Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sarjana Teknik Informatika Scientific Journal of Informatics
Arfiani Nur Khusna
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
APLIKASI SISTEM INFORMASI KEUANGAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN KONSEP MVC DENGAN FRAMEWORK LARAVEL UNTUK PENCATATAN KEUANGAN DI KELOMPOK PETANI SAYUR HIDROPONIK ASRI 12 KAUMAN YOGYAKARTA Safri Adam; Arfiani Nur Khusna
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol 5, No 3 (2017): Oktober
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v5i3.12378

Abstract

Kelompok petani sayur hidroponik di RW 12 kauman, Yogyakarta merupakan kelompok tani yang memiliki masalah dalam pengelolaan keuangan. Sehingga dampaknya terlihat ketika melihat hasil penjualan yang selalu merugi. Hal ini diakibatkan tidak adanya sistem yang menangani masalah keuangan di kelompok petani hidroponik ini. Fitur yang ada pada sistem ini antara lain dapat merancang anggaran bulanan, mendokumentasikan pengeluaran,dan pemasukan, serta dapat mencetak laporan keuangan bulanan dan laba-rugi setiap masa tanam yang telah ditentukan. Dari penelitian yang dilakukan menghasilkan sebuah perangkat aplikasi sistem informasi keuangan berbasis web menggunakan framework laravel menggunakan konsep MVC. Hasil pengujian sistem menunjukan bahwa aplikasi layak digunakan sesuai kebutuhan pengguna.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PARIWISATA DAN RESERVASI TEMPAT WISATA KABUPATEN PURBALINGGA BERBASIS WEB Yayan Tisna Permadi; Arfiani Nur Khusna
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol 5, No 1 (2017): Februari
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v5i1.10815

Abstract

Kabupaten Purbalingga memiliki potensi wisata yang beragam, baik potensi alam maupun kekayaan budaya.Melihat perkembangan pariwisata yang semakin meningkat, sangat diperlukan pendekatan teknologi untuk pengelolaan wisata pada Dinas Pariwisata Kabupaten Purbalingga.Dinas Pariwisata Kabupaten Purbalingga belum memiliki sistem informasi pengelolaan pariwisata yang dapat diakses wisatawan dengan cepat.Dalam Penelitian ini yang menjadi subyek adalah sistem informasi pariwisata dan reservasi tempat wisata.Metode pengumpulan data dengan metode wawancara dan observasi. Tahap pengembangan sistem meliputi perancangan interface, kamus data, diagram konteks, membuat data flow digram, implementasi dan pengujian sistem dilakukan dengan black box test dan alpha test.Dari penelitian yang dihasilkan menghasilkan sebuah rancang bangun sistem informasi pariwisata dan reservasi tempat wisata kabupaten Purbalingga berbasis web yang dapat memberikan informasi tentang pariwisata yang berupa jenis wisata, keterangan tempat wisata, foto, peta atau lokasi wisata, sarana dan prasarana, serta pemesanan tiket. Hasil uji coba black box test yang dilakukan oleh Dinas Pariwisata dan pengelola wisata adalah 100%, sedangkan hasil pengujian alpha test 50,26% sangat setuju, 48,14% setuju, 1,60% kurang setuju, dan 0% tidak setuju, pengujian yang dilakukanmenunjukan bahwa aplikasi ini layak dan dapat digunakan.Kata Kunci : Pariwisata Purbalingga, Reservasi Wisata, Sistem Informasi Pariwisata.
Siamese Neural Networks with Chi-square Distance for Trademark Image Similarity Detection Suyahman; Sunardi; Murinto; Arfiani Nur Khusna
Scientific Journal of Informatics Vol. 11 No. 2: May 2024
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v11i2.4654

Abstract

Purpose: The objective of this study is to address the limitations of existing trademark image similarity analysis methods by integrating a Chi-square distance metric within a Siamese neural network framework. Traditional approaches using Euclidean distance often fail to accurately capture the complex visual features of trademarks, leading to suboptimal performance in distinguishing similar trademarks. This research aims to improve the precision and robustness of trademark comparison by leveraging the Chi-square distance, which is more sensitive to image variations. Methods: The approach involves modifying a Siamese neural network traditionally employing Euclidean distance with the use the Chi-square distance metric instead. This alteration allows the network to better capture and analyze critical visual features such as color and texture. The modified network is trained and tested on a comprehensive dataset of trademark images, enabling the network to learn and distinguish between similar and dissimilar trademarks based on subtle visual cues. Result: The findings from this study show a significant increase in accuracy, with the modified network achieving an accuracy rate of 98%. This marks a notable improvement over baseline models that utilize Euclidean distance, demonstrating the effectiveness of the Chi-square distance metric in enhancing the model's ability to discriminate between trademarks. Novelty: The novelty of this research lies in its application of the Chi-square distance in a deep learning framework specifically for trademark image similarity detection, presenting a novel approach that yields higher precision in image-based comparisons.
Co-Authors Murinto Safri Adam Sunardi Suyahman Suyahman Yayan Tisna Permadi