Claim Missing Document
Check
Articles

ANALISA PERBANDINGAN APLIKASI PENDETEKSI PHOTO MENGGUNAKAN METODE EMPIRIS Rendra Soekarta; Aprisa Rian Histiarini; Achmad Saiku Wadianto
Metode : Jurnal Teknik Industri Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Metode
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

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

Abstract

Computers as a tool to complete a job using a computer has become a common thing in the eyes of the public, in general computers are used to do work in technology and information such as inputting data, storing information, and even modifying or taking a photo. Because computers are often used to help or facilitate a business, it is not uncommon for computers to be used by users, especially in the case of image falsification in order to achieve a goal of course this can be detrimental to various parties. In terms of obtaining correct information, it is not uncommon for many new applications to be created to assist users in determining which photos are real or fake, using empirical methods which analyze both photo detection applications based on the observations and experiences of researchers.
Klasifikasi Penyakit Tanaman Tomat Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Rendra Soekarta; Nirwana Nurdjan; Ardian Syah
Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika Vol. 8 No. 2 (2023): Maret 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/insect.v8i2.2356

Abstract

Tanaman tomat merupakan tanaman yang banyak di tanam oleh petani dan merupakan salah satu kebutuhan bahan makanan yang sering dikonsumsi oleh masyarakat. Salah satu masalah dalam budidaya tanaman tomat yaitu penyakit yang sering menyerang tanaman tomat mulai dari daun, batang ,hingga pada buah tomat. Dan tidak sedikit dari petani yang melakukan kesalahan saat mengatasi permasalahan tersebut. Tujuan penelitian ini yaitu membangun sistem yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi penyekit tanaman tomat. Penyakit yang digunakan terdiri dari 10 jenis yaitu, Bacterial spot, Early blight, Late blight, Leaf mold, Septoria leaf spot, Spider mite, Target spot, Mosaic virus,  Yellow leaf virus. Dengan perkembangan teknologi pada saat ini sekiranya dapat membantu petani untuk meminimalisir kesalahan dalam menentukan penyakit pada tanaman tomat, yaitu dengan pendekatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk mengklasifikasi penyakit tanaman tomat. Hasil yang didapatkan berdasarkan 10 class jenis penyakit dengan Dataset yang digunakan yaitu sebanyak 10519 data train dan 1100 data validation yaitu  accuracy yang didapatkan  98% train accuracy dan 82 % validation accuracy
Optimasi Hyperparameter dari CNN Classifier untuk Klasifikasi Genre Musik Rendra Soekarta; Suhardi Aras; Ahmad Nur Aswad
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 7 No 5 (2023): October 2023
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v7i5.5319

Abstract

Playing music through a digital platform that has a large database of songs requires automated classification of music genres, highlighting the need to develop a model for music genre classification that is more efficient and accurate. This study evaluated the hyperparameters in the music genre classification process using CNN in the GTZAN dataset with 30-second duration data optimized using MFCC feature extraction. The model that is formed with a time of 3 (three) seconds classifies music genres in the first 3 seconds of music. This model has a high potential for error because the first 3 seconds of initial music are varied and cannot be used as a benchmark in determining music genres. This study performed hyperparameters on batch size, epoch, and split data set variables with various scenarios. The highest precision result was obtained at 72% with a data split of 85%:15%, 32 batch sizes, and 500 epochs.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI DATA LAPORAN KEPOLISIAN UNIT PENCURIAN MOTOR BERBASIS ANDROID Tella, Fitriyani; Setyawan, Muhammad Rizki; Soekarta, Rendra; Sari, Novita
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 7 No 1 (2024)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v7i1.1000

Abstract

The level of motorbike theft cases in Sorong Regency is quite high, it is known that in 2022 there will be around 91 cases. The factors that cause motorbike theft can be identified from economic, environmental, educational and individual background factors. The perpetrators of theft always have reasons behind the theft, including seeking profit, fulfilling needs, and there are also those who do it because of the opportunity. Extreme Programing (EP) is a simple software development method and includes one of the agile methods pioneered by Kent Beck, Ron Jeffries, and Ward Cunningham. The reason the author uses this method is because of the nature of the application which is developed quickly through stages including Planning, Design, Coding, and Testing. Meanwhile, the testing method used is the Blackbox Testing method. From the results of application testing and usability testing, the researcher carried out Usability Testing calculations, the interpretation score obtained was more than 60% with the statement AGREE, where the highest score was 71.4% with the statement STRONGLY AGREE, so it can be concluded that the creation of an information system application Android based is in accordance with what the user wants
PEMANFAATAN QR-CODE VAKSIN COVID-19 UNTUK ABSENSI MENGGUNAKAN METODE EXTREME PROGRAMMING Ermin, Ermin; Soekarta, Rendra; Abdillah, Muhammad Insan
Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 17 No 2 (2023): November 2023
Publisher : Universitas Islam Balitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35457/antivirus.v17i2.3217

