Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Jurnal Tekno Insentif MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Systemic: Information System and Informatics Journal IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Nurhasanah, Youllia Indrawaty
Institut Teknologi Nasional, Bandung
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

Published : 37 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 37 Documents
Search

 1   2   3   4 
Implementasi Metode Principal Component Analysis dan Hidden Markov Model pada Pengenalan Suara Youllia Indrawaty N; Andriana Z; Fadhlin Prasetia
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.51-60

Abstract

Informasi sinyal suara yang dikenali memiliki karakteristik yang unik. Dengan adanya keunikan pada sinyal suara dapat diimplementasikan untuk melakukan identifikasi suara pada bidang kesehatan yang difungsikan sebagai pengenalan suara pada tunawicara. Dimana pada pengembangannya aplikasi mampu untuk membantu pembelajaran pada tunawicara. Metode yang dapat melakukan ekstraksi ciri suara salah satunya adalah metode Principal Component Analsis. Metode Principal Component Analysis bekerja dengan melakukan ekstraksi ciri suara dan pengelompokan pada pola suara. Suara yang direkam melalui proses pre-processing audio sebelum dikelompokan menggunakan Principal Component Analysis untuk mendapatkan nilai koefisien suara. Hasil dari nilai koefisien disimpan sebagai sinyal referensi dan digunakan pada proses pencocokan sinyal suara menggunakan algoritma Hidden Markov Model. Sistem diuji sebanyak 3 sesi pengujian oleh 14 orang penguji. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa sistem yang dibangun mencapai tingkat akurasi 85% dari 3 sesi pengujian oleh 14 orang penguji.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Game Pesawat untuk Pembelajaran Matematika Dasar YOULLIA INDRAWATI N; ASEP NANA HERMANA; MUHAMMAD KHARISMA
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 4, No 2 (2019): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v4i2.52-61

Abstract

Pada tahun 2010, menurut hasil penelitian Computer Technology Reaserch (CTR), menyatakan bahwa manusia memiliki daya ingat sekitar 20% dari apa yang dilihat dan memiliki daya ingat sekitar 30% dari apa yang didengar. Sementara itu manusia memiliki daya ingat sekitar 50% dari apa yang dilihat dan didengar dalam waktu yang bersamaan. Persentasi daya ingat manusia yang terbesar adalah 80%, jika ditampilkan sesuatu yang dilihat, didengar dan sesuatu yang dipraktekkan secara bersamaan. Untuk mencapai persentasi ingatan manusia hingga 80%, dibutuhkan suatu metode yang membutuhkan penggunaan indera penglihatan, pendengaran dan gerak tubuh secara bersamaan salah satunya adalah pembelajaran yang interaktif seperti game educative. Untuk membuat berhitung lebih menyenangkan dan bisa mengingat sebesar lebih dari 50%, maka dirancanglah sebuah game yang bernama “Tembak Matematika” yang memiliki tampilan berupa gambar-gambar dan angka hitungan matematika serta audio. Game Tembak Matematika bisa digunakan sebagai media belajar berhitung dan mengingat untuk anak usia sekolah dasar (SD). Kata Kunci : Berhitung, K-Nearest Neighbor ,Game, Media Pembelajaran
Implementasi Metode Best First Search untuk Pembelajaran Matematika Berbasis Multimedia Interaktif Muhammad Ichwan; Youllia Indrawaty N; Andhika Pahlevi
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 1, No 2 (2016): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v1i2.38-50

Abstract

Best first search merupakan sebuah metode pencarian heuristic dengan memilih nilai terbaik dari beberapa data. Metode best first search diimplementasikan untuk pembelajaran perkalian matematika berbasis multimedia interaktif. Pada aplikasi ini best first search digunakan sebagai pengukur nilai waktu terkecil pada data hasil pengujian dengan membandingkan tiga cara perhitungan perkalian. Model skenario multimedia merupakan alur komponen dari awal multimedia hingga multimedia selesai. Sehingga dapat menghasilkan suatu tampilan yang interaktif. Aplikasi ini ditujukan kepada anak tunarungu sebagai alternatif pembelajaran perkalian matematika. Pengujian aplikasi dilakukan kepada 10 responden anak tunarungu dan mendapatkan kesimpulan best first search berhasil mendapatkan nilai waktu terkecil dari cara kedua dengan perolehan nilai 203.
Augmented Reality Berbasis Cloud Recognition pada Majalah Film Youllia Indrawaty N; Jasman Pardede; Afis Siswantini
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.70-81

