Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.607
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Media Elektro : Journal of Electrical Power, Informatics, Telecommunication, Electronics, Computer and Control System Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Lembaga Pengabdian Kepada Masyarakat Undana RENATA Jurnal Pengabdian Masyarakat Kita Semua Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi Journal of Applied Research In Computer Science and Information Systems
Silvester Tena
Teknik Elektro, Universitas Nusa Cendana, Indonesia
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Aplikasi Android Untuk Mendiagnosa Penyakit Tena, Silvester; Manafe, Beby H. A.; Ndoloe, Welmy M
Jurnal Media Elektro Vol 5, No 2 (2016): Oktober 2016
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

 Sistem pakar merupakan suatu sistem yang dirancang untuk dapat menirukan keahlian seorang pakar dalam memecahkan masalah. Salah satu permasalahan dalam dunia kesehatan yakni mengenai penyakit mata. Mata merupakan organ tubuh yang wajib dijaga kesehatannya. Kemampuan masyarakat sangat minim dalam mengidentifikasi gejala awal penyakit yang dideritanya dan keterbatasan tenaga ahli sehingga diperlukan sistem pakar. Sistem pakar dapat membantu dokter untuk mendiagnosa penyakit mata yang dialami secara dini dengan mengidentifikasi gejala awal yang dialami.Dalam mendiagnosa penyakit mata menggunakan sistem pakar diperlukan suatu metode untuk memberikan hasil diagnosa yang dapat dipercaya keakuratannya. Metode Certainty Factor merupakan suatu metode yang dapat diterapkan pada sistem pakar. Metode ini memberikan hasil diagnosa yang disertai dengan nilai tingkat kepastian dari tiap penyakit yang diderita oleh pasien. Sistem pakar ini dikembangkan pada media smartphone berbasis android, sehingga memudahkan pengguna dalam pemakaian secara portabel.Pengujian pada sistem pakar ini dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosa yang diberikan oleh pakar dan hasil diagnosa dari sistem pakar pada 40 kasus penyakit mata yang diperoleh dari RSUD S.K Lerik Kota Kupang. Penyakit mata yang didiagnosa yakni Katarak, Hordeolum, Corpus alienum kornea, Pterygium, Glaukoma dan Konjungtivitis karena paling sering dialami oleh masyarakat. Hasil pengujiannya menunjukkan bahwa sistem pakar memberikan hasil yang akurat karena disertai dengan nilai kepastian yang menggambarkan tingkat keyakinan dari pakar mengenai penyakit yang kemungkinan diderita pasien. Persentase keakuratan sistem pakar yang dibuat mencapai 92.5%.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Pada SMA Negeri 5 Kupang Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Ina, Wenefrida T; Tena, Silvester; Tari, Melzando L. F
Jurnal Media Elektro Vol 5, No 2 (2016): Oktober 2016
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sistem pendukung keputusan merupakan sistem interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data untuk memberikan solusi pada suatu permasalahan. Pemecahan masalah berdasarkan faktor- faktor atau data masukan dengan besarnya peluang yang berbeda. Salah satu penerapan sistem pendukung keputusan dalam bidang pendidikan yaitu pada proses penerimaan siswa baru yang dilakukan pada SMA Negeri 5 Kupang. Sistem pendukung keputusan ini berguna untuk   memberikan solusi rekomendasi calon siswa baru yang dapat diterima oleh pihak sekolah.Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk proses seleksi. Beberapa kriteria yang ditentukan untuk proses seleksi yaitu nilai ujian nasional, nilai ujian sekolah, nilai tes tertulis, dan nilai tes wawancara. Berdasarkan kriteria tersebut sistem dapat memberikan solusi  dalam  perangkingan  nilai  calon  siswa.  Sistem pendukung  keputusan  dibuat  berbasis  web  dengan menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP) dan MySQL sebagai basis data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik. Prioritas bobot dari setiap kriteria bersifat fleksibel sesuai keinginan pengguna. Pengujian dilakukan dengan jumlah data sebanyak 150 siswa dan membutuhkan waktu 0,3309 detik. Semakin banyak data calon siswa baru akan semakin meningkat jumlah waktunya.
SISTEM PENILAIAN KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS PADA KANTOR STASIUN METEOROLOGI EL TARI KUPANG) Yoga Arya Setyadi; Wenefrida T. Ina; Silvester Tena
Jurnal Media Elektro Vol 7 No 2 (2018): Oktober 2018
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (362.877 KB) | DOI: 10.35508/jme.v0i0.630

