Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.922
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) JURNAL MAHAJANA INFORMASI Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) JURNAL MITRA PRIMA Digital Transformation Technology (Digitech) Data Sciences Indonesia (DSI)
Mawaddah Harahap
Universitas Prima Indonesia
Aerospace Engineering Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Veterinary

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
Predicting the Spread of the Corona Virus (COVID-19) in Indonesia: Approach Visual Data Analysis and Prophet Forecasting Amir Mahmud Husein; Jefri Poltak Hutabarat; Jeckson Edition Sitorus; Tonazisokhi Giawa; Mawaddah Harahap
International Journal of Artificial Intelligence Research Vol 4, No 2 (2020): December 2020
Publisher : STMIK Dharma Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (20.961 KB) | DOI: 10.29099/ijair.v5i1.192

Abstract

The development trend of the coronavirus pandemic (COVID-19) in various countries has become a global threat, including in Southeast Asia, such as Indonesia, the Philippines, Brunei, Malaysia, and Singapore. In this paper, we propose an Exploratory Data Analysis (EDA) model approach and a time series forecasting model using the Prophet method to predict the number of confirmed cases and cases of death in Indonesia in the next thirty days. We apply the EDA model to visualize and provide an understanding of this pandemic outbreak in various countries, especially in Indonesia. We present the trends in the spread of epidemics from the countries of China from which the virus originates, then mark the top ten countries and their development and also present the trends in Asian countries. We present an analytical framework comparing the predicted results with the actual data evaluated using the MAPE and MAE models, where the prophet algorithm produces good performance based on the evaluation results, the relative error rate of our estimate (MAPE) is around 6.52%, and the model average false 52.7% (MAE) for confirmed cases, while case mortality was 1.3% for the MAPE and MAE models around 236.6%. The results of the analysis can be used as a reference for the Indonesian government in making decisions to prevent its spread in order to avoid an increase in the number of deaths
DIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA ANJING DENGAN ALGORITMA MULTILAYER PERCEPTRON Rosenty Damanik; Monalisa Br.Sirait; Suci Yolanda; Ensunaria Ketaren; Indra Prianto Sinaga; Mawaddah Harahap
JURNAL MAHAJANA INFORMASI Vol 4 No 2 (2019): JURNAL MAHAJANA INFORMASI
Publisher : Universitas Sari Mutiara Indonesia Medan

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

Abstract

Anjing merupakan hewan peliharaan yang populer. Kurangnya pengetahuan mengenai penyakit kulit pada anjing dan terbatasnya jumlah dokter hewan dapat membahayakan kesehatan hewan dan majikannya sendiri. Pengenalan penyakit kulit ajing dapat dilakukan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan Multi Layer Perceptron (MLP). MLP digunakan untuk mempelajari 8 jenis penyakit kulit, dan 20 gejala penyakit. Data training terdiri dari 22 kasus. Pengujian dengan menggunakan 10 layar tersembunyi dan maksimum epoch sebesar 100, menghasilkan nilai akhir error yang sudah cukup rendah, yaitu MSE = 0.01494 dan RMSE = 0.12223 untuk melakukan diagnosa penyakit secara akurat. Semua data pelatihan dan data pengujian berhasil dikenali dengan akurat.
Pelatihan Dan Implementasi Sistem Informasi Penetapan Angka Kredit Guru Pada Dinas Pendidikan Kabupaten Padang Lawas Utara Siti Aisyah; Amir Mahmud Husein; Mawaddah Harahap
Jurnal Mitra Prima Vol. 2 No. 1 (2020): Jurnal Mitra Prima
Publisher : Mitra prima

