Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.595
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceedings of KNASTIK PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika JPSriwijaya Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Jurnal Teknoinfo Jurnal Ilmiah Media Sisfo Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah Journal of Science Innovare Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika EKOLOGIA : Jurnal Ilmiah Ilmu Dasar dan Lingkungan Hidup Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science International Journal of Business, Economics, and Social Development International Journal of Global Operations Research Jurnal Aplikasi Bisnis dan Komputer J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika
Lita Karlitasari
Universitas Pakuan
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities 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 Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Neuroscience Public Health Social Sciences

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
Deteksi Status Gizi Balita Menggunakan Forward Chaining Berbasis Mikrokontroler yang Terintegrasi Telegram Suhartini, Dini; Rahma, Yunita; Karlitasari, Lita; Ramadhani, Sansan
Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Vol 12 No 1 (2024): Krea-TIF 2024
Publisher : Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/krea-tif.v12i1.16012

Abstract

Hasil Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) tahun 2022 terdapat 21,6% balita terkena stunting dengan 17,1% gizi kurang, dan 3,5% gizi lebih. Kader posyandu dalam mendeteksi status gizi balita dilakukan dengan mengukur berat badan dan panjang badan, kemudian data tersebut dimasukkan dalam Buku Kesehatan Ibu dan Anak kemudian dihitung hasilnya disesuaikan dengan tabel Z-Score. Hal tersebut tidak otomatis sehingga tidak cepat terdeteksi. Tujuan penelitian yaitu mengoptimalkan kinerja mikrokontroler dengan menerapkan metode Forward Chaining yang hasilnya akan ditampilkan pada aplikasi telegram. Tahapan metode penelitian  terdiri dari perancangan hardware, perancangan software, ujicoba keseluruhan, pengambilan data, dan analisis data. Metode Forward Chaining untuk pengolahan data digunakan pada tahapan software design. Penelitian ini dapat membantu kader posyandu dalam mengukur panjang badan dan berat badan menggunakan sensor Ultrasonik untuk mengukur panjang badan dan pengukuran berat badan menggunakan Load cell, data tersebut akan masuk ke mikrokontroler Arduino dan diolah menggunakan Forward Chaining, hasil dari status gizi balita secara cepat dan akurat tampil di aplikasi Telegram. Hasil ujicoba dengan pengukuran dinyatakan status gizi BB/U 80% anak normal, TB/U 90% normal, BB/TB 80% gizi baik. Alat yang digunakan memiliki tingkat akurasi lebih besar dari 97%. Mikrokontroler sudah berfungsi dan terintegrasi dengan baik ke Telegram dengan status gizi yang sesuai dengan Z-Score. Hasil penelitian ini memberikan solusi inovatif dalam mendeteksi status gizi balita menggunakan teknologi mikrokontroler yang terintegrasi dengan platform Telegram. Sistem ini memungkinkan deteksi gizi secara cepat dan akurat, serta mempermudah akses informasi bagi orang tua atau tenaga kesehatan melalui aplikasi yang familiar.
Expert System for Early Diagnosis of Epilepsy Using the Web-Based Dempster Shafer Method Zulfa, Rulla Aliyah; Saepulrohman, Asep; Karlitasari, Lita
International Journal of Business, Economics, and Social Development Vol 5, No 3 (2024)
Publisher : Research Collaboration Community (RCC)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46336/ijbesd.v5i3.735

Abstract

The development of information and communication technology is currently very extensive in its use, especially technology in the field of computers. Expert Systems are one of the sciences in the field of computers that can help in diagnosing various diseases, one of which is epilepsy. The estimated number of epilepsy sufferers in Indonesia is 1.5 million with a prevalence of 0.5-0.6% of the Indonesian population. The expert system method used to diagnose epilepsy early is the Dempster Shafer method. The Dempster Shafer method is used to combine separate pieces of information or evidence to calculate the probability of an event. This study used 7 types of epilepsy, including in the Focal Epilepsy category consisting of Simple Partial and Complex Partial, while in the General Epilepsy category consisting of Absence, Atonic, Myoclonic, Tonic-Clonic, and Clonic. This study produces a website-based application for early diagnosis of epilepsy using the Dempster Shafer method with the PHP programming language and MySQL database. By using this application, it can provide convenience to the medical community and patients in early diagnosis of epilepsy experienced by sufferers. From the results of this study, it was found that the highest level of accuracy was found in Tonic-Clonic seizures which are included in the General Epilepsy category, namely 92.78%.
Pengembangan Aplikasi Monitoring Kondisi Tanaman Berbasis Markerless Augmented Reality dengan Metode MDLC Ramadhan, Muhammad Gemilang; Karlitasari, Lita; Suriansyah, Mohamad Iqbal
Jurnal Ilmiah Media Sisfo Vol 19 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Media Sisfo
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33998/mediasisfo.2025.19.2.2570