Abstract

The digital attendance system enables more efficient data processing, real-time time monitoring, and reduces human errors in the recording process. One of the schools that has developed this technology is SMK Negeri 4 Kota Sorong. This is related to the last two years, where almost everyone has been required to receive the COVID-19 vaccine for prevention and monitoring of student attendance at school. To support the monitoring of student attendance at school, a web-based COVID-19 Vaccine QR-Code utilization system is needed at SMK Negeri 4 Sorong, Southwest Papua. This student attendance system has three access levels, which are divided into admin, teachers, and parents. This research uses PHP programming language and MySQL database. The development of this system is carried out using the Extreme Programming method, which includes steps such as problem identification, data collection, applying the Extreme Programming method, and implementation. The school attendance system, which has been built with its features, has been proven to work perfectly through feature testing using black-box testing with a 100% success rate. From the results of this testing, the utilization of the COVID-19 Vaccine QR-Code can be used for attendance and departure monitoring.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI RUMAH SINGGAH “SATU HARAPAN” KOTA SORONG BERBASIS WEB Fitriyani Tella; Soekarta, Rendra; Syahputra, Abdi Iman
Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 17 No 2 (2023): November 2023
Publisher : Universitas Islam Balitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35457/antivirus.v17i2.3263

Abstract

Rumah Singgah “Satu Harapan” HBM adalah salah satu lembaga panti asuhan yang terletak di Kota Sorong, didirikan pada tanggal 27 November 2017 dan berada di Jln. Sriti II Remu Utara. Salah satu organisasi sosial yang bergerak pada isu kesejahteraan sosial, lingkungan hidup dan pemberdayaan masyarakat. Salah satu program yang dibentuk adalah penyelenggaraan Rumah Singgah. Pelaksanaan kegiatan sosial di rumah singgah sering kali mengalami kendala, termasuk kekurangan para pengasuh dan tidak selalu siap ditempat. Seperti proses pendaftaran dimana masyarakat harus mengeluarkan tenaga dan waktu untuk datang melakukan pendaftaran secara offline di rumah singgah. Cara tersebut dinilai kurang efektif dan efisien dalam manajemen waktu. Berdasarkan permasalahan, maka dalam penelitian ini penulis membuat “Sistem Informasi Rumah Singgah “Satu Harapan” HBM Kota Sorong berbasis web” agar dapat menyelesaikan masalah yang diuraikan, seperti masalah informasi mengenai Rumah Singgah, dan pendaftaran anak yatim piatu dan kegiatan sosial pada Rumah Singgah di Kota Sorong. Pada penelitian ini menggunakan metode pengembangan prototype. Berdasarkan hasil penelitian ini perancangan dan pembuatan sistem, sistem informasi rumah singgah berhasil dibuat dan berfungsi dengan baik, serta dapat digunakan untuk pengguna melihat dan serta bisa mendaftarkan anak asuh.
Rancang Bangun Sistem Inventori Berbasis Android (Studi Kasus : Bengkel Setia Motor) Faroek, Dewi Astria; Soekarta, Rendra; Elrico
Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika Vol. 9 No. 1 (2023): Oktober 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/insect.v9i1.2869

Abstract

Inventory is a very crucial and basic issue in all types of business, namely the inventory problem. This is because inventory is one of the determining factors for the smooth running of the production and sales process. So it is important to manage inventory well. Currently, the Setia Motor Workshop still uses manual recording methods to register goods in and out of the warehouse. With manual data collection, Setia Motor Workshop always takes the time to check goods efficiently, sometimes the existing stock of goods does not match the data they have recorded. The solution to this problem is to create an inventory system application that is able to summarize inventory at the Setia Motor workshop. In this research, the waterfall method was used. Based on the results of this research, the design and implementation of the inventory system at the loyal motorbike repair shop went very well, the system was designed based on the method steps used, so that this application can overcome the problems that occur. in data processing conditions at a loyal motorbike repair shop.
Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Arsip Stnk Berbasis Web Pada Kantor Samsat Aimas Kabupaten Sorong Tella, Fitriyani; Soekarta, Rendra; Hasri Putri Wattiheluw
Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika Vol. 9 No. 1 (2023): Oktober 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/insect.v9i1.2870

