Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.498
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 Jambura Journal of Informatics 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) Journal of Holistics and Health Sciences (JHHS) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia 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 Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 47 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 47 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
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
Evaluasi Kinerja Model Transformer: Mengukur Kesesuaian Capaian Pembelajaran Mata Kuliah Sumijan, Sumijan; Thamrin, Husni; Pramuja Inngam Fanani, Galih
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 12 (2025): JPTI - Desember 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.1213

Abstract

Kurikulum berorientasi pada hasil (Outcome-Based Education/OBE) menjadi pendekatan penting dalam pendidikan tinggi untuk memastikan kesesuaian antara Capaian Pembelajaran Lulusan (CPL) dan kebutuhan dunia kerja. Namun, tantangan dalam implementasinya masih muncul, khususnya dalam memastikan konsistensi antara CPL dan Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK). Penelitian ini mengevaluasi efektivitas dua model transformer berbasis deep learning, BERT dan SBERT, dalam mengotomatisasi proses evaluasi kesesuaian CPL–CPMK. Eksperimen dilakukan pada data kurikulum dari Universitas 'Aisyiyah Surakarta. Hasil menunjukkan bahwa BERT unggul dalam tugas klasifikasi teks dengan nilai akurasi 0,61, precision 0,72, dan F1 score 0,73. Sebaliknya, SBERT menunjukkan recall lebih tinggi (0,75), yang berguna dalam konteks minimalisasi kesalahan tipe dua. Temuan ini menjadikan BERT sebagai model yang lebih cocok digunakan untuk mengukur keselarasan antara CPL dengan CPMK
Penerapan Teknik Distraksi Menggambar dan Mewarnai dalam Menurunkan Anxietas Hospitalisasi pada Anak Geds Febris : Application of Drawing and Coloring Distraction Techniques to Reduce Hospitalization Anxiety in Children with GEDs Febris Sumijan, Sumijan; Boediarsih
Journal of Holistics and Health Sciences Vol. 8 No. 1 (2026): Journal of Holistics and Health Sciences (JHHS), Maret
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jhhs.v8i1.698

Abstract

Hospitalization in children often triggers an anxiety response characterized by crying, refusal of medical treatment, and fear of healthcare professionals. If left untreated, this condition can hinder the healing process. One non-pharmacological intervention to address this is play therapy with drawing and coloring distraction techniques. This study aims to describe the application of nursing care using drawing and coloring distraction techniques to reduce hospitalization stress in children with febrile moderate dehydration gastroenteritis (GEDS). The research method used a case study with a nursing process approach in two pediatric patients in the Nakula 2 Ward, K.R.M.T. Wongsonegoro Regional Hospital, Semarang. Data were collected through interviews, observations, and physical examinations over three days of treatment. The instrument to measure anxiety was the Facial Image Scale with a scale of 5-1. The study results showed that after the drawing and coloring intervention, the anxiety levels of both patients decreased significantly, as indicated by the children being calmer, more cooperative during procedures, and a reduction in tension from a scale of 4 to 2. This technique is effective as a supporting strategy in pediatric nursing care to improve adaptation during hospitalization.   ABSTRAK Hospitalisasi pada anak sering kali memicu respons kecemasan (anxietas) yang ditandai dengan perilaku menangis, menolak tindakan medis, dan ketakutan terhadap tenaga kesehatan. Kondisi ini, jika tidak ditangani, dapat menghambat proses penyembuhan. Salah satu intervensi nonfarmakologis untuk mengatasi hal tersebut adalah terapi bermain dengan teknik distraksi menggambar dan mewarnai. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan penerapan asuhan keperawatan dengan teknik distraksi menggambar dan mewarnai dalam menurunkan stres hospitalisasi pada anak dengan gastroenteritis dehidrasi sedang (GEDS) febris. Metode penelitian menggunakan studi kasus dengan pendekatan proses keperawatan pada dua pasien anak di Ruang Nakula 2 RSD K.R.M.T. Wongsonegoro Semarang. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, observasi, dan pemeriksaan fisik selama tiga hari perawatan. Instrumen untuk mengukur anxiety menggunakan Facial Image Scale dengan skala 5-1. Hasil studi menunjukkan bahwa setelah pemberian intervensi menggambar dan mewarnai, tingkat kecemasan kedua pasien menurun secara signifikan, yang ditandai dengan anak lebih tenang, kooperatif saat tindakan, dan ketegangan berkurang dari skala 4 menjadi 2 . Teknik ini efektif sebagai strategi penunjang dalam asuhan keperawatan anak untuk meningkatkan adaptasi selama hospitalisasi.
Implementasi Augmented Reality Berbasis Android sebagai Media Pembelajaran Matematika Dimensi Tiga Mardian, Zurni; Defit, Sarjon; Sumijan, Sumijan
Jambura Journal of Informatics VOL 5, NO 1: APRIL 2023
Publisher : Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/jji.v5i1.19361

