Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Rekursif: Jurnal Informatika
Endina Putri Purwandari
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Aplikasi Temu Kembali Citra Ayat Al-Quran Dengan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Histogram of Oriented Gradient Studi Kasus Al-Quran Juz 30 Muhammad Satria Perwira Negara; Endina Putri Purwandari; Yudi Setiawan
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 6, No 2 (2018): Volume 6 Nomor 2 November 2018
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1152.541 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v6i2.3085

Abstract

Al-Quran adalah kitab suci bagi umat islam di seluruh dunia. Al-Quran diturunkan seluruhnya dalam bahasa arab dan dituliskan dengan aksara arab (hijaiyah). Al-Quran terdiri atas 30 juz, 114 surat, 6.236 ayat, dan 77.845 kata. Dengan jumlah juz, surat, ayat, dan kata yang cukup banyak, pencarian informasi dengan menggunakan teks sebagai kata kunci pada Al-Quran mengalami beberapa masalah. Penelitian ini mengembangkan temu kembali citra ayat Al-Quran juz 30 menggunakan metode gray level co-occurrence matrix dan metode histogram of gradient. Pengujian fungsional pada sistem ini menggunakan Black Box Testing dan pengujian ini mendapatkan nilai keberhasilan fungsional sistem sebesar 100%. Pengujian akurasi pencarian pada sistem ini diuji dengan 4 kali percobaan dari 75 jenis citra uji yang berbeda. Akurasi untuk pengujian jenis citra pertama adalah 84%, pengujian jenis citra kedua memiliki nilai akurasi sebesar 100%, pengujian jenis citra ketiga memiliki akurasi sebesar 5%, dan pengujian jenis citra keempat adalah 0%. 
Implementasi Markerless Augmented Reality Location Based Dalam Pencarian Lokasi Wisata Di Kota Bengkulu Wawan Suhandra; Endina Putri Purwandari; Rusdi Efendi
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 6, No 2 (2018): Volume 6 Nomor 2 November 2018
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (494.898 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v6i2.5520

Abstract

Provinsi Bengkulu yang dikenal sebagai salah satu daerah tujuan wisata di Indonesia. Kota Bengkulu memiliki beberapa objek wisata diantaranya, Benteng Marlborough, Tugu Thomas Parr, Tapak Paderi, Rumah Pengasingan Bung Karno, Museum Bengkulu, Makam Inggris, Pantai Panjang, Danau Dendam Tak Sudah, Lapangan View Tower, dan Rumah Fatmawati. Salah satu metode Augmented Reality yang saat ini sedang berkembang adalah metode Markerless Augmented Reality. Metode ini pengguna tidak perlu lagi menggunakan sebuah marker untuk menampilkan elemen-elemen digital. Dalam hal ini, marker yang dikenali berbentuk posisi perangkat, arah, maupun lokasi. Hasil akhir dari penelitian ini adalah terciptanya sebuah aplikasi AR wisata Kota Bengkulu sebagai panduan wisatawan untuk mengetahui arah lokasi wisata Kota Bengkulu.
Implementasi K-Means Clustering dan Pemetaan Pemukiman Kumuh di Kota Bengkulu Berbasis Web Deko Alfiandi; Ernawati Ernawati; Endina Putri Purwandari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 6, No 2 (2018): Volume 6 Nomor 2 November 2018
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1521.033 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v6i2.4252

Abstract

Kawasan kumuh adalah sebuah kawasan dengan tingkat kepadatan populasi tinggi di sebuah kota yang pada umumnya dihuni oleh masyarakat menengah ke bawah. Pemerintah melalui RPJMN tahun 2015-2019 membuat program pengentasan permukiman kumuh perkotaan menjadi tidak ada yaitu Kota Tanpa Kumuh (KOTAKU). Kota Bengkulu mempunyai 67 kawasan pemukiman yang tersebar menjadi 67 kelurahan. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritme K-means dalam pengelompokkan dan pemetaan pemukiman kumuh di Kota Bengkulu. Tujuh indikator penentu digunakan untuk membagi kawasan pemukiman kumuh dibagi menjadi 4 tingkat kategori yakni: kumuh berat, sedang, ringan dan tidak kumuh yang sudah ditetapkan oleh Tim KOTAKU. Hasil clustering menunjukkan warna merah untuk kawasan kumuh berat, kuning untuk kawasan kumuh sedang, biru untuk kawasan kumuh ringan, dan hijau untuk kawasan tidak kumuh. Penelitian ini memiliki tingkat akurasi terbaik sebesar 58,21% berdasarkan 10 kali percobaan. Tingkat akurasi dipengaruhi nilai random awal dalam proses perhitungan antar cluster.
Co-Authors Deko Alfiandi Ernawati Ernawati Muhammad Satria Perwira Negara Rusdi Efendi Setiawan, Yudi Wawan Suhandra