Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.81
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jupiter Jurnal Media Infotama Syntax Jurnal Informatika Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmiah Kursor Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Proceeding International Conference on Information Technology and Business Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan International conference on Information Technology and Business (ICITB) Journal of Animation & Games Studies Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer INTEGER: Journal of Information Technology JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS) Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer bit-Tech Journal of Appropriate Technology for Community Services Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics Ihsan: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jifosi Nusantara Science and Technology Proceedings Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Jurnal Nasional Pengabdian Masyarakat International Journal of Data Science, Engineering, and Analytics (IJDASEA) Unram Journal of Community Service (UJCS) KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Jurnal Minfo Polgan (JMP) Literasi Nusantara Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Informatika Polinema (JIP) Repeater: Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan International Journal of Information Engineering and Science
Fetty Tri Anggraeny
Informatics, Faculty Of Computer Science, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Surabaya 60294 Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry 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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Physics Social Sciences Other

Published : 77 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 77 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Image preprocessing analysis in handwritten Javanese character recognition Fetty Tri Anggraeny; Yisti Vita Via; Retno Mumpuni
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 12, No 2: April 2023
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v12i2.4172

Abstract

The handwriting produced by each person is unique, so each person has a different stroke, even though they write the same letter. Handwritten Javanese is an exciting topic to study, in addition to scientific purposes and preserving Indonesian culture. The Javanese character image dataset is aksara Jawa: aksara Jawa custom dataset from the Kaggle database consists of 2,154 train data and 480 evaluation data. This research proposed to analyze the impact of some preprocessing methods in recognizing handwritten Javanese characters. The preprocessing methods are dilation, skeletonization, and noise reduction. The first process is segmentation for region of interest (ROI) extraction, then various preprocessing is used, and finally, the recognition step neural network (NN) to measure the effectiveness of the preprocessing method. The experiment shows that all preprocessing methods (dilation, skeletonization, and noise reduction) give excellent results, especially on the black background color, reaching 98% accuracy. Other experimental findings show that in any preprocessing combination, the black background accuracy is better than the white one.
Simulation of Railroad Doors using Combinational Logic Concepts Faisal Muttaqin; Fetty Tri Anggraeny; Mahardika Virgo Wuryantoro; Rangga Widiasmara; Abdul Aziz Naufal Farizqi; Ahmad Sofian Aris S; Rafie Ishaq Maulana
Nusantara Science and Technology Proceedings 7st International Seminar of Research Month 2022
Publisher : Future Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11594/nstp.2023.3398

Abstract

We use computers to help solve various problems in our daily life. From a simple sensor circuit to a very complex supercomputer, a computer can be found. As the name suggests, computers compute something and produce a value that then can be taken advantage of. The problem is that computers do not simply understand human language. Our world works with the “continuous” concept, as opposed to the “digital” concept that computers use. Digital system uses some discrete and exact value. Computers use two discrete and exact value, which is 0 and 1. This is more commonly known as a binary system. This system, combined with mathematical logic, is the very core of every computer. Thus, it is needed to convert our problems into a binary system that computers can understand. An example of this is sensors that can be found in various systems like automatic train passing or automatic hand dryers. Most sensors only work between two states, that is ON and OFF, LOW and HIGH, or detecting and not detecting. In this paper, we are going to create a system that manages an automatic train crossing. The system should be able to correctly open or close the train gate based on the presence of a train. It means the train gate should only be closed when a train is passing, and not something else. Some sensors are already installed that can detect if a train is in front of them or not. This system uses the concept of combinational logic as the concept of sequential logic alone would not be able to store the state of a train crossing. Thus, memory elements like flip-flops are also required in this system.
Exploring the Potential of ChatGPT in Improving Online Marketing and Promotion of MSMEs Muhamad Malik Mutoffar; Sri Kuswayati; Fetty Tri Anggraeny; Tarsinah Sumarni
Jurnal Minfo Polgan Vol. 12 No. 1 (2023): Artikel Penelitian Juni 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v12i1.12440

