Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.278
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) Prosiding KOMMIT Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JOIV : International Journal on Informatics Visualization Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Journal of Information Technology and Computer Engineering JURTEKSI Jurnal Teknologi Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi Sainstek : Jurnal Sains dan Teknologi Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Applied Data Sciences Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Innovative: Journal Of Social Science Research SmartComp Jurnal Terapan Pendidikan Dasar dan Menengah CSRID
Sumijan Sumijan
Gunadarma University
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Other

Published : 46 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 46 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining Untuk Mendeteksi Kerusakan Jaringan Internet (Studi Kasus : Di Layanan Internet Diskominfotik Sumatera Barat) Zaki, Ahmad; Defit, Sarjon; Sumijan, Sumijan; Fauzana, Rahmi
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9 No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i3.2023.227-236

Abstract

Sistem informasi yang interaktif dapat membantu kinerja pegawai dalam mendukung program SPBE (Sistem Pemerintah Berbasis Elektronik. Dinas Kominfotik Sumatera Barat berperan penting dalam memberikan layanan internet kepada OPD-OPD di bawah lingkup Pemerintahan Provinsi Sumatera Barat. Pembangunan sistem jaringan internet yang sudah baik tidak dapat dijamin bahwa jaringan tersebut terbebas dari gangguan dan kerusakan. Gangguan terhadap akses internet akan berdampak terhadap produktifitas bekerja pegawai dan pelayanan kepada masyarakat. Kurangnya pemahaman PIC OPD dan pengguna dalam menangani permasalahan gangguan jaringan internet, maka dibutuhkan keahlian pakar dalam melakukan identifikasi kerusakan pada jaringan internet berdasarkan gejala-gejala yang terjadi, serta diberikan solusi perbaikan pada gangguan yang ada. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan observasi lapangan. Metode yang digunakan untuk pengolahan data pada Sistem Pakar ini yaitu metode forward chaining. Forward Chaining adalah sebuah strategi pencarian dalam system pakar yang dimulai dari sekumpulan data atau fakta, dari data-data tersebut, system akan mencari suatu kesimpulan yang menjadi solusi dari permasalahan yang dihadapi. Berdasarkan hasil pengujian Sistem Pakar menggunakan metode forward chaining untuk mendeteksi gangguan jaringan internet menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100 % menggunakan 29 data uji. Berdasarkan hasil yang didapatkan dari Sistem Pakar dengan metode forward chaining, system tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan jaringan internet di Layanan Internet Diskominfotik Sumatera Barat.
Peningkatan Hasil Belajar Matematika Materi Operasi Hitung Pecahan melalui Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Jigsaw pada Peserta Didik Kelas V Semester 1 Tahun Pelajaran 2018/2019 di SD Negeri 3 Pule Kecamatan Pule Kabupaten Trenggalek Sumijan, Sumijan
Jurnal Terapan Pendidikan Dasar dan Menengah Vol 3 No 2 (2023): Volume 3 Nomor 2, Juni 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/jtpdm.v3i2.906

