Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.59
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TIMES Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika JURNAL MAHAJANA INFORMASI INFOKUM Jurnal Armada Informatika
Irwan Jani Tarigan
STMIK Methodist Binjai
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Library & Information Science

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search
Journal : Jurnal Armada Informatika

 1 
REKOGNISI WAJAH DENGAN METODE HAARCASCADE DAN JARINGAN SARAF KONVOLUSIONAL Irwan Jani Tarigan; Pandi Barita Nauli Simangunsong; Indra Sidabutar
Jurnal Armada Informatika Vol 5 No 2 (2021): JURNAL ARMADA INFORMATIKA
Publisher : STMIK Methodist Binjai

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

Abstract

Wajah merupakan identitas yang sangat penting perannya dan unik saat ini dalam kehidupan manusia, sehingga kajian dan penelitian tentang wajah menjadi topik yang menarik dengan menghadirkan berbagai metode. Menangkap atau mengambil gambar melalui perangkat teknologi seperti kamera adalah proses pengolahan yang terjadi pada foto digital. Dalam tulisan ini, klasifikasi menggunakan dua metode: Pertama, metode pengklasifikasi haar-cascade digunakan untuk deteksi wajah dari foto digital dengan tingkat akurasi sebesar 90%, untuk presisi sebesar 96% dan recall sebesar 93%. Kedua, metode jaringan saraf konvolusional (convolutional neural network) digunakan untuk melatih dan memvalidasi dataset dari hasil ekstraksi wajah sebanyak 500 epoch, tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 0,66% Face is an identity that has a very important and unique role in human life, so that studies and research on the face become an interesting topic by presenting various methods. Capturing or taking pictures through technological devices such as cameras is a processing process that occurs in digital photos. In this paper, the classification uses two methods: First, the haar-cascade classifier method is used for face detection from digital photos with an accuracy rate of 90%, for precision of 96% and recall of 93%. Second, the convolutional neural network method was used to train and validate the dataset from the 500 epoch face extraction, with an accuracy rate of 0.66%
Teknik Filter Mean dan Median untuk Perbaikan Citra Irwan Jani Tarigan
Jurnal Armada Informatika Vol 2 No 1 (2018): JURNAL ARMADA INFORMATIKA
Publisher : STMIK Methodist Binjai

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

Abstract

Gambar semisal foto dan lain sebagainya, bagi sebagian orang adalah kenangan yang membawa beribu makna. Seperti disebutkan dalam sebuah kata bijak, satu kata hanya berarti satu kata tetapi sebuah gambar mewakili beribu makna. Meski saat sekarang, posisi gambar telah digeser oleh gambar bergerak seperti video, hanya saja penggunaan gambar sebagai media penyimpan sebuah peristiwa tetap berada pada posisi yang strategis. Dalam penulisan skripsi ini penulis memilih metode pengurangan derau (reduksi noise) sebagai metode perbaikan citra. Cara kerja mean filtering dan median filtering tidak tergantung pada nilai-nilai yang berbeda dengan nilai-nilai yang umum pada dalam lingkungannya sehingga filter ini dapat mempertahankan detail citra asli. Kualitas citra diukur dengan dua besaran, yaitu MSE (Mean Square Error) dan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). MSE (Mean Square Error) menyatakan tingkat kesalahan kuadrat rata-rata dari codebook yang dihasilkan terhadap vektor input. PSNR digunakan untuk menghitung rasio citra keluaran terhadap noise. Dikarenakan beberapa sinyal mempunyai pola data yang berubah-ubah, PSNR biasanya dinyatakan dalam skala dicibel dalam bentuk logaritma. Semakin kecil nilai MSE menunjukkan semakin sesuai dengan vektor input. Parameter PSNR bernilai sebaliknya, semakin besar parameter PSNR semakin bagus codebook yang dihasilkan.
Teknik Filter Mean dan Median untuk Perbaikan Citra Irwan Jani Tarigan
Jurnal Armada Informatika Vol 2 No 1 (2018): Jurnal Armada Informatika : Edisi Juni
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v2i1.15

