Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.778
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Journal of Education Research Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Mathematics Social Sciences

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Pengelolahan Citra Cabai Keriting: Kombinasi Median Filtering dan Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Berbasis Fitur Yasmin, Nabilla; Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva; Ramadhanu, Agung
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1865

Abstract

Pengolahan citra digital berperan penting dalam klasifikasi tanaman, termasuk cabai keriting. Penelitian ini mengusulkan metode pengelompokan citra cabai keriting menggunakan algoritma K-Means dengan median filtering sebagai langkah awal untuk mengurangi noise pada citra. Ekstraksi fitur dilakukan dengan model warna RGB untuk fitur warna dan metode Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk fitur tekstur. Dataset terdiri dari 100 citra, masing-masing 50 citra cabai merah dan hijau keriting, dengan pembagian 60 citra untuk pelatihan dan 40 citra untuk pengujian. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan median filtering meningkatkan akurasi klasifikasi, dengan akurasi 95% untuk cabai merah keriting dan 93% untuk cabai hijau keriting, menghasilkan rata-rata akurasi 94%. Temuan ini menegaskan pentingnya median filtering dalam meningkatkan kualitas data untuk pengelompokan citra cabai keriting.
PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN PEMBELAJARAN KEWIRAUSAHAAN BAGI MAHASISWA IT: SYSTEMATIC LITERATUR REVIEW MENGGUNAKAN METODE PRISMA Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva; Very, Jhon
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.3922

Abstract

Abstract: This study is a systematic literature review that aims to understand the influence of entrepreneurial learning and information technology utilization on the entrepreneurial interest of information technology (IT) students, especially in the context of digital startup development. Using the theoretical framework of planned behavior (TPB), this study identifies how entrepreneurship education directly shapes positive attitudes and subjective norms, while technological mastery increases students' perception of behavioral control. The PRISMA methodology was used to select and synthesize 25 empirical studies from different regions, focusing on the relationship between these variables. The results showed that the integration of the entrepreneurship curriculum and the mastery of technology synergistically strengthened students' intentions in starting start-ups, as well as changing their perception and motivation towards entrepreneurship. These findings affirm the importance of a holistic and interdisciplinary approach in preparing IT students as competent future technopreneurs in the digital age.  Keywords: Systematic literature, prism method, student entrepreneurship,                 entrepreneurial interest, digital startup Abstrak: Penelitian ini merupakan tinjauan literatur sistematis yang bertujuan untuk memahami pengaruh pembelajaran kewirausahaan dan pemanfaatan teknologi informasi terhadap minat berwirausaha mahasiswa teknologi informasi (TI), khususnya dalam konteks pengembangan startup digital. Dengan menggunakan kerangka teori of planned behavior (TPB), penelitian ini mengidentifikasi bagaimana pendidikan kewirausahaan secara langsung membentuk sikap positif dan norma subjektif, sementara penguasaan teknologi meningkatkan persepsi kontrol perilaku mahasiswa. Metodologi PRISMA digunakan untuk menyeleksi dan mensintesis 25 studi empiris dari berbagai kawasan, dengan fokus pada hubungan antara variabel-variabel tersebut. Hasil menunjukkan bahwa integrasi kurikulum kewirausahaan dan penguasaan teknologi secara sinergis memperkuat niat mahasiswa dalam memulai usaha rintisan, serta mengubah persepsi dan motivasi mereka terhadap kewirausahaan. Temuan ini menegaskan pentingnya pendekatan holistik dan interdisipliner dalam menyiapkan mahasiswa TI sebagai teknopreneur masa depan yang kompeten di era digital. Kata kunci: Litaratur sistematis, metode prisma, kewirausahaan mahasiswa, minat                    berwirausaha, startup digital
Pengelolahan Citra Cabai Keriting: Kombinasi Median Filtering dan Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Berbasis Fitur Yasmin, Nabilla; Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva; Ramadhanu, Agung
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1865

Abstract

Pengolahan citra digital berperan penting dalam klasifikasi tanaman, termasuk cabai keriting. Penelitian ini mengusulkan metode pengelompokan citra cabai keriting menggunakan algoritma K-Means dengan median filtering sebagai langkah awal untuk mengurangi noise pada citra. Ekstraksi fitur dilakukan dengan model warna RGB untuk fitur warna dan metode Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk fitur tekstur. Dataset terdiri dari 100 citra, masing-masing 50 citra cabai merah dan hijau keriting, dengan pembagian 60 citra untuk pelatihan dan 40 citra untuk pengujian. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan median filtering meningkatkan akurasi klasifikasi, dengan akurasi 95% untuk cabai merah keriting dan 93% untuk cabai hijau keriting, menghasilkan rata-rata akurasi 94%. Temuan ini menegaskan pentingnya median filtering dalam meningkatkan kualitas data untuk pengelompokan citra cabai keriting.
Segmentasi Tunggakan Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Cluster pada Perusahaan Air Minum Daerah Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva; Defit, Sarjon; Hendrik, Billy
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 2 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1215

Abstract

Perusahaan Air Minum Daerah (Perumdam) Tirta Anai is a Regional Elected Business Entity providing clean water services to customers, but based on the BPKP performance report, this company is categorized as an unhealthy BUMD. One of the factors causing this is due to the high arrears of customers which have an impact on the company's revenue, while efforts in the form of late fines have not been able to provide a deterrent effect to customers. Based on this, this research was carried out with the aim of segmenting customer arrears at the Tirta Anai Regional Drinking Water Company. Segmentation is carried out using the K-Means Clustering algorithm. K-Means Clustering is a data mining algorithm used in grouping data based on its similarity in characteristics. The data in this study is sourced from the database of customers who are in arrears at the Tirta Anai Regional Drinking Water Company as of May 2025 which focuses on the Household group, with as many as 20,646 customer arrears data. From this population, samples were taken using the Slovin formula with an error rate of 5% so that 392 data were analyzed. The parameters used in analyzing this study are the number of months of customer arrears and total customer arrears. Based on the K-Means Clustering method, it is proven to be able to group customers based on their payment patterns. The results are divided into C0 (Low) containing 327 data, C1 (High) containing 6 data, and C2 (Medium) containing 59 data. The contribution of this research has an impact on companies in taking strategies for handling customer service in managing existing connections.
Co-Authors Hendrik, Billy Ramadhanu, Agung Sarjon Defit Very, Jhon Yasmin, Nabilla