Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.042
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer International Journal of Advances in Intelligent Informatics RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab International Journal of Computing and Informatics (IJCANDI) Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar Jurnal Informasi dan Teknologi Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Jurnal Abdidas Indonesian Journal of Data and Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Minfo Polgan (JMP) Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Ilmu Komputer untuk Masyarakat JURNAL SIPISSANGNGI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bulletin of Social Informatics Theory and Application The Indonesian Journal of Computer Science Engineering: Journal of Mechatronics and Education Prosiding SeNTIK STI&K JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Siska Anraeni
Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 51 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 51 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Ripeness identification of chayote fruits using HSI and LBP feature extraction with KNN classification Anraeni, Siska; Melani, Erika Riski; Herman, Herman
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 14, No 2 (2022)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v14i2.1153.150-159

Abstract

This study aims to build a system to identify the ripeness level of chayote that can be done easily and without damaging the quality of the chayote. This study employs digital image processing technology using Hue Saturation Intensity color feature extraction and texture feature extraction of Local Binary Pattern with K-Nearest Neighbor classification so that the process of identifying the ripeness level of chayote will be easier and more effective. This study uses 100 image datasets and is carried out by taking photos of chayote. The stages in this study include the input of chayote images followed by the image pre-processing stage. Next is feature extraction which is divided into three scenarios, namely HSI feature extraction, LBP feature extraction and a combination of the two feature extractions. The final stage is to classify objects that are closest to the object being tested using the KNN method. By determining the value of K in the KNN classification method, the results show that the use of the Chebyshev distance calculation model in LBP feature extraction with K = 5 is a test that has the best accuracy of 90%.
A comprehensive comparative analysis of chicken meat classification techniques through machine learning models Siska Anraeni; Harlinda Lahuddin; Ramdaniah Ramdaniah; Erika Riski Melani; Andi Cici Amalia; Tazkirah Amaliah
International Journal of Advances in Intelligent Informatics Vol 12, No 1 (2026): February 2026
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/ijain.v12i1.2014

Abstract

This study develops a digital image processing technique to distinguish between fresh and rotten chicken. Chicken freshness has a significant impact on public health and industry sustainability. This study uses a multi-stage approach including data acquisition, preprocessing, feature extraction, and classification. A total of 1,000 chicken images were obtained, consisting of 800 images for training and 200 images for testing, with a proportion of 80:20. Feature extraction was performed using a combination of the HSI (Hue, Saturation, Intensity) color model to capture the color characteristics of chicken and the Local Binary Pattern (LBP) to extract texture information. Classification was performed using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm with various K values and distance metrics. The experimental results show that the combination of color and texture features provides higher accuracy than using either feature alone. The best model using HSI and LBP feature extraction with K = 1 and K = 3 in the Euclidean distance metric achieved the highest accuracy of 95.4%. With a promising level of accuracy, this method can be applied in automated inspections in the poultry supply chain, improving food safety and helping consumers make better purchasing decisions. However, the main challenge in this study is the variation in lighting during image capture, which causes the fresh and rotten chicken feature values to overlap, thus hindering perfect classification.
Klasifikasi Tingkat Stres Mahasiswa Universitas Muslim Indonesia Menggunakan Decision Tree dan Random Forest Muhammad Shabran; Herdianti Darwis; Siska Anraeni
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 3, No 2 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v3i2.3633

Abstract

Kesehatan mental mahasiswa menjadi isu penting di lingkungan perguruan tinggi karena berpengaruh terhadap performa akademik, interaksi sosial, dan kesejahteraan psikologis. Mahasiswa sering menghadapi tekanan akademik dan tuntutan sosial yang dapat memicu stres dengan tingkat keparahan berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat stres mahasiswa Universitas Muslim Indonesia berdasarkan instrumen Depression Anxiety Stress Scale-21 (DASS-21) menggunakan algoritma Decision Tree berbasis Classification and Regression Tree (CART) dan Random Forest. Penelitian ini melibatkan lebih dari 3000 responden mahasiswa yang datanya diperoleh melalui kuesioner DASS-21 serta variabel pendukung seperti jenis kelamin, usia, fakultas, indeks massa tubuh, durasi tidur, olahraga, dan penggunaan media sosial. Tahapan analisis meliputi preprocessing data, feature engineering, encoding variabel, penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique for Nominal and Continuous data (SMOTENC), serta pembagian data 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix, accuracy, balanced accuracy, precision, recall, dan Macro F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest dengan tuning tanpa SMOTENC memberikan performa terbaik dengan accuracy sebesar 0,9065 dan Macro F1-score sebesar 0,8427, serta lebih stabil dibandingkan Decision Tree dalam klasifikasi multi-kelas tingkat stres mahasiswa
Analisis Perbandingan Algoritma First Come First Served dan Round Robin Pada Proses Penjadwalan Aditya Ramadan; siska Anraeni; Sugiarti Sugiarti
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 3, No 2 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v3i2.3643