Abstract

Augmented Reality (AR) semakin banyak diterapkan dalam bidang pertanian untuk membantu proses monitoring dan visualisasi data lingkungan. Namun, sebagian besar aplikasi AR yang ada masih bergantung pada penggunaan marker dan belum banyak mengintegrasikan data sensor secara real-time. Penelitian ini mengembangkan aplikasi markerless AR untuk memantau kondisi tanaman dengan menerapkan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC). Tahapan pengembangan meliputi konseptualisasi, perancangan, pengumpulan material, perakitan, pengujian, dan distribusi. Aplikasi dibangun menggunakan Unity dan AR Foundation dengan pendekatan plane tracking untuk menampilkan informasi kondisi tanaman secara visual melalui teks dan angka digital. Data dari sensor lingkungan diintegrasikan melalui mikrokontroler ESP32, namun fokus penelitian ini adalah penyajian visual, bukan kontrol IoT. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu menampilkan data secara real-time dengan stabilitas visual yang baik pada kondisi pencahayaan optimal. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan MDLC dapat mendukung pengembangan aplikasi markerless AR yang terstruktur, efisien, dan relevan untuk sistem monitoring pertanian.
Expert System for Early Diagnosis of Epilepsy Using the Web-Based Dempster Shafer Method Zulfa, Rulla Aliyah; Saepulrohman, Asep; Karlitasari, Lita
International Journal of Business, Economics, and Social Development Vol. 5 No. 3 (2024)
Publisher : Rescollacom (Research Collaborations Community)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46336/ijbesd.v5i3.735

Abstract

The development of information and communication technology is currently very extensive in its use, especially technology in the field of computers. Expert Systems are one of the sciences in the field of computers that can help in diagnosing various diseases, one of which is epilepsy. The estimated number of epilepsy sufferers in Indonesia is 1.5 million with a prevalence of 0.5-0.6% of the Indonesian population. The expert system method used to diagnose epilepsy early is the Dempster Shafer method. The Dempster Shafer method is used to combine separate pieces of information or evidence to calculate the probability of an event. This study used 7 types of epilepsy, including in the Focal Epilepsy category consisting of Simple Partial and Complex Partial, while in the General Epilepsy category consisting of Absence, Atonic, Myoclonic, Tonic-Clonic, and Clonic. This study produces a website-based application for early diagnosis of epilepsy using the Dempster Shafer method with the PHP programming language and MySQL database. By using this application, it can provide convenience to the medical community and patients in early diagnosis of epilepsy experienced by sufferers. From the results of this study, it was found that the highest level of accuracy was found in Tonic-Clonic seizures which are included in the General Epilepsy category, namely 92.78%.
Pemetaan Lokasi Tanaman Kebun Raya Cibodas Berbas Android Karlitasari, Lita; Ismanto, Ismanto
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 4 No. 2 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i2.10065

Abstract

Kebun Raya Cibodas saat ini memiliki 8 koleksi tanaman dengan 2.040 jenis, dan 11.746 spesimen. Dengan luas yang mencapai 84,99 hektar dan banyaknya tanaman di Kebun Raya Cibodas, seringkali pengunjung maupun peneliti kesulitan menemukan lokasi tanaman yang ada, begitu juga informasi yang terkait dengan tanaman-tanaman tersebut. Untuk itu dibutukan dibutuhkan rute dan jarak yang paling minimum (terkecil) dalam mencapai lokasi tanaman tersebut. terdekat dan tercepat manakah yang bisa ditempuh. Tujuan penelitian adalah melakukan pemetaan lokasi tanaman Kebun Raya Cibodas berbasis Android. Ada pun tahapan métode penelitian yang dilakuan adalah : 1) Penentuan titik koordinat tanaman, 2) Melengkapi dengan informasi terkait jenis tanaman (nama latín, family, dll), 3) Pembuatan rute perjalanan dengan menggunakan Algoritma Floyd Warshall, 4) Pembuatan Augmented Reality (AR). Produk Luaran yang akan dihasilkan adalah Teknologi Tepat Guna, dimana pengunjung dan peneliti dapat dengan cepat mengetahui lokasi tanaman, kemudian ditunjukkan rute terdekat ke lokasi tersebut, serta dapat menampilkan informasi terkait tanaman yang diinginkan.
Co-Authors Agung Prajuhana Putra Agung Prajuhana Putra Agung Prajuhana Putra Amalia Sabrina Arie Qur’ania Aries Maesya Asep Denih Asep Saepulrohman Boldson Herdianto Situmorang Diva Randika Elinda Puspita Ema Kurnia Eneng Tita Tosida Fajar Delli Wihartiko Halimah Tus Sadiah Ismanto Ismanto Ismanto, - J. Forca, Adrian Luthfiyana Nur Alifa Muhamad Saad Nurul Ishlah Putra, Gustian Rama Rahma, Yunita Ramadhan, Muhammad Gemilang Ramadhani, Sansan Rizal, Farhan Syah Sadiah, Halimah Tus Sari, Delviani Permata Sudrajat, Cecep Sufiatul Maryana Sugiarto, Rafi Nandana Suriansyah, Mohamad Iqbal Tjut Awaliyah Zuraiyah Wahyuni, Nathasya Sri Wicaksono, Dermawan Adi Yazir, M Sofwan Zolla Zolla Zulfa, Rulla Aliyah