Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search
Journal : Linier: Literatur Informatika dan Komputer

Perancangan Alat Penyiram Tanaman Seledri Otomatis Berbasis LoRa dan Arduino Uno Juita Mandasari; Dolly Indra; andi Widya Mufila Gafar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i3.3146

Abstract

Tanaman seledri merupakan komoditas hortikultura bernilai tinggi yang membutuhkan kelembapan tanah ideal antara 65%–75% untuk pertumbuhan optimal. Namun, proses penyiraman secara manual sering kali tidak konsisten dan bergantung pada kehadiran petani. Pemantauan kondisi tanah merupakan hal yang penting dalam melakukan penyiraman tanaman dengan kadar air yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem penyiraman otomatis berbasis Arduino Uno dan komunikasi LoRa untuk budidaya seledri skala kecil.  Sistem ini memanfaatkan sensor soil moisture untuk mendeteksi tingkat kelembapan tanah, kemudian mengaktifkan pompa air secara otomatis melalui relay jika kelembapan berada di bawah ambang batas. Modul LoRa digunakan sebagai media komunikasi jarak jauh antara unit transmitter dan receiver, sementara LCD 16x2 menampilkan data kelembapan dan status pompa secara real-time. Sistem ini dirancang untuk melakukan penyiraman otomatis dan komunikasi LoRa yang dapat memantau kondisi tanah dan melakukan penyiraman secara mandiri sesuai dengan kebutuhan tanaman. Hasil pengujian simulator menunjukkan bahwa seluruh komponen bekerja dengan baik
Rancang Bangun Sistem Pakar Untuk Diagnosis Sakit Kepala Akibat Penggunaan Handphone Berbasis Metode Certainty Factor Ardhiansya Yusuf; Dolly Indra; irawati irawati
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i4.3338

Abstract

Penggunaan handphone yang berlebihan dalam kehidupan sehari-hari dapat memberikan berbagai dampak  terhadap kesehatan yang buruk pada kita, salah satunya adalah sakit kepala. Banyak pengguna handphone tidak menyadari bahwa intensitas dan durasi penggunaan perangkat ini dapat memicu gejala tersebut. Kurangnya pemahaman masyarakat mengenai kaitan antara penggunaan handphone dan sakit kepala menunjukkan perlunya sebuah sistem yang dapat membantu melakukan diagnosis awal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pengambilan keputusan yang mampu mendiagnosis sakit kepala akibat penggunaan handphone dengan menggunakan metode Certainty Factor. Metode ini digunakan untuk menghitung tingkat kepastian dari diagnosis berdasarkan kombinasi gejala yang diinput oleh pengguna. Sistem ini dirancang menggunakan pendekatan sistem pakar dengan basis pengetahuan yang disusun dari referensi medis dan pendapat pakar. Dengan adanya sistem ini, diharapkan masyarakat dapat memperoleh informasi awal mengenai kondisi yang dialaminya, meningkatkan kesadaran terhadap dampak penggunaan handphone yang berlebihan, serta membantu dalam mengambil langkah pencegahan lebih lanjut secara mandiri
Analisis Pre-processing Sentimen Terhadap Komentar Layanan Indihome Pada Twitter Achmad Novanto; Dolly Indra; Wistiani Astuti
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i2.2491

