Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Simantec Jurnal Ilmiah Kursor Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (Indonesian Journal of Community Engagement) MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Sewagati
Imamah Imamah
Universitas Trunojoyo Madura
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Public Health Social Sciences Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
Penerapan Steganografi pada Corporate Internet Reporting (CIR) Imamah, Imamah
Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) 2015
Publisher : Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1087.26 KB)

Abstract

Corporate Internet reporting (CIR) adalah proses komunikasi yang berkaitan dengan informasi keuangan dan non keuangan meliputi sumber daya dan kinerja perusahaan melalui internet . CIR mempercepat distribusi pelaporan perusahaan, sehingga perusahaan dapat melakukan berbagai tindakan yang diperlukan tanpa mengenal jarak, waktu dan tempat. Namun dari sisi lain, keamanan dari laporan yang dikirimkan melalui internet sangat rentan, terutama jika berkaitan dengan laporan keuangan perusahaan. Pada penelitian ini diusulkan penerapan steganografi pada CIR untuk melindungi data perusahaan dari pihak-pihak yang tidak berhak mengaksesnya. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa untuk menyisipkan 10 kB ≤ data ≤ 60 kB cover image harus memiliki ukuran piksel minimal 512x512 piksel. Nilai PSNR tertinggi didapatkan pada cover image berukuran 1024x1024 piksel yaitu 35,6 dB saat disisipkan data berukuran 55 kB dan 39,7 dB saat disisipkan data berukuran 27 kB. Nilai PSNR terendah didapatkan pada cover image berukuran 128x128 piksel. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa metode steganografi dengan menggunakan algoritma DCT dapat diterapkan pada CIR dengan ukuran dan kapasitas data tertentu.
Mobile expert for Tobacco Disease Identification Using The Fuzzy Inference System Tsukamoto Syarief, Mohammad; Imamah, Imamah; Husni, Husni; MS, Akhmad Tajuddin Tholaby
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 1 (2020): Volume 6 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i1.37258

Abstract

Madura Island is a producer of aromatics tobacco known as Madura Tobacco. One type of Madura tobacco that has superior quality is tobacco Campalok. This tobacco is only in the village of Bakeong Guluk-Guluk district of Sumenep. Its price for each kilogram can penetrate up to two million rupiahs. But failing to harvest due to illness or pests can decrease the quality and price of tobacco Campalok, while the access to consult the agricultural experts in Sumenep district is far enough so the public difficulty getting information faster on tobacco disease treatment. This is the underlying research on the expert system for the identification of diseases in the Android-based tobacco crop.This Expert System was developed by utilizing Android-based mobile technology using the Fuzzy Inference System Tsukamoto method. Farmers who will use this application only enter the characteristics of tobacco leaves that are exposed to pests then the expert system will provide a way of overcoming the pest disease based on the expertise of agricultural experts in Sumenep district Using the Fuzzy method. The result of this research showed that 8 from 10 of diseases were successfully detected by the application so that the accuracy of this application compared to the human expert system is 80 %.
Indonesian license plate recognition based on area feature extraction Fitri Damayanti; Sri Herawati; Imamah Imamah; Fifin Ayu M; Aeri Rachmad
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 17, No 2: April 2019
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v17i2.9017

Abstract

The main principle of license plate recognition is to recognize the characters in the license plate which indicates the identity of the vehicle. This research will provide a system which can be implemented to the automatic payment in highway. Indonesian license plate consists of two parts, every of which has certain characters. These characters may become problem in the recognition process. Another problem is on the type of the license plate since Indonesia applies different color for every type of vehicle. In this research, different approaches are employed in the recognition of license plate; that is using character area as the feature value, also known as feature area, and K-Nearest Neighbor (KNN) as classification method. In addition, another method that has been used in our previous research is also employed to detect the character of license plate. The result shows very significant accuracy of 99.44%. In the process of recognition, scenario 1 gives the best accuracy at the K-1 value; that is 68.57% on the license plate and 92.72% on the characters of license plate. In the scenario 2 was obtained the license plate accuracy of 52% and license plate character accuracy of 89.36% with K-5. The system ran in a relatively short computational time.
EFFECTIVENESS OF DEEP LEARNING APPROACH FOR TEXT CLASSIFICATION IN ADAPTIVE LEARNING Umi Laili Yuhana; Imamah Imamah; Chastine Fatichah; Bagus Jati Santoso
Jurnal Ilmiah Kursor Vol 11 No 3 (2022)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/kursor.v11i3.285