Abstract

In the ever-evolving digital era, the use of technology and the internet has changed the way businesses operate, including in product marketing and promotion. ChatGPT is allegedly an example of AI technology that can improve online marketing and promotion of MSMEs. This research will explore the potential of ChatGPT in improving online marketing and promotion of MSMEs. This research is qualitative in nature. The techniques used to obtain information involve careful observation and meticulous note-taking, followed by analytical procedures such as data reduction, visualisation, and inference. The study arrived at the conclusion that exploring the potential of ChatGPT in enhancing online marketing and promotion of MSMEs offers an exciting opportunity for MSMEs to reach potential customers, improve customer interactions, and optimise marketing efforts efficiently. With ChatGPT's ability to provide natural responses, provide product information, provide recommendations, and run marketing campaigns, MSMEs can expand their market reach and provide a better customer experience.
Klasifikasi Citra Penyakit Daun Cabai Rawit Dengan Menggunakan CNN Arsitektur AlexNet dan SqueezeNet Fahmi Anugrah Danendra; Fetty Tri Anggraeny; Hendra Maulana
SYNTAX Jurnal Informatika Vol 12 No 01 (2023): Mei 2023
Publisher : Universitas Singaperbangsa Karawang

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

Abstract

Cabai rawit merupakan salah satu sektor komoditas holtikultura yang ada di Indonesia. Salah satu penyebab penurunan produksi cabai rawit adalah adanya penyakit yang terdapat pada bagian tanaman cabai rawit, salah satu bagian yang terserang adalah bagian daun. Klasifikasi jenis penyakit pada daun cabai rawit dalam skala besar diperlukan teknologi yang dapat membantu mengatasi hal tersebut dengan mengunakan teknologi pengolahan citra digital yang cepat dan akurat dengan menggunakan CNN serta penggunaan arsitektur AlexNet dan SqueezeNet sebagai salah satu contoh metode dalam teknologi tersebut. Tingkat akurasi yang didapat dari arsitektur SqueezeNet dan AlexNet memiliki hasil akurasi yang berbeda dimana SqueezeNet memiliki nilai 85% dan AlexNet memiliki nilai 90% yang dimana AlexNet memiliki nilai yang sangat baik.
Analisis Fitur Pada Citra Gestur Tangan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia Merdin Risalul Abrori; Fetty Tri Anggraeny; Eva Yulia Puspaningrum
FORMAT Vol 12, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/format.2023.v12.i2.010

Abstract

Implementasi pengenalan gestur tangan telah banyak digunakan pada interaksi manusia dan komputer dekade terakhir ini. Implementasi pengenalan gestur tangan dapat meliputi banyak bidang, mulai dari bidang hiburan hingga bidang kesehatan atau medis. Untuk menghasilkan pengenalan gestur tangan yang baik, tentunya dibutuhkan penggunaan fitur yang tepat. Penelitian ini bertujuan menganalisis fitur dari citra statik gestur tangan agar dapat diimplemetasikan pada perangkat gawai tanpa menggunakan perangkat khusus. Pada penelitian sebelumnya fitur yang digunakan pada pengenalan gestur tangan berupa arah jari, panjang jari, posisi sendi, jarak ujung jari terhadap telapak tangan, sudut antar sendi-sendi jari berdekatan, serta sudut antara telapak tangan, pangkal jari, dan ujung jari. Berdasarkan penelitian terdahulu tersebut, diusulkan metode adalah dengan menggunakan fitur jarak, sudut, dan kuadran. Dataset yang digunakan berupa 528 data citra gestur tangan alfabet SIBI. Pengujian dilakukan dengan perangkat lunak WEKA menggunakan algoritme Naive Bayes, K-Nearest Neighbor(KNN), Neural Network, Support-Vector Machine (SVM), dan C4.5. Algoritme-algoritme tersebut dipilih karena dinilai memiliki karakteristik serta kebutuhan dataset yang berbeda sehingga pengujian fitur yang diusulkan dapat dilakukan secara menyeluruh. Metode K-fold cross validation digunakan pada pengujian untuk mengetahui akurasi terbaik. Hasil yang didapat adalah gabungan dari fitur jarak, sudut, dan kuadran dinilai palin baik diterapkan dengan akurasi tertinggi sebesar 60%.
TESTING OF THE DECISION SUPPORT SYSTEM OF DEPARTMENT DETERMINATION ON HIGH SCHOOL STUDENTS USING BLACK BOX METHOD BASED ON EQUIVALENCE PARTITIONS Khonsa Salsabila; Fetty Tri Anggraeny; Agung Mustika Rizki
Jurnal Informatika Polinema Vol. 9 No. 1 (2022): Vol 9 No 1 (2022)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v9i1.1062

