Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.126
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTEGER: Journal of Information Technology JCES (Journal of Character Education Society) MEKANIKA - JURNAL TEKNIK MESIN Jurnal Elkolind : Jurnal Elektronika dan Otomasi Industri JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer The Indonesian Journal of Computer Science
Ardiana, Mirza
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Mechanical Engineering

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Binary Number Classification Using Naïve Bayes for Digit Recognition Ardiana, Mirza; Rahayu, Putri Nur; Brian, Thomas; Widyastuti, Indri Ika; Wibowo, Sekarsari
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 5 No 1 (2025): JTECS Januari 2025
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v5i1.6740

Abstract

Pengenalan angka secara otomatis merupakan aplikasi penting dalam bidang pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi angka 0 hingga 9, dengan menguji efektivitasnya dalam mengenali angka biner berdasarkan dataset yang telah disiapkan. Berdasarkan hasil pengujian, model Naïve Bayes menunjukkan akurasi rendah sebesar 30.0%, yang mengindikasikan bahwa metode ini kurang efektif dalam menangani dataset angka yang digunakan. Analisis matriks konfusi mengungkapkan bahwa beberapa angka, seperti 6, 7, dan 9, tidak dapat dikenali dengan benar oleh model, dengan tingkat kesalahan mencapai 100%. Angka 0 dan 1 memiliki tingkat kesalahan yang lebih rendah, namun model tetap kesulitan dalam mengklasifikasikan angka-angka lainnya secara akurat. Grafik error rate memperlihatkan pola kesalahan yang bervariasi antar angka, dengan angka-angka tertentu, terutama yang memiliki bentuk serupa, lebih sulit dibedakan. Meskipun Naïve Bayes dapat diterapkan dalam tugas pengenalan angka, hasil ini menunjukkan perlunya perbaikan lebih lanjut, seperti penggunaan fitur yang lebih relevan atau penerapan metode klasifikasi yang lebih canggih, seperti Support Vector Machines (SVM) atau deep learning, untuk meningkatkan akurasi klasifikasi angka. Penelitian ini memberikan wawasan mengenai keterbatasan metode Naïve Bayes dan dapat menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut yang mengeksplorasi teknik klasifikasi lainnya yang lebih efektif, serta dapat mendorong pengembangan model yang lebih efisien dalam aplikasi nyata, seperti pengenalan tulisan tangan, sistem keamanan biometrik, dan digitalisasi dokumen.
Combination of HSV and Lacunarity for Feature Extraction on Butterfly Dataset Rahayu, Putri Nur; Annisa, Aulia Rahma; Ardiana, Mirza; Andika, Yudi
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 5 No 1 (2025): JTECS Januari 2025
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v5i1.6677

Abstract

Ekstraksi fitur pada kupu-kupu menggunakan HSV dan lacunarity. Fungsi dari ekstraksi fitur digunakan untuk membedaakan fitur dataset kupu-kupu. Pada penelitian ini, 84 dataset digunakan dengan 5 macam spesies. Tahap pertama penelitian ini yaitu extraksi fitur menggunakan HSV, fungsi dari ekstraksi HSV digunakan untuk ekstraksi warna pada kupu-kupu, step kedua extraksi fitur menggunakan lacunarity, lacunarity digunakan untuk ekstraksi tekstur pada kupu-kupu. Tahap terakhir yaitu klasifikasi menggunakan MLP, fungsi metode MLP digunakan untuk klasifikasi spesies daru kupu-kupu. Hasil dari metode ini menghasilkan 62,55%.
DIGITALISASI SISTEM KEUANGAN DI YAYASAN PENDIDIKAN AL-ISLAH MELALUI PEMBUATAN SISTEM INFORMASI KEUANGAN BERBASIS WEBSITE Annisa, Aulia Rahma; Adhitya, Ryan Yudha; Sholikhah, Evi Nafiatus; Rahayu, Putri Nur; Andika, Yudi; Ardiana, Mirza
JCES (Journal of Character Education Society) Vol 8, No 1 (2025): Januari
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jces.v8i1.29123