Abstract

Masalah yang sering muncul di proses penjadwalan dalam sistem operasi sering menghadapi berbagai masalah yang dapat mempengaruhi kinerja dan efisiensi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan membandingkan kinerja dua algoritma penjadwalan, yaitu FCFS dan RR, guna menentukan algoritma yang lebih optimal dalam mengelola proses multitasking. Metode yang digunakan meliputi studi literatur, perancangan simulasi menggunakan 10 proses, serta pengukuran parameter kinerja seperti waktu tunggu waiting time, waktu turn around, dan jumlah context switching. Hasil simulasi menunjukkan bahwa FCFS lebih sederhana namun menyebabkan waktu tunggu lebih tinggi hasil nyata dari FCFS rata-rata waiting time (WT) dan hasilnya 13.1 sedangkan RR memberikan distribusi eksekusi yang lebih adil tetapi meningkatkan jumlah context switching RR rata-rata Waiting time (WT) hasilnya 17.4 quantum 3. Kesimpulannya, algoritma RR lebih efektif dalam sistem yang memerlukan keadilan dan responsivitas tinggi, sedangkan FCFS lebih sesuai untuk beban kerja ringan tanpa kebutuhan interaktif tinggi
SOSIALISASI TEKNOLOGI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DALAM PENDETEKSIAN KEMATANGAN BUAH BERBASIS ANDROID BAGI KELOMPOK TANI PADA BALAI PENYULUHAN PERTANIAN KEC.TOMPOBULU, KAB.MAROS Siska Anraeni; Herman Herman
JURNAL SIPISSANGNGI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 3, No 3 (2023): Sipissangngi Volume 3, Nomor 3, September 2023
Publisher : Lembaga Penelitan dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/sipissangngi.v3i3.3777

Abstract

Permasalahan yang ditemukan pada mitra kelompok Tani Balai Penyuluhan Pertanian (BPP) Kec.Tompobulu, Kab.Maros yaitu dalam melakukan penentuan kematangan buah labu siam masih secara manual dan terkadang terjadi perbedaan persepsi dari masyarakat. Sehingga identifikasi kematangan pada buah labu siam menjadi kurang optimal. Solusi yang diusulkan antara lain memberikan sosialisasi dan pelatihan penggunaan aplikasi yang dapat mengidentifikasi tingkat kematangan buah labu siam melalui smartphone android yang dimiliki oleh masyarakat khususnya kelompok Tani. Kegiatan pengabdian pada masyarakat ini mendapatkan pencapaian antara lain peserta dari kelompok Tani dan Penyuluh sebanyak 15 orang mendapatkan pelatihan aplikasi pendeteksi kematangan buah labu siam berbasis android (ADEMBUL), mampu secara mandiri dan terampil dalam menggunakan aplikasi. Dari hasil kuisioner didapatkan nilai tertinggi sebesar 80% peserta mengatakan mayoritas pengguna dapat belajar secara cepat dan sangat percaya dalam menggunakan aplikasi ADEMBUL.
IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSIS HEAT STRESS PADA PEKERJA Nurul Hakim; Siska Anraeni; St. Hajrah Mansyur
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 11 No 1 (2026): Januari
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v11i1.7280

Abstract

Heat stress is a significant health problem in tropical work environments such as Indonesia, which can have serious physical and cognitive effects on workers. This study aims to implement the Certainty Factor method in a web-based expert system to address the uncertainty of clinical symptoms in accurately diagnosing heat stress conditions. System knowledge was acquired from general practitioners covering 7 types of diseases and 35 clinical symptoms. The research methods included knowledge acquisition, knowledge modeling, method implementation, and accuracy testing. The evaluation was conducted by comparing the system's diagnosis results with 20 test cases validated by experts. The results showed that the system successfully identified 18 cases correctly and 2 cases incorrectly. Based on these results, this expert system has an accuracy rate of 90%. This accuracy achievement is competitive and in line with previous studies that implemented the Certainty Factor in other health domains. It is concluded that the implementation of this method is feasible and effective in providing an initial diagnosis of heat-related illnesses, thereby assisting healthcare workers and workers in high-risk environments in making appropriate treatment decisions.
Perancangan Aplikasi Pengaduan dan Layanan Masyarakat Kabupaten Luwu Utara Berbasis Mobile Hendrial Hendrial; Siska Anraeni; Muhammad Arfah Asis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i1.2483

