Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.88
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Journal of Telematics and Informatics Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Infotech Journal Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Komputer Terapan JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Justek : Jurnal Sains Dan Teknologi Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia (JMIKI) Building of Informatics, Technology and Science GUYUB: Journal of Community Engagement Jurnal Teknologi Informasi Cyberku COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Nusantara Journal of Computers and its Applications JAR'S (Journal of Advanced Research in Informatics) Babakti : Journal of Community Engangement JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Fathorazi Nur Fajri
Universitas Nurul Jadid
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
PENGENALAN VARIETAS MANGGA BERDASARKAN BENTUK DAN TEKSTUR DAUN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Fathorazi Nur Fajri; Purwanto Purwanto; Ricardus Anggi Pramunendar
Jurnal Teknologi Informasi - Cyberku (JTIC) Vol 13 No 2 (2017): Jurnal Teknologi Informasi CyberKU Vol. 13, no 2
Publisher : Program Pascasarjana Magister Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (550.62 KB)

Abstract

Pada saat ini mangga Indonesia sangat diminati oleh orang asing terlebih untuk mangga kualitas unggul seperti mangga manalagi dan gadung. Akan tetapi tak jarang masyarakat tidak mengerti atau keliru mengenali varietas mangga yang mereka tanam. Selama ini identifikasi atau pengenalan varietas mangga dilakukan dengan menggunakan mata. Hal ini pun dibutuh keahlian atau pakar dalam membedakan varietas mangga tersebut. Akan tetapi orang yang ahli mempunyai keterbatasan, tidak semua varietas mangga dapat dikenali atau diidentifikasi. Terdapat beberapa usulan model yang telah dilakukan untuk mengindentifikasi mangga dengan citra digital akan tetapi akurasi yang dihasilkan masih kurang yaitu di bawah 80 %. Selain itu masing masing peneliti hanya menggunakan satu fitur citra yaitu fitur tekstur. Penelitian ini mengunakan dataset sebanyak 300 citra daun mangga, 150 citra daun mangga varietas manalagi dan 150 citra daun gadung. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Backpropagation Neural Network (BPNN) dengan menggunakan fitur bentuk dan tekstur daun mangga. Model BPNN yang paling optimal pada penelitian ini yaitu menggunakan hidden layer = 19, learning rate = 0.9, momentum = 0.9 dan epoch = 100 dengan hasil root mean squar error (RMSE) = 0.0018. Kemudian hasil dari pengujian menggunakan citra daun mangga menghasilkan tingkat akurasi 96 %.
Deteksi Penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) Untuk Keselamatan dan Kesehatan Kerja Menggunakan Metode Mask Region Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) Milzamah Elvi Laily; Fathorazi Nur Fajri; Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu
Jurnal Komputer Terapan Vol. 8 No. 2 (2022): Jurnal Komputer Terapan
Publisher : Politeknik Caltex Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (485.993 KB) | DOI: 10.35143/jkt.v8i2.5732

Abstract

The construction sector is one of the strongest sectors in supporting economic growth in Indonesia. In supporting the development and demands for the provision of services from the construction sector, as a state of law, the state of Indonesia has laws in the construction sector, one of which is on Occupational Health and Safety (K3). One of the efforts to minimize the consequences caused by work accidents, every worker is required to use Personal Protective Equipment (PPE). Lack of self-awareness and discipline of workers in the use of Personal Protective Equipment (PPE), can result in a fairly large risk of work accidents. So there needs to be automatic detection for workers in the use of good and correct PPE. This research is using the latest method from R-CNN, namely Mask Region Convolutional Neural Network (Mask R-CNN). The best model obtained is the epoch 35 parameter with a loss value of 0.1985 and a val_loss value of 0.1933 in 461s 922ms/step. Trial ith 250 images which produces an accuracy 0f 95%.
Metode Pengumpulan Data Pada Deteksi Pakaian Hijab Syar'I Berdasarkan Citra Digital Menggunakan Teachable machine Learning Fathorazi Nur Fajri; Kamil Malik; Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu
Justek : Jurnal Sains dan Teknologi Vol 5, No 2 (2022): November
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/justek.v5i2.11614

