Garuda - Garba Rujukan Digital

APLIKASI PENCARIAN LOKASISEKOLAH MENGGUNAKAN TELEPON SELULAR BERBASIS ANDROID Nuryuliani, Nuryuliani
Prosiding KOMMIT 2012
Publisher : Prosiding KOMMIT

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

Semakin baikkualitas pendidikan disuatu kotamaka akan mempengaruhikualitas kota tersebut sehingga kotatersebut menjadi kota yang maju. Kualitas pendidikan juga ditunjang olehberbagai faktor, salah satunya adalah sekolah. Masyarakat akan memilihsekolah mana yang terbaik dan tentunya letaknya yang terjangkau dari lingkungan tempat tinggal. Untuk itu, diperlukan aplikasi yangbisa mendapatkan informasi yang lengkap tentang lokasi sekolah dan aplikasi yang tidak memakan biaya dan waktu yang banyak. Pada penulisan ini, dibuat aplikasi pencarian lokasisekolah menggunakan telepon selular berbasis Android.Aplikasiini dibuat agar masyarakat mudah untukmengetahui lokasi sekolah terdekat dengan letak keberadaan pengguna. Pada pembuatan aplikasi ini, menggunakan Eclipse serta bahasa pemograman Java dan digunakan untuktelepon selular berbasis Android. OS Android bersifat fleksibel karena OS Android bisa dipakai di banyak platformhardware dan mudah dalam pemakaiannya. Dalam aplikasi ini menggunakan metode location basedservice (LBS) yang dapat memberikaninformasi letak dan posisi geografis sekolah melalui perangkat mobiledengan menggunakan aplikasi google map yang diakses secara koneksi internet. Dengan adanya aplikasi iniyang menggunakan teknologi yang terkini, diharapkan dapat memajukan pendidikan dan dapat mempermudah masyarakat untuk mengetahui informasi mengenai sarana pendidikan.

CHARACTER SEGMENTATION USING SPEED VALUE AND ACCELERATION ON RECOGNITION HANDWRITING TECHNIQUE Nuryuliani, Nuryuliani; C. Munggaran, Lulu; Widodo, Suryarini
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 14, No 1 (2009)
Publisher : Universitas Gunadarma

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

Nowadays, handwriting recognition has been widely used for analyzing signature, reading address as well aschanging text to hypertext. Common steps in handwriting recognition system consist of pre-processing,segmentation, feature extraction, classification and post-processing. This research describes segmentationmethods for handwriting character which acquired using online device. Characters used in this research are 19latin alphabets. In the first step, pre-processing is taken place by removing noise manually. The next step iscalculating the speed of writing. The acquired speed value is further used to calculate acceleration by applyinglow-passfilter. As shown in the figure, it is found that there are many peak change has been identified so thatlow-pass filter is also used to reduce the number of segment. Too many segments may increase the difficulties ofthe next process. This research employs 4 segmentation methods, such as Positive Negative Acceleration,Positive Positive Acceleration, Negative Positive Acceleration and Minimum Speed. From the experiments, it isidentified that by applying minimum speed, character segmentation can be perform quite wellKeyword(s): Segmentation, Character, Speed, Acceleration, Low-pass Filter.Subject Description: I.4 Image Processing and Computer Vision | I.4.6 Segmentation | Edge and featuredetection

Digitalization On Students Scoring System of SMPN 18 Bekasi Fesa Asy Syifa Nurul Haq; Nuryuliani Nuryuliani
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 13, No 3 (2019): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.47275

Information technology has been supporting the development of school services in the world. But there are still many schools does not using the information technology at all - specially in Indonesia, for example at SMPN 18 Bekasi. As usually like another school they only using Ms. Word and Ms. Excel applications. That is make many differences output in format scoring and mistakes while filling score on the students report format. The application of academic information system in this research have developed using PHP, HTML and MySQL as programming language. It named SIADHEL, means Eighteen Academic Information System (Sistem Informasi Akademik Delapan Belas) . The aims of this project is to provide a good tools for students or their parents to receive the exactly, fast and accurate informations of their students scoring. Teachers can use an integrated and accurate tools as facility to provide data for the Principal to make new policies. This application could be opened by every browser platform, so it will make easier for the users to access the program wherever and anytime.

