Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.976
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Pembelajaran Berpikir Matematika HISTOGRAM: Jurnal Pendidikan Matematika International Journal of Artificial Intelligence Research Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Jurnal Eksplora Informatika Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer WACANA Equals : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Journal Software, Hardware and Information Technology Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Terapan (JPMIT) Technologica Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology (J-HEST) AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Riau Jurnal Teknik Informatika System Information and Computer Technology (SYNCTECH)
Andi Tenriawaru
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
Sistem Kendali Lampu Otomatis Multisensor Menggunakan Metode Fuzzy Logic Control Inferensi Sugeno Berbasis Mikrokontroler Tenriawaru, Andi; Saputra, Rizal Adi; Yusril, Muhammad
Jurnal Eksplora Informatika Vol 13 No 1 (2023): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/eksplora.v13i1.812

Abstract

Pemborosan listrik sering disebabkan karena lupa mematikan lampu. Sakelar lampu rumah kebanyakan masih menggunakan sakelar manual yang terpasang pada masing-masing panel baik untuk mematikan maupun untuk menyalakan lampu. Jika rumah mempunyai daerah yang luas atau lantai bertingkat akan mengakibatkan kesulitan dan menghabiskan banyak waktu atau tenaga ketika akan menyalakan atau mematikan lampu, karena sakelarnya yang harus ditekan secara manual. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan sistem kendali lampu otomatis multisensor menggunakan metode fuzzy logic control inferensi Sugeno berbasis mikrokontroler. Penelitian ini menggunakan sensor Light Dependent Resistor (LDR) dan sensor ultrasonik. Sensor LDR digunakan untuk mendeteksi cahaya sekitar yang disimulasikan dengan cara mendekatkan dan menjauhkan sumber cahaya ke sensor LDR, sedangkan sensor ultrasonik digunakan untuk mendeteksi gerakan yang memasuki ruangan. Masukan dari sensor diproses oleh mikrokontroler menggunakan metode fuzzy Sugeno yang melalui proses fuzzyfikasi, aplikasi fungsi implikasi dan deffuzyfikasi. kemudian hasil pengolahan data akan menghasilkan lampu padam atau menyala. Pengujian dilakukan dengan cara memberikan intensitas cahaya yang berbeda-beda berdasarkan fungsi keanggotaan gelap, redup dan terang pada sensor LDR dan sensor ultrasonik melakukan gerakan berdasarkan fungsi keanggotaan dekat, sedang dan jauh yang telah dibuat. Dilakukan 90 percobaan terhadap rule yang telah dibuat dan diperoleh persentase keberhasilan 100%.
IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENGHITUNG KEPADATAN AYAM MENGGUNAKAN YOU ONLY LOOK ONCE Gunawan; Tenriawaru, Andi; Qamaria, Fitri
Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Vol 9 No 1 (2024)
Publisher : Prodi Sistem Informasi UIN Alauddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/insypro.v9i1.47363

Abstract

This research aims to apply the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm to count the number of chickens in an image using the You Only Look Once (YOLO) method. YOLO is a reliable and real-time object detection algorithm. This research uses a dataset of chicken images collected from farms. The images are then preprocessed to improve their quality before being used as input for the CNN model. The CNN model is trained using the backpropagation algorithm to minimize the loss function. The research results showed that the use of YOLO was successful in producing an application for calculating chicken density. Blackbox testing shows that the application created functions well and meets user needs and the results of the matrix evaluation test show an average accuracy of 84%.
Analisis Sentimen Persepsi Publik Tentang Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka di X Mengggunakan Support Vector Machine Ardan, Dion Andrawan; Mukhsar, Mukhsar; Wibawa, Gusti Ngurah Adhi; Abapihi, Bahriddin; Arisona, Dian Christien; Tenriawaru, Andi
Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology (J-HEST) Vol. 6 No. 2 (2024): Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology
Publisher : Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology (J-HEST)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (282.693 KB) | DOI: 10.36339/

