Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
10.283
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Jurnal Media Infotama JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Informatika Upgris PROCESSOR Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Sistem Informasi Dan E-Bisnis Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika Jurnal Media Computer Science JIMAKUKERTA Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Jurnal Pendidikan dan Pengabdian Masyarakat Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi JPMTT (Jurnal Pengabdian Masyarakat Teknologi Terbarukan) Riau Jurnal Teknik Informatika Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi
Yuza Reswan
Universitas Muhammadiyah Bengkulu
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 67 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 67 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
The Perbandingan Algoritma Canny dan Algoritma Robert Pada Deteksi Tepi Kain Batik Khas Bengkulu Nuri David Maria Veronika; Adelia, Serlina; Yuza Reswan; Muhammad Imanullah
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 7 No 2 (2024): Juni
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v7i2.6577

Abstract

This research discusses the comparative analysis of the Canny algorithm and Robert's algorithm in edge detection of Bengkulu cloth (Besurek) using the Matlab GUI interface. The selection of these two methods is to consider the balance between the quality of edge detection, noise resistance, and computational complexity. By comparing these two algorithms we can choose the algorithm that suits our needs. The purpose of this research is to make a comparison between the Canny algorithm and Robert's algorithm so as to produce the best algorithm in the edge detection process based on the number of white pixels produced. From the results of the datatest edge detection test totaling 32 images, the results of the percentage value obtained are the Canny algorithm obtaining 96.875% and the Robert algorithm 3.125%. So it can be concluded that the Canny algorithm is better in the process of edge detection based on the number of white pixels produced in each image.
PENERAPAN ALGORITMA OCR UNTUK EKSTRAKSI INFORMASI DARI CITRA KARTU TANDA MAHASISWA (KTM) Reswan, Yuza; Raffles, Richard; Wijaya, Ardi; Apridiansyah, Yovi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.11006

Abstract

Kartu Tanda Mahasiswa (KTM) merupakan kartu identitas resmi yang dikeluarkan oleh universitas kepada setiap mahasiswa untuk mengidentifikasi status mahasiswa mereka. Proses pembuatan dan pengelolaan KTM saat ini masih dilakukan secara manual, di mana data mahasiswa harus diinput dan diverifikasi satu per satu, sehingga rawan terjadi kesalahan dan memerlukan waktu yang cukup lama. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan integrasi antara teknologi pengenalan karakter dan pengolahan citra. Oleh karena itu, metode Optical Character Recognition (OCR) sangat tepat diimplementasikan dalam masalah ini. Metode OCR merupakan teknologi yang memanfaatkan algoritma pengenalan karakter untuk mengekstrak informasi dari gambar atau teks cetak. Hasil dari penelitian ini adalah membaca dan mengenali karakter pada KTM secara efisien dan data berupa informasi pribadi dari KTM sudah otomatis tersimpan di Microsoft Word dan telah diuji tingkat keberhasilan penelitian menggunakan Precission, Recall, dan Accuracy. Adapun hasil yang didapat dari Precission, Recall, dan Accuracy dari penelitian ini yaitu Precission sebesar 88%, Recall sebesar 100%, dan Accuracy 88%.
PENERAPAN TEKNIK PENULISAN TEKS PROSEDUR BERBASIS KUTIPAN CERPEN DI KELAS IX SMPN 2 BENGKULU SELATAN Wahidah, Alifah Nur; Paulina, Yanti; Reswan, Yuza
Jurnal Pendidikan dan Pengabdian Masyarakat Vol. 7 No. 4 (2024): November
Publisher : FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jppm.v7i4.7697

