Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.412
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Artificial Intelligence Research JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI Vocatech : Vocational Education and Technology Journal JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering (JCoSITTE) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) International Journal of Engineering, Science and Information Technology TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Jurnal Bangun Abdimas Jurnal Malikussaleh Mengabdi Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms Jurnal Solusi Masyarakat Dikara
Fadlisyah Fadlisyah
Universitas Malikussaleh
Religion Arts Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 62 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 62 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
KUALITAS UNJUK KERJA PENDETEKSIAN CITRA IRIS DENGAN WAVELET 2D Fadlisyah Fadlisyah
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 7, No 1 (2015)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v7i1.176

Abstract

The performance of an iris recognition system can be undermined by poor quality images and result in high false reject rates (FRR) and failure to enroll (FTE) rates. In this paper, a wavelet-based quality measure for iris images is proposed. The merit of the this approach lies in its ability to deliver good spatial adaptivity and determine local quality measures for different regions of an iris image. Our experiments demonstrate that the proposed quality index can reliably predict the matching performance of an iris recognition system. By incorporating local quality measures in the matching algorithm, we also observe a relative matching performance improvement of about 20% and 10% at the equal error rate (EER), respectively, on the CASIA and WVU iris databases.
PENDETEKSI TAJWID IDGHAM MUTAJANISAIN PADA CITRA AL-QUR’AN MENGGUNAKAN FUZZY ASSOCIATIVE MEMORY (FAM) Maryana Maryana; Fadlisyah Fadlisyah; Sujacka Retno
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v9i2.216

Abstract

Al-Qur'an merupakan pedoman hidup kaum muslim yang berisikan firman Allah yang tersusun dalam bahasa Arab yang simbol hurufnya dikenal dengan sebutan huruf hijaiyah. Huruf hijaiyah terdiri dari 30 huruf. Hampir dari keseluruhan umat Muslim mampu membaca Al Qur’an, akan tetapi tidak dapat membaca Al Quran dengan benar berdasarkan Makhraj, Waqaf, dan Tajwid yang telah ditentukan. Hukum hukum ini merupakan pedoman dalam membaca Al Quran. Untuk membaca Al-Qur’an diperlukan pengetahuan tentang pedoman ilmu Tajwid. Pada umumnya, tidak banyak orang yang mempelajari, mudah mengerti maupun untuk menemukan hukum Tajwid di dalam kitab suci Al-Qur’an. Oleh karena itu, sistem pendeteksi Tajwid diperlukan untuk membantu pengguna menemukan hukum-hukum Tajwid di dalam Al-Qur’an. Dalam penelitian ini menggunakan 7 pola Tajwid Idgham Mutajanisain dengan algoritma Fuzzy Associative Memory (FAM) yang diukur unjuk kerjanya berdasarkan nilai sensitive yang berbeda. Hasil pengujian menunjukan bahwa keakuratan sistem ini sebesar 60% hingga 90%.
SISTEM PENDETEKSI KESALAHAN DALAM MEMBACA Al-QUR’AN AYAT 1-5 MENGGUNAKAN METODE VITERBI Bustami Bustami; Fadlisyah Fadlisyah; Irma Mauliza
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 9, No 1 (2017)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v9i1.205

Abstract

Pada umumnya di dalam dunia pengolahan sinyal suara untuk mengenali sebuah pola dapat diberikan beberapa pelatihan terlebih dahulu. Di dalam Penelitian ini pada dasarnya bertujuan untuk mempresentasikan sistem pendeteksi kesalahan melalui suara pada surah Ali-Imran ialah sistem yang membantu mendeteksi kesalahan melalui inputan  sample suara terhadap bacaan surah Ali-Imran. Metode ekstraksi ciri yang digunakan sebagai referensi ciri bacaan adalah Viterbi. Pada proses pelatihan  masing-masing bacaan dilatih dengan 10 sample suara kemudian dilakukan proses pengujian untuk memperoleh hasil deteksi berupa segmen. Berdasarkan hasil komplesitas algoritma, sistem pendeteksi kesalahan dalam membaca Al-Qur’an menggunakan  algoritma Viterbi adalah efektif. hasil unjuk kerja sistem mampu mendeteksi kesalahan dalam membaca Al-Qur’an menggunakan algoritma Viterbi hingga mencapai 89%.
Sistem Pengenalan Ayat Al Qur'an Pada Surah Al Qari'ah Menggunakan Metode Hidden Markov Model (HMM) Fadlisyah Fadlisyah; Safwandi Safwandi; Muhammad Aldonny Altharizka
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 12, No 1 (2020)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v12i1.2151