Abstract

Pengujian kualitas pada perangkat lunak sangat penting sebelum pengguna menggunakan perangkat lunak tersebut. Pengujian terhadap perangkat lunak diperlukan untuk meminimalisir kerugian yang terjadi akibat kesalahan sistem. Pada penelitian ini yaitu pengujian pada perangkat lunak penentuan jurusan dengan menggunakan Black Box Testing teknik Equivalence Partitions. Teknik Equivalence Partitions ini berfokus pada pengujian dengan menggunakan masukan data pada masing-masing form yang terdapat pada sistem pendukung keputusan penentuan jurusan, setiap form masukan akan dilakukan pengujian dan dikelompokkan berdasarkan fungsinya baik itu sesuai maupun tidak. Hasil dari pengujian dengan menggunakan Black Box Testing berbasis Equivalence Partitions memberikan hasil dimana kita akan mengetahui apakah perangkat lunak ini memiliki kesalah atau tidak, serta pengujian ini dapat menjamin kualitas dari perangkat lunak sistem pendukung keputusan penentuan jurusan ini.
APPLICATION OF THE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD IN LABORATORY PRACTICUM ASSISTANT SELECTION PROBLEM Fetty Tri Anggraeny; Yisti Vita Via
Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 17 No 2 (2023): November 2023
Publisher : Universitas Islam Balitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35457/antivirus.v17i2.3297

Abstract

Dalam kehidupan selalu dihadapkan pada beberapa pilihan untuk pengambilan keputusan yang tepat. Susahnya untuk menentukan pilihan yang akurat sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan. Permasalahan pengambilan keputusan juga dialami saat seleksi asisten praktikum. Pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Asisten Praktikum ini, digunakan oleh dua user yaitu Kepala Laboratorium yang merupakan mengelola sistem penseleksian mulai dari membuat pengumuman seleksi, menentukan kriteria dan bobot yang akan digunakan sebagai acuan untuk menentukan asisten, memasukkan nilai tes dari tiap-tiap kriteria serta dapat melihat hasil rekomendasi dari perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Sedangkan untuk user mahasiswa melakukan pendaftaran dan serta dapat melihat hasil pengumumun seleksi. Dengan adanya Sistem ini dapat membantu Kepala laboratorium untuk mempercepat pengambilan keputusan dalam memilih asisten yang mempunyai potensi pada kriteria yang diprioritaskan. Dengan penerapan metode SAW pada sistem dapat membantu menentukan hasil rekomendasi sesuai dengan rangking.
PENGARUH OPTIMASI DALAM KLASIFIKASI TUMOR OTAK DENGAN HIBRIDA CNN-VIT Sukandar, Ivan Christopher; Tri Anggraeny, Fetty; Hanindia Prami Swari, Made
Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 18 No 1 (2024): Mei 2024
Publisher : Universitas Islam Balitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35457/antivirus.v18i1.3557

Abstract

A tumor is an abnormality in cells that causes cells that should live and die at a certain time to remain alive and grow abnormally. Tumors can affect all parts of the human body such as the brain. In diagnosing tumors, artificial intelligence can be used to perform classification or detection quickly. The use of artificial intelligence such as Convolutional Neural Network (CNN) has been commonly used to enter the medical field. Besides CNN, there are also other algorithms such as Vision Transformer (ViT) to do similar work. Therefore, a hybrid of the two methods is used to support the advantages of each algorithm and get satisfactory results. The results of the CNN-ViT hybrid used in this study obtained the highest results with an Adam Optimization with Learning Rate of 0.001% with an accuracy of 94%, recall and f1 score of 94% and precision of 95%.
Perbandingan Algoritma Random Forest dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tumbuh Kembang Anak Di Play Store Muhammad Alfyando; Fetty Tri Anggraeny; Andreas Nugroho Sihananto
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2 No. 1 (2024): Februari : 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.v2i1.2262