Abstract

Gambar semisal foto dan lain sebagainya, bagi sebagian orang adalah kenangan yangmembawa beribu makna. Seperti disebutkan dalam sebuah kata bijak, satu kata hanya berartisatu kata tetapi sebuah gambar mewakili beribu makna. Meski saat sekarang, posisi gambartelah digeser oleh gambar bergerak seperti video, hanya saja penggunaan gambar sebagaimedia penyimpan sebuah peristiwa tetap berada pada posisi yang strategis. Dalam penulisanskripsi ini penulis memilih metode pengurangan derau (reduksi noise) sebagai metodeperbaikan citra. Cara kerja mean filtering dan median filtering tidak tergantung pada nilainilaiyang berbeda dengan nilai-nilai yang umum pada dalam lingkungannya sehingga filter inidapat mempertahankan detail citra asli. Kualitas citra diukur dengan dua besaran, yaitu MSE(Mean Square Error) dan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). MSE (Mean Square Error)menyatakan tingkat kesalahan kuadrat rata-rata dari codebook yang dihasilkan terhadapvektor input. PSNR digunakan untuk menghitung rasio citra keluaran terhadap noise.Dikarenakan beberapa sinyal mempunyai pola data yang berubah-ubah, PSNR biasanyadinyatakan dalam skala dicibel dalam bentuk logaritma. Semakin kecil nilai MSE menunjukkansemakin sesuai dengan vektor input. Parameter PSNR bernilai sebaliknya, semakin besarparameter PSNR semakin bagus codebook yang dihasilkan.
KLASIFIKASI REKOGNISI WAJAH DENGAN METODE HAARCASCADE DAN JARINGAN SARAF KONVOLUSIONAL Irwan Jani Tarigan; Indra Sidabutar; Pandi Barita Nauli Simangunsong
Jurnal Armada Informatika Vol 5 No 1 (2021): Jurnal Armada Informatika : Edisi Juni
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v5i1.49

Abstract

Wajah merupakan identitas yang sangat penting perannya dan unik saat ini dalam kehidupan manusia, sehingga kajian dan penelitian tentang wajah menjadi topik yang menarik dengan menghadirkan berbagai metode. Menangkap atau mengambil gambar melalui perangkat teknologi seperti kamera adalah proses pengolahan yang terjadi pada foto digital. Dalam tulisan ini, klasifikasi menggunakan dua metode: Pertama, metode pengklasifikasi haar- cascade digunakan untuk deteksi wajah dari foto digital dengan tingkat akurasi sebesar 90%, untuk presisi sebesar 96% dan recall sebesar 93%. Kedua, metode jaringan saraf konvolusional (convolutional neural network) digunakan untuk melatih dan memvalidasi dataset dari hasil ekstraksi wajah sebanyak 500 epoch, tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 0,66%.
Klasifikasi Jenis Sampah Dengan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Dan Support Vector Machine (SVM) Reza Alamsyah; Irwan Jani Tarigan; Riandy Yap
Jurnal Armada Informatika Vol 7 No 2 (2023): Jurnal Armada Informatika : Edisi Desember
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v7i2.85

Abstract

Sampah yang tidak dikelola dengan baik dapat menimbulkan berbagai kerugian seperti menyebabkan banjir hingga menjadi ancaman meningkatnya berbagai penyakit. Penelitian ini menggunakan dataset sampah yang diambil dari https://www.kaggle.com/asdasdasasdas/garbage-classification, untuk proses klasifikasi diperlukan proses training citra terlebih dahulu dengan tahapan akuisisi citra datri intensitas warna RGB ke grayscale. Dalam penelitian ini tahapan training dan pengujian sistem dilakukan sebanyak dua tahapan. antara lain : pengujian I, pada tahap ini setelah melalui proses pelatihan dataset berjumlah 60 citra, maka dilakukan tahapan pengujian sebanyak 60 citra sampah dengan tingkat akurasi sistem sebesar 68%. Pengujian II, pada tahap ini setelah melalui proses pelatihan dataset berjumlah 600 citra, maka dilakukan tahapan pengujian sebanyak 600 citra sampah dengan tingkat akurasi sistem sebesar 83%.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Di SMA Negeri 2 Doloksanggul Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Gaol, Delima Lumban; Halim, Marwa; Tarigan, Irwan Jani; Alamsyah, Reza; Yap, Riandy
Jurnal Armada Informatika Vol 8 No 2 (2024): Jurnal Armada Informatika
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v8i2.122

