Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.826
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSM (Jurnal SIFO Mikroskil) Teknika: Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Jurnal Informatika Paradigma Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING, MANUFACTURES, MATERIALS AND ENERGY JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) TECHSI - Jurnal Teknik Informatika JURUTERA (Jurnal Umum Teknik Terapan) Jurnal Masyarakat Berdikari dan Berkarya (MARDIKA)
Nurul Fadillah
Universitas Samudra
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
Deteksi Wajah Secara Real Time Menggunakan Metode Camshift Rita Susanti; Nurul Fadillah
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 3, No 2 (2019): April 2019
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1113

Abstract

Face recognition research has now become a research topic that is occupied by many researchers both domestically and abroad because of the many benefits and uses of the research results. Some of the benefits of research introduce faces include security systems and robotics. Researchers introduced faces that have begun to develop the last few and have been applied mainly to security systems. Many methods can be used in face recognition, one of which is face recognition in real time using the Camshift method, Based on the results of trials on poses Having different results, In this experiment, it consisted of several tests namely testing of face detection and assessment and testing face is carried out in four types of testing, namely face recognition testing at a distance of 30 cm, face recognition testing at a distance of 50 cm, testing at a distance of 100 cm and testing using accessories. 
Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Alpukat Berdasarkan Warna M. Habib Hanafi; Nurul Fadillah; Ahmad Insan
IT Journal Research and Development Vol. 4 No. 1 (2019)
Publisher : UIR PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (378.964 KB) | DOI: 10.25299/itjrd.2019.vol4(1).2477

Abstract

Sistem komputerisasi semakin dibutuhkan seiring dengan perkembangan teknologi saat ini. Salah satu sistem komputerisasi yang butuh pengujian serta pemngembangan sistem lebih lanjut ialah klasifikasi citra digital. Salah satu topik yang dapat diangkat ialah tentang kematangan buah alpukat. Alpukat (Perseaamericana mill) merupakan tanaman yang dapat tumbuh subur di daerah tropis seperti Indonesia dan merupakan salah satu jenis buah yang digemari masyarakat karena selain rasanya yang enak juga kandungan antioksidannya yang tinggi. Alpukat Memiliki nilai warna yang mirip disetiap tingkat kematangan buah, menjadi hal yang menarik untuk dibahas dan menjadi fokus utama dalam penelitian ini. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor Clasifier untuk memperoleh hasil klasifikasi buah. K-Nearest Neigtbor Classifier (k-NN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Tujuan dari penelitian ini ialah menguji keakuratan algoritma k-nearest neighbor pada klasifikasi tingkat kematangan buah alpukat. Pengujian dilakukan dengan memperoleh nilai data training dan melakukan uji system. Data uji training menggunakan tiga objek jenis alpukat yang berbeda yaitu matang, setengah matang dan mentah. Sedangkan pengujian pada sistem dilakukan dengan melakukan input data berupa 30 sample alpukat ke sistem yang telah dirancang. Sample buah alpukat berupa gambar berekstensi .jpg dan .png yang terdiri dari 9 sampel alpukat setengah matang. 10 sampel alpukat matang dan 11 sampel alpukat mentah. Hasil dari pengujian sistem ini memperoleh nilai keakuratan sebesar 66,67 %. Tingkat keserasian yang mirip dari ketiga jenis kematangan alpukat menjadi factor utama dari minimnya perolehan nilai kekuratan sistem.
Sistem Deteksi Kualitas Gula Aren Berbasis Warna Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering T. Rahmad Effendi; Tesa Asmita; Mirna Adelia; Nurul Fadillah
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 10, No 2 (2020)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v10i2.8214

Abstract

Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi sekarang ini memungkinkan untuk mengembangkaan deteksi dan pengenalan objek pada citra. Melalui bentuk, warna dan tekstur objek yang setiap objek memiliki perbedaan, pengenalan tersebut dapat terjadi. Sebagai contoh, warna buah cokelat muda dengan buah cokelat tua, bentuk angka 0 dan angka 1, dan tekstur cangkang kulit telur dengan kulit pepaya juga berbeda. Namun, bukan sebuah hal yang mudah untuk mendeteksi dan menentukan kualitas sebuah objek berdasarkan berbagai pertimbangan tertentu. Penelitian ini menggunakan salah satu algoritma, yaitu Fuzzy C-Means Clustering (FCM) untuk sistem deteksi kualitas berbasis warna untuk objek gula aren. Parameter yang digunakan dalam mendeteksi penentuan warna gula aren dengan membagi cluster gula aren menjadi dua, yaitu gula aren yang bagus dan tidak bagus. Dari hasil penelitian yang dilakukan, dapat dikatakan bahwa proses deteksi dan clustering berjalan secara baik dan memiliki akurasi yang tinggi.
EKSTRAKSI KARAKTERISTIK WAJAH MANUSIA DENGAN TRANSFORMASI WARNA YCBCR T. Rahmad Effendi; Nurul Fadillah
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 11, No 3 (2019)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v11i3.1832

