Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.874
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) International Journal of Advances in Applied Sciences Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa UG Journal Telematika Scientific Journal of Informatics CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Jurnal Ilmiah KOMPUTASI JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA CogITo Smart Journal Jurnal Informatika Universitas Pamulang ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi ICONESTH Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Darma Saskara Prosiding SeNTIK STI&K
Rifki Kosasih
Universitas Gunadarma
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering 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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmiah Informatika Komputer

 1 
PENGKLASIFIKASIAN BUNGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ISOMAP DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER Kosasih, Rifki; Fahrurozi, Achmad
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 22, No 3 (2017)
Publisher : Universitas Gunadarma

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

Abstract

Pada setiap tumbuhan berbunga terdapat bunga yang berfungsi sebagai alat reproduksi seksual. Bunga-bunga tersebut beraneka ragam jenisnya sehingga untuk membedakan bunga-bunga tersebut dibutuhkan pengklasifikasian. Pengklasifikasian biasanya dilakukan dengan menggunakan anatomi pada susunan bunga seperti mahkota. Pada penelitian ini dilakukan pengklasifikasian bunga dengan metode baru menggunakan metode Isomap dan Naive Bayes Classifier yang diaplikasikan pada citra bunga. Dalam penelitian ini digunakan citra-citra yang terdiri dari 4 jenis bunga yaitu mawar, melati, sakura dan edelwais. Tahapan pertama dalam penelitian ini adalah melakukan pengenalan pola citra menggunakan isomap. Isomap dapat memisahkan jenis-jenis bunga tersebut yang dapat dilihat dari berkumpulnya citra-citra yang sejenis di satu tempat.Tahapan selanjutnya adalah melakukan pengklasifikasian dengan Naive bayes Classifier. Hasil klasifikasi dengan menggunakan 2 fitur maupun 3 fitur dari citra pada himpunan training adalah sama dan cukup baik, yaitu memiliki tingkat akurasi sebesar 80%. Kata Kunci: Fitur, Klasifikasi Bunga, Metode Isomap, Naïve-Bayes Classifier.
APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSIS TINGKAT DEPRESI PADA REMAJA BERBASIS ANDROID Nurabsharina, Amanda Putri; Kosasih, Rifki
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 25, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2020.v25i1.2418

Abstract

Depresi merupakan gangguan mental yang serius yang ditandai dengan perasaan sedih dan cemas. Gangguan ini biasanya akan menghilang dalam beberapa hari tetapi dapat juga berkelanjutan yang dapat mempengaruhi aktivitas sehari-hari. Penanganan yang lambat pada penderita depresi dapat berakibat terganggunya kondisi tubuh baik fisik maupun mental, bahkan buruknya kematian. Untuk mengidentifikasi depresi biasanya dilakukan dengan cara konsultasi dengan psikolog atau pakar. Dalam penelitian ini dibuat sistem pakar yang dapat mengidentifikasi tingkat depresi seperti gangguan mood, depresi ringan, depresi sedang dan depresi berat. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Java, SQLite dan XML. Dari hasil penelitian dengan 15 responden diperoleh bahwa tingkat akurasi aplikasi sistem pakar ini sebesar 93%.
PERBANDINGAN KLASIFIKASI KERUSAKAN JALAN MODEL CNN VGG19 DAN RESNET50 Revanza Raditya Putra Yanni; Iffatul Mardhiyah; Dyah Cita Irawati; Rifki Kosasih; Dyan Prawita Sari
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 30, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2025.v30i1.14230

Abstract

Masalah kerusakan jalan pada jalan utama adalah salah satu gangguan saat berkendara dan dapat menyebabkan kecelakaan. Identifikasi kerusakan jalan masih dilakukan secara manual oleh pemerintah daerah dengan penyisiran jalan. Penggunaan teknologi kecerdasan buatan untuk identifikasi kerusakan jalan, sangat diperlukan. Algoritma CNN dapat melakukan identifikasi dan klasifikasi kerusakan jalan. Beberapa arsitektur pada CNN yang sering digunakan untuk klasifikasi diantaranya VGG19 dan ResNet50. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan klasifikasi antara VGG19 dan ResNet50 pada kerusakan jalan. Perbandingan dilakukan dengan membedakan jumlah epochnya untuk setiap arsitektur. Jumlah dataset yang digunakan sebanyak 1656 citra. Model yang dibentuk bertujuan mengklasifikasikan kerusakan jalan menjadi tiga klasifikasi yaitu, kerusakan_besar, kerusakan_sedang, dan kerusakan_kecil. Jumlah epoch yang digunakan pada model adalah sebesar 10, 50, dan 100. Hasil dari penelitian arsitektur VGG19 dengan epoch 10 mendapatkan akurasi sebesar 79%, epoch 50 sebesar 73%, dan epoch 100 sebesar 76%. Arsitektur ResNet50 memperoleh hasil akurasi sebesar 75% dengan epoch 10, untuk epoch 50 sebesar 78%, dan epoch 100 sebesar 79%. Kesimpulan penelitian perbandingan klasifikasi kerusakan jalan, VGG19 dapat mengklasifikasikan lebih baik jika proses pelatihan yang lebih sederhana, sedangkan ResNet50 dapat melakukan klasifikasi lebih baik jika proses pelatihan yang lebih kompleks.
Co-Authors Achmad Fahrurozi Ahmad Sabri Aini Suri Talita Anggi Alberto Christian Daomara Desti Riminarsih Dewi Agushinta R. Dewi Putrie Lestari Didin Mukodim Dina Indarti Dyah Cita Irawati Dyan Prawita Sari Eko Sri Margianti Fadlia, Nur Fahrurozi, Achmad Fazriyati, Elyna Genoveva, Zahwa Hendri Dwi Putra Hidayat Taufik Akbar Hutapea, Octaviani Iffatul Mardhiyah Ilmiyati Sari Ilmiyati Sari Irawati, Dyah Cita Mardhiyah, Iffatul Muhammad Arfiansyah Nurabsharina, Amanda Putri Nurma Nugraha Rahayu, Dicka Ariptian Revanza Raditya Putra Yanni Sari, Dyan Prawita Sarifuddin Madenda SUDARYANTO SUDARYANTO Suryadi Harmanto