Abstract

Klasifikasi text sangat bermanfaat dan dibutuhkan diberbagai bidang. Salah satu bidang yang membutuhkan klasifikasi text adalah E-learning yang bersifat adaptive atau disebut sebagai adaptive learning sistem. Adaptive learning sytem adalah sistem pembelajaran online yang dapat memberikan rekomendasi pembelajaran berdasarkan kebutuhan pengguna. Adaptive learning memiliki dua bagian, yaitu modul learning dan modul testing. Modul learning adalah bagian dari sistem yang bertugas untuk memberikan rekomendasi pembelajaran bagi pengguna, sedangkan modul testing bertugas untuk menguji dan memberikan penilaian terhadap hasil pembelajaran yang diperoleh dari modul learning. Materi pembelajaran pada modul learning memerlukan klasifikasi text berdasarkan tingkat kesulitannya untuk memastikan bahwa pengguna dengan level kemampuan rendah juga mendapatkan materi pembelajaran yang mudah, dan rekomendasi ini akan dinamis mengikuti perkembangan kemampuan pengguna. Pada penelitian ini, akan dibahas bagian kecil dari sistem pembelajaran adaptive pada modul learning yaitu tahap klasifikasi text. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah mata pelajaran IPA untuk tingkat SMP yang didapatkan dari Ruang Guru dan merupakan salah satu platform E-learning di Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah CNN, RNN dan HAN dengan menggunakan word embedding Word2Vec
Pendekatan Data Science untuk Mengukur Empati Masyarakat terhadap Pandemi Menggunakan Analisis Sentimen dan Seleksi Fitur Fika Hastarita Rachman; Imamah Imamah
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 8, No 3 (2022): Volume 8 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v8i3.56655

Abstract

Empati merupakan kemampuan seseorang untuk turut merasakan penderitaan orang lain. Pandemi covid yang melanda dunia, telah menyisakan banyak kehilangan dan keterpurukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui emosi masyarakat terhadap penderitaan sesama menggunakan pendekatan sentimen analisis. Dataset yang digunakan adalah komentar masyarakat di Twitter tentang pandemi Covid dalam rentang waktu November-Desember 2020. Data diambil dengan teknik crawling menggunakan library twint, didapatkan data sebanyak 2386 komentar, namun komentar yang mengandung empati hanya sebanyak 984 data. Dataset empati kemudian dilabeli oleh tiga orang menggunakan teknik majority voting. Hasil pengukuran dataset empati menunjukkan 55,7% komentar masyarakat indonesia mengandung empati positif (berempati), 37,4% empati negatif (tidak berempati), dan 6,9% netral. Untuk membentuk model yang dapat mendeteksi empati secara otomatis, maka digunakan  dataset empati sebanyak 400, dengan 200 kelas positif dan 200 kelas negatif, kelas netral tidak digunakan pada penelitian ini karena jumlah data sangat sedikit. Metode machine learning yang digunakan untuk membangun model adalah Support Vector Machine (SVM) dengan metode ekstraksi fitur reliefF. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, akurasi sistem dengan metode SVM tanpa seleksi fitur ReliefF adalah 83%. Sedangkan akurasi yang diperoleh sistem dengan seleksi fitur ReliefF mencapai 93% dengan penggunaan 85% fitur dari total keseluruhan fitur.
Tuning Hyperparameter pada Gradient Boosting untuk Klasifikasi Soal Cerita Otomatis Umi Laili Yuhana; Ayu Purwarianti; Imamah Imamah
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 8, No 1 (2022): Volume 8 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v8i1.50506