Abstract

Analisis sentimen adalah metode analisis data teks yang digunakan untuk mengklasifikasikan komentar ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Dalam penelitian ini, dilakukan pengklasifikasian sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan teknik ekstraksi fitur TF-IDF. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran tentang persepsi publik terhadap program Merdeka Belajar Kampus Merdeka melalui analisis komentar pengguna media sosial X. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi keakuratan hasil sentimen yang diperoleh menggunakan algoritma Support Vector Machine serta untuk memperoleh informasi dari hasil analisis sentimen tersebut. Klasifikasi sentimen dibagi menjadi tiga kategori, yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil klasifikasi sentimen menunjukkan bahwa terdapat 287 komentar bersentimen netral, 242 komentar bersentimen positif, dan 91 komentar bersentimen negatif. Model klasifikasi dengan menggunakan kernel linear memiliki akurasi sebesar 82.25%, presisi sebesar 79.12%, dan recall sebesar 77.70%. Selain itu, pemodelan topik pada kelas sentimen negatif menghasilkan akurasi sebesar 80.79%, presisi sebesar 78.76%, dan recall sebesar 66.46% pada 10-fold cross validation.
Pengembangan Sistem Pakar Coping Stress Berdasarkan Tipe Kepribadian Menggunakan Metode Certainty Factor Julianti, Annisa A; Tenriawaru, Andi; Hamundu, Ferdinan Murni; Tohamba, Riansyah; Efendi, Ilham Julian
Journal Software, Hardware and Information Technology Vol 5 No 1 (2025)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/shift.v5i1.150

Abstract

This study aims to develop an expert system for stress management that integrates individual personality types using the Certainty Factor (CF) method. Stress management refers to an individual’s response to stress, influenced by their personality type, which determines the effectiveness of coping strategies. The CF method quantifies the confidence level in the decisions made by the system. The expert system identifies personality types based on user responses to a questionnaire or test, subsequently providing tailored stress management recommendations. The system was developed using the Waterfall methodology, incorporating CF analysis, Black Box Testing, accuracy evaluation, and User Acceptance Testing (UAT). The system accommodates four personality types and 94 traits, allowing users to select traits they identify with, each carrying a weight to determine personality classification. Black Box Testing confirmed the functionality of all features. Accuracy analysis yielded a result of 62.16%, reflecting the system’s moderate precision in diagnosing personality types. UAT results scored 87.18%, categorized as “good,” indicating strong user acceptance and satisfaction. This system demonstrates the potential for assisting individuals in managing stress effectively by aligning strategies with their personality profiles.
PENGGUNAAN ALGORITMA DBSCAN DALAM PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI SULAWESI TENGGARA BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN Rahman, Gusti Arviana; Hasbi, Irham; Tenriawaru, Andi; Surimi, La; Alfiyan, Arif Nur
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 10 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v10i1.1546

Abstract

Pendidikan merupakan pilar utama dalam membangun kemajuan suatu bangsa serta merupakan investasi strategis bagi peningkatan kualitas sumber daya manusia. Di Indonesia, pendidikan menjadi salah satu fokus utama dalam upaya pembangunan nasional. Meskipun pemerintah telah mengimplementasikan program wajib belajar 12 tahun, ketimpangan pendidikan antara wilayah perkotaan dan pedesaan masih cukup mencolok, mencerminkan belum meratanya akses pendidikan di berbagai daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Tenggara berdasarkan indikator pendidikan menggunakan algoritma DBSCAN. Algoritma ini dipilih karena kemampuannya dalam mengenali pola, membentuk klaster secara dinamis, serta mendeteksi outlier. Hasil analisis menunjukkan pembentukan satu klaster utama dan satu outlier, yaitu Kota Kendari, yang memiliki nilai indikator pendidikan lebih tinggi dibandingkan wilayah lainnya. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar pertimbangan dalam merumuskan kebijakan pendidikan yang lebih tepat sasaran.
EVALUASI MODEL PREDIKSI PRODUKTIVITAS JAGUNG DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA PEMBELAJARAN MESIN Hamundu, Ferdinand Murni; Rahman, Gusti Arviana; Tenriawaru, Andi; Rashid Armin
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 10 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v10i1.1559

