Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pilar Nusa Mandiri Jurnal Abdi Masyarakat Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Jurnal Computer and Technology Explore
Zaeniah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PRAKTEK KERJA LAPANGAN PADA STMIK MATARAM Zaeniah; Wenti Ayu Wahyuni; Muhammad Fuad Syauqi
Explore Vol 7 No 1 (2017): Januari 2017
Publisher : Universitas Teknologi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/ex.v7i1.2

Abstract

Kegiatan Praktek Kerja Lapangan adalah salah satu kegiatan yang diwajibkan pada STMIK Mataram. Praktek kerja lapangan bisa diikuti oleh seluruh mahasiswa dengan beberapa syarat yang telah ditentukan seperti mengumpulkan data mahasiswa, tempat PKL, dan Kartu Hasil Studi mahasiswa. Saat ini, pengolahan data mahasiswa yang mengajukan PKL masih diolah menggunakan microsoft excel sehingga masih terdapat beberapa kekurangan mulai dari proses input data tempat PKL, kesulitan dalam proses pencarian data mahasiswa, adanya data mahasiswa yang double, perekapan data mahasiswa memerlukan waktu yang lama dan informasi yang dihasilkan kurang akurat. Oleh karena itu, dibuatlah sebuah sistem informasi praktek kerja lapangan yang dapat dijadikan sebagai solusi dari masalah yang ada. Sistem informasi ini dikembangkan menggunakan metode waterfall. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu koordinator PKL dalam mengolah data pengajuan praktek kerja lapangaan serta mendapatkan informasi yang cepat dan akurat.Sistem Informasi ini di buat menggunakan bahasa pemrograman visual basic.net dengan database MySQL.
SISTEM PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE VIOLA JONES DAN ALGORITMA EIGENFACE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) UNTUK PROSES PRESENSI Wahyuni, Wenti Ayu; Erniwati, Surni; Zaeniah
Journal Computer and Technology Vol. 2 No. 1 (2024): Juli 2024
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/comtechno.v2i1.147

Abstract

Dalam era digital, teknologi pengenalan wajah telah berkembang pesat dan diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk sistem absensi. Sistem absensi konvensional sering menghadapi masalah seperti pemalsuan data, kehilangan kartu, dan ketidakefisienan. Teknologi pengenalan wajah menawarkan solusi yang lebih aman dan efisien dengan kemampuan mengidentifikasi individu secara otomatis dan akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem absensi berbasis pengenalan wajah menggunakan metode Viola-Jones untuk deteksi wajah dan algoritma PCA Eigenface untuk pengenalan wajah. Metode Viola-Jones dikenal andal dalam deteksi wajah real-time, sementara PCA Eigenface efektif dalam mengurangi dimensi data wajah dan mempercepat proses pengenalan. Penggunaan metode tersebut berhasil dalam mendeteksi dan mengenali wajah dengan baik, dimana ditunjukkan dari hasil percobaan yang memperoleh hasil sebesar 96,25%. Percobaan dilakukan sebanyak 80 kali yang berasal dari 20 data wajah karyawan yang masing-masing di coba sebanyak 4 kali. Kata Kunci: Presensi, deteksi wajah, viola jones, algoritma Eigenface;
Pelatihan it untuk meningkatkan kemampuan staf dan perangkat desa di desa duman zaenudin; Zaeniah; Efendi, Masjun
Jurnal Abdi Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2022): Februari
Publisher : Institut Pariwisata dan Bisnis Internasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22334/jam.v2i1.17

Abstract

Saat ini Perkembangan Teknologi dan Informasi sangat pesat, dengan adanya sistem informasi berbasis komputer yang kian meningkat hampir disemua bidang dan pekerjaan untuk menyampaikan informasi menggunakan teknologi komputer. Pelatihan IT ini bertujuan untuk memberikan komptensi dasar penggunaan program komputer yaitu word, excel dan power point kepada para staf dan perangkat desa duman. Desa Duman adalah desa yang berada di Kecamatan Lingsar Kabupaten Lombok Barat Provinsi Nusa Tenggara Barat. Saat ini desa duman dalam pelayanan administrasi belum maksimal Upaya untuk meningkatkan kemampuan staf dan perangkat desa duman, kepala desa dan sekretaris desa bertujuan untuk membuat pelatihan ini untuk memaksimalkan peran staf dan perangkat desa duman dalam meberikan pelayanan kepada masyarakat, metode pelaksanaan pengabdian ini adalah in service training dan on service training. Hasil dari kegiatan ini adalah para staf dan perangkat desa duman telah mampu mengoperasikan program microsoft office word, microsoft office excel dan microsoft office power point, sehingga mampu menunjang pelayanan adminsitrasi sehari-hari kepada masyarakat.
FINE-TUNING RESNET50V2 WITH ADAMW AND ADAPTIVE TRANSFER LEARNING FOR SONGKET CLASSIFICATION IN LOMBOK Wahyudi, Erfan; Imran, Bahtiar; Zaeniah; Erniwati, Surni; Karim, Muh Nasirudin; Muahidin, Zumratul
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol. 21 No. 1 (2025): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Publishing Pe
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/pilar.v21i1.6485