Abstract

Dalam era globalisasi yang terus berkembang, peran teknologi informasi menjadi krusial dalam mengubah cara manusiaberinteraksi dan mengakses informasi. Perusahaan telekomunikasi, seperti PT Telkom Indonesia dengan layanannya,IndiHome, memanfaatkan kemajuan teknologi untuk menyediakan layanan digital berbasis Internet, Telepon Rumah, danTV Interaktif/IPTV. Meskipun sudah menjangkau seluruh Indonesia, pemahaman mengenai kepuasan pengguna terhadaplayanan IndiHome masih perlu diperdalam. Penelitian ini difokuskan pada analisis sentimen pengguna terhadap layananIndiHome melalui media sosial twitter. twitter menjadi platform yang signifikan dalam mengekspresikan pandangan, kritik,dan kepuasan pengguna. Pembatasan karakter dalam setiap cuitan memunculkan gaya bahasa baru, yang memicu kreativitaspengguna. Meski demikian, menganalisis sentimen dari tweet memiliki tantangan tersendiri, terutama karena penggunaankata-kata non-baku dan bahasa informal. Oleh karena itu, pentingnya preprocessing data dalam analisis sentimen menjadifokus utama penelitian ini. Langkah awal dalam penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keberhasilan klasifikasisentimen dengan membersihkan dan normalisasi data tweet. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan wawasan yanglebih akurat mengenai respons pengguna terhadap layanan IndiHome. Melalui langkah-langkah preprocessing yangdilibatkan, penelitian ini menyimpulkan bahwa data yang telah dipersiapkan menjadi lebih siap untuk tahap analisissentimen. Dengan demikian, analisis sentimen dapat memberikan hasil yang lebih relevan dan akurat, membuka peluanguntuk mengambil langkah-langkah strategis terkait dengan polarisasi sentimen yang teridentifikasi.
Perancangan UI/UX Aplikasi Pembelajaran Teori Musik Gitar Berbasis Android Dengan Metode Design Thinking Muh Fadlan Risqullah Dwitama N; Dolly Indra; Mardiyyah Hasnawi
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i4.3334

Abstract

Kemajuan teknologi informasi memberikan pengaruh besar terhadap berbagai bidang, termasuk dalam proses pembelajaran musik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) dari aplikasi pembelajaran teori musik gitar berbasis Android menggunakan pendekatan Design Thinking. Metode ini dipilih karena mengutamakan pemahaman mendalam terhadap kebutuhan pengguna melalui lima tahap utama: empathize, define, ideate, prototype, dan test. Desain aplikasi ini dirancang untuk membantu pemula dalam memahami teori dasar gitar dengan tampilan antarmuka yang sederhana dan materi yang terstruktur. Pengujian dilakukan dengan menggunakan System Usability Scale (SUS) terhadap 10 responden. Hasilnya menunjukkan skor rata-rata sebesar 71, yang termasuk dalam kategori “Good” dan menunjukkan bahwa aplikasi dinilai cukup mudah digunakan serta efektif dalam mendukung proses belajar. Respons positif juga diberikan terhadap fitur-fitur seperti kuis interaktif, tampilan chord lagu, dan pengingat belajar. Penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan Design Thinking dapat menghasilkan desain aplikasi yang tidak hanya menarik secara visual, tetapi juga sesuai dengan kebutuhan pengguna
Rancangan Sistem Pengarsipan Surat Organisasi Himpunan Pelajar Mahasiswa Turatea Berbasis Web Menggunakan Metode Metadata Armind Mauldi Kurniawan; Dolly Indra; Farniwati Fattah
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i4.3340

Abstract

Pengelolaan arsip surat pada Himpunan Pelajar Mahasiswa Turatea (HPMT) Kabupaten Jeneponto selama ini masih dilakukan secara manual dengan mencatat pada buku agenda dan menyimpan dokumen dalam bentuk fisik. Proses tersebut menimbulkan berbagai kendala, di antaranya sulitnya pencarian arsip, risiko kehilangan atau kerusakan dokumen, serta rendahnya efisiensi administrasi organisasi. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini merancang sistem pengarsipan surat berbasis web dengan menerapkan metode metadata sebagai sarana pengklasifikasian data agar proses pencarian lebih cepat dan terstruktur. Metode pengembangan yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan. Perancangan sistem mencakup flowchart, use case, activity diagram, sequence diagram, class diagram, dan desain antarmuka utama. Sistem dirancang agar admin dapat melakukan manajemen arsip surat masuk dan keluar, pencarian berbasis metadata, manajemen pengguna, serta pembuatan laporan dalam format PDF. Sementara itu, pengguna memiliki hak akses terbatas untuk melihat arsip dan membuat laporan tanpa dapat mengubah data. Dengan adanya sistem ini, proses pengarsipan surat pada HPMT diharapkan menjadi lebih efisien, terorganisir, dan aman, sehingga dapat meningkatkan kinerja administrasi organisasi secara menyeluruh
Implementasi Metode YOLO Dalam Mendeteksi Jenis Sampah Berbasis Computer Vision Muh. Fachrisyam; Dolly Indra; Mardiyyah Hasnawi
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i1.2788