Abstract

Soal adalah susunan pertanyaan yang dibuat untuk menguji keberhasilan dari pembelajaran siswa. Bagi manusia, membedakan soal penjumlahan dengan pengurangan sangat mudah, namun tidak halnya dengan mesin. Mesin  membutuhkan pembelajaran untuk mengenali soal cerita apakah termasuk penjumlahan atau pengurangan. Kebutuhan mesin untuk mengenali soal cerita biasanya diterapkan dalam pembuatan sistem E-learning. Berdasarkan dari masalah ini, maka digunakan metode gradient boosting untuk mengklasifikasikan soal cerita. Kelas target atau label dari klasifikasi terdiri dari empat kelas yaitu penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian, dan campuran.  Soal cerita diambil dari buku matematika untuk kelas tiga sampai kelas enam Sekolah Dasar. Guru Sekolah Dasar (SD) melabeli soal cerita, dan dijadikan sebagai dataset untuk pembelajaran dari machine learning. Dataset kemudian di preprocessing, ekstraksi fitur dengan menggunakan TF-IDF dan selanjutnya dibagi menjadi data training dan data testing dengan menggunakan K-fold cross validation dengan nilai K[5,10,20]. Performa metode gradient boosting dalam mengklasifikasikan soal matematika diukur dengan menggunakan akurasi. Akurasi didapatkan dari hasil perbandingan dari label yang diprediksi oleh machine learning dengan label dari pakar yaitu guru SD. Berdasarkan hasil percobaan pada 500 data soal cerita, diperoleh hasil akurasi terbaik sebesar 75,8% pada saat K=20 dengan hyperparameter gradient boosting N_estimator=100, max_depth=9 dan learning rate=0,15.
Boosting Competitiveness: Digital Branding of The Sreseh Mangrove Tourism Spot in Marparan Village Rachman, Fika Hastarita; Wahyuni, Sri; Imamah, Imamah
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (Indonesian Journal of Community Engagement) Vol 10, No 3 (2024): September
Publisher : Direktorat Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jpkm.91395

Abstract

Tourism acts as a conduit for enhancing the economic conditions of villages located near tourist destinations. Sreseh Mangrove Tourism (WMS) inMarparan Village is a recently established tourist destination in Sampang Regency. The Tourism Awareness Group (Pokdarwis) faces various obstacles in managing and conserving nature. These factors encompass the local population’s limited level of technology skills and the absence of digital branding as a means of promotion. Digital branding is a very efficient promotional tool in the current technology age due to its ability to engage with social media users rapidly. Producing captivating content is essential as it has a favorable impact on public opinion and draws people to tourist destinations. In order to tackle this issue, we have established a program aimed at improving Pokdarwis’ proficiency in utilizing technology for promotional purposes. This curriculum encompasses instruction, development, and support in the realm of digital branding. The program was successfully implemented, substantially enhancing participants’ proficiency in generating digital material. The participants’ videos were posted on Marparan Village’s Instagram page. There are potential prospects for creating a mobile application in the future that includes digital content videos, digital promotions, and a directory of rental and vacation choices.
Penerapan Teknologi Dancing Water Berbasis Digital Controller Untuk Pengembangan Eduwisata Desa Sokobanah Daya Wahyuni, Sri; Imamah, Imamah; Rachman, Fika Hastarita
Sewagati Vol 9 No 2 (2025)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j26139960.v9i2.2432

