Garuda - Garba Rujukan Digital

SIMULASI TRANSPORTASI PUBLIK DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN SCILAB Permatasari, Jessica; Wisudawati, Lulu Mawaddah
UG Journal Vol 8, No 3 (2014)
Publisher : Universitas Gunadarma

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

Kemajuan ekonomi suatu negara dengan berbagai aspeknya menuntut adanyasistem transportasi publik yang baik dan efisien. Transportasi publik merupokonsalah satu fasilitas vital yang dibutuhkan untuk mendukung kemajuan, tidakterkecuali Indonesia sebagai negara yang masih berkembang. Permasalahan yangseringkali muncul di Indonesia adalah kemacetan yang semakin bertambah parahsetiap tahun karena buruknya sistem transportasi publik. Ilal tersebutperlu segeradiatasi karena akan menimbulkan kerugian yang besar dan berdampak negatifbagi pembangunan. Penelitian ini dilakukan dengan latar belakang ini. Penelitimengobservasi transportasi publik di kota Depok untuk menciptakan simulasiangkutan umutn dengan menggunakan Scilab dan notasi Kendal. Metode inimengatur jumlah angkutan umum yang harus beroperasi di setiap areapengangkutan dan penurunan penumpang.

SISTEM NEW MEDIA PADA APLIKASI INTERNET RADIO BERBASISANDROID Wisudawati, Lulu Mawaddah
Prosiding KOMMIT 2012
Publisher : Prosiding KOMMIT

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

Saatiniperkembangan teknologisemakin pesat terutama dalam sistem new media. New media menyediakan alternative baru dalam menemukan dan memanfaatkan sumber informasi yang user inginkan. New media untukinternet radio merupakan aplikasi yang memudahkan pecinta musik dalam mendapatkan informasi sekaligus dapatmendengarkan live streaming radio. Fitur yang ada dalam aplikasi ini adalah live streaming radio, news, song request, download playlist, song’s chart dan m-commerce. Aplikasi ini diimplementasikan pada android smartphone menggunakanprogram java. Server dibuatmenggunakan bahasa php dan MySQL untuk database management. Hasil pengujian yang dilakukan bernilai sangat baik (95%) dimana semua fungsidapat bekerjaseperti yang diharapkandan responden memberikan respon yang sangat baik

KLASIFIKASI TUMOR JINAK DAN TUMOR GANAS PADA CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Wisudawati, Lulu Mawaddah
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 26, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2021.v26i2.4897

Kanker payudara merupakan penyebab utama kematian pada wanita. Data Global Cancer Observatory 2018 dari World Health Organization (WHO, 2020) menunjukkan kasus kanker yang paling banyak terjadi di Indonesia adalah kanker payudara, yakni 58.256 kasus atau 16.7% dari total 348.809 kasus kanker. Mamografi merupakan teknik yang paling umum digunakan dalam mendeteksi tumor payudara menggunakan sistem sinar-X dosis rendah. Ada beberapa tipe abnormalitas dalam citra mammogram, yaitu mikrokalsifikasi dan massa. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa sistem Computer-Aided Diagnosis (CAD) dalam mengklasifikasi tumor jinak dan tumor ganas dengan mengembangkan metode ekstraksi fitur menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Uji coba dilakukan dengan menggunakan database DDSM dengan 256 citra abnormal (95 tumor jinak dan 161 tumor ganas) menghasilkan nilai akurasi sebesar 83.59% dengan nilai sensitivitas dan spesifisitas 87.58% dan 76.84%. Selain itu, didapatkan nilai AUC sebesar 0.98%. Metode tersebut menunjukkan bahwa sistem memberikan hasil performa yang baik dalam mengklasifikasi tumor jinak dan tumor ganas.

