p-Index From 2020 - 2025
6.886
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jupiter TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal IPTEK Jurnal Informatika Upgris Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Informatika IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Jurnal CoreIT Abdimas Talenta : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) AMALIAH: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Jurnal Teknik dan Informatika Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA ) Jurnal Sains dan Teknologi JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) TRIDARMA: Pengabdian Kepada Masyarakat (PkM) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) INFOKUM Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Bulletin of Information Technology (BIT) PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Jurnal Pendidikan Matematika Malikussaleh Blend Sains Jurnal Teknik Jurnal Teknologi Informasi INPAFI (Inovasi Pembelajaran Fisika) Innovative: Journal Of Social Science Research JS (Jurnal Sekolah) Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Journal of Informatics and Data Science (J-IDS) Jurnal Pendidikan IPA Indonesia SISFOTENIKA JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia)
Claim Missing Document
Check
Articles

Al-Mate: Solusi Pembelajaran Matematika SMP Swasta Jambi Medan di Masa Pandemi Fitri Aulia; Karimuddin Hakim Hasibuan; Jeremia Manurung; Pittauli Ambarita; Azqal Azkia; Kana Saputra S
JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) VOL. 7 NOMOR 2 SEPTEMBER 2023 JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/jppm.v7i2.11477

Abstract

Kesulitan guru SMP Swasta Jambi Medan dalam mengajarkan materi matematika kepada siswa disebabkan keterbatasan media pembelajaran yang mengakibatkan terjadinya miskonsepsi pada siswa. Hal ini menjadi faktor munculnya kebutuhan terhadap media pembelajaran digital yang dapat memberikan visualisasi yang menarik dan mudah dipahami siswa, namun sekolah maupun guru belum memiliki media pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhan. Melalui program ini, Tim PKM-PM menawarkan solusi kepada mitra untuk mengatasi kesulitan pada saat mengajarkan materi matematika berupa produk bernama AL-MATE (Model Pembelajaran Matematika di Masa Pandemi Berbasis Virtual Web). Program tersebut terlaksana melalui beberapa kegiatan maupun persiapan yang bertujuan untuk mengoptimalkan media pembelajaran dalam proses pembelajaran matematika. Metode yang dilakukan dalam kegiatan ini terdiri atas beberapa tahap, yaitu analisis awal, perancangan, produksi, evaluasi dan diseminasi. Hasil dari kegiatan ini yang pertama adalah produk AL-MATE yang terdiri dari LMS (Learning Management System) SMP Swasta Jambi Medan, Virtual Web AL-MATE, dan buku panduan penggunaan AL-MATE. Kedua, buku pedoman yang dirancang untuk memperkenalkan AL-MATE dan member petunjuk cara penggunaannya. Ketiga, video pelaksanaan yang dirancang untuk menampilkan produk dan seluruh kegiatan tim selama menjalankan program. Produk AL-MATE berpotensi untuk menjadi media pembelajaran digital yang dapat digunakan secara luas, memperoleh hak paten, dan sarana pelatihan teknis kepada mitra.
Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Menentukan Retinopati Hipertensi Melalui Citra Retina Fundus Kana Saputra S; Insan Taufik; Debi Yandra Niska; Raiyan Fairozi; Mhd Hidayat; Mohammed Hafizh Al-Areef
JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Vol. 6 No. 2 (2023): Jutikomp Volume 6 Nomor 2 Oktober 2023
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jutikomp.v6i2.4307

