Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.293
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JAIS (Journal of Applied Intelligent System) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Informasi Interaktif DIKEMAS (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Jurnal Informatika Polinema (JIP) Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Arie Rachmad Syulistyo
Politeknik Negeri Malang
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Social Sciences Other

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

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Pelatihan Pembuatan Dan Penggunan Media Promosi Digital Pada PAP’A Catering Budiprasetyo, Gunawan; Wakhidah, Rokhimatul; Shoumi, Milyun Ni'ma; Syulistyo, Arie Rachmad; Ratsanjani, Muhammad Hasyim
DIKEMAS (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Vol 5, No 1 (2021)
Publisher : Politeknik Negeri Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32486/jd.v5i1.632

Abstract

Popularitas jejaring sosial online memberikan dampak yang luar biasa di berbagai bidang, salah satunya berdampak pada cara perusahaan melakukan pemasaran. Perusahaan kecil menengah pun secara massif menggunakan media online seperti website, e-commerce dan media sosial sebagai media promosi mereka. PAP’A (Panti Asuhan Putri ‘Aisyiyah) Catering merupakan catering yang memiliki pelanggan yang cukup banyak dan dari berbagai kalangan di kota Malang. Namun sayangnya, PAP’A Catering belum memiliki website dan akun media sosial sebagai media promosi. Saat ini promosi dilakukan dengan menyebarkan brosur dan dari mulut ke mulut. Maka dari itu diperlukan akun media sosial, salah satunya adalah Instagram untuk Bisnis dan Facebook, implementasi website dan akun media sosial yang telah dikembangkan, dan pendampingan kepada mitra selama proses pengabdian terkait pengisian konten, respon di akun media sosial, dan perkembangan web secara remote. Website dan media sosial akan digunakan untuk menampilkan produk-produk yang dibuat oleh PAP’A Catering. Produk website merupakan hasil pembuatan akun Gmail Business yang berisi profil bisnis.
PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) FOR TRAINING OPTIMIZATION ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Arie Rachmad Syulistyo; Dwi Marhaendro Jati Purnomo; Muhammad Febrian Rachmadi; Adi Wibowo
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 9, No 1 (2016): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information)
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (313.927 KB) | DOI: 10.21609/jiki.v9i1.366

Abstract

Neural network attracts plenty of researchers lately. Substantial number of renowned universities have developed neural network for various both academically and industrially applications. Neural network shows considerable performance on various purposes. Nevertheless, for complex applications, neural network’s accuracy significantly deteriorates. To tackle the aforementioned drawback, lot of researches had been undertaken on the improvement of the standard neural network. One of the most promising modifications on standard neural network for complex applications is deep learning method. In this paper, we proposed the utilization of Particle Swarm Optimization (PSO) in Convolutional Neural Networks (CNNs), which is one of the basic methods in deep learning. The use of PSO on the training process aims to optimize the results of the solution vectors on CNN in order to improve the recognition accuracy. The data used in this research is handwritten digit from MNIST. The experiments exhibited that the accuracy can be attained in 4 epoch is 95.08%. This result was better than the conventional CNN and DBN.  The execution time was also almost similar to the conventional CNN. Therefore, the proposed method was a promising method.  
PEMETAAN DENGAN QGIS DAN PERHITUNGAN KORELASI FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI PERTANIAN DENGAN PEARSON CORRELATION Arie Rachmad Syulistyo; Milyun Ni’ma Shoumi
Informasi Interaktif Vol 6, No 1 (2021): Jurnal Informasi Interaktif
Publisher : Universitas Janabadra

