Claim Missing Document
Check
Articles

Implementasi Metode Linear Discriminant Analysis (LDA) Pada Klasifikasi Buah Kentang Puspita, Desi; Setiadi, Dedi; Wulandari, Robeca
Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 9 No 2 (2024): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas DESEMBER
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusikom.v9i2.2403

Abstract

Kentang merupakan salah satu jenis tanaman hortikultura yang mempunyai nilai ekonomi tinggi. Sebagai sumber karbohidrat, kentang merupakan sumber pangan yang dapat menggantikan pangan karbohidrat lain yang berasal dari nasi, jagung, dan gandum. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dikembangkan suatu sistem pengolahan citra digital yang dapat mengklasifikasikan jenis kentang berdasarkan nilai hue dan saturation. Gambar harus disajikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit agar dapat diproses dengan mudah. Dalam penelitian ini dilakukan proses segmentasi, proses ekstraksi fitur, dan proses klasifikasi. Proses ekstraksi ciri memperoleh nilai hue dan saturation dari citra HSV untuk mempermudah proses klasifikasi. Selanjutnya dengan Linear Discriminant Analysis (LDA) akan diperoleh proyeksi yang optimal untuk dapat memasuki ruang dengan dimensi yang lebih kecil. Berdasarkan pengolahan data latih yang diperoleh melalui perhitungan sistem dan perhitungan manual diperoleh dari matriks konfusi, tingkat akurasi sebesar 72,5%, dan hasil pengujian diperoleh tingkat akurasi sebesar 84%. Data pengujian memperoleh tingkat akurasi sebesar 70% dan hasil pengujian memperoleh tingkat akurasi sebesar 82%.
Computer Vision: Deteksi Masker Wajah Prediksi Usia Jenis Kelamin dengan Teknik Deep Learning Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Sopian, Abu; Setiadi, Dedi; Agustino, Rano
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 10 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v10i2.2395

Abstract

Sejak pandemi COVID-19, penggunaan masker wajah menjadi langkah penting untuk mencegah penyebaran virus, memerlukan sistem otomatis untuk mendeteksi kepatuhan penggunaan masker. Teknologi computer vision muncul sebagai solusi potensial untuk mempermudah deteksi penggunaan masker dalam skala besar. Selain itu, teknologi pengenalan wajah telah berkembang pesat, memungkinkan identifikasi atribut lain seperti jenis kelamin dan usia dari gambar wajah. Penelitian ini mengembangkan model deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN), khususnya MobileNet, untuk mendeteksi masker wajah dan memprediksi atribut wajah seperti jenis kelamin dan usia, meskipun sebagian wajah tertutupi masker. Model ini bertujuan meningkatkan efisiensi deteksi masker serta memberikan informasi demografis yang berguna dalam berbagai bidang, seperti kesehatan, retail, dan keamanan publik. Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimen dengan dataset gambar wajah yang mencakup individu dengan dan tanpa masker, serta data tambahan untuk prediksi jenis kelamin dan usia. Model dilatih dengan teknik transfer learning, dan dilakukan evaluasi menggunakan metrik precision, recall, F1-score, serta mean absolute error (MAE) untuk prediksi usia. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi deteksi masker mencapai 99%, sedangkan prediksi jenis kelamin dan usia memiliki akurasi 98,75%, dengan sensitivity 98,5% dan specificity 99%. Implementasi model dalam aplikasi real-time menggunakan OpenCV dan Tkinter menunjukkan latensi deteksi rendah dan responsivitas yang baik. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan sistem otomatis berbasis teknologi computer vision untuk aplikasi praktis di berbagai sektor, sekaligus meningkatkan keselamatan publik melalui deteksi masker yang akurat dan cepat.
Sistem Informasi Absensi Kepegawaian Menggunakan Metode Response Code Pada Kantor Dinas Kota Bekasi setiadi, dedi; Khaerudin, Muhammad; Hendrasetiawan, Andy Achmad; Peniarsih, Peniarsih; Sugiharto, Agus
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 12 No 1 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v12i1.1324

Abstract

Penelitian ini merupakan sebuah pengembangan Sistem Informasi Absensi yang dilakukan secara online menggunakan “Quick Responce Code“.
PELATIHAN PELAKSANAAN PERSONAL HEALTH RECORD (PHR) PADA PASIEN DENGAN HIPERTENSI DI PUSKESMAS PARAKANNYASAG TASIKMALAYA TAHUN 2024 Ulfah Fauziah; Setiadi, Dedi; Suhenda, Andi; Iskandar, Riadho; Amany, Fadhila Azhar; Wahyuni, Tariska Desri
Edukasi Masyarakat Sehat Sejahtera (EMaSS) : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 7 No. 1 (2025): Januari
Publisher : Poltekkes Kemenkes Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37160/emass.v7i1.581