Abstract

This study aims to develop a classification system for traditional Lombok songket fabric patterns using the ResNet50V2 architecture, optimized through fine-tuning and the AdamW optimizer. The data were collected directly from songket artisans in Lombok and categorized into three groups based on the origin of the patterns: Sade, Sukarara, and Pringgasela. The model was trained with data augmentation techniques, including rotation, shifting, and zooming, to increase data diversity. During the training process, fine-tuning was applied to the last layer of ResNet50V2, and optimization was performed using AdamW with a learning rate of 0.0001. The model was evaluated using a confusion matrix, classification report, and analysis of accuracy and loss. The experimental results showed that the model achieved 100% accuracy at the 15th epoch. Furthermore, experiments with different parameters (epochs, batch size, and learning rate) demonstrated that the 15th epoch provided the best results with 100% accuracy, while using higher epochs (30 and 40) did not necessarily yield better outcomes. This model is effective in identifying songket fabric patterns with good classification results for each class. Although the results are excellent, increasing the dataset size and exploring more complex model architectures could further enhance performance. Overall, this study demonstrates the significant potential of deep learning technology in classifying songket patterns with reliable accuracy in real-world applications.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN LANSUNG TUNAI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING BERBASIS WEB PADA DESA TEMPOS Safitri, Harmin; Zaeniah
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 2 (2023): May 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i2.16

Abstract

Bantuan lansung tunai (BLT) adalah program bantuan pemerintah berjenis pemberian uang tunai atau beragam bantuan lainnya, baik bersyarat maupun tak bersyarat untuk masyarakat miskin. Penelitian ini menggunakan model manajemen metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan menentukan keriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu jumlah penghasilan, status perkawinan, jumlah tanggungan, dan umur. Hasil proses analisis berupa data keluarga miskin yang berhak menerima BLT. Sistem yang dapat membantu pengambilan keputusan untuk menentukan keluarga yang berhak menerima BLT. Oleh karna itu dipenelitian ini dibangun sistem pendukung keputusan untuk pemberian BLT. Dengan adanya Sistem ini, dapat mempermudah dan mempercepat pengolahan data serta mempengaruhi kinerja sehingga menjadi lebih optimal. Hasil yang diharapkan adalah tersedianya sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW yang dapat menentukan keluarga miskin yang berhak menerima bantuan lansung tunai sehingga dana tersebut jatuh kepada keluarga yang benar-benar membutuhkan.
RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA TANAMAN CABAI DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR Ndang, Rijalul Mujahidin; Zaeniah; Imran, Bahtiar
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 1 (2023): January 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i1.22

Abstract

Teknologi telah menjadi kebutuhan yang sangat penting bagi keberlangsungan hidup setiap manusia. Mulai dari hal-hal yang sederhana hingga hal-hal rumit teknologi selalu memegang peranan penting, tak terkecuali pada bidang pertanian. Munculnya berbagai masalah yang dialami oleh para petani khususnya petani cabai seperti masalah penyakit tanaman dan hama tanaman membuat para petani kesulitan dalam mengatasinya. Tak jarang masalah-masalah tersebut mengakibatkan para petani mengalami kerugian besar karena gagal panen. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Tanaman Cabai dengan Metode Certainty Factor. Dimana sistem pakar ini merupakan aplikasi berbasis website yang berisi pengetahuan pakar ahli tanaman cabai. Aplikasi ini dapat diakses oleh para petani untuk mendiagnosa dan mengetahui penyakit pada tanaman cabai mereka. Pada aplikasi ini sistem mampu mengidentifikasi 7 jenis penyakit berdasarkan pengetahuan pakar serta terdapat solusi mengenai penyakit pada tanaman cabai, sehingga dapat dilakukan penanganan yang sesuai untuk mengatasi permasalahan tersebut. Selain itu diagnosa penyakit dengan aplikasi ini memilki tingkat akurasi yang cukup baik dan sesuai dengan pengetahuan pakar ahli.
Co-Authors Efendi, Masjun Erniwati, Surni Imran, Bahtiar Karim, Muh Nasirudin Muahidin, Zumratul Muhammad Fuad Syauqi Ndang, Rijalul Mujahidin Safitri, Harmin wahyuni, wenti ayu wenti ayu wahyuni Zaenudin