Abstract

Di Kabupaten Luwu Utara kualitas pelayanan masyarakat masih dapat dikatakan rendah dengan proses yang masih konvensional yaitu menggunakan kertas, selain itu masyarakat diharuskan untuk datang ke kantor dan disampaikan secara langsung kepada unit pelayanan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi berbasis mobile yang memfasilitasi proses pengaduan dan layanan masyarakat di Kabupaten Luwu Utara. Aplikasi ini dirancang untuk mempermudah akses masyarakat dalam melaporkan permasalahan, memberikan saran, atau menerima layanan masyarakat melalui perangkat seluler. Metode pengembangan sistem menggunakan metode waterfall, yang melibatkan analisis kebutuhan pengguna, desain antarmuka pengguna, dan pengujian berkelanjutan. Aplikasi ini menyediakan fitur pengaduan berbasis teks dan gambar, memungkinkan pengguna untuk menyampaikan informasi lebih jelas dan efektif. Selain itu, aplikasi juga memberikan pembaruan status pengaduan kepada pengguna, meningkatkan transparansi dan i teraksi antara masyarakat dan pihak yang berwenang. Dengan mengintegrasikan teknologi mobile, penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan responsifitas pelayanan publik di Kabupaten Luwu Utara, serta memberikan kontribusi pada pengembangan sistem pengaduan dan layanan masyarakat di tingkat lokal. Permasalahan yang dilaporkan melalui aplikasi dapat diterima oleh admin unit pelayanan masyarakat secara langsung sehingga dapat dengan cepat ditindak lanjuti dan diteruskan kepada pihak yang terkait. Hal itu juga secara langsung dapat mempercepat penyelesaian asalah yang terjadi di masyarakat khususnya masyarakat Luwu Utara
Perancangan Sistem Manajemen Tugas Berbasis Web Dengan Fitur Gamifikasi Muh. Askan Tri Anugrah Sumaja; siska Anraeni; Muhammad Arfah Asis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 3, No 1 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v3i1.3493

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan sistem berbasis web untuk meningkatkan efektivitas dalam pengelolaan tugas, baik di lingkungan kerja maupun akademik. Permasalahan umum dalam manajemen tugas meliputi kurangnya struktur, keterlambatan penyelesaian, dan rendahnya motivasi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Manajemen Tugas Berbasis Web dengan fitur gamifikasi untuk mendukung penugasan dan pemantauan progres secara terintegrasi. Metode yang digunakan dalam penelitan ini adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall yang terdiri dari beberapa tahapan, yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dirancang dengan menggunakan pemodelan Unified Modeling Language (UML) serta didukung oleh basis data yang mengakomodasikan fitur pengelolaan tugas dan mekanisme gamifikasi seperti poin, level, badge, bonus ketepatan waktu, serta pengukuran konsistensi harian (streak). Hasil perancangan menunjukkan bahwa system bisa membantu pengelolaan tugas secara digital dan menampilkan progress pengguna secara lebih terstruktur melalui penerapan Gamifikasi. Dengan adanya mekanisme evaluasi berdasarkan prioritas tugas, ketepatan waktu, dan konsistensi penyelesaian, rancangan sistem diharapkan dapat mendukung peningkatan motivasi dan kesiplinan pengguna dalam menyelesaikan tugas
Pendeteksi Hama pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Wandi Anggara; Siska Anraeni; Sugiarti Sugiarti
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i1.2485

Abstract

Perubahan teknologi saat ini berkembang sangat pesat disetiap tahunnya. Dengan adanya teknologi informasimenjadikan manusia dapat dengan mudah untuk menggali informasi melalui dunia internet. Pertanianmemegang peran kunci dalam perekonomian Indonesia di salah satu komoditas utama yaitu tanamanpadi,menjadi makanan pokok bagi sebagian besar penduduk Indonesia. Meskipun produksi padi melimpah tetapipara petani sering menghadapi ancaman serus dari hama pada tanaman padi yang dapat menyebabkan kerugiansignifikan. Deteksi hama merupakan proses analisa hama yang akan diamati. Sedangkan hama tanaman paditersebut diantaranya wereng coklat, penggerek batang, wereng hijau, belalang sangit, kepinding tanah, ulatgrayak. Petani dapat mengidentifikasi jenis hama dan gejala dengan lebih akurat, yang pada gilirannyamemungkinkan petani untuk mengambil tindakan yang sesuai dan efisien untuk melindungi tanaman padimereka. Sehingga peneliti mengusulkan metode Fuzzy Tsukamoto dalam pendeteksi hama pada tanaman padi.Penelitian ini menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto untuk mendeteksi hama pada tanaman padidenganterdapat 19 jenis hama dan 78 jenis gejala yang terpadat pada tanaman padi. Pendeteksi hama inidiharapkam dapat membantu petani padi. Hal ini meliputi serangan burung, serangan serangga, gangguan cuaca,penyakit tanaman, dan masalah lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mencapai tingkatakurasi sebesar 90%, memberikan kemampuan kepada petani untuk mengidentifikasi dan mengatasi hamaburung dengan lebih efisien
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Benih Cabai Terbaik dengan Metode Weighted Product Anugerah Imada; Siska Anraeni; Andi widya mufila Gaffar
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 5, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v5i1.2188

