Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.879
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Prosiding SNATIF JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Journal of Information System Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Journal of Soft Computing Exploration Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK)
Heru Lestiawan
Universitas Dian Nuswantoro
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
PURWARUPA PEMBELAJARAN MANDIRI SISTEM APLIKASI AKUNTANSI UMKM BERBASIS WEB DALAM PEMBERDAYAAN USAHA MASYARAKAT JAWA TENGAH Lestiawan, Heru; -, Mahmud
Prosiding SNATIF Vol 1, No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak  Permasalahan mendasar dari pengelola UMKM adalah lemahnya pengetahuan tentang akuntansi dan pembuatan format laporan keuangan yang akuntabel. Selain itu salah satu kendala pelayanan di Balai Pelatihan Koperasi dan UMKM propinsi Jawa Tengah adalah waktu diklat yang membutuhkan waktu selama satu minggu sedangkan pelaku UMKM harus meninggalkan usahanya dan ini akan berdampak pada proses usahanya.  Tujuan penelitian ini adalah merancang bangun purwarupa pembelajaran mandiri sistem aplikasi akuntansi UMKM berbasis web yang mendukung UMKM untuk meningkatkan usaha dan menghasilkan laporan keuangan yang memenuhi standar akuntansi yang dipersyaratkan oleh lembaga keuangan. Pembelajaran Mandiri Sistem Aplikasi Akuntansi berisi pembelajaran akuntansi dan aplikasi akuntansi UMKM yang dapat menyusun laporan keuangan yang akuntabel yang dapat dipelajari berbasis web sehingga dapat diakses kapanpun dalam rangka peningkatan usaha masyarakat Jawa Tengah.  Hasil penelitian adalah dibangunnya software purwarupa  pembelajaran mandiri sistem aplikasi akuntansi berbasis web bagi UMKM. Software  pembelajaran mandiri sistem aplikasi akuntansi berbasis web ini, diharapkan memberikan kemudahan UMKM dalam mengelola berbagai sumber daya keuangan di UMKM yang bersangkutan, untuk lebih efektif, efisien, selain itu mempermudah pengendalian dan pembinaan terhadap UMKM Provinsi Jawa Tengah.   Kata kunci: UMKM, aplikasi, akuntansi
PENGAMANAN DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI MODE OPERASI CIPHER BLOCK CHAINING (CBC) DAN STEGANOGRAFI METODE END OF FILE (EOF) Heru Lestiawan; Reza Dwi Oktaf Purnama
Techno.Com Vol 15, No 1 (2016): Februari 2016
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (432.523 KB) | DOI: 10.33633/tc.v15i1.1078

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi memudahkan setiap orang untuk saling terhubung satu sama lain, hal ini menyebabkan pertukaran data maupun informasi dapat dengan mudah dilakukan. Kemudahan akses informasi ini memberi pengaruh dengan adanya ancaman yang dapat membahayakan informasi tersebut, misalnya berupa interupsi, penyadapan, maupun modifikasi informasi. Sebagai contoh sebuah perusahaan ingin mengirimkan sebuah dokumen penting atau pesan kepada mitra bisnisnya tetapi perusahaan ingin agar dokumen/pesan tersebut aman dari ancaman penyadapan yang dapat dilakukan oleh pihak lain. Kriptografi dan steganografi merupakan teknik pengamanan pesan diharapkan dapat tetap menjaga kerahasiaan isi dari informasi dan memberikan keyakinan pada penerima bahwa informasi tersebut memang berasal dari pengirim yang tepat begitu pula, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah mode operasi Cipher Block Chaining dan metode End Of File dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Penggabungan teknik pengamanan kriptografi dan steganografi akan meningkatkan keamanan pesan atau informasi dan menjamin kerahasiaan serta mengurangi resiko informasi dapat dilihat oleh pihak lain. Aplikasi pengamanan dokumen teks yang dibangun dapat mengamankan pesan/informasi dengan baik. Karena pesan berhasil teracak dan citra yang dihasilkan tidak menampakkan perbedaaan kualitas citra yang terlalu jauh dibandingkan dengan citra asli.   Kata Kunci: ancaman, kriptografi, steganografi, Cipher Block Chaining, End Of File.
PURWARUPA PEMBELAJARAN MANDIRI SISTEM APLIKASI AKUNTANSI UMKM BERBASIS WEB DALAM PEMBERDAYAAN USAHA MASYARAKAT JAWA TENGAH Heru Lestiawan; Mahmud Mahmud
Techno.Com Vol 14, No 1 (2015): Februari 2015 (Hal. 1-78)
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (576.937 KB) | DOI: 10.33633/tc.v14i1.700

