Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEMATIKA: Jurnal Penelitian Teknik Informatika dan Sistem Informasi BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Mobile and Forensics Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi
Sean Coonery Sumarta, Sean Coonery
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
Simulasi Aplikasi Real Time Route Selection berbasis Wireless Sensor Network di Kota Makassar Lisangan, Erick Alfons; Sumarta, Sean Coonery; Tandungan, Levi Oktavian
Mobile and Forensics Vol. 2 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/mf.v2i2.2767

Abstract

Seiring dengan pertumbuhan kota yang secara di dunia melebihi 50%, persoalan kota menjadi lebih rumit dan kompleks, salah satunya adalah kemacetan yang dapat disebabkan oleh banjir serta pertumbuhan kendaraan yang melebihi luas jalanan. Hal ini juga terjadi di Kota Makassar sebagai ibu kota provinsi Sulawesi Selatan. Saat ini sering terjadi kemacetan lalu lintas di beberapa ruas jalan di Kota Makassar, terutama pada saat peak hours. Data terakhir Juni 2017 menunjukkan jumlah kendaraan di kota Makassar adalah sebanyak 1.425.635 dimana terjadi kenaikan lebih dari 100% dibandingkan tahun 2007. Pada penelitian ini akan dirancang sebuah aplikasi real time route selection dengan memanfaatkan Wireless Sensor Network sebagai penyedia data traffic condition pada ruas jalan. Algoritma pencarian rute terpendek yang digunakan adalah algoritma Dijkstra serta algoritma Floyd-Warshall yang dikombinasikan dengan fungsi skalar Chebycheff. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rute yang dihasilkan oleh kedua algoritma sama tetapi algoritma Dijkstra memiliki waktu pemrosesan lebih cepat dengan rerata 7,45 ms. Kelemahan fungsi skalar Chebycheff adalah proses update jarak antar node yang dinamis bergantung pada perubahan kondisi lalu lintas. Hal ini dapat diatasi dengan menggunakan penggunaan metode inferensi lain untuk kriteria kondisi lalu lintas, seperti fuzzy logic maupun metode Multi Criteria Decision Making.
PEMBUATAN DAN PELATIHAN SISTEM INFORMASI SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN KINERJA DC MALL BATAM Gormantara, Alfredo; Carolus, Ridnaldy Yunior; Sumarta, Sean Coonery
Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Vol. 6 No. 1 (2024): Periode April 2024
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/abdimas.v6i1.5369

Abstract

Digital transformation in Industry 5.0 has become a driving force in moving companies to improve the quality of services provided to customers and ease of work. The company's needs in carrying out strategic work and policies cannot be separated from the use of systems to help manage company data. DC Mall rents out its locations to parties such as shopping centers, supermarkets, exhibition corridors, restaurants and electronics stores. One of the routine tasks in managing DC Mall is paying utilities and rent for each unit. Payments are made to the mall management every month. Efforts to develop an information system that can cover all parts of mall management, including finance, customer service, marketing and others. The aim of this activity is to implement an information system at DC Mall that is beneficial for employee and company performance. The new system is designed to cover the weaknesses of the previous system. This service activity, which includes observation, data collection, design, implementation and evaluation, was carried out for approximately three months, starting from November 10 to January 19 2024. Each member is responsible for making observations, surveying locations, collecting data, helping create information systems and training employees, and compiling service reports. Based on the results of the service, it can be concluded that the creation of the new DC Mall information system has been successful based on feedback from employees in operating and carrying out their duties.
APPLICATION OF GPU-CUDA PARALLEL COMPUTING TO THE SMITH-WATERMAN ALGORITHM TO DETECT MUSIC PLAGIARISM Gormantara, Alfredo; Tangdililing, Ferdianto; Sumarta, Sean Coonery
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 19 No 3 (2025): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol19iss3pp1725-1736