Abstract

Abstract:  Computer vision is a branch of artificial intelligence that uses digital images as input data. The stages of making computer vision are data collection, preprocessing, modeling, and testing. Test results are usually influenced by good modeling and data collection. Errors often occur in the data collection process so that data collection testing is needed before the modeling process using matlab or python. Therefore, this research aims to propose a data collection model with testing using a teachable machine. The datasets used are hijab syar'i, non syar'i and non hijab datasets because hijab is a trend among young people. However, many young people are not good at using their hijab in the pesantren area. So that the classification process is needed as a form of order in the pesantren. Datasets are obtained using web scraping methods on internet platforms such as pinterest, google image and instagram. The total dataset is 2,910 digital images of each class is 970.  Teachable machine can validate the dataset quickly by looking at the accuracy per class. With the best model in the configuration of epoch 50, batch size 64 and learning rate 0.0001. Where the accuracy of each class using teachable is hijab syar'i by 99%, non syar'i by 94% and non hijab 99% with a test sample of 146 digital images each.Abstrak: Visi Komputer merupakan cabang kecerdasan buatan yang menggunakan citra digital sebagai input data. Adapun tahapan pembuatan visi komputer ialah pengumpulan data, preprocessing, pembuatan model, dan pengujian. Hasil pengujian biasanya dipengaruhi oleh pembuatan model dan pengumpulan data yang baik. Kesalahan sering terjadi pada proses pengumpulan data sehingga dibutuhkan pengujian pengumpulan data sebelum proses pembuatan model dengan menggunakan matlab atau python. Oleh karenanya pada penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan model pengumpulan data dengan pengujian menggunakan teachable machine. Adapun dataset yang digunakan ialah dataset hijab syar'i, non syar'i dan non hijab dikarenakan hijab menjadi trend dikalangan anak muda. Akan tetapi banyak anak muda yang belum baik penggunaan hijabnya diarea pesantren. Sehingga diperlukan proses klasifikasi sebagai bentuk ketertiban didalam pesantren. Dataset didapat dengan menggunakan metode web scraping pada platform internet seperti pinterest, google image dan instagram. Total dataset ialah 2,910 citra digital masing masing class ialah 970.  Teachable machine dapat melakukan validasi dataset secara cepat dengan melihat akurasi per class. Dengan model terbaik pada konfigurasi epoch 50, batch size 64 dan learning rate 0.0001. Dimana Akurasi setiap class menggunakan teachable yaitu hijab syar'i sebesar 99%, non syar'i sebesar 94% dan non hijab 99% dengan sampel uji masing masing 146 citra digital.
PKM Pelatihan serta Pendampingan Perangkat Pembelajaran Berbasis Digital sebagai Alat Guru pada Era Digital di SDN Sukodadi 2 Probolinggo Fathorazi Nur Fajri; Abd Rahman; Afiqur Rahman; Uky Oktavia Risti Permatasari; Uswatun Hasanah; Dewi Sholehatin; Indri Ratna Sugianti; Musfiroh Musfiroh
GUYUB: Journal of Community Engagement Vol 3, No 3 (2022): Hilirisasi Pembelajaran Berbasis Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/guyub.v3i3.4848

Abstract

Pada era digital saat ini, di mana proses pembelajaran (interaksi) berlangsung mulai bergeser menjadi interaksi pembelajaran digital. Sehingga guru perlu menggunakan strategi pembelajaran salah satunya dengan penggunaan perangkat pembelajaran berbasis digital. Tujuan kegiatan pengabdian ini untuk pendampingan dalam membuat video pembelajaran dengan menggunakan Microsoft Power Point pada guru pengajar di SDN sukodadi 2. Sedangkan hasil dari kegiatan ini adalah 1) Guru mengerti cara membuat video pembelajaran. 2) Guru dapat menggunakan video pembelajaran tersebut dalam proses mengajar. 3) Peserta didik mendapatkan kemudahan dan pengalaman belajar yang menyenangkan
Implementation of Personal Protective Equipment Detection Using Django and Yolo Web at Paiton Steam Power Plant (PLTU) Khoirun Nisa'; Fathorazi Nur Fajri; Zainal Arifin
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 9, No 2 (2023): June
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v9i2.26131

