Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Computer and Information System (J-CIS)
Ismaun
Universitas Sulawesi Barat
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Pemilihan Penerima Sembako Menggunakan Metode SAW-Topsis di Desa Bonde Sapriadi; Ismaun
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 6 No 1 (2023): J-CIS Vol 6 No. 1 Tahun 2023
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v6i1.3591

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) yang efektif untuk pemilihan penerima bantuan sembako di Desa Bonde, Sulawesi, menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution). Sistem ini dirancang untuk meningkatkan akurasi dan objektivitas dalam menentukan penerima bantuan. Proses pengembangan melibatkan pengumpulan data melalui studi literatur dan wawancara dengan aparat desa, serta penggunaan rumus Slovin untuk menentukan populasi dan sampel. Sistem yang dikembangkan mencakup berbagai modul, termasuk login, manajemen kriteria, penilaian alternatif, dan perhitungan rekomendasi. Pengujian sistem menggunakan metode black box dan pengujian akurasi algoritma menunjukkan tingkat akurasi 94,6%, menandakan bahwa sistem dapat diandalkan dalam memberikan rekomendasi penerima sembako. Sistem ini menggunakan PHP, MySQL, XAMPP, dan Bootstrap dalam pengembangan web dinamisnya. Rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut termasuk pembuatan versi mobile, peningkatan tampilan web, dan penambahan kriteria seleksi. Penelitian ini memberikan kontribusi pada peningkatan proses penyaluran bantuan sembako di Desa Bonde dengan memanfaatkan teknologi informasi.
Pengenalan Huruf Aksara Lontara Menggunakan Metode Convolutional Neural Network mukhdar mustafa; Nahya Nur; farid wajidi; A. Amirul Asnan Cirua; Ismaun
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 7 No 1 (2024): J-CIS Vol. 7 No. 1 Tahun 2024
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v7i1.3768

Abstract

Salah satu warisan budaya aksara nusantara, aksara lontara saat ini perlu di lestarikan agar tidak mengalami kepunahan. Beberapa hal yang menyebabkan aksara Lontara ini terancam punah diantaranya adalah tren penggunaan bahasa asing yang didukung oleh pesatnya perkembangan teknologi, serta kurangnya pendidikan dan pembelajaran yang mendukung kelestarian aksara Lontara pada generasi mudaPengenalan huruf aksara lontara menggunakan metode Convolutional Neural Network merupakan suatu sistem yang mampu menegenali huruf aksara lontara secara realtime. Pada penelitian ini menggunakan jenis penelitian eksperimen karena penelitian ini bersifat uji coba dimana penelitian ini menghasilkan suatu sistem pengenalan huruf aksara lontara dengan hasil akhir berupa perhitungan persentase pengujian. Implementasi Convolutional Neural Network sebagai metode yang digunakan untuk mendapatkan model. Berdasarkan tingkat akurasi terhadap model yang di dapatkan pada proses training dengan menggunakan 575 data uji sebanyak 48 data uji yang tidak dapat dikenali oleh sistem dan 527 data yang dapat dikenali dengan persentase sebesar 91.6%. Algoritma CNN sudah cukup baik dalam melakukan pengenalan huruf aksara lontara.
Co-Authors A. Amirul Asnan Cirua Farid Wajidi mukhdar mustafa Nur, Nahya Sapriadi