Abstract

Kulit adalah organ terluar tubuh yang melapisi seluruh tubuh manusia dan dapat digunakan sebagai media informasi, seperti proses deteksi wajah, diagnosa medis dan lain-lain. Dalam deteksi kulit banyak dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti cahaya, latar belakang, kesesuaian kamera dan sebagainya. Dalam penelitian ini, deteksi kulit menggunakan model warna YCbCr, dan pengkodean akan dilakukan menggunakan aplikasi Mathlab. Dalam hal ini, metode transformasi sistem ruang warna sebagai bagian dari pemrosesan gambar membantu dalam mendeteksi warna dalam gambar dan memprosesnya sehingga mudah untuk diidentifikasi. Sebelum deteksi kulit pada wajah dilakukan, pengenalan wajah dilakukan terlebih dahulu menggunakan ekstraksi fitur, ekstraksi fitur adalah proses untuk mengetahui lokasi wajah dalam sebuah gambar. Dalam penelitian ini menggunakan gambar yang diambil secara offline, dan hasil penelitian ini adalah Cr dan Cb, dan hasil terbaik ketika proses Binarisasi memiliki Cb = 75 dan Cr = 145.
Segmentasi Citra Ct Scan Paru-Paru Dengan Menggunakan Metode Active Contour Nurul Fadillah; Chicha Rizka Gunawan
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 6, No 2 (2019): April 2019
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (206.556 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v6i2.1166

Abstract

The lungs are one of the important organs in the human body. Because the lungs are one of the holders of control in the circulatory system in the human body. According to some internal medicine specialists, the lungs are the most vulnerable internal organs to damage, this is due to lung function that comes in direct contact with the outside environment such as inhaled cigarette smoke, vehicle fumes, or is allergic to something. So that the lungs are hollow and eroded. Therefore detection of human lungs is needed. To find out damage to the lungs, a CT scan image process is needed. In CT-Scan images there is information that is used to analyze and know the shape of an object from the lung itself. To obtain this information, it is necessary to do a segmentation process. In this study using the Active Contour method. Active Contour is a segmentation method that is often used because this method uses a closed curve model that can move wide or narrow. The purpose of this study was to segment the lungs on CT-Scan images by using the active contour method to determine the value of the area and perimeter of the lung section that was good and to find the accuracy value of the method used for a CT-Scan image. The results of lung segmentation were carried out a system trial carried out on 15 CT-Scan image data obtained an average accuracy of 80%
PELATIHAN LITERASI DIGITAL DAN PRODUKSI KONTEN POSITIF MELALUI WEBSITE SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN KEMAMPUAN REMAJA MASJID DALAM MEMANFAATKAN MEDIA TEKNOLOGI Liza Fitria; Khairul Muttaqin; Nurul Fadillah; Ahmad Ihsan
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 7, No 5 (2023): Oktober
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v7i5.17554