Abstract

Permasalahan mendasar dari pengelola UMKM adalah lemahnya pengetahuan tentang akuntansi dan pembuatan format laporan keuangan yang akuntabel. Selain itu salah satu kendala pelayanan di Balai Pelatihan Koperasi dan UMKM propinsi Jawa Tengah adalah waktu diklat yang membutuhkan waktu selama satu minggu sedangkan pelaku UMKM harus meninggalkan usahanya dan ini akan berdampak pada proses usahanya. Tujuan penelitian ini adalah merancang bangun purwarupa pembelajaran mandiri sistem aplikasi akuntansi UMKM berbasis web yang mendukung UMKM untuk meningkatkan usaha dan menghasilkan laporan keuangan yang memenuhi standar akuntansi yang dipersyaratkan oleh lembaga keuangan. Pembelajaran Mandiri Sistem Aplikasi Akuntansi berisi pembelajaran akuntansi dan aplikasi akuntansi UMKM yang dapat menyusun laporan keuangan yang akuntabel yang dapat dipelajari berbasis web sehingga dapat diakses kapanpun dalam rangka peningkatan usaha masyarakat Jawa Tengah. Hasil penelitian adalah dibangunnya software purwarupa  pembelajaran mandiri sistem aplikasi akuntansi berbasis web bagi UMKM. Software  pembelajaran mandiri sistem aplikasi akuntansi berbasis web ini, diharapkan memberikan kemudahan UMKM dalam mengelola berbagai sumber daya keuangan di UMKM yang bersangkutan, untuk lebih efektif, efisien, selain itu mempermudah pengendalian dan pembinaan terhadap UMKM Provinsi Jawa Tengah. Kata kunci: UMKM, aplikasi, akuntansi
IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE DESKRIPSI UNTUK MENEMUKAN POLA ABSENSI DI BADAN KEPEGAWAIAN DAERAH KOTA SEMARANG Ardyan Pratama; Heru Lestiawan
Techno.Com Vol 15, No 3 (2016): Agustus 2016
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (397.429 KB) | DOI: 10.33633/tc.v15i3.1237

Abstract

Pada saat ini, perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) sudah berkembang sangat pesat. Pemanfaatan TIK tidak hanya dibutuhkan pada perusahaan saja, melainkan sangat berguna untuk badan atau organisasi milik negara yang dapat menunjang proses kegiatan yang terjadi di dalamnya. Absensi adalah tingkat kehadiran pegawai yang berkenaan dengan tanggung jawab. Dalam rangka meningkatkan penertiban administrasi kepegawaian khususnya pencatatan kehadiran pegawai di lingkungan Kota Semarang, setiap Pegawai Negeri Sipil harus masuk kerja dan menaati jam kerja. Metode deskripsi digunakan untuk mendeskripsikan dan menggambarkan pola absensi pegawai. Dengan menggunakan metode deskipsi, dapat menemukan pola absensi yang terjadi di Badan Kepegawaian Daerah Kota Semarang. Hasil penelitian ini menghasilkan informasi absensi pegawai dan grafik absensi setiap periode, sehingga membantu Badan Kepegawaian Daerah Kota Semarang dalam memonitoring absensi pegawai. Aplikasi pada penelitian ini diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman Borland Delphi 7.0 dan database MySQL Kata Kunci: Absensi, Metode Deskripsi, Teknologi Informasi dan Komunikasi
Pattern Recognition on Vehicle Number Plates Using a Fast Match Algorithm Cahaya Jatmoko; Daurat Sinaga; Edi Sugiarto; Nur Rokhman; Heru Lestiawan
Journal of Applied Intelligent System Vol 6, No 2 (2021): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v6i2.4625

