Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.447
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUSIFO : Jurnal Sistem Informasi JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) CYBERNETICS BULETIN AL-RIBAATH Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Teknika JUTECH : Journal Education and Technology
Alda Cendekia Siregar
Universitas Muhammadiyah Pontianak
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
PELATIHAN PENGGUNAAN MICROSOFT EXCEL UNTUK PENGOLAHAN NILAI EVALUASI MATA PELAJARAN BAGI GURU SMK AL-MADANI PONTIANAK Alda Cendekia Siregar
Jurnal Buletin Al-Ribaath Vol 15, No 1 (2018): Buletin Al-Ribaath
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (260.632 KB) | DOI: 10.29406/br.v15i1.1123

Abstract

Material of Microsoft Excel training program for the purposes of school subject evaluation grade management is started with work sheet introduction up to utilization of function and formulas in order to solve problems in grade management. Training process are divided based on teacher proficiency level. Teacher with advanced proficiency level are separated from teacher with basic proficiency level to ensure that the training is as intensive as possible. Teacher with basic proficiency level are guided by instructor intensively to improve their basic computer knowledge or any technology related knowledge based on their current knowledge and ability. Work sheet introduction material are started by describing the work sheet itself, menus and functionality, how to create border, cell alignment introduction, and Microsoft Excel’s formula and function introduction to solve problem especially in order to manage grade of student evaluation in school subjects at SMK Al-Madani Pontianak. Keywords : Community Service, ICT, Microsoft Excel, Training
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENJUALAN RUMAH DI PONTIANAK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE HARVESINE FORMULA Dedy Trianto; Alda Cendekia Siregar; Rachmat Wahid Saleh Insani
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 3, No 2 (2022): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v3i2.1944

Abstract

Kota Pontianak sebagai salah satu kota dengan keadaan penduduk yang makin padat dan kebutuhan masyarakat yang ingin mencari informasi tentang perumahan dengan cepat. Masalah yang terjadi pada sistem penjualan rumah saat ini masih menggunakan spanduk, media social dan brosur. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi sistem informasi geografis penjualan rumah agar dapat mempermudah proses pencarian rumah. Metode yang digunakan yaitu metode Harvesine Formula untuk menghitung jarak antara dua titik, dimana proses yang dilakukan untuk menghitung sistem informasi geografis penjualan rumah dengan mengambil latitude user dan latitude perumahan. Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode waterfall yang memiliki beberapa tahapan analysis, design, Implementation, testing dan maintace. Berdasarkan hasil penelitian bahwa sistem informasi geografis penjualan rumah menggunakan metode Harvesine Formula telah berjalan dengan baik.
COMPARISON OF CNN MODELS WITH TRANSFER LEARNING IN THE CLASSIFICATION OF INSECT PESTS Angga Prima Syahputra; Alda Cendekia Siregar; Rachmat Wahid Saleh Insani
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 17, No 1 (2023): January
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.80956

Abstract

Insect pests are an important problem to overcome in agriculture. The purpose of this research is to classify insect pests with the IP-102 dataset using several CNN pre-trained models and choose which model is best for classifying insect pest data. The method used is the transfer learning method with a fine-tuning approach. Transfer learning was chosen because this technique can use the features and weights that have been obtained during the previous training process. Thus, computation time can be reduced and accuracy can be increased. The models used include Xception, MobileNetV3L, MobileNetV2, DenseNet-201, and InceptionV3. Fine-tuning and freeze layer techniques are also used to improve the quality of the resulting model, making it more accurate and better suited to the problem at hand. This study uses 75,222 image data with 102 classes. The results of this study are the DenseNet-201 model with fine-tuning produces an accuracy value of 70%, MobileNetV2 66%, MobileNetV3L 68%, InceptionV3 67%, Xception 69%. The conclusion of this study is that the transfer learning method with the fine-tuning approach produces the highest accuracy value of 70% in the DenseNet-201 model.
PENINGKATAN PENGETAHUAN MELALUI EDUKASI STRATEGI BISNIS DIGITAL DAN PEMANFAATAN MARKETPLACE PADA KELOMPOK PENGRAJIN TENUN TRADISIONAL PONTIANAK Alda Cendekia Siregar; Istikoma Istikoma
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 7, No 2 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v7i2.13363

