Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar
Ashari
Program Studi Teknik Informatika, STIMIK AKBA Makassar, Sulawesi Selatan
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Bobot Sapi Menggunakan Metode Canny Edge Detection Ashari; Nuraida Latif; Ayu Astuti
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 5 No 1 (2019): Edisi April
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v5i1.24

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sebuah Sistem Pengolahan Citra Digital menggunakan perangkat Android untuk menentukan bobot sapi secara praktis dengan menggunakan metode Canny edge detection. Data ini diperoleh dari studi pustaka, penelitian lapangan, dan wawancara . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi pengolahan citra untuk menghasilkan penentuan bobot sapi menggunakan rumus Schoorl, diperoleh rata – rata error yang dihasilkan adalah 7,176 kg, dan rata – rata berat 10 ekor sapi tersebut adalah 185 kg. Sehingga tingkat akurasi hasil penelitian adalah 50,258%.
Penerapan Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Masalah Kehamilan Dengan Metode Dempster-Shafer Ashari
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 1 No 2 (2015): Edisi Nopember
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v1i2.67

Abstract

The study aims at creating an expert system application in identifying a pregnancy case. The data was analyzed by using Demster-Shafer based on resvonsive web. This data was obtained through : 1) Library Research; 2) Field Research; 3) Interview. This data is designed using the UML (Unifed Modeling Language). The result of the study indicated that the system can work well in accordance with the purpose. The expert system in identifying pregnancies case through web applications can give diagnosis, so it can help the pregnant women in doing diagnosis for a pregnancy problem.
Penerapan Model Decision Tree Algoritma Untuk Mengidentifikasi Penyakit Pencernaan Dengan Pengobatan Herbal Nuraida Latif; Ashari
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 5 No 2 (2019): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v5i2.98

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit pencernaan dengan pengobatan herbal menggunakan model decision tree algoritma. Penyakit pencernaan merupakan salah satu penyakit yang banyak di derita oleh manusia, dan mengalami peningkatan tiap tahunnya. Pencernaan merupakan salah satu organ manusia yang sangat penting bagi tubuh manusia. Pentingnya kinerja organ pencernaan yang ada di dalam tubuh manusia membuat manusia harus menjaga kesehatan agar tubuh tetap bekerja dengan baik. Pengetahuan masyarakat yang sedikit akan gejala-gejala awal dari suatu penyakit merupakan faktor-faktor penyakit menjadi parah ketika penderita ditangani oleh tenaga paramedis. Data-data penelitian dilakukan dengan penelitian lapangan, studi pustaka, wawancara. Berdasarkan pengujian dan penggunaan sistem informasi, didapatkan hasil quisioner yang menyatakan baik dengan pengujian terhadap kemudahan penggunaan (daya guna) diperoleh hasil 90%, fungsionalitas diperoleh hasil 90%, antarmuka pengguna diperoleh hasil 95%, efisiensi diperoleh hasil 95%, integritas (keamanan) diperoleh hasil 90%, kemampuan adaptasi sistem diperoleh hasil 92,5%, keakuratan diperoleh hasil 90% dan kemudahan instalasi software diperoleh hasil 90%.
Co-Authors Ayu Astuti Latif, Nuraida