Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.068
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Jurnal Media Infotama Jurnal Pseudocode Jurnal Informatika Upgris JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Abdimas Serawai Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi Jurnal Multidisiplin Dehasen (MUDE) Jurnal Sistem Informasi Dan E-Bisnis Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika JIMAKUKERTA Prosiding University Research Colloquium Borobudur Informatics Review Teknik: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Triwikrama: Jurnal Ilmu Sosial JPMTT (Jurnal Pengabdian Masyarakat Teknologi Terbarukan) Multidisciplinary Journals Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Komputer International Journal of Information Technology and Business JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Sonita, Anisya
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering 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 Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 71 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 71 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN CABAI BERDASARKAN WARNA RGB MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC Tri Putra, Bagus; Sonita, Anisya; Kharisma Hidayah, Agung; Imanullah, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13822

Abstract

Pemrosesan citra digital telah menjadi metode yang efektif dalam sektor pertanian, khususnya dalam menentukan tingkat kematangan buah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem klasifikasi tingkat kematangan cabai dengan memanfaatkan komponen warna RGB menggunakan pendekatan Fuzzy Logic. Data citra cabai diperoleh melalui proses akuisisi gambar menggunakan kamera digital dengan kondisi pencahayaan yang terkendali. Selanjutnya, citra yang diperoleh dianalisis untuk mengekstrak fitur warna dalam ruang warna RGB. Metode Fuzzy Logic dipakai untuk menentukan tingkat kematangan cabai berdasarkan nilai keanggotaan warna merah, hijau, dan biru. Hasil klasifikasi dikategorikan ke dalam beberapa Derajat kesiapan, yakni muda, matang, dan tua. Evaluasi sistem dilakukan dengan membandingkan hasil klasifikasi dengan data ground truth yang diperoleh atas pakar pertanian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Fuzzy Logic mampu mengklasifikasikan tingkat kematangan cabai dengan akurasi yang tinggi, didapatkan akurasi untuk jenis kategori cabai muda sebesar 100%, untuk jenis kategori cabai matang sebesar 93,33%, dan untuk jenis ketegori cabai tua sebesar 90%. Sehingga didapatkan rata-rata akurasi sebesar 94,44%. Implementasi sistem Ini berguna bagi petani untuk menetapkan waktu panen yang tepat. optimal, sehingga meningkatkan kualitas dan efisiensi dalam produksi cabai.
PERBANDINGAN METODE CNN DAN SVM UNTUK MENGKLASIFIKASI KEMATANGAN SERTA MENGUKUR KANDUNGAN VITAMIN C JERUK GERGA MENGGUNAKAN CITRA DIGITAL Anugrah Ilahi, Puja; Toyib, Rozali; Reswan, Yuza; Sonita, Anisya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13829

Abstract

Masalah dalam panen buah jeruk Gerga sering kali terjadi akibat kesalahan dalam proses pemetikan yang hanya didasarkan pada warna serta estimasi semata, sehingga kualitas buah yang dihasilkan tidak sesuai dengan harapan konsumen. Jeruk Gerga memiliki kandungan vitamin C yang lebih tinggi dibandingkan dengan jeruk manis biasa, penting untuk melakukan pengukuran kadar vitamin C berdasarkan warna dan nilai Hue dengan menggunakan citra warna. Jaringan Saraf Konvolusional (CNN) dan Mesin Vektor Pendukung (SVM) memiliki peranan penting dalam klasifikasi gambar digital, terutama dalam menentukan tingkat kematangan buah dimana CNN adalah Metode Deep Learning yang mampu mengambil fitur visual yang kompleks, seperti tekstur serta pola warna yang relevan untuk mendeteksi kematangan buah, CNN memberikan hasil lebih akurat dalam klasifikasi kematangan buah jika dibandingkan dengan metode konvensional, berkat kemampuannya untuk mengenali pola non-linear dalam data visual. Temuan penelitian menunjukkan bahwa algoritma CNN menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan SVM. CNN mencapai akurasi sebesar 98%, sementara SVM hanya mencapai akurasi 94%. Selain itu lebih efektif dalam mendeteksi pola warna dan tekstur buah, membuatnya lebih ampuh dalam klasifikasi kematangan Jeruk Gerga. Dengan demikian, pendekatan menggunakan CNN diusulkan sebagai metode yang lebih unggul untuk sistem klasifikasi otomatis berbasis gambar digital, khususnya di sektor pertanian dan teknologi pangan.
Herbal Plant Classification Using EfficientNetV2B0 Model and CRISP-DM Approach Sonita, Anisya; Anggriani, Kurnia; Vatresia, Arie; Putri, Tiara Eka; Darnita , Yulia; Zahra, Syakira Az; Aprilia, Vilda; Aziz, Dzakwan Ammar
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 6 No. 4 (2025): JUTIF Volume 6, Number 4, Agustus 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2025.6.4.5141

