Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.127
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Vocatech : Vocational Education and Technology Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Brilliance: Research of Artificial Intelligence Jurnal Minfo Polgan (JMP) TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Jurnal Teknologi Informasi Heca Journal of Applied Sciences Infolitika Journal of Data Science
Suryadi Suryadi
Universitas Teuku Umar Fakultas Teknik Program Studi Teknologi Informasi
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Analisis Sentimen Review Hotel Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Suryadi - -
TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Vol 13, No 2 (2021)
Publisher : Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/techsi.v13i2.5596

Abstract

Abstrak- Wisatawan saat melakukan pemesanan hotel seringkali mengalami kesulitan dalam menentukan hotel mana yang akan dipilih. Traveloka merupakan salah satu situs pemesanan hotel yang memiliki berbagai fitur bagi pengunjung dalam menentukan hotel yang akan dipilih. Salah satu fitur tersebut adalah ulasan yang menampilkan berbagai komentar pengunjung tentang suatu hotel. Akan tetapi semakin banyak komentar tentang suatu hotel maka pengunjung membutuhkan waktu yang lama untuk membaca dan memilih hotel yang diinginkan. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dibutuhkan analisis sentimen yang dapat mengolah sejumlah komentar untuk memperoleh informasi yang bermanfaat bagi pengunjung. Sistem analisis sentimen yang dibangun memiliki tujuan membuat model sentimen untuk menentukan ulasan komentar suatu hotel. Proses analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan algoritma Pengklasifikasi Naive Bayes . Hasil pengujian bahwa klasifikasi sentimen menggunakan Naïve Bayes Classifier memperoleh hasil akurasi sebesar 90,61%, presisi sebesar 93,03%, recall sebesar 89,52% dan f-measure sebesar 90,99%. 
IoT Based Paint Feed Process Monitoring System Implementation Shahrul; Arie Budiansyah; Suryadi; Rudi Arif Candra; Dirja Nur Ilham
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 2 No. 1 (2022): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research February 2022
Publisher : ITScience (Information Technology and Science)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v2i1.1492

Abstract

The increasing level of human mobility causes pets to be abandoned because humans have activities that cannot be left behind or work that must always be done, with this, pets, one of which is a cat, are often hungry because the caregiver is busy working and does not have time to feed the cat. This research is about designing an automatic cat feeder with a periodic monitoring system with a Nodemcu control system with two sensors, namely an Ir sensor and an Ultrasonic sensor with a telegram notification output. the working principle of the Sensors Ir 1 and 2 will detect a cat, if it hits the cat, the place for giving food and drink will open automatically while ultrasonic sensors 1 and 2 are for monitoring food and drink if food and drink do not hit the ultrasonic sensor it will enter a notification that the food and drink had run out. the conclusion of making this tool is to make it easier for cat owners to automatically feed cats.
HEBB’S RULE DALAM PENGENALAN AKSARA TULAK-TULAK MANDAILING Abdurrahman Ridho; Suryadi Suryadi; Mirna Ria Andini; Kasmawati Kasmawati
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 5, No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2 Juli 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

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

Abstract

The use of artificial neural networks has now undergone a tremendous development. It is not limited only in the scope of computer mathematics but has reached several aspects of human life, such as health to art. At this time, the use of traditional languages is rarely used, especially in big cities where people are pluralistic. For this reason, the use of artificial neural networks to introduce computers with traditional letters needs to be done. This paper will discuss the use of the Hebb algorithm artificial neural network in recognizing tulak letters in the mandailing culture.
Peta Sebaran Clorofil-a di Perairan Laut Aceh Menggunakan Satelit Aqua Modis Mirna Ria Andini; Murhaban Murhaban; Suryadi Suryadi
Jurnal Teknologi Informasi Vol 1, No 1 (2022): Mei
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (660.613 KB) | DOI: 10.35308/.v1i1.5517