Abstract

Al-Qur’an merupakan kitab suci umat Islam yang berisi firman Allah yang diturunkan kepada Nabi Muhammad Saw, dengan perantara malaikat Jibril untuk dibaca, dipahami dan diamalkan sebagai petunjuk atau pedoman hidup bagi umat manusia. Dalam proses pembacaan ayat Al Qur’an terkadang kita lupa terhadap ayat yang dibacakan. Maka dari itu untuk meminimalisir keadaan penulis membangun sebuah sistem yang mampu mengenali seluruh ayat yang ada pada Al Qur’an menggunakan pengolahan citra. Untuk dapat melakukan proses pengenalan ayat . Penelitian ini dilakukan selama enam bulan. Pada penelitian tugas akhir ini penulis membuat suatu sistem pengenalan ayat Al Quran surah Al Qari’ah menggunakan metode Hidden Markov Model. Hidden Markov Model (HMM) adalah peluasan dari rantai Markov di mana statenya tidak dapat diamati secara langsung (tersembunyi), tetapi hanya dapat diobservasi melalui suatu himpunan pengamatan lain.
SISTEM WAKTU NYATA PENGUJIAN HAFALAN AYAT-AYAT SUCI AL QURAN SECARA EKSPONENSIAL DAN NONSINUSOIDAL Fadlisyah Fadlisyah; Wahyu Fuadi; Kamilaini Kamilaini
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 11, No 3 (2019)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v11i3.2026

Abstract

Prinsip pengembangan perangkat lunak otomatisasi adalah selaras dengan prinsip-prinsip yang ditekankan pada era revolusi industri 4.0., artinya perangkat  lunak pada era 4.0 sudah mampu meminimasir peran manusia baik dalam pengembangannya, kemampuan belajar, ataupun operasional-operasional teknis lainnya. Untuk menjawab tantangan model 4.0, maka penelitian ini mengajukan sebuah algoritma yang robust dalam menguji hafalan-hafalan Qur’an secara digital. Pendekatan yang digunakan mewakili fungsi basis eksponensial dan non-sinusoidal yaitu berturut-turut Transformasi Mellin dan Walsh. Pengujian melibatkan 100 sampel para penghafal Qur’an, dengan masing masing unjuk kerja, 0,9 ditunjukan oleh penerapan Transformasi Mellin dan 0,82 dihasilkan oleh Transformasi Walsh. Untuk pengembangan sistem yang lebih tinggi keakuratannya dan lebih efisiensi pemakaian memori yang digunakan, penelitian menghasilkan saran penmbangunan model Fast Transform untuk kedua algoritma.
Sistem Pendeteksi Pola Citra Tajwid Alquran Mad Lazim Mutsaqal Kilmi Menggunakan Metode Algoritma BAM & FAM Muhammad Fikry; Fadlisyah Fadlisyah; Dessayani Putri
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 10, No 2 (2018)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v10i2.885