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/mitra_prima.v1i1.826

Abstract

Jumlah guru PNS tingkat SD dan SMP pada Dinas Pendidikan Kabupaten Padang Lawas Utara pada tahun 2018 sebanyak 1.657. Sudah seharusnya memberikan pelayanan yang mudah dan transparan dengan memanfaatkan teknologi informasi, dalam bentuk Sistem Informasi yang terintegrasi dengan database manajemen kepegawaian BKD Kabupaten Padang Lawas Utara secara penuh. Sistem Informasi digunakan sebagai media yang dapat mempermudah pelayanan pengurusan Daftar Usul Penetapan Angka Kredit (DUPAK) bagi guru secara online kepada Tim Operator dan Tim Penilai. Adapun tahapan yang dilakukan adalah : persiapan dengan tim, pembuatan aplikasi, Observasi dan evaluasi, dan refleksi. Aplikasi memudahkan pihak guru untuk mengusulkan PAK dan DUPAK tanpa harus datang langsung ke lokasi Mitra, sehingga memberikan efesiensi waktu dan biaya. Dapat mempermudah Tim Penilai untuk melakukan tugasnya tanpa terbatas tempat dan waktu.
Analisis Performa Rasio Kompresi Pada Metode Differensiasi ASCII Dan Lempel Ziv Welch (LZW) Tommy Tommy; Rosyidah Siregar; Amir Mahmud Husein; Mawaddah Harahap; Ferdy Riza
JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Vol. 1 No. 2 (2018): Jutikomp Volume 1 Nomor 2 Oktober 2018
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jutikomp.v1i2.225

Abstract

ASCII differentiation is a compression method that utilizes the difference value or the difference between the bytes contained in the input character. Technically, the ASCII differentiation method can be done using a coding dictionary or using windowing block instead of the coding dictionary. Previous research that has been carried out shows that the ASCII differentiation compression ratio is good enough but still needs to be analyzed on performance from the perspective of the compression ratio of the method compared to other methods that have been widely used today. In this study an analysis of the comparison of the ASCII Difference method with other compression methods such as LZW will be carried out. The selection of LZW itself is done by reason of the number of data compression applications that use the method so that it can be the right benchmark. Comparison of the compression ratio performed shows the results of ASCII differentiation have advantages compared to LZW, especially in small input characters. Whereas in large input characters, LZW can optimize the probability of pairs of characters that appear compared to ASCII differentiation which is glued to the difference values ​​in each block of input characters so that in large size characters LZW has a greater compression ratio compared to ASCII differentiation.
APLIKASI SISTEM PAKAR BAGI PENGIDAP KLEPTOMANIA MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 2008 Mawaddah Harahap; Aninda Muliani
JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Vol. 1 No. 2 (2018): Jutikomp Volume 1 Nomor 2 Oktober 2018
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jutikomp.v1i2.473

Abstract

Kleptomania dianggap sebagai kategori gangguan kejiwaan, terutama terkait dengan kontrol diri seseorang, di mana tindakan tersebut dilakukan secara spontan dan tidak terencana. Ketika keinginan mencuri muncul, orang yang menderita kleptomania tidak memiliki kemampuan untuk mencegah diri atau melarikan diri dari situasi tersebut. Orang-orang yang menderita kleptomania memiliki situasi khas karena tindakan mereka tidak didasarkan pada motif ekonomi, atau secara emosional didorong oleh pemilik benda yang dicuri. Ini lebih tentang kepuasan diri dan kesenangan diri begitu tindakan berhasil dilakukan. Itu membuat mereka tidak memiliki perbedaan dalam penampilan, atau kehidupan sehari-hari dibandingkan dengan individu normal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang program aplikasi komputer yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja dan memberikan layanan yang lebih baik, mengidentifikasi orang-orang yang memiliki kecenderungan sebagai kleptomania. Menggunakan sistem pakar sebagai metode pemecahan masalah, ia juga menawarkan kemampuan seorang ahli dalam menganalisis dan menentukan tingkat kecenderungan kleptomania seseorang.
Sistem Penjadwalan Iklan Menggunakan Metode Priority Schedulling pada PT. Kidung Indah Selaras Suara (Radio Kiss FM) untuk Efektivitas dan Efisiensi Produksi Siaran Allwin M. Simarmata; Mawaddah Harahap
JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Vol. 2 No. 1 (2019): Jutikomp Volume 2 Nomor 1 April 2019
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jutikomp.v2i1.564