Abstract

Abstrak: Warisan budaya perlu dijaga dan dilestarikan agar tidak punah. Kain tradisional merupakan salah satu warisan budaya Indonesia. Salah satu kain tradisional yang perlu dilestarikan dan diperkenalkan kepada dunia adalah kain tradisional khas Kalimantan Barat. Di Kalimantan Barat terdapat beberapa lokasi tempat produksi kain tenun tradisional. Kampung tenun “Kanun” dihuni oleh sejumlah sekelompok ibu-ibu berusia 30 tahun keatas yang memiliki keahlian menenun. Banyaknya jumlah pengunjung wisatawan lokal dan international tidak membuat perekonomian warga kampung tenun khususnya kelompok penenun menjadi meningkat hal ini disebabkan rendahnya pengetahuan tentang marketing. Tujuan kegiatan pengabdian ini adalah peningkatan pengetahuan mitra dalam hal digital marketing dan pemanfaatan marketplace. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini adalah metode partisipatif dari masyarakat. Metode penyampaian materi sosialisasi dibuat dengan menarik dan mudah dipahami. Implementasi pemanfaatan marketplace dipraktekkan secara langsung kepada peserta. Evaluasi dilakukan dengan melihat peningkatan jawaban benar dan berkurangnya jawaban salah saat pretest dan posttest. Hasil dari kegiatan pengabdian ini adalah peningkatan pemahaman peserta mengenai bisnis digital, dimana peningkatan pengetahuan terlihat dari jawaban benar yang meningkat dari 38% saat pretest menjadi 77% saat posttest, sedangkan jawaban salah berbanding terbalik dengan jawaban benar yaitu 62% saat pretest dan 23% saat posttest. Dapat disimpulkan bahwa kegiatan ini mampu memberikan manfaat yang sangat besar dan tepat sasaran bagi Kelompok Pengrajin Tenun. Para pengrajin tenun dapat menerapkan ilmu-ilmu yang telah diberikan saat sosialisasi untuk mengembangkan penjualan produk secara online. Bentuk kegiatan seperti ini merupakan bentuk yang sangat efektif untuk memberikan penyegaran dan tambahan wawasan di bidang marketing digital bagi pengrajin tenun tradisional. Abstract: Cultural heritage needs to be maintained and preserved so that it does not become extinct. Traditional cloth is one of Indonesia's cultural heritage. One of the traditional fabrics that needs to be preserved and introduced to the world is the traditional cloth typical of West Kalimantan. In West Kalimantan there are several locations where traditional woven fabrics are produced. Weaving village "Kanun" which is located in RW.15, Gang. Sambas Jaya, Batu Layang Village, North Pontianak District is one of the villages that has the potential to become a center for traditional West Kalimantan cloth crafts. The “Kanun” weaving village is inhabited by a group of women aged 30 years and over who have weaving skills. The large number of local and international tourist visitors did not increase the economy of the weaving village residents, especially the weaving group, this was due to the lack of knowledge about marketing. The solution offered to overcome the problems faced by the residents of the Batu Layang “Kanun” weaving village was socialization regarding business strategies in the digital era as well as implementation of marketplace for marketing. The purpose of this service activity is to increase partners' knowledge in terms of digital marketing and use of the marketplace. The method used in this activity is a participatory method from the community. The method of delivering socialization material is made interesting and easy to understand. The implementation of using the marketplace is practiced directly with the participants. Evaluation is done by looking at the increase in correct answers and the decrease in wrong answers during the pretest and posttest. The percentage of correct answers is greater than the wrong answers, indicating an increase in participants' understanding of digital business, where an increase in knowledge can be seen from the correct answers which increased from 38% during the pretest to 77% during the posttest, while wrong answers were inversely proportional to the correct answers, namely 62% during pretest and 23% at posttest. It can be concluded that this activity is able to provide enormous benefits and is right on target for the Weaving Craftsmen Group. Weaving craftsmen can apply the knowledge that has been given during the socialization to develop product sales online.  
Perbandingan Model Arima dan Deep Learning untuk Peramalan Kasus Covid-19 Izhan Fakhruzi; Alda Cendekia Siregar; Putri Yuli Utami; Rodibelle F Leona
CYBERNETICS Vol 6, No 02 (2022): CYBERNETICS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/cbn.v6i02.5557