Abstract

Alquran merupakan pedoman umat Islam dan berisikan firman Allah yang diturunkan kepada Nabi Muhammad sebagai penutup para nabi dan rasul dengan perantaraan Malaikat Jibril sebagai penyampai wahyu dan ditulis pada mushaf-mushaf yang kemudian disampaikan kepada manusia secara mutawatir, dimulai dari surat Al-Fatihah sebagai pembuka dan surat An-Nas sebagai penutup. Untuk itu penting mengetahui hukum tajwid agar bacaan Alquran menjadi benar. Pada penelitian akan dibangun sistem untuk mendeteksi tajwid dengan membandingkan keakuratan deteksi pola hukum tajwid Mad Lazim Mutsaqal Kilmi dalam surah Ali Imran dengan menggunakan metode algoritma BAM dan FAM. Dari hasil pendeteksian yang telah dilakukan didapatkan bahwa metode Bidirectionaal Associative Memory (BAM) memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dalam melakukan pencarian pola tajwid dibandingkan dengan metode Fuzzy Associative Memory (FAM).
PENGENALAN AYAT AL-QURAN SURAH AL-MAIDAH 51-57 MELALUI SUARA MENGGUNAKAN ALGORITMA GOERTZEL Fadlisyah Fadlisyah; Bustami Bustami; Rizal Rizal; Fajriana Fajriana; Aris Munandar
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 10, No 1 (2018)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v10i1.604

Abstract

Suara merupakan sarana utama komunikasi antara manusia. Pengolahan suara merupakan konsep yang sangat penting untuk semua jenis sistem yang membutuhkan interaksi manusia dalam kegiatan sehari-hari. Pengolahan suara dapat dikategorikan menjadi empat jenis: Isolated Words, Connected Word, Continuos Speech, Spontaneous Speech. Untuk mentransformasikan sinyal suara menjadi sinyal frekuensi suara dalam format WAV diperlukan suatu transformasi yang dapat meminimalkan masalah, yaitu transformasi Algoritma Goertzel dengan bantuan software Borland Delphi 7 dalam mengenali bacaan ayat Al-Qur’an. Hasil penelitian menunjukkan bahwa transformasi Algoritma Goertzel dapat diterapkan atau diimplementasikan dalam pengenalan suara ini dan memiliki true identification yang berbeda. Persentase true identification untuk transformasi Algoritma Goertzel ini yaitu antara 40% sampai 90%. Kata kunci : Pengolahan Suara, Algoritma Goertzel.
KLASIFIKASI SENJATA API MELALUI SUARA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET Fadlisyah Fadlisyah; Syahrial Syahrial
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 6, No 2 (2014)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v6i2.173

Abstract

Classification of guns through sound using Wavelet Transform is a branch of sound processing can be used to identify several types of gunfire. This study uses wavelet transformation for the recognition and classification of firearms training through the noise using Wavelet Transform. The system was then tested by simulating it on the training data and test data to generate the percentage of recognition and classification of the sound of gunfire. Experiments done with several changes in parameter values to obtain the best percentage of recognition and classification. The results of this study in the form of gunfire were classified in accordance with the known brand guns from the calculation of energy using Wavelet Transformation.
IMPLEMENTASI PENGENALAN POLA ALIF LAM QAMARIAH PADA HURUF HIJAIYAH MENGGUNAKAN METODE COSINEIMPLEMENTASI PENGENALAN POLA ALIF LAM QAMARIAH PADA HURUF HIJAIYAH MENGGUNAKAN METODE COSINE Fadlisyah Fadlisyah; Mutammimul Ula; Nasriah Nasriah
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 12, No 1 (2020)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v12i1.1285

Abstract

Pola adalah  intensitas yang terdefinisi dan dapat didefinisikan melalui ciri-cirinya (feature). Ciri-ciri tersebut digunakan untuk membedakan suatu pola dengan pola lainnya. Alif Lam Qamariyah yaitu bertemu dengan salah satu huruf hijaiyah yang masuk kedalam golongan huruf qamariyah. Pada umumnya tidak banyak orang yang mempelajari dan mengetahui macam-macam alif lam qamariah di dalam kitab suci Al-Qur’an. Oleh karena itu, Sistem Pengenalan Pola Alif Lam Qamariah Pada Citra Al-Qur’an dapat membantu penguna user untuk menemukan pola Alif Lam Qamariah pada citra Al-Qur’an. Penelitian ini menggunakan metode cosine, sistem ini bekerja dengan cara menginput citra Al-Qur’an dalam bentuk bitmap (.bmp) selanjutnya akan diproses dengan proses resizing, grayscale, konvolusi dan akan dihitung dengan metode cosine untuk dapat mencari kemiripan antara citra Al-qur’an uji dan Citra Al-Qur’an latih sehingga pola Alif Lam Qamariah akan terdeteksi pada citra Al-Qur’an. Hasil pengujian sistem pendeteksi Alif Lam Qamariah menunjukkan bahwa keakuratan sistem ini sebesar 50%. Metode cosine  dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan untuk pendeteksian pola Alif Lam Qamariah pada citra Al-Qur’an. Kata Kunci : Pengolahan Citra, Resize, Grayscale, Konvolusi, Pola Alif Lam Qamariah, Cosine.
HEALING RECOGNITION SYSTEM IN DIGITAL IMAGE USING FUZZY ASSOCIATIVE MEMORY METHOD Muammar Alzaky; Mukti Qamal; Fadlisyah Fadlisyah
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 11, No 3 (2019)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v11i3.1883

