Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.357
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan Matematika Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Semesta Teknika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Insect (Informatics and Security) : Jurnal Teknik Informatika Metode : Jurnal Teknik Industri Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal Pengabdian Dharma Laksana JURNAL MAHAJANA INFORMASI bit-Tech Mobile and Forensics Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) JIKA (Jurnal Informatika) Abdimas: Papua Journal Of Community Service TRANSFORMASI : JURNAL PENGABDIAN PADA MASYARAKAT Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Informatika Progres FRAMEWORK Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Mathematics Education Journal
Soekarta, Rendra
Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sorong
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Neuroscience Public Health Social Sciences Other

Published : 96 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 96 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
Rancang Bangun Sistem Laporan Kedatangan Dan Keberangkatan Kapal Nelayan Berbasis Website Muhammad Surahmanto; Soekarta, Rendra; Arpandi, Arpandi
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.v10i1.3658

Abstract

Kantor Syahbandar di Pelabuhan Kota Sorong bertanggung jawab untuk menerbitkan surat izin penangkapan ikan. Hal ini meliputi pengumpulan informasi kapal, verifikasi kelengkapan Surat Izin Penangkapan Ikan (SIPI), pengecekan Standar Kelayakan Operasional (SLO), dan memastikan semua dokumen lain yang diperlukan sudah sesuai. Saat ini, prosesnya masih manual, yang dapat menyebabkan keterlambatan dan penumpukan dokumen. Untuk mengatasi hal ini, diusulkan pengembangan sistem berbasis situs web untuk pelaporan kedatangan dan keberangkatan kapal penangkap ikan. Sistem ini akan memungkinkan entri data langsung dan menawarkan fleksibilitas yang lebih besar, sehingga nelayan tidak perlu datang langsung ke kantor. Penelitian ini menggunakan model Agile dari System Development Life Cycle (SDLC) untuk merancang sistem berbasis website ini. PHP dan MySQL akan digunakan untuk pengembangan. Tujuannya adalah untuk menciptakan sistem yang menyederhanakan proses pengumpulan data baik bagi nelayan maupun pengelola. Sistem akan menjalani pengujian black box untuk memastikan sistem menerima, memproses, dan mengeluarkan data dengan benar. Hasilnya adalah Implementasi sistem laporan kedatangan dan keberangkatan kapal nelayan sesuai dengan kebutuhan pengguna yang ditunjukkan dengan angka rata-rata 78% pengguna setuju
Pengenalan Teknologi Augmented Reality Pada Pembelajaran Huruf Hijaiyyah di SD Muhammadiyah 2 Kota Sorong Soekarta, Rendra; Faroek, Dewi Astria; Tella, Fitriyani; Ermin, Ermin; Nurfitri, Nurfitri; Ningtias, Arya Ayu
TRANSFORMASI : JURNAL PENGABDIAN PADA MASYARAKAT Vol 3, No 3 (2023): Desember
Publisher : UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MATARAM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/transformasi.v3i3.20138

Abstract

Teknologi Augmented Reality (AR) dalam Pendidikan dasar Al-Qur’an, khususnya dalam pengenalan huruf hijaiyyah. Augmented Reality adalah teknologi yang menggabungkan antara dunia nyata dengan dunia virtual melalui penggunaan kamera AR dan marker. Al-Qur’an sebagai landasan dasar dalam kehidupan umat islam, sehingga Pendidikan dasar Al-Qur’an sejak usia dini sangat penting. Pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk memperkenalkan teknologi AR dalam pembelajaran huruf hijaiyyah kepada siswa-siswi. Siswa dan orang tua dari SD Muhammadiyah 2 Kota Sorong menunjukkan antusiasme dalam mencoba aplikasi yang dirancang, yang mencakup fitur-fitur seperti AR Hijaiyyah, materi, kuis, dan petunjuk. Melalui aplikasi ini, diharapkan siswa tidak hanya dapat melihat huruf hijaiyyah dalam bentuk 3D, tetapi juga meningkatkan pengetahuan mereka melalui materi dan kuis. Penerapan teknologi AR ini diharapkan dapat membantu siswa memahami dan mengaplikasikan huruf hijaiyyah dalam membaca Al-Qur'an, sambil memperkenalkan mereka pada perkembangan teknologi, terutama Augmented Reality. 
SISTEM PENGADUAN MASYARAKAT TERHADAP MASALAH LINGKUNGAN BERBASIS ANDROID YAYASAN SORONG PEDULI LINGKUNGAN Hasa, Muh. Fadli; Soekarta, Rendra; Setiawan, Rinanda Tri
Jurnal Informatika Vol 7, No 2 (2023): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v7i2.7745