Abstract

Pada umumnya, informasi melalui media ini dapat disalurkan dengan cepat karena menggunakan media audio yang mudah dipahami masyarakat. Selain itu, media ini tidak memerlukan biaya yang besar untuk mendapatkan informasinya, juga menjangkau seluruh lapisan masyarakat. Dikarenakan jumlah iklan yang harus disiarkan pada waktu yang terbatas cukup banyak, maka kelalaian dari salah satu bagian akan berakibat pada efisiensi waktu dan biaya, padahal waktu adalah komponen yang sangat berarti dalam memperoleh pendapatan. Selain itu, dalam manajemen untuk proses laporan, misalnya laporan tentang iklan yang disiarkan, harus dilakukan cross check antara bagian monitoring dan bagian produksi, ini merupakan proses yang memakan waktu lama jika dilakukan secara manual. Berdasarkan fakta di atas, perlu dibuat software aplikasi untuk membuat bagian-bagian yang terkait dalam seluruh proses penyiaran iklan menjadi satu sistem yang terintegrasi, terutama yang berhubungan dengan penjadwalan iklan yang akan disiarkan pada suatu acara. Aplikasi dirancang dengan algoritma penjadwalan yang ada dalam bidang komputer khususnya sistem operasi. Proses penjadwalan iklan yang digunakan adalah dengan algoritma Priority Schedulling.
Deteksi Penyakit Covid-19 Pada Citra X-Ray Dengan Pendekatan Convolutional Neural Network (CNN) Mawaddah Harahap; Em Manuel Laia; Lilis Suryani Sitanggang; Melda Sinaga; Daniel Franci Sihombing; Amir Mahmud Husein
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6 No 1 (2022): Februari 2022
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (618.778 KB) | DOI: 10.29207/resti.v6i1.3373

Abstract

The Coronavirus (COVID-19) pandemic has resulted in the worldwide death rate continuing to increase significantly, identification using medical imaging such as X-rays and computed tomography plays an important role in helping medical personnel diagnose positive negative COVID-19 patients, several works have proven the learning approach in-depth using a Convolutional Neural Network (CNN) produces good accuracy for COVID detection based on chest X-Ray images, in this study we propose different transfer learning architectures VGG19, MobileNetV2, InceptionResNetV2 and ResNet (ResNet101V2, ResNet152V2 and ResNet50V2) to analyze their performance, testing conducted in the Google Colab work environment as a platform for creating Python-based applications and all datasets are stored on the Google Drive application, the preprocessing stages are carried out before training and testing, the datasets are grouped into theNormal and COVID folders then combined m become a set of data by dividing them into training sets of 352 images, testing 110 images and validating 88 images, then the detection results are labeled with the number 1 means COVID and the number 0 for NORMAL. Based on the test results, the ResNet50V2 model has a better accuracy rate than other models with an accuracy level of about 0.95 (95%) Precision 0.96, Recall 0.973, F1-Score 0.966, and Support of 74, then InceptionResNetV2, VGG19, and MobileNetV2, so that ResNet50V2-based CNNs can be used as initial identification for the classification of a patientinfected with COVID or NORMAL.
Digital Image Copyright Protection with Spatial Domain Public Image Watermarking Scheme Mawaddah Harahap; Johannes Rianto Malau; Tentus Natoka Simangungsong; Davin Winata; David Hadyanto
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 4 No. 1 (2022): Article Research Volume 4 Number 1, Januay 2022
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v4i1.1335

Abstract

The resulting digital image certainly has the copyright attached to the image. There needs to be protection of digital image works because the form of storage of digital imagery works that are vulnerable to piracy, claims of unauthorized authorities, illegal duplication, or unauthorized modification. The Spatial Domain Public Image Watermarking method is used to protect digital imagery using applications designed to facilitate the watermarking process on several different digital images as well as with different image formats. The reason for using this method is because it has low complexity. In this study, it consisted of three processes carried out, namely the process of making watermarking, the process of checking watermarking and comparison of input imagery and image results. In the process of making watermarking do image input as a watermarking media, input inserted imagery in the form of binary images / text, key inputs and watermark results. In process of checking watermarking performs image input that becomes watermark media, watermark results input, key input, and checking results. The process of creating watermarking takes a relatively short time while the process of extracting watermarking processing time depends on the size of the image file. From some image testing conducted using imagery with three formats, namely: JPG with an average time accuracy of 9:5,310(42.15%), .GIFs with an average time of 8:27.207(21.63%), and. BMP has an average time accuracy of 5:2.989(36.22%). Thus, the determination of the image format used is adjusted to the original image, so that it can perform time efficiency.
Implementasi Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) Pada Prediksi Produksi Tandan Buah Segar Pada Perkebunan Kelapa Sawit Mawaddah Harahap; Ade Mutia; David Benny Martulus Simatupang; Benyamin Sahputra Gurning; Adinda Utari Putri
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 20, No 2 (2021): AGUSTUS 2021
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v20i2.3757