Abstract

Early childhood plays an important role in forming the basis of development, which involves stimulation of various aspects such as moral religious values, social emotional, language, cognitive, and physical motor skills. The concept of early childhood learning is focused on play, where every activity is designed to be play, so that learning becomes more effective. Parents also need to understand today's children's education to interact with children positively. This research focuses on sentiment analysis of children's education-based app reviews on the Google Play Store, using Random Forest and Logistic Regression methods. The review data is taken from three apps with the theme of child development, namely "About Kids", "PrimaKu", and "Teman Bumil", with a range of review years between 2018 and 2023. The test results show that Logistic Regression has higher accuracy compared to Random Forest, especially in the "About Kids" and "PrimaKu" applications with accuracy above 90%. The conclusion of this research highlights the importance of sentiment analysis in improving understanding of user responses to children's education applications, with suggestions for future research to increase the number of datasets and variations in testing schemes by tuning hyperparameters to improve prediction accuracy and more optimal results.
IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY TIME SERIES AVERAGE-BASED UNTUK MEMPREDIKSI INTENSITAS SAMPAH TEMPAT PEMROSESAN AKHIR Akbar, Iqbal Imani Khoirul; Rahmat, Basuki; Anggraeny, Fetty Tri
JIFOSI Vol. 2 No. 2 (2021): Penggunaan Media Sosial pada Keterlibatan Pengguna Website
Publisher : UPN "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifosi.v2i2.89

