Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ILKOM Jurnal Ilmiah
Banyal, Nur Ain
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia
Computer Science & IT

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
RANCANG BANGUN SISTEM MANAJEMEN PENGETAHUAN UBI JALAR BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE KMSLC Wahab, Syari Rukmana; Surianti, Surianti; Banyal, Nur Ain
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 10, No 1 (2018)
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (299.787 KB)

Abstract

Penelitian ini merupakan penerapan sistem manajemen pengetahuan yang dapat digunakan para petani ubi jalar maupun masyarakat luas yang membutuhkan informasi dan pengetahuan tentang budidaya ubi jalar. Kurangnya informasi dan pengetahuan yang petani dapatkan tentang cara budidaya ubi jalar yang baik dapatkan menurunkan tingkat produksi. Sistem ini diharapkan dapat membantu para petani ubi jalar dalam mencari dan mendapatkan pengetahuan. Tujuan dari penelitian ini untuk mengembangkan suatu sistem manajemen pengetahuan berbasis web dalam mengolah pengetahuan. Adapun metode yang digunakan yaitu metode knowledge management system life cycle (KMSLC). Hasil dari penelitian ini dapat mendownload pengetahuan sehingga diharapkan dapat membantu penyuluh dalam transfer pengetahuan ke petani dan memudahkan petani untuk memperoleh pengetahuan mengenai budidaya ubi jalar yang tepat.
Sistem Informasi Troubleshooting Pada Personal Computer (PC) Widiastono, Ari; Banyal, Nur Ain; Angriani, Liza
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 8, No 2 (2016)
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (879.361 KB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan membangun sebuah perangkat lunak sistem informasi untuk menangani troubleshooting computer. Metode yang digunakan adalah Binary tree, yaitu sebuah tree dengan syarat bahwa tiap node hanya boleh memiliki maksimal 2 subtree yang disebut sebagai pohon, sub pohon kiri (left subtree), dan sub pohon kanan (right subtree), dan kedua subtree tersebut harus terpisah atau dengan kata lain tiap node dalam binary tree hanya boleh memiliki paling banyak 2 child. Hasil yang didapatkan dari sistem perangkat lunak adalah memberikan informasi mengenai solusi dari kerusakan komputer tanpa harus menyewa tenaga ahli, sehingga diharapkan dapat menekan biaya perbaikan jika terjadi kerusakan komputer.
Klasifikasi Citra Plasmodium Penyebab Penyakit Malaria dalam Sel Darah Merah Manusia dengan Menggunakan Metode Multi Class Support Vector Machine (SVM) Banyal, Nur Ain; Surianti, Surianti; Dayat, Abdul Rachman
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 8, No 2 (2016)
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (788.369 KB)

Abstract

Malaria adalah penyakit kronis dan akut yang disebabkan oleh protozoa dari jenis Plasmodium. Ada 4 spesies yang utama dari jenis plasmodium yang menyebabkan penyakit malaria pada manusia, yaitu: Plasmodium falciparum, Plasmodium vivax, Plasmodium malariae dan Plasmodium ovale. Yang paling berbahaya dari spesies ini adalah Plasmodium falciparum karena akibatnya bisa fatal dan spesies ini juga yang paling banyak menyebabkan kematian. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem klasifikasi stadium penyakit malaria berdasarkan citra Plasmodium Falciparum. Penelitian ini dilakukan di Puskesmas Perawatan Koya Barat Distrik Muara Tami Kota Jayapura Propinsi Papua dan daerah ini merupakan daerah endemik malaria. Ekstrasi ciri Plasmodium Falciparum menggunakan metode Filter Gabor dan Multi Class SVM dengan menggunakan metode “one-angaints-all” untuk klasifikasi stadium dari penyakit malaria. Hasil penelitian menunjukkan akurasi terbaik adalah 73,33 % dengan 120 citra data latih dan 30 citra data uji berdasarkan parameter dari filter gabor  yaitu: N=8, =25°, =0, b=1, ϒ=0,5.
KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM PENYAKIT SAWIT BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN PENDEKATAN USABILITY ENGINEERING Surianti, Surianti; Banyal, Nur Ain; Wahab, Syari Rukmana
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017)
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (519.656 KB)

Abstract

Banyaknya tanaman kelapa sawit yang terserang penyakit tidak ditanggulangi sedini mungkin, akibat yang ditimbulkannya sangat besar mulai dari penurunan produksi sampai dengan kematian tanaman. Hal ini disebabkan karna banyaknya petani yang belum memahami tentang bagaimana menanggulangi penyakit, karna minimnya pengetahuan petani mengenai cara menanggulangi penyakit pada kelapa sawit. dalam penelitian ini dikembangkan sistem manajemen pengetahuan yang dapat digunakan oleh petani dalam memperoleh pengetahuan tentang penanggulangan penyakit sawit. tujuan dari penelitian ini untuk mengembangkan suatu sistem manajemen pengetahuan yang menggunakan smartphone berbasis android dalam mengolah pengetahuan, dengan menggunakan metode knowledge management system life cycle (KMSLC), dengan mengadopsi pendekatan usability engineering. Dengan adanya sistem ini petani mendapatkan pengetahuan mengenai cara yang tepat dalam menanggulangi penyakit kelapa sawit. adapun sumber pengetahuan berupa dokumen yang terdiri dari jurnal, buku, petunjuk teknis dan list penyakit yang dapat di download serta dapat chatting dengan pakar.
KLASIFIKASI PERKEMBANGBIAKAN PLASMODIUM PENYEBAB PENYAKIT MALARIA DALAM SEL DARAH MERAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DI KOTA JAYAPURA-PAPUA Dayat, Abd. Rachman; Banyal, Nur Ain
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 10, No 1 (2018)
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (442.912 KB)

Abstract

Malaria adalah penyakit yang ditularkan oleh nyamuk dari manusia dan hewan lain yang disebabkan oleh protozoa parasite (sekelompok mikroorganisme bersel tunggal) dalam tipe Plasmodium. Dalam kasus yang parah dapat menyebabkan kulit kuning, kejang, koma, atau kematian. Penelitian ini melakukan klasifikasi perkembangbiakan plasmodium penyebab penyakit malaria untuk membantu proses diagnosa klinis dan analisa secara dini jenis plasmodium falciparum dengan cepat dan akurat yang meliputi interpretasi secara otomatis dari citra warna dermatoskopis. Dengan menerapkan metode Support Vector Machine (SVM) melakukan segmentasi terhadap ciri dan tekstur pada citra darah merah manusia untuk memisahkan sel yang dikategorikan Plasmodium Falciparum untuk diekstraksi cirinya. Penelitian dilakukan di Rumah Sakit-Rumah Sakit yang ada di Kota Jayapura Propinsi Papua. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa perkembangbiakan plasmodium sehingga diharapkan dapat  mendiagnosa sejak dini plasmodium falciparum, secara cepat dan hasil penelitian menunjukkan akurasi terbaik adalah 73,33 % dengan menggunakan 120 citra data latih dan 30 citra data uji.
Co-Authors Angriani, Liza Dayat, Abd. Rachman Surianti Surianti, Surianti Wahab, Syari Rukmana Widiastono, Ari