Abstract

Saat ini, kelapa sawit Indonesia telah berkembang menjadi bagian yang paling penting di dunia. Dari 64 juta ton produksi sawit dunia, Indonesia menyumbang lebih dari setengahnya yaitu 35 juta ton. Produksi tandan buah segar (TBS) kelapa sawit memerlukan anggaran biaya dalam masa tanam, pemanenan, pengangkutan serta pengolahannya. Agar anggaran dapat disiapkan dengan optimal, maka perusahaan harus dapat mengetahui jumlah produksi yang akan dikelola. Namun kendala terjadi karena hasil produksi rencana yang telah ditargetkan berbeda dengan hasil produksi realisasi. Atas dasar hal ini, prediksi kelapa sawit sangatlah penting. Hasil penelitian bahwa algoritma LVQ mampu memprediksi hasil produksi kelapa sawit sehingga hasil prediksi dapat digunakan untuk menjadi acuan target produksi perusahaan. Hasil prediksi terbaik diperoleh pada Epoch 5000 pada tahun 2015 dan tahun 2016 dengan hasil 7 bulan pengujian yang sukses yakni pada bulan Februari, April, Mei, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober, dan November
Face Tracking menggunakan algoritma Camshift untuk mendeteksi pergerakan murid dikelas Kuandi Dharma; Olga Angelo Fatarosa Laia; Bryan Tawarikh Saragih; Mawaddah Harahap
Digital Transformation Technology Vol. 2 No. 2 (2022): Artikel periode September 2022
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (442.407 KB) | DOI: 10.47709/digitech.v2i2.1814

Abstract

Pendeteksian atau penjejakan wajah (face Tracking) telah diaplikasikan secara luas untuk berbagai keperluan, diantaranya pada bidang hiburan, pendidikan serta keamanan. Pendeteksian wajah tentu dapat dilakukan dengan kamera secara real time. Misalnya pada kamera pada laptop atau kamera pada suatu ruangan secara real time akan mendeteksi pergerakan wajah. Pendeteksian wajah diimplementasikan dengan menggunakan algoritma camshift. Algoritma camshift berkerja pada search window yang dapat menemukan pergerakan wajah pada tiap frame. Algoritma camshift yang sudah diterapkan dapat mengkalkulasi ukuran dan lokasi pada search window yang akan digunakan untuk frame selanjutnya. Algoritma camshift dapat digunakan untuk pendeteksian seperti pendeteksi wajah. Distribusi yang digunakan hue dalam dimensi warna HSV (Hue, Saturation, Value). Penggunaan distribusi hue ini dilakukan untuk mengatasi perbedaan warna kulit manusia dan latar belakang yang digunakan pada saat pengambilan frame
Co-Authors Ade Mutia Adinda Utari Putri Allwin M Simarmata Amir Mahmud Husein Amir Mahmud Husein, Mawaddah Harahap, Amir Aninda Muliani Arief Wahyu Dwi Ramadhanu Zamili Benyamin Sahputra Gurning Bryan Tawarikh Saragih Daniel Franci Sihombing David Benny Martulus Simatupang David Hadyanto Davin Winata Em Manuel Laia Ensunaria Ketaren Erwin Fransiscus Saragih Fachrul Rozi Ferdy Riza Indra Prianto Sinaga Jeckson Edition Sitorus Jefri Poltak Hutabarat Johannes Rianto Malau Kuandi Dharma Lilis Suryani Sitanggang Melda Sinaga Monalisa Br.Sirait Muhammad Arie Arvansyah Olga Angelo Fatarosa Laia Peter Fernandito Rosenty Damanik Saut Dohot Siregar Selwa Rajen Siregar, Rosyidah Siti Aisyah Suci Yolanda Tentus Natoka Simangungsong Tommy Tommy Tonazisokhi Giawa Yennimar Yennimar Yusniar Lubis Yusniar Lubis Zakarias Situmorang