Abstract

Work accidents can occur at any time and unexpectedly, so work safety is associated with health because the work safety system in Indonesia is related to the K3 (Occupational Safety and Health) program. To create a safe and healthy work environment, occupational safety and health management are implemented to avoid work accidents by requiring every worker to use Personal Protective Equipment (PPE). This research aims to develop an immediate detection system for violations of Personal Protective Equipment (PPE) in the workplace using the Yolov8 Method and the Django web-based user interface framework. Yolov8 is one of the latest deep-learning object identification models while Django is the most popular Python developer framework. The system is designed to improve workplace safety and prevent accidents by monitoring compliance with PPE requirements. The research methodology involves literature study, image data collection, preprocessing, model training, and system deployment using the Django framework. There are four classes of detection based on the bounding box according to the specified color, the use of helmets and safety vests based on the red bounding box for helmets and blue for vests while when helmets and safety vests are not being used, based on green and yellow bounding boxes. The system successfully detected four PPE classes with an average accuracy of 82.3% from 230 test data, a mAP50 value of 81.6%, a precision value of 90.3%, and a recall value of 75.1%. The findings from this study indicate that the developed system can effectively improve occupational safety and health management. However, there is a detection error factor caused by the lighting and specifications of the camera used. Future research can focus on integrating the system with other work safety systems to provide a comprehensive solution for accident prevention.
Aplikasi Pengenalan Kampus Universitas Nurul Jadid Berbasis Virtual Reality Agung Wahyu Firdaus; Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu; Fathorazi Nur Fajri
Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 2 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jim.v17i1.6123

Abstract

Universitas Nurul Jadid (UNUJA) di Paiton, Probolinggo, Jawa Timur, telah mendapatkan sertifikasi ISO di dua bidang, yaitu ISO 9001:2015 untuk sistem manajemen mutu dan ISO 21001:2018 untuk sistem manajemen pendidikan. UNUJA merupakan pondok pesantren pertama yang terakreditasi dengan cara ini. Prestasi UNUJA ini menunjukkan peningkatan kualitas kampus dan telah diakui oleh standar Internasional. Sebagai salah satu bentuk pengenalan kampus, UNUJA masih menggunakan website, brosur dan media lainnya. Informasi yang diberikan masih kurang, sehingga siswa tidak mengetahui bangunan mana yang akan mereka gunakan dalam kegiatan belajar mengajar. Dengan berkembangnya teknologi, interaktivitas menjadi salah satu fokus pembuatan aplikasi. Teknologi interaktif yang berkembang saat ini adalah teknologi virtual reality. Virtual Reality adalah tampilan gambar 3D yang dibuat oleh komputer yang dibuat tampak nyata dengan menggunakan berbagai teknik, memberikan kesan kepada pengguna bahwa ia terlibat secara aktif dengan lingkungan tersebut. Pengujian internal dan eksternal untuk menguji aplikasi secara langsung kepada pengguna. Untuk menguji pandangan, sikap, atau pendapat pengguna, peneliti menggunakan kuesioner pada skala Likert. Hasil perhitungan dengan menggunakan metode skala likert diperoleh data sebesar 97% yang artinya Aplikasi Pengenalan Kampus Universitas Nurul Jadid sangat baik dan layak digunakan sebagai media promosi kampus.
Sistem Informasi Pengelolaan Dana Bantuan Operasional Sekolah (BOS) Berbasis Web dengan Framework Django di MTs Miftahul Khair Habibah Habibah; Moh Ainol Yaqin; Fathorazi Nur Fajri
Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 2 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jim.v17i2.6139