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

Abstract

 Food affects the nation stability. The Indonesian government strive continually to maintain food security in the form of policies and research in the agricultural sector. In line with the government's vision and mission, this research was conducted to map and study the relationship between soil conditions, irrigation areas, and harvested areas with corn, soybean and rice yields that can be used to support policy making. Based on the experiment results obtained several factors that influence crop yields, namely soil conditions, weather, and area of harvest. Mapping was done using Quantum GIS (QGIS) and correlation calculations performed using pearson correlation. Based on the analysis result of soil types, temperature and soil area affect crop yields with the highest value of 0.99. The correlations analyzed were the correlation between yield and rice temperature and the correlation between rice yield and cultivated area.Keywords: QGis, food security,pearson correlation.
ANALISIS RESIKO KANKER PAYUDARA (BREAST CANCER) MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MODEL MAMDANI Milyun Ni’ma Shoumi; Arie Rachmad Syulistyo
Informasi Interaktif Vol 6, No 1 (2021): Jurnal Informasi Interaktif
Publisher : Universitas Janabadra

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

Abstract

Breast cancer is a type of malignant cancer, in which cells form in the breast tissue, and is the most common type of cancer - apart from skin cancer - and is ranked second (after lung cancer) the type of cancer that causes death. Every year thousands of people die from cancer due to limited medical resources and the inability of society to use existing information sources effectively. The most efficient way and one of the means of protection against breast cancer is early diagnosis. In this study, a system to analyze the risk of breast cancer was developed using the Mamdani model of Fuzzy Inference System (FIS). By using 6 input variables, the developed Mamdani FIS is able to produce an accuracy of 85% with 20 data used.  Keywords: cancer, breast cancer, fuzzy inference system,,fuzzy logic, Mamdani model.
Vacant Car Parks Detection Using Digital Image Processing Methods Milyun Ni'ma Shoumi; Ridwan Rismanto; Arie Rachmad Syulistyo
Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 13 No 1 (2022): Vol. 13, No. 1 April 2022
Publisher : Institute for Research and Community Services, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/LKJITI.2022.v13.i01.p02

Abstract

Long car queues are often encountered in some public facilities because visitors should be around to find an empty parking space. One way to minimize this case is to use a parking information system that shows the location of the parking lot that is empty or occupied with their amounts. This research presented two digital image processing methods for detecting empty space occupied in the image of the car parking area. There are vehicle detection and edge detection method. Vehicle detection is the method used to detect objects in the image by subtracting the parking area image, an empty parking lot, from the image containing the car. In contrast, the edge detection method detects the object's edge. The results from these two methods were then compared using the AND function to obtain the condition of an empty or occupied box for each box in the parking lot. Threshold values affect the determination of the parking lot. In this research, the data used are images of open car parks in the Malang Town Square (Matos) shopping center, Mall Olympic Garden (MOG), and data sourced from journals with similar topics [16]. The test results show that the best detection results are obtained in detecting occupied parking spaces in the parking lot in Malang Town Square (Matos), with a threshold of 10 and an accuracy of 99.4% with a threshold of 10.
Predicting News Article Popularity with Multi Layer Perceptron Algorithm Arie Rachmad Syulistyo; Vira Meliana Agustin; Dwi Puspitasari
Journal of Applied Intelligent System Vol 7, No 2 (2022): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v7i2.6826

Abstract

Nowadays, news media seems to have been digitized. One of them is printed news which has now turned into online news. The increasing use of social media has made people interested in reading news online. News needs to attract readers with their headlines. Various online news media businesses want to know the future demand of readers, as well as whether the released news can reach more readers so that the news becomes popular. Therefore, with the increasing interest in online news today, this paper will analyze the performance of the Neural Network Algorithm and other artificial intelligence techniques in predicting the popularity of news articles that can help the media to know whether their news will become popular. The news article popularity prediction system can increase its revenue if there are advertisements in the news. The test results show that the accuracy of the Multi Layer Perceptron is 76% and Random Forest gives an accuracy of 70%.
IDENTIFIKASI KOMPONEN GUI PADA PROTOTIPE APLIKASI MOBILE Aura Kanza Caesaria; Mungki Astiningrum; Arie Rachmad Syulistyo
Jurnal Informatika Polinema Vol. 6 No. 2 (2020): Vol 6 No 2 (2020)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v6i2.321

