Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.653
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) JAIS (Journal of Applied Intelligent System) SISFOTENIKA JET (Journal of Electrical Technology) Jurnal Teknologi Informasi MURA Voice Of Informatics Zero : Jurnal Sains, Matematika, dan Terapan JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Jurnal Mantik IT (INFORMATIC TECHNIQUE) JOURNAL ICIT (Innovative Creative and Information Technology) Journal REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering (JCoSITTE) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Generic JUDIMAS (Jurnal Inovasi Pengabdian Kepada Masyarakat) Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) DEVICE Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL Jurnal Ipteks Terapan : research of applied science and education International Journal of Research in Vocational Studies (IJRVOCAS) Jurnal Minfo Polgan (JMP) Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Jurnal Teknologi Informasi Mura Jurnal Abdimastek (Pengabdian Masyarakat Berbasis Teknologi) CSRID
Rika Rosnelly
Uiversitas Potensi Utama
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : csrid computer science research and its development journal

 1 
Identifikasi Tanda Tangan menggunakan Metode Fitur Ekstrasi Biner dan K Nearest Neighbor Simanjuntak, Mutiara Sarahwaty; Rosnelly, Rika; Wanayumini, Wanayumini
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 12, No 3 (2020): CSRID OKTOBER 2020
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.12.3.2020.191-200

Abstract

Tanda tangan mempunya pola yang unik berdasarkan fitur yang ditinjau. Penelitian ini mengindentifikasi tanda tangan secara otomatis dengan menggunakan fitur biner dari hasil tanda tangan scanner. Identifikasi tanda tangan penting dilakukan otentifikasi dokumen administrasi dan resmi dimana nilai akurasi hal yang diperlukan. Dalam pendekatan yang dilakukan, fitur tanda tangan diekstrak dengan menggunakan dua descriptor yaitu binary statistical image features (BSIF) dan local binary patterns (LBP). Penilaian menggunakan metode ini dengan melakukan percobaan dengan dua dataset yang sudah tersedia untuk umum yaitu database MCYT-75 dan GPDS-100. Dengan menggunakan metode klasifikasi KNN, mendapatkan nilai tertinggi masing-masing 96,7% dan 93,9%. Dalam verifikasi identifikasi tanda tangan akurasi klasifikasi diukur berdasarkan equal error rate (EER)yaitu 4.2% dan 5.33% pada GPDS-200 dan GPSD-150. Sehingga EER untuk database MCYT-75 sudah mencapau 7,78%. Nilai akurasi tersebut sudah dapat diketegorikan unggul.
Pengenalan Pola Angka Tulisan Tangan Pada Cek Menggunakan Neocognitron Rosnelly, Rika
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 10, No 1 (2018): CSRID Februari 2018
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (371.963 KB) | DOI: 10.22303/csrid.10.1.2018.58-67

Abstract

Pola angka tulisan tangan pada cek merupakan hal yang sangat beragam bentuk, dimana tulisan tangan manusia tidak sama antara satu dengan lainnya sehingga apabila tulisan seseorang belum bisa dikenali oleh beberapa orang merupakan suatu masalah, baik itu untuk aktivitas transaksi maupun aktivitas lainnya. Sementara untuk tulisan tangan merupakan hal yang sangat diutamakan dalam segala bidang. Teknik-teknik pengenalan  pola yang dapat dipakai  meliputi  teknik-teknik  yang berdasarkan  statistik, pendekatan  sistem pakar dan  algoritma  jaringan saraf tiruan. Neocognitron dirancang untuk mengenali karakter tulisan tangan seperti angka arab, huruf jepang, jawa dan sebagainya. Algoritma neocognitron pada jaringan saraf tiruan dapat menghasilkan  pengenalan  pola dengan pembelajaran yang  lebih sederhana dan waktu pembelajaran yang lebih singkat. Hasil menunjukkan pola angka tulisan tangan dapat dikenali dengan baik.
PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DAN C4.5 PADA PENERIMAAN PEGAWAI DI UNIVERSITAS POTENSI UTAMA Lubis, Cindy Paramitha; Rosnelly, Rika; Roslina, Roslina; Situmorang, Zakarias; Wanayumini, Wanayumini
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 12, No 1 (2020): CSRID FEBRUARI 2020
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (555.267 KB) | DOI: 10.22303/csrid.12.1.2020.51-62