Abstract

Penilaian prestasi kinerja adalah suatu proses penilaian yang dilakukan pemimpin perusahaan secara sistematik berdasarkan pekerjaan yang ditugaskan kepada pegawainya. Stasiun Meteorologi El Tari Kupang merupakan salah satu instansi pemerintahan yang menerapkan penilaian kinerja pegawai untuk tujuan promosi jabatan ataupun pemilihan pegawai berprestasi. Untuk membantu Kepala Stasiun Meteorologi El Tari Kupang dalam proses penilaian kinerja pegawai maka sangat penting dibangun sebuah sistem penilaian kinerja. Penerapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) terkomputerisasi yang mampu membantu proses penilaian kinerja pegawai. Penelitian ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk penilaian prestasi kerja pegawai. Sistem yang dibangun berbasis web dan menggunakan kriteria penilaian pegawai meliputi kedisiplinan, prestasi kerja, tanggung jawab dan kompetensi bidang. Hasil analisis yang didapat mampu memberikan urutan rangking terbaik, sehingga menghasilkan kriteria dengan bobot tertinggi yang dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi sistem penilaian kinerja pegawai Stasiun Meteorologi El Tari Kupang dengan metode Analytical Hierarchy Proccess dapat berfungsi dengan baik. Hasil perbandingan nilai akhir antara perhitungan sistem dengan perhitungan metode AHP secara manual memiliki nilai yang sama. Hasil perbandingan perangkingan antara sistem dengan data penilaian manual Kantor Stasiun Meteorologi El Tari Kupang mempunyai persamaan urutan perangkingan sebanyak 9 dari 16 pegawai.
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA RIVEST SHAMIR ADLEMAN (RSA) & RIVEST CODE 6 (RC6) DALAM KEAMANAN CITRA DIGITAL Syahrul Syahrul; Silvester Tena; Sarlince O. Manu
Jurnal Media Elektro Vol 8 N0.1 (2019): April 2019
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (159.155 KB) | DOI: 10.35508/jme.v8i1.1378

Abstract

Citra digital merupakan satu media yang dapat disimpan pada media penyimpanan atau ditransmisikan melalui jaringan. Namun dalam transmisi dapat terjadi tindakan pencurian dan penyalahgunaan data yang merugikan pihak berkepentingan terhadap data tersebut. Untuk melindungi dan menjaga kerahasiaan sebuah citra digital digunakan metode kriptografi. Pada penelitian ini dibandingkan dua algoritma yaitu Rivest Shamir Adleman (RSA) dan Rivest Code 6 (RC6). RSA merupakan salah satu algoritma asimetris dimana kunci enkripsi dan dekripsi yang digunakan berbeda, sedangkan RC6 merupakan algoritma simetris dimana kunci yang digunakan sama. Berdasarkan pengujian,waktu operasi algoritma RC6 lebih cepat dari algoritma RSA. Untuk pengujian noise yang dilakukan RSA lebih dapat bertahan daripada RC6. Hasil pengujian RSA dapat bertahan pada noise gaussian dengan nilai mean 0,00001 dan varian 0,000001 mendapatkan nilai MSE 1252,98 dan PSNR 43,85 dB, sedangkan RC6 tidak dapat bertahan dengan noise ini. Kemudian untuk noise salt & pepper, RSA dapat bertahan pada nilai density 0,05 dengan nilai MSE 1256,66 dan PSNR 42,71 dB, sedangkan RC6 dapat bertahan pada nilai density 0,01 dengan nilai MSE 1108,85 dan PSNR 40,72 dB. Berdasarkan pengujian kompresi kedua algoritma ini sama-sama tidak tahan terhadap lossy compression, sedangkan untuk lossless compression kedua algoritma masih bisa bertahan yakni hasil dekripsi sama dengan citra asli.
IMPLEMENTASI PENGAMANAN DATA MENGGUNAKAN METODE KRIPTOGRAFI HILL CIPHER DAN STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) PADA MEDIA CITRA DIGITAL Samy Yeverson Doo; Silvester Tena; Varly M Ndolu
Jurnal Media Elektro Vol 8 No 2 (2019): Oktober 2019
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (970.191 KB) | DOI: 10.35508/jme.v0i0.1778