Abstract

This study introduces the Smith-Waterman algorithm because the advantage of this algorithm is that it can determine the similarity from any position that corresponds to music plagiarism, considering that song similarities can occur in any part of a song. Plagiarism detection can be done by comparing the melody notes of 2 songs to determine whether or not there are similarities. Songs that are identified as plagiarism have similar melodies of 8 bars. However, the Smith-Waterman algorithm has a weakness, namely that the speed of this algorithm is relatively slow, so parallel computing is required to speed up the detection process. Parallel computing relies on the capabilities of multi-core GPUs that can be programmed using CUDA. Therefore, the innovation raised in this study is to speed up the computing process in detecting music plagiarism by applying parallel computing to the Smith-Waterman algorithm. The methodology stages begin with melody extraction, namely taking the song melody from the MIDI file along with the melody's tempo in the MIDI file and then transposing it to the basic tone of C. The study's results showed that using the GPU can speed up the execution time by up to 5.7 times compared to using the CPU. In addition, validation was carried out with real music plagiarism cases and validation of the results using the MIPPIA website. This shows that parallel computing has been successfully applied to the Smith-Waterman algorithm in detecting music plagiarism.
Peningkatan Kompetensi Guru Dalam Pemanfaatan Media Interaktif Live Worksheets dan E-Quiz Saptadi, Norbertus Tri Suswanto; Chyan, Phie; Sumarta, Sean Coonery; Gormantara, Alfredo
Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Vol 6, No 3 (2023): Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstormin
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/japhb.v6i3.4719

Abstract

Pandemi Covid-19 telah menghasilkan model pembelajaran inovatif di sekolah dari tatap muka atau luar jaringan (luring) berubah online atau dalam jaringan (daring). Guru dan siswa mengalami kendala serta keterbatasan dalam interaksi belajar-mengajar di sekolah sehingga dapat mereduksi kualitas pembelajaran. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibutuhkan workshop pemanfaatan media interaktif Live Worksheets dan E-Quiz. Berdasarkan interview bersama kepala sekolah di Sekolah Menengah Atas Frater Makassar diketahui informasi bahwa beberapa guru belum memiliki kemampuan teknologi dan masih memiliki keterbatasan perangkat sehingga siswa kurang termotivasi belajar serta kurang kreativitas dalam penggunaan aplikasi online di masa pandemi. Metode workshop meliputi penjelasan materi, pemberian tugas, pembahasan tugas, penilaian tugas dan evaluasi. Tujuan workshop adalah meningkatkan kompetensi guru dalam melaksanakan tugas di sekolah. Hasil workshop  menunjukkan bahwa sebanyak 70% peserta telah mampu mengunakan Live Worksheets dengan baik, 90% peserta telah mampu menggunakan Kahoots! dengan sangat baik, 85% peserta telah mampu menggunakan Quizwhizzerr dengan sangat baik, dan 80% peserta telah mampu menggunakan Rumah Belajar dengan baik. Workshop Peningkatan Kompetensi Guru telah mampu memberikan pemahaman dalam menerapkan metode belajar-mengajar yang membantu meningkatkan kinerja belajar siswa.
Model Dataset Bahan Baku Sampah Organik Berbasis Citra Digital dengan Machine Learning Saptadi, Norbertus Tri Suswanto; Chyan, Phie; Sumarta, Sean Coonery; Cakra, Kalvin
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 13 No. 1 (2024): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v13i1.1553

Abstract

Kota Makassar memiliki sampah organik yang dapat diolah dan menghasilkan potensi energi yang bersumber dari bahan baku tempurung kelapa. Pemanfaatan sampah organik menjadi bahan baku tempurung kelapa dapat menghasilkan produk briket biomassa. Kualitas bahan baku ditentukan dari sumber asal tempurung kelapa yang berada di sekitar lingkungan masyarakat. Tujuan penelitian adalah merancang model dataset berbasis citra digital dalam upaya mengetahui kualitas tempurung kelapa sebagai bahan baku sampah organik. Penelitian menggunakan metode deep learning sebagai bagian dari machine learning yang dapat mengevaluasi permasalahan deteksi objek dalam klasifikasi citra digital. Hasil penggunaan arsitektur CNN telah menghasilkan perancangan dan pemodelan data dengan nilai akurasi model sebesar 85%.
Co-Authors Antony, Heriyanto Astrid Lestari Tungadi Cakra, Kalvin Erick Alfons Lisangan Ferdianto Tangdililing, Ferdianto Gormantara, Alfredo Phie Chyan Randy Randy Ridnaldy Yunior Carolus Tandungan, Levi Oktavian Tommy, Phe