Abstract

Menulis teks prosedur membantu siswa untuk membuat langkah-langkah secara lengkap, jelas, dan terperinci tentang cara melakukan sesuatu. Kegiatan ini bertujuan untuk menerapkan teknik penulisan teks prosedur berbasis kutipan cerpen di kelas IX SMP Negeri 2 Bengkulu Selatan. Pendekatan yang digunakan adalah metode kegiatan pelatihan, sosialisasi, dan pendampingan. Melalui pelatihan, siswa diberikan pemahaman dasar mengenai teks prosedur serta pentingnya teknik penulisan yang efektif dan menarik. Kegiatan sosialisasi dilakukan untuk memperkenalkan kutipan cerpen sebagai media pembelajaran yang relevan dan menarik bagi siswa, sehingga mereka dapat memahami dan menyusun teks prosedur dengan lebih kontekstual. Selanjutnya, pendampingan bertujuan untuk memantau perkembangan dan memberikan arahan dalam proses penulisan teks prosedur oleh siswa. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu meningkatkan pemahaman siswa tentang teks prosedur dan memperbaiki kemampuan mereka dalam menyusun teks prosedur berbasis kutipan cerpen. Selain itu, metode ini juga meningkatkan minat siswa dalam pembelajaran bahasa Indonesia, khususnya dalam keterampilan menulis teks prosedur.
SOSIALISASI DAMPAK DAN BAHAYA PINJAMAN ONLINE DI DESA BANDUNG AYU Reswan, Yuza; Wahyuni, Putri; Ristontowi
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Kuliah Kerja Nyata (JIMAKUKERTA) Vol. 4 No. 3 (2024): JIMAKUKERTA
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Muhammadiyah Bengkulu

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

Abstract

Praktik pinjaman online (pinjol) ilegal masih banyak terjadi di masyarakat. Ancaman pinjol ilegal semakin meresahkan masyarakat. Pasalnya, sedikit dari mereka yang ikut bekerja di lembaga ini karena kesulitan mendapatkan dana. Pinjaman online (pinjol) menjadi salah satu cara masyarakat dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari. Kesehatan seseorang yang terlalu banyak berhutang dapat disebabkan oleh tekanan finansial, baik mental maupun fisik. Hal ini dapat mempengaruhi kinerja di tempat kerja, seringkali berujung pada keputusan untuk melakukan kejahatan dan penipuan di tempat kerja. Satgas Penasihat Investasi (SWI) menutup 4.089 pinjaman atau pinjol ilegal hingga Juni 2022. Sejauh ini, baru 102 penyelenggara fintech peer-to-peer loan yang terdaftar dan berizin di Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Meski memiliki kemudahan, pinjaman online ilegal memiliki beberapa bahaya atau akibat dalam banyak hal. Menurut beberapa sumber, ada beberapa bahaya terkait dampak pinjaman online atau pinjaman online yang perlu diwaspadai oleh masyarakat Indonesia. Pinjaman online membuat takut hanya sedikit orang Indonesia. Kengerian pinjaman online ini biasanya terjadi pada pinjaman online ilegal. OJK tidak memantau orang-orang yang menawarkan pinjaman online ilegal, namun mereka seringkali mempunyai kebebasan untuk menangkap seseorang yang memiliki bunga tinggi.Jika gagal membayar kewajibannya, pihak ini melakukan ancaman dan intimidasi dengan bantuan perusahaan penagih utang. Psikolog sosial mengatakan bahwa efek pinjaman online dan terornya dapat menyebabkan gangguan psikologis seperti kebingungan, panik, kecemasan akut, kecemasan, dan bahkan akal sehat yang terkadang tidak berfungsi. Jika ancaman dan intimidasi terus berlanjut, hal ini dapat menyebabkan frustrasi dan bahkan upaya bunuh diri. Begitu ada yang mengunggah aplikasi pinjaman online, otomatis pihak pinjaman online ilegal itu bisa mengumpulkan informasi pribadinya. Seringkali seseorang mengizinkan semua izin yang diminta suatu aplikasi, meskipun itu bukan yang seharusnya dilakukan.
PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA SEBAGAI UPAYA MENGOPTIMALKAN KETERAMPILAN BERBICARA SISWA KELAS X SMK N 2 BENGKULU SELATAN Tirta Sari, Puput; Reswan, Yuza; Paulina, Yanti
Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Vol. 3 No. 1 (2025): Februari
Publisher : CV. Alina