Abstract

Siswa adalah faktor penentu yang mempengaruhi suatu aspek kehidupan dan pengalaman siswa yang dapat mempengaruhi prestasi akademiknya, penentuan siswa berprestasi di SMA Negeri 2 Doloksanggul merupakan proses penting yang membutuhkan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti wali kelas, untuk mengidentifikasi siswa dengan prestasi akademik dan non-akademik terbaik. Namun, proses manual yang digunakan saat ini sering kali kurang efektif. Oleh sebab itu, dibutuhkan SPK yang mampu mengantasi dalam menentukan siswa berprestasi secara lebih efisien dan akurat. Penelitian ini mengimplementasikan metode SAW sebagai SPK mendukung proses penentuan siswa berprestasi di SMA N 2 Doloksanggul. Metode SAW digunakan dalam merangking siswa berdasarkan kriteria yang ditetapkan, seperti pengetahuan, sikap, kehadiran, dan partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler. Dengan adanya SPK ini, proses penilaian menjadi lebih cepat dan tepat, membantu pihak sekolah dalam membuat keputusan yang lebih obyektif dan transparan.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Di PT. ABC Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Sinurat, Rosmauli Margaret; Tarigan, Irwan Jani Tarigan; Riandy Yap; Nasution, Suhendri Nasution; Alasi, Tomy Satria
Jurnal Armada Informatika Vol 8 No 2 (2024): Jurnal Armada Informatika
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v8i2.123

Abstract

Riset ini menegaskan bahwa SDM menjadi factor kunci dalam keberhasilan suatu perusahaan, terutama dalam menjaga produktivitas dan kinerja yang optimal. Namun, Departemen Estate Regional 1 PT. ABC masih menggunakan metode manual untuk penilaian dan pemilihan karyawan terbaik, yang terbukti kurang efisien dan akurat. Akibatnya, proses penilaian menjadi tidak konsisten dan dapat menurunkan motivasi karyawan karena kurang transparansi dan objektivitas. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkan SPK berbasis web menggunakan metode AHP. AHP memungkinkan penilaian kinerja karyawan lebih objektif dan akurat berdasarkan berbagai kriteria, seperti kecepatan dan kualitas kerja, komunikasi, absensi, loyalitas, serta etika dan penampilan. Hasil implementasi SPK ini menunjukkan bahwa Gita memperoleh nilai tertinggi yaitu 8.0441, disusul Jenni dengan nilai 7.9922, dan Ranny dengan nilai 7.8743. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan motivasi karyawan melalui penilaian yang lebih transparan.
Sistem Informasi Pemesanan Makanan Dan Minuman pada Cafe Jakusong di Kabupaten Labuhanbatu berbasis Web Marpaung, Adinda Nurrahmah; Alamsyah, Reza; Tarigan, Irwan Jani
Jurnal Armada Informatika Vol 8 No 2 (2024): Jurnal Armada Informatika
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v8i2.125

Abstract

Industri makanan dan minuman telah mengalami perubahan signifikan dalam era digital, terutama dalam pengelolaan bisnis dan pelayanan. Cafe Jakusong di Rantau Prapat masih menerapkan sistem pemesanan manual yang mengakibatkan berbagai kendala, seperti pencatatan penjualan yang tidak akurat, kesalahan dalam pesanan, dan waktu tunggu pelanggan yang lama. Oleh karena itu, diperlukan sistem informasi pemesanan berbasis web yang dapat diakses melalui smartphone untuk meningkatkan efisiensi dalam pemesanan dan pencatatan. Sistem ini diharapkan mempermudah rekapitulasi harian dan meningkatkan kepuasan pelanggan serta daya saing Cafe Jakusong. Desain dan kembangkan sistem ini dengan memakai metode pengembangan waterfall, yang memungkinkan pembuatan sistem secara bertahap dan berurutan. Dengan penerapan sistem ini, operasional cafe dapat lebih cepat, efisien, dan akurat, mendukung perkembangan bisnis di pasar yang semakin kompetitif.
Implementasi Sistem Informasi Koperasi Simpan Pinjam Berbasis Web Menggunakan Metode SDLC Pada Koperasi Pemasaran Karyawan Yumeida Utama Industri Purwodadi-Sunggal Gea, Dandi Sarpinus; Alamsyah, Reza; Nasution, Suhendri; Tarigan, Irwan Jani; Alasi, Tomy Satria; Yap, Riandy
Jurnal Armada Informatika Vol 8 No 2 (2024): Jurnal Armada Informatika
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v8i2.129