Abstract

Hypertension is a disease that spreads in the human body caused by increased blood pressure that exceeds normal limits. The increase occurs over a long period, causing complications in human organs that cannot be seen clearly, such as complications in the heart, kidneys, brain, and retina. One of the disorders or complications of high blood pressure is in the retina. The disorder in the retina can also be said as hypertensive retinopathy. Patients suffering from hypertensive retinopathy can only be diagnosed by an ophthalmologist; this is because hypertensive retinopathy cannot be seen with the naked eye. However, one of the earliest signs is the thinning of the arterioles, which can cause blindness. Therefore, computer-assisted processing and analysis of eye fundus images to identify hypertensive retinopathy is an important thing to do by applying the Convolutional Neural Network algorithm. There are nine Convolutional Neural Network architectures used, namely AlexNet, DenseNet, Inception-V3, InceptionResNetV2, Lenet-5, MobileNetV2, ResNet50, VGG16, and VGG19. Based on the experimental results, it was found that of the nine Convolutional Neural Network architectures, two of them, namely AlexNet and Lenet-5, obtained an F1 Measure value of 0.66 and the highest accuracy of 0.67.
English English Sri Adelila Sari; Jasmidi Jasmidi; Siti Rahmah; Kana Saputra S; Seget Tartiyoso; Bambang Suseno; Catur Kurniawan; Nadya Ulfa; Mhd. Fadhillah; Sahrul Ramadhan
Amaliah: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 8 No 1 (2024): Amaliah: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPI UMN AL WASHLIYAH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32696/ajpkm.v8i1.2861

Abstract

The revitalization of the SMK curriculum projects serves that students are not only ready to work but also be able to create jobs through entrepreneurship. SMK Students are provided additional hours of entrepreneurship coursework in order to foster creativity, innovation, and an entrepreneurial mindset among students. Furthermore, students are also required to possess a social entrepreneurial mindset, which encompasses a business development perspective that takes into account social, economic, environmental, and health factors. In this program, students are given training in making soap from used cooking oil. Used cooking oil is a waste that has promising business prospects. Appropriate processing of used cooking oil can yield valuable products that satisfy the needs of the community. As a result of this training, up to 97% of students have acquired greater understanding regarding the hazards and advantages associated with used cooking oil. Students possess advanced skills in producing soap products using used cooking oil. Furthermore, students develop a greater awareness regarding health and the environment.
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kinerja Walikota Medan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Fajar Muharram; Kana Saputra S
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 1 No. 2 (2023): Mei: Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
Publisher : Universitas Katolik Widya Karya Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59581/jusiik-widyakarya.v1i2.17

Abstract

Technological developments today make it easy for people to use social media as a means of expressing opinions, including Twitter. The case study taken by the researcher is the sentiment towards the performance of the mayor of Medan. The case was taken because it was widely discussed by Indonesian people, especially the city of Medan on Twitter social media. One of the uses of this research is to find out the trend of Twitter user comments on the performance of the mayor of Medan by conducting a sentiment analysis. Sentiment will be classified as positive, negative and neutral. The algorithm used in sentiment analysis is Naïve Bayes. The stages in conducting sentiment analysis in this study are data preprocessing, data processing, classification, and evaluation. The results of this study are using the SMOTE method, the training and testing ratio is 80:20 because it has the highest accuracy, which is 78% compared to other ratios. The prediction results resulting from the classification turned out to be more dominant towards neutral labels. In addition to classifying for sentiment analysis, this study also measures the performance of the model created. The results showed that the Naïve Bayes algorithm has a precision value of 78%, a recall of 78%, and an f1-score of 77%.
Pengembangan Fitur Rekapitulasi Pada Sistem Informasi Tridharma Perguruan Tinggi Program Studi Ilmu Komputer Universitas Negeri Medan Taufik, Insan; Saputra S., Kana; Al Idrus, Said Iskandar
Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 3 (2023): Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV. Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak−Tujuan dari penelitian ini adalah membantu dosen program studi Ilmu Komputer Unimed untuk mengurus/mengajukan kepangkatan/fungsional atau pemberkasan lain yang membutuhkan data tridharma perguruan tinggi. Sistem informasi Tridharma yang telah dibuat dapat menampung data tridharma dosen, seperti penelitian, pengabdian, pengajaran, penunjang dan semua luaran hasil dari kegiatan tridharma tersebut. Metode yang di laksanakan pada penelitian ini adalah metode SDLC (System Development Life Cycle) yang dimulai dari proses penyiapan data-data tridharma sampai proses implementasi fitur rekapitulasi. Hasil dari penelitian ini adalah fitur yang ditambahkan pada aplikasi tridharma perguruan tinggi dapat mencari semua data tridharma dosen program studi Ilmu Komputer Unimed yang sesuai dengan kriteria pencarian dan menyajikan data dalam satu halaman, yang selanjutnya dapat digunakan untuk kepentingan-kepentingan administrasi dosen program studi Ilmu Komputer Universitas Negeri Medan.
EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING DISEASES IN CATTLE USING DEMPSTER-SHAFER METHOD (Case Study: Aek Gareder Farm) yola, beby; s, kana saputra
Journal of Informatics and Data Science Vol 2, No 2 (2023): November
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/j-ids.v2i2.50610

