Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.715
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Proceeding International Conference on Information Technology and Business International conference on Information Technology and Business (ICITB) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI bit-Tech Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Inovate : Jurnal Ilmiah Inovasi Teknologi Informasi
SALAMUN ROHMAN NUDIN
Universitas Negeri Surabaya
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Algoritma A* (A Star) dalam Penentuan Rute Terpendek yang Dapat Dilalui Non Player Character pada Game Good Thief Rifky Fajar Oktanugraha; Salamun Rohman Nudin
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 2 No 01 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (549.206 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v2n01.p74-85

Abstract

Abstrak—Game merupakan salah satu media dimana didalamnya terdapat sebuah makna dan seiring berjalannya waktu, pengguna akan mengetahui makna yang disampaikan oleh si pembuat game dari game yang dimainkan. Algoritma diperlukan untuk membuat gamelebih menarik. Hal ini berbanding lurus dengan jumlah pengguna, semakin menarik game yang dimainkan, semakin banyak orang yang akan memainkan game tersebut. Algoritma A* (A Star) merupakan algoritma yang digunakan untuk menentukan rute terpendek objek menuju ke tujuan, dengan menghitung harga yang harus dipakai dan mencari harga terkecil yang harus dibayarkan. Pada penelitian ini akan dibuat sebuah game dengan nama Good Thiefdimana game ini bercerita tentang seorang pencuri baik yang dikejar oleh penjaga. Algoritma A*(A Star) akan digunakan untuk menentukan rute terpendek yang dapat dilalui oleh NPC. Algoritma A* (A Star) akan diterapkan di setiap NPC dari Tingkat kesulitan mudah (LV 1) hingga tingkat kesulitan sulit (LV 3) dilakukan beta testing untuk mengetahui apakah game dapat berjalan dengan baik di setiap levelnya, hasil yang didapatkan dari 6 responden yang ikut dalam pengujian game ini cukup memuaskan yaitu sebesar 83,22% Kata Kunci— Game, Media, Algoritma, A*(A Star),NPC, Rute Terpendek.
Autonomous Robot Path Planning Using Ant Colony Optimization and Evolutionary Programming Yisti Vita Via; Sugiarto -; Salamun Rohman Nudin
Prosiding International conference on Information Technology and Business (ICITB) 2017: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION TECHNOLOGY AND BUSINESS (ICITB) 3
Publisher : Proceeding International Conference on Information Technology and Business

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

Abstract

This paper proposed an evolutionary approach for mobile robot path planning. The proposed method combines the Ant Colony Optimization algorithm as a local search procedure and the Evolutionary Programming algorithm to optimize the feasible path found by a set of local procedures. It explores the Ant Colony Optimization algorithm to determine the shortest feasible path from any current position to the target position in unknown environment with static obstacles. Criteria used to measure planning effectiveness include the path length and the smoothness of planned paths.Keywords : Mobile robot, path planning, Ant Colony Optimization, and Evolutionary Programming. 
Rancang Bangun Visual Novel Peduli Lingkungan dengan Metode Procedural Content Generation Natanael Chrisanta Rikandi; Salamun Rohman Nudin
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 4 No 01 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v4n01.p131-142

Abstract

Abstrak— Era digitalisasi sangat cepat hingga berbagai aplikasi dibutuhkan dalam setiap kegiatan, begitu juga dalam hal edukasi kepada masyarakat. Edukasi kepada masyarakat memiliki berbagai bentuk mulai dari video animasi, surat kabar, sosialiasi bersama masyarakat hingga penyiaran radio. Edukasi menggunakan Visual Novel dapat dikatakan baru dalam dunia masyarakat, Visual Novel adalah jenis game yang menggunakan sebuah karakter dan latar belakang sebagai tampilan konten game tersebut. Untuk menghindari cerita yang berulang-ulang, penulis menggunakan metode Procedural Content Generation yang memungkinkan pemain memainkan ulang dengan adegan yang berbeda. Procedural Content Generation juga memiliki berbagai macam algoritma dan algoritma yang akan digunakan yaitu menggunakan Genetic Algorithm. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan dan mengimplementasi Procedural Content Generation pada aplikasi Ren’py yang berbasis bahasa python. Hasil penelitian ini adalah implementasi Procedural Content Generation pada aplikasi Ren’Py beserta skala Likert kuisioner pada pemain yang berasal dari masyarakat dengan aspek Learnability dan Error mendapatkan respon setuju, dan aspek Assets, Educative, dan Satisfaction mendapatkan respon sangat setuju. Kata Kunci— Renp’Py, Game, Visual Novel, Procedural Content Generation, Python.
ANALISA DAN PERANCANGAN CHECK-AP : APLIKASI PEMERIKSAAN KESEHATAN ANAK DENGAN FITUR FACE DETECTOR Enggarbela Ogi Intan Pratiwi; Abdul Khamid; Fitria Hidayanti; Salamun Rohman Nudin
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 1 No. 1 (2019): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v1i1.9

