Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining
Hasdi Radiles
UIN SUSKA RIAU
Computer Science & IT Engineering Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengaruh Budaya Organisasi Terhadap Keberhasilan Penerapan Sistem Informasi Competency Level Index (CLI) Syaifullah -; Helen Sonata; Hasdi Radiles
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Vol 5, No 1 (2019): Februari
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/rmsi.v5i1.6156

Abstract

Penelitian ini membahas tentang pengaruh budaya organisasi terhadap keberhasilan penerapan sistem informasi Competency Level Index (CLI) yang berada di PT. Perkebunan Nusantara V Pekanbaru. Metode yang digunakan yaitu OCAI dan HOT FIT model. OCAI membagikan tipe budaya organisasi menjadi empat yaitu Clan, Adhocrachy, Market dan Hierarchy. HOT FIT model menempatkan tiga komponen sistem informasi yaitu Human, Organization dan Technology. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh budaya organisasi terhadap keberhasilan penerapan sistem informasi CLI. CLI telah digunakan sejak tahun 2013 namun masih memiliki kendala baik dari segi manusia, organisasi maupun teknologi. Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada 55 responden yang terdiri dari 29 karyawan pada Divisi Perencanaan Stratregis dan 26 karyawan pada Divisi Sumber Daya Manusia. Pengolahan data dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan SEM-PLS. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa budaya dominan yang berjalan saat ini adalah market dengan nilai rata-rata 3.092 dan budaya harapan adalah hirarki dengan nilai rata-rata 3.150 serta budaya organisasi berpengaruh terhadap keberhasilan penerapan sistem informasi CLI dengan hasil uji t sebesar 4.435 dan keberhasilan tersebut berada pada level baik dengan nilai 0.769 atau 79%. Hal ini dipengaruhi oleh budaya organisasi yang berorientasi terhadap persaingan dan menciptakan keunggulan yang kompetitif sehingga mencapai target dan mampu menjadi perusahaan yang memiliki kualitas dan daya saing.Kata Kunci— HOT FIT model, OCAI, SEM-PLS, Competency Level Index (CLI)
Human Face Identification Using Haar Cascade Classifier and LBPH Based on Lighting Intensity Hutama Hadi; Hasdi Radiles; Rika Susanti; Mulyono Mulyono
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 5, No 1 (2022): March 2022
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/ijaidm.v5i1.15245

Abstract

The problem in implementing online learning during the Covid-19 era is the lack of internet access for video streaming, especially in small towns or villages. The solution idea is to minimize the video bandwidth quota by only showing emoticons. The first step of the process is the system must be able to lock the face area to be translated. This study aims to identify areas of the human face based on camera captures. The research was conducted using the Haar cascade classifier algorithm to recognize the facial area of the captured image. Then the Local Binary Pattern Histogram algorithm will recognize the identity of the face. The lighting scenario will be used as a distracting effect on the image. The results showed that based on 30 sets of images tested in bright conditions, the system was able to recognize facial identities up to 62%, normal conditions 51% and dark conditions 46%.
Co-Authors Helen Sonata Hutama Hadi Mulyono Mulyono Rika Susanti Syaifullah -