Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
9.132
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Reconfigurable and Embedded Systems (IJRES) TEKNIK INFORMATIKA Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal Telematika JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Mantik Jurnal Manajemen, Ekonomi Sains Jurnal Varian JURNAL PIONIR INFOKUM Journal of Applied Data Sciences Jurnal Ipteks Terapan : research of applied science and education International Journal of Research in Vocational Studies (IJRVOCAS) Proceeding of International Conference on Information Science and Technology Innovation (ICoSTEC) Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan SISFOTENIKA Proceeding Of International Conference On Education, Society And Humanity
Wanayumini
Universitas Asahan
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering 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 Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 53 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal)

 1 
Identifikasi Tanda Tangan menggunakan Metode Fitur Ekstrasi Biner dan K Nearest Neighbor Simanjuntak, Mutiara Sarahwaty; Rosnelly, Rika; Wanayumini, Wanayumini
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 12, No 3 (2020): CSRID OKTOBER 2020
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.12.3.2020.191-200

Abstract

Tanda tangan mempunya pola yang unik berdasarkan fitur yang ditinjau. Penelitian ini mengindentifikasi tanda tangan secara otomatis dengan menggunakan fitur biner dari hasil tanda tangan scanner. Identifikasi tanda tangan penting dilakukan otentifikasi dokumen administrasi dan resmi dimana nilai akurasi hal yang diperlukan. Dalam pendekatan yang dilakukan, fitur tanda tangan diekstrak dengan menggunakan dua descriptor yaitu binary statistical image features (BSIF) dan local binary patterns (LBP). Penilaian menggunakan metode ini dengan melakukan percobaan dengan dua dataset yang sudah tersedia untuk umum yaitu database MCYT-75 dan GPDS-100. Dengan menggunakan metode klasifikasi KNN, mendapatkan nilai tertinggi masing-masing 96,7% dan 93,9%. Dalam verifikasi identifikasi tanda tangan akurasi klasifikasi diukur berdasarkan equal error rate (EER)yaitu 4.2% dan 5.33% pada GPDS-200 dan GPSD-150. Sehingga EER untuk database MCYT-75 sudah mencapau 7,78%. Nilai akurasi tersebut sudah dapat diketegorikan unggul.
PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DAN C4.5 PADA PENERIMAAN PEGAWAI DI UNIVERSITAS POTENSI UTAMA Lubis, Cindy Paramitha; Rosnelly, Rika; Roslina, Roslina; Situmorang, Zakarias; Wanayumini, Wanayumini
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 12, No 1 (2020): CSRID FEBRUARI 2020
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (555.267 KB) | DOI: 10.22303/csrid.12.1.2020.51-62

Abstract

Penerapan metode Naïve Bayes dan C4.5 dibuat untuk digunakan terhadap seleksi dan klasifikasi calon pegawai yang berpotensi untuk masuk ke dalam kampus dengan cara membuat perhitungan dari persamaan pada setiap kriteria. Permasalahan yang sering ditemukan adalah tidak efektifnya penggunaan metode yang digunakan untuk menghasilkan penerimaan pegawai yang di perlukan sehingga belum sesuai dengan bidang keahlian bagi pelamar. Metode Naïve Bayes dan C4.5 tersebut merupakan metode klasifikasi yang diterapkan pada data mining. Tujuan dibuatnya penelitian ini untuk menentukan tingkat akurasi antara kedua metode tersebut berdasarkan ketepatan perhitungan Correctly Classified Instance  dan Incorrectly Classified Instance. Pengujian metode pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan tools Weka 3.8. Hasil yang didapat Pada metode Naïve Bayes tingkat akurasi yang didapat 77,7778% dan C4.5 memiliki tingkat akurasi 94,444% dari 36 data latih berhasil diuji. Sehingga hasil yang didapat C4.5 merupakan metode yang lebih tepat di gunakan dari pada Naïve Bayes.    
ANALISIS PENGARUH LOW-LIGHT IMAGE ENHANCEMENT PADA PENGENALAN WAJAH Rohima, Rohima; Wanayumini, Wanayumini; Rosnelly, Rika
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 13, No 2 (2021): CSRID JUNI 2021
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.13.2.2021.118-129

