Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.936
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer ILKOM Jurnal Ilmiah G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Indonesian Journal of Data and Science Madaniya Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Intisari: Jurnal Inovasi Pengabdian Masyarakat Inventor: Jurnal Inovasi dan Tren Pendidikan Teknologi Informasi JBIMA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Kurniati, Nia
Informatics Engineering, Faculty Of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
Perbandingan Metode SAW dan TOPSIS dalam Menentukan Lokasi Tempat Pembuangan Sementara (TPS) Sampah di Kota Makassar Nia Kurniati; Mardiyyah Hasnawi; Syahrul Mubarak Abdullah; Miftahul Jannah
Inventor: Jurnal Inovasi dan Tren Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 2 (2026): Edisi Juni
Publisher : STKIP Taman Siswa Bima

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37630/inventor.v4i2.5074

Abstract

Keterbatasan fasilitas serta belum optimalnya kriteria penentuan lokasi tempat pembuangan sementara (TPS) sampah di Kota Makassar berpotensi memicu permasalahan lingkungan dan sosial akibat lonjakan volume sampah. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam menentukan alternatif lokasi TPS yang paling strategis. Evaluasi dilakukan terhadap lima kandidat lokasi (Panambungan, Manggala, Bulurokeng, Tamalanrea, dan Tamangapa) berbasis enam kriteria teknis-lingkungan, meliputi Luas Lahan, Kondisi Jalan, Jarak dari Pemukiman, Jarak dari Sungai, Jarak dari Jalan Raya, dan Kepemilikan Aset. Hasil komparasi menunjukkan bahwa kedua algoritma menghasilkan urutan pemeringkatan yang sepenuhnya konsisten dan konvergen. Kawasan Manggala terpilih sebagai lokasi paling strategis dengan nilai preferensi tertinggi pada kedua metode, yaitu 0,97 pada SAW dan 0,70921 pada TOPSIS. Implikasi dari penelitian ini membuktikan bahwa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis komparasi terbukti efektif menggantikan proses penilaian konvensional yang bersifat subjektif, sekaligus menyediakan instrumen evaluasi yang akurat, transparan, dan terukur bagi Dinas Lingkungan Hidup Kota Makassar.
IMPLEMENTASI METODE SPEECH RECOGNITION DAN METODE LINEAR SEARCH PADA SISTEM PENCARIAN ISTILAH BERBASIS WEB Nur Aslam Setiawan Asri; Yulita Salim; Nia Kurniati
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 4, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v4i3.1750

Abstract

Pemahaman akan istilah medis memungkinkan pasien untuk berkomunikasi secara efektif dengan dokter dan tenaga medis lainnya, sehingga dapat menggambarkan keluhan dengan lebih akurat, mengajukan pertanyaan yang tepat, dan memahami penjelasan yang diberikan oleh dokter. Di Inggit Medika Clinic, seringkali terjadi situasi dimana pasien bertanya mengenai istilah medis, yang membutuhkan waktu ekstra untuk dijelaskan oleh perawat atau staf. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah aplikasi berbasis web yang dapat membantu menjelaskan istilah medis secara spesifik kepada pasien, serta menjadi media informasi bagi masyarakat umum. Aplikasi ini menggunakan metode linear search sebagai algoritma pencarian istilah medis dalam database. Fitur Speech Recognition atau Automatic Speech Recognition (ASR) digunakan untuk memungkinkan pengguna mencari istilah medis secara langsung menggunakan suara. ASR menggunakan Acoustic Model dan model bahasa untuk mengenali dan memahami ucapan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berbasis web ini efektif dalam melakukan pencarian istilah medis dan dapat diakses oleh masyarakat umum sebagai sumber pengetahuan dan sarana pembelajaran. Metode linear search dan speech recognition telah diterapkan dengan baik dalam aplikasi ini.
Perancangan Database Penyimpanan Data Gambar Mahasiswa Bermasker untuk Pembuatan Aplikasi Presensi Face Recognation Athifah Arsa Kharawan; Lilis Nur Hayati; Nia Kurniati
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 5, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v4i4.1881