Abstract

Herbal remedies have long been utilized by Indonesian communities as part of traditional medicine. However, identification of these natural resources is often challenging due to the morphological similarities among various species, which demand expert knowledge to differentiate. This study aims to implement the EfficientNetV2B0 model architecture for classifying medicinal leaves through an Android-based application designed to support recognition tasks. The dataset was composed of augmented images of plant foliage. The model was trained using the TensorFlow framework and evaluated to measure classification performance. Results demonstrate that EfficientNetV2B0 achieves excellent accuracy, with validation scores exceeding 97%, outperforming several other deep learning models. The resulting application allows the general public to identify local medicinal species more easily. This study contributes to the field of computer vision by providing an accurate and efficient classification framework, particularly beneficial for health-related informatics in biodiversity-rich regions.
Automated Classification of Mungkus Fish Freshness Based on Eye and Gill Images Using the Naive Bayes Algorithm Darnita, Yulia; Toyib, Rozali; Sonita, Anisya; Putra, Andika
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 6 No. 4 (2025): JUTIF Volume 6, Number 4, Agustus 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2025.6.4.5146

Abstract

The problem of assessing the freshness of fish, especially Mungkus fish, is usually directed at several physical indicators, such as eye appearance, gill condition, meat quality, and odor. This traditional method is often considered inaccurate and requires certain expertise, therefore a more effective and objective method is needed to assess the freshness level of Mungkus fish, which in turn can provide benefits for both fishermen and the public in general. The solution to this problem by using the Naïve Bayes method in classifying the freshness level of Mungkus fish based on eye and gill images has proven to be a fairly efficient approach. The Naïve Bayes method itself is a simple but very effective algorithm in the field of machine learning, and operates based on Bayes' Theorem with the assumption that features are independent of each other. This method can be applied in the initial stage of classification by utilizing basic features taken from images of fish eyes and gills. Based on testing 30 new data sets, the clustering system demonstrated an accuracy rate of 66.67%, indicating that 20 data sets were correctly classified according to their actual conditions. On the other hand, 10 data sets, or 33.33%, could not be categorized correctly. Of the 30 old data sets tested, the system was able to correctly classify 19 (63.33%), while 11 (36.67%) still had errors in their classification predictions. Overall, the system successfully performed data clustering with 65% accuracy, with the remaining 35% still showing errors in the classification process.  
Perancangan Sistem Perpustakaan Berbasis Web Pada SD Negeri 85 Kota Bengkulu Mahfuzhi, A.R Walad; Hidayah, Agung Kharisma; Sonita, Anisya; Checario, Devano
Jurnal Media Infotama Vol 21 No 2 (2025): Oktober
Publisher : UNIVED Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37676/jmi.v21i2.9310

