Garuda - Garba Rujukan Digital

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

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

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

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

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%.

Design of Monitoring and Control Devices for Bird Repellents in Rice Fields Based on IoT Muhammad Irfan; Muhammad Nasir; Guntur Syahputra
Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer Vol 9, No 1 (2026): JURNAL TRIK - POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jtrik.v9i1.8700

Technological developments are advancing rapidly every year, such as the technology developed in various aspects of life, one of them is the Internet of Things, one of which can be applied in agriculture. The role of IoT in agriculture: In general, farmers have problems with rice quality due to pests in rice fields, which is a serious problem, such as bird pests. This results in a decline in rice quality. In this study, the author came up with an idea to solve this problem by designing an IoT-based bird repellent system. The author also hopes that this research can help the community or farmers in repelling birds from rice fields in a way that can be controlled or monitored using an IoT application. This study uses the QoS method, which functions as a measurement of network performance. The results of network measurement using the QoS method showed an average throughput of 75 kbps, packet loss of 0.1%, and delay of 61 ms. Based on the testing, the rice pest repellent showed performance capable of detecting bird pests at the distances of 80 cm, and was also able to detect grasshoppers at a distances of 20 cm. On the other hand, this device was also able to detect humans at a distances of 500 cm. During operation, when bird pests are detected, the gearbox motor will move automatically, and the DC siren will activate automatically, indicating the presence of bird pests.

Pengembangan Animasi 2D Edukatif Untuk Meningkatkan Kesadaran Kebersihan Kampus Sri Yuningsih; Guntur Syahputra; Mahlil Mahlil
eProceeding of TIK Vol 6, No 1 (2026): eProTIK: Mei, 2026
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

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

Masalah kebersihan lingkungan kampus merupakan isu yang masih sering diabaikan oleh sebagian mahasiswa, ditandai dengan rendahnya kepedulian terhadap pengelolaan sampah dan kebersihan sekitar. Kurangnya media edukatif yang menarik menjadi salah satu penyebab utama rendahnya kesadaran ini. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media animasi 2D edukatif berjudul â€œKampus Sehat, Mahasiswa Hebatâ€ guna meningkatkan kesadaran mahasiswa terhadap pentingnya menjaga kebersihan kampus. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan deskriptif. Pengembangan animasi dilakukan melalui tahapan pra-produksi, produksi, dan pasca-produksi menggunakan teknik frame by frame. Data dikumpulkan melalui observasi dan kuesioner dengan teknik purposive sampling kepada 20 mahasiswa Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer.Pengujian dilakukan melalui uji fungsionalitas serta evaluasi user experience berdasarkan tiga aspek: kualitas visual, daya tarik, dan pemahaman pesan. Hasil pengujian frame by frame menunjukkan bahwa setiap gerakan karakter, seperti berbicara dan berjalan, ditampilkan melalui susunan frame yang detail. Gerakan mulut menggunakan lima bentuk vokal dengan total 400 frame, sedangkan gerakan berjalan direalisasikan dengan 72 frame dalam durasi 3 detik (24 fps). Distribusi frame pada adegan lain, seperti membuka pintu, mengetik, hingga menoleh, juga memperlihatkan transisi yang halus dan konsisten. Hal ini membuktikan bahwa metode frame by frame efektif menghasilkan animasi yang ekspresif dan natural dalam menyampaikan pesan edukasi kebersihan kampus. Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa animasi 2D berdurasi 2 menit ini mampu berjalan dengan baik di berbagai perangkat, dengan visual yang jelas dan narasi yang efektif.Kata kunci: Animasi 2D, Animasi 3D, Rigging, Tari, FPS

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search