Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Rekursif: Jurnal Informatika Jurnal Pseudocode
Ernawati Ernawati
Program Studi Infomatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Sistem Inferensi Fuzzy Dalam Menentukan Tingkat Kerawanan Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Menggunakan Metode Mamdani (Studi Kasus: Kota Bengkulu) Yopi Vernando; Ernawati Ernawati; Desi Andreswari
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 (909.49 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v6i2.5071

Abstract

Salah satu masalah kesehatan yang terjadi di Indonesia yaitu penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus Dengue yang ditularkan melalui nyamuk Aedes Aegypty. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) merancang dan membangun sebuah sistem yang dapat menampilkan informasi tingkat kerawanan penyakit DBD tiap kecamatan di Kota Bengkulu; (2) mengimplementasikan Sistem Inferensi Fuzzymetode Mamdani dalam menentukan tingkat kerawanan penyakit DBD tiap kecamatan di Kota Bengkulu. Perancangan sistem digambarkan dalam bentuk diagram UML. Sistem dibangun dengan bantuan Android Studio 3.0. Hasil dari penelitian yang diperoleh yaitu (1) penelitian ini berhasil menampilkan informasi tingkat kerawanan penyakit DBD tiap kecamatan dengan 3 (tiga) kategori yaitu Tidak Rawan, Rawan dan Sangat Rawan; (2) berhasil menerapkan Sistem Inferensi Fuzzy metode Mamdani dengan Curah hujan, Suhu, Kelembaban Udara, Penyinaran Matahari, Kepadatan penduduk dan Jumlah Kasus sebagai variabel penentu tingkat kerawanan. Pada pengujian akurasi, tingkat keakurasian sistem yaitu sebesar 100%.
Perbandingan Metode K-Means Clustering dan Discrete Cosine Transform Untuk Kompresi Citra Batik Besurek Motif Gabungan amanatuz zahra; Ernawati Ernawati; Endina Putri Purwandari
Jurnal Pseudocode Vol 5, No 2 (2018): Volume 5 Nomor 2 September 2018
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/pseudocode.5.2.46-55

Abstract

Kompresi Citra terhadap citra digital dilakukan untuk mengurangi redundansi dari data-data yang terdapat dalam citra sehingga dapat disimpan atau ditransmisikan secara efisien tanpa mengurangi kualitas citra secara berlebihan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi kompresi dengan meimplementasikan metode Discrete Cousine Transform (DCT) dan K-Means clustering pada kompresi citra batik besurek motif gabungan. Pada penelitian ini digunakan 50 citra batik besurek dengan format ekstensi JPG, 5 citra batik besurek dengan format ekstensi PNG, dan 5 citra batik besurek dengan format ekstensi. Pada penelitian ini pengujian kompresi dilakukan dengan menghitung MSE, RMSE, PSNR, dan CR citra hasil kompresi. Penelitian ini menghasilkan aplikasi kompresi citra dengan kualitas citra hasil kompresi metode DCT lebih baik daripada metode K-Means Clustering pada pengkompresian citra batik besurek motif gabungan. Metode DCT menghasilkan citra terkompresi dengan rata-rata PSNR 80.747 dB dan rasio kompresi 6.238 terhadap citra asli. Sedangkan pada metode K-Means Clustering implementasi metode menghasilkan citra terkompresi dengan rata-rata PSNR 76.74386 dB dan rasio kompresi 6.140 terhadap citra asli.
Co-Authors amanatuz zahra Desi Andreswari Endina Putri Purwandari Yopi Vernando