Abstract

Dalam beberapa dekade terakhir, masalah lingkungan, termasuk masalah sampah, telah menjadi isu global . Pengolahan sampah bisa menjadi solusi dalam menangani permasalahan ini, salah satu tantangan utama dalam pengolahan sampah adalah pengenalan dan pemilahan jenis sampah. Oleh karenanya solusi untuk mengatasi masalah ini yaitu dengan memanfaatkan teknologi berbasis komputer, suatu sistem untuk mendeteksi jenis sampah organik dan anorganik, Metode yang digunakan adalah metode You Only Look Once (YOLO) salah satu algoritma pendeteksi objek yang dapat digunakan secara real-time. Sistem yang dirancang ini menggunakan metode YOLOv5 dengan penggunaan versi pre-trained model YOLOv5s. Penelitian ini dibuat melalui beberapa tahap termasuk pengumpulan dataset gambar sampah, pelabelan data, pelatihan model YOLOv5 hingga pengujian model.  Dataset yang digunakan terdiri dari kantong plastik, kertas, kaleng, kulit telur dan tomat. Selanjutnya model akan di muat pada aplikasi mobile untuk melakukan deteksi secara langsung menggunakan kamera smartphone. Output yang dihasilkan merupakan nama jenis sampah dengan kotak pembatas di sekitar objek yang terdeteksi
Implementasi Support Vector Machine dan Random Forest Untuk Klasifikasi Angka dan Huruf BISINDO Andi Apryan Mallarangen; Dolly Indra
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i4.3341

Abstract

Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) adalah alat utama yang digunakan oleh orang-orang yang tidak bisa mendengar dalam berkomunikasi sehari-hari. Namun, banyak orang yang tidak memahami BISINDO, sehingga menyulitkan mereka untuk berinteraksi dengan orang lain. Karena itu, penelitian ini mencoba membuat sistem otomatis yang dapat menerjemahkan atau mengenali bahasa isyarat. Penelitian ini fokus pada pengembangan model yang dapat mengklasifikasikan gambar tangan BISINDO menggunakan metode pembelajaran mesin, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest. Dataset yang digunakan terdiri dari gambar tangan yang menunjukkan berbagai huruf dan angka dalam BISINDO. Gambar-gambar tersebut diproses menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG) untuk menghasilkan fitur yang mampu merepresentasikan bentuk tangan secara akurat meskipun terjadi perubahan cahaya, ukuran, atau arah gambar. Pada tahap klasifikasi, SVM digunakan dengan kernel radial basis function (RBF) yang bisa menangani data yang tidak bersifat linear, sedangkan Random Forest menggunakan sejumlah pohon sebagai classifier ensemble untuk meningkatkan kemampuan model dalam pengenalan secara umum. Kedua metode ini dibandingkan untuk menentukan metode mana yang paling efektif dalam mengenali BISINDO. Hipotesis penelitian menyatakan bahwa Random Forest cenderung memberikan hasil yang lebih akurat jika data yang digunakan bersih dan terstruktur dengan baik, sedangkan SVM lebih stabil ketika menghadapi variasi dalam gambar tangan yang kompleks
Algoritma SVM dan Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen Terhadap Fasilitas dan Pelayanan Bandara Sultan Hasanuddin Makassar Tenri Sa'nah; Dolly Indra; Abdul Rachman Manga’
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i4.3336

