Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.996
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 Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara 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 : 64 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 64 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Perancangan Sistem Penyampaian Aspirasi PT. Socfindo Kebun Aek Loba Fajar Hardiansyah; Wanayumini
Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara Vol. 2 No. 6 (2025): Desember 2025 - Januari 2026
Publisher : PT. Intelek Cendikiawan Nusantara

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

Abstract

Kerja praktek ini dilaksanakan di PT Socfindo Kebun Aek Loba dengan tujuan merancang sistem penyampaian aspirasi berbasis web sebagai solusi atas proses manual yang selama ini digunakan dan sering menimbulkan keterlambatan, kesalahan pencatatan, serta sulitnya pelacakan laporan. Melalui analisis sistem berjalan, ditemukan kebutuhan akan sistem terintegrasi yang mampu mencatat, menyimpan, dan menampilkan aspirasi secara lebih terstruktur. Perancangan dilakukan menggunakan pendekatan UML, meliputi use case diagram, activity diagram, sequence diagram, serta rancangan antarmuka yang memudahkan admin dalam mengelola data aspirasi. Hasil perancangan ini menunjukkan bahwa sistem berbasis web mampu meningkatkan efektivitas penyampaian aspirasi, mempercepat proses tindak lanjut, dan memberikan dokumentasi yang lebih jelas serta transparan bagi perusahaan
Klasifikasi Citra Daun dengan GLCM (Gray Level Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor) Sri Ayu Rosiva Srg; Muhammad Zarlis; Wanayumini Wanayumini
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 2 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1572

Abstract

Banyaknya jenis tanaman yang bentuknya hampir mirip sangat menyulitkan masyarakat Indonesia dalam melakukan klasifikasi ataupun pengelompokkan dan banyaknya penelitian sistem klasifikasi daun tanaman yang menghasilkan akurasi yang rendah tidak mencapai 90%. Maka diperlukan sistem klasifikasi yang lebih akurat dan performance yang menghasilkan tingkat kesalahan kecil. Berdasarkan masalah tersebut maka tujuan penelitian ini akan membangun sistem klasifikasi jenis tanaman berdasarkan citra daun dengan sistem yang akurat dan tingkat kesalahan yang minimal kecil sehinga dapat digunakan untuk mempermudah masyarakat dalam melakukan pengenalan ataupun pengelompokkan jenis tanaman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah GLCM (Gray Level Co-Occurence) untuk ekstraksi ciri dan K-NN (K-Nearest Neighbor) untuk klasifikasi. Tahapan penelitian terdiri dari pre-processing, ektraksi ciri, dan klasifikasi. Tahap pre-processing melakukan resize citra RGB lalu dikonversi ke Grayscale. Tahap ektraksi ciri menggunakan metode GLCM diambil ciri dari empat fitur entrophy, homogeneity, energy dan contras dengan sudut 0o, 45o, 90o dan 135o. Tahap klasifikasi dengan K-NN. Sistem klasifikai dengan K-NN memperlihatkan bahwa akurasi terbaik dengan penggunaan nilai ketetanggan k =1 mencapai 98%.
Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) pada Sistem Pendukung Keputusan Klasifikasi Prestasi Siswa : Penelitian Yunita Sari; Siti Gkhonia; Vivin Wulandari; Utami Wardah Hafiz; Wanayumini
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 3 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 3 (Januari 202
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i3.5116

Abstract

Penilaian prestasi siswa merupakan bagian penting dalam proses evaluasi pendidikan karena berperan sebagai dasar pengambilan keputusan akademik. Namun, proses klasifikasi prestasi siswa masih banyak dilakukan secara konvensional sehingga berpotensi menghasilkan penilaian yang kurang objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Learning Vector Quantization (LVQ) pada sistem pendukung keputusan dalam mengklasifikasikan prestasi siswa berdasarkan data nilai pengetahuan. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode eksperimental, memanfaatkan data nilai pengetahuan mata pelajaran Al-Qur’an Hadis kelas III B MIN 3 Asahan semester I tahun pelajaran 2023/2024 yang berjumlah 27 siswa. Empat nilai sumatif digunakan sebagai atribut input dan dikelompokkan ke dalam tiga kategori prestasi, yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Data dinormalisasi menggunakan metode min–max, kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan proporsi 70% dan 30%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode LVQ mampu mengklasifikasikan prestasi siswa dengan tingkat akurasi sebesar 87,50%. Kesalahan klasifikasi terjadi pada data dengan nilai yang berada di batas antar kategori prestasi. Temuan ini menunjukkan bahwa metode LVQ efektif digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan akademik yang berbasis data dan dapat meningkatkan objektivitas dalam penilaian prestasi siswa.
Implementasi Algoritma Perceptron dalam Klasifikasi Data Biner Menggunakan Pendekatan Jaringan Saraf Tiruan: Penelitian Mhd Zahir Az Zikri; Wanayumini; Rahmat; Nasir Fadillah Marpaung; Sultan Nico Nur'Arsy; Nurul Akmal Jodhy
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 3 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 3 (Januari 202
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i3.5340