Ektraksi Fitur Menggunakan Gabungan Hough Transform dengan Gabor Filter dan Klasifikasi Normal dan Abnormal Citra Mamogram Menggunakan Support Vector Machine Muhammad Rizky Danur; Lulu Mawaddah Wisudawati
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 1 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 1, Maret 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.1.3223

Penyakit kanker payudara saat ini menjadi salah satu penyakit mematikan dan umumnya terjadi pada wanita. Kanker payudara dapat dideteksi dengan menggunakan alat mammografi. Citra mammogram memiliki beberapa tipe abnormalitas yang bentuknya seperti noda kecil dan terdapat titik-titik, dimana terdapat massa didalamnya, Massa yang memiliki karakteristik berbeda dalam hal bentuk, batas tepi dan densitas yang digunakan dalam menentukan pengklasifikasian tumor. Klasifikasi citra mammogram terbagi menjadi dua yaitu normal dan abnormal. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan ekstraksi fitur menggunakan gabungan metode hough transform dengan gabor filter dan klasifikasi normal dan abnormal menggunakan support vector machine. Tahapan penelitian ini terdiri dari akuisisi data menggunakan database DDSM (Digital Database for Screening Mammography) berjumlah 297 citra dengan 198 citra normal dan 99 citra abnormal (58 tumor jinak dan 41 tumor ganas). Tahapan selanjutnya citra dipartisi menjadi 4 bagian untuk mendapatkan fitur lokal dari citra mammogram. Tahapan ekstraksi fitur dilakukan menggunakan hough transform dan gabor dengan sudut 450. Klasifikasi citra mammogram normal dan abnormal dilakukan dengan menggunakan support vector machine dengan kernel rbf dan diperoleh hasil akurasi sebesar 86.8% dengan nilai sensivitas sebesar 73.7%, spesifisitas 93.4%, dan nilai AUC 0.87. Evaluasi dilakukan menggunakan K-fold 10 validation.

Ektraksi Fitur Menggunakan Gabungan Hough Transform dengan Gabor Filter dan Klasifikasi Normal dan Abnormal Citra Mamogram Menggunakan Support Vector Machine Muhammad Rizky Danur; Lulu Mawaddah Wisudawati
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 1 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 1, Maret 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.1.3223

Penyakit kanker payudara saat ini menjadi salah satu penyakit mematikan dan umumnya terjadi pada wanita. Kanker payudara dapat dideteksi dengan menggunakan alat mammografi. Citra mammogram memiliki beberapa tipe abnormalitas yang bentuknya seperti noda kecil dan terdapat titik-titik, dimana terdapat massa didalamnya, Massa yang memiliki karakteristik berbeda dalam hal bentuk, batas tepi dan densitas yang digunakan dalam menentukan pengklasifikasian tumor. Klasifikasi citra mammogram terbagi menjadi dua yaitu normal dan abnormal. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan ekstraksi fitur menggunakan gabungan metode hough transform dengan gabor filter dan klasifikasi normal dan abnormal menggunakan support vector machine. Tahapan penelitian ini terdiri dari akuisisi data menggunakan database DDSM (Digital Database for Screening Mammography) berjumlah 297 citra dengan 198 citra normal dan 99 citra abnormal (58 tumor jinak dan 41 tumor ganas). Tahapan selanjutnya citra dipartisi menjadi 4 bagian untuk mendapatkan fitur lokal dari citra mammogram. Tahapan ekstraksi fitur dilakukan menggunakan hough transform dan gabor dengan sudut 450. Klasifikasi citra mammogram normal dan abnormal dilakukan dengan menggunakan support vector machine dengan kernel rbf dan diperoleh hasil akurasi sebesar 86.8% dengan nilai sensivitas sebesar 73.7%, spesifisitas 93.4%, dan nilai AUC 0.87. Evaluasi dilakukan menggunakan K-fold 10 validation.

ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TWIT MAXIM PADA TWITTER MENGGUNAKAN R PROGRAMMING DAN K NEAREST NEIGHBORS Muhamad Trian Diwandanu; Lulu Mawaddah Wisudawati
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 28, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2023.v28i1.7909

Usaha transportasi saat ini sudah banyak yang berbasis online dalam pelayanannya seperti pemesanan, pembayaran dan pemberian ulasan. Salah satu jasa transportasi online yang sudah ada di Indonesia yaitu Maxim. Masyarakat biasanya memberikan opini mereka terhadap layanan yang diberikan oleh Maxim melalui Twitter. Twit yang ditulis oleh masyarakat pengguna Twitter merupakan sumber data yang valid untuk dilakukan analisis sentimen. Tujuan penulisan ini adalah melakukan analisis sentimen terhadap twit maxim pada Twitter. Metode klasifikasi analisis sentimen pada penulisan ini menggunakan K Nearest Neighbors (KNN) untuk mengklasifikasi data serta Lexicon-Based sebagai penetap sentimen positif, negatif dan netral. Tahapan awal pada analisis sentimen ini yaitu tahap pengambilan data, pre-processing, yang terdiri dari Filtering & Casefolding, perbaikan kata tidak baku, mengubah kata bernegasi, Stopword Removal dan penghapusan spasi berlebih. Setelah itu, dilakukan pelabelan data dan pemberian skor menggunakan metode Lexicon Based. Dataset hasil dari pre-processing dan Lexicon Based digunakan untuk proses klasifikasi menggunakan KNN. Hasil terbaik didapatkan menggunakan data latih 80% sebanyak 702 data dan data uji 20% sebanyak 175 data dengan k=1 dengan akurasi sebesar 95,43%.