Abstract

Sapi merupakan salah satu jenis hewan ternak yang populer di Indonesia. Mereka biasanya digunakan sebagai sumber protein, seperti susu dan daging, namun beberapa petani juga menggunakannya untuk produksi bulu dan kulit. Jumlah ternak meningkat secara signifikan setiap tahunnya. Untuk memperoleh ternak yang berkualitas, pengembangan ternak harus memperhatikan peraturan perundang-undangan, nutrisi yang tepat, dan memperhatikan kesehatan ternak. Salah satu tantangan dalam menjaga kualitas ternak adalah adanya penyakit yang menyerang ternak. Kurangnya pengetahuan peternak mengenai penyakit ternak menjadi kendala bagi mereka. Pada penelitian ini dikembangkan sistem pakar dengan metode Dempster-Shafer untuk mendiagnosis penyakit pada sapi di peternakan Aek Gareder. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Dempster-Shafer, membangun sistem pakar yang memudahkan diagnosis penyakit sapi bagi peternak, dan mengevaluasi validitas dan efektivitas sistem pakar. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi diagnosis sistem pakar mencapai 95%. Dengan hadirnya sistem pakar ini diharapkan dapat meningkatkan pengetahuan peternak, memudahkan diagnosis penyakit ternak, dan memberikan kontribusi positif terhadap pemeliharaan ternak secara keseluruhan.
Pemberian Warna Minimum pada Peta Wilayah Kota Medan Menggunakan Algoritma Greedy Siregar, Angginy Akhirunnisa; Indriani, Dechy Deswita; Citra, Citra; S, Kana Saputra
Jurnal Teknologi Informasi Vol 2, No 2 (2023): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v2i2.7709

Abstract

Penelitian ini menerapkan Algoritma Greedy dalam pewarnaan graf pada peta wilayah Kota Medan berdasarkan tingkat kecamatan. Algoritma Greedy adalah metode heuristik yang akan membantu dalam mencari solusi optimal secara keseluruhan dengan membandingkan langkah per langkah. Setiap Kecamatan akan diwakilkan oleh simpul graf. Kemudian, dengan algoritma greedy akan dipilih warna yang belum digunakan oleh simpul tetangga pada setiap langkah. Proses pewarnaan tersebut terus diulang hingga seluruh simpul menerima warna. Penelitian ini menghasilkan sebuah luaran berupa pewarnaan peta wilayah kota Medan dengan 5 warna, yaitu Merah, Hijau, Biru, Ungu , dan Jingga. Pencarian minimum warna di wilayah Kota Medan menggunakan Algoritma Greedy dapat membantu dalam perancangan penggunaan lahan, alokasi sumber daya, dan penjadwalan kegiatan yang melibatkan wilayah-wilayah yang bertetangga.
Implementation of You Only Look Once Version 8 Algorithm to Detect Multi-Face Drivers and Vehicle Plates Saputra S, Kana; Taufik, Insan; Ramadhani, Irham; Siregar, Angginy Akhirunnisa; Pinem, Josua; Lubis, Afiq Alghazali; Pane, Yeremia Yosefan; Putri, Rezkya Nadilla
Jurnal Informatika Vol 11, No 2 (2024): October
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/inf.v11i2.22026