Abstract

Teknologi penginderaan jauh dapat digunakan dalam pemetaan kondisi lingkungan seperti sebaran klorofil-a secara spasial maupun multitemporal. Sebaran klorofil-a merupakan salah satu parameter oseanografi yang dapat digunakan untuk mengetahui dan mempermudah dalam menganalisis daerah potensial penangkapan ikan, sehingga dapat membantu nelayan Aceh dalam meningkatkan jumlah hasil pengakapan ikan.  Adapun metodologi penelitian yang digunakan adalah ekstraksi data citra satelit Aqua MODIS konsentrasi klorofil-a dengan menggunakan aplikasi SeaDAS. Data yang digunakan adalah data akumulasi bulanan pada bulan Januari hingga Desember 2016. Dalam data citra klorofil-a satelit aqua MODIS terdapat lebih dari 1500 piksel yang bernilai nul (0) dan sebesar 90 persen dari piksel yang terdapat dalam sebuah data citra memiliki nilai dibawah 0.4319 mg/ m3. Sebaran klorofil-a diperairan laut Aceh bernilai maksimum sebesar 18.89 mg/ m3 pada bulan Juli tahun 2016 dan nilai rata-rata sebaran klorofila- sebesar 0.20 mg/ m3 hingga 0.37 mg/ m3.
Koneksi Tanpa Batas: Membangun Portfolio Web Interaktif dengan Vue, Nuxt, Dan API Nurul Helda; Suryadi
Jurnal Minfo Polgan Vol. 12 No. 1 (2023): Artikel Penelitian 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v12i1.12892

Abstract

Dalam era digital yang terus berkembang, penelitian ini membahas pembangunan portfolio web interaktif menggunakan teknologi terbaru seperti Vue, Nuxt, dan API. Portfolio web yang menarik dan interaktif dapat meningkatkan citra individu atau bisnis dan menarik minat pengguna. Metode waterfall digunakan untuk mengembangkan portfolio web dengan menggunakan Vue, Nuxt, dan API. Pengujian kinerja dilakukan dengan menggunakan PageSpeed Insights untuk mengukur kecepatan dan efisiensi situs. Hasil pengujian ini diharapkan dapat memberikan wawasan untuk meningkatkan kinerja dan pengalaman pengguna. Pengembang web dan orang lain yang tertarik dalam menciptakan aplikasi web inovatif dan berkualitas tinggi dapat mempelajari dari penelitian ini. Dengan memanfaatkan kemajuan teknologi ini, portfolio web yang menarik dan interaktif dapat menampilkan kemampuan dan prestasi dengan cara yang menarik bagi pengguna.
Evaluation of Gradient Boosted Classifier in Atopic Dermatitis Severity Score Classification Suhendra, Rivansyah; Suryadi, Suryadi; Husdayanti, Noviana; Maulana, Aga; Noviandy, Teuku Rizky; Sasmita, Novi Reandy; Subianto, Muhammad; Earlia, Nanda; Niode, Nurdjannah Jane; Idroes, Rinaldi
Heca Journal of Applied Sciences Vol. 1 No. 2 (2023): October 2023
Publisher : Heca Sentra Analitika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60084/hjas.v1i2.85

Abstract

This study investigates the application of the Gradient Boosting machine learning technique to enhance the classification of Atopic Dermatitis (AD) skin disease images, reducing the potential for manual classification errors. AD, also known as eczema, is a common and chronic inflammatory skin condition characterized by pruritus (itching), erythema (redness), and often lichenification (thickening of the skin). AD affects individuals of all ages and significantly impacts their quality of life. Accurate and efficient diagnostic tools are crucial for the timely management of AD. To address this need, our research encompasses a multi-step approach involving data preprocessing, feature extraction using various color spaces and evaluating classification outcomes through Gradient Boosting. The results demonstrate an accuracy of 93.14%. This study contributes to the field of dermatology by providing a robust and reliable tool to support dermatologists in identifying AD skin disease, facilitating timely intervention and improved patient care.
Rancang Bangun Website “GreenWaste” untuk Forum Pengolahan Limbah dan Lingkungan Saifullah, Saifullah; Astrianda, Nica; Suryadi, Suryadi
Jurnal Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2024): Mei
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v3i1.9430