Implementation of Optical Character Recognition and Voice Recognition of House of Words (How) Dictionary Application on Android Platform Hutami Septiana Raswaty; Nuryuliani Nuryuliani
Engineering, MAthematics and Computer Science (EMACS) Journal Vol. 3 No. 3 (2021): EMACS
Publisher : Bina Nusantara University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21512/emacsjournal.v3i3.7418

People with different languages need to be assisted by translator to establish the communication between them. The technology development which exists to fulfill communication needs is digital dictionary as translator tool. The capability of digital dictionary to translate the languages yet has a weakness in putting the input. Through this research, Optical Character Recognition using Tesseract library and Voice Recognition technologies using Google Speech-To-Text are used to replace the previous input system. Based on the implementation and testing, the OCR and Voice Recognition have been successfully recognizing the text and voice input with the amount of similarity of 92,72% for OCR and 95,46% for Voice Recognition. The result of the implementation is expected to help a group of people with different language to communicate easily.

Instance Segmentation Rumput laut dengan Metode Longline Menggunakan Citra UAV dan Detectron2 Faisal Akbar; Lulu Chaerani M.; Nuryuliani; Elfitrin Syahrul; Nur Azmi Ratna Setyawidati
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Vol. 21 No. 1 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 21 No. 1, Maret 2022
Publisher : Lembaga Penelitian STMIK Jakarta STI&K

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

Target produksi budidaya rumput laut di Indonesia saat ini terus meningkat, didukung oleh luas lahan yang masih berpotensi dimanfaatkan sebagai lahan budidaya rumput laut dan kebutuhan pasar baik di dalam maupun luar negri. Dukungan teknologi untuk memonitoring secara intensif dan ekstensif diperlukan agar produksi dapat tercapai untuk memenuhi kebutuhan pasar tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan hasil akuisisi dan mengetahui sejauh mana kemampuan unmanned aerial vehicle (UAV) jenis multirotor untuk mendeteksi pertumbuhan rumput laut yang ditinjau dari efisiensi teknologi, tingkat akurasi dan biaya. Daerah yang akan dikaji merupakan daerah budidaya dengan karakteristik perairan dangkal (< 10 m) dengan substrat dasar perairan pasir berlumpur. Metodologi penelitian terdiri atas akuisisi data menggunakan UAV jenis multirotor, visualisasi dan proses pengolahan citra menggunakan deep learning framework detectron2 dengan algoritma mask RCNN dan platform cloud base. Hasil penelitian ini menunjukan dengan iterasi sebanyak 600 detectron2 mampu untuk mendeteksi rumput laut dengan baik walaupun akurasi yang didapatkan masih lebih rendah dibandingkan dengan iterasi lebih dari 600 tetapi dengan waktu pelatihan yang lebih singkat dan belum terjadi overfitting menjadi nilai lebih. Selanjutnya dalam tulisan ini akan disampaikan kelebihan dan kekurangan dari pemanfaatan deep learning dengan framework detectron2 menggunakan citra UAV ini dalam mendeteksi rumput laut dan bagaimana mengoptimalkan kemampuan dan menyiasati kelemahan ftamework tersebut.