Abstract

Jumlah kasus Covid-19 di kawasan Asia Tenggara terbilang tinggi. Di Asia Tenggara, Indonesia memiliki jumlah kasus dan kematian positif covid-19 tertinggi, diikuti oleh Filipina dan Malaysia. Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode peramalan time series untuk memprediksi jumlah kasus Covid-19 sehingga akan membantu pemerintah di kawasan Asia Tenggara untuk membuat kebijakan berdasarkan hasil peramalan tersebut. Dua metode peramalan populer untuk data time series adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Long Short Term Memory (LSTM). Kedua metode tersebut dibandingkan performa dan akurasinya untuk memprediksi jumlah kasus Covid-19. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa LSTM mengungguli ARIMA dalam memprediksi jumlah kasus covid-19 di Asia Tenggara.
Implementation of Artificial Neural Network for Predicting Oil Palm Production Results Using Backpropagation Eki Komariah; Barry Ceasar Octariadi; Alda Cendekia Siregar
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 12, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v12i2.1342

Abstract

The largest plantation in Indonesia is the palm oil plantation. One of the private palm oil plantations is PT. Kebun Ganda Prima, Kembayan Estate. This company has uncertain production yields, making it unable to determine future production results. Therefore, a prediction of palm oil fruit production is needed as a reference to understand future production yields. The prediction results can be used by the company to improve production outcomes and prevent losses from falling short of targets. This research utilizes the JST-backpropagation, which has the advantage of repeated learning, resulting in a robust and consistent system. The testing was conducted with several parameters, including 3 hidden layers, 2,000 epochs, a learning rate of 0.3, and an error goal of 0.001. The obtained prediction results indicate a Mean Squared Error (MSE) of 0.11249 with an accuracy of 88%.Keywords: Artificial Neural Network; Backpropagation; Prediction; Palm Oil.AbstrakPerkebunan terbesar di Indonesia adalah perkebunan kelapa sawit. Salah satu perkebunan kelapa sawit Swasta ialah PT. Kebun Ganda Prima, Kembayan Estate. Perusahaan ini memiliki hasil produksi yang tak menentu sehingga tidak dapat menentukan hasil produksi dimasa mendatang. Oleh karena itu, diperlukan prediksi hasil produksi buah kelapa sawit untuk dijadikan acuan agar mengetahui hasil produksi di masa mendatang. Hasil prediksi nantinya dapat digunakan oleh pihak perusahaan untuk meningkatkan hasil produksi agar tidak mengalami kerugian dari target dan hasil yang telah dibuat. Penelitian ini menggunakan JST-backpropagation yang memiliki kelebihan karena pembelajarannya dilakukan berulang sehingga dapat mewujudkan sistem yang tahan akan kerusakan dan konsisten bekerja dengan baik. Pengujian ini dilakukan dengan beberapa parameter yaitu hidden layer 3, epoch 2.000, learning rate 0,3 dan untuk error goal 0.001. dari hasil prediksi yang di dapat yaitu hasil tingkat Error Mean Squared Error (MSE) yang didapatkan adalah 0,11249 dengan akurasi 88.%. 
Pelatihan Penulisan dan Submit Artikel Ilmiah Melalui OJS Putri Yuli Utami; Alda Cendekia Siregar; Abdurrahman Abdurrahman
Jurnal Buletin Al-Ribaath Vol 20, No 1 (2023): Buletin Al-Ribaath
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/br.v20i1.4790