Abstract

Kemajuan dalam teknologi informasi memiliki dampak yang sangat besar terhadap berbagai sektor, termasuk pada pengelolaan data koperasi simpan pinjam. Koperasi Pemasaran Karyawan Yumeida Utama industri masih menghadapi tantangan dalam menerapkan teknologi informasi yang mampu efisiensi dalam kegiatan simpan pinjam. Saat ini, proses simpan pinjam masih dilakukan secara semi-manual, di mana pencatatan data transasksi simpan pinjam dilakukan secara tertulis satu per satu dan kemudian dimasukkan kedalam Ms.Excel untuk dijadikan sebuah bentuk laporan. Kegiatan yang dilakukan secara manual memerlukan waktu dan tenaga yang banyak, serta juga meningkatkan risiko kesalahan dan kehilangan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem informasi simpan pinjam berbasi web yang dapat meningkatkan efisiensi manajemen data simpan pinjam. Sistem ini dibangun memakai pendekata system Development Life Cycle (SDLC) dan dikembangkan menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograan serta MSQL sebagai basis data. Hasil dari penelitian ini dengan adanya penerapan sistem informasi ini, proses pencatatan transaksi simpan pinjam dan pelaporan dapat dilakukan lebih cepat, tepat, dan aman sehingga meningkatkan produktivitas dan kinerja secara keseluruan.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Metode Forward Chaining Pada Kabupaten Langkat ginting, Ersada; Alasi, Tomy Satria; Alamsyah, Reza; Halim, Marwa; Tarigan, Irwan Jani
Jurnal Armada Informatika Vol 8 No 2 (2024): Jurnal Armada Informatika
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v8i2.130

Abstract

Perkembangan teknologi, terutama di sektor pertanian, telah menciptakan berbagai inovasi, termasuk penerapan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan efisiensi dan hasil produksi. Jagung, sebagai komoditas strategis dengan banyak kegunaan, kerap menghadapi tantangan berupa penyakit yang dapat menyebabkan kerugian signifikan. Di Kabupaten Langkat, luas lahan jagung terus berfluktuasi, mencerminkan pentingnya strategi perlindungan tanaman. Penyakit bulai, di antara beberapa penyakit lainnya, menjadi ancaman utama. Untuk membantu petani mengatasi masalah ini, dirancanglah Identifikasi Penyakit pada Tanaman Jagung. Dalam Penelitian Ini Forward Chaining untuk menganalisis gejala dan memberikan solusi penanganan. Metode penelitian meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka guna mengumpulkan data yang valid. Implementasi sistem ini melibatkan berbagai komponen perangkat keras dan lunak, serta memanfaatkan flowchart untuk memudahkan pengguna dalam memahami alur proses sistem.
Co-Authors Alamsyah, Reza Alamsyah, Reza Alasi, Tomi Satria Alasi, Tomy Satria Allwine Barus, Andre Armana Putra Cindy Gaol, Delima Lumban Gea, Dandi Sarpinus ginting, Ersada Halim, Marwa Indra Sidabutar Indra Sidabutar Juliana Lorenza, Anggella Nelta Maji Sapdiaz Manullang, Sahat Fernando Marpaung, Adinda Nurrahmah Nasution, Suhendri Nasution, Suhendri Nasution P, Megawati Pandi Barita Nauli Simangunsong Panggabean, Tongam E. Priandy Yaputra Reza Alamsyah Simangunsong, Pandi Barita Nauli Sinurat, Rosmauli Margaret Tongam E Panggabean Wijaya, Vera