p-Index From 2021 - 2026
6.605
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Jurnal Eksplora Informatika Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Indexia Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Jurnal Algoritma Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) KREATIF: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Sewagati: Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Profit: Jurnal Manajemen, Bisnis dan Akuntansi Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Jurnal Inovatif Wira Wacana Indonesian Vocational Research Journal Jurnal TEFSIN ( Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Lingkungan Saber: Jurnal Teknik Informatika, Sains dan Ilmu Komunikasi Jurnal Informatika dan Teknik Elektro JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika Repeater: Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan SISFOTENIKA Merkurius: Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi FRAMEWORK Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Proceeding Maritime Business Management Conference KREATIF: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Semar: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : Indexia

PERAMALAN KUANTITI PENJUALAN HERBISIDA MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING STUDI KASUS PT. PETROKIMIA KAYAKU Muhammad Syaichuddin; Soffiana Agustin; Umi Chotijah
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 2 (2020): Vol 2 No 2 (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (790.964 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v2i2.2561

Abstract

Peluang usaha di sektor pertanian Indonesia cukup besar, salah satunya peluang usaha di bidang pestisida. PT. Pertumbuhan Petrokimia Kayaku di industri pestisida dan bahan kimia pertanian lainnya. Salah satu jenis pestisida yang diproduksi oleh PT. Petrokimia Kayaku adalah salah satu jenis herbisida yang digunakan untuk mengendalikan gulma atau tanaman pembohong yang membalikkan pertumbuhan tanaman pertanian. Jangka waktu penggunaan herbisida sangat bergantung pada faktor musim. Hal ini mempengaruhi jumlah penjualan produk herbisida yang berbeda dari waktu ke waktu kepada perusahaan. Peramalan adalah proses menentukan peristiwa atau kondisi masa depan yang datang berdasarkan data dan pengalaman historis untuk menemukan minat dari pola yang berkaitan dengan masalah tersebut. Dalam penelitian ini, Pengembangan Sistem Informasi Peramalan Penjualan Kuantitatif untuk Herbisida Dikembangkan Dengan Metode Eksponensial Tunggal. Metode tersebut membutuhkan nilai alpha (α) sebagai nilai parameter smoothing. Nilai α yang lebih tinggi diberikan ke data yang lebih baru, sehingga nilai parameter α yang sesuai akan memberikan prediksi yang optimal dengan nilai kesalahan. Nilai α dilakukan dengan membandingkan menggunakan interval pemulusan antara 0 <α <1 yaitu α (0,1 sampai 0,9).
KLASIFIKASI UMUR LAHAN PERKEBUNAN KELAPA SAWIT PADA CITRA FOTO UDARA BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Elin , Rosalina; Soffiana Agustin
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 1 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (533.019 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v1i1.820

Abstract

Abstract Developments and advancements in the field of Technology and Information have a considerable influence in the world of image analysis. At present, the process of image manipulation is easier to do, one of the factors in the emergence of various methods in image segmentation. Image segmentation is the first step in doing image processing, pattern recognition, computer vision, because most image processing processes depend on the results of the enhancement operation or image repair process. This final project will be implemented in the process of determining the type of oil palm plantation land using the Naïve Bayes method. The repair process starts from the RGB image to Greyscale, then proceed to the histogram equalization process, then proceed with the inverse image process. The feature extraction process is carried out after image repair operations using the co-occurrence matrix method. The extraction process of the co-occurrence matrix features 6 features, namely angular second moment value, contrast, correlation, varience, inverse different moment, and entropy. The Naïve Bayes process is one process for classifying a class data. There are four classes used in this system test, namely Young Palm Oil, Mature Palm Oil, and Old Palm Oil. Class determination is based on the largest value as the appropriate class. Based on the above objectives, a system can be created using the Matlab R2011b application program. The computation is done by using image images of various types of oil palm trees on plantations in Kalimantan which are taken from aerial photographs which are then cropped to be sampled with a pixel size of 60X60 in 400 images.
KLASIFIKASI KEMATANGAN TEBU BERDASARKAN TEKSTUR BATANG MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Nur Afiq Eka Putra; Soffiana Agustin
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 2 (2020): Vol 2 No 2 (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (398.58 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v2i2.2559