Abstract

Sistem pengenalan wajah secara umum akan digunakan secara real time dalam mengenali individu, artinya noise tidak dapat terhindarkan. Salah satu masalah yang dianggap umum adalah kokndisi pencahayaan. Kondisi pencahayaan terjadi akibat pancaran yang diterima objek tidak mencukupi sehingga cenderung memiliki visibilat rendah, kontras berkurang, warna kabur, dan detail yang kabur. Maka low-light image enhancement dapat menjadi solusinya. Terdapat banyak sekali metode low-light image enhancement yang tersedia, namun mana teknik yang lebih baik dalam pengenalan wajah masih menjadi perdebatan. Untuk menemukan metode low light image enhancement yang baik maka pada penelitian ini dirancang beberapa sistem pengenalan wajah dengan PCA sebagai ekstraksi fitur serta menerapkan SSR, MSR, AMSR, Dong, HE dan BPDHE sebagai metode low-light image enhancement. Dataset SOF dipilih sebagai target pengujian dikarenakan berisi citra dengan kondisi pencahayaan berbeda. Sebagai tujuan, keseluruhan sistem pengenalan wajah akan dibandingkan tingkat pengenalannya untuk menemukan metode low-light image enhancement terbaik. Berdasarkan pengujian dan analisis, ditemukan bahwa mayoritas sistem mengalami peningkatan tingkat pengenalan dengan diterapkannya metode low-light image enhancement, dan sebagai metode terbaik HE (76,28866 %) menunjukkan hasil yang paling signifikan, disusul dengan AMSR (75,25773 %), MSR (74,2268 %), SSR (69,07216 %), BPDHE (67,01031 %) dan Dong (63,91753 %).
ANALISIS METODE DECISION TREE DALAM MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA Wulandari, Wulandari; Rosnelly, Rika; Wanayumini, Wanayumini
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 13, No 3 (2021): CSRID OKTOBER 2021
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.13.3.2021.131-140

Abstract

Perguruan tinggi juga menjadi tolak ukur keberhasilan mahasiswa itu sendiri.Bagi mahasiswa yang tidak dapat menyelesaikan studinya, prestasi yang tinggi juga menjadi penyebab kegagalan mahasiswa, salah satunya mahasiswa yang kurang aktif di lingkungan kampus. . Selain itu, yang sering menjadi penyebab adalah nilai rata-rata indeks prestasi kumulatif (IPK) yang rendah, selain itu kegagalan mahasiswa juga dapat disebabkan oleh moralitas dan disiplin mahasiswa yang kurang. Perlu dilakukan penelitian untuk memprediksi kelulusan mahasiswa, dengan menggunakan input data yaitu berupa data mahasiswa yang meliputi nilai tiap semester, peminatan, PKL, Skripsi 1 dan Skripsi 2.
Co-Authors Ade Clinton Sitepu Ade Clinton Sitepu Adelina, Mimi Chintya Al Ayyub, Muhammad Azwar Alfitra, Andra Amanda, Windi Winona Andi Zulherry Annas Prasetio Annas Prasetio Ardana, Abdul Aziz Arjuna Ginting ayadi, B. Herawan H B. Herawan Hayadi Dedy Hartama Dedy Hartama Desi Irfan Desi Irfan Devy Pratiwi Dini Farhatun Doughlas Pardede Elisabeth S, Noprita Erica Rian Safitri Erlina Erlina Gea, Muhammad Nasri Habib Satria Hanani Hutabarat, Jamina Harahap, Sarwedi Hartama, Dedy Hartono Hartono Hasibuan, Cici Cahyati Husin Sariangsah Ichsan Firmansyah Indra Mawanta Indra Swanto Ritonga Irfan Sudahri Damanik Ismail, Juni isnaini, fitri JAKA KUSUMA Juni Ismail Karina Andriani Khoirunsyah Dalimunthe Lili Tanti Lili Tanti Lubis, Cindy Paramitha lvindra, Farhan A M yoggi saputra M. Ari Iskandar Margolang, Khairul Fadhli Masri Wahyuni Mhd Fauzan Yafi Miftahul Jannah Muhammad Fachrurrozi Nasution Muhammad Nasri Gea Muhammad Sadikin Muhammad Sayid Amir Ali Lubis Muhammad Zarlis Mutiara S. Simanjuntak Nasution, Ammar Yasir Novendra Adisaputra Sinaga NURLIANA NURLIANA P.P.P.A.N.W. Fikrul Ilmi R.H. Zer Prasetya, Hardi Rahma, Intan Dwi Rika Rosnelly Rika Rosnelly RIKA ROSNELLY Rika Rosnelly Rika Rosnelly Rika Rosnelly Rika Rosnelly Rika Rosnelly Rika Rosnelly, Rika Roesnelly, Rika Rohima, Rohima Roslina Roslina, Roslina Roslina, Roslina Sartika Mandasari Selase, Septinur Sihombing, Rotua Simangunsong, Dame Lasmaria Sri Ayu Rosiva Srg Sugeng Riyadi Sugeng Riyadi Sumantri, Ekoliyono Wahyu T S Gunawan Tambunan, Fazli Nugraha Tammamah Lubis, Hartati Teddy Surya Gunawan Teddy Surya Gunawan Teddy Surya Gunawan Teddy Surya Gunawan Teddy Surya Gunawan Triana Puspa handayani Triwanda, Eri Vicky Rolanda Wardana, Revo Wulandari, Wulandari Yuni Franciska Br Tarigan Zakarias Situmorang Zer, P.P.P.A.N.W. Fikrul Ilmi R.H.