Abstract

Dana Bantuan Operasional Sekolah adalah bentuk kegiatan yang dilakukan untuk menerapkan kebijakan yang dilakukan untuk menerapkan kebijakan perluasan serta pemerataan akses pendidikan di Indonesia yang dikhususkan untuk menunjang program wajib belajar dua belas tahun. Diketahui bahwa lembaga pendidikan swasta MTs Miftahul Khair, Alastengah, Besuk, Probolinggo, masih menggunakan sistem konvensional dalam pengelolaan data keuangan Bantuan Operasional Sekolah. Sistem berjalan menggunakan Aplikasi Microsoft Excel dan dicatat manual ke dalam buku untuk proses pencatatannya, kemudian melakukan perekapan ulang setiap kali membuat Laporan keuangan Bantuan Operasional Sekolah. Sistem konvensional tersebut mempunyai kekurangan diantaranya memungkinkan kesalahan input data, membutuhkan waktu yang lama dalam pengelolaan keuangan, maupun dalam pembuatan laporan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah sistem informasi pengelolaan Dana Bantuan Operasional Sekolah yang lebih cepat , efektif, dan efisien. Metode pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi, wawancara, dan studi literatur. Hasil dari penelitian ini yaitu aplikasi sistem informasi pengelolaan Dana Bantuan Operasional Sekolah berbasis web yang dapat mempermudah proses pengelolaan data Dana BOS yaitu pada proses penginputan data, pencarian data, dan pembuatan laporan.
RANCANG BANGUN APLIKASI TAKSASI TEBU BERBASIS WEBSITE UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN TEBU PADA PABRIK GULA (PG) PANJI Fathorazi Nur Fajri; Zainal Arifin
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 3, No 2 (2018): Desember 2018
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v3i2.53

Abstract

PT Perkebunan Nusantara XI (Persero) merupakan perusahaan yang berbasis perkebunan dengan produksi utama gula, sudah menjadi barang pokok yaitu lahan dan tebu. Untuk menghasilkan produksi gula yang optimal pabrik gula melakukan kegiatan taksasi tebu atau prediksi hasil tebu. Selama ini kegiatan taksasi tebu dilakukan dengan menggunakan kertas yang selanjutnya diinputkan kembali pada komputer. Dengan menggunakan mekanisme seperti ini memungkin kan terjadi nya kesalahan kesalahan diantaranya (1) membutuhkan tempat penyimpanan yang luas untuk menampung kertas (2) membutuhkan waktu extra jika menginputkan kembali dalam format excel (3) sulitnya mengenali tulisan operator jika ditulis ulang kembali dalam format excel. Tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah menghasilkan sebuah aplikasi taksasi tebu berbasis website untuk memprediksi hasil panen tebu di pabrik gula (PG) Panji menggunakan Bahasa Pemrograman PHP dan database MySQL, yang bisa dimanfaatkan oleh pabrik gula untuk mempermudah dan mempercepat informasi laporan taksasi tebu sehingga dapat memberikan informasi lebih awal untuk mempersiapkan proses produksi. Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah metode pengumpulan data melalui observasi, wawancara, studi literatur dan dokumentasi. Melalui kegiatan observasi dengan mengumpulkan data pendukung dalam membangun sebuah sistem, melakukan wawancara dengan pihak pabrik gula atau kepala bagian tanaman guna menghasilkan informasi terkait tentang aplikasi taksasi tebu, melakukan analisis dengan memadukan data-data hasil observasi dan wawancara untuk kemudian dibuatkan perancangan sistem meliputi (1) perancangan database; (2) Desain antar muka perangkat lunak dan (3) perancangan algoritma program database. Setelah dilakukan perancangan sistem kemudian impelementasi hasil rancangan dan pengujian system
APLIKASI "FIRE BUS" SEBAGAI MEDIA PENYAMPAIAN INFORMASI KEBERANGKATAN BIS SECARA REALTIME MENGGUNAKAN NOTIFIKASI BERBASIS ANDROID Fathorazi Nur Fajri; Wali Jafar Shodiq
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 4, No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v4i2.128