Abstract

Transportasi udara memiliki peran vital dalam mendukung mobilitas dan perekonomian di Indonesia, khususnya di wilayah timur yang terhubung melalui Bandara Sultan Hasanuddin Makassar. Kualitas fasilitas dan pelayanan bandara menjadi faktor penting dalam membentuk pengalaman pengguna, yang dapat diukur melalui analisis sentimen terhadap ulasan publik di platform digital. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma SVM dan Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif dari 4.049 ulasan pengguna berbahasa Indonesia yang dikumpulkan dari Google Maps periode 2021-2025. Penelitian ini juga menerapkan teknik Stratified k-fold Cross-validation dengan nilai k = 4 dan k = 5 Data. diproses melalui tahapan cleaning, case folding, normalisasi, stemming, filtering, tokenizing, serta pembobotan TF-IDF. Untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, digunakan metode SMOTE. Hipotesis penelitian ini adalah penerapan SMOTE dapat meningkatkan akurasi model, dan SVM akan menunjukkan performa lebih unggul dibanding Naïve Bayes. Hasil pengujian menunjukkan SVM dengan kernel linear dan parameter C=1 mencapai akurasi tertinggi sebesar 97,0% pada pembagian data 80:20, sedangkan Naïve Bayes terbaik meraih 94,3% pada skenario yang sama. Temuan ini mengonfirmasi hipotesis, menunjukkan bahwa SVM dengan penyeimbangan data memberikan kinerja optimal dalam analisis sentimen ulasan bandara
Rancang Bangun Prototype Smoker Detector Berbasis Arduino Uno R3 Muh Yeyen Dwi Suherman; Dolly Indra; Abdul Rachman Manga’
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3113

Abstract

Kebiasaan merokok sering kita jumpai di kafe dan tempat umum lainnya. Kebiasaan ini dapat membuat pengunjung lain merasa canggung dengan asap rokok. Udara bersih tentu dibutuhkan oleh semua orang, baik orang dewasa, tua, maupun muda, Namun, banyak orang yang mengotori udara bersih, salah satu contohnya adalah dengan merokok di tempat umum. Kurangnya kesadaran dan pandangan negatif masyarakat setempat tentang risiko rokok bagi mereka dan orang di sekitar mereka, membuat kurangnya kapasitas masyarakat setempat mengubah cara berperilaku dan menciptakan lingkungan yang sehat. Oleh karena itu, upaya pencegahan harus dilakukan di rumah, di kelas, dan di masyarakat. Dengan hal tersebut peneliti membuat rancangan bangun prototype smoke detector berbasis arduino uno R3. Dengan menggunakan beberapa komponen alat yang dapat membantu mendeteksi asap rokok seperti arduino uno R3 berfungsi untuk mengolah hasil input-an yang dibaca oleh sensor MQ 135 kemudian mengeluarkan output sesuai dengan apa yang telah diprogramkan. MQ 135 berfungsi mendeteksi asap rokok, L298n sebagai pengatur kecepatan pada fan, LCD 12c menampilkan data yang tersedia, fan untuk mengeluarkan asap
KLASIFIKASI CENGKEH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Lisna Ariani; Dolly Indra; Fitriyani Umar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i3.3145