Abstract

Tebu merupakan tanaman yang hanya bisa tumbuh di daerah tropis, di Indonesia tebu yang ditanam, baik dalam skala pertanian ataupun perkebunan pemeliharaannya kurang intensif, sehingga produktivitas tebu di Indonesia rendah. Tebu dikatakan cukup umur untuk dipanen adalah saat tebu berumur kurang lebih 1 tahun, akan tetapi sebelum melakukan pemanenan, hal yang paling penting dilakukan adalah mengetahui tingkat kematangan tebu melalui ciri batang tebu, karena dengan mengetahui tingkat kematangan tebu yang baik petani akan mendapatkan hasil panen yang memuaskan dengan kualitas yang baik. Permasalahan yang diambil dari penelitian ini adalah bagaimana cara menentukan ciri dan proses klasifikasi dari citra visual citra tebu matang dengan citra tebu mentah. Proses klasifikasi kematangan tebu ini dilakukan menggunakan metode naïve bayes. Data yang dikumpulkan berjumlah 400 yang terdiri dari 300 data latih dan 100 data uji. Dari hasil pengujian didapatkan nilai akurasi sebesar 73% untuk 30 data uji, sedangkan untuk 100 data uji didapatkan nilai akurasi 71%.
PERAMALAN PERMINTAAN JUMLAH PUPUK KCL MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE (STUDI KASUS PT. SENTANA ADIDAYA PRATAMA) Maulana Firdaus; Soffiana Agustin; Umi Chotijah
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 1 (2020): Vol 2 No 1 (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (949.939 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v2i1.2550

Abstract

Dalam melaksanakan penetapan target kebutuhan pupuk di PT. Sentana Adidaya Pratama membutuhkan informasi yang akurat, relevan dan tepat waktu. Namun sejauh ini penentuan target permintaan masa depan tidak obyektif karena tidak menggunakan teori ilmiah atau sistem peramalan. Sistem Peramalan Kebutuhan Pupuk di PT. Sentana Adidaya Pratama dengan Metode Single Moving Average bertujuan untuk mengetahui kebutuhan akan pupuk di PT. Sentana Adidaya Pratama. Sistem ini menghasilkan output berupa jumlah kebutuhan pupuk bulan berikutnya di PT. Sentana Adidaya Pratama. Hasil Pengujian Sistem yang menggunakan periode 3 bulan dengan 36 data Januari 2015 sampai Desember 2017 dapat menghasilkan kebutuhan pupuk bulan berikutnya yaitu Januari 2018 sebesar 3.067 pupuk.
SISTEM INFORMASI TRACER STUDY ALUMNI PADA PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH GRESIK BERBASIS WEB Choyr Mukhlasin Candra Sakti; Soffiana Agustin; Harunur Rosyid
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 1 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (485.366 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v1i1.822

Abstract

The name of the Higher Education Institution will be big, because of the alumni. However, the Informatics Engineering University of Muhammadiyah Gresik (UMG) continues to be required to always improve the quality of its educational process accompanied by efforts to increase its relevance in the context of global competition. Efforts to make improvements both in the academic and infrastructure fields have been carried out. The management of alumni data at Muhammadiyah Gresik University especially Information Engineering has not been overlooked and is still done manually. Alumni data is only stored in piles of paper in the administrative space, this can cause data damage and even data loss. The UMG Informatics Engineering tracer study activity provides an increase in education in teaching and learning activities so that it can improve the subsequent learning process. Therefore, to get information on the indications of lack of implementation of the study program the success of professionalism (career, status, and income) of alumni is needed. The Web-based Tracer Study Information System in Informatics Engineering Muhammadiyah Gresik University will be made easier for study programs to get information on relevant knowledge and expertise (the relationship between knowledge and expertise with work requirements, work scope, professional position) of the alumni. The value of the convenience obtained from the application questionnaire by users is 75.95% rounded up to 76%.
SISTEM PNDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KANDIDAT KETUA UMUM TERBAIK PIMPINAN WILAYAH IKATAN PELAJAR MUHAMMADIYAH JAWA TIMUR DENGAN METODE PROFILE MATCHING Muhammad Manu; Soffiana Agustin; Harunur Rosyid
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 2 (2020): Vol 2 No 2 (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (719.441 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v2i2.2560

Abstract

Setiap organisasi membutuhkan sosok pemimpin yang mampu memberikan keteladanan, koordinasi dan memberikan solusi atas permasalahan yang ada agar dapat mencapai tujuan bersama. Ketua Umum Pimpinan Wilayah Ikatan Pelajar Muhammadiyah Jawa Timur harus menjadi pemimpin yang mampu mewujudkan tujuan organisasi tersebut. Ketua umum terpilih pada musyawarah wilayah, seringkali pemilih memilih berdasarakan popularitas secara subjektif dan tidak memperhatikan faktor objektif lainnya. Karena tidak adanya indikator atau kriteria-kriteria baku dalam menentukan ketua umum. Maka diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan solusi terbaik untuk memilih ketua umum. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Profile Matching untuk mengatasi kerumitan yang ada, karena alternatif dan kriteria yang harus dipertimbangkan dalam pemilihan ketua umum seperti aspek intelektual, aspek sikap kerja dan aspek perilaku. Data yang digunakan adalah kandidat ketua umum yang sudah mengikuti pelatihan kader taruna melati 3 dan berusia kurang dari 24 tahun. Kuesioner penilaian kriteria dilakukan oleh 2 orang perwakilan dari 38 kota/kabupaten se-Jawa Timur. Pengujian sistem dengan membandingkan hasil perhitungan Microsoft Excel dengan hasil perhitungan sistem. Hasil dari implementasi sistem pendukung keputusan pemilihan kandidat ketua umum terbaik Pimpinan Wilayah Ikatan Pelajar Muhammadiyah Jawa Timur dengan metode Profile Matching yang dibuat dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan berdasarkan aspek intelektual, aspek sikap kerja dan aspek perilaku secara optimal.
PENERAPAN BIOMETRIC FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI BERBASIS ANDROID Fahmi Fauzi Abdullah; Soffiana Agustin
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 6 No 1 (2024): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 6 Nomor 1 Mei
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v6i1.4958