Abstract

Abstrak: Dalam Era Society 5.0, kemajuan teknologi digital telah memberikan dampak yang signifikan di berbagai sektor, termasuk dalam dunia pendidikan. Yayasan Pendidikan Al-Islah Surabaya, yang mencakup berbagai lembaga pendidikan mulai dari KB, TK, SD, SMP, hingga SMK, masih menggunakan metode pencatatan transaksi keuangan secara manual. Pada Tahun Ajaran 2024/2025, jumlah siswa yang terdaftar di Yayasan tersebut mencapai 1.723 siswa. Dengan jumlah siswa yang cukup besar, tantangan seperti kesalahan dalam pencatatan, ketidakefisienan, dan kurangnya transparansi dalam pengelolaan keuangan menjadi semakin nyata, sehingga transformasi digital dalam sistem keuangan sangat diperlukan. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan sistem informasi keuangan berbasis web untuk mendigitalisasi proses pencatatan keuangan. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam pengelolaan dana pendidikan. Selain itu, sistem ini akan memastikan akuntabilitas dan transparansi yang tinggi, yang sangat diperlukan dalam pengelolaan dana yang berasal dari berbagai sumber, termasuk pemerintah, donator, dan pihak pemberi hibah lainnya.Abstract:  In the Era of Society 5.0, advancements in digital technology have had a significant impact on various sectors, including the field of education. Al-Islah Surabaya Education Foundation, which includes various educational institutions ranging from kindergarten, elementary school, junior high school, to vocational school, still uses manual methods for recording financial transactions. In the 2024/2025 Academic Year, the number of students registered at the Foundation reached 1,723 students. With a sufficiently large number of students, challenges such as recording errors, inefficiencies, and a lack of transparency in financial management become increasingly apparent, making digital transformation in the financial system essential. Therefore, the development of a web-based financial information system is necessary to digitize the financial recording process. This system is expected to improve the accuracy and efficiency in the management of educational funds. In addition, this system will ensure high accountability and transparency, which are essential in managing funds from various sources, including the government, donors, and other grant providers.
STUDI EXPERIMENTAL SKALA LABORATORIUM PERBANDINGAN DESAIN DIAMETER UJUNG NOZZLE LAMINAR TERHADAP KINERJA TURBIN PELTON Mahardika, Shultoni; Widyastuti, Indri Ika; Rahayu, Putri Nur; Ardiana, Mirza
MEKANIKA : Jurnal Teknik Mesin Vol 10 No 2 (2024): December
Publisher : Program Studi Teknik Mesin, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30996/jm.v10i2.12898

Abstract

Energi terbarukan menjadi solusi krusial dalam memitigasi krisis energi dan perubahan iklim global. Salah satu sumber energi terbarukan yang potensial adalah pembangkit listrik tenaga air (PLTA), di mana turbin Pelton banyak diaplikasikan pada lokasi dengan head tinggi dan debit air rendah. Turbin Pelton mengonversi energi kinetik air menjadi energi mekanik melalui sistem sudu yang digerakkan oleh jet air dari nozzle. Penelitian ini menganalisis pengaruh variasi diameter nozzle terhadap kinerja turbin Pelton melalui pengujian eksperimental dengan diameter nozzle 4 mm, 6 mm, dan 8 mm. Parameter yang diukur meliputi kecepatan putaran, torsi, daya mekanik, daya generator, dan efisiensi generator. Hasil menunjukkan bahwa peningkatan diameter nozzle menyebabkan penurunan kecepatan putaran sebesar 13,7% dan torsi sebesar 43,7%. Namun, efisiensi mekanis meningkat signifikan dari 35% menjadi 53%, hal ini terjadi akibat reduksi kehilangan energi turbulen dan distribusi aliran air yang lebih stabil pada nozzle besar. Di sisi lain, daya mekanik turun 51% dan daya generator turun 26,7%, menunjukkan trade-off antara daya output dan efisiensi. Optimasi desain nozzle harus mempertimbangkan prioritas antara daya maksimum atau efisiensi optimal. Peningkatan efisiensi tidak selalu sejalan dengan peningkatan daya listrik yang dihasilkan. Diameter nozzle dipilih berdasarkan kebutuhan spesifik aplikasi, seperti pembangkit skala kecil yang memerlukan respons cepat (diameter kecil) atau sistem berkelanjutan dengan efisiensi tinggi (diameter besar).
Ekstraksi Fitur Kupu-Kupu Menggunakan GLCM, Lacunarity, HSV, dan MLP Rahayu, Putri Nur; Annisa, Aulia Rahma; Ardiana, Mirza; Andika, Yudi; Rakhmadi, Ardhon
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.7533

