Abd. Ghofur
Universitas Ibrahimy

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

Found 2 Documents
Search

Penerapan Algoritma Insertion Sort Pada Aplikasi Pengolahan Data Mahasiswa Menggunakan Java Di Fakultas Sains Dan Teknologi Prodi Teknologi Informasi Abd. Ghofur; Jamilatun Nazila; Na’imatul Holidiyah; Siti Kholifah; Firdawati Husaini Kulsum; Nafisatul Insiyah
Eastasouth Journal of Positive Community Services Vol 4 No 01 (2025): Eastasouth Journal of Positive Community Services (EJPCS)
Publisher : Eastasouth Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/ejpcs.v4i01.375

Abstract

Pengurutan data merupakan proses penting dalam sistem informasi akademik, terutama untuk menyusun data mahasiswa seperti nama, NIM, dan nilai agar lebih mudah dianalisis serta ditampilkan secara terstruktur. Penelitian ini menerapkan algoritma Insertion Sort yang dikenal sederhana namun efektif dalam menangani dataset berukuran kecil hingga menengah. Insertion Sort bekerja dengan cara menyisipkan elemen ke posisi yang tepat dalam bagian array yang telah terurut, sehingga cocok digunakan dalam aplikasi pemrosesan data yang tidak memerlukan kompleksitas tinggi. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Java dengan pendekatan berorientasi objek dan memanfaatkan array sebagai struktur data utama. Proses pengurutan difokuskan pada atribut nama dan nilai mahasiswa, serta diuji dalam berbagai skenario untuk mengukur performa kecepatan dan akurasi pengurutan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Insertion Sort mampu mengurutkan data dengan efisien dan akurat dalam lingkungan aplikasi desktop berbasis Java. Selain itu, aplikasi yang dibangun dinilai cukup ringan, mudah dipahami, serta dapat dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung fitur-fitur akademik lainnya. Penelitian ini diharapkan menjadi referensi yang bermanfaat dalam pembelajaran algoritma dasar serta sebagai dasar pengembangan sistem informasi akademik bagi pemula.
KLASIFIKASI EMOSI WAJAH MANUSIA (HAPPY, SAD, ANGRY, NEUTRAL) DARI CITRA MENGGUNAKAN GOOGLE TEACHABLE MACHINE Eny Itsnainy Agustin; Abd. Ghofur; Faza Qori Aina; Lisa Muhfidha; Tuti Alawiyah
Jurnal Teknologi Informasi Vol 13 No 1 (2025): Jurnal Teknologi Informasi
Publisher : LPPM USTJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58839/jti.v13i1.1547

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan emosi wajah manusia berdasarkan ekspresi citra digital menggunakan platform Google Teachable Machine. Empat kategori emosi yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah bahagia, sedih, marah, dan datar. Data dikumpulkan dari berbagai platform daring seperti Pinterest, Freepik, dan lainnya, kemudian melalui proses cleaning untuk mengelompokkan dataset sesuai kelas dan menghapus duplikasi atau data yang tidak relevan. Model dilatih menggunakan metode transfer learning dengan pengaturan parameter seperti epoch, batch size, dan learning rate. Tiga model dilatih dengan konfigurasi berbeda, dan model ketiga (epoch 300, batch size 32, learning rate 0.0001) memberikan hasil terbaik dengan akurasi tinggi dan distribusi klasifikasi yang seimbang pada keempat kelas. Prototipe dari model ini di-deploy menggunakan fitur cloud shareable export pada Teachable Machine, menghasilkan aplikasi berbasis web yang dapat langsung digunakan melalui webcam atau unggahan gambar, serta kompatibel dengan perangkat smartphone. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Teachable Machine tidak hanya mampu menghasilkan model klasifikasi ekspresi wajah yang akurat, tetapi juga dapat digunakan sebagai alat validasi dataset secara cepat dan efisien.