APLIKASI E-COMMERCE PEMESANAN KATERING NANAMAMAM BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL Fadhilah Nur Amaliah; Lulu Mawaddah Wisudawati; Imam Purwanto
UG Journal Vol 16, No 12 (2022)
Publisher : Universitas Gunadarma

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

Saat ini teknologi memiliki peranan yang sangat penting dalam dunia bisnis, diantaranya adalah mempermudah perolehan informasi, komunikasi, transaksi jual beli dan mengolah data. Salah satu pemanfaatan teknologi informasi dalam bisnis adalah penggunaan media website E-Commerce. Tidak sedikit usahawan yang masih menggunakan sistem penjualan manual dalam menjalankan usahanya, contohnya toko Nanamamam. Tujuan dari penulisan ini adalah membuat aplikasi e-commerce pemesanan katering berbasis website, dengan harapan dapat mempermudah pelanggan dalam mengakses informasi mengenai katering dan melakukan pemesanan. Selain itu, memudahkan pemilik usaha mengelola sistem penjualan serta transaksi dengan pelanggan. Website ini dibangun dengan menggunakan framework Laravel, database MySQL dan Bootsrap. Website Nanamamam telah berhasil dibuat dan diakses secara online. Semua fungsi pada situs web dapat berjalan dengan baik.

APLIKASI ENKRIPSI DEKRIPSI DENGAN METODE KOMBINASI VIGENERE CIPHER DAN REVERSE CIPHER MENGGUNAKAN PYTHON BERBASIS DESKTOP Rehan Ridho Putra; Lulu Mawaddah Wisudawati
UG Journal Vol 16, No 10 (2022)
Publisher : Universitas Gunadarma

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

Kriptografi adalah ilmu pengetahuan atau sebuah teknik yang mempelajari tentang caramengamankan sebuah informasi maupun pesan-pesan rahasia dan penting. Fungsi lain dari kriptografi adalah melakukan enkripsi dan dekripsi. Enkripsi adalah proses penyembunyian/pengamanan data ataupun informasi dengan mengubah teks asli (plaintext) menjadi teks yang sulit dibaca maupun dimengerti oleh manusia (ciphertext). Sedangkan dekripsi adalah kebalikan dari enkripsi, yaitu mengubah kembali data ataupun informasi dari teks yang sulit dibaca (ciphertext) ke teks asli (plaintext) sehingga bisa dimengerti oleh manusia. Tujuan penulisan ini adalah membuat aplikasi enkripsi dekripsi dengan metode kombinasi Vigenere Cipher dan Reverse Cipher menggunakan python berbasis desktop yang diharapkan dapat mengamankan berbagai macam informasi maupun data. Berdasarkan hasil penelitian dan uji coba, aplikasi ini dapat berjalan dengan sempurna, baik secara fungsionalitas maupun kegunaan.

ANALISIS USER EXPERIENCE PADA APLIKASI GET CONTACT MENGGUNAKAN METODE HEURISTIC EVALUATION Fhinka Hanifah; Lulu Mawaddah Wisudawati
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 28, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2023.v28i3.9192