Abstract

Keamanan dalam pertukaran data menjadi hal yang mutlak diperlukan saat ini. Salah satu cara melakukannya adalah dengan menggunakan kriptografi. Kekuatan utama kriptografi adalah mengacak pesan sehingga sekalipun pesan tersebut dapat disadap tetapi tidak serta merta dapat dibaca. Hal ini sekaligus menjadi kelemahannya karena pesan yang acak tersebut bisa diduga berisi informasi penting yang menarik untuk dianalisa lebh jauh. Untuk mengatasi kekurangan tersebut maka steganografi menjadi hal menarik untuk dikombinasikan. Penggabungan metode Hill Cipher dan metode Least Significant Bit (LSB) dapat memberikan proteksi ganda pada data dalam sebuah gambar atau citra digital. Hasil penelitian menunjukan bahwa citra yang sudah melalui proses steganografi LSB terlihat sama dengan citra asli sehingga sangat sulit dibedakan. Nilai MSE dan PSNR citra hasil stego terbaik dihasilkan dengan nilai MSE 0.000306 dan nilai PSNR 83.305 dB. Bila tanpa attack (noise), hasil kombinasi pada pesan dengan metode kriptografi Hill Cipher dan metode steganografi LSB berjalan baik. Pada saat penambahan attack berupa noise salt and pepper secara kualitatif terjadi perubahan pada citra. Nilai MSE dan PSNR terendah yakni MSE 6.4620 dan PSNR 40.061 dB.
RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN WAJAH DAFTAR PENCARIAN ORANG (DPO) BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN Hendro FJ Lami; Silvester Tena; Beby H.A. Manafe; Johanis F.M Bowakh; Nursalim Nursalim; Sudirman S
Jurnal Media Elektro Vol 8 No 2 (2019): Oktober 2019
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (339.137 KB) | DOI: 10.35508/jme.v0i0.1786

Abstract

This study aims to design a system that is able to recognize the face of a people search list (DPO). The application is built using opencv and dlib ddan system testing is done with a dataset consisting of 6 target people. The target was identified when it was exactly perpendicular to the camera but the detection failed when the target's face was not exactly perpendicular. This study also models the transmission of target data detected using long range radio (LORA) at a frequency of 915
IMPLEMENTASI ALGORITMA RIVEST CODE 6 (RC6) DAN STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) UNTUK KEAMANAN DATA CITRA DIGITAL Silvester Tena; Brian J. Mooy; Stephanie I. Pella
Jurnal Media Elektro Vol 8 No 2 (2019): Oktober 2019
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (406.275 KB) | DOI: 10.35508/jme.v0i0.1837

Abstract

Penelitian ini menggabungkan algoritma Rivest Code 6 (RC6) dan metode Least Significant Bit (LSB). RC6 merupakan algoritma kriptografi asimetris dimana kunci pada sisi pengirim maupun penerima sama. LSB merupakan metode yang menyisipkan setiap bit informasi ke dalam 1 byte gambar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berjalan baik dengan menghasilkan waktu komputasi yang dipengaruhi oleh ukuran citra. Semakin besar ukuran citra maka semakin lama waktu komputasinya. Citra asli dan citra keluaran yang didapatkan sama (MSE=0). Citra wadah sebelum dan sesudah penyisipan mendapat MSE terbesar 0.0488 dan PSNR terkecil 141.021 dB. Kombinasi algoritma RC6 dan metode LSB dapat bertahan terhadap noise salt and pepper pada rentang density 0.01-0.1 dengan MSE 7.904,28-24.614,1 dan PSNR 9,89dB- 21,50dB. Persentase keberhasilan proses ekstraksi dan dekripsi berada pada rentang 24%-96%. Perbedaan nilai MSE, PSNR dan persentase keberhasilan proses ekstraksi ditentukan oleh karakteristik citra data. Kerapatan piksel berbanding lurus dengan tingkat ketahanannya terhadap noise.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Wenefrida T. Ina; Silvester Tena; Melzando L. F Tari
Jurnal Media Elektro Vol 5 No 2 (2016): Oktober 2016
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35508/jme.v0i0.6201

Abstract

Sistem pendukung keputusan merupakan sistem interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data untuk memberikan solusi pada suatu permasalahan. Pemecahan masalah berdasarkan faktor- faktor atau data masukan dengan besarnya peluang yang berbeda. Salah satu penerapan sistem pendukung keputusan dalam bidang pendidikan yaitu pada proses penerimaan siswa baru yang dilakukan pada SMA Negeri 5 Kupang. Sistem pendukung keputusan ini berguna untuk memberikan solusi rekomendasi calon siswa baru yang dapat diterima oleh pihak sekolah.Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk proses seleksi. Beberapa kriteria yang ditentukan untuk proses seleksi yaitu nilai ujian nasional, nilai ujian sekolah, nilai tes tertulis, dan nilai tes wawancara. Berdasarkan kriteria tersebut sistem dapat memberikan solusi dalam perangkingan nilai calon siswa. Sistem pendukung keputusan dibuat berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP) dan MySQL sebagai basis data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik. Prioritas bobot dari setiap kriteria bersifat fleksibel sesuai keinginan pengguna. Pengujian dilakukan dengan jumlah data sebanyak 150 siswa dan membutuhkan waktu 0,3309 detik. Semakin banyak data calon siswa baru akan semakin meningkat jumlah waktunya.
APLIKASI ANDROID UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT Silvester Tena; Beby H. A. Manafe; Welmy M. Ndoloe
Jurnal Media Elektro Vol 5 No 2 (2016): Oktober 2016
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35508/jme.v0i0.6247