Abstract

Abstrak: Perkembangan media digital kini telah menyebar ke seluruh lapisan masyarakat, tanpa terkecuali remaja dengan jumlah tertinggi sebagai pengguna media digital. Namun, hal tersebut tidak menutup kemungkinan bahwa penggunaan media digital oleh remaja belum tentu berdampak positif. Remaja Masjid memiliki peran khusus dalam menyampaikan berita-positf, salah satunya dengan menggagas Gerakan Satu Masjid Satu Konten. Untuk membuat konten positif yang lebih menarik, maka remaja masjid membutuhkan sebuah pelatihan literasi digital yang terfokus pada pengembangan konten dalam kegiatan dakwah. Tujuan kegiatan ini adalah untuk memberikan kesadaran, pengetahuan, dan kemampuan masyarakat terkait literasi digital dan konten positif di media digital. Mitra yang akan dilibatkan dalam kegiatan pengabdian ini adalah Remaja Masjid Salman Alfarisi Aceh Tamiang yang berjumlah 12 orang. Metode yang digunakan adalah diskusi interaktif serta pelatihan pembuatan konten berbasis website dengan sistem evaluasi menggunakan angket pengetahuan peserta sebelum dan sesudah mengikuti pelatihan, serta angket respon peserta pelatihan setelah mengikuti pelatihan yang dijadikan sebagai indikator pengukuran capaian kegiatan. Hasil dari kegiatan pengabdian ini berdasarkan hasil angket yang disebarkan kepada peserta, persentase peningkatan pengetahuan peserta setelah mengikuti pelatihan pemanfaatan teknologi adalah 66.67% dan pengetahuan peserta setelah mengikuti pelatihan pembuatan konten-konten positif adalah 75%.Abstract: The development of digital media has now spread to all levels of society, including teenagers with the highest number of digital media users. However, this does not rule out the possibility that teenagers' use of digital media may not necessarily have a positive impact. To create more interesting positive content, mosque youth need digital literacy training that focuses on developing content for da'wah activities and educating the people. The aim of this activity is to provide public awareness, knowledge and abilities regarding digital literacy and positive content in digital media. The partners who will be involved in this service activity are the Salman Alfarisi Aceh Tamiang Mosque Youth, totaling 12 people. The method used is interactive discussion and website-based content creation training with an evaluation system using participant knowledge questionnaires before and after participating in the training, as well as training participant response questionnaires after participating in the training which are used as indicators for measuring activity achievements. The results of this service activity are based on the results of a questionnaire distributed to participants, the percentage increase in participants' knowledge after participating in technology utilization training was 66.67% and participants' knowledge after participating in positive content creation training was 75%.
Pengenalan Tulisan Tangan Karakter Aksara Batak Toba dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Alfael Maradu Andar Turnip; Nurul Fadillah; Munawir Munawir
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 2 (2023): Volume 9 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i2.64242

Abstract

Dari banyaknya budaya yang ada di Indonesia pasti memiliki bahasa yang berbeda beda. Dalam dialek suatu daerah ada yang memiliki huruf sendiri sebagai jenis komposisi atau penggambaran bahasa itu. Salah satu bahasa yang memiliki huruf tersendiri sebagai jenis penyusunannya adalah bahasa Batak Toba, yang juga disebut dengan aksara Batak Toba. Penelitian ini bertujuan untuk melatih komputer agar dapat mengenali karakter aksara Batak Toba. Dalam penelitian ini, digunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengenali tulisan tangan aksara Batak Toba. Hasil penelitian diperoleh  model CNN dengan ukuran kernel 3x3, hidden layer 1, ukuran citra masukan sebesar 150x150 pixel, menggunakan batas epoch sebesar 300 epoch dan dari model tersebut dihasilkan akurasi pada pengujian I sebesar 89.47 %, akurasi pada pengujian II sebesar 73.68 %, akurasi pada pengujian III sebesar 57,89%, akurasi pada pengujian IV sebesar 84,21% dan akurasi pada pengujian V sebesar 84,21%.
Normalisasi Motion Data Untuk Model Viseme Dinamis Bahasa Indonesia Nurul Fadillah; Liza Fitria
JURUTERA - Jurnal Umum Teknik Terapan Vol 4 No 01 (2017)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Samudra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55377/jurutera.v4i01.1576

Abstract

Animasi bicara yang natural sangat dibutuhkan bagi Industri animasi. Penelitian animasi berbicara Bahasa Indonesia masih sangat jarang dilakukan, sehingga kami melakukan penelitian bidang ini. Animasi bicara yang natural sangat ditentukan oleh kesesuaian antara pengucapan dan viseme (visual phoneme) tersebut. Viseme adalah bentuk bibir ketika mengucapkan suatu fonem atau bunyi bahasa. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan normalisasi data motion capture (mocap) sehingga diperoleh data fitur setiap suku kata dari kalimat bahasa Indonesia yang diucapkan oleh seorang model. Data yang kami rekam adalah wajah seorang model yang telah dipasang 37 penanda aktif diwajahnya dengan mengucapkan 5 kalimat Bahasa Indonesia. Teknologi yang digunakan untuk merekam adalah teknologi motion capture (mocap). Data fitur yang diperoleh digunakan sebagai dasar pada proses klasterisasi, sehingga dihasilkan kelas-kelas viseme dinamis Bahasa Indonesia. Penelitian ini menjelaskan beberapa kegiatan yaitu perekaman data mocap, konversi data mocap menjadi sistem koordinat dunia, proses normalisasi posisi 3D, dan visualisasi. Hasil penelitian menunjukan bahwa data fitur hasil proses normalisasi dapat diterapkan pada proses klaterisasi dengan kualitas klaster yang baik.
Identifikasi Kualitas Terasi Langsa Berdasarkan Warna Menggunakan Radial Basis Function Neural Network Maisura Ningrum; Munawir Munawir; Nurul Fadillah
JURUTERA - Jurnal Umum Teknik Terapan Vol 7 No 01 (2020)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Samudra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55377/jurutera.v7i01.2415