Abstract

Yayasan Sorong Peduli Lingkungan merupakan Lembaga Swadaya Masyarakat yang bertujuan dalam kelestarian lingkungan. Yayasan Sorong Peduli Lingkungan juga merupakan lembaga yang membantu menanggapi pengaduan maupun aspirasi masyarakat dalam menyelesaikan masalah yang ada di Kota Sorong khususnya dibidang lingkungan. Namun proses pengaduan yang dilakukan saat ini masih melalui telepon dan whatsapp, karena sumber daya manusia di yayasan memiliki kekurangan terutama dalam mengingat pengaduan yang diterima sebelumnya, terkadang laporan pengaduan tersebut tidak tercatat dan tidak terproses oleh pihak yayasan. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun aplikasi pengaduan masyarakat berbasis android dan web, yang diharapkan dapat memudahkan masyarakat dan pihak yayasan dalam menerima dan mengirim pengaduan terkait lingkungannya. Metode yang digunakan dalam membangun aplikasi pengaduan masyarakat ini menggunakan Metode Agile Extreme Programming (XP). Aplikasi pengaduan masyarakat ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman java untuk berbasis android, serta menggunakan database mysql sebagai tempat penyimpanan data. Perancangan sistem yang digunakan yaitu pemodelan UML. Hasil pada penelitian ini yaitu sebuah aplikasi pengaduan masyarakat berbasis android yang dapat diimplementasikan. Berdasarkan hasil pengujian fitur aplikasi menunjukkan bahwa fitur pada aplikasi teridentifikasi valid, dan hasil usability testing dengan menggunakan kuisioner menunjukkan bahwa   presentase yang didapatkan dari tiap pertanyaan yaitu diatas 80%. Hal tersebut berarti bahwa aplikasi yang dibuat telah sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai.
IMPLEMENTASI DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI JENIS OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN BERBASIS WEBSITE Soekarta, Rendra; Yusuf, Muhammad; Hasa, Muh. Fadli; Basri, Nurul Annisa
Jurnal Informatika Vol 7, No 4 (2023): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v7i4.9751

Abstract

Obat merujuk pada substansi atau campuran bahan termasuk produk biologi yang digunakan untuk mempengaruhi atau menyelediki sistem fisiologi dengan tujuan mendiagnosis, mencegah, menyembuhkan, memulihkan, meningkatkan kesehatan. Terdapat beberapa permasalahan terkait semakin maraknya merk dan jenis obat yang beredar tersebut, dimana tiap merk memiliki bahan dasar dan indikasi yang sama ataupun berbeda. Dalam lingkungan farmasi yang berkembang pesat, kebutuhan untuk automatisasi dalam pengelolaan obat sangat penting. Ini disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk meningkatnya volume obat, kompleksitas produk farmasi, serta tujuan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam manajemen stok obat. Deep learning memainkan peran kunci dalam memenuhi kebutuhan tersebut, pada penelitian ini dibuat sistem dengan tujuan untuk mengklasifikasi jenis obat secara otomatis. Deep Learning merupakan area pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk menyelesaikan masalah dengan kumpulan data besar. Algoritma yang digunakan dalam sistem deep learning yaitu Convulutional Neural Network (CNN). Proses klasifikasi jenis bentuk sediaan obat tablet dan kapsul dengan tahap pengumpulan data, preprocessing data membagi data dengan jumlah data train 70% dan data test 30% mendapatkan hasil tingkat accuracy tertinggi yaitu 99% dan val accuracy 99%, serta memperoleh hasil akurasi model dengan menggunakan model f1- Score tertinggi yaitu dengan skor 100%. Hal tersebut menjelaskan bahwa algoritma Convolutuinal Neural Network (CNN) dipengaruhi oleh data training yang jumlahnya besar, semakin besar data yang digunakan maka semakin  tinggi  juga  akurasi  yang  didapatkan.
Web-Based System Information Certificate Services at Klamono District Offices Arief, Muhammad Nur; Setyawan, Muhammad Rizki; Soekarta, Rendra; Simori, Pascalina Magrice
Semesta Teknika Vol 26, No 2 (2023): NOVEMBER
Publisher : Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/st.v26i2.19573