Analisis Pengaruh Service Quality Terhadap Kepuasan Pengguna Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Servqual Yusliana Iskantika; Nuryuliani
PROSEDING 2022: PROSIDING UNIVERSITAS ISLAM BATIK SURAKARTA 2022
Publisher : PROSIDING

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (575.328 KB)

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh antara indikator service quality (tangibles, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy) dalam servqual terhadap kepuasan pengguna aplikasi Gojek. Penelitian ini hanya untuk menganalisis pengaruh service quality terhadap kepuasan pengguna aplikasi Gojek Sumber data primer dari penelitian ini diperoleh dari hasil kuisioner terhadap 200 responden (online user) yang berdomisili di DKI Jakarta. Pengujian dalam penelitian ini menggunakan metode SEM (Structural Equation Modeling) dengan menggunakan software IBM AMOS. Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi perusahaan Gojek untuk dijadikan bahan pertimbangan serta dapat dijadikan pedoman dalam melakukan evaluasi maupun audit saat ini maupun masa yang akan datang untuk meningkatkan kualitas service yang diberikan kepada pengguna. Berdasarkan hasil penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa indikator tangibles memiliki pengaruh yang positif terhadap kepuasan pengguna. Indikator lain seperti reliability, responsiveness, assurance, dan empathy tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan pengguna aplikasi Gojek. Kata Kunci: Analisis, Kepuasan, Service, Servqual, Quality

Instance Segmentation Rumput laut dengan Metode Longline Menggunakan Citra UAV dan Detectron2 Faisal Akbar; Lulu Chaerani M.; Nuryuliani; Elfitrin Syahrul; Nur Azmi Ratna Setyawidati
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 21 No. 1 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 21 No. 1, Maret 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.21.1.2802

Target produksi budidaya rumput laut di Indonesia saat ini terus meningkat, didukung oleh luas lahan yang masih berpotensi dimanfaatkan sebagai lahan budidaya rumput laut dan kebutuhan pasar baik di dalam maupun luar negri. Dukungan teknologi untuk memonitoring secara intensif dan ekstensif diperlukan agar produksi dapat tercapai untuk memenuhi kebutuhan pasar tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan hasil akuisisi dan mengetahui sejauh mana kemampuan unmanned aerial vehicle (UAV) jenis multirotor untuk mendeteksi pertumbuhan rumput laut yang ditinjau dari efisiensi teknologi, tingkat akurasi dan biaya. Daerah yang akan dikaji merupakan daerah budidaya dengan karakteristik perairan dangkal (< 10 m) dengan substrat dasar perairan pasir berlumpur. Metodologi penelitian terdiri atas akuisisi data menggunakan UAV jenis multirotor, visualisasi dan proses pengolahan citra menggunakan deep learning framework detectron2 dengan algoritma mask RCNN dan platform cloud base. Hasil penelitian ini menunjukan dengan iterasi sebanyak 600 detectron2 mampu untuk mendeteksi rumput laut dengan baik walaupun akurasi yang didapatkan masih lebih rendah dibandingkan dengan iterasi lebih dari 600 tetapi dengan waktu pelatihan yang lebih singkat dan belum terjadi overfitting menjadi nilai lebih. Selanjutnya dalam tulisan ini akan disampaikan kelebihan dan kekurangan dari pemanfaatan deep learning dengan framework detectron2 menggunakan citra UAV ini dalam mendeteksi rumput laut dan bagaimana mengoptimalkan kemampuan dan menyiasati kelemahan ftamework tersebut.

Analisis Prediksi Nasabah yang Berpotensi Membuka Deposito pada Bank Umum di Bekasi Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes: Array Dwi Handayani; Nuryuliani
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 19 No. 3 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 3, September 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.19.3.66

