Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.778
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Kiki Baihaqi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Defisiensi Nutrisi Pada Tanaman Hiroponik Aditya Zatnika; Tatang Rohana; Kiki Baihaqi
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 2 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Pertanian hidroponik adalah inovasi untuk mengembangkan tanaman dalam pengaturan nutrisi terlepas dari media palsu untuk bantuan mekanis. Dalam kerangka budidaya hidroponik, sentralisasi pengaturan nutrisi adalah salah satu batasan yang menentukan sifat hasil panen. Tanaman membutuhkan nutrisi yang memuaskan untuk berkembang dan tumbuh dengan baik. Tidak adanya atau melimpahnya nutrisi yang dikonsumsi oleh tanaman dapat mengakibatkan terhambatnya perkembangan tanaman, sehingga keseimbangan dan kecukupan nutrisi merupakan variabel yang signifikan terhadap hasil pertanian pada tanaman. Dengan cara ini, pekerjaan kerangka kerja khusus diperlukan untuk menentukan kekurangan makanan pada tanaman budidaya air. Faktor keyakinan adalah teknik yang digunakan untuk mengomunikasikan kepercayaan pada suatu peristiwa (kenyataan atau teori) dalam pandangan bukti atau penilaian utama. Hasil dari penelitian ini adalah mendasari kerangka kerja berbasis situs yang dapat memberikan data yang berhubungan dengan nutrisi pada tanaman dan membuatnya lebih mudah bagi klien untuk menganalisis gejala dari kekurangan pada tanaman budidaya hidroponik. Teknik ini memberikan kesimpulan sebagai kepastian atau kerentanan keadaan dalam standar yang digunakan untuk menyelesaikan. Konsekuensi dari pengujian teknik ini menunjukkan 32 efek samping yang dialami menunjukkan kecepatan presisi 92,30%.
Deteksi Bentuk Candi Jiwa dan Candi Blandongan Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Narwan Nahrudin; Yana Cahyana; Kiki Baihaqi
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 2 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Candi merupakan sebuah peninggalan umat hindu buddha yang berbentuk bangunan kuno. Candi jiwa dan candi blandongan merupakan sebuah warisan kerajaan hindu-buddha yang sekarang dijadikan wisata sejarah yang berada di antara kecamatan batujaya dan kecamatan pakis jaya yang sering disebut situs percandian batu jaya ini banyak sekali nilai sejarah, pengunjung tidak hanya menikmati bangunan peninggalan situs percandian batujaya namun juga bisa mengetahui sejarah yang terdapat pada candi tersebut, untuk mempertahankan nilai sejarah dan untuk mengetahui bentuk candi jiw dan candi blandongan maka dibuatlah sistem deteksi atara kedua candi ini agar pengunjung mengetahui mana yang candi jiwa dan mana yang candi blandongan dengan sistem deteksi menggunakan citra digital. Sistem yang di buat ntuk mendeteksi bentuk candi jiwa dan candi blandongan dengan menggunakan metode convolutional neural network ini mendapatkan nilai akurasi dengan pengujian menggunakan bahasa pemograman python 52,78% dan untuk akurasi pengujiaan didaptkan nilai akurasi sebesar 80%.
IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR DAN SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM MEMBUAT MODEL PREDIKSI HASIL TANGKAPAN IKAN NELAYAN DESA CIPARAGEJAYA Fiqri Mahendra; Amril s Siregar; Kiki Baihaqi
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 5 No. 1 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Hasil tangkapan ikan salah satu indikator yang mempengaruhi pertumbuhan perekonomian masyarakat pesisir termasuk Masyarakat Desa Ciparagejaya, hasil tangkapan ikan nelayan yang dicatat oleh Tempat Pelelangan Ikan (TPI) berbeda-beda setiap bulannya, hal ini diakibatkan oleh kondisi ikan yang tidak dapat diprediksi jumlah tangkapannya,bagi nelayan hasil tangkapan ikan laut itu sumber penghasilan utama jadi diperlukan acuan untuk mengantisipasi penurunan hasil tangkapan ikan dalam menentukan strategi pembagian hasil tabungan yang dipotong setiap harinya dari hasil tangkapan nelayan. Tujuan penelitian ini adalah membuat model prediksi dengan Algoritma Regresi Linear dan Support Vector Regression (SVR) dari data yang dicatat oleh TPI Desa Ciparagejaya, data yang terdiri dari 33 jenis ikan hasil tangkapan tahun 2021. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis dengan menggunakan Algoritma Regresi Linear dan SVR. Penelitian ini menghasilkan Model Prediksi yang akan menjadi acuan dalam proses perhitungan nilai akurasi data dimana dalam penelitian ini menggunakan metode Root Mean Squared Error (RMSE). Pengujian dilakukan dengan menggunakan Microsoft excel dan python dengan memiliki nilai RMSE dari perhitungan Microsoft excel terkecil 0,577735, dan dari perhitungan python nilai RMSE terkecil adalah 0.
PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN PADA REVIEW PRODUK E-COMMERCE Muhamad Amirrullah; Yana Cahyana; Kiki Baihaqi
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 5 No. 1 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Pemanfaatan teknologi infomasi dan komunikasi dibidang perdagangan salah satunya yaitu berupa penjualan dan pembelian secara online. Dalam kegiatan berbelanja secara online biasanya konsumen mencari terlebih dahulu mengenai produk yang akan dibelinya melalui review dari konsumen sebelumnya, dikarenakan review dari konsumen sebelumnya dapat menyediakan informasi terbaru dari produk tersebut berdasarkan perspektif konsumen lain yang sudah membeli produk tersebut terlebih dahulu. Tujuan dari penelitian ini adalah mengklasifikan review produk tersebut menggunakan algoritma naïve bayes. Klasifikasi naïve bayes merupakan algoritma untuk klasifikasi berdasarkan teorema naïve bayes dan digunakan untuk menghitung sebuah probabilitas dari suatu kelas. Dalam penelitian ini terdapat beberapa tahapan penelitian yaitu preprocessing, implementasi, dan pengujian. Pada pengujian data dibagi menjadi 2 bagian, 80% sebagai data latih serta 20% sebagai data uji. Pada pengujian menggunakan confusion matrix, penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 86%, sedangkan untuk precission mendapatkan nilai rata-rata 88%, serta nilai recall yang mendapatkan nilai rata-rata 86%.
Co-Authors Aditya Zatnika Amril s Siregar Fiqri Mahendra Muhamad Amirrullah Narwan Nahrudin Tatang Rohana Yana Cahyana