Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal CoreIT Jurnal El Rayyan: Jurnal Perbankan Syariah
Amanda Febrianti
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode K-MEANS Clustering dan Support Vector Machine (SVM) dalam Identifikasi API pada Citra Warna Digital Amanda Febrianti; A Arini; Feri Fahrianto
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2020): Juni 2020
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (132.639 KB) | DOI: 10.24014/coreit.v6i1.9001

Abstract

Banyak bencana yang telah terjadi akhir-akhir ini, mulai dari bencana alam maupun bencana yang disebabkan oleh manusia itu sendiri. Kebakaran adalah salah satu bencana yang paling sering terjadi dan memilki tingkat kerugian yang tidak sedikit. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengenali api adalah pendeteksian pada citra digital, dikarenakan karakteristik api yang bisa langsung dilihat secara visual. Pada penelitian ini, penulis akan fokus pada salah satu karakteristik api, yaitu warna. Dalam segmentasi fitur warna, penulis menggunakan ruang warna YCbCr dan RGB. Ekstraksi data dilakukan dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Hasil ekstraksi akan diklasifikasikan dengan Support Vector Machine (SVM), untuk mengelompokan citra yang mengandung api dengan citra biasa. Untuk data latih dan data uji, penulis akan menggunakan citra hutan agar dapat melakukan perbandingan hasil dengan penelitian sebelumnya. Selain itu, penulis juga akan menggunakan citra bangunan sebagai skenario tambahan untuk melihat hasil tingkat efektifitas algoritma yang penulis pakai pada kondisi citra selain hutan. Hasil penelitian menunjukan bahwa penggabungan mode warna RGB dan YCbCr dalam mendeteksi api pada citra digital hutan dan bangunan memiliki tingkat keberhasilan >90%, dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi pada citra digital yang diambil pada siang hari.
ANALISIS TINGKAT KESEHATAN BANK UMUM SYARIAH DENGAN METODE RGEC TERHADAP PEMBIAYAANBANK SYARIAH SELAMA RESESI COVID-19 Amanda Febrianti; Athar, Gadis Arniyati; Bangun, Ulen
Jurnal El Rayyan: Jurnal Perbankan Syariah Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal El Rayyan: Jurnal Perbankan Syariah
Publisher : Institut Syekh Abdul Halim Hasan Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59342/jer.v3i1.524

Abstract

Pandemi Covid-19 tidak hanya berpengaruh terhadap kesehatan masyarakat tetapi juga berpengaruh terhadap perekonomian suatu negara, yang didalamnya termasuk perbankan. Kesehatan perbankan syariah tentu terdampak oleh krisis covid-19, dan begitu pula pembiayaan bank syariah. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kesehatan Bank Umum Syariah terhadap pembiayaan musyarakah selama pandemi covid-19. Peneliti menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data sekunder berupa dokumentasi laporan keuangan kuartal pada masing-masing Bank Umum Syariah. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data kuantitatif untuk memperkirakan secara kuantitatif pengaruh dari beberapa variabel independen secara simultan maupun secara parsial terhadap variabel dependen. Dari hasil penelitian, ditemukan bahwa pengaruh tingkat kesehatan Bank Umum Syariah terhadap Pembiayaan syariah secara parsial menunjukkan bahwa hanya variabel BOPO berpengaruh terhadap pembiayaan musyarakah selama pandemi covid-19 dengan nilai Prob.sign sebesar 0.0428 < 0.05, sedangkan variabel lainnya tidak berpengaruh terhadap pembiyaan musyarakah. Dan secara simultan atau bersama-sama variabel X yakni Tingkat kesehatan Bank berpengaruh terhadap pembiayaan musyarakah dengan nilai Prob (F-statistic) sebesar 0.00000 < 0.05
Co-Authors A Arini Athar, Gadis Arniyati Bangun, Ulen Feri Fahrianto