Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Informatika PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer
Sakina Sudin
Universitas Muhammadiyah Maluku Utara
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Mechanical Engineering

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Aplikasi Pemesanan Tiket Kapal Laut Online Berbasis Android Himawan Udin Hatari; Sakina Sudin; Gamaria Mandar
Jurnal Teknik Informatika (J-Tifa) Vol 2 No 2: September 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (488.839 KB) | DOI: 10.52046/j-tifa.v2i2.353

Abstract

RATU MARIA merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang transportasi Laut, Namun dalam pelayanan kapal laut KM. RATU MARIA seperti pemesanan tiket, informasi jadwal Tujuan Keberangkatan dan transaksi pembayarann masih bersifat manual dimana pembelian melakukan transaksi pembelian tiket secara langsung di loket tempat pembelian tiket yang menjadi salah satu permasalahannya. Dalam hal ini guna mempermudah calon penumpang untuk mendapatkan pelayanan tersebut, berdasarkan masalah diatas maka perlu adanya suatu aplikasi pemesanan tiket Kapal Laut Online Berbasis Android. Dalam penelitian ini, untuk membangun aplikasi tersebut menggunakan metode perancangan berorientasi objek dengan menggunakan UML (Unfied Modelling Languange). Aplikasi terdiri dari dua bagian yakni, yang dibaut berbasis Android yang didukung aplikasi Web untuk pengelola basis data oleh admin.
Analisis Dan Optimasi Jaringan Wireless Lan Menggunakan Metode One Slope Model Dan Coverage Visualization Pada Universitas Muhammadiyah Maluku Utara La Ode Fahrudin; Sakina Sudin; Erwin Gunawan
Jurnal Teknik Informatika (J-Tifa) Vol 2 No 2: September 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Maluku Utara (Prodi Teknik Informatika)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52046/j-tifa.v2i2.525

Abstract

Gedung A Lantai III UMMU (Universitas Muhammadiyah Maluku Utara) merupakan area lokasi tempat peneliti melakukan penelitian tugas akhir ini. Dari hasil pengukuran sinyal menggunakan Software inSSIDer banyak terdapat area blank spot pada titik-titik tertentu. Ada banyak asumsi dari peneliti tentang penyebab kondisi ini, diantaranya adanya halangan seperti dinding tembok, dinding kayu, dinding kaca dan lain-lain, ditambah juga dengan penempatan posisi access point yang dianggap kurang optimal sehingga membuat banyak area blank spot. konsep yang peneliti tawarkan dalam penelitian ini menggunakan dua kombinasi metode, Metode tersebut adalah metode One Slope Model (1SM) dan metode Coverage Visualization. One Slope Model merupakan metode paling sederhana dan paling mudah bila dibandingkan dengan metode-metode pengukuran sinyal yang lainya, ini dikarenakan one slope model tidak memerlukan layout suatu bangunan secara detail sebagai acuan perhitungan, One Slope Model hanya membutuhkan data luas area tempat penempatan access point, tabel parameter 1SM dan tabel frequency access point sebagai modal utama perhitungan 1SM. Sedangkan metode Coverage Visualization dibutuhkan untuk menggambarkan keadaan sinyal sebelum optimasi dan sesudah optimasi menggunakan konsep Visualisasi atau simulasi menggunakan Software Unifi Controller.
PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA KLASIFIKASI JENIS CENGKEH BERDASARKAN FITUR TEKSTUR DAUN Sadri Talib; Sakina Sudin; Muhammad Dzikrullah Suratin
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.7911

Abstract

Daun merupakan komponen tumbuhan yang sangat penting karena berperan penting dalam membedakan jenis tumbuhan, termasuk tumbuhan cengkeh. Saat ini identifikasi jenis tanaman cengkeh yaitu Afo, Siputih, dan Zanzibar mengandalkan pengamatan secara manual terhadap ciri-ciri buah dan bunga yang dapat memakan waktu lama, terutama mengingat masa berbuah tanaman cengkeh yang panjang. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penulis melakukan penelitian untuk mengklasifikasikan ketiga jenis daun cengkeh berdasarkan ciri ciri dan tekstur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang meliputi empat parameter yaitu Kontras, Korelasi, Energi, dan Homogenitas. Algoritma klasifikasi Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk memproses nilai fitur yang diekstraksi dan mengklasifikasikan daun secara akurat. Penelitian ini mencapai akurasi tertinggi sebesar 56,67% pada ukuran citra 250x250 piksel dan 48,33% pada ukuran citra 150x150 piksel dengan menggunakan 150 data latih dan 60 data uji. Hasil tersebut menunjukkan potensi klasifikasi daun otomatis dalam mengidentifikasi spesies tanaman cengkeh secara efisien.
Co-Authors Erwin Gunawan Himawan Udin Hatari La Ode Fahrudin Mandar, Gamaria Muhammad Dzikrullah Suratin Sadri Talib