Abstract

The development of information technology drives digital transformation in various fields, including elementary school library management. SD Negeri 85 Bengkulu City still uses a manual system for recording book borrowing and returning, resulting in frequent problems such as recording errors, data loss, and service delays. This study aims to design a web-based library system that can simplify the process of book data management, collection searches, and recording borrowing and returning more effectively, efficiently, and structured. The development method used is the Waterfall model, with a focus on the needs analysis and system design stages. The analysis process is carried out through observation, interviews, and literature studies to identify user needs. The results of the study are a system design consisting of a UML (Use Case and Activity Diagram) diagram, an Entity Relationship Diagram (ERD) for database design, and a simple and user-friendly user interface mockup. This system design is expected to be a reference in the development of a web-based library system at SD Negeri 85 Bengkulu City so that it can improve management efficiency, minimize recording errors, and provide easy access to book information for students and teachers.
Pemberdayaan Kelompok Belajar Masyarakat Dalam Usaha Pembuatan Pakan Lele Fraternesi, F; Sonita, Anisya; Mutmainnah, Elni
Prosiding University Research Colloquium Proceeding of The 7th University Research Colloquium 2018: Bidang Sosial Ekonomi dan Psikologi
Publisher : Konsorsium Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Salah satu faktor utama penunjang budidaya Ikan Lele adalahketersediaan pakan yang cukup dengan harga yang terjangkau. Faktorutama yang menjadi kendala usaha budidaya Ikan lele adalah karenaharga Pakan yang mahal. Di Kota Bengkulu pakan lele sebagian besardidatangkan dari luar kota Bengkulu, dengan rata-rata perkilonyasebesar Rp 11.000,-. Untuk kebutuhan rata-rata 1000 tebar benihmereka membutuhkan ±300 kilo pakan.Sehingga biaya Pakan menjadipermasalahan dalam upaya menambah income bagi pembudidaya Ikanlele. Adanya Inovasi teknologi pembuatan Pakan lele denganmenggunakan bahan-bahan dan peralatan yang mudah didapatmemberikan alternatif pemecahan masalah ketersediaan pakan yangmurah dan terjangkau.TIM pengabdian masyarakat Universitas Muhammadiyah Bengkuluberupaya melakukan diseminasi hasil penelitian inovasi pembuatanpakan yang berasal dari campuran tepung ikan, ampas tahu, tepungdarah sapi dan dedak halus dengan persentase kandungan proteinpelet jadi sekitar 35-40%. Peralatan yang digunakan juga berasal daribarang-barang rumah tangga yang biasa digunakan sehari-hari.Berdasarkan hasil perhitungan ekonomis, pembuatan pakan lele inimembutuhkan biaya investasi ±5.000.000,- . dan mampu menghematbiaya produksi hampir 50% nya.Kegiatan yang dilakukan selain diseminasi hasil penelitian jugamendampingi kelompok Belajar Masyarakat dalam usaha pembuatanPakan Lele. Bentuk kegiatan yang akan dilakukan diantaranya berupa;pendidikan dan penyuluhan tentang pembuatan pakan Lele yangramah lingkungan, pelatihan dalam pembuatan pakan Lele danpendampingan masyarakat. Kegiatan pengabdian yang dilakukandiharapkan akan meningkatkan wawasan kelompok budidaya leledalam membuat pakan yang ramah lingkungan, mudah dilakukan dandapat meningkatkan pendapatan masyarakat sebagai peluang usahabaru
PELATIHAN KETERAMPILAN DASAR KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI BAGI PERANGKAT DESA DI KECAMATAN AIR BESI, KABUPATEN BENGKULU UTARA Pahrizal, Pahrizal; Sonita, Anisya; Deslianti, Dwita
Prosiding University Research Colloquium Proceeding of The 8th University Research Colloquium 2018: Bidang Teknik dan Rekayasa & Bidang Tekni
Publisher : Konsorsium Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