Abstract

Checking the identity of motorcycle owners when leaving the college area is a mandatory activity for security officers to ensure that vehicles entering and exiting the college are the same driver. The conventional checking process often causes the impact of vehicle queues when the volume of vehicles increases. Therefore, an intelligent system is needed to detect multi-plate vehicles automatically. One approach in the world of image detection of an object is the use of the YOLO (You Only Look Once) algorithm. This algorithm predicts bounding boxes and possible classes in a single frame. This research divides objects into 3 classes, namely vehicles, driver's faces, and vehicle plates. The dataset used was 74 varied images consisting of 50 training data, 12 validation data and 12 testing data. The image was trained using 300 epochs and a batch size of 8 and resulted in an F1 score calculation for detecting objects reaching 92%.
Sistem Informasi Geografis Pemetaan Penyebaran Stunting Menggunakan Metode K-Means di kecamatan Sitiotio Siringoringo, Andi Roi Berlian; Saputra, Kana
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 16 No 1 (2024): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.10570294

Abstract

One of the health issues that often arise in Indonesia is stunting. Stunting is a nutritional condition assessed based on the PB/U or TB/U index, with measurement results in the range of -2 SD to -3 SD (short/stunted) and less than -3 SD (very short/very stunted) in anthropometric-based child nutritional status assessment. The purpose of this research is to develop a Geographic Information System (GIS) using the K-Means method to identify the distribution of stunting cases in Sitiotio Sub-district. K-Means is a data clustering method that divides data into groups based on similarity, with each group being in a different location. The results of the analysis using the K-Means method to map the distribution of stunting cases in the region are as follows: Cluster 1 (Green Zone) includes the Sabulan, Buntuh Mauli, Janjimaria areas. Cluster 2 (Yellow Zone) includes the areas of Parsaoran vg, Holbung. Cluster 3 (Red Zone) includes the areas of Cinta Maju, Janjiraja, Tamba Dolok. The creation of a Geographic Information System (GIS) to map stunting cases in Sitiotio Sub-district aims to provide more efficient information in mapping, monitoring, and decision-making related to handling stunting cases.
IDENTIFIKASI JENIS PENYAKIT PADA TANAMAN CABAI RAWIT MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DI DESA BINTANG KECAMATAN SIDIKALANG Josafat Simanjutak, Todo; Saputra S, Kana; Syahputra, Hermawan; Iskandar Al Idrus, Said; Febrian, Didi
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.v9i1.12403

