Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.217
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Journal of Computer Science and Informatics Engineering (J-Cosine) Journal of Robotics and Control (JRC) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) International Journal of Robotics and Control Systems SainsTech Innovation Journal Jurnal Pengabdian Rekayasa Sistem
Fahmi Syuhada
Universitas Qamarul Huda Badaruddin Bagu
Aerospace Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
KLASIFIKASI CITRA TULISAN TANGAN AKSARA SASAK DENGAN METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS DAN MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION Fahmi Syuhada
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 11, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3.3247

Abstract

Aksara Sasak adalah warisan budaya Lombok yang sangat penting untuk dilestarikan agar tidak punah diterpa perkembangan zaman. Paper ini mengusulkan perancangan model klasifikasi tulisan tangan untuk karakter aksara Sasak menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Multinomial Logistic Regression (MLR). Metode HOG digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra tulisan tangan aksara Sasak. Metode HOG dapat mendeskripsikan bentuk dari karakter berdasarkan nilai orientasi gradiennya. Kemudian, MLR merupakan metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan hasil ekstraksi ciri. Dataset yang digunakan yaitu 1260 citra yang terdiri dari 70 citra tulisan tangan aksara sasak dari 18 karakter. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan maka didapatkan nilai evaluasi akurasi, presisi, dan recal masing-masing sebesar 88%, 88%, dan 87%. Kemudian menggunakan proses bounding box dapat meningkatkan hasil evaluasi secara signifikan. Nilai evaluasi dapat ditingkatkan dengan menambah data set yang digunakan untuk pelatihan model.
SOSIALISASI DAN SIMULASI LANGKAH MITIGASI BENCANA GEMPA BUMI DI SMK NEGERI 1 BATUKLIANG ulfah, syarifatul; Rukayah; Ahadi, Giatma Dwijuna; Syuhada, Fahmi; Hidayatullah, Muhammad
Jurnal Pengabdian Rekayasa Sistem Vol 2 No 2 (2024): Edisi 4
Publisher : Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36761/jpres.v2i2.4302

Abstract

Pulau Lombok adalah salah satu pulau indah yang terletak di Provinsi NTB. Pulau Lombok pada Tahun 2018 - 2024 sangat sering terjadi gempa bumi. Gempa bumi adalah proses pergerakan atau guncangan yang disebabkan oleh sesar aktif. Namun, sampai saat ini belum ada ilmuan ataupun alat yang mampu memprediksi dengan pasti kapan gempa bumi itu akan terjadi. Gempa bumi di pulau lombok disebabkan oleh salah satu sesar aktif yakni sesar naik Flores, dimana sesar aktif tersebut dapat menimbulkam gempa bumi dengan kekuatan luar biasa. Pemaparan pada kegiatan ini mengenai terminologi bencana, jenis-jenis bencana, gempa bumi, langkah mitigasi dan contoh bangunan anti gempa bumi. Dari pemaparan materi dan proses simulasi berjalan lancar dan interaktif sesuai dengan target dari seluruh tim. Sehingga dari kegiatan ini dapat meminimalisir dampak yang akan ditimbulkan. Akan tetapi, hal terpenting adalah masukan kepada pihak sekolah terutama ditempat kegiatan ini yakni tentang rambu-rambu jalur evakuasi dan posisi-posisi aman dilingkungan sekolah untuk berdiri saat terjadi gempa bumi.
PERANCANGAN APLIKASI WIRID BAGU BERBASIS WEB Syuhada, Fahmi; Saputra, Irwan Adi; Anwariyah, Komariyuli; Rosika, Herliana
SainsTech Innovation Journal Vol. 6 No. 2 (2023): SIJ Volume 6 Nomor 2 November 2023
Publisher : LPPM Universitas Qamarul Huda Badaruddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37824/sij.v6i2.2023.613

