Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.633
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi
Amin Padmo Azam Masa
Universitas Mulawarman
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Motif Citra Batik Menggunakan Convolutional Neural Network Berdasarkan K-means Clustering Amin Padmo Azam Masa; Hamdani Hamdani
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 5, No 4 (2021): Oktober 2021
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v5i4.3246

Abstract

Batik has several motifs and patterns so it is necessary to identify certain objects in an image, one of which is the recognition of the image of Yogyakarta batik using the Convolutional Neural Network (CNN) method which is already popular in the use of image data classification. The introduction of batik imagery aims to contribute to the digitization of batik image data and at the same time provide information on types of batik to the public. The batik image recognition process using CNN in this study combines the image segmentation process and the enhancement process with median filters and sharpening. The segmentation process carried out before CNN aims to help separate foreground objects from objects that are not needed in the background. The segmentation process that is commonly used is using K-means Clustering. Where K-means Clustering is used to group data in the same category. Furthermore, the enhancement process using the median filter and sharpening was carried out separately to compare the batik image classification process using CNN based on K-means Clustering from the median filter results and the sharpening results. The batik image classification process with CNN based on K-means Clustering on the median filter resulted in an accuracy value of 100%. Meanwhile, the batik image classification process with CNN based on K-means Clustering from the sharpening results resulted in an accuracy value of 80%.
Pengaruh Penggunaan Zoom Terhadap Minat Pembelajaran Online atau Daring Menggunakan Metode Theory Planned Behaviour (TPB) Dea Cahyaningrum Indra Astuti; Ummi Pratidina; Hesti Pratini; Bella Theressa Lawi; Achmadin Suryo Pinadekso; Eka Desi Puji Astuti; Putut Pamilih Widagdo; Amin Padmo Azam Masa
Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI) Vol. 1 No. 1 (2022): Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI)
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/atasi.v1i1.102

Abstract

Metode belajar daring merupakan metode belajar tanpa ada pertemuantatap muka secara langsung antara pengajar dan pelajar. Metode belajar daring dilaksanakan dengan menggunakan media perangkat teknologi. Perangkat teknologi yang digunakan berupa perangkat keras dan perangkat lunak seperti aplikasi serta website. Salah satu perangkat lunak yang marak digunakan untuk belajar daring adalah Zoom. Zoom merupakan perangkat lunak online meeting yang bisa berisikan ribuan orang dalam sebuah meeting. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang dapat menjadikan aplikasi belajar online dapat meningkatkan minat pembelajaran online atau daring. Hasil penelitian ini menemukan bahwa secara empiris bahwa sikap terhadap perilaku, persepsi pengendalian diri, dan norma subjektif diidentifikasi sebagai faktor yang berpengaruh terhadap niat. Penelitian ini diperoleh kesimpulan bahwa nilai Outer loadings menggambarkan besarnya korelasi antar setiap item pengukuran (indikator) terhadap variabelnya, terdapat 2 indikator dengan nilai Outer loadings dibawah nilai 0.6.
Analisis Penerimaan Google Classroom Sebagai Media Belajar Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Mulawarman dengan Technology Acceptance Model (TAM) Fakhmul Amal; Irwansyah; Abdillah Nur Ridho; M. Rezieq Fadillah; Ridho Fahriza; Rifki Pratama; Amin Padmo Azam Masa
Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI) Vol. 1 No. 2 (2022): Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI)
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/atasi.v1i2.426

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan Google Classroom dikalangan mahasiswa untuk belajar. Sampel data dari penelitian diambil dari responden yang mengisi kuisoiner dari Google Classroom yang telah dipersiapkan. Kemudian pengujian validitas data dari hasil kuisioner ini menggunakan software smart-PLS, yang mana data hasil software tersebut akan digunakan sebagai pengukuran tingkat penerimaan Google Classroom di Fakultas Teknik Universitas Mulawarman. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa penerimaan platform belajar online Google Classroom diterima dengan baik oleh mahasiswa, terbukti dari manfaat, kemudahan, penerimaan, penggunaan dan dalam situasi asli.
Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Clustering Pada Data Ekspor Batubara Ramadhana; Islamiyah; Amin Padmo Azam Masa
Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI) Vol. 2 No. 1 (2023): Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI)
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/atasi.v2i1.595

Abstract

Indonesia adalah negara yang termasuk pengekspor ke negara-negara maju dan berkembang. Penelitian ini membahas tentang Penerapan Data mining Pada Ekspor Batubara Negara Tujuan Menggunakan Metode K-Means Clustering. Data penelitian ini dikumpulkan berdasarkan dokumen-dokumen keterangan ekspor impor yang dihasilkan oleh Direktorat Jenderal Bea dan Cukai. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari tahun 2012- 2021 yang terdiri dari 10 Variabel yang digunakan (1) jumlah ekspor berat bersih (ton). Data akan diolah dengan melakukan clustering dalam 3 cluster yaitu cluster tingkat ekspor tinggi, cluster tingkat ekspor sedang, dan cluster tingkat ekspor rendah. Centroid data untuk cluster tingkat ekspor tinggi 94681,9, Centroid data untuk cluster tingkat ekspor sedang 17272,4, dan Centroid data untuk centroid data untuk cluster tingkat ekspor rendah 77,2. Sehingga diperoleh penilaian menggunakan perhitungan jarak Euclidean Distance dan Manhattan Distance dengan hasil clustering yang sama berdasarkan indeks ekspor batubara dengan 4 negara cluster tingkat ekspor tinggi diantaranya adalah negara India, Tiongkok, Jepang, dan Korea Selatan serta 5 negara dengan tingkat ekspor sedang diantaranya Taiwan, Malaysia, Philipina, Thailand, dan negara lainnya. Pada negara cluster tingkat ekspor rendah yakni Hongkong dan Spanyol. Hal ini dapat menjadi masukkan kepada pemerintah, negara yang menjadi prioritas tertinggi pada kegiatan ekspor batubara berdasarkan cluster yang telah dilakukan.
Pemilihan Lokasi Lahan Perkebunan Tanaman Kakao Menggunakan Metode WP dan TOPSIS Muhammad Zaini; Hamdani Hamdani; Amin Padmo Azam Masa
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 7, No 1 (2023): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v7i1.10588