Abstract

OS Android merupakan OS Mobile terpopuler sejumlah 71,6% disusul IOS, dll. Hal ini menjadi peluang besar untuk menjadi android developer. Langkah awal yang harus dipersiapkan adalah memiliki pengetahuan dasar Java dan XML. Proses yang harus disiapkan pertama kali adalah pembuatan User Interface aplikasi. Namun, sebagai pemula sering kali kebingungan dalam menentukan komponen yang harus digunakan dalam pembuatan interface. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat mengenali komponen yang akan digunakan. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk mengklasifikasi komponen GUI secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Dalam pengenalan komponen ini digunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode ini dapat mengenali komponen pada sebuah image. Dengan adanya aplikasi ini dapat membantu pengguna dalam menentukan komponen yang akan digunakanan untuk membuat tampilan suatu aplikasi. Tingkat keberhasilan klasifikasi komponen GUI yang didapatkan menggunakan metode Convolutional Neural Network adalah 85.32%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa identifikasi komponen GUI pada prototipe aplikasi mobile sudah sesuai.
Identifikasi Kualitas Biji Jagung Manis Layak Jual dari Warna dan Tekstur Menggunakan HSV dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) M. Alfin Zakariya; Mungki Astiningrum; Arie Rachmad Syulistyo
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 1 (2020): Vol 7 No 1 (2020)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i1.439

Abstract

Jagung manis adalah salah satu jenis sayuran yang sering dikonsumsi oleh masyarakat. Jagung manis memiliki kandungan gizi yang tinggi sehingga baik untuk dijadikan makanan alternatif selain nasi. Jagung manis banyak dijadikan makanan olahan kuliner yang belakangan ini ramai dikalangan masyarakat, oleh karena itu kebutuhan masyarakat terhadap jagung manis yang semakin tinggi sehingga perlu adanya evaluasi kualitas jagung manis yang layak jual. Ada beberapa industri di Indonesia bahwa evaluasi biji jagung manis masih menggunakan cara manual dengan mengandalkan indra manusia yang hasil keluaran evaluasi tersebut tidak konsisten. Pada penelitian ini membahas mengenai evaluasi biji jagung manis dengan menggunakan Warna HSV dan Tekstur Gray Level Run Length Matrix atau disebut GLRLM dengan sistem pengolahan citra digital dengan cara mengolah nilai pada citra biji jagung manis kemudian diklasifikasikan menggunakan metode K-NN. Berdasarkan hasil dari penelitian ini diketahui bahwa penggunaan warna HSV dan metode tekstur GLRLM dengan fitur SRE, LRE, RLU dan GLU dapat mengidentifikasi kualitas biji jagung manis. Terdapat 4 kelas pada penelitian ini yaitu biji segar, biji basi, patah segar dan patah basi. Untuk data testing terdapat 40 biji jagung manis dan masing-masing citra terdapat 10 biji jagung manis. Tingkat akurasi tertinggi pada sistem sebesar 85% diperoleh pada tekstur 45, 90, dan 135 dari nilai K = 1, K = 3, dan K = 9. Dari data tersebut disimpulkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi kualitas biji jagung manis dengan baik.
PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE PERAMALAN CUACA UNTUK PENENTUAN TANAMAN PANGAN MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING Luqman Affandi; Arie Rachmad Syulistyo; Firdani Rianda Putra
Jurnal Informatika Polinema Vol. 4 No. 2 (2018): Vol 4 No 2 (2018)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v4i2.155