Abstract

Wirid merupakan Kumpulan dzikir dan doa yang sehari hari tetep kita kerjakan atau amalan terutama bagi santri qamarul huda dan Masyarakat. Dalam pengamalannya Wirid tidak dapat dilakukan begitu saja ditengah aktifitas yang padat dan mobilitas yang tinggi. Dengan adanya teknologi akan menjadi lebih praktis jika kita membacanya lewat media handphone. Kita tidak perlu membawa lagi membawa buku kemana-mana. Membaca lebih mudah karena itulah penelitian ini bertujuan untuk merancang Aplikasi Wirid Bagu berbasis web. Aplikasi Wirid Bagu Berbasis web ini dengan tujuan yang diinginkan yang mengandug materi tentang Wirid Blagu, Wirid Bagu ini juga terdiri dari teks amalan yang menggunakan bahasa Arab yang sudah disediakan didalan aplikasi serta dilengkapi dengan terjemahan dan keutamaanya
Application of Sentiment Analysis as an Innovative Approach to Policy Making: A review Firdaus, Asno Azzawagama; Saputro, Joko Slamet; Anwar, Miftahul; Adriyanto, Feri; Maghfiroh, Hari; Ma'arif, Alfian; Syuhada, Fahmi; Hidayat, Rahmad
Journal of Robotics and Control (JRC) Vol. 5 No. 6 (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/jrc.v5i6.22573

Abstract

This literature review comprehensively explains the role of sentiment analysis as a policymaking solution in companies, organizations, and individuals. The issue at hand is how sentiment analysis can be effectively applied in decision making. The solution is to integrate sentiment analysis with the latest NLP trends. The contribution of this research is the assessment of 100-200 recent studies in the period 2020-2024 with a sample of more than 5,000 data, as well as the impact of the resulting policy recommendations. The methods used include evaluation of techniques such as Deep Learning, lexicon-based, and Machine Learning, using evaluation matrices such as F1-score, precision, recall, and accuracy. The results showed that Deep Learning techniques achieved an average accuracy of 93.04%, followed by lexicon-based approaches with 88.3% accuracy and Machine Learning with 83.58% accuracy. The findings also highlight the importance of data privacy and algorithmic bias in supporting more responsive and data-driven policymaking. In conclusion, sentiment analysis is reliable in areas such as e-commerce, healthcare, education, and social media for policy-making recommendations. However, special attention should be paid to challenges such as language differences, data bias, and context ambiguity which can be addressed with models such as mBERT, model auditing, and proper tokenization.
Cross-Age Face Verification Using Generative Adversarial Networks (GAN) with Landmark Feature Syuhada, Fahmi; Sa'adati, Yuan
International Journal of Robotics and Control Systems Vol 5, No 2 (2025)
Publisher : Association for Scientific Computing Electronics and Engineering (ASCEE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31763/ijrcs.v5i2.1755

Abstract

Cross-age face verification is a complex problem in biometric recognition in terms of aging, a naturally changing face structure, and face landmark configuration changes over time. In this paper, a new cross-age face verification method is proposed with a Generative Adversarial Network (GAN) and a mix of landmark-based features. Realistic aging of a face with identity-specific landmarks, such as eyes, nose, and mouth, is generated for effective face recognition in a range of age groups. Performance testing with an in-house collected face dataset of 200 face images exhibited effectiveness in changing face configuration and face shape transformations, such as a fuller face thinning and thin face becoming fuller. Comparison with direct face verification showed increased values of similarity, such as 32.57% to 63.80%, reduced values of feature distance, such as 0.6743 to 0.3620, and improvement in accuracy for the ArcFace, VGG-Face, and Facenet architectures. ArcFace exhibited an improvement in accuracy with an increase in value from 82.64% to 86.02%, VGG-Face with an improvement in value from 76.23% to 80.57%, and Facenet with an improvement in value from 67.54% to 74.48%. These observations validate the effectiveness of the proposed method in overcoming age-related complications and improving cross-age face verification performance. In future work, we plan to investigate a larger dataset and model refinement to realize performance improvement and real-life biometric suitability.
Co-Authors Adriyanto, Feri Alfian Ma’arif Ana Tsalitsatun Ni'mah Anwar, Miftahul Asno Azzawagama Firdaus Giatma Dwijuna Ahadi Haerul Azwar Ali Herliana Rosika Hidayatullah, Muhammad Ida Fitriyah Joko Slamet Saputro Joni Saputra Kartiny Sinta Devi Komariyuli Anwariyah M. Afriansyah Maghfiroh, Hari Pratama, Ramadhana Agung Ramadhana Agung Pratama Rosika, Herliana Rukayah Sa'adati, Yuan Saputra, Irwan Adi Ulfah, Syarifatul Winata Praja Yuan Sa'adati Zahid Hidayatullah