Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

3.624

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Buana Informatika Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Penelitian Sains Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) ABSYARA: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat IJAIRTec Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Informatics and Enginering Dedication Klik - Jurnal Ilmu Komputer MDP Student Conference Jurnal Ilmiah Sistem Informasi INOVTEK Polbeng - Seri Informatika International Journal of Artificial Intelligence and Robotic Technology (IJAIRTec) Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)

Derry Alamsyah

Universitas Multi Data Palembang

Author-ID : 3545306

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Library & Information Science Mathematics Physics Other

Published : 37 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

Analisis Perbandingan Kinerja Aplikasi Android Java dan Kotlin dalam Mengonsumsi API Pratama, Rendy; Farisi, Ahmad; Alamsyah, Derry
MDP Student Conference Vol 4 No 1 (2025): The 4th MDP Student Conference 2025
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/mdp-sc.v4i1.11292

This study investigates the performance of android applications developed using Java and Kotlin in consuming API. Driven by the need for responsive and efficient android applications and the potential impact of runtime performance differences between Java and Kotlin programs, this research employs an experimental method with a quantitative approach. Data is collected through Instrumented Tests and Android Studio tools on two smartphones with different specifications. Parameters measured include data download speed, memory allocation, execution time, serialization/deserialization time, application size, and lines of code. Results indicate Java's superiority in download speed and data serialization, while Kotlin demonstrates conciseness in code size. Performance varies depending on device specifications. The choice of programming language depends on the application's needs and priorities. Java is optimal for applications prioritizing download speed and data serialization, while Kotlin suits those focused on code efficiency. This study provides recommendations for PANDA application developers and future research.

Implementation of Convolutional Neural Network Method Using LeNet-5 Architecture for Doodle Recognition Alwanda, Muhammad Rafly; Ramadhan, Raden Putra Kurniawan; Alamsyah, Derry
Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol 1 No 1 (2020): Oktober 2021 || Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Recognition of objects to date has been widely applied in various fields, for example in handwritten recognition. This research utilizes the ability of CNN to use LeNet-5 architecture for the introduction of doodle types with 5 object images, namely clothes, pants, chairs, butterflies and bicycles. Each doodle object consists of 30 images with a total dataset of 150 images. The test results show that the first, second and fourth scenarios of bicycle objects are more recognized with an accuracy value of 93% - 98%, recall 86% - 93% and precision 81% - 93%, clothes objects are more recognized in the third scenario with an accuracy value of 94%, 86% recall, and 83% precision.

Mango Segmentation Using MLE and GMM as Pixel Cluster Pranata, Steven; Alamsyah, Derry
Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol 1 No 1 (2020): Oktober 2021 || Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Segmentation divides an image into parts or segments that are simpler and more meaningful so they can be analyzed further. The solution that has been found is using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method and the Gausian Mixture Model. GMM is a clustering method. GMM is a function consisting of several Gaussian, each identified by k ∈ {1, ..., K}, where K is the number of clusters in our dataset. Maximum Likelihood estimation is a technique used to find a certain point to maximize a function, this technique is very widely used in estimating a data distribution parameter. Tests carried out using mango images with 10 different backgrounds. GMM will cluster the pixels of the mango image to produce averages and covariates. Then the average and covariance will be used by MLE to qualify each pixel of the mango image. In this study GMM and MLE tests were carried out to segment mangoes. Based on the results obtained, the GMM and MLE methods have an error rate of 13.07% for 3 clusters, 8.06% for 4 clusters, and 6.63% for 5 clusters and good cluster quality with silhouette coefficient values of 0.37686 for 3 clusters, 0.29577 for 4 clusters, and 0.26162 for 5 clusters.

Identifikasi Tulisan Tangan Aksara Jepang Hiragana Menggunakan Metode CNN Arsitektur VGG-16 Willyanto, Aldo; Alamsyah, Derry; Irsyad, Hafiz
Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol 2 No 1 (2021): Oktober 2021 || Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Hiragana merupakan aksara yang digunakan untuk menulis kata-kata dalam bahasaJepang. Hiragana memiliki 46 jenis huruf, diantaranya 5 huruf vokal dan 41 huruf konsonan.Aksara Hiragana penting dipelajari untuk orang yang ingin mempelajari bahasa Jepang. Olehkarena itu, pentingnya teknologi bantuan untuk dapat mempermudah mempelajari bahasaJepang. Pada penelitian ini, menggunakan objek tulisan tangan huruf Jepang Hiragana denganmetode Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur CNN yang digunakan adalaharsitektur VGG-16. Objek penelitian yang digunakan adalah 30 buah per jenis huruf dengantotal 1380 buah. Penelitian menggunakan 3 macam skenario, yaitu skenario denganmenggunakan optimizer Adam dengan rentang learning rate dari 0,0001 hingga 0,1; optimizerSGD dengan rentang learning rate dari 0,0001 hingga 0,1; dan optimizer RMSprop denganrentang learning rate dari 0,0001 hingga 0,1. Hasil penelitian terbaik terdapat di skenariodengan optimizer Adam dan pada learning rate 0,0001 dengan nilai accuracy sebesar 97,6%;precision sebesar 97,9%; recall sebesar 98%; dan nilai f1 score sebesar 97,5%.

Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern Leonardo, Leonardo; Irsyad, Hafiz; Alamsyah, Derry
Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol 2 No 1 (2021): Oktober 2021 || Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Paru-paru merupakan salah satu organ tubuh manusia yang berfungsi sebagai sistempernafasan tubuh manusia, paru-paru bekerja dengan cara bertukarnya oksigen dankarbondioksida di dalam darah. Salah satu penyakit yang sering menyerang paru-paru adalahparu-paru basah atau di sebut dengan pneumonia, penyakit ini di tandai dengan batuk ataukesukaran bernapas yang di sertai sesak atau tarikan dinding dada bagian bawah ke dalam danpenyakit ini disebabkan oleh penurunan kualitas udara. Pneumonia sering menyerang anak-anak.Maka dari itu ditubuhkan pencegahan untuk mengurangi penyakit pneumonia pada masyarakatterutama pada anak-anak. Pada penelitian ini dilakukan dengan dua jenis paru-paru yaitu Normal(Sehat) dan Pneumonia, data yang digunakan pada setiap jenis penyakit yaitu 1100 dan 1098 untukdata training dan 230 data testing menggunakan metode esktraksi fitur LBP dan LVQ sebagaimetode klasifikasi. Untuk penelitian ini menggunakan parameter Hidden Layer, Learning Rate,Learning Function dan Epoch untuk menentukan dan mendapatkan hasil pengenalan yang baik.Berdasarkan hasil pengujian dengan metode LVQ dan LBP menggunakan Hidden Layer 2 danEpoch 1 mendapatkan akurasi sebesar 58,04% dan menggunakan Hidden Layer 90, Learning Rate0.0005, Learning Function “learnlv1” dan Epoch 2 mendapatkan akurasi sebesar 60,27%

Identifikasi Jenis Buah Pir Berdasarkan Bentuk Menggunakan Metode HOG dan JST Paniza, Mehri; Rusbandi, Rusbandi; Alamsyah, Derry
Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol 2 No 1 (2021): Oktober 2021 || Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Buah pir memiliki bentuk dan warna yang mirip sehingga muncul lah permasalahandalam pengenalan jenis buah pir berdasarkan bentuk menggunakan kecerdasan buatan. Varianatau jenis buah pir dan setiap jenis buah pir tersebut memiliki bentuk ataupun warna yangberbeda-beda. Beberapa spesies pohon pir menghasilkan buah yang rasanya manis, bahkanterkadang lebih manis dari buah apel. Data latih yang digunakan pada penelitian ini sebanyak240 citra setiap jenis buah pir dan data uji yang digunakan sebanyak 60 citra. Metode yangdigunakan pada penilitian ini adalah Histogram of Oriented Gradients digunakan sebagaiEktraksi fitur sedangkan Jaringan Syaraf Tiruan sebagai pengenalan objek. Jenis buah pir yangdigunakan ada 5 yaitu Abate, Forelle, Kaiser, Red dan Williams. Berdasarkan hasil pengujianmenggunakan tabel skenario Tuning Parameter didapatkan rata-rata akurasi terbaik melebihi97%, dan akurasi keseluruhan terbaik terdapat pada Hidden Layer 5 Learning Rate 0.1 danEpoch 10000.

Klasifikasi Penyakit Daun Jagung Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Putra, Ivan Pratama; Rusbandi, Rusbandi; Alamsyah, Derry
Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol 2 No 2 (2022): April 2022 || Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Jagung merupakan tanaman pangan utama ketiga setelah padi dan terigu di dunia dan menempati posisi kedua setelah padi di Indonesia. Penyakit tanaman sering kali disebabkan oleh aktifitas atau serangan organism di dalam bagian tubuh tanaman, di luar tubuh, atau di sekitarnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit daun jagung menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dengan arsitektur Resnet 50 dengan optimizer Adam, Nadam dan SGD. Dataset terdapat 4225 citra di pisahkan menjadi 3380 data train, 845 data test. Citra yang digunakan di resize menjadi ukuran 224x224. Pada penelitian ini mendapatkan hasil tingkat akurasi tertinggi untuk arsitektur Resnet 50 dengan menggunakan optimizer Adam didapatkan tingkat akurasi sebesar 98,4%.