Abstract

Kurikulum SD Negeri 3 Pule mengamanatkan pada mata pelajaran Matematika Kelas V materi operasi hitung pecahan, peserta didik memiliki kompetensi mencapai Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM) yaitu 60 dengan persentase ketuntasan klasikal adalah 60%. Akan tetapi, kenyataannya pada tahun pelajaran 2016/2017 dari 14 peserta didik, hanya 6 peserta didik (42,9%) yang memiliki nilai mencapai KKM. Pada tahun pelajaran 2017/2018 dari 10 peserta didik, hanya 5 peserta didik (50%) yang memiliki nilai mencapai KKM. Hal ini terjadi karena guru masih menggunakan metode ceramah dan hanya meminta peserta didik mengerjakan soal di buku paket. Akibatnya, peserta didik kurang antusias dalam mengikuti pembelajaran. Peneliti mencari solusi untuk mendapatkan hasil terbaik pada pembelajaran melalui model pembelajaran Kooperatif Tipe Jigsaw. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran objektif tentang peningkatan hasil belajar Matematika materi operasi hitung pecahan melalui model pembelajaran Kooperatif Tipe Jigsaw pada peserta didik kelas V Semester 1 Tahun Pelajaran 2018/2019 di SD Negeri 3 Pule Kecamatan Pule Kabupaten Trenggalek. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dan merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan di kelas V SD Negeri 3 Pule pada materi pengumpulan dan penyajian data. Penelitian ini dilakukan dalam dua siklus yang masing-masing melalui empat tahapan, yaitu: (1) tahap perencanaan, (2) tahap pelaksanaan, (3) tahap observasi, (4) tahap refleksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai rata-rata tes peserta didik yang mengalami peningkatan. Pada pra siklus yaitu 57,1 dan 56, siklus 1 yaitu 60 dan siklus 2 yaitu 70,6. Selain itu, ketuntasan belajar pada pra siklus, siklus 1, dan siklus 2 juga meningkat yaitu 42,9% dan 50% (tidak tuntas), 58,8% (tidak tuntas) serta 70,6% (tuntas). Berdasarkan hasil penelitian tersebut disimpulkan bahwa model pembelajaran Kooperatif Tipe Jigsaw dapat meningkatkan hasil belajar Matematika materi operasi hitung pecahan pada peserta didik kelas V Semester 1 Tahun Pelajaran 2018/2019 di SD Negeri 3 Pule Kecamatan Pule Kabupaten Trenggalek.
Simulasi Monte Carlo Untuk Prediksi Tingkat Kebutuhan Aset Penunjang Pembelajaran (Studi Kasus di Smk Negeri 1 Merangin) Ardiani, Novia Sutra; Nurcahyo, Gunadi Widi; Sumijan, Sumijan
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 6 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i6.18812

Abstract

Aset merupakan sesuatu yang bernilai ekonomis dari pemanfaatan/pengoperasi yang menghasilkan pendapatan dan siklus umurnya panjang. Bagi sekolah, aset diharapkan menjadi sarana dan prasarana sekolah yang dapat dipergunakan dan dijaga di masa yang akan datang. Jika dalam pelaksanaannya, aset tidak dirawat dan dikelola dengan baik, maka akan dapat menghambat kegiatan sekolah tersebut. Seiring dengan perkembangan dan kemajuan sekolah maka jumlah aset di sekolah akan terus bertambah. Dalam dunia pendidikan proses prediksi sangat diperlukan, salah satunya dapat digunakan untuk kebutuhan aset di sekolah yang akan membatu mengidentifikasi dan memperkirakan kebutuhan aset yang akan datang. Dengan melakukan prediksi penggunaan aset di sekolah, pihak sekolah dapat mempersiapkan kebutuhan aset yang dibutuhkan untuk memastikan bahwa aset-aset yang digunakan selalu dalam kondisi baik, memenuhi kebutuhan siswa dan staf pengajar, serta dapat mendukung proses pembelajaran yang efektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode simulasi Monte Carlo dalam memprediksi kebutuhan aset penunjang pembelajaran di sebuah Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data aset tahun 2021 sampai dengan tahun 2023. Berdasarkan hasil pengujian prediksi kebutuhan aset yang telah dilakukan bahwa tingkat akurasi hasil simulasi tahun 2021 dibandingkan dengan data real tahun 2022 mencapai 72%, sementara tingkat akurasi hasil simulasi tahun 2022 dibandingkan dengan data real tahun 2023 meningkat menjadi 77%. Hasil tersebut adalah rata-rata dari hasil tiap prediksi setiap tahunnya. Dengan berhasilnya penerapan metode Monte Carlo ini untuk memprediksi tingkat kebutuhan aset, maka akan memberikan kemudahan bagi sekolah tersebut dalam memprediksi kebutuhan aset di tahun yang akan datang.
Development of Apple Fruit Classification System using Convolutional Neural Network (CNN) MobileNet Architecture on Android Platform Masparudin, Masparudin; Fitri, Iskandar; Sumijan, Sumijan
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 1 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i1.3533

