Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Serambi Engineering Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering
Guntur Syahputra
Politeknik Negeri Lhokseumawe
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Environmental Science

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Levenshtein Distance Dalam Mendeteksi Hasil Jawaban Peserta Kelas Daring Dengan Teknik Web Scraping Manual Guntur Syahputra; Ahmad Fitri Boy; Nurcahyo Budi Nugroho
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 20, No 1 (2021): FEBRUARI 2021
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v20i1.1900

Abstract

Pandemi COVID 19 saat ini menyebabkan kegiatan belajar mengajar harus merubah sistem tatap muka untuk beralih kepada sistem daring, hal ini bukan menjadi alasan bagi pengampu atau penanggung jawab kelas menurunkan kualitas pengajaran. Evaluasi tetap harus dilakukan melalui pertanyaan dan tugas, namun karena dilakukan secara daring banyak peserta didik yang menjawab dengan tidak serius, menyalin dari laman web ataupun menyalin jawaban teman tanpa merubah data sedikitpun yang berasal sumber salinan.Levenshtein Distance adalah metode yang digunakan untuk medeteksi kemiripan data berbasis karakter (String Metric). Metode ini dapat membantu dan memudahkan pekerjaan pengajar dalam kelas daring untuk deteksi jawaban peserta, kemiripan jawaban yang mencapai 95% dapat dideteksi dan diasumsikan sebagai jawaban hasil salinan. Sehingga dapat diambil tindakan terhadap peserta yang melakukan hal tersebut.
Klasifikasi Citra Songket Aceh Menggunakan Metode Probabilistic Neural Network Ismi Amalia; Indra Mawardi; Indrawati Indrawati; Muhammad Arhami; Muhammad Muhammad; Guntur Syahputra
Jurnal Serambi Engineering Vol 8, No 3 (2023): Juli 2023
Publisher : Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jse.v8i3.6132

Abstract

Tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasikan citra Songket Aceh. Data penelitian menggunakan sepuluh motif Songket Aceh dan data diperoleh dari tempat usaha tenun Songket Nyak Mu. Tahapan penelitian ini adalah akuisisi citra, pra-proses, ekstraksi fitur, klasifikasi dan evaluasi. Ekstraksi fitur tekstur citra Songket Aceh menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Fitur-fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah entropy, energy, sum of squares: variance, difference entropy dan autocorrelation. Metode Probabilistic Neural Network (PNN) diaplikasikan untuk klasifikasi citra Songket Aceh. Metode Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) digunakan untuk pembagian data latih dan data uji. Hasil klasifikasi citra Songket Aceh dengan metode PNN adalah sebesar 93%.
Klasifikasi Penyakit Diabetic Retinopathy Menggunakan Multilayer Perceptron Umri Erdiansyah; Ahmadi Irmansyah Lubis; Guntur Syahputra
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 2, No 1 (2022)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v2i1.3084

Abstract

Diabetic Retinopathy merupakan salah satu komplikasi penyakit diabetes yang dapat menyebabkan kematian. Komplikasi ini berupa kerusakan pada retina mata. Kadar glukosa yang tinggi dalam darah dapat menyebabkan kapiler kecil pecah dan menyebabkan kebutaan. Penyakit ini dimulai dengan melemahnya atau rusaknya kapiler kecil di retina, memungkinkan darah mengalir dan kemudian menyebabkan penebalan jaringan, pembengkakan, dan pendarahan hebat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis diagnosis retinopati diabetik berupa data rekam medis. Multilayer Perceptron merupakan salah satu algoritma jaringan syaraf tiruan yang sering digunakan untuk klasifikasi data dan digunakan dalam proses klasifikasi pada penelitian ini. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari UCI Machine Learning Repository, kumpulan data dari University of Debrecen, Hongaria, termasuk data pasien untuk retinopati diabetik. Evaluasi hasil klasifikasi yang digunakan adalah confusion matrix. Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, maka didapatkan hasil akurasi pada Multilayer Perceptron sebesar 71.80%, dengan nilai precision 72.50%, dan Recall 71.80%.
Klasifikasi Citra Songket Aceh Menggunakan Metode Probabilistic Neural Network Ismi Amalia; Indra Mawardi; Indrawati Indrawati; Muhammad Arhami; Muhammad Muhammad; Guntur Syahputra
Jurnal Serambi Engineering Vol 8, No 3 (2023): Juli 2023
Publisher : Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jse.v8i3.6132

Abstract

Tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasikan citra Songket Aceh. Data penelitian menggunakan sepuluh motif Songket Aceh dan data diperoleh dari tempat usaha tenun Songket Nyak Mu. Tahapan penelitian ini adalah akuisisi citra, pra-proses, ekstraksi fitur, klasifikasi dan evaluasi. Ekstraksi fitur tekstur citra Songket Aceh menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Fitur-fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah entropy, energy, sum of squares: variance, difference entropy dan autocorrelation. Metode Probabilistic Neural Network (PNN) diaplikasikan untuk klasifikasi citra Songket Aceh. Metode Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) digunakan untuk pembagian data latih dan data uji. Hasil klasifikasi citra Songket Aceh dengan metode PNN adalah sebesar 93%.
Co-Authors Ahmad Fitri Boy Ahmadi Irmansyah Lubis Amalia, Ismi Arhami, Muhammad Indra Mawardi Indrawati Indrawati Muhammad Muhammad Nurcahyo Budi Nugroho Umri Erdiansyah