Abstract

Hipertensi merupakan salah satu penyakit tidak menular (PTM) yang sangat berbahaya (Silent Killer), dikarenakan sering terjadi tanpa keluhan. Prevalensi hipertensi di Indonesia sebesar 34,1% (Riskesdas 2018), meningkat 25,8% (Riskesdas 1013). Berdasarkan data Dinas Kesehatan Kota Tasikmalaya (2020), menurut jenis penyakit di Kota Tasikmalaya, pada tahun 2019 Hipertensi menjadi peringkat ke-2 sebanyak 36.466 kasus setelah Nasofaringitis Akut. Berdasarkan hal tersebut, maka perlu dilakukan kontrol untuk penanganan kasus dengan penggunaan Catatan Kesehatan Pribadi/Personal Health Record (PHR). Tujuan pengabdian masyarakat ini yaitu untuk mendorong masyarakat menggunakan PHR untuk penderita hipertensi di Wilayah Kerja Puskesmas Parakanyasag Tahun 2024. Metode kegiatan pengabdian masyarakat ini dilakukan dengan memberikan pelatihan atau penyuluhan informasi tentang penggunaan PHR dalam memantau kesehatan pasien hipertensi. Hasil pengabdian masyarakat ini menunjukkan bahwa pelatihan pelaksanaan PHR berhasil meningkatkan kesadaran pasien hipertensi untuk bisa kembali menata gaya hidup, pola makan, dan mengetahui pentingnya adanya pencatatan kesehatan pribadi dan kontrol rutin ke fasilitas pelayanan kesehatan terkait.
Spatial Analysis of Stunting Incidents in Toddlers in The City of Tasikmalaya 2023 Annisa, Nabila Nur; Setiadi, Dedi; Radiati, Ani; Sukawan, Ari
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 9, No 1 (2025): Februari 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v9i1.1329

Abstract

Kesehatan memegang peranan penting dalam menjaga kelangsungan hidup. Indonesia menghadapi beban ganda terkait gizi anak, salah satunya adalah stunting . Metode yang efektif dalam memfokuskan upaya penanggulangan stunting adalah analisis spasial. Cara ini dapat memudahkan pengambilan keputusan dan perumusan kebijakan dalam mengatasi permasalahan kesehatan ini. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sebaran kasus stunting pada balita dengan menggunakan metode analisis spasial di Kota Tasikmalaya pada tahun 2023. Metode penelitian ini adalah kuantitatif dengan desain penelitian deskriptif. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang melibatkan total populasi 4.767 balita. Berdasarkan hasil penelitian digambarkan Puskesmas Kawalu memiliki prevalensi stunting tertinggi , sedangkan Puskesmas Cipedes memiliki prevalensi stunting terendah pada tahun 2023. Dilihat dari usia balita, stunting lebih banyak terjadi pada rentang usia 0- 59 bulan dibandingkan pada rentang usia 0-23 bulan. Berdasarkan jenis kelamin, balita laki-laki mempunyai prevalensi stunting lebih tinggi dibandingkan balita perempuan. Dengan menggunakan metode analisis spasial, hal ini memberikan kontribusi signifikan terhadap peningkatan efektivitas intervensi kesehatan. 
Utilization of Big Data Analytics in Understanding Climate Change Patterns: Latest Trends and Findings on Climate Patterns in Indonesia Sopian, Abu; Setiadi, Dedi; Fitriani, Novita
Siber Journal of Advanced Multidisciplinary Vol. 2 No. 2 (2024): (SJAM) Siber Journal of Advanced Multidisciplinary (July - September 2024)
Publisher : Siber Nusantara Research & Yayasan Sinergi Inovasi Bersama (SIBER)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/sjam.v2i2.181

Abstract

Climate change has become a global concern. In Indonesia, a deep understanding of climate change patterns is increasingly important in planning effective mitigation and adaptation measures. In this study, we explore the utilization of big data analytics to understand climate change patterns and identify trends findings related to climate patterns in Indonesia based on variables such as temperature, humidity, rainfall, and wind speed. Data used were collected from satellite observations, weather stations from 2010 to 2020. Purpose this study aims to explore the utilization of big data analytics in understanding climate change patterns in Indonesia, with a focus on identifying trends and recent findings in climate patterns. Methodology–We applied big data analytics techniques such as descriptive statistical analysis, spatial regression modeling, and cluster analysis to identify climate change patterns and recent trends in Indonesia. Findings–Through big data analysis, we successfully identified significant climate change patterns in Indonesia. Practical implications the findings of this study can provide a better understanding of climate change dynamics in Indonesia, serving as a basis for decision-making in natural resource management, disaster risk mitigation, and climate change adaptation strategies at both regional and national levels and can serve as a reference for researchers.
Pendampingan Penerapan Sistem Informasi Kesehatan Sekolah Dasar di Kota Tasikmalaya Masturoh, Imas; Setiadi, Dedi; Sari, Fajar Yunita
Abdimas Galuh Vol 7, No 1 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Galuh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25157/ag.v7i1.16315