Abstract

Desa Sokobana Daya adalah desa yang terletak di kabupaten Sampang, Pulau Madura, Jawa Timur. Desa ini merupakan salah satu desa binaan dari Dinas Pemuda, Olahraga, Kebudayaan dan Pariwisata (Disporabudpar) Kabupaten Sampang dan direncanakan untuk menjadi salah satu EduWisata di kabupaten Sampang. EduWisata berbasis teknologi adalah konsep wisata yang akan diterapkan untuk menarik minat wisatawan potensial seperti Gen Z. Iklim madura yang panas namun memiliki sumber air yang cukup, teknologi dancing water berbasis digital controller adalah teknologi yang tepat digunakan sebagai eduwisata. Wisatawan akan diberikan hiburan air mancur yang dapat bergerak seperti menari, disertai pembelajaran mengenai pengenalan konsep mekatronika sederhana dalam pengaturan gerakan dan tinggi air. Hasil dari kegiatan pengabdian ini berupa prototype dancing water yang merupakan miniatur pemanfaatan teknologi untuk menarik wisatawan dan dapat memperkuat identitas Desa Sokobana Daya sebagai destinasi pariwasata dan pendidikan berbasis teknologi. Hasil penerapan inovasi ini telah diserahkan kepada Dinas Pariwisata Kabupaten Sampang dan diharapkan akan memberikan dampak positif jangka panjang terhadap pengembangan sektor pariwisata dan perekonomian lokal.
Application of optimization techniques to maximize uniform sales profit using the Simplex Method Soesilo, Budi; Kurnia Sandy, Luqman; Imamah, Imamah
Jurnal Simantec Vol 13, No 2 (2025): Jurnal Simantec Juni 2025
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v13i2.30547

Abstract

The uniform sales industry in Indonesia often faces challenges related to resource limitations that affect sales profitability. CV. Titis Konveksi experiences difficulties in optimizing uniform sales to maximize profit. This study applies the Simplex Method, a linear programming approach, to determine the optimal sales combination that generates maximum profit. In addition, this research develops a web-based information system to automate the optimization calculation, allowing users to easily determine the most profitable sales combination. The system is developed using Flask as the backend framework, with PHP for the user interface and MySQL for managing sales data, constraints, and optimization results. The data collected are primary data consisting of sales quantities from January 2022 to December 2023, selling prices and profits per product, raw material usage, machine capacity, and available working days. System evaluation was conducted by comparing calculation results from the developed system with manual calculations using Microsoft Excel and optimization results from QM for Windows V5. Functionality testing was also carried out using black box testing. Based on the results of the functionality testing, all of the system's main functions successfully operated as expected. According to the optimization results applied in the system, the optimal product sales combination to achieve maximum profit consists of 4.085 units of almamater blazers and 1.572 units of graduation gowns, generating a maximum profit of IDR 132,001,700. Compared to CV. Titis Konveksi’s previous actual profit of IDR 102,859,000, the optimized sales strategy offers a potential increase of IDR 29,142,700. The developed web-based information system has been proven effective in improving CV. Titis Konveksi's profitability by providing more optimal sales recommendations.Keywords: Profit Optimization, Simplex Method, Linear Programming, Garment Industry.
Penerapan Teorema Bayes untuk Mendiagnosa Penyakit Telinga Hidung Tenggorokan (THT) Imamah Imamah; Akhmad Siddiqi
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 18 No. 2 (2019)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v18i2.398

Abstract

Ear, Nose and Throat Disease (ENT) is a common disease that is often considered a harmless disease by people, so they assume there is no need to see a doctor. But in fact, ENT disease can also provide serious disorders if not treated early and right, so the expert system of ENT is needed for early detection before the patient decided to see a doctor or not. Based on these problems, this study proposed the application of the Bayes theorem for early detection of ENT disease. The types of diseases used in this study were six types and had 22 symptoms. User inputs the symptoms of a disease, then the system will provide a diagnosis. This diagnosis can be used as an initial reference for sufferers and can be used as a reference for young doctors who are taking medical education with an ENT specialist. In this initial research, testing was carried out to calculate the computational time needed by the system to diagnose ENT disease. Based on this research, we found that the average computing time needed by the system to diagnose is 00:09:54 or Nine minutes, fifty-four seconds.
Co-Authors Aeri Rachmad Akhmad Siddiqi Ayu Purwarianti Chastine Fatichah Fifin Ayu M Fika Hastarita Rachman, Fika Hastarita Fitri Damayanti Husni Husni Kurnia Sandy, Luqman Mohammad Syarief, Mohammad MS, Akhmad Tajuddin Tholaby Rachman, Fika Hastarita Santoso, Bagus Jati Soesilo, Budi Sri Herawati Sri Wahyuni Yuhana, Umi Laili