Abstract

A security system with a high level of accuracy is needed to prevent data leakage, one way to prevent data leakage is to implement a face recognition biometric security system in a login system. In this study, the application of face recognition was carried out in the online workshop application login system (Mecha). The implementation is carried out using the Convolutional Neural Network method which is applied to android-based applications using tensorflow lite by adding assets with the .tflite extension to the Android Studio Integrated Development Environment (IDE) as well as the Google ML Kit library used as the pre-processing process. The results showed that the face recognition biometric security system can be applied to android-based applications and the Convolutional Neural Network method can be used to recognize faces even in dark conditions in online workshop applications (Mecha), the application of the Convolutional Neural Network method in online workshop applications (Mecha) provides average accuracy of 88.25%. With testing from genuine users of 99.25% and testing from non-genuine users of 77.25%.
Co-Authors AA Sudharmawan, AA Abdillah, Hanif Abyan Rizqy, Nadaa Syifa Ach Alfan Shahri Ahmad Fauzal Ibnu Amalik Ahmad Hendi Suffyan Hadi Ahmad Muzaki Ainul Faradisa Akhmad Wasiur Rizqi Al Husain, Gymnastiar Ishaq Amalik, Ahmad Fauzal Ibnu Ani Dijah Rahajoe Anita Sari arif arizal Asrorul Faradis AYU WULANDARI Azizah, Wafiq Bimantara Panji Saputra Cahyani Putri, Erna Dwita Sari Choyr Mukhlasin Candra Sakti Dano Fadilah Amelya Rizki Deny Andesta Dhidu Usrin Yadani Dhidu Usrin Yadani Elin Rosalin Elly Ismiyah Ernawati Ernawati Fahmi Fauzi Abdullah Fahmy Ardhiansyah Fahmy Ardhiansyah Fajar Wibowo, Cahyo Farhan Rizqullah Bagaskara Fatimah, Nuris Sayyidatul Fikrul Azizi, Muhammad Firda Mauludiyah Arfianti Firmansyah, Abdul Hafizh Gumilang, Agung Haq, Fajri Izzul Haris, Mohammad Harunur Rosyid Herlando Prayitno Ilham Teguh Prayudha Izzul Haq, Fajri Jaemsyien Devgan Oktawijaya Jatmiko, Wasis Putro LAILATUL FITRIA M. Fauzan Eksando Pramaisyah Maulana Ansaris, Fatur Maulana Feri Setyawan Maulana Firdaus Moch. Nuruddin Moh. Fahrudin Rifqi Moh. Jufriyanto Moh. Jufriyanto Mohammad Ridwan Bayu Pratama Muhammad Chozami Muhammad Fikri Anwar Muhammad Fikrul Azizi Muhammad Manu Muhammad Syaichuddin Muhammad Syaifudin Mujidah, Muna Nabilah Fitriani Naufal, Muhammad Nawwaf Ningrum, Dzakiah Widya Nisa', Widiana Kholisatun Nizam Masbakhi Zain Nur Afiq Eka Putra Nur Azizah Nuris Sayyidatul Fatimah Nurul Mudhofar Oktawijaya, Jaemsyien Devgan P. Eko Prasetyo Purwanto Purwanto Raditya Thabroni Romadhon Rahim, Nur Nafilah Rakhmadhan Rizky Brillian Rasyid, Harunur Rayhan, Ega Rifki, Achmad Rizqy, Nadaa Syifa Abyan Said Salim Dahdah Sanyoto, Ongky Dwi Setyawan, Maulana Feri Sirojul Qulub, Muhammad Syah Putra, Muhammad Madavi Syahbana, Ahmad Naufal Triyunita Nur Hayati Tsani, Ghalby Muhammad Tsaqofi Bintang Muslimah Tsaqofi Bintang Muslimah Umi Chotijah Wafiq Azizah Yulia Ayu Nastiti Yulia Rahmawati, Yulia