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59407/jpki2.v3i1.1330

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk memperjelas teknik sekolah SMK N 2 Bengkulu Selatan. Guru menggunakan pendekatan diskusi kelompok sebagai sarana untuk menilai kemahiran berbicara siswa dalam kaitannya dengan kefasihan, kosa kata, bahasa tubuh, pengucapan, dan struktur kalimat. Pembelajaran bahasa Indonesia diharapkan dapat meningkatkan rasa percaya diri siswa ketika berbicara dan kemampuan mereka untuk mengkomunikasikan konsep secara metodis dan tepat. Temuan penelitian menunjukkan bahwa siswa di SMK N 2 Bengkulu Selatan dapat meningkatkan kemampuan komunikasi lisan mereka secara signifikan dengan menggunakan strategi pengajaran yang lebih menekankan pada latihan berbicara langsung. Menurut penelitian ini, untuk menumbuhkan lingkungan belajar yang menarik dan dinamis, pendidik harus menggunakan strategi pengajaran berbeda yang memprioritaskan keterampilan berbicara dengan lebih efektif. Kata Kunci: Bahasa  Indonesia, Pembelajaran , Keterampilan Berbicara
PERBAIKAN CITRA INPUT UNTUK DETEKSI KUALITAS DAUN SAWI MENGGUNAKAN METODE HSV DAN COLOR BLOB Hidayah, Aditia; Reswan, Yuza; Alam, RG Guntur; Kharisma Hidayah, Agung
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13781

Abstract

Deteksi citra secara otomatis pada produk pertanian, seperti daun sawi, menghadapi tantangan tersendiri akibat variasi warna, kondisi pencahayaan, serta kualitas citra yang dapat mempengaruhi tingkat akurasi sistem. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem deteksi citra daun sawi dengan menerapkan metode Hue, Saturation, Value (HSV) dan Color Blob Detection, yang dipadukan dengan teknik preprocessing seperti Gaussian Blur, Histogram Equalization, dan Adaptive Thresholding guna meningkatkan kualitas citra sebelum proses deteksi. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dan dievaluasi menggunakan Confusion Matrix untuk mengukur performa model dalam mendeteksi citra daun sawi.Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai tingkat akurasi 73%, precision 100%, serta F1 Score 84%. Meskipun metode yang diterapkan menghasilkan performa yang cukup baik dalam deteksi citra daun sawi, masih terdapat beberapa keterbatasan, khususnya terkait variasi jarak pengambilan gambar serta ketidakstabilan pencahayaan yang dapat mempengaruhi hasil deteksi. Berdasarkan temuan penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan cukup efektif dalam mendeteksi citra daun sawi, meskipun masih diperlukan perbaikan untuk meningkatkan konsistensi hasil dalam berbagai kondisi lingkungan.
PERBANDINGAN METODE CNN DAN SVM UNTUK MENGKLASIFIKASI KEMATANGAN SERTA MENGUKUR KANDUNGAN VITAMIN C JERUK GERGA MENGGUNAKAN CITRA DIGITAL Anugrah Ilahi, Puja; Toyib, Rozali; Reswan, Yuza; Sonita, Anisya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13829

Abstract

Masalah dalam panen buah jeruk Gerga sering kali terjadi akibat kesalahan dalam proses pemetikan yang hanya didasarkan pada warna serta estimasi semata, sehingga kualitas buah yang dihasilkan tidak sesuai dengan harapan konsumen. Jeruk Gerga memiliki kandungan vitamin C yang lebih tinggi dibandingkan dengan jeruk manis biasa, penting untuk melakukan pengukuran kadar vitamin C berdasarkan warna dan nilai Hue dengan menggunakan citra warna. Jaringan Saraf Konvolusional (CNN) dan Mesin Vektor Pendukung (SVM) memiliki peranan penting dalam klasifikasi gambar digital, terutama dalam menentukan tingkat kematangan buah dimana CNN adalah Metode Deep Learning yang mampu mengambil fitur visual yang kompleks, seperti tekstur serta pola warna yang relevan untuk mendeteksi kematangan buah, CNN memberikan hasil lebih akurat dalam klasifikasi kematangan buah jika dibandingkan dengan metode konvensional, berkat kemampuannya untuk mengenali pola non-linear dalam data visual. Temuan penelitian menunjukkan bahwa algoritma CNN menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan SVM. CNN mencapai akurasi sebesar 98%, sementara SVM hanya mencapai akurasi 94%. Selain itu lebih efektif dalam mendeteksi pola warna dan tekstur buah, membuatnya lebih ampuh dalam klasifikasi kematangan Jeruk Gerga. Dengan demikian, pendekatan menggunakan CNN diusulkan sebagai metode yang lebih unggul untuk sistem klasifikasi otomatis berbasis gambar digital, khususnya di sektor pertanian dan teknologi pangan.
KLASIFIKASI CITRA DAUN HERBAL DENGAN KHASIATNYA UNTUK PENGOBATAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (BACKPROPAGATION) Hidayat, Roki; Toyib, Rozali; Apridiansyah, Yovi; Reswan, Yuza
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13860

