Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Siska Armalivia
Universitas Almarisah Madani, Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Kinerja Algoritma YOLO dalam Penghitungan Benih Udang Siska Armalivia; Muhammad Abdillah Rahmat; Thiara Tri Funny Manguma; Rahmawati
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 7 No 1 (2024): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v7i1.202

Abstract

The two main processes in shrimp cultivation are filling and enlargement. The counting of shrimp seeds is part of the filling activity. However, the counting of shrimp after larvae is still done manually, which means taking the shrimp and counting them manually, which is time-consuming and often results in human error. This research proposes a You Only Look Once (YOLO) method to automatically calculate the number of shrimp larvae. The YOLO method is a deep learning model that can detect an object with high speed and accuracy, even under less ideal lighting conditions. In this study, images of objects were taken using a camera placed on top of a white container containing 2 cm of water and photographed with a backlight system to avoid the reflection of light from inside the water. Testing is done by comparing system calculations and manual calculations. The results showed that the system not only detected larvae but also counted the number of shrimp larvae as well as the mAP validation value on the final model built with YOLO, which was 96.83% It also produced an average accuracy with 30 training data of 76.48%.
Diagnosa awal gangguan kesehatan mental mahasiswa tingkat akhir Universitas Almarisah Madani menggunakan metode forward chaining Siska Armalivia; Muhammad Abdillah Rahmat; Putu Cinta Ananda Widyanti; Siti Nuraisyah
INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi Vol 5 No 2 (2024): INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi (In Progress)
Publisher : LPPMPK - Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37373/infotech.v5i2.1402

Abstract

Penelitian ini mengkaji gangguan kesehatan mental di kalangan mahasiswa tingkat akhir di Universitas Almarisah Madani. Meskipun gangguan kesehatan mental dapat berdampak signifikan pada kehidupan individu, masih sering diabaikan dan dianggap tabu. Data menunjukkan ketidakseimbangan antara jumlah penderita gangguan jiwa dan ketersediaan tenaga profesional kesehatan mental di Indonesia. Fokus penelitian adalah pada mahasiswa tingkat akhir Universitas Almarisah Madani yang rentan mengalami tekanan dan stres tinggi akibat tuntutan akademik seperti tugas akhir, dan persiapan memasuki dunia kerja. Tujuan utama penelitian adalah mengidentifikasi gejala awal gangguan kesehatan mental, khususnya depresi dan kecemasan, serta meningkatkan kesadaran akan pentingnya kesehatan mental di kalangan mahasiswa. Metode Forward Chaining digunakan untuk menganalisis gejala yang dilaporkan oleh mahasiswa dan menghasilkan kesimpulan berdasarkan aturan yang telah ditetapkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengidentifikasi gejala awal depresi, kecemasan dan stress dengan baik, memberikan hasil yang akurat dan relevan bagi mahasiswa. Hasil ini juga menunjukkan bahwa metode Forward Chaining yang digunakan efektif dalam mengkaji pola gejala pada responden, dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut untuk mendeteksi gangguan mental lainnya
Co-Authors Muhammad Abdillah Rahmat Muhammad Abdillah Rahmat Putu Cinta Ananda Widyanti Rahmawati Siti Nuraisyah Thiara Tri Funny Manguma