Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.386
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Jurnal Penelitian Pendidikan IPA (JPPIPA) CogITo Smart Journal Jurnal Ilmiah Matrik Dinasti International Journal of Management Science Media Informatika Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Darma Saskara
Ana Kurniawati
Universitas Gunadarma
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Physics Social Sciences Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : CogITo Smart Journal

 1 
Pemilihan Marketplace Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Studi Kasus: Kota Curup, Rejang Lebong, Bengkulu Rizki Eka Wahyuni; Ana Kurniawati
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.492.317-327

Abstract

Pada era marketplace yang sedang berkembang pesat saat ini, sangat memudahkan masyarakat untuk berbelanja kebutuhan sehari-hari dan tidak perlu repot untuk pergi berbelanja keluar rumah, ke pasar maupun ke mal. Dengan banyaknya pilihan aplikasi marketplace yang beredar di Indonesia tentu saja membuat para pengguna memiliki banyak pilihan untuk berbelanja pada marketplace sesuai dengan kebutuhan masing-masing pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan para pengguna marketplace atau para konsumen untuk menentukan marketplace terbaik yang akan mereka gunakan berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan untuk memilih salah satu marketplace terbaik pada Kota Curup, Kabupaten Rejang Lebong, Bengkulu. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode SAW diperoleh bahwa marketplace Tokopedia (A1) mendapat rangking pertama dengan nilai tertinggi yaitu sebesar 0,97, nilai tertinggi kedua atau ranking kedua diperoleh oleh marketplace Blibli (A5) dengan nilai sebesar 0,92, nilai tertinggi ketiga atau ranking ketiga diperoleh oleh marketplace Shopee (A2) dengan nilai sebesar 0,91, nilai tertinggi keempat atau ranking keempat diperoleh oleh marketplace Bukalapak (A4) dengan nilai sebesar 0,90, dan nilai terendah atau ranking terakhir diperoleh oleh marketplace Lazada (A3) dengan nilai 0,86.
Comparative Analysis Of Convolutional Neural Network Models For Digital Image-Based Melanoma Classification Kurniawati, Ana; Haura, Aniqoh Hana
CogITo Smart Journal Vol. 11 No. 2 (2025): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v11i2.856.257-270

Abstract

Melanoma is one of the most malignant forms of skin cancer, with an incidence rate of 7.9% in Indonesia. Traditional biopsy-based diagnosis, though crucial, is invasive and time-consuming, creating barriers for early detection. To address this issue, this research compares two Convolutional Neural Network (CNN) models for digital image-based melanoma classification. The study utilized a publicly available dataset from Kaggle, consisting of 17,805 images (melanoma and non-melanoma), which were divided into training, validation, and testing subsets. The models were trained using the Adamax and SGD optimizers for 100 epochs. The performance of the models was evaluated based on accuracy, loss, precision, recall, and F1-score. The CNN model with the best architecture, which consisted of two fully connected layers, achieved an accuracy of 93.18% and a loss of 0.1636, outperforming the alternative model. These results confirm the effectiveness of CNN models in classifying melanoma images and support the development of a web-based platform that allows users to upload or capture images for rapid and non-invasive detection.
Co-Authors Abdul Ghofur Aditya Yafi Pramudya Anggriani, Fadhilah Ardiansyah Ardiansyah Dede Iskandar, Dede Dina Agustin Haura, Aniqoh Hana Irawati, Dyah Cita Kastilia, Elizabet Tabita Kemal Ade Sekarwati M., Lulu Chaerani Marliza Ganefi Gumay, Marliza Ganefi Maulidia Putri Iriyanti Miftahul Jannah Mukhibah, Durrotul Naeli Umniati Nispi, Fajrian Putra, Andika Kurnia Rizki Eka Wahyuni Sari Hastuti, Sari Sidiq, Abdul Hafidh Sujiyatini, Sujiyatini Supatmi Vega Putri Khatinka Vega Putri Khatinka WIDIASTUTI - Widiastuti Widiastuti Witta Listiya Ningrum Wulandari, Lily