Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.152
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUITA : Jurnal Informatika Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Journal of Engineering, Computer Science and Information Technology (JECSIT) Jurnal Media Borneo Jurnal Media Celebes
Muhammad Pajar Kharisma Putra
Universitas Teknokrat Indonesia
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak

 1 
Rancang Bangun Sistem Informasi Pengelolaan Data Alumni Di SMA Negeri 1 Gedong Tataan Fatriade Saputra; Muhammad Pajar Kharisma Putra; Auliya Rahman Isnain
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 4, No 1 (2023): Volume 4 Nomor 1 Maret 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jatika.v4i1.2466

Abstract

SMA Negeri 1 Gedong Tataan, merupakan salah satu sekolah menengah atas yang ada di Provinsi Lampung. Pengolahan data di SMA Negeri 1 Gedong Tataan masih menggunakan cara yang konvensional seperti menulis di buku besar serta menggunakan aplikasi microsoft excel, walaupun telah dilakukan secara terkomputerisasi tetapi terdapat kendala yaitu file-file yang tersimpan pada komputer tentang alumni belum tertata dengan baik dan data yang tersedia pada file-file hanya menyajikan data lulusan dalam bentuk berita acara dan data usulan ijazah. Terdapat masalah lain pada sistem yang berjalan yaitu pihak sekolah kesulitan melacak identitas alumni yang telah bekerja, menikah, atau melanjutkan pendidikan, serta pihak sekolah kesulitan dalam memberikan informasi lowongan pekerjaan, perguruan tinggi dan data-data alumni kepada alumni SMA Negeri 1 Gedong Tataan. Metode pengembangan sistem menggunakan metode Prototype dan perancangan sistem menggunakan UML. Agar penelitian ini tidak bersifat subjectif maka penulis juga menggunakan metode penelitian berupa pengamatan, tinjauan pustaka, dokumentasi. Penelitian ini menggunakan pengujian black box. Hasil yang dicapai adalah sebuah sistem informasi yang dapat mengelola atau pencarian data alumni secara online untuk mendata dan mengelola informasi data alumni pada SMA Negeri 1 Gedong Tataan. Sistem yang akan dibangun akan menyampaikan informasi data alumni siswa guna kebutuhan seperti data informasi dan nilai UN alumni yang akan ditampilkan secara grafik.
Implementasi Deep Leraning Lenet Dengan Augmentasi Data Pada Identifikasi Anggrek Fachrul Rizki; Muhammad Pajar Kharisma Putra; Maulana Aziz Assuja; Fenty Ariany
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 4, No 3 (2023): Volume 4 Nomor 3 September 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jatika.v4i3.3652

Abstract

Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara dengan tingkat keanekaragaman hayati yang tinggi, salah satu keanekaragamaan hayati di Indonesia dengan memiliki spesies anggrek yang berjumlah 5.000 spesies dari 25.000 spesies anggrek yang ada didunia. Anggrek merupakan bagian dari kehidupan alam yang wajib kita rawat dan jaga untuk mempertahankan kelestariannya. Anggrek ini memiliki warna dan bentuk yang sangat menarik dan berbeda – beda pada setiap jenis anggreknya. Keanekaragaman anggrek ini cukup sulit untuk dikenali jika hanya melihat dari warna dan bentuknya saja. Penelitian ini memanfaatkan teknologi deep learning yang merupakan model jaringan syaraf tiruan yang sudah tersebar luas dan dikembangkan dalam pengenalan citra digital. Deep learning dapat digunakan sebagai teknologi dalam mengatasi permasalahan identifikasi spesies anggrek. Penilitian ini bertujuan untuk melihat nilai accuracy pelatihan model deep learning pada arsitektur LeNet menggunakan teknik augmentasi pada identifikasi anggrek. Dataset yang digunakan sebanyak 1600 citra kemudian dilakukan augmentasi pada dataset sehingga data menjadi 3200 citra. Tools yang digunakan pada proses pelatihan data adalah Google Colab. Hasil dari penelitian menunjukkan nilai akurasi pada LeNet yang menggunakan augmentasi rotate mencapai tingkat akurasi 81,88%.Kata Kunci: Anggrek; Deep Learning; LeNet; Augmentasi Data;
Co-Authors Aditya Wijayanto Alita, Debby Andi Kurniawan Bagus Bramantyo Fachrul Rizki Faisal Dharma Adhinata Fatriade Saputra Fenty ariany GITA FADILA FITRIANA Isnain, Auliya Rahman Maulana Aziz Assuja Nirwana Hendrastuty