Abstract

Tempat pemrosesan akhir (TPA) Winongo adalah sebuah tempat ditampungnya sampah untuk wilayah Kota Madiun. TPA ini menampung segala sampah dari 3 kecamatan di Kota Madiun, diantaranya Kecamatan Kartoharjo, Kecamatan Taman, dan Kecamatan Mangunharjo. Sampai saat ini TPA Winongo sudah terbilang penuh sehingga sampah yang tertampung didalamnya sudah bergunung – gunung. Hal tersebut dapat menyebabkan berkurangnya umur dari TPA Winongo. TPA Winongo sering mengalami kesulitan dalam mengatasi sampah yang masuk tiap bulan, oleh sebab itu TPA Winongo membutuhkan sistem yang dapat digunakan untuk memprediksi intensitas sampah yang masuk dalam beberapa bulan terakhir. Algoritma Fuzzy Time Series Average-Based adalah metode prediksi yang menggunakan prinsip Fuzzy dan memiliki tingat akurasi yang cukup baik untuk melakukan prediksi, sehingga metode ini sesuai untuk memprediksi intensitas sampah yang masuk di TPA tersebut. Data yang digunakan adalah data volume sampah (Ton) pada tahun 2018 yang diperoleh dari TPA Winongo. Hasil yang didapatkan dalam penelitian ini adalah akurasi algoritma untuk prediksi intensitas sampah dengan pengujian data pada tahun 2018 sebanyak 12 data yang diuji dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah sebesar 6,19% dan termasuk dalam kategori sangat baik.
Co-Authors Abdul Aziz Naufal Farizqi Abu Musa, Hammam Bara Ach.Diki Prasetyo, Ach.Diki Prasetyo Achmad Junaidi Adyani, Adelia Putri Afina Lina Nurlaili Agung Mustika Rizki Agung Mustika Rizki, Agung Mustika Agussalim Ahmad Sofian Aris S Akbar, Fawwaz Ali Akbar, Iqbal Imani Khoirul Alfiani, Fina Alibasyah, Fahmi Nugroho Alviriza Ramadhan, Muhammad Amalia, Nadhia Rizqy Anabella, Linda Happy Andreas Nugroho Sihananto Aprillian, Farrel Archamul Fajar Pratama Ariadi, Kuncoro Atmojo, Unggul Widi Ayu Puspita, Nabila Ayuningrum, Agnes Athalia Azizi, Abrar Bachtiar Riza Pratama Basuki Rahmat Basuki Rahmat Masdi Siduppa Cahyas, Jerry Ramadhani Dedin F. Rosida Dedin Finatsiyatull Rosida Dianto, Alfian Rachmad Dimara, Denis Lizard Sambawo Dimas Saputra Dita Atasa Diyasa, I Gede Susrama Mas Dyan Agustin Dzulqornain, Muhammad Rif'an Eka Fitria Wulandari Eva Yulia Puspaningrum Evi Suryaningsih Fadillah, Mochamad Nor Fahmi Anugrah Danendra Faisal Muttaqin Farkhan, Farkhan Faturrahman Rahardjo, Iqbal Raihan Firjatullah, Adika Firza Prima Aditiawan Fitriansyah, Muhammad Daffa Gideon Setya Budiwitjaksono Habibi, Faisal Wildan Hadi, I Putu Mahardika Cahyana Handono, Stevanus Frangky Handoyo Prasetyo Hartanti, Syafrida Maulina Hasby Bik, Ahmad Hasya, Astrini Hadina Hatta, Heliza Rahmania Henni Endah Wahanani Hilal, Muhammad Hsya, Astrini Hadina I Gede Susrama Masdiyasa Intan Yuniar Purbasari Intan Yuniar Purbasari Intan Yuniar Purbasari, Intan Yuniar Irawan, Nauval Maulana Rizky Julianto Dwi Putra, Rico Khairil Amin, Mohammad Khonsa Salsabila Kusuma, Nugraha Varrel M. Syahrul Munir Made Hanindia Prami Swari Mahardika Virgo Wuryantoro Manalu, Daniel Maulana, Hendra Maulana, Rafie Ishaq Meike Hardianti Merdin Risalul Abrori Mochamad Nor Fadillah Mohamad Ilham Prasetyo Raharjo Mohammad Idhom Monica Widiasri, Monica Muhammad Ahsanur Rafi Muhammad Alfin Jimly Asshiddiqie Muhammad Alfyando Muhammad Dawam Fakhri Muhammad Muharrom Al Haromainy Munir, M. Syahrul Munoto Mustika Rizki, Agung Mutoffar, Muhamad Malik Naila, Amelia Maslaqun Nashrulloh, Muhammad Atay Nadhif Novarina, Fitria Nugroho Sihananto, Andreas Nur Aini Ersanti Nurfiana Panjaitan, Tompo Pradana, Marchel Adias Pradipta, M. Najmi Arya Prastya, Ade Fathoni Pratama Wirya Atmaja Pratama Wirya Atmaja Pratama, Muhammad Lutfi Pratiwi, Nisa Purbasari, Intan Yuniar Putra, Chrystia Aji Putra, Riza Satria Radical Rakhman Rafie Ishaq Maulana Rama Andika Jorgie Rangga Widiasmara Rayhan Rizal Mahendra Retno Mumpuni Reza Aminullah Ridho Aji Pangestu Ronggo Alit Sandy Rizkyando Sanjaya, Alvian Dwi Sankalla, Sabda Saputra, Rendi Cahya Satria, Ramadhan Dani Satria, Vinza Hedi Septyono, Muhammad Bagas Setianto, Christian Wahyu Shalehuddin Albawani, Raden Sholihuddin, Muhammad Thoriq Siagian, Pangestu Sandya Etniko Singgih Putra Pratama Singgih Putra Pratama Sri Kuswayati Subairi Subairi Sugiarto Sukandar, Ivan Christopher Sulthan Ahmad Sunarko, Victor Immanuel Supangkat, Dwiki Aditama Suryaningsih, Evi Syahrul Munir Syaifulloh, Dafauzan Bilal Tarsinah Sumarni Taufiqqurrahman, Husain Thariq, Muhammad Fadli Al Titin Sumarni Trianingsih, Arini Vita Via, Yisti Wahyu S.J. Saputra Wardhani, Adil Sandy Yisti Vita Via Yisti Vita Via Yuniar Purbasari, Intan Zainal Abidin Achmad