Abstract

Cengkeh merupakan salah satu komoditas unggulan di sektor pertanian Indonesia yang memiliki nilai ekonomi tinggi, namun rentan mengalami penurunan kualitas akibat kontaminasi jamur selama proses panen dan pascapanen. Selama ini, proses klasifikasi cengkeh berjamur dan tidak berjamur masih dilakukan secara manual, yang cenderung tidak efisien, subjektif, dan berpotensi menimbulkan inkonsistensi, terutama ketika harus menangani volume data dalam jumlah besar. Oleh karena itu, penelitian ini dirancang untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis berbasis kecerdasan buatan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur InceptionV3. Penelitian akan dilakukan di Kecamatan Lasusua, Kabupaten Kolaka Utara, dengan menggunakan dataset sebanyak 1.000 citra digital cengkeh yang diambil dari dua pose berbeda. Seluruh citra akan melalui tahapan preprocessing dan augmentasi guna memperkuat kualitas dan keragaman data, sebelum digunakan dalam proses pelatihan model CNN. Evaluasi terhadap performa model akan dilakukan dengan mengukur nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk menentukan sejauh mana efektivitas sistem dalam mengklasifikasikan cengkeh ke dalam dua kelas, yaitu berjamur dan tidak berjamur. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi nyata terhadap peningkatan efisiensi, akurasi, dan objektivitas dalam proses sortasi cengkeh serta menjadi langkah awal dalam penerapan teknologi deep learning untuk mendukung digitalisasi mutu hasil pertanian, khususnya pada komoditas strategis seperti cengkeh
Co-Authors Abdul Rachman Manga’ Abdul Rauf Tuasikal Achmad Novanto Agung, Riski Dewa Ahmad Toni, Ahmad Alda, A. Nurul Aisya Aldri Frinaldi Amir, Nur Hikmah Andi Apryan Mallarangen andi Widya Mufila Gafar Anik Nur Handayani Anwar, Faudiah Ardhiansya Yusuf Arfan Zainuddin Armind Mauldi Kurniawan As'ad, Ihwana Astuti, Wistiani Damanhuri, Nor Salwa Daris, Mega Asfirawati Djamereng, Asdar Erick Irawadi Alwi Erick Irawadi Alwi Erick Irawadi Alwi, Erick Irawadi Erick, Erick Irawadi Alwi Fadly Achmad Farniwati Fattah Fathrurahman, Fauzy Fery Setyo Aji Firman Shantya Budi, Firman Shantya Fitriyani Umar Hadyan Mardhi Fadlillah Haerdiansyah Syahnur, Muhammad Harlinda Lahuddin Hayudin Hasnanda Maila Herdianti Darwis Herman Herman Hi. Talib, Juraiz Hidayat, Muh Wahyu Huzain Azis Ihwana As’ad Irawati Irawati Irawati Irawati Irja, Mulianty Cipta jabir, sitti rahmah Jufriadif Na`am, Jufriadif Juita Mandasari Julius Santony Kadri Rahmat Suat, Wahyu Kasman Kasman Lilis Nur Hayati lilis nurhayati Lisna Ariani Lukman Syafie Lutfi Budi Ilmawan Lutfi Budi Ilmawan, Lutfi Budi Manga, Abdul Rachman Mansyur, St. Hajrah Mardiyyah Hasnawi Muh Fadlan Risqullah Dwitama N Muh Yeyen Dwi Suherman Muh. Fachrisyam Muh. Ridwan Rahim Muhammad Al Mubarak Muhammad Arfah Asis Muhammad Farhan Hermansyah Mukarramah, Rifqatul Musdalifah Musdalifah Mustika, Mustika Octavia Novanto, Achmad Nur Hayati, Lilis Nurhalima Nurhalima Prihandani, St. Nadya Kurnia Purnawansyah Purnawansyah Rahma, Dewi Ernita Rahmat Suat, Wahyu Kadri Rahmayani, Nurul Ramadan, Syahril Ramdan Satra Ramdaniah Ramdaniah Rezky Anugrah Rifky Saputra Scania, Muhammad Rosa Andrie Asmara Salsa, Salsabila Aurelia Saputra Scania, Muhammad Rifky Satma, Satma St. Hajrah Mansyur Subhan Ardhiman Sugiarti, Sugiarti Sukur, Widianti Syahnur, Muh. Haerdiansyah Syahrul Mubarak Abdullah Tanaka Kazuaki Tasmil Tasmil Tasrif Hasanuddin Tasrif Hasanuddin Taufik, Muhammad Asrai Tenri Sa'nah Umar Mansyur Umar, Fitriyani Veithzal Rivai Zainal Wahyu Sakti Gunawan Irianto Wistiani Astuti Yuhandri Yuhandri, Yuhandri Yundari, Yundari Zahra, Andi Fathimatuz Zahra