Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Rekursif: Jurnal Informatika Jurnal Teknoinfo
Diyah Puspitaningrum
Program Studi Teknik 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 
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Cuaca (Studi Kasus : Kota Bengkulu) Samuel Agus Febru Haryanto; Ernawati Ernawati; Diyah Puspitaningrum
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 3, No 2 (2015): Volume 3 Nomor 2 November 2015
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1065.371 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v3i2.744

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi cuaca harian di kota Bengkulu bulan januari 2014 menggunakan data suhu, kelembaban, dan curah hujan hasil pengamatan cuaca harian tahun 2008 – 2013 dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) stasiun  Meteorologi Fatmawati Bengkulu. Sebagai alat prediksi cuaca digunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan algoritma Backpropagation. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan: a) iterasi maksimum 100, 500, 1000, 1500, 10000, 15000; b) hidden layer sejumlah 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10; c) error maksimum sebesar 0.01 dan 0.001. hasil terbaik diperoleh menggunakan iterasi maksimum 15000, 7 hidden layer, dan error maksimum 0.001 dengan hasil aktual yang memprediksi secara tepat sebesar 32.25% dan yang memiliki jarak prediksi bergeser 1 kelas cuaca sebesar 42%. Adapun kelas cuaca adalah: 1) hujan sangat ringan (0 – 5 mm/hari), 2) hujan ringan (6 – 20 mm/hari), 3) hujan sedang (21 – 50 mm/hari), 4) hujan lebat (51 – 100 mm/hari), 5) hujan sangat lebat (>100 mm/hari).Kata kunci : Backpropagation, time series, prediksi cuaca.
Sistem Pakar Identifikasi Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman Perkebunan Di Provinsi Bengkulu Dengan Metode Bayes Dan Inferensi Forward Chaining Aseh Egasari; Diyah Puspitaningrum; Priyono Prawito
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 5, No 2 (2017): Volume 5 Nomor 2 Juli 2017
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1033.102 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v5i2.764

Abstract

Penentuan kesesuaian lahan pertanian sangatlah penting, karena pemanfaatan lahan yang tidak sesuai dapat merusak lahan, biaya tinggi dan produktivitas rendah. Oleh karena itu, diperlukan aplikasi sistem pakar yang dapat melakukan identifikasi kesesusaian lahan untuk berbagai tanaman perkebunan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem pakar yang mampu mengidentifikasi kesesuaian lahan untuk tanaman perkebunan. Aplikasi sistem pakar ini menggunakan metode Bayes dan inferensi Forward Chaining dengan 22 karakteristik lahan dan 11 tanaman perkebunan. Metode Bayes digunakan untuk menentukan persentase kemungkinan tanaman dari hasil identifikasi dan inferensi Forward Chaining untuk menentukan kesimpulan tanaman perkebunan dari data lahan yang dimasukkan. Keluaran dari aplikasi ini berupa jenis tanaman perkebunan dan kesesuaian lahan yang memiliki nilai persentase tertinggi. Aplikasi sistem pakar ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Prepocessor (PHP) dan database MySQL. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfall dan perancangan sistem menggunakan diagram unified modelling language (UML). Dari hasil pengujian validitas sistem yang dilakukan terhadap 60 data lahan menggunakan metode bayes dihasilkan tingkat akurasi sebesar 75%.Kata Kunci: Sistem Pakar, Kesesuaian Lahan, Tanaman Perkebunan, Bayes,  Forward Chaining
Konversi Citra Kartu Nama ke Teks Menggunakan Teknik OCR dan Jaro-Winkler Distance Dewinta Zulhida Putri; Diyah Puspitaningrum; Yudi Setiawan
Jurnal Teknoinfo Vol 12, No 1 (2018): Januari
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v12i1.35

Abstract

Kartu nama memiliki data yang dapat disimpan ke dalam database kontak smartphone, seperti nama, jabatan, instansi, nomor ponsel, nomor telepon, nomor fax, alamat pertama, alamat kedua dan e-mail. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi yang dapat memindahkan data kartu nama dari foto ke database kontak smartphone dengan konversi citra kartu nama ke teks dengan melakukan ekstraksi teks dan pengelompokan data. Algoritma yang digunakan untuk ekstraksi teks adalah Optical Character Recognition (OCR). Teks yang sudah diekstraksi kemudian akan dikelompokan menggunakan algoritma Jaro-Winkler Distance. Pengujian sistem yang dilakukan dengan menggunakan data kartu nama yang beralamat di Provinsi Bengkulu sebanyak 50 buah dengan berbagai jenis tulisan dan background. Aplikasi dirancang dengan Bahasa pemrograman Java dengan IDE Android Studio dan library Tesseract. Hasil akhir dari sistem adalah data kontak yang tersimpan di database smartphone. Hasil uji coba sistem yang dilakukan didapatkan nilai akurasi rata-rata dari lima kali percobaan adalah 76% untuk data nama, 74% untuk data jabatan, 56% untuk data instansi, 82% untuk data nomor ponsel, 86% untuk data nomor telepon, 78% untuk data alamat, dan 88% untuk data e-mail.Kata Kunci : Konversi Citra, Ekstraksi Teks, Kartu Nama, Optical Character Recognition (OCR), JaroWinkler Distance
Co-Authors Aseh Egasari Dewinta Zulhida Putri Ernawati Ernawati Priyono Prawito Samuel Agus Febru Haryanto Setiawan, Yudi