Abstract

Computer Vision was the fast developing apps in the world, it is make people make a lot of new algorithm. Before we can use in out app, we need to test the algorithm to make sure how effective and optimal the algorithm to solve every case we given. A lot of traffic system has implemented computer vision, they need fast and can work in every condition, because every vehicle who pass needs to be recognized. In this research Fast Match algorithm was chosen because they can solve some test and make a lot of image have a similarity with the template. It makes accuracy of the data can be achieved with this algorithm. For example on of the sample was have a SAD point for 0.5 and Overlap Error for 0.5 and can run in standard computer just for a couple second. It makes the template and the original image has a little similarity.
Analisa Prakiraan Cuaca dengan Parameter Suhu, Kelembaban, Tekanan Udara, dan Kecepatan Angin Menggunakan Regresi Linear Berganda Ardytha Luthfiarta; Aris Febriyanto; Heru Lestiawan; Wibowo Wicaksono
JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1680.015 KB) | DOI: 10.33633/joins.v5i1.2760

Abstract

Kondisi cuaca memiliki kecenderungan berubah, untuk itu badan meteorologi bekerja memprediksi perkiraan cuaca agar dapat memberikan peringatan dini apabila terjadi perubahan cuaca yang mendadak atau bahkan ekstrem. Dengan memprakirakan cuaca yang datang mendadak secara akurat, maka dapat mengambil langkah pencegahan agar dapat meminimalkan kerugian yang akan terjadi. Diperlukan beberapa variable atau parameter yang relevan untuk dapat memodelkan data dengan baik sehingga hasil prediksinya menjadi lebih akurat. Salah satu pendekatan pemodelan data untuk prediksi cuaca adalah supervised learning dengan teknik estimasi. Estimasi memberikan prediksi nilai pada atribut target atau class attribute yang bertipe numerical. Regresi linear berganda merupakan salah satu algoritma estimasi yang handal untuk memprediksi cuaca. Empat variable independent yakni, suhu, kelembaban, tekanan, dan kecepatan angin digunakan untuk memprakirakan curah hujan sebagai variable dependent. Data yang digunakan adalah data BMKG dari Stasiun Meteorologi Ahmad Yani Semarang tahun 2015-2017. Nilai koefisien determinasi R2 sebesar 25.5 persen menunjukkan bahwa keempat variabel yang digunakan secara bersamaan dapat menjelaskan nilai curah hujan sebagai variable dependent.
Learning Vector Quantization for Robusta and Arabica Coffee Classification Jatmoko, Cahaya; Sinaga, Daurat; Lestiawan, Heru; Hadi, Heru Pramono
Journal of Applied Intelligent System Vol. 8 No. 2 (2023): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v8i2.7343

Abstract

ANN or artificial neural network is a way to solve various kinds of problems to make decisions based on training. One of the methods of JSt which contains competitive and supervised learning. Where this layer will automatically learn the classification of the closest input distances and will be distributed to the same class. there are 2 types of coffee beans that are famous in the world, namely arabica and robusta, for some people or the layman it will be very difficult to distinguish these 2 types of coffee beans apart from the fact that the shape is almost the same the color looks almost the same but there are a number of differences in the two coffee beans which we can see from the shape of the seed. Robusta has a shape that tends to be round and smaller in size, and has a rougher texture. Arabica, on the other hand, is slightly flatter and longer in shape. The size is slightly bigger than Robusta but the texture of Arabica is smoother than Robusta. This is the basis of this study where the images of the two coffee beans will be extracted using the first-order texture feature extraction method based on MU parameters, standard deviation, skewness, energy, entropy, and smoothness. The method for collecting data was in the form of a quantitative method using images from each coffee bean, both Arabica and Robusta, with a total of 130 images. The comparison between training_data and test_data is 80:20. Through research conducted in the form of performance parameters with the best accuracy, including: Learning rate 0.01, max epoch or maximum iteration of 10 and 30%, the amount of training data used is 39 training images and 26 test images resulting in an accuracy presentation of 71% for the training process and error with a percentage of 96% for the test process.
Prediction of Sleep Disorders Based on Occupation and Lifestyle: Performance Comparison of Decision Tree, Random Forest, and Naïve Bayes Classifier Lestiawan, Heru; Jatmoko, Cahaya; Agustina, Feri; Sinaga, Daurat; Erawan, Lalang
(JAIS) Journal of Applied Intelligent System Vol. 8 No. 3 (2023): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v8i3.8987