Abstract

Ketahanan pangan merupakan isu global yang mempengaruhi banyak negara berkembang.  Jagung adalah salah satu tanaman pangan terpenting di dunia setelah padi dan gandum. Pada penelitian ini telah diterapkan teknik pembelajaran mesin untuk memprediksi data peramalam produktivitas jagung yang dapat mendukung ketahanan pangan. Algoritma yang digunakan adalah Random Forest, Boosting, dan Bagging. Penelitian ini mengevaluasi beberapa model dengan akurasi sampel. Hasilnya adalah Random forest lebih baik daripada metode yang lain berdasarkan tingkat kesalahan terendah. Hal ini ditunjukkan dengan nilai validitasnya yang paling minimum seperti MSE (6.764), MAPE (9.545), SSE (87570.9), dan R-square (0.8327575). Oleh karena itu, Random Forest dapat diandalkan untuk menyelidiki keakuratan data berkaitan dengan prediksi produktivitas jagung.
Pengembangan Alat Penilaian Autentik dalam Pembelajaran Geometri di Kelas VIII SMP Negeri Sungguminasa Kabupaten Gowa Tenriawaru, Andi; Sumarni, St.
EQUALS: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Vol. 1 No. 1 (2018): EQUALS
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika, FKIP Universitas Muslim Maros

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

Abstract

Penelitian ini adalah penelitian pengembangan (Research and Development). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan dan menghasilkan alat penilaian autentik dalam pembelajaran geometri yang sahih, andal, objektif, dan praktis. Produk yang dikehendaki dalam penelitian ini adalah perangkat penilaian autentik pada pembelajaran geometri yang sahih, andal, objektif dan praktis. Produk tersebut terdiri dari 11 komponen, yaitu (1) instrumen tes hasil belajar siswa sebagai acuan untuk penilaian kinerja pada pembelajaran geometri; (2) instrumen penilaian diri siswa; (3) instrumen penilaian portofolio berupa karya terbaik dan catatan harian siswa; (4) pedoman penilaian kinerja; (5) pedoman penilaian diri; (6) pedoman penilaian portofolio; (7) instrumen uji kelayakan alat penilaian autentik; (8) lembar observasi keterlaksanaan alat penilaian autentik; (9) angket respon guru; (10) angket respon siswa; (11) Lembar validasi; dan (12) RPP. Proses pengembangan alat penilaian autentik menggunakan modifikasi model 4-D dari Thiagarajan. Ujicoba dilakukan di SMP Negeri 4 Kabupaten Gowa pada siswa kelas VIII. Hasil yang diperoleh pada ujicoba tersebut adalah pengembangan alat penilaian autentik dalam pembelajaran geometri yang sahih, andal, objektif, dan praktis. Sebagai implikasi yang diperoleh dari penilaian ini, disarankan: (1) bagi peneliti yang berminat mengembangkan lebih lanjut penelitian ini diharapkan mencermati keterbatasan penelitian ini, (2) pengembangan alat penilaian autentik dalam pembelajaran geometri hendaknya dikembangkan juga pada materi lain agar dapat membantu guru dalam menilai siswa berdasarkan kemampuan yang siswa miliki.
SISTEM KOPERASI SIMPAN PINJAM PEGAWAI BERBASIS BERBASIS WEBSITE Sulfikram; Maisyarah, Dwi Cahya; Dwi Sumatri, Bayyinahtun; Friska Amelia; Kumala Dewi; Tenriawaru, Andi; Arviana Rahman, Gusti
Riau Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Prodi Teknik Informatika Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjti.v4i2.3449

Abstract

Koperasi simpan pinjam merupakan institusi keuangan yang memainkan peran penting dalam memberikan layanan keuangan kepada anggotanya, khususnya dalam bentuk simpanan dan pinjaman. Akan tetapi, pengelolaan yang dilakukan secara manual sering kali menyebabkan masalah seperti kesalahan dalam pencatatan, keterlambatan dalam laporan, dan kesulitan dalam mengakses informasi oleh anggota. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi koperasi simpan pinjam yang berbasis website di Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sulawesi Tenggara. Sistem ini dirancang dengan metode Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Dalam proses perancangan, digunakan framework Laravel dan database MySQL. Pengujian fitur dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan bahwa semua fitur berjalan sesuai dengan fungsinya. Hasil menunjukkan bahwa sistem dapat mengelola pencatatan data anggota, transaksi pinjaman, serta penyusunan laporan keuangan secara akurat dan tepat waktu. Sistem ini juga mampu meningkatkan efisiensi kerja pengurus koperasi dan memberikan akses informasi yang lebih jelas bagi anggota
Studi Komparatif Metode WASPAS dan TOPSIS dalam Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Penerima Beasiswa Tohamba, Muhammad Riansyah; Tenriawaru, Andi; Magfirah, Yaumil
Technologica Vol. 4 No. 2 (2025): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v4i2.260