Abstract

Indonesia memilki kekayaan tanaman herbal yang melimpah, dengan ribuan jenis tanaman berkhasiat. Namun, pemanfaatannya belum maksimal karena keterbatasan informasi dan kesesulitan dalam mengidentifikasi jenis dan manfaat daun herbal secara manual. Untuk meningkatakan pemahaman serta mengoptimalan penggunaan obat herbal, Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang dapat mengklasifikasikan gambar daun tanaman herbal berdasarkan khasiatnya untuk pengobatan menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagation. Pada tahap awal penelitian ini, dilakukan pengumpulan dataset tanaman herbal dengan berbagai jenis. Dataset yang digunakan terdiri dari 100 citra dengan 10 jenis daun tanaman herbal yang dibagi mejadi dua data yaitu data pelatihan dan data pengujian, dengan pembagian 60% data digunakan untuk pelatihan, sementara 40% untuk pengujian. Saat proses klasifikasi melibatkan transformasii warna ke hsv, segmentasi citra serta ekstraksi ciri yang mengunakan parameter metriic dan eccentricity. Sistem di terapkan melalui aplikasi matlap dengan antarmuka pengguna grafis (GUI), sehingga mempermuda pengujian. Berdasarkan hasil model yang dikembangkan dan hasil evaluasi menunjukan bahwa metode dapat mengklafikasikan daun herbal dengan Tingkat akurasi total yang diperoleh mencapai 75,00%.
Penerapan Metode YOLOv5 untuk Klasifikasi dan Deteksi Objek Menggunakan Video Non-Real-Time Apridiansyah, Yovi; Padli, Zeko; Reswan, Yuza; Witriyono, Harry
Jurnal PROCESSOR Vol 20 No 2 (2025): Jurnal Processor
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33998/processor.2025.20.2.2508

Abstract

Deteksi objek merupakan salah satu penerapan utama dari teknologi computer vision dalam bidang kecerdasan buatan. Salah satu algoritma deteksi objek yang banyak digunakan karena efisiensinya adalah YOLOv5. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode YOLOv5 dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan objek kendaraan dan manusia pada rekaman video non-real-time di kawasan Simpang Tugu Pena Kota Bengkulu. Dataset yang digunakan merupakan video hasil dokumentasi lapangan, yang kemudian dianalisis menggunakan model YOLOv5 dengan pelatihan berbasis transfer learning. Untuk menjaga identitas objek antar-frame, sistem dikombinasikan dengan metode Kalman Filter dan SORT sebagai pelacak objek. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu melakukan deteksi objek dengan baik pada kondisi visual yang bervariasi, serta mencapai nilai akurasi yang tinggi berdasarkan pengukuran menggunakan matriks konfusi. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan YOLOv5 efektif digunakan dalam sistem dokumentasi visual berbasis AI di lingkungan ruang publik yang dinamis.
Penggunaan Metode Fuzzy Logic Untuk Mendeteksi Gizi Buruk Pada Balita Yuza Reswan; Putra, yonaldo; Yulia Darnita; Dandi Sunardi
JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika) Vol. 6 No. 2 (2023): Desember
Publisher : LPPMPP Yayasan Sejahtera Bersama Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54650/jukomika.v6i2.529