Abstract

Perkembangan kecerdasan buatan telah mendorong pemanfaatan metode pembelajaran mesin dalam berbagai proses klasifikasi dan pengambilan keputusan berbasis data. Salah satu model dasar dalam jaringan saraf tiruan adalah perceptron, yang dirancang untuk melakukan klasifikasi data biner melalui mekanisme pembobotan input dan fungsi aktivasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma perceptron dalam klasifikasi data biner menggunakan pendekatan jaringan saraf tiruan. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan eksperimen komputasional pada data simulasi berbasis parameter biner. Proses analisis dilakukan melalui perhitungan jumlah tertimbang input, penerapan fungsi aktivasi step, serta evaluasi hasil berdasarkan nilai ambang (threshold). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model perceptron mampu menghasilkan klasifikasi yang sesuai dengan target, dengan skor akhir 1,7 yang melebihi threshold 1,5 sehingga dikategorikan ke kelas positif. Temuan ini membuktikan bahwa perceptron efektif digunakan sebagai model klasifikasi sederhana pada data yang bersifat linearly separable. Meskipun memiliki keterbatasan dalam menangani pola non-linear, perceptron tetap berperan penting sebagai fondasi konseptual dalam pembelajaran mesin dan pengembangan jaringan saraf tiruan.
Co-Authors Ade Clinton Sitepu Ade Clinton Sitepu Adelina, Mimi Chintya Al Ayyub, Muhammad Azwar Alfitra, Andra Amanda, Windi Winona Ammar Yasir Nasution Andi Zulherry Annas Prasetio Annas Prasetio Ardana, Abdul Aziz Arjuna Ginting ayadi, B. Herawan H B. Herawan Hayadi Darma, Ali Dedy Hartama Desi Irfan Desi Irfan Devy Pratiwi Dini Farhatun Doughlas Pardede Elisabeth S, Noprita Erica Rian Safitri Erlina Erlina Fajar Hardiansyah 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 Lili Tanti, Lili Lubis, Cindy Paramitha lvindra, Farhan A M yoggi saputra M. Ari Iskandar Maharani, Puan Margolang, Khairul Fadhli Masri Wahyuni Mhd Fauzan Yafi Mhd Zahir Az Zikri Miftahul Jannah Muhammad Fachrurrozi Nasution Muhammad Nasri Gea Muhammad Sadikin Muhammad Sayid Amir Ali Lubis Muhammad Zarlis Mutiara S. Simanjuntak Nasir Fadillah Marpaung Novendra Adisaputra Sinaga NURLIANA NURLIANA Nurul Akmal Jodhy P.P.P.A.N.W. Fikrul Ilmi R.H. Zer Prasetya, Hardi Putri, Nazifa Rahma, Intan Dwi Rahmat 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 Safitri, Erica Rian Sartika Mandasari Selase, Septinur Sihombing, Rotua Simangunsong, Dame Lasmaria Siti Gkhonia Sri Ayu Rosiva Srg Sugeng Riyadi Sugeng Riyadi Sultan Nico Nur'Arsy Sumantri, Ekoliyono Wahyu Syahrizal Syahrizal 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 Utami Wardah Hafiz Vicky Rolanda Vivin Wulandari Wardana, Revo Wulandari, Wulandari Yuni Franciska Br Tarigan Yunita Sari Zakarias Situmorang Zer, P.P.P.A.N.W. Fikrul Ilmi R.H.