Abstract

Sistem pakar merupakan suatu sistem yang dirancang untuk dapat menirukan keahlian seorang pakar dalam memecahkanmasalah. Salah satu permasalahan dalam dunia kesehatan yakni mengenai penyakit mata. Mata merupakan organ tubuhyang wajib dijaga kesehatannya. Kemampuan masyarakat sangat minim dalam mengidentifikasi gejala awal penyakit yangdideritanya dan keterbatasan tenaga ahli sehingga diperlukan sistem pakar. Sistem pakar dapat membantu dokter untukmendiagnosa penyakit mata yang dialami secara dini dengan mengidentifikasi gejala awal yang dialami.Dalam mendiagnosa penyakit mata menggunakan sistem pakar diperlukan suatu metode untuk memberikan hasil diagnosayang dapat dipercaya keakuratannya. Metode Certainty Factor merupakan suatu metode yang dapat diterapkan pada sistempakar. Metode ini memberikan hasil diagnosa yang disertai dengan nilai tingkat kepastian dari tiap penyakit yang dideritaoleh pasien. Sistem pakar ini dikembangkan pada media smartphone berbasis android, sehingga memudahkan penggunadalam pemakaian secara portabel.Pengujian pada sistem pakar ini dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosa yang diberikan oleh pakar dan hasildiagnosa dari sistem pakar pada 40 kasus penyakit mata yang diperoleh dari RSUD S.K Lerik Kota Kupang. Penyakit matayang didiagnosa yakni Katarak, Hordeolum, Corpus alienum kornea, Pterygium, Glaukoma dan Konjungtivitis karenapaling sering dialami oleh masyarakat. Hasil pengujiannya menunjukkan bahwa sistem pakar memberikan hasil yang akuratkarena disertai dengan nilai kepastian yang menggambarkan tingkat keyakinan dari pakar mengenai penyakit yangkemungkinan diderita pasien. Persentase keakuratan sistem pakar yang dibuat mencapai 92.5%.
TRANSFORMING WOVEN IKAT FABRIC: ADVANCED CLASSIFICATION VIA TRANSFER LEARNING AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS Tena, Silvester; Dwiandiyanta, Bernadectus Yudi
Jurnal Media Elektro Vol 12 No 2 (2023): Oktober 2023
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35508/jme.v12i2.12579

Abstract

The woven ikat fabric from Nusa Tenggara Timur is a local wisdom that must be preserved. Due to its vast array of motifs, users often encounter challenges in its recognition. For this study, the TenunIkatNet dataset was employed. One prominent recognition method involves classification based on the motif type and geographical origin. The efficacy of the classification is heavily contingent upon the method of extraction employed. The Convolutional Neural Network (CNN) method is used for feature extraction and classification processes. This research compares the classification performance of the VGG16 baseline model and the proposed model. The proposed model modifies the baseline at the fully connected layer and the training process from the first convolution layer. Incorporating elements such as Global Average Pooling (GAP), Batch Bormalization (BN), and Dropout has proven instrumental in mitigating overfitting. The transfer learning strategy is used for feature extraction and classification because the model has been intelligently trained on a large dataset. The research findings unequivocally indicate that the performance of the modified model supersedes that of the baseline model. Based on the evaluation metrics, the proposed model is superior to the baseline model with precision, recall, accuracy, and F1-score, respectively 98.73%, 98.54%, 98.54%, and 98.53%
Co-Authors Beby H. A. Manafe Beby H.A. Manafe Brian J. Mooy Dominikus, Wara Sabon Dwiandiyanta, Bernadectus Yudi Galla, Wellem Fridz Gregorius Klau Halla, Maria Arnoldia Hendrik J. Djahi Hendro FJ Lami Herry Zadrak Kotta I Wayan Sukarjita Igi Ardiyanto Johanis F.M Bowakh Kalvein Rantelobo Lejap, Marianus Yakobus Lili Manafe, Beby H. A. Melzando L. F Tari Muhammad Khoiruddin Mulki Indana Zulfa, Mulki Indana Ndoloe, Welmy M Nursalim Nursalim Nursalim Nursalim Pratama, Bima Gerry Rizkiono, Sampurna Dadi Rudy Hartanto Sampeallo, Agusthinus S Samy Y. Doo Sarlince O. Manu Seyk, Madeleine Nizara Stephanie I. Pella Sudirman Syam Syahrul Syahrul Tari, Melzando L. F Tulit Ina, Wenefrida Varly M Ndolu Welmy M. Ndoloe Wenefrida T Ina Yoga Arya Setyadi