Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Iza Fajarendra, Yusril
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI CITRA EUROSAT MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN, DECISION TREE DAN RANDOM FOREST Iza Fajarendra, Yusril; Rizal Fauzan, Yulis; 'Uyun, Shofwatul
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10458

Abstract

Penggunaan teknologi citra satelit telah berkembang pesat dan banyak dimanfaatkan untuk penelitian, mencakup pegunungan, sungai, danau, dan lainnya. Dalam penelitian ini, digunakan dataset EuroSat yang memiliki 10 label yang mendeskripsikan perubahan bentuk lahan dan pemukiman di wilayah Eropa. Perubahan tersebut disebabkan oleh kerusakan akibat aktivitas manusia dan alam seperti pertanian, irigasi, dan bencana alam. Selain itu, kompleksitas dan variabilitas dataset EuroSat yang beragam memerlukan pendekatan yang mampu mengenali pola-pola halus dan berbeda pada setiap kategori. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkomparasikan kinerja beberapa algoritma dalam klasifikasi citra satelit. Dalam hal ini, digunakan tiga algoritma yaitu KNN, Decision Tree, dan Random Forest untuk dibandingkan kinerjanya dalam klasifikasi citra data EuroSat. Metode penelitian yang digunakan meliputi import data, normalisasi data, konversi label ke one-hot encoding, ekstraksi fitur, dan normalisasi fitur menggunakan model VGG16 yang ditraining terlebih dahulu untuk mendapatkan representasi fitur yang informatif. Fitur yang diekstraksi kemudian digunakan sebagai input untuk ketiga algoritma tersebut. Pengujian performa model dilakukan menggunakan K-Fold Cross Validation. Hasil yang diperoleh memperlihatkan bahwa Random Forest memiliki kinerja terbaik dengan accuracy 81,32%, recall 81,33%, precision 81,18%, dan f1 score 80,82%. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Random Forest dapat meningkatkan akurasi dan performa dalam klasifikasi citra satelit.
PERANCANGAN SISTEM PANTAUAN AKADEMIK DENGAN PENDEKATAN PARADIGMA SOSIO-RELIGIO TEKNIS DI SMK MA’ARIF NU 1 AJIBARANG Iza Fajarendra, Yusril; Rizal Fauzan, Yulis; Fatwanto, Agung
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11854

Abstract

Perkembangan teknologi informasi, komunikasi, dan globalisasi telah merambah berbagai aspek kehidupan, termasuk pendidikan formal dan nonformal. Namun, beberapa masalah masih dihadapi, seperti siswa bolos sebelum pelajaran selesai, penyimpangan akhlak, serta keterbatasan komunikasi antara orang tua dan guru yang menghambat pemantauan akademik dan kehadiran siswa. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pemantauan akademik di SMK Ma'arif NU 1 Ajibarang dengan menerapkan paradigma sosio-religio teknis melalui pendekatan Al-Quawa’id Al-Fiqhiyah dan Maqasid Syariah. Sistem ini mencakup fitur berita sekolah, pemantauan nilai, presensi, akhlak, dan data siswa. Metode Rational Unified Process (RUP) dan Work Breakdown Structure (WBS) digunakan, dengan tahapan inception, elaboration, construction, dan transition. Alat bantu perancangan yang digunakan termasuk Unified Modelling Language (UML) dan blackbox testing. Hasil akhir diharapkan berupa model sistem pemantauan akademik berbasis web dan mobile yang dapat diakses melalui smartphone maupun PC, mengadopsi pendekatan sosio-religio teknis. Tujuan utamanya adalah memudahkan orang tua dan guru dalam memantau perkembangan siswa melalui nilai, absensi, dan akhlak, dengan menekankan penerapan nilai-nilai Islam seperti ukhuwah insaniyah.
Co-Authors Agung Fatwanto, Agung Rizal Fauzan, Yulis Shofwatul ‘Uyun