Klasterisasi Topik Skripsi Informatika dengan Metode DBSCAN Khan, Zicola Vladimir VIky; Alamsyah, Derry; Widhiarso, Wijang
Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol 3 No 1 (2022): Oktober 2022 || Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/algoritme.v3i1.3337

This research analyzed 176 Palembang public universities’ students’ theses which were published in 2020. The data was analyzed by conducting text processing and extraction with TF-IDF feature by using two scenarios, the reduced feature value and the unreduced one, with SVD method. In each scenario, three metrics, cosine, euclidean, and, manhattan were used, which generated six scenarios in total. The result found that the best quality of cluster which was measured by silhouette coefficient comes from metric cosine and reducted by SVD with the silhouette coefficient value of 0.88382763, intracluster value of 0.08688583, and intercluster value of 0.74671096. Therefore, the cluster quality value of the reducted feature is the best among all metrics. In addition, the use of DBSCAN method showed a positive correlation between epsilon and intracluster with the value of 0.97669, and also showed a negative correlation between epsilon and silhouette with the value of 0.9789.

Pelatihan Desain Grafis Untuk Para Siswi MA Muqimus Sunnah Palembang Pratama, Dicky; Alamsyah, Derry; Gasim, Gasim; Elizabeth, Triana; Yoannita, Yoannita; Tinaliah, Tinaliah
FORDICATE Vol 1 No 1 (2021): November 2021
Publisher : Universitas Multi Data Palembang, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa

Community service activity in the form of providing training wereheld on Friday, July 5, 2019 at the MA Muqimus Sunnah School inPalembang. This training aims to conduct graphic design training usingAdobe Photoshop application for 25 students to improve their knowledge inpractice about how to create two dimensional design using Adobe Photoshopapplication such as logo design, poster design, and photo editing. This activityinclude substantial information of the activity, followed by demonstrations inpracticing the application to create designs and testing activities to know howmuch the students can understand the training materials that have beenprovided. At practical session on designing logo and poster, participants weregiven guidance on concepts of how to make good logo such as in choosingcolors, shapes, sizes, and letters or numbers used on logo, The results of thetraining show the students can understand and use tools in Adobe Photoshopapplication to add and organize text, cut and move images, students cancreate logos, posters, and edit images/photos using Adobe Photoshopapplications.

Pelatihan Penggunaan Aplikasi WhatsApp Business Sebagai Media Pemasaran Online pada Toko CCTV Grosir Cabang Palembang Elizabeth, Triana; Alamsyah, Derry; Yoannita, Yoannita
FORDICATE Vol 1 No 2 (2022): April 2022
Publisher : Universitas Multi Data Palembang, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa

Toko CCTV Grosir Palembang merupakan salah satu toko yang menjual cctv dan menyediakan jasa pemasangan serta perawatan cctv di kota Palembang yang merasakan dampak dari penyakit Covid19. Kekhawatiran akan penyebaran penyakit Covid-19 membuat pemasukan baik dari segi penjualan dan penyediaan jasa pemasangan serta perbaikan cctv menurun. Selain itu, dikarenakan pembatasan oleh pemerintah setempat membuat pelanggan kesulitan jika harus datang langsung ke toko untuk membeli barang. Oleh sebab itu, dibutuhkan sarana baru selain telepon atau datang langsung ke toko sebagai sarana komunikasi dengan pelanggan. Pengabdian ini dilakukan melalui pengadaan pelatihan singkat aplikasi WhatsApp Business beserta fiturfiturnya seperti katalog produk, label, away message, broadcast message, dll. Setelah penggunaan aplikasi WhatsApp Business selama 6 bulan ditemukan peningkatan penjualan berdasarkan produk yang dipromosikan melalui fitur katalog dan broadcast message

Co-Authors Alwanda, Muhammad Rafly andreyas Daniel Wijaya Devella, Siska Dicky Pratama Dicky Pratama Dicky Pratama Farisi, Ahmad Ferdyansyah Wijaya gasim, Gasim Hafiz Irsyad Hartati, Ery Hocwin Hebert Idham Cholid Ignatius Rivaldo Lie Inayatullah Inayatullah Irmeilyana Karolina, umi Khan, Zicola Vladimir VIky Leonardo Leonardo Maryati Gultom Muhammad Bemby Putra Mansyah Muhammad Rachmadi, Muhammad Mukhlisa Mukhlisa Nataliatara Nataliatara Novan Wijaya Paniza, Mehri Pranata, Steven Putra BJ Bangun Putra, Ivan Pratama Ramadhan, Raden Putra Kurniawan RENDY PRATAMA Reynard Saputra Ricky Julianto rusbandi rusbandi, rusbandi Sanders, Carmel Edra Tinaliah, Tinaliah Tommy Oktavianus Saputra Triana Elizabeth, Triana Valentino Ruben Ho Virginia, Callista Wijang Widhiarso Willyanto, Aldo Yoannita Yoannita, Yoannita

Title

Found 37 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 37 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 37 Documents
Search