Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.642
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Inspiration Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) SemanTIK : Teknik Informasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Sebatik Jurnal Riset Informatika Jurnal Pengabdian Masyarakat UNIPOL Ceddi Journal of Information System and Technology (JST) Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi JTT: Journal Teknik Dan Teknologi
Supriadi Sahibu
Pascasarjana Sistem Komputer STMIK Handayani Makassar
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics Transportation Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
SISTEM DETEKSI PLAT KENDARAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEGHBOUR (KNN) Farida Farida; Zahir Zainuddin; Supriadi Sahibu
Jurnal Riset Informatika Vol. 1 No. 2 (2019): Periode Maret 2019
Publisher : Kresnamedia Publisher

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

Abstract

Sistem pemantauan dan manajemen kendaraan berbasis plat nomor kendaraan telah berkembang, Identifikasi dan pengenalan plat nomor menjadi aplikasi utama dalam bidang lalu lintas. terlalu banyak kejadian dalam berlalu lintas, salah satunya, seperti melewati batas stop di Jalan sehingga mengganggu para pengendara lainnya, hal ini paling banyak terjadi dan bahkan sering terjadi di kota-kota bahkan daerah sekalipun. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengekstraksi dan mengenali plat nomor dari citra kendaraan yang melakukan pelanggaran sehingga dapat digunakan sebagai data set dalam membuat laporan penentuan sanksi yang sesuai dengan jenis pelanggaran kendaraan tersebut. Penelitian ini menggunakan proses ekstraksi pengolahan citra gambar sehingga metode yang sesuai dengan penelitian ini adalah K-Nearest Neighbour, dengan menggunakan metode tersebut akan memudahkan dalam proses pendeteksiannya. Karena metode ini tidak menggunakan perulangan. Prose ini dimulai dengan menyiapkan dari citra latih tahap kemudian melakukan tahapan pengenalan citra. Pengenalan citra merupakan proses mencocokan data citra digital yang sudah dirubah menjadi sebuah matriks kemudian dicocokan dengan dataset yang ada sehingga dapat diketahui hasilnya yang berupa laporan.
SISTEM DETEKSI WAJAH UNTUK IDENTIFIKASI KEHADIRAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE PCA Husni Sulaiman; Zahir Zainuddin; Supriadi Sahibu
Jurnal Riset Informatika Vol. 1 No. 2 (2019): Periode Maret 2019
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1136.387 KB)

Abstract

Pengenalan wajah merupakan salah satu cara pengenalan untuk keperluan identifikasi seseorang selain pengenalan sidik jari, suara, tanda tangan, retina mata dan sebagainya. Teknik identifikasi kehadiran Mahasiswa di STMIK Bina Adinata masih bersifat konvensional, yaitu setiap mahasiswa hanya mengisi atau menandatangani absensi pada saat mengikuti perkuliahan, hal ini tentunya kurang efektif karena biasanya ada mahasiswa yang tidak mengikuti perkuliahan tapi tetap tercatat hadir di absen dikarenakan adanya seorang mahasiswa yang menandatangani absensi mahasiwa yang tidak sempat hadir pada saat perkuliahan, atau yang lebih sering disebut Titip Absen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sebuah Sistem Deteksi Wajah Untuk Identifikasi Kehadiran Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode Eigenface PCA dan Open CV Library. Penelitian ini dilaksanakan di kampus STMIK Bina Adinata. Sistem ini dapat bekerja secara Realtime dengan menggunakan metode Eigenface PCA (Priciple Component Analysis). Hasil Penelitian yang diperoleh menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja secara Realtime atau secara langsung, jadi sistem dapat mendeteksi wajah mahasiswa yang sedang mengikuti perkuliahan Sistem ini dapat mengenali citra wajah baik dalam posisi lurus maupun menyamping. Sistem dapat mendeteksi bukan Cuma 1 wajah saja, tetapi sistem dapat mendeteksi semua wajah yang tertangkap kamera. Tingkat Keberhasilan Akurasi sangat dipengaruhi oleh Pencahayaan, semakin terang Pencahayaan maka tingkat keberhasilan akurasi juga semakin tingggi. Total Akurasi keseluruhan dari Segi Pencahayaan adalah 90 % dan Total Akurasi keseluruhan dari segi Posisi Wajah adalah 86,6 %.
Sistem Kontrol Nutrisi Otomatis pada Tanaman Tomat Berbasis Arduino Sri Kurniyan Sari; Supriadi Sahibu; Zahir Zainuddin3; Fajar Husain A
Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3 (2024): Desember : Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jutiti.v5i2.5393

Abstract

This research aims to develop an automatic nutrient delivery system for tomato plants in order to ensure optimal nutrient concentration and reduce manual labor during cultivation. The system is designed using a TDS sensor to measure nutrient concentration in water, a water level sensor to monitor the volume of solution in the nutrient container, and a relay module to control the activation of the nutrient pumps and circulation pump. The microcontroller processes sensor readings and regulates the addition of nutrients when the concentration falls below the preset threshold. Tests were conducted to evaluate sensor accuracy, pump responsiveness, and the system’s overall performance in maintaining nutrient stability. The results indicate that the water level sensor accurately detects changes in water volume, the TDS sensor successfully measures PPM values above 1400, and both nutrient pumps operate effectively to dispense nutrient solutions as required. The circulation pump also functions properly in distributing the nutrient-enriched water into the hydroponic pipes. These findings demonstrate that the proposed Arduino-based automatic nutrient system is capable of maintaining appropriate nutrient levels for tomato cultivation, supporting more efficient and consistent hydroponic plant growth.
Penerapan Algoritma C4.5 Seleksi Penerima Beasiswa Bidikmisi Pada Kampus Stmik Agamua Wamena WILYAM ARIESTA HALUK; Syafruddin Syarif; Supriadi Sahibu
Journal Teknik Dan Teknologi  Vol. 1 No. 02 (2025): Juni
Publisher : Journal Teknik Dan Teknologi 

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

Abstract

Bidikmisi Scholarship is a financial aid program aimed at economically disadvantaged students with strong academic performance. The selection process for recipients of this scholarship often faces challenges, particularly in determining the eligibility of candidates, which requires numerous criteria and complex data analysis. This study aims to develop a scholarship selection system using the C4.5 algorithm. It is expected that this algorithm can automate and expedite the selection process with more transparent and objective results. The dataset used includes applicants for the Bidikmisi scholarship from 2015 to 2020. The methods applied include oversampling and undersampling techniques to address class imbalance in the data. Based on testing, this system achieved an accuracy of 76%, with a precision of 76% and recall of 71%, indicating that the system can be relied upon for the scholarship selection process at STMIK Agamua Wamena.
Co-Authors Abdul Latief Arda Abdullah, Alfiah Agusriandi, Agusriandi Agussalim, Agussalim Akbar Akbar Andani Achmad Arisha, Zanifah Butsiarah Fajar Husain A Farida Farida Hatma Hatma Husni Sulaiman Husni Sulaiman Ilin Sukma Imran Taufik Kamaruddin Muh. Ilham Ramadhan Nur Iman Nurul Hidayah Rifaldy Ramadhan Latief Rismawati Bambang Sri Kurniyan Sari Syafruddin Syarif Syafruddin Syarif WILYAM ARIESTA HALUK Yuyun Zahir Zainuddin Zahir Zainuddin Zahir Zainuddin Zahir Zainuddin3