Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.888
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan
Chairuddin
STMIK IM
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
ANALISIS MODEL EKSTRAKSI CITRA SATELIT UNTUK PREDIKSI TANAMAN PADI DENGAN PENDEKATAN MODEL STATISTIK DAN KECERDASAN BUATAN Chairuddin, Chairuddin
Jurnal Rekayasa Sistem & Industri Vol 1 No 02 (2014): Jurnal Rekayasa Sistem & Industri - Oktober 2014
Publisher : School of Industrial and System Engineering, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (923.291 KB)

Abstract

Keunggulan teknologi inderaja dalam melakukan estimasi melalui objek data citra dengan wahana satelit menjadi salah satu alternatif para pengambil keputusan dalam rangka mendukung dan memperoleh informasi serta solusi terbaik dalam menentukan langkah yang harus diambil untuk menentukan suatu keputusan yang handal. Data citra dapat dimanipulasi dengan serangkaian metode sehingga dapat menghasilkan sebuah informasi yang dibutuhkan terutama dalam melakukan ekstraksi sehingga dapat memprediksi dan mengestimasi objek yang terkandung didalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi dan memprediksi lahan sawah untuk menentukan hasil panen di Indonesia. Estimasi lahan sawah dilakukan dengan teknologi citra satelit multitemporal. Proses ekstraksi citra dilakukan dengan mensintesis beberapa model Artificial Intellegence, yaitu Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) dan Logika Samar (Fuzzy Logic). Model Artificial Intellegence tersebut digunakan untuk melakukan estimasi dan memprediksi lahan sawah yang tersedia dengan keanekaragaman tanaman pangan untuk mengetahui sebaran panen tanamam pangan yang diharapkan akan menjadi sebuah solusi bagi pengambil keputusan dalam rangka penyebaran dan pemerataan pangan di Indonesia. Salah satu solusi yang dapat dipertimbangkan oleh para penentu kebijakan adalah bagaimana memantau proses produksi pertanian agar kuantitas dan kualitas hasil panen dapat dimaksimalkan
Sistem Informasi Geografi Daerah Potensi Kekeringan Menggunakan Fuzzy Inferensi Sistem chairuddin; Sevi Nurafni
INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Vol 12 No 1 (2020): INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : LPPM STMIK Indonesia Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37424/informasi.v12i1.45

Abstract

Kekeringan merupakan salah satu bencana alam yang frekuensi kejadiannya tinggi (hampir setiap tahun). Daerah potensi kekeringan perlu diprediksi agar dapat mengurangi kerugian-kerugian yang tidak hanya pada sektor pertanian dan lingkungan hidup tetapi juga berdampak negatif pada sektor sosial dan ekonomi bahkan dapat mengganggu stabilitas politik. Dalam pengolahan peta digital untuk sistem informasi geografis (SIG), seringkali ditemukan objek-objek penting yang tidak tepat dalam pengolahannya bahkan tidak dapat dilibatkan karena faktor ketidakpastian yang dimiliki oleh objek tersebut. Objek yang memiliki ketidakpastian berhubungan dengan data yang tidak dapat dinyatakan hanya dalam dua kondisi saja, yaitu kondisi ”ya” atau kondisi ”tidak”. Salah satu solusi yang ditawarkan dalam mengatasi keterlibatan objek yang memiliki ketidakpastian di dalam SIG adalah dengan menggunakan sistem inferensi fuzzy (SIF) metode Tsukamoto. Data yang memiliki ketidakpastian yang diangkat dalam penelitian ini adalah data non-spasial berupa faktor-faktor penentu daerah potensi kekeringan pada wilayah Nusa Tenggara Timur Sistem infrensi fuzzy dapat dijadikan sebagai salah satu solusi dalam pembuatan peta digital yang melibatkan sejumlah data yang bersifat tidak pasti. Output yang diharapkan dari penelitian ini adalah peta yang memberikan informasi tentang daerah rawan demam berdarah berdasarkan warna yang ditentukan dengan nilai yang diperoleh dari proses inferensi fuzzy.
ANALISIS MODEL EKSTRAKSI CITRA SATELIT UNTUK PREDIKSI TANAMAN PADI DENGAN PENDEKATAN MODEL STATISTIK DAN KECERDASAN BUATAN Chairuddin Chairuddin
JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) Vol 1 No 02 (2014): Jurnal Rekayasa Sistem & Industri - Oktober 2014
Publisher : School of Industrial and System Engineering, Telkom University

