Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.195
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Serambi Engineering Jurnal Sains dan Teknologi Reaksi Jurnal Vokasi Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering eProceeding of TIK Journal Serambi Engineering (JSE)
Indrawati
Politeknik Negeri Lhokseumawe
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Social Sciences

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

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Perbandingan Akurasi Algoritma Principal Component Analysis Dengan Algoritma Convolutional Neural Network Dalam Pengenalan Wajah indrawati; ismi amelia; Guntur Syahputra3; alfa nerfsiha; Amir D
Jurnal Serambi Engineering Vol. 9 No. 2 (2024): April 2024
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Serambi Mekkah

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

Abstract

Facial recognition technology is used in various fields such as criminal identification, security purposes, finding missing people, diagnosing diseases, forensic investigations, identifying people on social media platforms, opening mobile phones, access control of meeting rooms, bank vaults. This paper presents a performance comparison between PCA and CNN algorithms. The aim of this research is to test the classification and compare the accuracy of PCA and CNN algorithms in face recognition. The method is to test the classification of Euclidean distance weights and compare performance tests which include; precision, recall and accuracy. The results showed that the accuracy of the PCA algorithm predicted TP by 100%, while the CNN algorithm predicted TP by 82%, while FN predicted 0. The recall performance on the PCA algorithm predicted TP by 100%, while on the CNN algorithm the recall performance predicted TP by 82%. Accuracy in the PCA algorithm is known that the TP prediction result is 100%, where TN, FN and FP are 0, while the accuracy performance in the CNN algorithm, TP is 82%, FN is 18%, TN and FP are 0.
Penerapan Metode Advanced Encryption Standard pada Sistem Penyimpanan Data Menggunakan Cloud Computing Sebagai Software-as-a-Service Novira Dwina; Nisha Khairani; Muhammad Nasir; Indrawati Indrawati
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 3, No 1 (2023)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v3i1.4183

Abstract

Cloud computing adalah model komputasi yang memungkinkan akses yang mudah dan fleksibel terhadap sumber daya komputasi seperti server, jaringan, penyimpanan, basis data, perangkat lunak, dan layanan lainnya melalui internet. Istilah "cloud" mengacu pada internet itu sendiri, dan cloud computing memungkinkan pengguna untuk menggunakan sumber daya ini tanpa perlu memiliki infrastruktur fisik atau perangkat keras secara langsung. Ada beberapa hal yang dapat diterapkan dalam cloud computing salah satunya layanan  penyimpanan  data.  Penelitian ini berfokus pada sistem penyimpanan data dengan menggunakan teknologi cloud computing untuk dapat mengupload file dari client menuju ke server ownCloud. OwnCloud merupakan aplikasi platform open-source yang memungkinkan untuk membuat layanan penyimpanan data dan berbagi berkas sendiri di lingkungan cloud. Diperlukan sistem keamanan yang baik dari ownCloud sendiri agar dapat melindungi file yang di upload dari pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab (seperti halnya penyadapan) sebelum file tersebut dikirim menuju server. Penelitian ini menggunakan metode Advanced Encryption Standard (AES) yang merupakan standar enkripsi yang digunakan secara luas untuk melindungi data sensitif sehingga data yang dikirimkan tidak dapat diubah ataupun dirusak oleh pihak lain. Pengujian enkripsi dan dekripsi dengan algoritma AES kemudian dilakukan pada file txt dan mkv. Hasil pengujian terhadap file yang diuji dengan metode AES dapat terenkripsi dengan benar dan terhindar dari serangan bruteiforceiattack.Kata kunci— Cloud computing, ownCloud, Advanced Encryption StandardAbstractCloud computing is a computing model that enables easy and flexible access to computing resources such as servers, networks, storage, databases, software, and other services via the internet. The term "cloud" refers to the internet itself, and cloud computing allows users to use these resources without the need to own the physical infrastructure or hardware directly. There are several things that can be applied in cloud computing, one of which is data storage services.  This research focuses on data storage systems using cloud computing technology to be able to upload files from clients to the ownCloud server. OwnCloud is an open-source platform application that allows you to create your own data storage and file sharing services in a cloud environment. A good security system is needed from ownCloud itself so that it can protect uploaded files from irresponsible parties (such as wiretapping) before the file is sent to the server. This research uses the Advanced Encryption Standard (AES) method which is an encryption standard that is widely used to protect sensitive data so that the data sent cannot be changed or damaged by other parties. Encryption and decryption tests with the AES algorithm were then performed on txt and mkv files. The results of testing the files tested with the AES method can be encrypted correctly and protected from brute force attacks. Keywords— Cloud computing, ownCloud, Advanced Encryption Standard
Perancangan dan Analisis Kinerja Jaringan ESP-Mesh dalam Sistem Pemantauan Pasien Zulfikar Achyar; Indrawati Indrawati; Ilham Safar
eProceeding of TIK Vol 6, No 1 (2026): eProTIK: Mei, 2026
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

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

Abstract

Beberapa klinik medis dan rumah sakit dalam proses pemantauan infus dan detak jantung pada pasien masih mengandalkan pemantauan manual yang dilakukan oleh tenaga medis sehingga berpotensi menyebabkan keterlambatan penanganan pada pasien. Selain itu, infrastruktur jaringan yang kurang memadai pada lingkungan klinik medis atau rumah sakit seringkali menyebabkan kegagalan pengiriman data perangkat monitoring. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem monitoring infus dan detak jantung pasien dengan memanfaatkan sensor Load Cell HX711, Infrared dan pulse oximeter. Data hasil pembacaan sensor dikirim menggunakan jaringan ESP-Mesh dan diproses oleh server pusat yang terhubung dengan salah satu node melalui komunikasi serial UART, data kemudian ditampilkan pada sebuah website monitoring. Pengujian sistem dilakukan dengan pengukuran akurasi pembacaan sensor dan analisis kinerja jaringan ESP-Mesh berdasarkan nilai RSSI dan latensi jaringan. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi yang bervariasi untuk setiap sensor, dengan Load Cell HX711 mencapai akurasi tertinggi sebesar 95,42%, sensor Pulse Oximeter sebesar 80,64%, dan sensor Infrared sebesar 71,41%. Jaringan ESP-Mesh dapat beroperasi stabil antar node pada jarak hingga 6,2 meter dengan latensi rata-rata 0,714 detik. Sistem ini diharapkan mampu mendukung pemantauan pasien secara real-time dan mengurangi keterlambatan penanganan medis pada pasien.
Co-Authors alfa nerfsiha Amalia, Ismi Amir D Amri Amri Ariefin Ariefin Atthariq, Atthariq Cut Ita Erliana Dahlan Abdullah Guntur Syahputra Guntur Syahputra3 Hafizh Hidayat Hari Toha Hidayat Ilham safar Indra Mawardi ismi amelia Itsna Fachrina Jamaluddin Kania Putri Alaska Miswar Miswar Muhammad Arhami Muhammad Ihsan Dacholfany Muhammad Muhammad Muhammad Nasir Nabila Maghfirah Naziruddin Naziruddin Nisha Khairani Novira Dwina Nurul Husna Taufiqurrahman Taufiqurrahman Zulfikar Achyar