Abstract

Penelitian ini menyoroti isu mendesak tentang peningkatan volume limbah rumah tangga dan pabrik di Indonesia. Dalam konteks ini, dilaporkan bahwa sebagian besar limbah masih belum terkelola dengan baik, menghasilkan dampak negatif pada lingkungan dan kesehatan masyarakat. Faktor-faktor seperti pertumbuhan ekonomi, perubahan pola konsumsi, dan kurangnya kesadaran masyarakat telah menyumbang terhadap masalah ini. Sebagai solusi, penelitian ini mengusulkan pengembangan platform website forum bernama GreenWaste, yang bertujuan untuk meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pengelolaan limbah dan lingkungan. Metodologi penelitian meliputi penerapan Software Development Life Cycle (SDLC) Agile Kanban, dengan fokus pada tahap studi literatur, analisis kebutuhan pengguna, perancangan konseptual, pengembangan website, dan evaluasi. Hasil penelitian mencakup pengembangan userflow, desain wireframe, dan mockup untuk website GreenWaste, dengan tujuan untuk memfasilitasi proses pengelolaan limbah yang efektif dan berkelanjutan
Cardiovascular Disease Prediction Using Gradient Boosting Classifier Suhendra, Rivansyah; Husdayanti, Noviana; Suryadi, Suryadi; Juliwardi, Ilham; Sanusi, Sanusi; Ridho, Abdurrahman; Ardiansyah, Muhammad; Murhaban, Murhaban; Ikhsan, Ikhsan
Infolitika Journal of Data Science Vol. 1 No. 2 (2023): December 2023
Publisher : Heca Sentra Analitika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60084/ijds.v1i2.131

Abstract

Cardiovascular Disease (CVD), a prevalent global health concern involving heart and blood vessel disorders, prompts this research's focus on accurate prediction. This study explores the predictive capabilities of the Gradient Boosting Classifier (GBC) in cardiovascular disease across two datasets. Through meticulous data collection, preprocessing, and GBC classification, the study achieves a noteworthy accuracy of 97.63%, underscoring the GBC's effectiveness in accurate CVD detection. The robust performance of the GBC, evidenced by high accuracy, highlights its adaptability to diverse datasets and signifies its potential as a valuable tool for early identification of cardiovascular diseases. These findings provide valuable insights into the application of machine learning methodologies, particularly the GBC, in advancing the accuracy of CVD prediction, with implications for proactive healthcare interventions and improved patient outcomes.
ANALISIS DAN PERBANDINGAN KINERJA PROXMOX VIRTUAL ENVORMENT DALAM VIRTUALISASI PADA OS DEBIAN DAN UBUNTU Chandra, Radja Aditya; Murhaban, Murhaban; Suryadi, Suryadi; Mukhlizar, Mukhlizar
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9795

