Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) Journal of Digital Technology and Computer Science
Muhammad Atthariq
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Beautyskin: Aplikasi Web Rekomendasi Produk The Originate Berbasis Jenis Kulit Untuk Kecantikan Maksimal Chairati Chairati; Fadhil Dhanendra; Nur Awalia; Muhammad Atthariq; Devi Miftahul Jannah
Journal of Digital Technology and Computer Science Vol. 2 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/digitech.v2i2.20255

Abstract

Di zaman sekarang ini masih banyak orang yang melakukan kesalahan dalam memilih produk perawatan kulit, apalagi produk yang berbeda asal usulnya. Namun, pada penelitian ini akan membahas mengenai sebuah produk skincare terkenal yaitu the originote. Pada permasalahnya, masih banyak individu yang melakukan kesalahan dalam pemilihan produk yang sesuai dengan jenis kulit mereka. Oleh karena itu, kami menyediakan sistem informasi kecantikan kulit untuk memudahkan mencari produk asli yang sesuai dengan jenis kulit Anda. Dalam penelitian sebelumnya, menggunakan pendekatan inkremental untuk mengembangkan aplikasi dengan beberapa fase, seperti persyaratan, spesifikasi, arsitektur, desain, kode, dan pengujian. Dalam penelitian ini kami menggunakan pendekatan inkremental dengan beberapa tahapan seperti analisis kebutuhan, perancangan, pengkodean, dan pengujian sehingga diperoleh hasil yang cukup baik dan sistem dapat bekerja dengan baik. Selanjutnya pada pengujian menggunakan metode pengujian teknik basis path testing dengan menggunakan teknik path coverage, telah mendapatkan hasil yang cukup baik. Oleh karena itu, dapat kita simpulkan bahwa sistem informasi beautyskin dapat menjadi solusi efektif untuk mengetahui produk the originote mana yang cocok untuk kulit kita
KLASIFIKASI TINGKAT KESEGARAN DAUN BAWANG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Andi Fitri Novianti; Muhammad Atthariq; Juliano Nufiansyach Dini; Andi Baso Kaswar; Jessica Crisfin Lapendy
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol. 7 No. 2 (2024): Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika)
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Universitas Banten Jaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47080/simika.v7i2.3378

Abstract

Green onions, commonly used in Indonesian cuisine, have significant agricultural potential. Despite high production, their quality, particularly freshness, is traditionally evaluated visually, leading to inconsistent and subjective results. This study aims to develop an objective and accurate method for classifying the freshness of green onions using an Artificial Neural Network (ANN). Previous studies have employed ANN but have not specifically targeted the freshness classification of leeks. The proposed method utilizes the color and texture features of green onions.The research methodology includes image acquisition, preprocessing, segmentation, morphology, feature extraction, and classification using ANN. A total of 300 images were acquired and categorized into three freshness levels: not fresh, less fresh, and fresh. During the training phase, 240 images were used, and 80 images were reserved for testing. The optimal feature combination identified includes HSV and LAB color features along with texture features (Contrast + Energy). The results demonstrated that the freshness classification of green onions achieved 100% accuracy in both training and testing phases. The training process, with 240 images, had a computation time of 142.684 seconds, while the testing process, with 80 images, took 35.648 seconds. These findings indicate that using ANN based on color and texture features is highly effective in determining the freshness level of green onions.
Co-Authors Andi Baso Kaswar Andi Baso Kaswar Andi Fitri Novianti Chairati Chairati Devi Miftahul Jannah Fadhil Dhanendra Jessica Crisfin Lapendy Juliano Nufiansyach Dini Nur Awalia