Abstract

Kantor Samsat Aimas Kabupaten Sorong adalah salah satu kantor pemerintah yang melaksanakan pelayanan publik bertujuan untuk menambah sumber pendapatan asli daerah (PAD). Namun dalam pengolahan arsip, penyimpanan file Stnk masih dilakukan secara manual dengan metode memasukkan data di buku jurnal, pencarian letak arsip yang memakan waktu sangat lama karena letak arsip masih belum terstruktur dan tumpukan dokumen yang belum tertata. Tujuan dari penelitian ini yaitu membuat sistem informasi mananjemen arsip stnk berbasis website diharapkan dapat mempermudah petugas baur Stnk dalam melaksanakan tugas serta tanggung jawabnya dalam memberikan pelayanan kepada masyarakat. Metode yang digunakan dalam membangun sistem informasi manajemen arsip Stnk menggunakan metode Extreme Programming (XP) dan menggunakan bahasa pemrograman php serta menggunakan mysql sebagai tempat penyimpanan data. Hasil dari sistem yang diuji menggunakan metode blackbox dan usabilty testing. Berdasarkan hasil penelitian berupa pengujian sistem yang menggunakan blackbox testing, bahwa semua komponen halaman yang telah dibangun pada sistem informasi manajemen arsip STNK berhasil dan berfungsi dengan baik, serta dapat digunakan untuk user. Hasil perhitungan kuisioner diperoleh dari 10 responden dan dirata-ratakan pada aspek kegunaan berdasarkan pembagian  nilai total setiap aspek yang diukur dengan jumlah pernyataan, tes ini memperoleh skor 90%.Pemaparan ini menunjukkan bahwa website ini cocok digunakan oleh petugas baur Stnk dalam memproses repositori Stnk
Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Secara Real-Time Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android Soekarta, Rendra; Hasa, Muh. Fadli; Ode, Endang Stahputri
Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika Vol. 10 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/insect.v10i1.3553

Abstract

Pisang adalah buah yang banyak diminati masyarakat karena memiliki rasa dan kandungan gizi serta vitamin yang baik untuk kebutuhan tubuh manusia.  Berdasarkan data dari bps.go.id pada tahun 2021, Indonesia memproduksi 8.741.147 ton pisang, menjadikannya salah satu negara yang dikenal di dunia dalam pokroduksi pisang. Kota Sorong adalah salah satu pulau yang merupakan penghasil pisang. Konsumen buah pisang biasanya dapat mengetahui tingkat kematangan buah pisang dengan melihat warna kulitnya, karena ini adalah cara yang paling mudah. Walaupun mudah dilakukan, ada masalah yang membuat proses pemilihan buah pisang menjadi kurang optimal, terutama jika dilakukan secara manual. Pada penelitian ini dibutuhkan suatu sistem yang bertujuan untuk mengklasifikasi buah pisang secara real-time berdasarkan tingkat kematangan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan adalah citra warna buah pisang dengan total 599, yang diklasifikasikan menjadi 3 kelas. Hasil klasifikasi kematangan buah pisang secara real-time menggunakan Convolutional Neural Network berbasis android dengan model EfficientNet dapat mengklasifikasikan kematangan buah pisang dengan tingkat accuracy training mencapai 99% dan accuracy validation mencapai 90%. Pada pengujian kelas matang, precision dapat mencapai tingkat akurasi 100%, recall 92%, dan f1-score 96%. Pada pengujian kelas mentah, precision dapat mencapai 100%, recall 100%, dan f1-score 100%. Pada pengujian kelas setengah matang, precision dapat mecapai 93%, recall 100%, dan f1-score mencapai 96%.
Implementasi Deep Learning Pada Kematangan Buah Pala Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android Soekarta, Rendra; Pangri, Muzakkir; Katmas, Maskia
Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika Vol. 10 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/insect.v10i1.3650

