Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal TEFSIN ( Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Dano Fadilah Amelya Rizki
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PERANCANGAN SISTEM MONITORING DAN MANAJEMEN PROYEK PEGAWAI BERBASIS WEBSITE DENGAN FRAMEWORK LARAVEL Dano Fadilah Amelya Rizki; Umi Chotijah
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3S1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3S1.7770

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong organisasi mengadopsi sistem yang dapat meningkatkan efisiensi, transparansi, dan akurasi pengelolaan proyek. CV. Mitra Teknologi Sejahtera, perusahaan di bidang teknologi informasi, menghadapi kendala dalam memantau perkembangan proyek dan mendistribusikan tugas karena sebagian besar proses masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring dan manajemen proyek pegawai berbasis web untuk mendukung koordinasi kerja secara terintegrasi dan real-time. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan database MySQL dengan metode Waterfall, melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan dengan UML dan ERD, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan. Fitur utama meliputi pengelolaan proyek, distribusi tugas, pelacakan progres, manajemen tiket, project board interaktif dengan drag and drop, dan pembuatan laporan. Pengujian black box menunjukkan seluruh fungsi berjalan sesuai spesifikasi, sehingga sistem terbukti meningkatkan koordinasi antarpegawai, mempercepat penyampaian informasi, mengurangi kesalahan pelaporan, dan membantu pimpinan mengambil keputusan. Dengan antarmuka responsif dan akses mudah, sistem ini menjadi solusi efektif untuk pengelolaan proyek yang cepat, terpusat, dan akurat.
KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN SAWAH DAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN GLCM DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA CITRA UDARA Nabilah Fitriani; Dano Fadilah Amelya Rizki; Soffiana Agustin
Jurnal TEFSIN ( Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2025): November 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This study aims to automatically classify rice field and oil palm land cover based on aerial imagery by utilizing the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) for texture feature extraction and the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm as the classification method. The dataset consists of 130 training images and 111 test images. The images were processed through cropping and grayscale conversion, followed by texture feature extraction including contrast, correlation, energy, and homogeneity. These features serve as the foundation for distinguishing the unique texture patterns of each land type. The test results show that the K parameter in KNN significantly affects the classification accuracy, with K=7 achieving the best result of 97.30%. Evaluation using a confusion matrix reinforces the effectiveness of the method in distinguishing the two land cover classes. The combination of GLCM and KNN proves to be both efficient and accurate, with great potential to be applied in automated mapping and monitoring systems, particularly in agricultural and plantation contexts.  
Co-Authors Nabilah Fitriani Soffiana Agustin, Soffiana Umi Chotijah