Abstract

Saat ini, perkembangan teknologi komunikasi dan informasi berlangsung dengan pesat. Salah satu kemajuan signifikan adalah adanya virtualisasi server. Server yang berperan sebagai pusat penyedia layanan dalam suatu jaringan, menjadi kunci dalam proses ini. Pembuatan satu server membutuhkan kapasitas penyimpanan yang besar, dan oleh karena itu, biaya yang terkait pun cukup tinggi. Dalam hal ini, Proxmox muncul sebagai solusi virtual machine yang efektif untuk mengvirtualisasikan server. Proses implementasi dimulai dengan analisis data, pemeriksaan kelengkapan hardware dan perangkat lunak, serta perancangan topologi sebelum melakukan instalasi Proxmox. Setelah Proxmox diinstal, langkah berikutnya melibatkan pembuatan node dan instalasi 2 virtual server. Kedua virtual server ini berjalan pada sistem operasi Debian dan Ubuntu. Penggunaan sumber daya seperti CPU, memori, dan penyimpanan diamati selama pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa ketika tidak ada virtual server yang berjalan, penggunaan CPU adalah 0% dengan penggunaan memori sekitar 20% (0,5 GB dari total 4 GB) dan penyimpanan sekitar 16% (9 GB dari total 30 GB). Namun, ketika 2 virtual server dijalankan bersamaan, terjadi peningkatan signifikan dalam penggunaan sumber daya. Penggunaan CPU meningkat menjadi 30%, penggunaan memori naik menjadi 94% (1,9 GB dari total 4 GB), dan penggunaan penyimpanan meningkat menjadi 9% (11 GB dari total 30 GB). Ini menunjukkan bahwa penggunaan sumber daya meningkat secara substansial ketika semua virtual server aktif. Ketika virtualisasi dimulai, terjadi lonjakan penggunaan CPU selama proses awal, yang kemudian menurun dan stabil saat virtual server berjalan sepenuhnya. Ini menandakan adanya proses awal yang memerlukan sumber daya CPU, namun sistem secara otomatis mengatur penggunaan sumber daya setelahnya.
PERANCANGAN SISTEM MONITORING JARINGAN BERBASIS SOFTWARE DIFINED NETWORK (SDN) MELALUI ZABBIX-SERVER Saputra Lubis, Doni; Murhaban, Murhaban; Juliawardi, Ilham; Suryadi, Suryadi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.11120

Abstract

Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring jaringan berbasis Software Defined Network (SDN) dengan menggunakan Zabbix-Server untuk meningkatkan efisiensi dan performa jaringan. Menggunakan Simple Network Management Protocol (SNMP) dan alokasi bandwidth, sistem ini memungkinkan pengumpulan data real-time dan pemantauan performa jaringan secara mendalam pada beberapa port Ethernet. Pengujian dilakukan dalam tiga skenario: streaming video YouTube, menonton video 1080p HD, dan mengunduh file besar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Ether 5, Ether 3, dan Ether 6 memiliki performa terbaik, sedangkan Ether 1 membutuhkan optimasi lebih lanjut. Penerapan teknik optimasi bandwidth juga terbukti meningkatkan performa, terutama pada Ether 2 dan Ether 5, dengan peningkatan kecepatan masing-masing hingga 2.426 Mbps sampai 3.966 Mbps. Sebaliknya, Ether 1 mengalami penurunan performa setelah dialokasikan bandwidth. Dengan metode PPDIOO yang melibatkan tahapan persiapan, perencanaan, desain, implementasi, operasi, dan optimasi, penelitian ini berhasil menciptakan sistem monitoring jaringan yang efisien dan terukur. Sistem ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan dalam pengelolaan jaringan yang lebih fleksibel dan terpusat.
Co-Authors Abdurrahman Ridho Andini, Mirna Ria Arie Budiansyah Arifin, Riski Away, Asmaul Husna Candra, Rudi Arif Chandra, Radja Aditya Earlia, Nanda Husdayanti, Noviana Ikhsan Ikhsan Ilham Juliwardi Ilham, Dirja Nur Juliawardi, Ilham Kasmawati Kasmawati Maulana, Aga Muhammad Ardiansyah Muhammad Iqbal Muhammad Subianto Mukhlizar, Mukhlizar Murhaban Murhaban Murhaban Nica Astrianda Niode, Nurdjannah Jane Nurul Helda Rinaldi Idroes Rizki Agam Syahputra Saifullah Saifullah Sanusi Sanusi Saputra Lubis, Doni Sasmita, Novi Reandy Shahrul Suhendra, Rivansyah Syahputra , Dedek Teuku Rizky Noviandy