Abstract

In the current digital era, image classification of fruits, particularly apples, has become crucial for various applications, ranging from agriculture to retail. This research focuses on the utilization of Convolutional Neural Network (CNN) with the MobileNet architecture to classify apple fruit images. Using the Python programming language, three models were successfully trained: Model 1 for apple fruit types, Model 2 for apple fruit diseases, and Model 3 for apple fruit ripeness levels. All three models underwent training and validation, with the final results at epoch 10: Model 1 for apple types achieved an accuracy of 100% and a loss of 0.0046, Model 2 for apple diseases achieved an accuracy of 100% and a loss of 0.0075, while Model 3 for apple ripeness levels achieved an accuracy of 99.76% and a loss of 0.0439. Subsequently, these models were tested on an Android device, and there were two testing scenarios. In the first scenario, each model was tested with 15 images individually. The results showed 100% accuracy for Models 1 and 2, while Model 3 achieved a lower accuracy of 86.67%. In the second scenario, all three models were tested simultaneously using 30 test images, resulting in an accuracy of 55.55%. Several factors, such as limitations in the apple image dataset, particularly in the ripeness dataset, object backgrounds, image capture distances, color and texture similarities, as well as lighting quality, influenced the classification outcomes. To enhance future performance, improved data preprocessing and a combination of detection and classification techniques are needed. This research provides valuable insights for researchers and practitioners looking to implement image classification technology in real-world applications.provides valuable insights for researchers and practitioners looking to implement image classification technology in real-world applications.
CANNY EDGE DETECTION AND IMAGE SEGMENTATION FOR PRECISION FACE RECOGNITION SYSTEM Devita, Retno; Sumijan, Sumijan
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 10 No. 2 (2024): Maret 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i2.3059

Abstract

Abstract: Facial recognition is widely used in areas such as video surveillance and database management. Facial images have been used as a preferred biometric feature in many identity recognition systems to obtain good image results in image segmentation. A good image must pay attention to several factors, namely high resolution, good contrast, image sharpness, consistent colors, lack of noise and appropriate lighting conditions. In this face recognition research, using canny edge detection method for 10 original images paired with 10 other images. The original faces taken are male and female. Canny edge detection has a low error rate in image segmentation compared to other edge detections. The purpose of this study is to determine the edge of the image in I-rat and can display the results of a good segmentation of facial images. The results of the test data with data stored in the database in the study is 1 face image produces 67.69% accuracy and 26.92% and 8 other face images produce 100% accuracy. The average success rate of 10 experiments using image segmentation is 89.461%. In conclusion, the canny edge detection method can provide accurate results in the face recognition process.            Keywords: accuracy; canny edge detection; face recognition; image; segmentation  Abstrak : Pengenalan wajah banyak digunakan dalam diberbagai bidang seperti pengawasan video dan manajemen basis data. Gambar wajah telah digunakan sebagai ciri biometrik yang disukai di banyak sistem pengenalan identitas untuk mendapatkan hasil citra yang bagus dalam segmentasi citra. Citra yang baik harus memperhatikan beberapa faktor yaitu resolusi tinggi, kontras yang baik, ketajaman citra, warna yang konsisten, kurangnya noise dan kondisi pencahayaan yang sesuai. Pada penelitian pengenalan wajah ini, menggunakan metode deteksi tepi canny untuk 10 citra asli yang dipasangkan dengan 10 citra lainnya. Wajah asli yang diambil berjenis kelamin laki-laki dan perempuan. Deteksi tepi canny memiliki tingkat kesalahan rendah dalam segmentasi citra dibandingkan dengan deteksi tepi lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan tepi gambar secara akurat dan dapat menampilkan hasil segmentasi citra wajah yang baik. Hasil dari data uji dengan data yang tersimpan di database dalam penelitian adalah 1 citra wajah menghasilkan akurasi 67,69% dan 26,92% dan 8 citra wajah lainnya menghasilkan akurasi 100%. Rata-rata tingkat keberhasilan dari 10 kali percobaan dengan menggunakan segmentasi citra adalah 89,461%. Kesimpulan, metode deteksi tepi canny dapat memberikan hasil yang akurat dalam proses pengenalan wajah. Kata Kunci : akurasi; deteksi tepi canny; citra; pengenalan wajah; segmentasi
COMPARATIVE ANALYSIS OF SOBEL AND CANNY METHOD IN BATIK KAWUNG IMAGE Surmayanti, Surmayanti; Sumijan, Sumijan
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 10 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i3.3066