Abstract

Syarat bagi mahasiswa untuk lulus dari perguruan tinggi adalah telah mempublikasikan tugas akhir berupa artikel ilmiah. Artikel ilmiah yang berkualitas harus dalam sistem jurnal terbuka (OJS) terakreditasi. OJS adalah platform manajemen jurnal ilmiah online. Pelatihan pengiriman artikel ilmiah melalui OJS bertujuan menyampaikan informasi kepada mahasiswa dalam mengirimkan artikel ilmiah melalui OJS sekaligus meningkatkan keterampilan menulis dan memfasilitasi pengiriman artikel ilmiah di jurnal nasional terakreditasi. Kegiatan ini dibagi menjadi tiga sesi: pengenalan OJS, praktik pengiriman publikasi ilmiah ke OJS, dan penulisan artikel ilmiah secara sistematis. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan sebelum kegiatan pengabdian, hanya 14% peserta yang mengetahui sistematika penulisan artikel ilmiah dan memahami cara penyampaian artikel melalui OJS, sedangkan 86% peserta pengabdian setelah pelatihan mengetahui cara penyampaian artikel tersebut melalui OJS dan terbiasa dengan proses penulisan artikel ilmiah yang efektif.
Analisis Algoritma Sequential Search dan Binary Search pada Aplikasi Kamus Bahasa Daerah Melayu Sintang Kalimantan Barat Berbasis Website Lea Candra; Asrul Abdullah Abdullah; Alda Cendekia Siregar
Jurnal Teknika Vol 15 No 2 (2023): JURNAL TEKNIKA
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/jt.v15i2.1137

Abstract

Saat ini bahasa daerah Kalimantan Barat terancam mengalami kepunahan yang dibuktikan dengan pernyataan UNESCO bahwa sekitar 2.500 bahasa di dunia terancam punah, termasuk lebih dari 100 bahasa daerah di Indonesia. Hal ini semakin diperkuat oleh Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa (Badan Bahasa) dengan hasil kajian kebahasaan oleh Badan Bahasa setiap tahun yang menunjukkan adanya kekhawatiran besar terhadap bahasa bangsa ini. Oleh karena itu penulis membuat aplikasi kamus bahasa daerah Melayu Sintang Kalimantan Barat berbasis website menggunakan metode sequential search dan binary search . Metode ini sistem kerjanya mencari data dari awal sampai akhir pada satu array tanpa harus diurutkan terlebih dahulu. Pengujian yang dilakukan yaitu membandingkan kompleksitas 2 metode tersebut untuk pencarian kosakata di aplikasi yang dibuat. Kosakata yang diujikan sebanyak 480 kata. Pengujian ini menghasilkan kompleksitas waktu untuk masing-masing metode. Hasilnya, pada metode sequential search membutuhkan waktu pencarian 0,0394 detik pada best case, 0.069 detik pada worst case, dan  0.5345 detik pada average case. Sedangkan binary search membutuhkan waktu pencarian 0.0387 detik pada best case dan 0.0493 detik pada worst case. Kesimpulannya, untuk aplikasi kamus bahasa daerah Melayu Sintang Kalimantan Barat ini lebih cocok dengan menggunakan metode binary search karena tergolong memiliki database kata yang banyak.
Penerapan Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Tomat Dila Adellia; Alda Cendekia Siregar; Syarifah Putri Agustini Alkadri
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.v8i3.56178