Abstract

Pelayanan kesehatan anak usia sekolah diselenggarakan karena anak usia sekolah dasar merupakan usia rawan mendapat gangguan kesehatan, seperti permasalahan kesehatan gigi, penyakit yang dapat dicegah dengan imunisasi hingga permasalahan kesehatan lainnya yang berkaitan dengan kebersihan diri dan lingkungan. Pencatatan kesehatan anak sekolah dasar di kota Tasikmalaya masih dilakukan secara manual dan belum tersimpan dengan baik, sehingga pada tahun 2022 telah dikembangkan suatu sistem Sistem Informasi Kesehatan Sekolah (SIKKES) dan pendampingan penggunaan sistem tersebut pada tahun 2023 dalam bentuk kegiatan pengabdian kepada masyarakat. Tujuan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah untuk memberikan pengetahuan dan ketrampilan petugas dalam penggunaan aplikasi SIKKES melalui tahapan: pembuatan video yang berisi tutorial penggunaan aplikasi SIKKES, Sosialisasi dan evaluasi yang dilakukan kepada 7 petugas penanggung jawab UKS puskesmas dan 7 guru penanggung jawab UKS sekolah dasar di kota Tasikmalaya. Hasil menunjukkan bahwa aplikasi SIKKES dirasakan oleh peserta sangat bermanfaat dan sangat mudah digunakan yang ditunjukkan dengan rata-rata skor penilaian yang tinggi untuk kategori Perceived usefulness (24.26) dan Perceived Ease of USE (24,57) serta peserta juga memiliki sikap yang baik dan Berniat untuk menggunakan aplikasi SIKKES dalam menunjang pekerjaannya khususnya dalam pencatatan kesehatan anak sekolah dasar.
Comparison of K-Nearest Neighbor and Naive Bayes Algorithms for Tuberculosis Diagnosis Classification Setiadi, Dedi; Arif, Alfis; Oktaria, Anik
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 1 (2025): Maret
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i1.6456

Abstract

Tuberculosis is an infectious disease caused by the bacteria mycobacterium tuberculosis. Tuberculosis is a serious global health problem and can cause death if not treated properly. At the Sidorejo Health Center, the current process of diagnosing patients uses several benchmarks of medical history obtained from patients regarding complaints, symptoms, and risk factors, while the results of the diagnosis calculation are not yet known. Comparison of the K-nearest neighbor and naïve bayes algorithms in classifying tuberculosis can provide input for the Sidorejo Health Center in seeing the accuracy of the diagnosis of tuberculosis, with medical information such as symptoms and medical history, where later patient data will be processed using the rapid miner application. The system development method used in this study is CRISP-DM, which consists of business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, and deployment. The testing method uses a confusion matrix to measure the accuracy of the algorithm model with the results being that the K-nearest neighbor algorithm produces a high accuracy of 98% while the naïve bayes algorithm is the lowest with an accuracy of 0.70%.
Analisis Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode Fuzzy Servqual Achmad Hendharsetiawan, Andy; Khaerudin, Muhammad; setiadi, dedi; Sumitra, Tata
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 12 No 2 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v12i2.1533

Abstract

Penelitian ini untuk mengetahui persepsi dan ekspektasi pelanggan terhadap pelayanan dan usaha perbaikan perusahaan untuk meningkatkan kualitas pelayanannya. Metode fuzzy memperakurat perhitungan penilaian terhadap layanan dan memberikan toleransi terhadap kerancuan bilamana menggunakan himpunan crisp. Penelitian juga menggunakan metode servqual untuk menilai tingkat pelayanan dimensi tangible, responsiveness, assurance, emphaty dan reliability. Hasil pengolahan data metode Fuzzy-Servqual, bahwa dimensi tangible bernilai persepsi 3.733 dan bernilai ekspektasi 3.225 memiliki selisih gap sebesar 0.508. Dimensi responsiveness bernilai persepsi 1.906 dan bernilai ekspektasi 1.969 memiliki selisih gap sebesar 0.210. Dimensi assurance bernilai persepsi 1.853 dan bernilai ekspektasi 1.648 memiliki selisih gap sebesar 0.205. Dimensi emphaty bernilai persepsi 1.237 dan bernilai ekspektasi 1.066 memiliki selisih gap sebesar 0.171. Dimensi reliability bernilai persepsi 1.599 dan bernilai ekspektasi 1.779 memiliki selisih gap sebesar -0.22. Hasil keseluruhan nilai Servqual persepsi dan ekspektasi sebesar 2.058  dan 1.882 dengan gap sebesar 0.176.
Design of GIS-Based Attendance Application at SMA Santika East Jakarta Saputro, Mohammad Ikhsan; Pertiwi, Santhi; Suryatno, Agung; Setiadi, Dedi; Sopian, Abu; Rifqi, Agven Muharis; Agustino, Rano
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 11 No. 1 (2025): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v11i1.2569