Abstract

Perkebunan merupakan sektor penting dalam perekonomian Indonesia, salah satunya yaitu perkebunan kakao. Dalam membudidayakan tanaman kakao ada beberapa hal yang harus diperhatikan diantaranya aspek pemilihan lahan. Kesalahan dalam memilih lokasi lahan perkebunan kakao dapat menyebabkan rendahnya hasil produksi kakao. Penelitian ini mebangun sistem pemilihan lokasi lahan kakao menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk menghitung normalisasi bobot setiap kriteria dan metode Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk pemeringkatan altenatif lokasi terbaik. Kriteria yang digunakan yaitu kemiringan lereng, kedalaman solum tanah, pH tanah, tekstur tanah, dan kelembapan udara. Alternatif pada penelitian ini berjumlah delapan wilayah perkebunan kakao di provinsi Kalimantan Timur. Penelitian diharapkan dapat membantu memberikan rekomendasi lokasi lahan yang sesuai untuk perkebunan kakao. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, metode WP dan TOPSIS berhasil diterapkan di dalam sistem pendukung keputusan pemilihan lokasi lahan perkebunan kakao dengan hasil rekomendasi tertinggi yaitu Desa Datah Bilang Ilir dengan nilai sebesar 0.689898.
Penerapan Klasifikasi Algoritma C4.5 Dan Algoritma C5.0 Untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Website Sistem Informasi Terpadu Layanan Program Studi (SIPLO) Nurfitrayani Nurfitrayani; Islamiyah Islamiyah; Amin Padmo Azam Masa
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 7, No 4 (2023): Oktober 2023
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433

Abstract

Integrated Information System for Study Program Services (SIPLO) is a website-based information system for academic services at the study program level, specifically designed for the Information Systems Study Program at Mulawarman University. Despite containing information that supports lectures, SIPLO's features and information have not met students' satisfaction, as indicated by data collected through interviews. Therefore, the objective of this study was to determine the level of student satisfaction with the SIPLO website.This study employed a data mining technique using the classification methods of the C4.5 algorithm and the C5.0 algorithm. The PIECES indicators, which include performance, information, economy, control, efficiency, and service, were used as attributes in the data mining application. The data utilized in the study consisted of questionnaires distributed to 182 students from the Information Systems Study Program at Mulawarman University in 2019, 2020, and 2021. The data was divided into a 80% training data and a 20% test data ratio. The research findings using the C4.5 algorithm revealed that the variables influencing student satisfaction are performance, control, information, efficiency, and service. Meanwhile, the C5.0 algorithm identified control, performance, efficiency, information, and service as the influential variables. Both algorithms yielded an accuracy value of 91.89%, precision value of 93.75%, recall value of 96.77%, F1-Score value of 95.24%, and an AUC value of 0.8172. These results indicate a good classification performance. 
Penerapan Model Prototype Untuk Pembangunan Sistem Point of Sale (POS) Pada Toko Ritel Rara Puspa Aisyah; Amin Padmo Azam Masa; Hario Jati Setyadi
BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer Vol 4 No 2 (2023): September
Publisher : Puslitbang Sinergis Asa Professional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37148/bios.v4i2.84

Abstract

Point of Sale (POS) system in the business field, especially in the field of sales in retail stores is needed. This is because POS can replace business processes from conventional to systemized using electronic devices, namely computers. Toko Kafindra currently has not implemented a computerized business process. Therefore, this research implements a POS that can help Toko Kafindra in facilitating the management of business processes so that the retail store business can grow rapidly. This research uses a prototype model to facilitate the identification of user needs for the system to be built. The results showed that the Kafindra Store POS not only made it easier for the owner to know the outgoing goods but also could make it easier for the owner to know the incoming goods using the system of purchasing goods to suppliers. In addition, based on the results of the blackbox test on the system, the test results are valid and the system functions properly
Co-Authors Abdillah Nur Ridho Achmadin Suryo Pinadekso Bella Theressa Lawi Dea Cahyaningrum Indra Astuti Eka Desi Puji Astuti Fakhmul Amal Hamdani Hamdani Hamdani Hamdani Hesti Pratini Irwansyah Islamiyah Islamiyah Islamiyah Islamiyah M. Rezieq Fadillah Muhammad Zaini Nurfitrayani Nurfitrayani Putut Pamilih Widagdo Ramadhana Rara Puspa Aisyah Ridho Fahriza Rifki Pratama Setyadi, Hario Jati Ummi Pratidina