Abstract

Extraction feature in butterflies are using GLCM, Lacunarity, and HSV. The combination of extraction feature is to improve accuration of butterflies. In this research , there are three steps for extraction. First step is extraction with GLCM and lacunarity for extraction texture, and HSV for extraction color, the second step is classification with MLP.
Viseme Morphing and Text-to-Speech Integration for Indonesian News Broadcasting Ardiana, Mirza
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 3 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v14i3.4841

Abstract

Advancements in multimedia technology and artificial intelligence have driven innovation in digital broadcasting, including virtual newsreaders. This study proposes a text-to-speech-based lip-sync animation system specifically for the Indonesian language to improve synchronization between lip movements and speech. The primary challenge in developing this system lies in generating realistic lip animations that correspond with the phonetic structure of Indonesian. The system workflow involves text input, syllable parsing using the Finite State Automata (FSA) method, viseme conversion (viseme morphing), and web-based animation output. Test results show a viseme duration accuracy of 98.5%, voice-lip movement synchronization of 94.26%, and a Mean Opinion Score (MOS) of 77.12%, indicating that the system is reasonably feasible for implementation. Despite minor delays, the system demonstrates strong potential for further development through the integration of Natural Language Processing (NLP) and deep learning, which could improve viseme mapping accuracy and enhance system flexibility across various digital broadcasting platforms.
Klasifikasi profil roasting biji kopi menggunakan neural network Faturrahman, Bima; Endrasmono, Joko; Ardiana, Mirza; Khumaidi, Agus; Putra, Zindhu Maulana Ahmad; Annisa, Aulia Rahma
Jurnal Elektronika dan Otomasi Industri Vol. 12 No. 3 (2025): Jurnal Elkolind Vol 12 No 3 (September 2025)
Publisher : Program Studi Teknik Elektronika Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/elkolind.v12i3.7237

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi tingkat kematangan biji kopi menggunakan neural network dengan algoritma backpropagation. Tingkat kematangan biji kopi dibagi ke dalam tiga kategori, yaitu light roast, medium roast, dan dark roast, dengan parameter input berupa suhu maksimum dan durasi proses penyangraian. Data yang digunakan diperoleh dari eksperimen yang dilakukan dengan mesin sangrai otomatis. Model ini dioptimalkan menggunakan algoritma Adam dan dievaluasi menggunakan fungsi loss Mean Squared Error (MSE) dan Sum of Squared Error (SSE). Untuk menilai akurasi klasifikasi, evaluasi kinerja dilakukan dengan menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan tingkat kematangan biji kopi dengan akurasi yang sangat tinggi, mencapai 96,67% pada data uji. Dalam penelitian ini, variasi learning rate dan jumlah hidden unit juga diuji untuk mencari konfigurasi yang optimal. Hasilnya menunjukkan bahwa kombinasi learning rate sebesar 0,01 dan jumlah hidden unit sebanyak 15 memberikan performa terbaik dengan kestabilan dan efisiensi pelatihan yang sangat baik.
Co-Authors Adhitya, Ryan Yudha Agus Khumaidi Ardhon Rakhmadi, Ardhon Aulia Rahma Annisa Aulia Rahma Annisa Brian, Thomas Endrasmono, Joko Faturrahman, Bima Putra, Zindhu Maulana Ahmad Rahayu, Putri Nur Sholikhah, Evi Nafiatus Shultoni Mahardika Wibowo, Sekarsari Widyastuti, Indri Ika Yudi Andika