KKN-PPM adalah suatu upaya Universitas Muhammadiyah Bengkulu untuk memberikan sumbangsih ilmu pengetahuan dan teknologi kepada masyarakat. Berdasarkan hal ini, kami mengajukan usulan kegiatan KKN-PPM di 3 Desa, yaitu : 1) Desa Dusun Curup, 2) Desa Genting Perangkap dan 3) Desa Lubuk Balam, Kecamatan Air Besi, Kabupaten Bengkulu Utara. Tujuan KKN-PPM ini adalah untuk memberikan pengetahuan dan keterampilan dasar komputer dan teknologi informasi kepada masyarakat di 3 Desa tersebut, khususnya Guru Sekolah Dasar dan Perangkat Desa.Pelatihan ini diharapkan memberikan bekal kepada Guru Sekolah dan Aparat Desa tentang manfaat komputer dan teknologi informasi bagi pengembangan ilmu pengetahuan. Target luaran yang diharapkan dari kegitan ini adalah publikasi ilmiah pada jurnal nasional, publikasi di media cetak, selain itu taget luaran pada kegiatan ini juga agar Guru Sekolah Dasar dan Perangkat Desa mampu mengoperasikan komputer untuk program-program aplikasi dasar, serta Peserta pelatihan memiliki kemampuan dalam mengoperasikan komputerisasi dan mencari informasi yang mereka butuhkan sehingga mempercepat pengembangan ilmu pengetahuan hingga ke pelosok desa.
IMPLEMENTASI ALGORITMA STING MATCHING PADA RANCANG BANGUN APLIKASI PENDETEKSI OBAT DAN MAKANAN Sonita, Anisya; Khairunnisyh, Khairunnisyh
Prosiding University Research Colloquium Proceeding of The 8th University Research Colloquium 2018: Bidang Teknik dan Rekayasa & Bidang Tekni
Publisher : Konsorsium Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada era teknologi yang semakin maju saat ini, banyak ditemukan makanan dan obat-obatan yang dijual bebas dan mengandung senyawa berbahaya serta tidak terdaftar pada BPOM. Kurangnya pengetahuan pada masyarakat membuat banyaknya masyarakat yang terkena penyakit baru, penyakit kulit, hingga keracunan makanan. sehingga diperlukan sebuah aplikasi yang dapat membatu masyarakat untuk mengetahui jenis obat dan makanan yag tedaftar pada BPOM sehingga masyarakat tau obat dan makanan yang layak dikonsumsi. String Matching adalah suatu algoritma yang digunakan untuk memecahkan masalah pencocokan suatu teks terhadap suatu teks lain. Cara yang jelas untuk mencari pattern yang cocok dengan teks adalah dengan mencoba mencari di setiap posisi awal dari teks dan mengabaikan pencarian secepat mungkin jika karakter yang salah ditemukan. Algoritma String Matching berhasil menemukan dan mencocokkan kode barang pada database dan hasil Scan OCR sehingga di simpulkan oleh sistem bahwa kode Obat atau makanan tersebut telah terdaftar dan di sahkan oleh BPOM.
Analysis of Twitter Sentiment in Cases Of Domestic Violence Comparison of Lexion-Based and Niave-Bayes Ardi Wijaya; Rozali Toyib; Jestika Safitri; Anisya Sonita; Yulia Darnita
International Journal of Information Technology and Business Vol. 7 No. 1 (2024): November: International Journal of Information Techonology and Business
Publisher : Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24246/ijiteb.712024.01-08

Abstract

Twitter, a social media platform with millions of users, serves as a valuable source for unique insights. The case of Lestibillar domestic violence has garnered attention, fueling various circulating rumors that encompass positive, negative, and neutral opinions. This, in turn, gives rise to the potential spread of fake news. To counter this, sentiment analysis is employed using machine learning techniques. In this research, two machine learning algorithms within the realm of supervised learning are compared: lexicon-based and Naive Bayes. Sentiment objects are created for each algorithm to facilitate the comparison, aiming to determine which algorithm performs better in terms of accuracy. The results of the calculations indicate that Naive Bayes outperforms, achieving a superior accuracy of 99.96%, while the lexicon-based method lags significantly behind at 10.29%. The dominance of positive tweets is evident, comprising 2709 out of the total tweets on Twitter.
Aplikasi Pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia dengan Tensorflow Lite dan Firebase Authentication Toyib, Rozali; Affandi Mussa, Anitya Putri; Wijaya, Ardi; Sonita, Anisya
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 11 No 1 (2025): JuTISI
Publisher : Maranatha University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jutisi.v11i1.9678