Abstract

Cabai rawit merupakan jenis tanaman terna atau setengah merdu, memiliki tinggi sekitar 50-120 cm dengan umur bisa mencapai 3 tahun, Prospek cabai rawit cukup menjanjikan untuk memenuhi kebutuhan domestik dan ekspor Namun, produksi justru menurun. Salah satu faktor penyebab rendahnya produksi tanaman cabai adalah adanya gangguan penyakit yang menyerang. Identifikasi penyakit tanaman menjadi langkah penting dalam pemeliharaan dan perawatan, termasuk pada cabai rawit.metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode CNN (Convolutional Neural Network) dengan LeNet-5 sebagai arsitekturnya.Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur LeNet-5 untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi enam kelas penyakit pada tanaman cabai rawit di Desa Bintang, Kecamatan Sidikalang, dengan kinerja yang cukup baik ditunjukkan oleh akurasi 86%, presisi 87%, recall 86%, dan f1-score 86%.Untuk meningkatkan performa sistem, disarankan untuk melakukan eksperimen lebih lanjut dengan mengoptimalkan hyperparameter seperti learning rate dan jumlah epoch, memperluas dataset dengan variasi citra, mengeksplorasi arsitektur model yang lebih modern seperti AlexNet atau ResNet, serta menggunakan perangkat keras dengan spesifikasi yang lebih tinggi untuk efisiensi dan kecepatan pemrosesan yang lebih baik.
Co-Authors Adidtya Perdana, Adidtya Advis Ambrosius Sitohang, Yuda Afif Nashi Ulwan, Mhd Agus Buono Agus Kembaren Agus Waruwu, Stefen Al-Areef, M. Hafizh Alfattah Atalarais Alfin, Muhammad Amanda Fitria Amelia Br Siregar, Ririn Ananda Hafika, Rizky anastasya, disty Anggi Tasari Anti Nada Nafisa Arnita Azizi, Nur Azqal Azkia Bambang Suseno Budi Akbar, Muhammad Bush Henrydunan, John Catur Kurniawan Chairunisah Chairunisah, Chairunisah citra, Citra Dede Yusuf, Dede Dewan Dinata Tarigan DIdi Febrian Dinda Farahdilla Dharma Dinda Kartika Eka Nainggolan, Rinay Erika Nia Devina Br Purba Fadhilah, Nazifatul Fahri Aulia Alfarisi Harahap Fajar Harahap, Muhammad Fajar Muharram Fajar Muharram Farhan Ramadhan, Haikal Fevi Rahmawati Suwanto Fitrahuda Aulia Fitri Aulia Fuzy Yustika Manik Fuzy Yustika Manik, Fuzy Yustika Hafiz Harahap, Fauzan Hafiz, Alvin Haikal Al Majid, Muhammad Halimatun Nisa Harahap, Muhammad Abarorya Hasibuan, Hanisah Hermawan Syahputra Hermawan Syahputra Hutagalung, Arif qaedi Ida Ayu Putu Sri Widnyani Ihsan Zulfahmi Ilyasyah Drilanang, Mhd Imam Ahmad Impana Manik, Kristin Indriani, Dechy Deswita Insan Taufik Irham Ramadhani Irya Shakila Syukron, Ananda Jasmidi Jasmidi Jeremia Manurung Josafat Simanjutak, Todo Jufita Sari Sitorus Karimuddin Hakim Hasibuan Kartika, Dinda Khonofi, Khoidir Khusnul Arifin Khusnul Arifin Latifah Hasibuan, Najwa Lidia Pebrianti Lubis, Afiq Alghazali Luge, Miclyael Maharani, Raysa Malik Fajri, Maulana MANSUR AS Manurung, Jeremia Mhd Hidayat Mhd Hidayat Mhd. Fadhillah Mochammad Iswan Mochammad Iswan Perangin-Angin Mochammad Iswan Perangin-Angin Mohammed Hafizh Al-Areef Muhammad Affandes, Muhammad Muhammad Ardiansyah Muhammad Badzlan Darari Muhammad Usman Muslim Sinaga, Rizal Nadilla Putri, Rezkya Nadya Ulfa Nasution, Hamidah . Neltriana Syafira Niska, Debi Yandra Nugraha, Zidan Indra Nur Hairiyah Harahap Nurul Adawiyah Putri Pane, Yeremia Yosefan Parapak, R Putri Angela Pinem, Josua Pittauli Ambarita Pizaini Pizaini, Pizaini Prana Walidin, Adamsyach Pratama, Ega Purwanto Putri, Alsya Adelia Putri, Rezkya Nadilla Raffi Akbar Tjg, Muhammad Raiyan Fairozi Ramadhan Manik, Albert Ramadhan, Taufiq Ramadhani, S.Pd., M.Pd, Irham Ratna Sari Dewi Reo Rizki Ananda Rifqi Maulana, Muhammad Rifqi Naufal, Muhammad Rizki Alfahri , Muhammad Ronaldo Mardianson Sinaga Rosyid Fauzan, Muhammad Ryan Ananda Nolly Sahrul Ramadhan Said . Iskandar Sanjaya, Aditia Sanusi Sasalia S, Putri Seget Tartiyoso Setiawan, Abi Simanjorang, Rio Givent A Siregar, Angginy Akhirunnisa Siringoringo, Andi Roi Berlian Siti Rahmah Sitompul, Sigun Putra Hasian Sri Adelila Sari Sri Adelila Sari* Sri Dewi Sri Wahyuni Suci Frisnoiry Syahri, Alfin Syarifuddin Syarifuddin Syawali, Yusfi Talib, Corrienna Abdul Tiur Malasari Siregar, Tiur Malasari Tuti Hardianti Valentino, Nicholas Wahyudi, Rizky Wisnu Ananta Kusuma Yanthy Leonita Perdana Simanjuntak Yazid Noor, Muhammad Yoakim Telaumbanua, Louders yola, beby Yulita Molliq Rangkuti Yulita Molliq Rangkuti Zaharani, Firna Zai, Samuel Anaya Putra Zulfahmi Indra, Zulfahmi Zulfahrizan, Atta