Abstract

Technology has an important role in education, namely, facilitating teacher-student interaction in teaching and learning activities. This is realized by applying technology to learning media. The limitation of space building props in learning high school mathematics on the topic of the Third Dimension requires teacher innovation to develop interactive learning media that can be used at any time. The use of Augmented Reality (AR)-based interactive media with Marker-based Tracking techniques is designed to help students visualize 3D objects well. 3D objects were created using the 3Ds Max software. This research produced a product in the form of an AR Distance in Space application that runs on Android. An AR camera is used to detect markers and display cubes, pyramids, and beam objects. The black-box test results show that the application is as planned and can run normally. This means that the AR Distance in Space applications is categorized as Very Good or receives a positive response from users. This application can be used as an interactive learning media that can facilitate students' understanding of the topic of the Third Dimension and increase student motivation in learning mathematics. Teknologi memiliki peranan penting dalam pendidikan, yaitu memfasilitasi interaksi guru dan murid dalam kegiatan belajar mengajar. Ini diwujudkan dengan menerapkan teknologi dalam media pembelajaran. Keterbatasan alat peraga bangun ruang dalam pembelajaran Matematika SMA topik Dimensi Tiga memerlukan inovasi guru untuk mengembangkan sebuah media pembelajaran interaktif yang dapat digunakan di setiap waktu. Penggunaan media interaktif berbasis Augmented Reality (AR) dengan teknik Marker-based Tracking dirancang untuk membantu siswa memvisualisasikan objek 3D dengan baik. Objek 3D dibuat dengan software 3Ds Max. Pembuatan marker menggunakan Vuforia SDK dan pada Unity dilakukan pengaturan antarmuka dari aplikasi untuk diterapkan pada Android. Penelitian ini menghasilkan produk berupa aplikasi AR Jarak dalam Ruang yang berjalan pada Android. Penggunaan kamera AR digunakan untuk mendeteksi marker dan menampilkan objek kubus, limas, dan balok. Hasil pengujian Black-box menunjukkan bahwa aplikasi telah sesuai yang direncanakan dan dapat berjalan normal. Ini berarti aplikasi AR Jarak dalam Ruang terkategori Sangat Baik atau mendapat respon positif dari pengguna. Aplikasi ini dapat digunakan sebagai media pembelajaran interaktif yang dapat memudahkan siswa dalam memahami topik Dimensi Tiga dan untuk meningkatkan motivasi siswa dalam pembelajaran Matematika.
Co-Authors Achmad Noerkhaerin Putra Adi Gunawan, Adi Agasi, Andre Ahmad Zaki Am, Andri Nofiar Anam, M Khairul Anisya Anisya Ardiani, Novia Sutra Ardiyan, Destio Boediarsih Devita, Retno Esa Kurniawan Fajrul Islami Fauzana, Rahmi Febriani, Widya Firdaus, Muhammad Bambang Galih Pramuja Inngam Fanani Gunadi Widi Nurcahyo Hidayad, Asri Husni Thamrin Ilham Roni Yansyah Iskandar Fitri, Iskandar Jaya, Budi Juansen, Monsya Julius Santony Kadrahman, Kadrahman Karfindo, Karfindo Mardian, Zurni 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 Saiful Bukhori Sarjon Defit Setiawan, Adil Silfia Andini, Silfia Siska, Ayu Prima Soeheri, Soeheri Suhaidir, Lc Granadi Sunaryo, Nandra Surmayanti, Surmayanti Tajuddin, Muhammad Tamaza, Muhammad Abyanda Tukino, Tukino Yamin, Abdul Yamin Yendi Putra Yuhandri Yuhandri, Yuhandri Yunus, Yuhandri