Abstract

Penerapan metode Naïve Bayes dan C4.5 dibuat untuk digunakan terhadap seleksi dan klasifikasi calon pegawai yang berpotensi untuk masuk ke dalam kampus dengan cara membuat perhitungan dari persamaan pada setiap kriteria. Permasalahan yang sering ditemukan adalah tidak efektifnya penggunaan metode yang digunakan untuk menghasilkan penerimaan pegawai yang di perlukan sehingga belum sesuai dengan bidang keahlian bagi pelamar. Metode Naïve Bayes dan C4.5 tersebut merupakan metode klasifikasi yang diterapkan pada data mining. Tujuan dibuatnya penelitian ini untuk menentukan tingkat akurasi antara kedua metode tersebut berdasarkan ketepatan perhitungan Correctly Classified Instance  dan Incorrectly Classified Instance. Pengujian metode pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan tools Weka 3.8. Hasil yang didapat Pada metode Naïve Bayes tingkat akurasi yang didapat 77,7778% dan C4.5 memiliki tingkat akurasi 94,444% dari 36 data latih berhasil diuji. Sehingga hasil yang didapat C4.5 merupakan metode yang lebih tepat di gunakan dari pada Naïve Bayes.    
ANALISIS PENGARUH LOW-LIGHT IMAGE ENHANCEMENT PADA PENGENALAN WAJAH Rohima, Rohima; Wanayumini, Wanayumini; Rosnelly, Rika
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 13, No 2 (2021): CSRID JUNI 2021
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.13.2.2021.118-129

Abstract

Sistem pengenalan wajah secara umum akan digunakan secara real time dalam mengenali individu, artinya noise tidak dapat terhindarkan. Salah satu masalah yang dianggap umum adalah kokndisi pencahayaan. Kondisi pencahayaan terjadi akibat pancaran yang diterima objek tidak mencukupi sehingga cenderung memiliki visibilat rendah, kontras berkurang, warna kabur, dan detail yang kabur. Maka low-light image enhancement dapat menjadi solusinya. Terdapat banyak sekali metode low-light image enhancement yang tersedia, namun mana teknik yang lebih baik dalam pengenalan wajah masih menjadi perdebatan. Untuk menemukan metode low light image enhancement yang baik maka pada penelitian ini dirancang beberapa sistem pengenalan wajah dengan PCA sebagai ekstraksi fitur serta menerapkan SSR, MSR, AMSR, Dong, HE dan BPDHE sebagai metode low-light image enhancement. Dataset SOF dipilih sebagai target pengujian dikarenakan berisi citra dengan kondisi pencahayaan berbeda. Sebagai tujuan, keseluruhan sistem pengenalan wajah akan dibandingkan tingkat pengenalannya untuk menemukan metode low-light image enhancement terbaik. Berdasarkan pengujian dan analisis, ditemukan bahwa mayoritas sistem mengalami peningkatan tingkat pengenalan dengan diterapkannya metode low-light image enhancement, dan sebagai metode terbaik HE (76,28866 %) menunjukkan hasil yang paling signifikan, disusul dengan AMSR (75,25773 %), MSR (74,2268 %), SSR (69,07216 %), BPDHE (67,01031 %) dan Dong (63,91753 %).
ANALISIS METODE DECISION TREE DALAM MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA Wulandari, Wulandari; Rosnelly, Rika; Wanayumini, Wanayumini
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 13, No 3 (2021): CSRID OKTOBER 2021
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.13.3.2021.131-140