Abstract

In the digital era and industry 4.0 like today, human resource management (HR) is important for schools. One important aspect in human resource management (HR) in a school is employee attendance. Currently, for employee attendance at SMA Santika East Jakarta, the fingerprint attendance system is still used, which has shortcomings, such as the possibility of misuse of number codes that can lead to falsification of attendance. This study aims to develop an attendance application based on the Geographic Information System (GIS) at SMA Santika East Jakarta to improve the accuracy and reliability of the employee attendance system. In the context of the digital era and industry 4.0, proper employee attendance management is crucial, especially when employees work outside the office. To overcome this problem, this study designs a GIS-based attendance application that is able to track employee locations in real-time when taking attendance, both in the school environment and outside the school. The research methodology involves observation, interviews, and literature studies to obtain relevant data. The development model used is a prototype, which includes needs analysis, design, code development, testing, and system support. The application is developed using the React Native framework and TypeScript programming language, and is integrated with the Odoo system via REST API. With this application, it is hoped that SMA Santika East Jakarta can reduce the risk of attendance falsification and improve human resource management, as well as increase operational efficiency and accuracy of employee attendance data.
Co-Authors Achmad Hendharsetiawan, Andy Agus Sugiharto Agus Sugiharto Akbar, Prima Soultoni Al Din, Sayyid Jamal Amany, Fadhila Azhar Amin Sakaria, Muhammad Annisa, Nabila Nur Arief, Riskal Arif, Alfis Asri Insiana Putri bayu pamungkas Budi Leksono Dewi, Nur Kumala Edowinsyah, Edowinsyah Effendi, Muhammad Ridwan Eko Pujiono Eliza Eliza Esmeralda, Gracia Nadya Fadillah, Agung Fadly, Fery Fauzan, Yusuf Sigit Ahmad Fauzi, Mohamad Anis Fauzi, Mohammad Anis Febrianto Febrianto, Febrianto Febrianto, Dannie Fitriani, Novita Fitriansyah, Ahmad Gusmaliza, Debi Hamdan Adma Adinugraha Hapzi Ali Harahap, Irma Suryani Haryono, Yudhie Hasna, Tri Maria Hendharsetiawan, Andy Achmad Hendrasetiawan, Andy Achmad ILG Nurtjahjaningsih, ILG Imas Masturoh Iskandar, Riadho Jamila, Abdul Julfia, Fenty Tristanti Liliana Baskorowati Masdalipa, Risnaini Masdalipa, Risnaini masda Mashudi Mashudi Mashudi Mohammad Ikhsan Saputro, Mohammad Ikhsan Mubarok, Royhan Ibnu Muchtar, Asyari Mudji Susanto Muhammad Khaerudin Mursid, Asep Nabilah, Lily Narji, Mohammad Nasrullah, Abdi Ni’mah, Nurul Annisatun Nurtjahjaningsih, Ida Luh Gede Oktaria, Anik Paryanti, Atik Budi Peniarsih, Peniarsih Permadi, Noor Pertiwi, Santhi Puspita, Desi Radiati, Ani Rano Agustino Rifqi, Agven Muharis Rina Laksmi Hedrati Rina Laksmi Hendrati Rizal, Agus Rosmawati, Henni Rossa, Mohamad Adila S. Sugiharto Sari, Fajar Yunita Sasmita Sasmita Satryawati, Eka Sinaga, Fius Bryan Nigel M. Sondang Sibuea Sopian, Abu Sugeng Pudjiono, Sugeng Suhenda, Andi Sukawan, Ari Sumardi Sumardi . Sunaryo, Yaya Suryani Kurniasih, Dewi Lena Suryani Suryatno, Agung Sutrisno, Sutrisno Syahri, Riduan Tata Sumitra Tata Sutabri Tri Rini Nuringtyas Ulfah Fauziah Umam, Ahmad Chatibul Untoro, Ari Bayu Wahyuni, Tariska Desri Wibisono, Mochamat Gunawan Widyahastuti, Febrianti Wirabuana, Pandu Yudha Adi Putera Wulandari, Robeca Yogi Isro Mukti, Yogi Isro Yohanes Bowo Widodo Zulkarnain, Muhammad Haris