Abstract

Health is a very important thing in life. Therefore, to maintain health, we need adequate rest. Without adequate rest, the body will not be healthy and fit. In this study, a person's sleep disorder prediction will be made based on their lifestyle and work. The predictions made will classify sleep disorders that are absent, sleep apnea and insomnia from certain lifestyles and work. The methods used to make predictions are decision tree classifier, random forest classifier and naïve Bayes classifier. The test was carried out using a total of 375 data which was broken down into 70% training data and 30% testing data. The results obtained after testing with test data are by using the decision tree classifier algorithm to get an accuracy of 89.431%, using the random forest classifier algorithm to get an accuracy of 90.244% and by using the naïve Bayes classifier algorithm to get an accuracy of 86.992%.
Gabor wavelet and multiclass support vector machine for braille image classification Agustina, Feri; Rachmawanto, Eko Hari; Putri, Ni Kadek Devi Adnyaswari; Saputro, Fakhri Rasyid; Lestiawan, Heru; Suprayogi, Suprayogi; Huda, Solichul
Journal of Soft Computing Exploration Vol. 5 No. 3 (2024): September 2024
Publisher : SHM Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52465/joscex.v5i3.474

Abstract

Braille is a letter designed for the visually impaired. As a family with normal vision who have a visually impaired child find it difficult to Teach their child how to learn and understand the process of learning from home. Learning braille requires good finger sensitivity and memory to memorize each letterform, making it difficult to learn.  With this study, braille letters can be detected from the image using the Gabor Wavelet method to extract braille images and combined with the Multiclass Support Vector Machine (Multiclass SVM) algorithm as a classification method for extracted braille images. Data testing was performed using a confusion matrix to determine the level of precision, accuracy, and recall. According to the results of tests performed on 910 braille data using confusion matrix, the highest recognition accuracy was 98,02%. The accuracy of these results is impacted by the parameters of the training process, the training data, and the test data used. This research has the opportunity to be developed in voice-based card recognition to help the visually impaired in the future research.
Comparative Study of Classification of Eye Disease Types Using DenseNet and EfficientNetB3 Jatmoko, Cahaya; Lestiawan, Heru; Agustina, Feri; Erawan, Lalang
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol. 9, No. 3, August 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v9i3.1931

Abstract

The purpose of this research is to build a classification model that can perform the eye disease identification process so that the diagnosis of eye disease can be known and medical action can be taken as early as possible. This research used a dataset which has a total of 4217 eye image data and had 4 main classes namely cataract, diabetic retinopathy, glaucoma, and normal. With the data distribution of 1038 cataract images, 1098 diabetic retinopathy images, 1007 glaucoma images, and 1074 normal images, which of this data will be divided with a data percentage scheme of 50:10:40, 60:10:30, and 70:10:20, to see the results of which dataset division can produce optimal accuracy. In this study, the classification process will use 2 CNN transfer learning architectures, namely DenseNet, and efficientnetb3, which are both trained using the ImagiNet dataset. The results obtained after completing the testing process on the model built using the DenseNet architecture get optimal accuracy when using data division as much as 60:10:30, which is 78.59% while using the efficientnetb3 architecture optimal accuracy results when using the data division of 70:10:20, which is 95.66%. In research on the classification that had previously been done, it is very rare to find a classification process for eye disease types, therefore, in this study, the classification process will be carried out and provide an overview of the eye disease classification process with the CNN transfer learning method with more optimal accuracy results.
Co-Authors Abdussalam Abdussalam, Abdussalam Agustina, Feri Ardyan Pratama Ardytha Luthfiarta Aris Febriyanto Cahaya Jatmoko Christy Atika Sari Doheir, Mohamed Edi Sugiarto Eko Hari Rachmawanto Erna Zuni Astuti Fauzi Adi Rafrastara Guruh Fajar Shidik Hadi, Heru Pramono Hussein, Jassim Nadheer Lalang Erawan MARIA BINTANG Nur Rokhman Pulung Nurtantio Andono Purwanto Purwanto Putri, Ni Kadek Devi Adnyaswari Ramadhan Rakhmat Sani Reza Dwi Oktaf Purnama Saputro, Fakhri Rasyid Sinaga, Daurat Sinaga, Daurat Solichul Huda, Solichul Suprayogi Suprayogi Syamsul Arifin Wibowo Wicaksono Wildanil Ghozi Yaacob, Noorayisahbe Mohd