Abstract

Film telah menjadi salah satu hiburan bagi manusia termasuk pencinta film itu sendiri. Untuk menyampaikan informasi mengenai film di media lain, maka diterapkan teknologi Augmented Reality pada majalah melalui smartphone. Penerapan Augmented Reality berbasis cloud computing dapat memudahkan pihak redaksi mengunggah dan mengubah konten agar dapat ditampilkan serta diakses oleh pembaca siapa saja dan kapan saja dengan terkoneksi internet. Layanan yang dapat menggabungkan teknologi Augmented Reality dan cloud computing adalah Vuforia Cloud Recognition. Maka dari itu, diuji bagaimana kualitas marker mempengaruhi kinerja pendeteksian marker dengan tiga kondisi marker yaitu pudar, miscolour, dan blur dengan berbagai intensitas. Dari hasil penelitian, didapat data bahwa marker dengan intensitas kepudaran 25%, semua marker tidak dapat dikenali karena struktur gambar berubah. Pada marker dengan keadaan miscolour, semua marker dapat dikenali karena struktur gambar tidak berubah. Sedangkan pada marker dengan keadaan blur dengan intensitas 75%, semua marker tidak dapat dikenali karena struktur gambar berubah. Ini membuktikan bahwa struktur gambar mempengaruhi kinerja pendeteksian marker.
Pengenalan Pembicara untuk Menentukan Gender Menggunakan Metode MFCC dan VQ Youllia Indrawaty N; Andri ana; Dita Permatasari
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 1 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i1.34-47

Abstract

Klasifikasi suara berdasarkan gender dibuat dengan tujuan agar komputer mampu mengenali suara laki-laki dan perempuan. Dengan kemampuan komputer yang mampu membedakan suara laki-laki dan perempuan pada pengembangan selanjutnya akan memperkuat tingkat suatu sistem keamanan yang menggunakan password dengan suara. Penelitian ini mengenai pengenalan gender dari pengucap/ pembicara dengan ucapan bergantung teks dan bergantung pembicara, dalam proses pengenalan tersebut digunakan algoritma ekstraksi yang disebut Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) digunakan untuk ekstraksi ciri dari sinyal wicara sedangkan proses pengelompokan menggunakan metode Vector Quantization (VQ). Dalam tahap pengenalan, ukuran distorsi berdasarkan minimisasi jarak Euclidean digunakan untuk mencocokkan penutur uji dengan penutur dalam database. Database wicara menggunakan 20 penutur, terdiri dari 10 penutur pria dan 10 penutur wanita dengan tingkat akurasi pria mencapai 90% dan wanita 80%.
Penerapan Metode Eigenface dan Pemanfaatan Database Fg-Net untuk Mengetahui Usia Manusia Berdasarkan Wajah Irma Amelia D; Youllia Indrawaty N; Dian Purnomo
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.43-51

Abstract

Wajah merupakan salah satu ciri pada manusia untuk dapat dibedakan satu sama lain. Terdapat beberapa faktor yang mendasari perbedaan setiap wajah manusia yaitu genetik, jenis kelamin, etnis dan usia. Seiring berjalannya waktu, wajah manusia mengalami beberapa perubahan akibat bertambahnya usia. Perubahan yang sering kali terjadi seperti penambahan garis halus pada wajah atau terdapat perubahan kontur pada wajah, hal tersebut dapat dijadikan acuan untuk mengidentifikasi usia. Oleh karena itu, pada penelitian melakukan pendeteksian usia berdasarkan wajah. Metode yang digunakan yaitu Eigenface didasarkan pada metode statistik Principal Component Analysis (PCA) dengan menggunakan database fg-net yang berisi titik ciri dari citra wajah yang sudah diketahui usianya. Eigenvector dari Matriks fitur wajah data uji dibandingkan dengan eigenvector matriks dari database fg-net citra latih untuk menentukan kecocokan usia. Hasil pengujian usia berdasarkan citra wajah yang berasal dari 30 orang mencapai tingkat akurasi sebesar 56,66%.
Klasifikasi Sentimen Pada Buzzer Politik Jelang Pemilu 2024 menggunakan Metode Lexicon-based NURHASANAH, YOULLIA INDRAWATY; NAUFAL, MUHAMMAD THORIQ
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 9, No 2 (2024): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v9i2.166-178