Abstract

Nutmeg, also known by its Latin name Myristica Fragrans, is a tree-like plant that is rich in benefits. As a spice, the plant is native to the Maluku islands and has a high value. Therefore, Papuan Nutmeg is referred to as a native and endemic species on the island of Papua. However, the distribution of Papuan Nutmeg is mostly in West Papua, especially Fakfak Regency. Nutmeg farmers can generally assess the ripeness of nutmeg by observing its colour, as this is the simplest method. Although this method is easy, there are several obstacles that make the nutmeg selection process less effective, especially if done manually. In this research, a system is needed that aims to detect nutmeg based on the level of maturity using Convolutional Neural Network (CNN). The dataset used is an image with a total of 600 images, which are grouped into 3 classes. The results of the implementation of deep learning in the detection of nutmeg maturity level carried out in this study using Convolutional Neural Netwok (CNN) with VGG16 architecture can classify the maturity level of nutmeg with an accuracy level of 98% for precission, 98% for recall and 98% for f1-score.
Co-Authors Abdillah, Muhammad Insan Achmad Saiku Wadianto Achmad Saiku Wardianto Ackswan, M. Aditya Tri Yudha Pratama Ahmad Nur Aswad Ainun K.D.P, Nofryanti Akbar Akbar Akbar Fahroji Paus Paus Akbar ALFIANI PUTRI FITRIYAH RACHMAN Alfiyyah Faridah Aminuyati Amri, Irman Anak Agung Istri Sri Wiadnyani Anita Rahayu Anita Rahayu Aras, Suhardi Ardian Syah Arfan Amran Sulaiman Arief Firmansyah ARNOLDUS JANSSEN POKENIKA Arpandi, Arpandi Asno Azzawagama Firdaus Asran Parkor Basri, Nurul Annisa Bita Malissa Dewi Astri Faroeq Dewi Astria Faroek Elrico Eri Fridayanti Ermin Ermin Fakhri , La Jupriadi Fitrah Pasaribu, Andi Muhammad Fitriyani Tella Fitriyani Tella Fridayanti, Eri Habibi Habibi Habibi Habibi Hasanuddinn Hasanuddinn Hasanuddinn, Hasanuddinn Hasri Putri Wattiheluw Hasryana Suci Dwi Purwanto Rahasia sakka Hidayatulah, Muhamad Luqman Histiarini, Aprisa Rian Ilham S Jamaluddin kadaton, Muhammad sahid s Katmas, Maskia Kayatun, Siti Nur La Jupriadi Fakhri La Muhammad Faishal Nurullah Latuconsina, Siti Rahma M. Ackswan Malik, Nunung Mardiana Muh.Said Melin Manipi, - Mersi Modok Miftah Sigit Rahmawati Modok, Mersi Moh. Fatkur Riski Nur Yahya Riski Mohammad Arief Nur Wahyudien Muh. Fadli Hasa Muhamad Luqman Hidayatulah Muhammad Asrul Muhammad ismail Zulkaedi Muhammad Jundullah Muhammad Rezki Muhammad Rizki Setyawan Muhammad sahid s kadaton Muhammad Taufik Aziz Muhammad Yusuf Muhammad Yusuf MUHAMMAD YUSUF Muhidin, Sakti Maulana Mulyaddin Mulyaddin Mulyaddin, Mulyaddin Musdalipah . Nabila NABILLA RIZQI AMALIA NUR ASRI Ningtias, Arya Ayu Nirwana Nurdjan Novita Sari Nunung Malik Nurbaya Nurdjan, Nirwana Nurhalizah Lizah Nurul Widya Har Ode, Endang Stahputri Pandu Diaz Nugraha Rafif Fauzan Ridwan Rahardika Bahari Putra, Fajar Rahman, Muh Fadhil Rahmawati, Miftah Sigit Rawi, Rais Dera Pua Retno Irianto, Dwi Reza Mochammad Said REZKI, REZKI Rinanda Tri Setiawan Rizki Setyawan, Muhammad Romdhana Dwi Fitriyani RoniHardika Roni SADRAK IMMANUEL SERARAWANI Said, Reza Mochammad Setiawan, Rinanda Tri SIMON, RESKI Simori, Pascalina Magrice Sinon, Hermon Siti Mutmainah Siti Soleha Rahayu Muklis Hayu SRI WULANDARI Suhardi Aras Suharsono Suharsono Suharsono Suharsono Sulaiman, Arfan Amran Surahmanto Syahputra, Abdi Iman Talaohu, Syamsudin Aliphadji Teguh Hidayat Iskandar Alam Tella, Fitriyani tivani nurizqi Umasugi, Edwin Visman, Javan Wahyu Ramadhan Wardianto, Achmad Saiku Wattimena, Mikhael Yapari, Denny Zulkaedi, Muhammad ismail