Abstract

Abstract: Abstract: this study evaluates and compares the performance of two edge detection methods Sobel method and Canny method on batik image.  Batik images have unique characteristics and complex patterns, making it difficult to analyze the edges.  This study presents a comparison of the results using sobel and canny edge detection methods on batik kawung images both from peak signal-to-noise reatio and from mean squared error. The results showed that canny edge detection was better than sobel method. This can be seen from the results of PSNR and MSE that is 100%. This analysis is determined by considering factors such as the accuracy of edge detection, sensitivity to noise, and the ability to handle the complexity of batik drawing patterns. The results of this study provide a detailed description of the advantages and disadvantages of each method in the image of batik kawung. The conclusions that can be drawn from this study can provide valuable guidance for choosing the optimal edge detection method in image analysis of batik kawung and others.      Keywords: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel  Abstrak: Penelitian ini mengevaluasi dan membandingkan kinerja dua metode deteksi tepi metode Sobel dan metode Canny pada citra batik.  Gambar batik mempunyai ciri-ciri yang unik dan pola yang kompleks, sehingga menyulitkan analisis tepian.  Penelitian ini menyajikan perbandingan hasil menggunakan metode deteksi tepi sobel dan canny pada citra batik kawung baik dari peak signal-to-noise reatio maupun dari mean squared error. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa deteksi tepi canny lebih baik dibandingkan dari metode sobel. Hal ini dapat dilihat dari hasil PSNR dan MSE yang dihasilkan yaitu 100%. Analisis ini ditentukan dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti keakuratan deteksi tepi, kepekaan terhadap noise, dan kemampuan menangani kompleksitas pola gambar batik. Hasil penelitian ini memberikan gambaran secara detail mengenai kelebihan dan kekurangan masing-masing metode pada citra batik kawung. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini dapat memberikan panduan berharga untuk memilih metode deteksi tepi yang optimal dalam analisis citra batik kawung dan yang lainnya. Kata kunci: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel
Co-Authors Achmad Noerkhaerin Putra Adi Gunawan, Adi Afriyadi, Iqbal Agasi, Andre Ahmad Zaki Am, Andri Nofiar Anam, M Khairul Anisya Anisya Ardiani, Novia Sutra Ardiyan, Destio Devita, Retno Esa Kurniawan Fajrul Islami Fauzana, Rahmi Febriani, Widya Firdaus, Muhammad Bambang Gunadi Widi Nurcahyo Hidayad, Asri Ilham Roni Yansyah Iskandar Fitri, Iskandar Jaya, Budi Juansen, Monsya Julius Santony Kadrahman, Kadrahman Karfindo, Karfindo Mardison Mardison Masparudin, Masparudin Mifthahul Rahmi Negoro, Wahyu Saptha Pohan, Yosua Ade Putra, Ondra Eka Putra, Surya Dwi Putra, Yoga Ananda Putri, Adek Putri, Dhena Marichy Rahmad Dian Rahman, Surya Aulia Renaldi, Encik Yoega Saiful Bukhori Sarjon Defit Setiawan, Adil Silfia Andini, Silfia Siska, Ayu Prima Soeheri, Soeheri Sovia, Rini Suhaidir, Lc Granadi Sunaryo, Nandra Surmayanti, Surmayanti Tajuddin, Muhammad Tamaza, Muhammad Abyanda Tukino, Tukino Yamin, Abdul Yamin Yendi Putra Yuhandri Yuhandri, Yuhandri Yunus, Yuhandri