Abstract

Penulisan artikel ilmiah ini bertujuan untuk memaparkan pemanfaatan fitur face detector yang ada pada handphone yang dapat digunakan untuk melakukan pemeriksaan kesehatan pada anak serta dengan memanfaatkan fitur face recognition untuk mengenali wajah dan melakukan pemindaian wajah serta mengenali gejala penyakit yang dapat dilihat melalui wajah supaya aplikasi ini dapat mendeteksi penyakit yang ada pada anak. “Check-Ap”merupakan sebuah aplikasi yang digunakan untuk melakukan pemeriksaan kesehatan anak untuk mendapatkan hasil diagnosis terkini penyakit anak sebelum melakukan pemeriksaan lanjutan dengan dokter spesialis anak. Seiring dengan pengembangan ”Check-Ap”, diharapkan nantinya aplikasi ini dapat membantu para orang tua serta mampu untuk menolong jutaan nyawa anak-anak di Indonesia sehingga mampu menurunkan angka kematian anak setiap tahunnya.
Aplikasi M-Commerce Vetmalance Berbasis Android dengan Menggunakan Transaksi Payment Gateway Rama Syaiful Arif; Salamun Rohman Nudin
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 3 No. 1 (2021): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v3i1.50

Abstract

Hewan ternak menjadi kunci penting dalam memenuhi kebutuhan pangan di Indonesia dan selalu mengalami peningkatan setiap tahunnya, terutama dalam hari besar keagamaan. Salah satu cara dalam mencapar standar GAHP adalah dengan vaksinasi yang dilakukan untuk mencegah penyakit tertentu pada hewan ternak. Pelanggan Pusvetma berasal dari peternak, kedinasan, dan perusahaan di bidang peternakan yang berskala nasional. Namun, pemasaran produk pusvetma saat ini dilakukan secara offline sehingga Peternak yang mengetahui tentang produk Pusvetma hanya terbatas kepada pihak yang biasa membeli produk Pusvetma, sedangkan peternak lain akan kesulitan mencari informasi tentang produk Pusvetma. Perluasan media pemasaran yang lebih efisien dan tak terbatas diperlukan agar produk Pusvetma semakin mudah dijangkau oleh masyarakat agar penerapan standar GAHP pada bidang kesehatan hewan dapat merata di Indonesia. M-commerce Vetmalance dapat memperluas pasar Pusvetma karena penjualan dan penyebaran informasi produk Pusvetma tidak hanya terbatas pada lingkup dan wilayah tertentu saja yang dapat diakses lebih mudah melalui smartphone. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi Vetmalance yang dibangun dapat berjalan dengan baik dan dapat menangani pesanan menggunakan proses pembayaran yang dilakukan secara otomatis menggunakan payment gateway agar dapat memberikan pengalaman pembayaran yang lebih mudah dan minim error.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan di SMKN 1 Pungging Menggunakan Gradient Boosting Tree Elok Nur Fauziyah; Salamun Rohman Nudin
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 3 No. 1 (2021): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v3i1.49

Abstract

Saat ini belum ada sistem yang membantu calon siswa yang akan masuk ke SMKN 1 Pungging untuk memilih jurusan yang sesuai dengan minat dan bakat siswa. Sehingga perlu dilakukan analisis terhadap kesesuaian minat dan bakat siswa dengan jurusan yang akan dipilih. Analisis ini akan membentuk sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu alat yang dapat membantu proses pengambilan keputusan dengan menggunakan berbagai metode. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gradient Boosting Tree (GBT). Gradient Boosting Tree merupakan teknik machine learning untuk masalah klasifikasi yang menghasilkan prediksi dan banyak digunakan karena efisiensi, akurasi, dan interpretabilitasnya. Gradient Boosting Tree merupakan algoritma yang sesuai dengan permasalahan penentuan jurusan karena Gradient Boosting Tree akan menghasilkan prediksi dari kriteria yang diberikan dalam bentuk decision tree yang akan menghasilkan keputusan berupa jurusan yang sesuai. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan penentuan jurusan untuk calon siswa di SMKN 1 Pungging dengan menggunakan Gradient Boosting Tree. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan penentuan jurusan untuk calon siswa di SMKN 1 Pungging dengan akurasi 100% untuk training data dan 96.34% untuk testing data. Adanya sistem ini diharapkan dapat membantu calon siswa dalam menentukan keputusan pemilihan jurusan di SMKN 1 Pungging.
Analisis Sentimen terhadap Facebook Marketplace Menggunakan Metode Lexicon Based dan Support Vector Machine Shinta Yuan Ayu Pratiwi; Salamun Rohman Nudin
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 3 No. 2 (2021): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v3i2.55