Pada bidang teknologi komunikasi penggunaan telepon atau SMS membantu dalam proses pengiriman pesan secara online. Get Contact merupakan sebuah aplikasi "Penyekat Spam" dan "Maklumat Pemanggil" untuk pengguna. Get Contact menapis panggilan yang mengganggu dan hanya membenarkan orang yang pengguna pilih untuk berkomunikasi dengan pengguna lainnya. Pengguna dapat mengenal panggilan diterima daripada nomor-nomor yang tidak didaftarkan dalam kenalan. Get Contact memberitahu dengan segera jika pengguna mendapat panggilan yang tidak diinginkan. Supaya pengguna mendapat perlindungan dari panggilan-panggilan robot, jurujual telefon dan panggilan-panggilan scam.. Pada penelitian ini, penulis melakukan analisis user experience pada aplikasi Get Contact dengan memperhatikan dari segi desain antarmuka dan segi pengalaman pengguna atau bisa juga disebut user interface dan user experience. Metode yang digunakan untuk analisis ini adalah Metode Heuristic Evaluation berdasarkan 10 prinsip milik Jacob Nielsen. Penelitian ini mengumpulkan data responden yang terdiri dari 20 pernyataan dan telah dibagikan kepada 100 responden yang menggunakan aplikasi Get Contact. Dalam pengolahan data penulis menggunakan Software IBM SPSS untuk melakukan pengujian validitas dan reliabilitas dari data responden. Hasil perhitungan mengunakan rumus deskriptif persentase menunjukan usability aplikasi Get Contact berdasarkan 10 prinsip Heuristic milik Jacob Nielsen masuk dalam kategori sangat baik mendapatkan nilai persentase usability sebesar 86.9% . Terdapat beberapa rekomendasi perbaikan salah satunya perbaikan tampilan pada halaman utama dengan menerapkan dua warna pada menu yang memiliki maksud dan kegunaan berbeda, dan terdapat perbaikan lainnya, dimana perubahan icon serta tata letak pada halaman profile dan halaman utama.

Sistem Monitoring Smart Garden Tanaman Cabai Berbasis IoT Menggunakan Protokol MQTT, Node Red, dan Telegram Bot Islamy, Irfan; Wisudawati, Lulu Mawaddah
Teknotan: Jurnal Industri Teknologi Pertanian Vol 17, No 3 (2023): TEKNOTAN, Desember 2023
Publisher : Fakultas Teknologi Industri Pertanian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24198/jt.vol17n3.6

Indonesia merupakan negara yang memiliki iklim tropis, dan iklim tersebut sangat cocok ditumbuhi berbagai macam tumbuhan seperti tanaman cabai. Tanaman cabai merupakan salah satu tanaman yang memerlukan perhatian khusus dalam pemeliharaannya. Untuk itu, memantau dan menjaga keadaan tanaman menjadi sangat penting. Aspek utama dalam pemeliharaan tanaman cabai adalah pengawasan kelembaban tanah untuk mencegah kekeringan pada daun akibat suhu tinggi. Selain itu, monitoring ketersediaan air dan pupuk dalam wadah juga sangat penting untuk mengoptimalkan kondisi pertumbuhan tanaman cabai. Kemajuan teknologi adalah sesuatu yang tidak bisa dihindari dalam kehidupan ini, karena kemajuan teknologi akan berjalan sesuai dengan kemajuan ilmu pengetahuan. Teknologi juga memberikan banyak kemudahan, serta sebagai cara baru dalam membantu melakukan aktivitas manusia. Salah satu teknologi yang berkembang saat ini adalah Internet of Things (IoT), dimana dengan keberadaan Iot dapat membantu dan digunakan dalam kegiatan manusia di masa depan. Internet of Things (IoT) merupakan suatu konsep yang bertujuan untuk memperluas manfaat dari konektivitas internet yang tersambung secara terus menerus. Salah satu perangkat yang sering digunakan untuk membuat sistem IoT adalah ESP8266, perangkat ini adalah mikrokontroler yang telah dilengkapi modul wifi, sehingga pengguna dapat dengan mudah terhubung dengan internet. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Monitoring Tanaman Cabai pada Smart Garden Berbasis IoT dengan integrasi Protokol MQTT, Node Red, dan Telegram Bot. Metode dalam penelitian ini terdiri dari analisis, perancangan, pembuatan alat, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukan alat sistem monitoring Smart Garden Tanaman Cabai Berbasis IoT dapat secara otomatis menyiram tanaman berdasarkan kelembaban tanah, memberikan notifikasi jika suhu tinggi, mengirimkan pembacaan sensor periodik melalui Telegram, dan memberikan pemberitahuan pemupukan melalui protokol MQTT, NodeRed, dan Telegram bot.

Title

Found 13 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 13 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 13 Documents
Search