Abstract

Pengembangan sektor perikanan bertujuan untuk memenuhi kebutuhan protein hewani serta menambah lapangan pekerjaan bagi masyarakat. Salah satu upaya yang dilakukan yaitu pada pembuatan terasi. Terasi banyak dimanfaatkan sebagai bahan tambahan makanan serta menjadi oleh-oleh khas dari Langsa. Tetapi dikarenakan minimnya pengetahuan konsumen terhadap kualitas terasi banyak menjadi kendala untuk menentukan kualitas dari terasi. Penentuan kualitas terasi saat ini dilakukan dengan menentukan secara manual yaitu dengan mengamati secara langsung terasi. Pengamatan yang dilakukan dapat berupa dengan cara melihat jenis, tekstur, warna dan juga berdasarkan aromanya. Oleh karena itu pada penelitian ini dibuat sistem identifikasi kualitas terasi berdasarkan warna dengan menggunakan metode radial basis function neural network melalui fitur warna yang digunakan yaitu nilai R,G,B dan nilai H,S,V serta identifikasi dengan menggukan metode radial basis function neural network dengan menggunakan variasi pada nilai spread. Tingkat akurasi yang didapatkan pada penelitian ini dengan nilai spread yang digunakan yaitu 1 (satu) adalah 92,5%.
Pengalan Kualitas Ikan Berdasarkan Warna Mata Menggunakan Metode K-Nearest Neihbor (KNN) Khairunnisa; Munawir; Nurul Fadillah
JURUTERA - Jurnal Umum Teknik Terapan Vol 7 No 02 (2020)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Samudra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55377/jurutera.v7i02.2416

Abstract

Ikan yang bagus untuk kesehatan ialah ikan yang tidak mengalami proses pengawetan dan masih segar serta tidak adanya campuran bahan kimiawi didalamnya. Ikan sangat mudah mengalami kerusakan mutu karena terdapat banyak kandungan air yang cukup tinggi didalam tubuh ikan, hal inilah yang menyebabkan ikan mudah mengalami kebusukan dan mengalami penurunan kualitas kesegaran dan nilai gizinya. Kualitas ikan dengan mengalami penurunan zat yang terkadung dalam kandungan ikan yang disebabkan oleh zat kimia serta bakteri yang terdapat pada ikan yang menyebabkan perubahan pada ikan contohnya pada ingsang, mata ikan, tekstur dan daging ikan. Oleh karena itu dibuat sistem pengenalan kualitas ikan berdasarkan citra mata menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk mengenali kualitas ikan yang bagus. Sistem untuk Pengenalan kualitas ikan berdasarkan warna mata ikan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) memperoleh hasil rata-rata akurasi seluruh pengujian sebesar 90 % dengan nilai k yang digunakan yaitu 5.
Co-Authors Ahmad Ihsan Akram, Rizalul Alfael Maradu Andar Turnip Andhika Ramadhan arif, zainal - Chicha Rizka Gunawan Dewi Lestari Dewi Lestari Dwi Rifanda Eko Rahmad Kuswandi Ginda M.A.Siregar Ilmi Hasny Imanuddin Imanuddin Juliana Maulida Khairani, Rani Khairul Muttaqin Khairunnisa Liza Fitria M. Habib Hanafi Maisura Ningrum Maisura Ningrum Mirna Adelia Mudhi Ulfani Mudhi Muhammad Hermansyah Muhammad Syahputra Nasution Munawir Munawir Nasruddin Abdullah Nazaruddin Abdul Rachman Novianda nanda Novianda Novianda Nur Ariska Anggraini Nur Aynun Siregar Nurul Syahidan Rina Hariani Rita Susanti Rizky Fajri Said Deri Andika Sakdiani Lubis Seri Rati Sherly Febrianti Siti Abiola Fatika Abiola Suheri - Suheri T. Rahmad Effendi T. Rahmad Effendi T. Rahmad Effendi Tesa Asmita Tri Novriza Putri Halimahtun Sakdiah