Abstract

Perguruan tinggi juga menjadi tolak ukur keberhasilan mahasiswa itu sendiri.Bagi mahasiswa yang tidak dapat menyelesaikan studinya, prestasi yang tinggi juga menjadi penyebab kegagalan mahasiswa, salah satunya mahasiswa yang kurang aktif di lingkungan kampus. . Selain itu, yang sering menjadi penyebab adalah nilai rata-rata indeks prestasi kumulatif (IPK) yang rendah, selain itu kegagalan mahasiswa juga dapat disebabkan oleh moralitas dan disiplin mahasiswa yang kurang. Perlu dilakukan penelitian untuk memprediksi kelulusan mahasiswa, dengan menggunakan input data yaitu berupa data mahasiswa yang meliputi nilai tiap semester, peminatan, PKL, Skripsi 1 dan Skripsi 2.
Co-Authors Abwabul Jinan Adil Setiawan Aditia Rangga Agung RM Alam Agus F Nduru Agus F.S. Ndruru Agus Fahmi Agus Fs Ndruru Akbar Idaman Alan Prayogi Alesia Lorenza Sinaga Alvinur Naswar Alvinur Naswar Ameliana Sihotang Andreas Jorghy Parapat Andreas Rezeki Zai Andri Armaginda Siregar Annisa Ashari Anton Purnama Arselan Ashraf B. Herawan Hayadi Bambang Suhardi Batubara, Muhammad Akbarri Bill Raj Bob Subhan Riza Bob Subhan Riza Cindy Paramitha Cindy Paramitha Damri Mulia Hutabalian Dedi Irawan Dedi Irawan Della Syahrani Desi Irfan Dian Maya Sari Diky Wahyudi Edy Victor Haryanto, Edy Victor Eko Setyo Budi Putra Aji Elly Veronika Sihite Elsa Aditya Eri Triwanda Esmawaty Sinaga Fadil Habib Farhan Sardy Abdillah Finis Hermanto Laia Gilang Harahap Gusti Firanda Hardianto Hardianto Hardianto Hardianto Hartono Hartono Hetty Zahrani Iswanto Jaka Kusuma Jaka Tirta Samudra Jalaluddin Nasution Jazmi Hadi Matondang Junaidi Junaidi Karuniaman Buulolo Kristine Wau Linda Wahyuni Linda Wahyuni Linda Wahyuni Lubis, Cindy Paramitha M Suhada WD M. Agung Oki Prayugo Maradona Jonas Simanullang MARIA BINTANG Masri Wahyuni Mega Christin Lase Mega Christin Morys Lase Mega Marisani Ziraluo Mhd Agung Irnanda Mhd Prasetyo Mimi Chintya Adelina Mira Kartiwi Mubarak - Muhammad Al Adib Muhammad Fachrurrozi Nasution Muhammad Sadikin Muhammad Suhada WD Muhammad Zulkarnain Lubis Mutiara S. Simanjuntak Naufal Dhiya Putra Dalimunthe Pebruarianto Hutabarat Pius Deski Manalu Progresif Bulolo Progresif Bulolo5 Puji Sari Ramadhan Rabiatul Adawiyah Hasibuan Rahmat Humala Putra Hasibuan Rahmatika Hizria Rais Affaruq Zunnurain Ramadhani Ritonga Ricky Irnanda Ridha Maya Faza Lubis Ritonga, Iqbal Giffari Rofiqoh Dewi Rohima, Rohima Romi Antoni Rony, Zahara Tussoleha Roslina, Roslina Rubianto Rubianto Rubianto Sartika Mandasari Sarwadi Sarwadi Sarwadi, Sarwadi Setiawan, Adil Surya Tri Nowo Susiana Khosasih Syawaluddin Kadafi Parinduri Teddy Gunawan Teddy Surya Gunawan Teddy Surya Gunawan Teresa Tamba Tri Andre Anu Triandi, Budi Ubaidullah Hasibuan Wahyuni, Linda Wanayumini Wulandari, Wulandari Yiska Dayanti Zagoto Yuke Manza Yuni Franciska Zakarias Situmorang Zuriati Janin