 2024. Pemodelan dilakukan dengan pembagian data training, data testing, dan data validation sebesar 80:10:10. Hyperparameter yang digunakan mencakup batch size 16, learning rate 0,00002, dan epoch 10. Evaluasi model menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil menunjukkan pembagian data 80:10:10 menghasilkan model dengan akurasi 86%, precision 86%, recall 86%, dan f1-score 86%.
Ontologi dalam Sistem Penentuan Varietas Padi di Indonesia Defiyanti, Sofi; Purnamasari, Intan; Padilah, Tesa Nur; Sari, Betha Nurina; Mayasari, Rini; Jaman, Jajam Haerul
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i1.83303

Abstract

Indonesia menghadapi tantangan ketahanan pangan yang serius akibat pertumbuhan penduduk, urbanisasi, dan perubahan iklim. Hal ini menuntut pendekatan baru dalam pemilihan varietas padi yang sesuai untuk berbagai kondisi lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis pengetahuan, OntVarRice, yang mengintegrasikan ontologi dan aturan menggunakan Semantic Web Rule Language (SWRL) guna merekomendasikan varietas padi unggul baru yang sesuai untuk daerah-daerah spesifik di Indonesia. Metode penelitian mencakup pengumpulan persyaratan sistem, pengembangan ontologi, formulasi aturan menggunakan SWRL, serta validasi sistem melalui penilaian pakar berdasarkan pertanyaan kompetensi untuk menjamin keselarasan rekomendasi dengan kebutuhan lokal. Uji coba dilakukan dengan berbagai skenario kondisi lingkungan untuk memverifikasi keakuratan dan relevansi rekomendasi. Hasil menunjukkan bahwa sistem OntVarRice mampu memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan kontekstual, meningkatkan produktivitas dan efisiensi pertanian secara signifikan. Namun, penelitian ini terbatas pada data lingkungan yang tersedia dan membutuhkan integrasi dengan sistem pendukung keputusan berbasis IoT untuk meningkatkan efektivitas dalam skala lebih luas. Kesimpulannya, sistem ini berpotensi mendukung ketahanan pangan nasional melalui peningkatan efektivitas pemilihan varietas padi sesuai kondisi spesifik daerah.
Co-Authors Abdul Mufti Abdul Mufti Aditya Rizky Sanjaya Adrian Mangatar Affani Putri Riyandoro Agung Susilo Yuda Irawan Ahmad Ray Septa Firdaus Ahzka Nabbilah Tuzzahrah Alex Mulyana Almira Zahra Alpin Apriliansyah Mohsa Amelia Isnanda Ananda, Tri Darma Annabella Dian Dameria Sinambela Aprilia, Dita Aries Suharso Arif Imam Suroso Arip Solehudin Armeilia, Rida Carudin Carudin, Carudin Chaerur Rozikin Chandraditio, Ramadhan Desviana, Alyssa Devi Fitriani Maulana Dikky Setiyanto Dwi Ely Kurniawan Fadhillah, Octavia Salwa Dzaky Fadilah, Frido Firman Fajar Mulyana Fawzy Muhammad Bayfurqon Fazrin Meila Azzahra Sofyan Fifa Latifah, Umi Fiqri Faturrian, Muhammad Fitria Septianingrum Fitriana Destiawati Fitriana Destiawati Fitrianida Lutfiajati Pradhyani, Anisa Fitrianti, Ika Garno . Garno Garno Garno, G. garno, Garno Garno, Garno Hafiz Firdaus Hakim, Rijal Abdul Hamidah, Khoirunnisa Hapipah, Nur Harry Dhika, Harry Herlin Apriani Heryana, Nono Hopi Siti Hopipah Iip Supiyani Ilham Fitrahriansyah Intan Purnamasari Iqbal Maulana Irman Hermadi Iwan Hermawan Juardi, Didi Khaerunisa, Salsa Kurniadewi, Herwinda Lenteraningati, Anggun Liawati Liawati Lidya Ningsih Maesaroh, Maya Marselina, Sonia Maulana, Asyifa Mayasari, Rini Miftah Fauzy Alvaruqi Miftahussalamah, Dwi Mufid, Tsaqif Mu'tashim Muhamad Arya Fadila Muhammad Haikal Muhammad Samsul Ma'arif Mulyana, Alex Naufal Ibnu Salam Novia Indriyani Puji Astuti Nugroho, Rosyid Eko Nur Maelani Asih Nur Padilah, Tesa Nurhidayat Nurhidayat Oktia Dita Padilah, Tesa Nur Pamungkas, Wisnu Yogi Praditya Putri Utami Pratama, Okta Puput Silva Rosiana Rafliansyah Putra Rahmi, Hayatul Raisya Rahma Ramadani, Daffa Tama Ramona Purwa Novitri, Suci Rifky Maulana Rijal Abdulhakim Rini Mayasari Riza Ibnu Adam Riza Ibnu Adam, Riza Ibnu Rizal Fadilah Rizkyawan, Hafil Rizwan, Ivan Rozikin, Chaerur Salsabila, Farras Siregar, Amril Mutoi Sofi Defiyanti Surya Prabu Al Amin, Sinar Syah Adi Fahlevi Syifa Fauziyah, Syifa Tesa Nur Padilah Ultach Enri Ultach Enri Vicky Chandra Wahyuningrum Ayu Yaspin Andika Muhamad Nur Cholis Yayan Gustiana Yuazijah, Afiva Yurike Oktavirani Yuyun Umaidah Yuyun Umaidah Yuyun Umaidah Zahra, Vanissa Fatimatul