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

Abstract

Keunggulan teknologi inderaja dalam melakukan estimasi melalui objek data citra dengan wahana satelit menjadi salah satu alternatif para pengambil keputusan dalam rangka mendukung dan memperoleh informasi serta solusi terbaik dalam menentukan langkah yang harus diambil untuk menentukan suatu keputusan yang handal. Data citra dapat dimanipulasi dengan serangkaian metode sehingga dapat menghasilkan sebuah informasi yang dibutuhkan terutama dalam melakukan ekstraksi sehingga dapat memprediksi dan mengestimasi objek yang terkandung didalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi dan memprediksi lahan sawah untuk menentukan hasil panen di Indonesia. Estimasi lahan sawah dilakukan dengan teknologi citra satelit multitemporal. Proses ekstraksi citra dilakukan dengan mensintesis beberapa model Artificial Intellegence, yaitu Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) dan Logika Samar (Fuzzy Logic). Model Artificial Intellegence tersebut digunakan untuk melakukan estimasi dan memprediksi lahan sawah yang tersedia dengan keanekaragaman tanaman pangan untuk mengetahui sebaran panen tanamam pangan yang diharapkan akan menjadi sebuah solusi bagi pengambil keputusan dalam rangka penyebaran dan pemerataan pangan di Indonesia. Salah satu solusi yang dapat dipertimbangkan oleh para penentu kebijakan adalah bagaimana memantau proses produksi pertanian agar kuantitas dan kualitas hasil panen dapat dimaksimalkan
Pemetaan Penyebaran Titik Rawan Kriminalitas di Kota Bandung Menggunakan Leaflet Javascript Library Berbasis Website Rio Ariswendi; Chairuddin .
INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Vol 13 No 1 (2021): INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : LPPM STMIK Indonesia Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37424/informasi.v13i1.76

Abstract

Kota Bandung sebagai Ibu kota Propinsi Jawa Barat menjadi pusat perekonomian yang akan berdampak besar terhadap peningkatan pergerakan dan mobilitas. Bandung juga memiliki masalah yang pada umumnya dimiliki kota besar lainnya, yaitu kriminal. Kota Bandung merupakan salah satu kota di Jawa Barat yang memiliki jumlah kasus kriminal yang cukup tinggi dengan banyak kasus kriminal yang terjadi di sekitar jalan raya. Salah satu solusi yang dapat dilakukan untuk mengurangi kasus kriminal di jalan raya adalah dengan memberikan informasi mengenai daerah mana saja yang rawan kriminal yang terjadi sebelumnya. Titik wilayah merupakan salah satu cara untuk menyajikan informasi tersebut. Dalam pendataan dan kolaborasi dengan Leaflet.Js sebagai perpustakaan yang digunakan untuk pembuatan peta WEBGIS, sehingga pengguna dapat dengan mudah mengaksesnya dimanapun dan kapanpun sebagai informasi tentang penyebaran titik rawan kriminalitas di kota Bandung.
THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE COMPETENCIES, ORGANIZATIONAL SUPPORT, AND EMPLOYEE SELF-EFFICACY IN PREDICTING GOVERNMENT EMPLOYEE PERFORMANCE: A MEDIATION ANALYSIS WITH WORK ENGAGEMENT Ramadian, Afzil; Chairuddin, Chairuddin; Judijanto, Loso; Rachmawati, Rachmawati; Sopandi, Encep
Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan Vol. 27 No. 1 (2025): MARCH 2025
Publisher : Management Study Program, Faculty of Business and Economics, Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jmk.27.1.22-32

Abstract

The purpose of this research is to determine the role of Artificial Intelligence Competencies, organizational support, and employee self-efficacy in predicting the performance of government employees. This research uses quantitative methods with a type of correlation research. The structural Equation Model (SEM) approach is assisted by the smart PLS application. This approach was chosen because it aims to determine the correlation between the Artifical Intelligence Competencies, Organizational Support, and Employee Self-Efficacy variables: Employee Self-Efficacy. Data analysis in this research used descriptive analysis and statistical analysis. Descriptive analysis is done by describing the results of the sampling percentage. Based on the results of the research, we show that Artificial Intelligence (AI) competencies, employee self-efficacy, work engagement, and organizational support proved to have an important contribution to improving the performance of government employees. Implications of this study indicates the need of holistic approach in human resource management in government sector. Organizations should also develop technical competencies like artificial intelligence and support psychological competencies like self-efficacy and work engagement through just policies and sufficient facilities.
Co-Authors Adryan Rachman Afzil Ramadian Andika Samudra Encep Sopandi, Encep Judijanto, Loso Meilisa Alvita Rachmawati Rachmawati Rio Ariswendi Sevi Nurafni William Widjaja