Abstract

Deaf and mute individuals often face communication barriers with the general public due to limited understanding of sign language. This leads to a gap in social interaction and access to various public services. Government efforts to enhance social inclusion through various policies and programs need to be accompanied by practical solutions that can help the deaf and mute interact more easily with society. This study aims to develop a mobile application that can recognize and translate Indonesian Sign Language System (SIBI) into text or speech in real-time, thus helping the deaf and mute communicate more effectively with the general public. The application is designed using TensorFlow Lite for sign language recognition and Firebase Authentication for user authentication. The application was evaluated through questionnaires involving respondents from the general public and mobile experts. The results of the general user questionnaire showed an average satisfaction percentage of 86.65%, with positive ratings for ease of use, benefits, and application interface. Meanwhile, the results of the expert mobile questionnaire showed full satisfaction with an average percentage of 100%, indicating that all application features functioned well. The findings indicate that this application is effective in recognizing and translating sign language and is well-received by the deaf, mute, and the general public.
Co-Authors Abdullah, Dedy Achmad, Fariz Ade Ihza dwi Putra Adriansyah, M. Ari Affandi Mussa, Anitya Putri Alan Andeka Amaliah, Asma Amandha, Lufti Andika Putra Anggraini, Laura ANJAYA RIDUANSYAH Ansyori, Adzan Anugrah Ilahi, Puja Apriance, Cici Apriansyah, Eko Saputra Apridiansyah, Yovi Aprilia, Vilda Ardi wijaya Arie Vatresia Arif Susanto Ayu Lestari Aziz, Dzakwan Ammar Beta Yuniarti Charles Roenal Krisubiyantoro Checario, Devano Chindy Erliani Cici Apriance Dandi Sunardi Darnita , Yulia Darnita, Yulia Dedy Abdullah Dedy Abdullah Dedy Agung Prabowo Deslianti, Dwita Deslianti, Dwita Diana Diana Diki Zulfahmi Dwita Deslianti Dwita Deslianti Eka Sahputra Eko Saputra Apriansyah Elni Mutmainnah F Fraternesi Fabriandi, Gilang Pramudia Fadila, Aldevia Febrian Nurtaneo Fikri Ikbal P Fitri Lestari, Fitri Fraternesi, F Handrawijaya, Khairus Syah hidayah, agung kharisma Ika Yurika Sari Imanullah, Muhammad Jefri Zulkarnain Jestika Safitri Juhardi, Ujang Karniawan, Roni Khairullah, Khairullah Khairunnisyah Khairunnisyah Khairunnisyh Khairunnisyh Khairunnisyh, Khairunnisyh Kirman Kirman, Kirman Kurnia Anggriani, Kurnia Laura Anggraini Lukman, Musfirah Putri M Faishal M Khairunnas M Rafli Yudhatama Mahfuzhi, A.R Walad Mahfuzi, A.R Walad Marcelina Novi Zarti MAYANG SARI Meilisa Tri Ulansari Miswanti Yuli Muhammad Fajri Muhammad Husni Rifqo Muhira Dzar Faraby, Muhira Dzar Mukhlizar, Mukhlizar Muntahanah Muntahanah Muntahanah, Muntahanah Mustika Mustika Nofriansyah Praja Nurhayati Nurhayati Pahrizal Pahrizal Pahrizal Pahrizal, Pahrizal Pariza, Rahmat Pedro Ginal Victori Pedro Putra, Erwin Dwik Putra, Erwin Dwika Putri Dwi L Putri, Tiara Eka Raffles, Richard Rahmalia, Rahmalia Rahman Fadli Tanjung Rahmat Pariza Ramadhan Saputra Alpani Rendika Efando Reza Anisa Ria Elda Fitri RIDUANSYAH, ANJAYA Rifqo, Muhammad Husni Rinni Rio Eka Prayuda Riozi, M Fakhrur Rizki Fitrah Fardianitama Robian Kundari Ronaldo, Ronaldo Rossa Ayuni Rozali Toyib Sahputra, Eka Sandi, Zainove Saputra, Surya Ade Sirad, Mochammad Apriyadi Hadi sofyan sofyan Sri Ekowati Sri Handayani Sri Handayani sumardi Surya Ade Saputera Susilo Dwi Prabowo Syaputra, Weki Syaputri, Yopita Tanjung, Rahman Fadli Thaha, Sarma Tiara Ayu Lestari Toyib, Rozali Tri Putra, Bagus Weki Syaputra Wijaya, Ardi Witriyono, Harry Yoan Hadi Kusuma Admaja Yuli Asmi Rahman Yulia Darmi Yulia Darnita Yuza Reswan Zahra, Syakira Az Zarti, Marcelina Novi