Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer
Adam M Tanniewa
Universitas Sulawesi Barat
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Environmental Science Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengembangan Sistem Informasi Konsultasi Psikologi Online Dengan Api Midtrans Sebagai Payment Gateway Siti Zahra Salma; Aswamati S; Adam M Tanniewa
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2023): Volume 4 Nomor 2 Juni 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtsi.v4i2.2560

Abstract

Beberapa aplikasi konsultasi psikolog online masih menggunakan metode pembayaran berbasis transfer bank untuk semua transaksi keuangan sehingga pengguna harus menunggu lebih lama untuk menerima layanan yang mereka butuhkan karena penggunaan transfer bank seringkali menyebabkan keterlambatan dalam prosedur verifikasi pembayaran. Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan aplikasi konsultasi psikologi online dengan menggunakan API Midtrans sebagai payment gateway. Merode prototype merupakan metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil dari penelitian ini adalah sistem yang dikembangkan dapat membantu pengguna untuk mengakses layanan konsultasi tanpa terhalang oleh proses pembayaran. Hal ini sesuai dengan hasil perhitungan uji usability sistem dengan rata-rata nilai sebesar 85 yang  menunjukkan bahwa tingkat usability sistem informasi konsultasi psikologi online dapat diterima oleh pengguna.
Pengembangan Model Klasifikasi Citra Penyakit Daun Lada Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) Andrian Sah; Mulyadi Mulyadi; Allan Desi Alexander; Adam M Tanniewa
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i1.53

Abstract

Lada (Piper nigrum) adalah komoditas pertanian bernilai tinggi, namun rentan terhadap penyakit daun akibat infeksi jamur, bakteri, atau hama. Identifikasi dini penting untuk mencegah penurunan hasil panen, namun metode konvensional berbasis observasi visual sering subjektif dan membutuhkan keahlian khusus. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi penyakit daun lada menggunakan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) berbasis pengolahan citra digital. Proses penelitian dimulai dengan preprocessing, yang mencakup konversi ke ruang warna CIELAB untuk meningkatkan kontras, segmentasi menggunakan Otsu Thresholding, serta ekstraksi fitur warna dengan Mean Color dan fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Hasil ekstraksi fitur ini kemudian digunakan sebagai masukan untuk algoritma LVQ, yang melakukan klasifikasi berdasarkan pembelajaran vektor prototipe. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model LVQ yang dikembangkan mencapai tingkat akurasi keseluruhan sebesar 90,83%. Model menunjukkan performa terbaik dalam mengenali daun sehat dengan Precision, Recall, dan F1-Score sebesar 96,67%. Sementara itu, kelas Anthracnose memiliki Precision terendah sebesar 87,01%, dan kelas Leaf Blight menunjukkan Recall terendah sebesar 86,67% serta F1-Score terendah sebesar 88,14%. Meskipun terdapat variasi kinerja antar kelas, model ini terbukti efektif dalam menangani dataset terbatas, memiliki kemampuan klasifikasi yang baik terhadap data non-linear, serta memungkinkan interpretasi keputusan klasifikasi yang lebih jelas.
Co-Authors Alexander, Allan D Andrian Sah Aswamati S Mulyadi Mulyadi Siti Zahra Salma