Abstract

Klamono District Office still relies on manual procedures for delivering certificates to residents, involving steps such as direct submission of certificate requests at the village office, form filling, and physical submission of supporting documents. To overcome this challenge, the proposal of implementing a dedicated information system tailored to streamline the certificate issuance process has emerged. This study proposes a Certificate Service Information System to elevate operational efficiency at the Klamono District Office. The Extreme Programming system development method is utilized, along with testing through Blackbox Testing and Usability Testing. This research indicates that the developed application can improve the effectiveness and efficiency of services in the certificate issuance process. The Blackbox testing results show a system success rate of 100%, while the usability testing report records a user satisfaction level of 93.1%.
Penerapan Metode Extreme Programming Pengaduan Penyelundupan Satwa yang Dilindungi Ermin, Ermin; Soekarta, Rendra; Faroek, Dewi Astria; Tella, Fitriyani; Firmansyah, Arief
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.10063

Abstract

Jumlah populasi Satwa yang dilindungi semakin berkurang. Pemerintah melalui Balai Besar Konservasi Sumber Daya Alam (BBKSDA) melindungi satwa melalui undang-undang untuk melestarikan satwa dan mencegah kepunahan. Dalam upaya meningkatkan kualitas pelayanan, BBKSDA Papua Barat mengikuti perkembangan teknologi informasi yang semakin maju. Penyeludupan satwa yang dilindungi di papua barat kini masih minim perhatian dari tahun ke tahun terus meningkat disebabkan banyaknya penangkapan dan perdagangan ilegal terkait satwa yang dilindungi di papua barat. Hal ini terjadi karena Keterbatasan informasi, juga tempat untuk masyarakat melakukan pelaporan yang masih melalui sms atau telephone yang akhirnya menjadi hambatan terkait kepedulian tentang satwa. Dalam penelitian ini, digunakan Bahasa pemrograman Java dan database Google Sheet sebagai perangkat yang mendukung. Penelitian ini menerapkan metode extreme programming yang memilki Langkah-langkah yang tertruktur. Penelitian ini meliputi mengenali permasalahan, menghimpun informasi dan implementasi. Sistem informasi Pengaduan Satwa yang dilindungi telah berhasil dibangun dengan menggunakan dua metode pengujian. Pengujian menggunakan black box testing Fungsi dari semua fitur-fitur yang ada pada sistem berjalan dengan normal. Sedangkan menggunakan pengujian Usability Testing atau dikenal dengan kegunaan sistem di lingkungan Masyarakat diperoleh rata-rata presentasi deng interpretasi skor 91 %. Maka denga demikian pembuatan sistem pengaduan Satwa yang dilindungi sesuai dengan yang ingin dicapai.
ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN TRANSPORTASI ONLINE DENGAN PENERAPAN KLASIFIKASI TEKS MENGGUNAKAN METODE KNN Ermin, Ermin; Soekarta, Rendra; Jupriadi Fakhri, La; Jundullah, Muhammad; Retno Irianto, Dwi
Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 18 No 2 (2024): November 2024
Publisher : Universitas Islam Balitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35457/antivirus.v18i2.3994

Abstract

Gojek merupakan transportasi online yang memanfaatkan aplikasi untuk melayani Pengguna (masyarakat). Layanan aplikasi Gojek memiliki layanan yang terbatas pada ojek online. Perkembangan pada jasa layanan didukung dengan pembayaran transaksi non tunai (GoPay), untuk mempermudah trasaksi para pelanggan. Untuk mengklasifikasikan kepuasan pelanggan digunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Dalam penelitian ini, penggunaan metode KNN dipilih karena sederhana dan intuitif, cocok untuk data teks, dapat menangani data tidak seimbang, dan memiliki kemampuan untuk mengatasi data baru. Selain itu, KNN juga dapat digunakan sebagai baseline yang cukup baik dalam membandingkan performa dengan metode-metode lain dalam klasifikasi kepuasan pelanggan transportasi online berdasarkan ulasan atau komentar. Web yang dibangun menggunakan library dari python yaitu streamlit. Dataset yang digunakan dari penelitian ini adalah data hasil scraping ulasan gojek dari google play store sebanyak 4000 ulasan. Pengujian dilakukan mengambil salah satu ulasan terbaru bintang 1 dan salah satu ulasan bintang 5 yang relevan, Hasil yang didapatkan menunjukan bahwa ulasan tersebut dapat di klasifikasi sebagai puas dan tidak puas dengan nilai akurasi 84,08%.
Implementasi Deep Learning Menggunakan Cnn Untuk Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Jeruk Berbasis Android Rahardika Bahari Putra, Fajar; Rizki Setyawan, Muhammad; Soekarta, Rendra; Nabila; Fakhri , La Jupriadi
Jurnal Mahajana Informasi Vol 9 No 2 (2024): JURNAL MAHAJANA INFORMASI
Publisher : Universitas Sari Mutiara Indonesia Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51544/jurnalmi.v9i2.5462