Abstract

ABSTRAKPemilu merupakan sebuah momen dimana masyarakat memiliki peran untuk berpartisipasi dalam pemerintahan. Media sosial, khususnya media sosial X menjadi salah satu yang diminati untuk menyebarkan informasi. Informasi yang tersebar dalam jumlah banyak sangat sulit untuk disaring dengan baik oleh masyarakat. Mempengaruhi opini publik dengan menggunakan kata-kata kasar, memanipulasi informasi, dan membuat konten negatif merupakan peran buzzer politik di dalam media sosial. Sehingga dibutuhkan alat untuk filterisasi sentimen publik yang beredar. Alat yang digunakan adalah analisis sentimen. Penelitian bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen buzzer politik dalam media sosial X menggunakan model lexicon-based yang ditingkatkan kamusnya sesuai dengan studi kasus yang dilakukan (corpus-based). Dengan menggunakan 1031 data, didapatkan sentimen positif (bukan buzzer) sebesar 63.69%,  sentimen negatif (buzzer politik) sebesar 31.94%, dan sentimen netral sebesar 4.37%. Sehingga disimpulkan bahwa model lexicon-based mampu menjelaskan sentimen X.Kata Kunci: Analisis sentimen, Lexicon-based, Buzzer, X, PemiluABSTRACTElection is a moment where people have a role to participate in the government. Social media, especially X social media, is one of the most popular ways to disseminate information. Information that is spread in large quantities is very difficult for the public to filter properly. Influencing public opinion by using harsh words, manipulating information, and creating negative content is the role of political buzzers in social media. So a tool is needed to filter public sentiment that is circulating. The tool used is sentiment analysis. The research aims to classify the sentiment of political buzzers in social media X using a lexicon-based model that is enhanced by the dictionary according to the case study conducted (corpus-based). By using 1031 data, positive sentiment (not buzzer) is 63.69%, negative sentiment (political buzzer) is 31.94%, and neutral sentiment is 4.37%. So it is concluded that the lexicon-based model is able to explain X sentiment.Keywords: Sentimen analyzed, Lexicon-based, Buzzer, X , Election
Sistem Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Modified Direction Feature dan Learning Vector Quantization rizki rahmat riansyah; Youllia Indrawaty Nurhasanah; Irma Amelia Dewi
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 3 No 1 (2017): JuTISI
Publisher : Maranatha University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jutisi.v3i1.651

Abstract

Sundanese script is one revised regional Indonesia which is the work of the sundanese have orthographic peculiarities in terms of how the writing system by using a non-latin character as well as in terms of the unique pronunciation, therefore his presence should be conserved. One of its preservation efforts is to build an sundanese script recognition systems, which in the process is to identify a pattern of characters can make use of a technique of feature extraction and classification of characteristics, one of which was modified direction featured (MDF) which is the hallmark of the extraction method based on the shape of the patterns on the image, whereas the methods used for the process of classification of characteristics of an image is learning vector quntization (LVQ). This system will accept input in the image of sundanese script and image patterns revised its characteristics will be taken and entered into the database that will be used as training data, then done in the result of the extraction of characteristics are grouped into classes to the nearest value identified on a class derived from the test image, its function is to support the introduction of this aksara can be combined with text to speech. Text to speech system (TTS) is a system that can turn text into speech, so that the output can be showing the introduction of aksara sunda examples of their pronunciation. The level of accuracy of the test results of the 300 samples data of aksara sunda verified correctly between the suitability of image characters with names and their pronunciation is of 78.67%.
Deteksi Penyakit Diabetes Retinopati Pada Retina Mata Berdasarkan Pengolahan Citra Adri Pramana Putra Putra; Youllia Indrawaty Nurhasanah; Andriana Zulkarnain
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 3 No 2 (2017): JuTISI
Publisher : Maranatha University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jutisi.v3i2.680