Abstract

AbstractMuslim culture introduces the tradition of calligraphy as a form of Islamic art that uses the verses of the Qur'an as the main focus of recognition in the Islamic tradition. Concludes with the development of knowledge that the Khat tradition has been developed with technology. Detection of Khat with the Fuzzy Associative Memory method to detect patterns on the Khat by detecting an image or a photograph. And in pedektisian in the picture can be implanted prior training patterns in order to recognize the Khat pattern. Keywords: Islamic Calligraphy Khat, Khat Introduction, Fuzzy Associative Memory
Co-Authors Adani, Safira Alfi Fauzi Alfyansyah, Gusti Altharizka, Muhammad Aldonny Alzaky, Muammar Aris Munandar Aris Munandar Arnawan Hasibuan Aryandi Aryandi Aryandi, Aryandi Asmi, Nurul Annisa Asmirayani Asmirayani Asmirayani, Asmirayani Aulia Barus, M Farhan Azzahra, Dea Bustami Bustami Bustami Bustami Cindenia Puspasari Cut Ita Erliana Cut Lika Mestika Sandy Dahlan Abdullah Dea Azzahra Dessayani Putri Eva Darnila Fahrozi, Mahlil Fajriana Fajriana Fajriana, Fajriana Fasdarsyah Fasdarsyah Fauzi, Alfi Fuadi, Wahyu Gusti Alfyansyah Gusti Alfyansyah Hamdhana, Defry Hamdhana, Defry Intan Nuriani Ira Safira Irhami, Putri Irma Mauliza Irwansyah, Defi Jalaluddin Jalaluddin Jalaluddin Jalaluddin Kamarullah Kamarullah Kamilaini Kamilaini Kamilaini, Kamilaini Lidya Rosnita Mara Wahyu Alamsyah Pane Maryana Maryana Maryana Maryana Maryana Maryana, Maryana Mauliza, Irma Muammar Alzaky Muhammad Aldonny Altharizka Muhammad Fikry Muhammad Rivai Muhathir Muhathir Muhathir, Muhathir Muhathir, Muhathir Muhathir, Muhathir Mukti Qamal Mukti Qamal Muqarrabin, Khalis Al Mutammimul Ula Nasriah Nasriah Nasriah Nasriah Nisak, Rahmatin Noor, Fredy Nurdin Nurdin Nurdin Nurdin Nurdin Nurdin Nuriani, Intan Nuriani, Intan Pradita, Cindy Cika Putri, Dessayani Putri, Husna Moetia Reyhan Achmad Rizal Riansyah, Muhammad Risawandi, Risawandi Rizal Rizal Rizal Rizal Rizal S.Si., M.IT, Rizal Rofiq Harun Rozzi Kesuma Dinata Safari, T Mirzal Safira Adani Safwandi Safwandi Safwandi Safwandi, Safwandi Said Fadlan Anshari Sari, Putri Amelia Sayed Fachrurrazi Siregar, M. Ali Akbar Sujacka Retno Syahputra, Dinur Syahrial Syahrial SYAHRIAL SYAHRIAL Taufik Ismail Simanjuntak Taufiq Taufiq Uliana, Lisa Wahyu Fuadi Widari, Liz Ayu Yasir Amani Yesy Afrillia Zara Yunizar Zarkasyi, Zarkasyi Zuhra, Elviza