Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Journal Peqguruang: Conference Series Jurnal Sisfotek Global
Andi Emil Multazam
Universitas Al Asyariah Mandar
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Image Processing Technology for Motif Recognition Mandar Silk Fabric Android Based Andi Emil Multazam; Akhmad Qashlim; UL Khairat
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 4, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/ijaidm.v4i2.14470

Abstract

People use traditional equipment to produce silk fabrics for generations. Various motifs have been created and along with their development, sarong motifs are increasingly diverse and almost similar to one another. To be able to distinguish objectively, a technological approach will be used. An Image Processing technology that can identify the motifs and patterns of each silk fabric, this technology will be implemented so that it is used to help identify the names of each silk fabric motif or pattern, in addition, this technology will contribute and become a new way of preserving culture and customs. The bounding box technique is used to identify the motif pattern, then the Receiver Operating Character (ROC) method is used for the accuracy of the detection results. Research data in the form of 13 samples of sarong motifs will be collected and inventoried to create a training data table, after that, the user interface design of the application system will be built based on Android so that it is easy to use anytime. To ensure the consistency of the detection results, the system calibration is carried out with lighting techniques and identification distances. The results show that the precision value is 100% and the accuracy is 50%. However, we note that the recall value is only 60%. This shows that this system can only detect a small amount of saqbe sarong and there are still many sarongs that cannot be detected.
Image Processing Technology in Book Metadata Extraction System Using Optical Character Recognition (OCR) Andi Emil Multazam; Akhmad Qashlim; Muhammad Sarjan
JURNAL SISFOTEK GLOBAL Vol 13, No 1 (2023): JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38101/sisfotek.v13i1.865

Abstract

Extracting book metadata by retyping the identity of the book, such as the author's name, book title, publisher, and several other identities, is a routine that is carried out repeatedly at the Polewali Mandar district library, this activity takes much of time, using several staff and it turns out that this activity has much potential for input errors. Errors in extracting book metadata will result in errors in the book repository system database, resulting in difficulty finding and using books or book data information. This problem can be solved by creating a book metadata extraction system using image processing technology and OCR. This study aims to design a scanner technology to extract book metadata. Accuracy is carried out in 2 stages, the first validation of image extraction results using the ROC method and the second validation by directly matching the result of extracting the book's metadata with the actual book. The results of this study indicate that the system has worked with an accuracy of 98.78% with an average detection time of 1.49 seconds and has succeeded in presenting the extraction results on the website page. Thus the metadata extraction system with the OCR method can be applied to libraries to input book data.
PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE SISTEM UNTUK STRATEGI PENGAMBILAN PENINGKATKAN DAYA SAING UMKM Nur Cahya; Akhmad Qashlim; Andi Emil Multazam
Journal Peqguruang: Conference Series Vol 8, No 1 (2026): Peqguruang, Volume 8 Nomor 1 Mei 2026
Publisher : Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jp.v8i1.6509

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mengubah cara bisnis beroperasi dan berkompetisi di era digital. penelitian ini mengolah data UMKM dari tahun 2020 hingga 2022 untuk menyajikan informasi yang relevan, akurat, dan mudah dipahami dalam bentuk dashboard interaktif. Metode yang digunakan meliputi proses ETL (Extract, Transform, Load) untuk memastikan integritas dan kualitas data. Sistem ini dikembangkan dalam bentuk website menggunakan MySQL dan PHP, serta diuji melalui pendekatan black box untuk memastikan fungsi berjalan sebagaimana mestinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BI dengan OLAP mampu memberikan visualisasi data yang efektif, seperti grafik tren usaha dan penggunaan internet oleh UMKM. Informasi ini membantu pemangku kepentingan dalam mengambil keputusan strategis berbasis data. Kesimpulannya, implementasi BI berbasis OLAP dapat menjadi solusi strategis untuk mendukung transformasi digital UMKM dan meningkatkan daya saing di era ekonomi digital.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DAN HAMA PEPAYA MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER Rani Rani; Andi Emil Multazam; harianto harianto
Journal Peqguruang: Conference Series Vol 6, No 2 (2024): Peqguruang
Publisher : Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jp.v6i2.5524

Abstract

Sistem pakar diagnosa penyakit dan hama pada tanaman pepaya dengan menggunakan metode Dempster-Shafer. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam menangani ketidakpastian dan memberikan estimasi yang lebih akurat berdasarkan gejala yang diamati. Sistem pakar ini dirancang untuk membantu petani dalam mengidentifikasi jenis penyakit. Berdasarkan hasil penelitian, penerapan metode Dempster-Shafer terbukti sangat akurat dalam mendiagnosa berbagai penyakit dan hama pepaya. Sistem ini memanfaatkan data gejala yang diperoleh dari lapangan dan mengkombinasikannya dengan basis pengetahuan yang telah terstruktur. Dengan adanya sistem ini, petani dapat mengurangi kerugian yang diakibatkan oleh serangan penyakit dan hama, serta meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan lahan pertanian mereka. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya menawarkan solusi teknis yang inovatif, tetapi juga berkontribusi pada pengembangan pertanian yang lebih berkelanjutan dan berdaya saing tinggi.
PENERAPAN TEKNOLOGI PENGOLAHAN CITRA DALAM IDENTIFIKASI DAN ANALISIS RUMPUT LAUT DI POLEWALI MANDAR Muh Adil Arafat; Basri Birsal; Andi Emil Multazam
Journal Peqguruang: Conference Series Vol 6, No 2 (2024): Peqguruang
Publisher : Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jp.v6i2.5415

Abstract

Penelitian ini fokus pada penerapan teknologi pengolahan citra untuk meningkatkan efisiensi dalam identifikasi dan analisis rumput laut di Polewali Mandar, daerah pesisir yang kaya akan sumber daya alam, termasuk rumput laut. Saat ini, proses identifikasi dan analisis rumput laut masih dilakukan secara manual, yang memakan waktu dan sumber daya yang signifikan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan citra warna guna membedakan jenis-jenis rumput laut dengan akurasi yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pengolahan citra yang dikembangkan berhasil mencapai tingkat akurasi 100% dalam identifikasi rumput laut. Keberhasilan ini menandakan potensi besar teknologi ini untuk mendukung petani rumput laut dan masyarakat setempat dalam memanfaatkan sumber daya alam secara berkelanjutan. Dengan adopsi teknologi ini, diharapkan proses identifikasi rumput laut dapat dilakukan lebih cepat dan efisien, sehingga meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan ekonomi lokal. Penerapan teknologi pengolahan citra untuk identifikasi rumput laut juga memiliki dampak positif terhadap pelestarian ekosistem laut. Dengan pemantauan yang lebih baik terhadap populasi rumput laut, dapat dilakukan langkah-langkah konservasi yang lebih efektif untuk menjaga keberlanjutan sumber daya alam ini. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi untuk konservasi sumber daya alam dan pembangunan ekonomi lokal di daerah pesisir seperti Polewali Mandar.
Co-Authors Akhmad Qashlim Basri Birsal Harianto Harianto Muh Adil Arafat Muhammad Sarjan Nur Cahya Rani Rani Ul Khairat