Abstract

Seleksi penerima beasiswa merupakan proses yang krusial dan menuntut pengambilan keputusan yang objektif dan transparan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat menjadi solusi yang efektif untuk meningkatkan objektivitas dan transparansi dalam proses ini. Studi ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma SPK-Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam konteks seleksi beasiswa di BAZNAS Kolaka Utara. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan keputusan yang dihasilkan oleh sistem dengan data penilaian dari pakar. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode WASPAS mencapai akurasi sebesar 87,5%, presisi 90%, recall 90%, dan spesifisitas 83,3%. Sebagai perbandingan, metode TOPSIS menghasilkan akurasi sebesar 85%, presisi 88%, recall 88%, dan spesifisitas 80%. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasikan pendaftar pada tahap seleksi, dengan metode WASPAS menunjukkan sedikit keunggulan, terutama dalam menggabungkan kekuatan metode penjumlahan dan perkalian bobot dalam satu kerangka perhitungan, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih stabil dan konsisten. Keunggulan ini menjadikan WASPAS sebagai metode yang potensial untuk digunakan dalam seleksi penerimaan beasiswa. Metode ini berpotensi untuk diintegrasikan dalam proses seleksi beasiswa secara nyata di lembaga terkait.
Rancang Bangun Layanan Sistem Presensi Akademik Menggunakan Qr Code pada Program Studi Ilmu Komputer Universitas Halu Oleo Rahman, Hamka; Gunawan , Gunawan; Tenriawaru, Andi
System Information and Computer Technology (SYNCTECH) Vol. 1 No. 2 (2025): July
Publisher : Subaltren Inti Media

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

Abstract

Academic attendance is a crucial element in managing teaching and learning activities in higher education institutions. An efficiently and accurately designed attendance system contributes to optimizing student attendance records while supporting academic administrative processes. This study aims to design and develop a QR Code-based academic attendance system for the Computer Science Program at Halu Oleo University. The research employs a methodology that includes several stages: needs analysis, system design, implementation, and testing. The needs analysis phase identifies issues within the current attendance system and determines the necessary features. The system design phase involves creating the user interface, workflow, and database structure. The system is implemented using the Laravel framework, and testing is conducted to ensure the system functions according to specifications. The results of this study indicate that the designed QR Code-based attendance system operates effectively. Students can simply scan the QR Code provided by the lecturer at each class session to record their attendance. Attendance data is automatically stored in the database, which can then be accessed by lecturers and academic administration for monitoring and reporting purposes.
Co-Authors Abdullah Malik Fajar Thaha Ahmad Hoirul Basori Ahmad Hoirul Basori Al-Hazmi, Majid Al-Muhaimeed, Abdullah Al-Qurashi, Qusai Alfiyan, Arif Nur Ardan, Dion Andrawan Arisona, Dian Christien Arman Arman Arviana Rahman, Gusti Asrul Sani Aswani Aswani BAGUS WICAKSONO Baharuddin Bahriddin Abapihi Budi Wijaya Rauf Budiman, Herdi Dwi Sumatri, Bayyinahtun Edi Cahyono Edi Cahyono Efendi, Ilham Julian Fredinan Yulianda Friska Amelia Fuji Astuti Gunawan Gunawan , Gunawan Gunawan Gunawan Gunawan Gunawan Hamundu, Ferdinan Murni Hasbi, Irham Ida Usman Juang Julian Julianti, Annisa A Jumadil Nangi Kumala Dewi La Ode Muhammad Hafidz Abdillah Sam Mongkito La Ode Saidi La Surimi La Surimi, La Lilis Laome Magfirah, Yaumil Maisyarah, Dwi Cahya Mansur, Andi Besse Firdausiah Muhammad Alfian Izzah Muhammad Arfan Muhammad Kabil Djafar Muhammad Yusril Muhibi, Muhibi Muhtar, Norma Muhtar Mukhsar . Nana Sumarna Natalis Ransi Putu Nara Kusuma Prasanjaya Qamaria, Fitri Rahmah Saniatuzzulfa Rahman, Gusti Arviana Rahman, Hamka Rashid Armin Rizal Adi Saputra Ruslan Ruslan Sahupala, Rahmalia Sulfikram Sumarni, St. Tohamba, Muhammad Riansyah Tohamba, Riansyah Viska Inda Variani Wa Ode Irmayadani Wayan Somayasa Wibawa, Gusti Ngurah Adhi Yusuf, Ulfiana Yusuf, Ulfiana Zamrun F, Muh.