Abstract

Tanaman tomat termasuk tanaman hortikultura yang memiliki banyak manfaat bagi tubuh. Kurangnya pengetahuan pelaku tani dalam merawat serta mengatasi permasalahan pada tanaman tomat berdampak pada hasil panen yang kurang memuaskan. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk menghasilkan sebuah sistem pakar diagnosa hama dan penyakit pada tanaman tomat berbasis website berdasarkan beberapa gejala serta solusi untuk mengatasi permasalahan pada tanaman tomat. Metode yang diterapkan pada website tanaman tomat yaitu Metode Certainty Factor. Metode tersebut dapat memberikan gambaran mengenai kepercayaan seorang pakar terhadap suatu masalah, pada sistem pakar diagnosa hama dan penyakit tanaman tomat dilakukan pengujian akurasi sistem. Pengujian akurasi sistem dilakukan untuk mengetahui tinggkat akurasi dan nilai keberhasilan sistem. Dalam pengujian akurasi sistem digunakan 20 data kasus lapangan berdasarkan wawancara langsung kepada beberapa pihak pelaku tani tanaman tomat, dengan mengumpulkan fakta-fakta berupa gejala dari setiap kasus permasalahan hama dan penyakit tanaman tomat. Berdasarkan 20 data kasus tanaman tomat yang telah dilakukan berdasarkan penyesuaian terhadap sistem dan pakar diperoleh nilai akurasi sistem sebesar 90%. 
Sistem Pengenalan Wajah Untuk Presensi Menggunakan Metode Haar Cascade Chairul Syafar Putra; Barry Ceasar Octariadi; Alda Cendekia Siregar
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1575

Abstract

An attendance system with facial recognition using the Haar cascade method is an efficient solution for recording student or employee attendance. By utilizing the Haar cascade algorithm, which is a machine learning-based object detection method, this system is able to recognize faces in images or videos. This algorithm, developed in 2001 by Paul Viola and Michael Jones, functions as a classifier that can produce bounding boxes around detected objects. The advantage of this system is that it can increase the efficiency of the attendance process by eliminating dependence on cards or manual recording, as well as reducing data input errors. System testing was carried out using a dataset of 10 students with 50 facial images each. As a result, the system succeeded in achieving 100% accuracy in identifying faces in different positions. In follow-up testing with 10 students, the system achieved 90% accuracy in the first stage and 80% in the second stage.Keywords: Attendance system; Facial recognition; machine learning; Bounding box; Biometrics AbstrakSistem absensi dengan pengenalan wajah menggunakan metode Haar cascade merupakan solusi efisien untuk pencatatan kehadiran siswa atau karyawan. Dengan memanfaatkan algoritma Haar cascade, yang merupakan metode deteksi objek berbasis machine learning, sistem ini mampu mengenali wajah dalam gambar atau video. Algoritma ini, dikembangkan pada tahun 2001 oleh Paul Viola dan Michael Jones, berfungsi sebagai classifier yang dapat menghasilkan bounding box di sekitar objek yang terdeteksi. Kelebihan sistem ini adalah dapat meningkatkan efisiensi proses absensi dengan menghilangkan ketergantungan pada kartu atau pencatatan manual, serta mengurangi kesalahan input data. Pengujian sistem dilakukan menggunakan dataset 10 mahasiswa dengan masing-masing 50 gambar wajah. Hasilnya, sistem berhasil mencapai akurasi 100% dalam mengidentifikasi wajah dengan posisi yang berbeda-beda. Dalam pengujian lanjutan dengan 10 mahasiswa, sistem mencapai akurasi 90% pada tahap pertama dan 80% pada tahap kedua.Kata kunci: Sistem absensi; Pengenalan wajah; machine learning; Bounding box; Biometrik
Co-Authors Abdurrahman Abdurrahman Alkadri, Syarifah Putri Agustini Anastasya Putri Sulistio Angga Prima Syahputra Asrul Abdullah Barry Ceasar Octariadi Chairul Syafar Putra Dedy Trianto Dila Adellia Eki Komariah Fakhruzi, Izhan Istikoma Istikoma Lea Candra Menur Wahyu Pangestika, Menur Wahyu Mi'andri Mi'andri Putri Yuli Utami Rachmat Wahid Saleh Insani Rodibelle F Leona Wawan Setiawan