Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.544
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa UG Journal Prosiding KOMMIT IPTEK Journal of Proceedings Series Jurnal Ilmiah KOMPUTASI ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Ilmiah Mandala Education (JIME) Journal of Industrial Engineering & Management Research (JIEMAR) WAHATUL MUJTAMA: Jurnal Pengabdian Masyarakat JURNAL AL-AQIDAH DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi AJARCDE (Asian Journal of Applied Research for Community Development and Empowerment) Jurnal Pepadu Eduvest - Journal of Universal Studies Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Jurnal Kedokteran Hewan Jurnal Pengabdian Sosial Jurnal Wicara Desa
Rodiah Rodiah
Universitas Gunadarma
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Neuroscience Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 30 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa

 1 
ANALISIS FUZZY MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DALAM SELEKSI CALON KARYAWAN PT TEKNORIA CIPTA KARYA Rismayuni, Rismayuni; Rodiah, Rodiah
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol 24, No 1 (2019)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (650.232 KB) | DOI: 10.35760/tr.2019.v24i1.1930

Abstract

Seleksi karyawan pada PT Teknoria Cipta Karya selama ini menggunakan pemilihan secara manual yang memungkinkan adanya kesubjektifan dalam seleksi karyawan. Seleksi karyawan baru perlu adanya proses seleksi. Proses seleksi dilakukan dengan melihat kriteria yang dibutuhkan oleh perusahaan, dalam hal ini yaitu keahlian, pengalaman, kesehatan fisik, pendidikan, umur, kerja sama, kejujuran, inisiatif dan kreatif serta kedisiplinan. Pada penelitian ini dilakukan analisis terhadap penggunaan beberapa variabel sebagai kriteria dalam proses penyeleksian karyawan di PT Teknoria Cipta Karya. Kriteria yang digunakan antar lain berupa kemampuan program, kepribadian serta wawancara. Hasil analisis dengan metode fuzzy logic ini diharapkan dapat membantu PT Teknoria dalam melakukan seleksi terhadap calon karyawan baru dengan solusi lebih dari satu, dimana karyawan tidak hanya berupa diterima atau ditolak, namun adanya pilihan lain jika ada karyawan yang dapat memenuhi keinginan dari karyawan PT Teknoria  Cipta Karya. Algoritma fuzzy dinilai tepat dalam masalah tersebut karena algoritma fuzzy menyediakan lebih dari dua macam keluaran yang dapat membantu PT Teknoria dalam mengambil keputusan dalam menyeleksi calon karyawan yang akan ditetapkan menjadi karyawan baru.
KLASIFIKASI JENIS CITRA DAUN MANGGA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Fitrianingsih Fitrianingsih; Rodiah Rodiah
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol 25, No 3 (2020)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/tr.2020.v25i3.3519

Abstract

Jenis mangga dapat ditentukan berdasarkan karakteristik daun seperti bentuk, tekstur, dan warna dari daun tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan citra daun mangga menggunakan model Convolutional Neura Network (CNN). Dataset citra daun yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 3 jenis mangga sebanyak 1761 citra yaitu mangga golek, mangga harum manis, dan mangga manalagi. Rasio pembagian data yang digunakan adalah 9:1, dengan 90% untuk data pelatihan dan 10% untuk data validasi. Arsitektur model CNN yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 4 lapisan konvolusi yang diikuti dengan maxpooling pada setiap lapisan konvolusinya. Pelatihan dilakukan sebanyak 60 epochs karena memiliki nilai akurasi yang paling baik. Nilai akurasi model pada tahap pelatihan mencapai 97,72% atau dapat mengidentifikasi 1549 citra daun mangga dengan benar dari total 1585 citra yang ada.  Nilai akurasi model pada tahap validasi mencapai nilai 89,20% atau dapat mengidentifikasi 157 citra daun mangga dengan benar dari total 176 citra yang ada.
Co-Authors Adji Santoso Dradjat Ai Rosidah Aminurrahman, Aminurrahman Andri Hanafi Andri Hanafi Arnita, Windi Fahmi Arya Aji Kusuma Baiq Alfia Rahmatul Aini CLEOPATRA, MARIA Dede Nurhayati Dewi Agushinta R. Diana Tri Susetianigtias Dja’far, Harmi Ibnu Dody Pernadi Dody Pernadi Eka Patriya Endang Setyowati Enny Yuliani Ernastuti Ernastuti Ety Sutanty Febrian, Baiq Eka Fitrianingsih Fitrianingsih Hadianur, Muhammad Haswari, Nanda Ciptaning Hidayah , Nurul I Wayan Lanus Sumadiasa Ilhamsyah Lalu Ahmad Zaenuri Lalu Ahmad Zaenuri, Lalu Ahmad Lukman HY, Lukman HY LUKMAN, LUKMAN LukmanHY, LukmanHY M. Saltiar Kiswanto Mahfudhah, Nariswari Maukar Maukar Maulana, Alvin Muhamad Juandi Muhammad Hanif Muliyono, Nurwakhid Nur Azizah Nuralifia, Elsa Mutiara NURUL HIDAYAH Putra, Wahyuda Mandala Rini Arianty Rini Arianty Rismayuni, Rismayuni Risnawati Risnawati Saadal Jannah Sarifuddin Madenda Sholeh, Zakiah Ulfah soleha, Aisyah Putri Suni, Muhammad Asy’ Arya Suryarini Widodo Susetianingtias, Diana Tri Tri Susetianingtias, Diana Triyani, Rika Subarniati Ubudiyah, Sativa Umri, Ropizar Usiana, Shilan