Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.407
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS JURNAL ILMIAH PENDIDIKAN FISIKA AL BIRUNI JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Jurnal Nasional Ilmu Komputer Journal Of Information And Technology Unimor (JITU) Transformasi TRILOGI: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora Internet of Things and Artificial Intelligence Journal Jurnal Alih Teknologi Komputer (ALTEK)
Farida Yunita
STMIK Bina Patria Magelang
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Physics Public Health Social Sciences Other

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

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Sistem Pakar untuk Menentukan Kualitas Biji Kopi Komersial dengan Metode Forward Chaining Ariyanto, Atun; Listiani, Vita; Firmansyah, Nanda Azizan; Purnomo, Alif; Firdayanti, Agustina; Yunita, Farida
Journal of Information and Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Journal of Information and Technology Unimor (JITU)
Publisher : Department of Information Technology, Universitas Timor, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32938/jitu.v4i2.7606

Abstract

Abstract – This  research aims to create an expert system plan to determine the quality of commercial coffee beans using the Forward Chaining method. This method was chosen because it is able to process data from initial facts to reach conclusions based on a sequence of specific steps in evaluating coffee beans. This system is designed to assist farmers in selecting quality commercial coffee beans according to established criteria. The data collection technique was carried out through direct interviews with coffee experts in the Ketep area, Magelang Regency, in order to obtain information about the characteristics of coffee beans that influence their quality.  
Perancangan Lampu Otomatis IOT dengan Bardi with Switch Menggunakan Smartphone AR, Zidna Rizky; Astutiningtyas, Anidya; Susilowati, Puput; Haristama, Muhammad Afrizal; Pangestu, Egi; Yunita, Farida
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 8 No. 2 (2024)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

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

Abstract

Penerangan rumah menggunakan lampu adalah kebutuhan penting dalam kehidupan sehari-hari. Melihat perkembangan teknologi saat ini , salah satunya adalah rumah pintar yang dilengkapi dengan teknologi canggih. Dengan menerapkan teknologi fungsionalitas rumah pintar yaitu Bardi SmartHome. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data berupa observasi dan studi literatur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan penggunaan teknologi IoT di kalangan masyarakat umum melalui penggunaan aplikasi Bardi Smarthome. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perancangan pencahayaan otomatis berbasis IoT bekerja dengan baik menggunakan Bardi dan saklar serta dapat dikendalikan dari jarak jauh melalui aplikasi Bardi di smartphone.
Sistem Presensi Perkuliahan dengan Face Recognition untuk Meminimalisir Kecurangan Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier Ayuningtyas, Ar; Yuliana, Devi; Hutagaol, RA; Budi, DS; Ferdiansyah, MF; Yunita, Farida
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 8 No. 2 (2024)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

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

Abstract

Sistem presensi perkuliahan menggunakan pengenalan wajah dengan metode Haar Cascade Classifier bertujuan meminimalisir kecurangan dan meningkatkan efisiensi dalam melakukan presensi perkuliahan. Teknologi face recognition memberikan informasi kehadiran yang akurat dan tidak dapat dimanipulasi. Penelitian ini menggabungkan metode Haar Cascade Classifier untuk deteksi wajah dan Local Binary Patterns Histograms (LBPH) untuk mengenali dan membandingkan pola wajah yang disimpan dalam database, untuk mengatasi kelemahan teknik sebelumnya dalam mengenali variasi ekspresi wajah. Penggunaan teknologi ini diharapkan dapat mempermudah tugas dosen dalam mencatat kehadiran mahasiswa dan memberikan solusi untuk pengawasan presensi yang lebih efektif. Hasil penelitian akurasi pengenalan wajah diatas 71%.
Co-Authors Andriliana, Anniza Sukma AR, Zidna Rizky Araffi, Dimas Ilham Arif Rahman Saleh Ariyanto, Atun Astutiningtyas, Anidya Ayuningtyas, Ar Budi, DS Desy Fitri, Desy Fitri Devi Yuliana, Devi Dzikri. A, Nahwan Fahmi. A, Choirul Fatkhurrochman, Fatkhurrochman Ferdiansyah, MF Firdayanti, Agustina Firmansyah, Nanda Azizan Florinza, Anastasia Revina Hamzah Arrosyid, M. Haristama, Muhammad Afrizal Hutagaol, RA Irwanto Irwanto Kartika Imam Santoso Listiani, Vita Miftachusurur, Miftachusurur Mohammad Apriniyadi Mubarrok, Fatih Syariful Muhammad Farid Nafi Projo Kusumo, Nafi Projo Nuranisa, Angelita Nova Nurhayati, Setia Oktavia, Nova Pamungkas , Setyo Pangestu, Egi Purnomo, Alif Sadya, Siwi Bi'arfina Setiawan, Lukas Anthony Susilowati, Puput Widiarto, Ragil Winanto, Andri Yeza Febriani