Salah satu jasa perbankan yang ditawarkan oleh bank umum adalah deposito. Deposito masih merupakan primadona bagi masyarakat yang ingin berinvestasi. Marketing harus mengambil kesempatan ini dengan melakukan strategi pemasaran langsung yang lebih efektif dan efisien, salah satu cara yang dapat digunakan yaitu memprediksi nasabah yang berpotensi membuka simpanan deposito menggunakan teknik data mining khususnya metode klasifikasi algoritma Naive Bayes dan C4.5. Klasifikasi tersebut menggunakan tools Weka versi 3.8.4. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data nasabah marketing suatu Bank Umum di Bekasi pada tahun 2018. Data yang diuji menggunakan tujuh atribut sebagai predictor yang terdiri dari Pekerjaan, Status, Pendidikan, KPR, Loan, Kontak, Pemasaran_Sebelumnya, dan dan satu atribut sebagai penentu predictor yaitu Pembukaan_Deposito yang berjumlah 9374 record data dengan komposisi data training 80% berjumlah 7499 record dan data testing 20% berjumlah 11875 record. Hasil teknik klasifikasi dengan algoritma C4.5 pada penelitian ini menghasilkan persentase keakuratan prediksi sangat baik pada nasabah yang berpotensi membuka deposito dengan nilai accuracy berjumlah 91,9467%, precision berjumlah 92,40%, recall berjumlah 91,90%, dan f-measure berjumlah 92% dibandingkan dengan algoritma Naive Bayes dengan nilai accuracy berjumlah 89,8133%, precision berjumlah 90,2%, recall berjumlah 89,8%, dan f-measure berjumlah 89,8% . Melihat nilai accuracy hampir mendekati 100%, maka teknik klasifikasi dengan algoritma C4.5 merupakan kategori klasifikasi sangat baik digunakan untuk memprediksi nasabah yang berpotensi membuka deposito.

ANALISIS SENTIMEN OPINI PENGGUNA TWITTER PADA APLIKASI BIBIT MENGGUNAKAN MULTINOMIAL NAÏVE BAYES Zelin Gaa Ngilo; Nuryuliani Nuryuliani
Jurnal Teknik dan Science Vol. 2 No. 1 (2023): Februari : Jurnal Teknik dan Science
Publisher : Asosiasi Dosen Muda Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56127/jts.v2i1.521

The COVID-19 pandemic has increased the interest number of capital market investors in Indonesia. One of the factor in Indonesian’s investment interest is the emergence of fintech in the investment sector. One of the fintech companies in mutual fund investment is "Bibit". To find out user opinions on the Bibit application, a sentiment analysis was carried out on Twitter’s users. This study aims to analyze the sentiments of twitter users' opinions on the Bibit application using a combination of Lexicon-Based and Multinomial Naïve Bayes methods. The training data used were 2211 tweets and the validation data was 553 tweets. In the model training process, the training accuracy level is 91.50% and the validation accuracy rate is 85.35%. Model testing was carried out using 39 new tweet data and obtained an accuracy rate of 88%. Sentiment analysis using this method is visualized in the form of pie charts, graphs, and wordclouds. Based on the results of visualization of Twitter social media user sentiment towards the seedling application, it tends to be positive with a percentage of 52% positive and 48% negative.

Penentuan Prioritas Pemberian Respon Informasi Terhadap Nilai Laporan pada Helpdesk Service dengan Menggunakan Metode AHP Erfan Erfan; Nuryuliani Nuryuliani
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 7, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/string.v7i3.14082

Helpdesk Service at PT XYZ uses Zendesk media to communicate. This study aims to determine the priority of reports that need to be prioritized by the helpdesk service in communicating through Zendesk media. The process of determining the priority of Zendesk's media report features uses the AHP method in the weighting which is then tested with the Consistency Index and Consistency Ratio to find the priority percentage. It is later followed by the determination of helpdesk officers’ activities in supporting the report criteria that need to be prioritized in accordance with the company's vision in providing services. The test results can be used as operational standards and references for helpdesk officers in carrying out their duties. From the AHP weighting and CI & CR testing which are then converted to percentages, it is found that the percentage of the First Response report criteria is 49%, followed by Solved Ticket of 31% and Agent Touch of 20%. Based on these criteria, each helpdesk can pay attention to alternative steps in responding to activities.

Title

Found 16 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 16 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 16 Documents
Search