Abstract

Data presensi perkuliahan pada perguruan tinggi menjadi suatu acuan dalam menunjukan kredibilitas setiap mahasiswa yang digunakan oleh para dosen sebagai data untuk pemberian nilai mahasiswa sekaligus sebagai bahan evaluasi keberhasilan belajar mengajar dalam pekuliahan. Kehadiran sangatlah penting bagi mahasiswa yang diwajibkan untuk menghadiri minimal 80%, yang dimana menentukan mahasiswa tersebut layak untuk mengikuti ujian semester atau tidak, selain itu kebanyakan dosen menjadikan sebagai komponen penilaian. Sistem face recognition ini tidak hanya bermanfaat untuk menghindari kecurangan pada absensi kelas namun, juga dapat diimplementasikan untuk sistem presensi pada acara-acara perkuliahan yang membutuhkan presensi peserta untuk merekap kehadirannya. Terdapat 2 tahapan dalam proses Face Recognition yaitu Face Detection yang berfungsi untuk mendeteksi wajah dan kemudian wajah yang terdeteksi akan diproses dengan cara membandingkan dengan database wajah yang telah ada dalam database. Hasil penelitian dan pembahasan perancangan database penyimpanan data gambar mahasiswa bermasker untuk pembuatan aplikasi presensi face recognition yaitu pada dataset yang dikumpulkan yaitu kelas B3 ada 15 orang mahasiswa dengan stambuk 13020220160, 13020220167 dan 13020220173, 13020220175, 13020220178, 13020220179,  13020220183,  13020220184,  13020220188,  13020220191,13020220195, 13020220200, 13020220204, 13020220208 dan 13020220216 dengan jumlah data yaitu 30 foto tiap mahasiswa. Adapun solusi yang diberikan yaitu mampu membantu dosen dan mahasiswa dalam melakukan presensi melalui aplikasi dengan menggunakan webcame supaya tetap mengenali wajah walaupun menggunakan masker.
Analisa Identifikasi Penyakit pada Tanaman Kakao Menggunakan Metode Dempster Shafer Widia Ningsih; Poetri Lestari Lokapitasari Belluano; Nia Kurniati
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 4, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v4i3.1807

Abstract

Tanaman kakao merupakan tanaman perkebunan yang mana seluruh bagian dari tanaman ini dapat diolah untuk menghasilkan produk yang berguna dibeberapa bidang kehidupan. Pembudidayaan tanaman kakao sedikit menyulitkan petani akibat timbulnya serangan organisme penggangu tanaman yang sulit dibedakan secara kasatmata. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan petani dalam mengidentifikasi serangan organisme pengganggu tanaman penyebab timbulnya penyakit pada tanaman kakao dengan cara penerapan sistem pakar. Metode yang digunakan dalam membangun sistem pakar adalah metode dempster shafer. Terdapat sebanyak 7 jenis penyakit dan 26 gejala yang digunakan untuk mengimplementasikan dempster shafer. Hasil dari penelitian ini berdasarkan pengujian akurasi bahwa tingkat akurasi yang dimiliki oleh metode dempster shafer dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman kakao sebesar 56%.
Klasifikasi Kematangan Buah Lengkeng Menggunakan Metode Content Based Image Retrieval Aliyah Nazirah; Poetri Lestari Lokapitasari Belluano; Nia Kurniati
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 5, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v5i1.1968

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mencari hasil klasifikasi kematangan buah lengkeng untuk membantu masyarakat dalam memilih buah lengkeng yang matang. Metode yang digunakan dalam menentukan kualitas buah lengkeng yaitu ekstraksi fitur Content Based Image Retrieval untuk mengklasifikasi kematangan buah lengkeng dengan menggunakan teknik pengambilan data pada image retrieval, dan mengkategorikan citra berdasarkan fitur citra warna dengan tekstur buah. Metode yang digunakan untuk menghitung tingkat akurasi pada buah lengkeng dengan perhitungan jarak euclidean distance untuk mendapatkan nilai akurasi yaitu menghitung jarak kemiripan citra buah yang di uji untuk memperoleh hasil tingkat kematangan buah yang telah di uji. Dataset yang digunakan sebanyak 150 citra dan dibagi menjadi 2 data yaitu data latih dan data uji dengan 3 tingkat kematangan buah lengkeng yang dapat diketahui menggunakan teknik pencarian citra buah lengkeng muda, buah lengkeng setengah matang, dan buah lengkeng matang dengan metode CBIR untuk membedakan satu citra dengan citra yang lain dapat dilihat dari warna, tekstur, dan ukuran buah. Hasil penelitian menunjukkan pencarian gambar yang didapatkan menampilkan 10 citra lengkeng dan hasil pengujian diperoleh nilai akurasi 98.63% dengan akurasi tertinggi 99.6% yang paling dekat dengan citra asli.
Co-Authors Abdullah Basalamah Ainul Yaqin Anjasani Aliyah Nazirah Andi Puspitasari Andi Puspitasari Athifah Arsa Kharawan Dedy Atmajaya Dhieka Avrilia Lantana Dolly Indra Erliyan Redy Susanto Fathurrahman Putra Syah Fitriani Fitriani Harlinda Lahuddin Hasni Arrahma Rahman Ihwana As’ad Inna Sabily Karima lilis nurhayati Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari Mardiyyah Hasnawai Mardiyyah Hasnawi Miftahul Jannah Muh. Iqbal Muh.Agung Wirawan Muhammad Akram Muhammad Alfarid Jufda Muhammad Arfah Asis Muhammad Iqbal Nur Aslam Setiawan Asri Purnawansyah Purnawansyah Rahmat Rahmat Rukmiati Sapsuha Siska Anraeni St. Hajrah Mansyur Suci Wianingrat H Sulastri Sulastri Syahrul Mubarak Abdullah Syamsul Yakin Tasrif Hasanuddin Thalita Sherly Putri Jasmin Ulfa Muldyawati Asmudi Widia Ningsih Wistiani Astuti Yessy Yanitasari Yulita Salim Zulkifli Zulkifli