Abstract

Indonesia is a country that heavily relies on the agricultural sector, including various types of horticultural commodities, especially fruits. One example is oranges, which have many benefits and a sweet, refreshing taste. To obtain the best flavor and freshness, fully ripe oranges are the preferred choice. However, the process of recognizing the ripeness of oranges still faces many challenges. With advances in computer technology, particularly through smartphones, many human tasks can now be performed more efficiently and practically. One useful technology is computer vision, which can be used to automatically identify and determine the ripeness of oranges. This research aims to implement Convolutional Neural Networks (CNN) to measure the model's performance and ensure its capability in classifying the ripeness of oranges. The results of the research show that classification using CNN with the VGG-16 architecture achieved a training accuracy of 96% and a validation accuracy of 97%.
Sistem Deteksi Simbol Isyarat Pada SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) Menggunakan Mediapipe Berbasis Android Soekarta, Rendra; Aras, Suhardi; Rezki, Rezki; Ainun K.D.P, Nofryanti
Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika Vol. 10 No. 2 (2024): Oktober 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/insect.v10i2.4079

Abstract

Penyandang disabilitas, khususnya tunarungu, menghadapi tantangan besar dalam berkomunikasi, terutama di perguruan tinggi yang seringkali belum sepenuhnya inklusif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) berbasis Android menggunakan framework MediaPipe dan teknologi deep learning. Dataset penelitian mencakup 24 kelas huruf abjad statis yang diambil menggunakan kamera smartphone dan sumber daring. Proses pengembangan melibatkan ekstraksi fitur menggunakan MediaPipe dan integrasi ke platform Android. Pengujian menunjukkan model mencapai akurasi 90,85%, meskipun terdapat tantangan pada kelas dengan pola isyarat yang mirip. Hasil usability testing dengan 60 pengguna mencatat rata-rata kepuasan 83,51%, menunjukkan respons positif terhadap kemudahan penggunaan dan manfaat aplikasi. Aplikasi ini memungkinkan deteksi isyarat secara akurat dan cepat, serta stabil di berbagai kondisi. Hasil penelitian ini penting untuk meningkatkan apksesibilitas komunikasi penyandang tunarungu melalui solusi teknologi yang mudah diakses dan aplikatif.
Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Jeruk Metode Certainty Factor Berbasis Android Rafif Fauzan Ridwan; Rendra Soekarta; Irman Amri
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol. 1 No. 1 (2022): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/jiki.v1i1.2144

Abstract

          Tanaman buah jeruk Nipis merupakan buah yang sangat digemari oleh masyarakat Indonesia dengan rasa yang segar, dan banyak mengandung Vitamin C. Tanaman buah jeruk nipis termasuk tidak sulit untuk di budidayakan dan tersebar hampir diseluruh wilayah Indonesia serta menjadi komoditi andalan di beberapa daerah. Namun karena banyak nya pertumbuhan pengembangbiakan tanaman tersebut, pada tanaman buah jeruk Nipis banyak sekali terjadi permasalahan yang menyebabkan terjadinya gagal panen. Hal ini menjadi permasalahan yang rumit ketika tidak diatasi dengan benar karena dapat menyebabkan tanaman mati atau tidak tumbuh dengan baik dan akhirnya terjadi gagal panen serta mengakibatkan kerugian yang dampaknya langsung ke petani. Pada studi kasus ini peneliti meneliti di beberapa perkebunan di daerah Kampung Klafdalim, Distrik Moisegen Kabupaten Sorong, Papua Barat. Dari permasalaham di atas, mempunyai sebuah solusi yaitu media bantu yang berupa aplikasi untuk mendiagnosa hama penyakit tanaman jeruk berbasis android, yang dapat memberikan solusi untuk menangani permasalahan. Aplikasi yang dibuat ini bertujuan untuk membantu memberikan informasi yang jelas bagi petani/pekebun atau masyarakat, dalam penanganannya dengan memberikan solusi hanya dengan memperhatikan gejala-gejala yang dialami oleh tanaman jeruk sehingga tidak mengakibatkan masalah yang serius. Dari hasil pengujian sistem dengan perbandingan pengujian perhitungan manual dan perhitungan menggunakan aplikasi yang telah dibangun menghasilkan hasil diagnosis dari 2 kasus yang berbeda yaitu 96,91% untuk hama kutu daun coklat. dan 90,17% untuk penyakit belendok phitophotora   Kata Kunci : Android, Sistem pakar, Certainty Factor, Jeruk
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