Abstract

Pandemi Covid-19 berdampak pada banyak hal, salah satunya budaya jual beli masyarakat. Jual beli masyarakat yang tadinya dilakukan secara langsung berubah menjadi jual beli secara online karena mengikuti aturan pemerintah untuk membatasi interaksi secara langsung maupun berkerumun. Facebook Marketplace adalah tempat jual beli secara online yang dikhususkan untuk pengguna Facebook karena berada didalam platform Facebook. Dibutuhkan data berupa opini mengenai Facebook Marketplace untuk melakukan analisis sentimen. Pengumpulan data opini diambil dari API Twitter karena Twitter merupakan media sosial yang banyak digunakan masyarakat untuk menampung opini dan paling update. Dari opini tersebut dapat dilihat sentimen tingkat kepuasan pengguna Facebook Marketplace dengan membaginya kedalam kelas sentimen negatif dan sentimen positif. Metode Lexicon Based digunakan untuk pembobotan opini sentimen positif dan negatif, kemudian proses klasifikasinya menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil pembobotan menggunakan metode Lexicon Based menunjukkan hasil sentimen positif sebesar 82,6%, sedangkan sentimen negatif sebesar 17,4. Pada klasifikasi SVM menghasilkan nilai akurasi 51%, nilai presisi 51%, nilai recall 64%, dan AUC sebesar 0,51. pada kernel polynomial menghasilkan akurasi sebesar 52%, nilai presisi sebesar 84%, nilai recall sebesar 6%, dan AUC sebesar 0,52.
Rancang Bangun Aplikasi Management Wedding Organizer Berbasis Android (Studi Kasus : PT. Dua Bintang Muda Cemerlang) Prawira, Indra Waskita; Nudin, Salamun Rohman
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 01 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n01.p77-84

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode MOORA di SDN Komplek Kenjeran 2 Surabaya Anggraeni, Erika Kanya; Nudin, Salamun Rohman
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 01 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n01.p230-239

Abstract

Klasifikasi Cyberbullying Pada Media Sosial Dengan Menggunakan Metode Recurrent Neural Network Dan Long Short Term Memory Chuluq, Khusnul; Nudin, Salamun Rohman
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 02 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n02.p501-509

Abstract

Pesatnya Kemajuan media sosial dan teknologi komunikasi berbasis online sangat memberikan dampak yang signifikan pada pola interaksi dan komunikasi antar individu satu dengan individu yang lain. Cyberbullying sangat sukar untuk dilacak dan telah menjadi bahasan studi yang sering diteliti akhir-akhir ini. Beberapa studi yang memiliki kaitan dengan Twitter untuk melacak user media sosial yang mendapat ancaman Cyberbullying. Salah satu studi Cyberbullying via media sosial Twitter mengikhtisarkan bahwa terdapat hubungan antara user Twitter terhadap apa yang mereka ketik di media sosial mengilustrasikan Cyberbullying. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk pengembangan dan pengoptimalan dari penelitian sebelumnya dengan mengadaptasi metode yang berbeda yakni Recurrent Neural Network dan Long Short Term Memory, dan Pengklasifikasian Cyberbullying pada data tweet berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan berjumlah 13.169 baris tweet, dataset tersebut telah dilakukan pelablean data, proses preprocessing dilakukan pada dataset sebelum dataset tersebut diolah pada proses training. Hasil dari penelitian dengan menggunakan metode Recurrent Neural Network dan Long Short Term Memory mendapatkan nilai F1-score sebesar 94%, nilai presisi sebesar 93%, recall sebesar 94% dan akurasi sebesar 94%. Klasifikasi Cyberbullying diharapkan mampu memberikan bantuan bagi peneliti lain untuk tujuan Analisa banyaknya depresi di masyarakat pengguna media sosial. Kata Kunci - Pengguna Twitter, Media Sosial, Cyberbullying, Klasifikasi, Recurrent Neural Network dan Long Short Term Memory.
Co-Authors Abdul Khamid Abdul Khamid Alamsyah, Shandy Ilham Alen Bachtiar Heriyanto Anggraeni, Erika Kanya Arifin, Achmad Nurs Syururi Asyadana, Aldi Naufal Augusta Jannatul Firdaus, Reza Celia Angelina Nogo Koban Chuluq, Khusnul Elok Nur Fauziyah Enggarbela Ogi Intan Pratiwi Enggarbela Ogi Intan Pratiwi Fitria Hidayanti Fitria Hidayanti Ghoffar, Alghifar Abdul Ghoffar, Alghifar Abdul Laili Indah Liana Natanael Chrisanta Rikandi Panji Sulanggalih, Mochammad Pradana, Handika Dio Prawira, Indra Waskita Prismana, I Gusti Lanang Putra Eka Qholisa, Siti Nur Rama Syaiful Arif Rifky Fajar Oktanugraha Shinta Yuan Ayu Pratiwi Sugiarto - SUGIARTO - Yisti Vita Via Yisti Vita Via