Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.827
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional
Deden Wahiddin
Universitas Buana Perjuangan Karawang
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Sistem Presensi Pegawai Menggunakan Face Recognition dengan Algoritma Local Binary Pattern Histogram (LBPH): (Studi Kasus di Universitas Buana Perjuangan Karawang) Ray Pamungkas; Deden Wahiddin; Tohirin Mudzakir
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 1 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Kedisiplinan pegawai bisa dinilai salah satunya melalui tingkat kehadirannya di kantor atau tempatnya bekerja. Perusahaan atau instansi juga tentunya memiliki standar sendiri untuk kehadiran tiap pegawainya. Oleh karena itu, diberlakukan sistem presensi agar ada pencatatan dan bukti akan hadir atau tidaknya seorang pegawai. Sistem presensi pegawai ini menjadi faktor penting yang mempengaruhi profitabilitas keseluruhan prospek pertumbuhan di masa depan. Ada salah satu faktor yang membuat sistem presensi disepelekan oleh pegawai, yaitu sistem presensi yang manual. Banyak perusahaan atau instansi masih memberlakukan sistem presensi secara manual dengan cara mencatat secara manual presensi masuk dan pulang didalam pembukuan, sehingga pegawai memerlukan waktu yang lama saat mencatat presensinya masing masing setiap harinya dan untuk merekap data presensi juga membutuhkan waktu dan tenaga yang banyak karena harus merekap secara manual. Local Binary Pattern Histogram (LBPH) adalah salah satu dari metode yang terkenal dalam mengenali sebuah objek yang salah satunya mengenali suatu wajah. Penerapan algoritma LBPH membutuhkan dataset wajah untuk nantinya akan dilakukan training, dan untuk memudahkan mengambil wajah sesorang penulis menggunakan algoritma Viola Jones untuk deteksi wajah dan melakukan cropping pada bagian wajah. Hasil dari penelitian ini yang telah didapatkan yaitu berupa sistem presensi pegawai Universitas Buana Perjuangan Karawang menggunakan face recognition menggunakan algoritma LBPH secara real time dengan akurasi keberhasilan hingga 86.7% dan untuk akurasi pengenalan wajah hingga 81.8%. Sistem ini berbasis website dengan menggunakan Bahasa pemrograman Python.
Implementasi Algoritma Certainty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disertai Demam Warna; Deden Wahiddin; Dwi Kusumaningrum
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 1 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Demam menjadi sebuah gangguan kesehatan bagi setiap orang dalam melakukan produktivitas dan bahkan bisa merenggut korban jiwa. Beberapa penyakit yang disertai demam memiliki gejala yang hampir mirip, sehingga sulit untuk diketahui penyakit tersebut karena keterbatasan pengetahuan masyarakat, sehingga perlu berkonsultasi dengan dokter. Akan tetapi untuk berkonsultasi memerlukan biaya dan waktu. Maka dari itu, sistem pakar bisa menjadi salah satu alternatif solusi dalam mendiagnosa penyakit yang disertai demam dengan menggunakan metode certainty factor. Sistem pakar dapat mendiagnosa penyakit yang disertai demam dan mengelola data diagnosa, gejala, penyakit dan aturan. Setelah dilakukan uji pakar dengan 30 data percobaan, 8 data divalidasi diantaranya 7 data sesuai dan 1 data tidak sesuai. Hasil akurasi yang diperoleh dari data yang divalidasi pakar yaitu 87,5%.
SOSIALISASI HASIL PENELITIAN APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA KECANDUAN GAME ONLINE MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Elsa Elvira Awal; Deden Wahiddin; Anis Fitri Nur Masruriyah; Hilda Yulia Novita
Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Vol 3, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/pemanas.v3i1.19974

Abstract

Semenjak pandemi Covid-19 masuk di Indonesia, hampir semua kegiatan dilakukan secara daring, termasuk pembelajaran dari tingkat sekolah dasar sampai universitas. Dampak dari pembelajaran daring adalah kebosanan pada peserta didik, oleh sebab itu peserta didik banyak yang melakukan kegiatan lain untuk menghilangkan kebosanan dengan bermain game online. Kondisi mental pada peserta didik rata-rata masih labil sehingga mudah lepas kontrol ketika sedang bermain game online, sehingga banyak peserta didik yang kecanduan game online. Adapun bentuk kegiatan sosialisasi ini dilakukan melalui pengarahan tentang pengetahuan dasar mengenai game, di antaranya dampak positif dan negatif game online. Maka pada kegiatan pengabdian kepada masyarajat ini akan dilakukan sosialisasi aplikasi deteksi kecanduan game online dengan menggunakan metode certainty factor. Hasil dari sosialisasi yang dilakukan pada SMK N 1 Klari adalah memberikan pemahaman terhadap siswa/siswi tentang game online serta memahami dampak berbahaya jika tidak disikapi dengan bijak. Dengan aplikasi yang kamu berikan diharapkan para siswa/siswi mampu menggunakan game dengan sewajarnya.
Co-Authors Adi Pratama Anis Fitri Nur Masruriyah Ayu Juwita Dwi Kusumaningrum Elsa Awal Elsa Elvira Awal Fitri Nur Masruriyah, Anis Gilang Wibowo Hidayatus Solikhin Hilda Yulia Novita Kiki Baihaqi Kiki Wahyuddin Moh. Alifudin Muhammad Naufal Muhammad Yusuf Ray Pamungkas Ryan Hasbie Tohirin Mudzakir Topan Ramadhan Tri Denda Warna