Abstract

Kenaikan harga cabai yang konsisten setiap tahunnya terutama saat perayaan seperti hari raya, sering kali menyebabkan kelangkaan dan peningkatan drastis dalam harga. Hal ini mendorong banyak petani, termasuk di Desa Buntu Pema, Kecamatan Curio, Kabupaten Enrekang, untuk menjadikan cabai sebagai hasil pertanian utama. Meskipun beragam jenis benih cabai digunakan oleh para petani, pemilihan bibit masih dilakukan secara manual, menyebabkan ketidaksesuaian dengan harapan pada saat panen. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Weighted Product sebagai sistem pendukung keputusan dalam pemilihan bibit cabai unggul. Data penelitian yang digunakan adalah data penilaian bibit cabai dengan kriteria potensi hasil, musim tanam, tekstur cabai, banyaknya ranting, dan ketahanan terhadap penyakit. Penelitian ini berhasil menerapkan metode Weighted Product untuk membantu petani dalam memilih bibit cabai unggul. Hasil penelitian menunjukan bahwa bahwa Cabai Lokal mendominasi peringkat tertinggi sebagai bibit yang paling unggul dengan nilai Vektor V sebesar 0,0606.
Co-Authors Aditya Ramadan Ainul Yaqin Anjasani Aisyah Aisyah Alfian Putra Ramadhan Andi Alfian Pratama Putra Andi Cici Amalia Andi Nurul Dzulhijjah Anugerah Imada Erick Irawadi Alwi, Erick Irawadi Erika Riski Melani Fadhylah Nur Rezkyqah Fitriani Hasbullah Fitriyani Umar Furqaan Ismail Gaffar, Andi Widya Mufila Halim, Andi Ainun Dzariah Harlinda Lahuddin Hasnita Hasnita Hendrial Hendrial Herdiansya Herdiansya Herdianti Herdianti Herman Herman Herman Hidzrullah Ash Syuhrawardi Hilma Aszahrah Ihwana As’ad Indrabayu Indrabayu Ingrid Nurtanio Iqbal, Iwi Kurnia Irawati Irawati jabir, sitti rahmah Januaril Aditya Samudra Kurniati, Nia La Ode Abdurrahman Wahid Pattawari Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari Lutfi Budi Ilmawan, Lutfi Budi Lutfi Budiman Ilmuwan M. Dimas Taufiqurahman M. Fiqry Septiawan Manga, Abdul Rachman Mardiyyah Hasnawi Melani, Erika Riski Mubarak, Syahrul Muh Dasriyanto Saleh Muh. Aliyazid Mude Muh. Askan Tri Anugrah Sumaja Muhammad Arfah Asis Muhammad Fadhiel Muhammad Rifqi Fauzan Muhammad Salman Al Markas Muhammad Shabran Muhsina Muhsina, Muhsina Muliyadi B Mursyid Mursyid Mustari, Muhid Nabila Vita Dewi Nia Kurniati Nugraha Wanaspati Nur Amanah Nur Hikmah Amir Nursafi'at Nursafi'at Nurul Hakim Nurwijayanti Pahendra, Muhammad Agung Maugi Pomalingo, Suwito Ramdan Satra Ramdaniah Ramdaniah Ramdaniah Ramdaniah Rifqatul Mukarramah Rina Junita Basri Saputra Troy, Muh. Indra Endriartono St. Hajrah Mansyur Sugiarti Sugiarti Sugiarti, Sugiarti Syafie, Lukman Syahrul Mubarak Abdullah Takdir Zulhaq Dessiaming Tasrif Hasanuddin Tazkirah Amaliah Wanaspati, Nugraha Wandi Anggara Yudha Nugraha Syailendra Yusrina Mukhlis