Abstract

Diabetic Retinopathy is a disease that strikes the retina of the eye in patients who have diabetes mellitus. Medical examination against sufferers of Diabetic Retinopathy is done with observation directly by eye surgeons. In this case, eye retinal images are taken using the camera the fundus. Retinal fundus Photographs resulted from fundus cameras usually are not able to give a clear picture against the retinal blood vessels. This makes it difficult for doctor to analyze images of the retina. It takes a relatively long time to find out the results of the examination. Overcoming these weaknesses, a system was built using a computational model to change the retina image pixel retina into a feature of the retina. So it can help the doctor to decide medical actions quickly and precisely. In this research a system that can detect and classify the diabetic retinopathy was created, using local binary pattern method to extract the characteristics and learning vector quantization method for the classification process. Local binary pattern will generate an image of a uniform which has the most image information. The image will be a characteristics vector as input to the method of classification learning vector quantization. The results of the testing show that the number of levels of extraction of characteristics affect the results of the classification, in this case the best accuracy results is 85%.Keywords— Diabetic Retinopathy, Fundus Image, Local Binary Pattern, Pre-Processing, Learning Vector Quantization.
APLIKASI MEDIA PEMBELAJARAN TULANG MANUSIA MENGGUNAKAN AUGMENTED REALITY (AR) BERBASIS ANDROID Khemal Rizky Ramadhan; Youllia Indrawaty Nurhasanah; Rio Korio Utoro
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 3 No 3 (2017): JuTISI
Publisher : Maranatha University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jutisi.v3i3.687

Abstract

Augmented Reality is a technology of combining two-dimensional virtual objects and three-dimensional virtual objects that are interactive in real-world times. Many fields have been using Augmented Reality technology, one of them in the field of education. In the field of technology education Augmented Reality serves as an interactive learning media for teaching and learning process more interesting and innovative. Augmented Reality technology is applied to the learning of human hand bone recognition. The use of Augmented Reality technology is expected to display the human handbag objects virtually in the form of three dimensions in a book that has been equipped with markers as props. Markers detected by the smartphone's camera will display 3-dimensional objects that match the detected markers. The process of making it, 3D objects created using Blender 3D and packaged by using Unity software, after the packaging process is finished then the results will be transferred to the smartphone that can be directly installed by the user. In order to facilitate the user to be able to use the application and can see how the human hand bones. Keywords— 3D, Augmented Reality, Human Bones, Learning, Unity,  Smartphone.
Co-Authors Ade Saputro, Bagus Adhitya Yoga Pratama Idwal Adri Pramana Putra Putra Adriadi Karya Anugerah Afis Siswantini Afriyanti Dwi Kartika Amelia Dewi, Irma Andhika Pahlevi Andriana Andriana Andriana Zulkarnain Anugerah, Adriadi Karya Arga Hutama, Mahesa Asep Chaesar Trianto Asep Nana Hermana ASEP NANA HERMANA Bagus Ade Saputro D, Irma Amelia DEWI, IRMA AMELIA Dian Purnomo Dian Purnomo Dina Budhi Utami Dina Budhi Utami, Dina Budhi Dita Permatasari Dita Permatasari Ersa Triansyah Fabio Fahri Pratama Fadhlin Prasetia Febriandi, Arry Hafizh Achmad Dinan Harianja, Yandri Hermana, Asep Nana Idwal, Adhitya Yoga Pratama Irham Sidik Permana Irma Amelia D Irma Amelia Dewi Irma Amelia Dewi Jasman Pardede KHARISMA, MUHAMMAD Khemal Rizky Ramadhan Kurnia Ramadhan Putra Kurnia, Ema LUKMAN, RIZKI Mahesa Arga Hutama Milda Gustiana Husada Muhammad Ichwan Muhammad Ichwan MUHAMMAD KHARISMA Nana Hermana, Asep Naufal, Muhammad Thoriq Ninda Halimah Alghoniyyah Nurfayza, Rifasya Ayu Pahlevi, Andhika Permana, Irham Sidik Prasetia, Fadhlin Putra, Adri Pramana Putra Ramadhan, Khemal Rizky riansyah, rizki rahmat Rio Korio Utoro rizki rahmat riansyah Siswantini, Afis Sofia Umaroh Sofia Umaroh Suryadikarsa, Fawwaz Muhammad Sutarti Sutarti Tristiyono, Anggi Yasmin Math Khader Zulkarnain, Andriana