Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.607
P-Index
This Author published in this journals
All Journal UG Journal Building of Informatics, Technology and Science Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Pengabdian Masyarakat dan aplikasi Teknologi Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Farida Amalya
Jurusan Sistem Informasi, Universitas Gunadarma
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : UG Journal

 1 
APLIKASI JOURNALING PENDETEKSI KEBAHAGIAAN MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING BERBASIS ANDROID Farida Amalya; Dinda Dwi Laras; Ahmad Hidayat
UG Journal Vol 17, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Gunadarma

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

Abstract

“Sehat Mentalku” merupakan Aplikasi Journaling Pendeteksi Kebahagiaan menggunakan Natural Language Processing yang berbasis Android. Dalam menggunakan aplikasi ini, pengguna dapat mendaftarkan diri di halaman register lalu melakukan. Halaman utama pada aplikasi ini berupa navigasi untuk tiga halaman lain yaitu halaman about us, halaman gratitude journal dan halaman help nearby. Fitur utama pada aplikasi ini adalah kemampuan aplikasi dalam mendeteksi journal yang pengguna buat dan memberikan prediksi, apakah isi journal tersebut “Happy” atau “Not Happy”. Pembuatan aplikasi ini dengan metode System Development Life Cycle (SLDC) yang dimulai dari gambaran umum aplikasi, analisis sistem, perancangan struktur navigasi, dan pembuatan tampilan aplikasi menggunakan bahasa Kotlin. Aplikasi ini dapat memberikan kemudahan orang yang memiliki gangguan kesehatan jiwa melakukan konsultasi dalam bentuk journaling. Aplikasi ini dapat diakses dengan diunduh terlebih dahulu. Berdasarkan hasil uji coba aplikasi, fitur-fitur pada aplikasi ini dapat berjalan dengan baik.
KLASIFIKASI CITRA ANJING DAN SERIGALA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Hidayat, Ahmad; Alindra, Zafira; Amalya, Farida
UG Journal Vol 18, No 6 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

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

Abstract

Deep learning merupakan cabang dari machine learning dengan pengaplikasian berupacomputer vision yang salah satu tugasnya adalah klasifikasi citra menggunakan metodeConvolutional Neural Network (CNN). Arsiktektur CNN terdiri dari 3 layer yaituconvolutional layer, pooling layer, dan fully connected layer. Salah satu opsi yang dapatdimanfaatkan adalah mengetahui jenis spesies lewat pengamatan fisik yang mampudiimplementasikan melalui teknologi computer vision dengan mengumpulkan foto anjingdan serigala kemudian dilakukan validasi dari data tersebut agar mampu membantudalam pengambilan keputusan serta memberikan edukasi kepada masyarakat.Klasifikasi citra dilakukan pada dataset anjing dan serigala dengan tahapan persiapandata, preprocessing data, pembangunan model, pengujian model, dan publikasi. Modeldibangun dengan 2 convolutional layer, 2 pooling layer, dan 2 fully connected layer.Data citra berjumlah 2000 yang terdiri atas dua kelas dengan menerapkan augmentasiuntuk mempebesar dataset. Hasil pengujian model pada 2000 data citra anjing danserigala didapatkan akurasi sebesar 73.1%.
Co-Authors Ahmad Hidayat Ahmad Hidayat Alindra, Zafira Ariestiandy, Deny Ash-Shiddiq , Faqih Syarif Dinda Dwi Laras Harlena, Silvia Rini Nuraini, Rini Silvia Harlena Sintawati, Andini Supyan, Nur Muhammad Witta Listiya Ningrum Witta Listiya Ningrum, Witta Listiya