Abstract

Nutrition has a crucial role in terms of health in life, especially in toddler nutrition. Poor nutrition can affect a child's physical growth, intelligence, and productivity. Factors such as economic conditions, parental attention, and an unsupportive environment can cause cases of malnutrition in toddlers. Less optimal nutritional monitoring in toddlers affects the growth and development of toddlers. This study seeks to develop applications based on Fuzzy Logic as a detection of malnutrition in toddlers, focusing on Pusk-esmas Semidang Alas Seluma Regency. This study discusses the variables of assessing malnutrition in toddlers, applying the Fuzzy Logic method in detecting these conditions, and designing applications to diagnose malnutrition in toddlers. The research also includes counseling the public about weight changes in malnourished toddlers and general nutritional status, by providing input to improve services for malnourished toddlers. Application development involves aspects of display and data, as well as testing with related parties to ensure the accuracy of detection results. User criticism and suggestions become valuable input for the improvement and development of this application.
Co-Authors A.R Walad Mahfuzhi A.R Walad Mahfuzi A.R. Walad Mahfuzhi A.R. Walad Mahfuzhi Mahfuzhi Abdullah, Dedy Achmad Rajes Adelia, Serlina Adinda Trisista Ahmad Nur Habibullah Chan Anggraini, Laura Ani Anggraini Anugrah Ilahi, Puja Apridiansyah, Yovi Ar. Walad Mahfuzi Arevo Syahputra Ari Satrio Wibowo Arif Permana Ariksa Abdul Lasin Arnoldi Arnoldi Baihaqi, Ikhwan Bobi Tri Yuliansyah cantika Cecep Saputra Dandi Sunardi Darnita, Yulia Dedy Abdullah Dedy Abdullah Dedy Agung Prabowo Dena, Yunita Meli Diana Diana Diana Diana Dyah Parmitha Pertiwi Eka Sahputra Elviani Elviani Elviani, Elviani Erwin Dwik Putra Evan Jayusta Fajar Ramadianto Feby Ayu Sahputry Filda Rahayu Geri Melano Evandra Ghepri Haikal Giova Giova Giova Giova Gunawan Gunawan Gunawan Gunawan Guntur Alam Handayani, Kurnia Marga Harry Witriyono Heru Susanto Hidayah, Aditia hidayah, agung kharisma Hidayat, Roki Imanullah, Muhammad Jery Rohmadan Wahari Juansen, Monsya Juhardi, Ujang Khairullah khairullah Khairullah Khairullah Khairullah Khairullah Khairullah, Khairullah Khoiriah nur aisyah Kurnia Marga Handayani Lambardo Adesio Laura Anggraini Leo Tri Anggoro M Taufik Ma'ruf M. Taufik Ma’ruf Mahfuzhi, A.R. Walad Mahfuzhi, A.R. Walad Mahfuzhi Mahfuzi, A.R Walad marhalim, marhalim Marton Marton Mat Agus Ma’ruf, M. Taufik Monsya Juansen Muhammad Husni Rifqo Muhammad Husni Rifqo Muhammad Imanullah Muhammad Immanullah Muhammad Soelaiman Rasyid Muntahanah Muntahanah Muntahanah, Muntahanah Nazuta Rolleys Nuri David Maria Veronika Nuri Veronika Padli, Zeko Pahrizal Pahrizal, Pahrizal Paulina, Yanti Putra, Erwin Dwik Putra, Erwin Dwika Putra, Yonaldo PUTRI WAHYUNI R.S, Penti Septian Raffles, Richard Rajes, Achmad Rasyid, Muhammad Soelaiman Reno Septia Erlangga Reza Julianti Ricardo, Ryo Rifqo, Muhammad Husni Ristontowi, Ristontowi Ronny Saputra Ronny Saputra, Ronny Rozali Toyib Ryo Ricardo Sahputra, Eka Sahputry, Feby Ayu Sahrudin Sahrudin Sapitri, Tari Juita Seprianti, Widia Sonita, Anisya Sundari Sundari Surya Ade Saputera Syahputra, Arevo Tari Juita Sapitri Tirta Sari, Puput Toyib, Rozali Trisista, Adinda Ujang Juhardi ujang juhardi Wahidah, Alifah Nur Wibowo, Ari Satrio Widia Seprianti Wijaya, Ardi Witriyono, Harry Yolan Pagestu Yonaldo Putra Yulia Darmi Yuliy Gusnitasari Simanjuntak Yunita Meli Dena Yusa Virginiawan Guntara