Abstract

Tanaman pangan merupakan tanaman utama yang dikonsumsi manusia sebagai makanan pokok. Umumnya tanaman pangan dapat tumbuh dalam waktu satu musim. Di suatu daerah proses pemilihan tanaman pangan dipengaruhi oleh kondisi cuaca yang terjadi. Perubahan cuaca yang terjadi di masa sekarang sering berubah-ubah dan tidak sama dari tahun sebelumnya. Hal ini mempengaruhi dari sisi pertanian khususnya tanaman pangan. Untuk itu diperlukan pengolahan data cuaca untuk diramalkan kedepannya dalam penentuan tanaman pangan yang akan ditanam. Penelitian ini dilakukan dengan meramalkan data cuaca menggunakan metode Triple Exponential Smoothing yang dibuat oleh Brown disesuaikan dengan data syarat tumbuh tanaman pangan. Peramalan Cuaca dari bulan 1 tahun 2011 sampai bulan 5 tahun 2017 menggunakan metode Triple Exponential Smoothing pada data suhu mendapatkan nilai MAD terkecil 0,7050026709838 dengan menggunakan alpha 0,1. Data kelembapan mendapatkan nilai MAD terkecil 4,522655267 dengan menggunakan alpha 0,4. Data curah hujan mendapatkan nilai MAD terkecil 129,119557 dengan menggunakan alpha 0,1. Data lama penyinaran mendapatkan nilai MAD terkecil 1,186391209 dengan menggunakan alpha 0,5. Pada periode selanjutnya Metode Triple Exponential Smoothing dapat digunakan untuk peramalan dengan alpha 0,1 untuk suhu, 0,4 untuk kelembapan, 0,1 untuk curah hujan dan 0,5 untuk lama penyinaran.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN PROGRAM AYO MENGHAFAL DAN MEMAHAMI AL-QURAN (AMMA) DI YAYASAN IHYAUL QURAN INDONESIA Milyun Ni’ma Shoumi; Arie Rachmad Syulistyo; Annisa Puspa Kirana; Mamluatul Hani’ah
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 10 No. 1 (2023): JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT 2023
Publisher : P3M Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/abdimas.v10i1.4233

Abstract

Sistem informasi (SI)cadalah salah satu faktor yang penting bagi sebuah instansi yang bergerak di bidang pendidikan. SI memungkinkan instansi untuk lebih produktif dalam memperoleh, memproses, dan menggunakan informasi secara akurat. Salah satu jenis sistem informasi yang dapat membantu proses operasional sebuah instansi di bidang pendidikan adalah Sistem Informasi Pendaftaran untuk program-program yang diselenggarakan oleh lembaga pendidikan. Yayasan Ihyaul Quran merupakan salah satu jenis yayasan pendidikan di Kota Malang yang memiliki beberapa program, diantaranya Program Pendidikan Sekolah Balita, Tahfidz Quran, Kursus Quran, Kuttab Ibadurrahman, dan Ayo Menghafal dan Memahami Al-Quran (AMMA). Saat ini dalam proses pendaftarannya, khususnya program AMMA masih dilakukan secara manual. Kegiatan PKM ini mengusulkan sebuah pengembangan aplikasi dan pelatihan Sistem Informasi Pendaftaran Program Ayo Menghafal dan Memahami Al-Quran (AMMA) di Yayasan Ihyaul Quran Indonesia. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat memudahkan calon peserta dalam melakukan pendaftaran, dan juga memudahkan admin program dalam melakukan pengelolaan data calon peserta.
Co-Authors Adi Wibowo Annisa Puspa Kirana Arwin Datumaya Wahyudi Sumari Astiningrum, Mungki Aura Kanza Caesaria Budiprasetyo, Gunawan Dwi Marhaendro Jati Purnomo Dwi Puspitasari Firdani Rianda Putra Luqman Affandi Luqman Affandi M. Alfin Zakariya Mamluatul Hani’ah Mawarni, Putri Indah Muhammad Febrian Rachmadi Mustika Mentari Putra, Firdani Rianda Ratsanjani, Muhammad Hasyim Ridwan Rismanto Rokhimatul Wakhidah Rosa Andrie Asmara Shoumi, Milyun Ni’ma Ulla Delfana Rosiani Vira Meliana Agustin Zakariya, M. Alfin