Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.109
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) Abdimas Umtas : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) Jurnal Berdaya Mandiri Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom IJISTECH Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi Parta: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Winda Yulita
Informatics Engineering Study Program, Institut Teknologi Sumatera
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Performasi Deteksi Jumlah Manusia Menggunakan YOLOv8 Nike Dwi Grevika Drantantiyas; Winda Yulita; Naufal Taufiq Ridwan; Uri Arta Ramadhani; Rahman Indra Kesuma; Arkham Zahri Rakhman; Radhinka Bagaskara; Afit Miranto; Zunanik Mufidah
JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) Vol 5, No 2 (2023): Desember
Publisher : Universitas Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/jasiek.v5i2.11605

Abstract

Pengembangan deteksi kepala sudah meningkat dengan adanya peningkatan algoritma kecerdasan buatan. Peningkatan ini dapat pula dengan penambahan tugas yaitu menghitung jumlah orang dengan mendeteksi jumlah kepala. Tujuan penelitian ini adalah menentukan performansi model sistem penghitung jumlah kepala dengan menggunakan algoritma Yolov8. Penelitian ini hanya berfokus membuat model deteksi jumlah orang. Jumlah dataset yang dirancang berjumlah 2390 gambar yang diperoleh dari dataset Roboflow, dengan pemisahan data sebesar 70:20:10 untuk masing-masing, data latih; data uji ; data validasi. Besar Epoch pada pelatihan model yang digunakan adalah 50. Algoritma deteksi jumlah kepala meggunakan YOLOv8. Nilai yang diukur adalah performasi dari model data training, nilai confusion matrix dan nilai evaluasi dari confusion matrix. Nilai evaluasi yang akan dihitung adalah nilai presisi, nilai akurasi, recall dan f1-score.  Diperoleh hasil pengujian nilai akurasi sebesar 87,56 %, nilai presisi 83,74%, nilai recall  100% dan nilai F1-score 91,15%. Kurva presisi memberikan nilai tertinggi 1 pada tingkat kepercayaan 0,857, recall bernilai 0,8 pada tingkat kepercayaan 0, f1 0,716 pada kepercayaan 0,36 dan presisi-recall 0,771 pada 0,5 mAP. Berdasarkan nilai ini, model sudah cukup mendeteksi jumlah kepala.
Sentiment Analysis of the Minister of Education and Culture using Vader and RBF, Polynomial, Linier Kernels SVM Based on Binary Particle Swarm Optimization Rutlima Sinaga; Ilham Firman Ashari; Winda Yulita
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 3 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i3.2186

Abstract

Comments from social media can be analyzed further. Social media is used to interact from one person to another, as well as with the government. This Issue Was Raised Because Of Debate And Public Opinion From The Community, Institutions And Ngos Regarding Ministerial Regulation No. 30 Of 2021 Concerning Prevention And Handling Of Sexual Violence. In The Higher Education Environment, Therefore In This Research We Want To Examine What Is The Main Root Of The Problem Using A Methodical Approach Using Natural Language Processing. The pre-processing applied is case folding, tokenization, elimination of stop words, stemming using literature. The model implementing PSO failed to improve accuracy on all kernels. Best performance before applying PSO to twitter dataset using linear kernel. This study conducted sentiment analysis regarding the issuance of ministerial regulation no. 30 of 2021. The data obtained was then preprocessed. The performance measured is accuracy and f1-macro in the model without PSO and accuracy in the model using accuracy. The model to be formed uses linear kernels, RBF and polynomials of order 1 and order 2. Sentence analysis is a field that analyzes sentiment, attitudes and emotions of entities and their attributes in text form. The aim of this research is to compare the performance of the Support Vector Machine classification algorithm without Particle Swarm Optimization feature selection and the performance of the Support Vector Machine classification algorithm using Particle Swarm Optimization feature selection. The data obtained is then pre-processed. The data set was automatically labeled using VADER (Valence Dictionary for Sentiment Reasoning). The kernels that succeeded in increasing accuracy were the RBF kernel and polynomials on the Twitter dataset. Keywords: SVM, Vader, PSO, Sentiment Analysis, Government Policy
Digitalisasi Informasi Sebagai Penunjang Efektivitas Pelayanan Administrasi Koperasi Argo Mulyo Lestari Meida Cahyo Untoro; Apri Kurniawansyah; Agung Mahadi Putra Perdana; Mugi Praseptiawan; Eko Dwi Nugroho; Aidil Afriansyah; Winda Yulita; Miranti Verdiana
Parta: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No. 2 (2023)
Publisher : Universitas Pendidikan Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38043/parta.v4i2.4588

Abstract

Koperasi memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia. Argo Mulyo Lestari, salah satu koperasi yang mengelola dan menyediakan bibit pohon dan buah-buahan serta melakukan pendistribusian keseluruh wilayah Indonesia. Hasil observasi dengan cara wawancara mendapatkan data tentang proses bisnis yang dilakukan koperasi masih tergolong kuno, dengan cara mencatat pada buku, menyimpan pada excel. Proses bisnis yang tidak diimbangi dengan Teknologi informasi dan komunikasi mengakibatka, terjadi duplikasi data dan akses terbatas bagi seluruh anggota koperasi. Tim pengusul membuat usulan untuk menyelesaikan permasalahan dengan cara Teknologi Tepat Guna Digitalisasi Administrasi Koperasi Argo Mulyo Lestari. Tujuan dari digitalisasi, mempermudah, meningkatkan, dan keterbukaan data dalam melaksanakan proses bisnis. Digitalisasi mencangkup proses bisnis administrasi umum, simpan pinjam, keuangan dan pelaporan keuntungan serta kerugian. Teknologi tepat guna akan dievaluasi dengan menggunakan usability test. Hasil dari pengambdian, koperasi Argo Mulyo Lestari sudah menerapkan digitalisasi teknologi yang transparan, dan bertanggung jawab. Digitalisasi administrasi merupakan langkah yang tepat dalam menghadapi perkembangan teknologi informasi yang semakin canggih.
Co-Authors Afit Miranto Afriansyah, Aidil Agung Mahadi Putra Perdana Ahmad Agung Zefi Syahputra Aidil Afriansya Algifari, Muhammad Habib Andika Setiawa Annisa Dwi Atika Apri Kurniawansyah Arkham Zahri Rakhman Daniel Rinald Eko Dwi Nugroho Eko Dwi Nugroho Ilham Firman Ashari M. Yafi Fahmi Miranti Verdiana Mufidah, Zunanik Muhammad Adam Aslamsyah Naufal Taufiq Ridwan Nike Dwi Grevika Drantantiyas Praseptiawan, Mugi Radhinka Bagaskara Rahman Indra Kesuma Rinaldi, Daniel Rutlima Sinaga Solly Aryza Sophia Nouriska Untoro, Meida Cahyo URI ARTA RAMADHANI