Abstract

Era transportasi umum telah berubah dimana pada awalnya kita harus menunggu untuk mendapatkan transportasi umum. Pada saat ini kita cukup melakukan pemesanan online. Hal ini sudah banyak diterapkan oleh beberapa perusahaan seperti Go-Jek, Uber, Grab dan lain lain. Tiket bis antar kota antar provinsi (AKAP) beberapa perusahaan juga menyediakan pemesanan tiket secara online akan tetapi untuk antar bus kota dalam provinsi (AKDP) masih kurang tersedia informasi terkait jam keberangkatan dan tarif yang diberlakukan. Sehingga membuat beberapa orang menunggu bus mereka dipinggir jalan. Memanfaatkan teknologi smartphone yang mempunyai notifikasi untuk mengingatkan pengunanya serta dikombinasikan dengan data realtime server sehingga terbentuk aplikasi fire bus. Dengan menggunakan aplikasi ini Fire Bus ini masyarakat tidak perlu menunggu yaitu cukup dengan melihat informasi jam keberangkatan berdasarkan kota – kota singgah yang tertera pada tiket. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan oleh sebanyak 50 pengguna aplikasi mendapat hasil rata rata kurang dari 6.6 menit untuk estimasi waktu keberangkatan dan 90% baik untuk tampilan dan informasi yang diberikan
Deteksi Wanita Berhijab dan tidak Berhijab dengan menggunakan Metode Mask RCNN Fathorazi Nur Fajri; Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu; Diyah Ayu Aprilingga
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 8, No 3 (2022): Volume 8 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v8i3.57397

Abstract

Setiap santriwati yang tinggal di pesantren wajib menggunakan hijab. Untuk melakukan control dan monitoring penggunaan hijab di pesantren saat ini masih dilakukan secara manual oleh pihak keamanan. Proses control dan monitoring yang dilakukan secara manual ini membutuhkan waktu dan proses yang lama serta membutuhkan sumber daya manusia yang banyak. Untuk membantu mengatasi permasalahan yang ada, maka dibutuhkan sistem yang dapat memonitoring pemakaian hijab secara otomatis. Pada penelitian ini diusulkan menggunakan metode MASK RCNN untuk mendeteksi objek wanita yang tidak berhijab dan wanita yang berhijab dari gambar digital. Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdapat 3 kategori yaitu wanita berhijab syar’i, wanita berhijab tidak syar’i, dan wanita tidak berhijab yang memiliki 4 class yaitu wajah, rambut, hijab syar’i, hijab non syar’i. Proses yang dilakukan pada metode tersebut terdapat 2 tahapan yaitu data training dan data testing. Data training yang digunakan adalah 1500 citra digital setiap kategori berjumlah 500 citra digital dan data testing yaitu digunakan 150 gambar setiap kategori berjumlah 50 gambar. Model ini dilatih dengan metode MASK RCNN data training memperoleh epoch 30 dengan nilai loss 0,1770, nilai val_loss 0,1745 dan waktu 473s 946ms/step. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat mendeteki hijab syar’i dengan tingkat akurasi 96%, hijab tidak syar’i dengan tingkat akurasi 96 % dan tidak berhijab dengan tingkat akurasi 94%.
Co-Authors Abd Rahman Abdur Rohman Sholeh Abu Tholib Afiqur Rahman Agung Maulana Agung Wahyu Firdaus Ahmad Khairi Ahmad Khairi Arie Wahyudi Arifah, Indah Inayatul Azizi, Moh. Rusli Dewi Sholehatin Diyah Ayu Aprilingga Fadli Hidayat, M. Noer Fajrullah Fajrullah Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu Habibah Habibah Hadiyanto, Ridwan Halimatus Sa'diya Halimi, Ahmad Hasbul Bahar Ibadi, Suhdil Indri Ratna Sugianti Jasri, Moh. Kamil Malik Khairi, Ahmad Khoirun Nisa' Matbulul Khairi Maulana, Agung Maulidiansyah Maulidiansyah Miftahul Huda Milzamah Elvi Laily Moh. Budi Utomo Setiawan Moh. Dzikrillah Mohammad Dzikrillah Muafi Muafi Muhammad Fadil Hasan Muhammad Roziqin Musfiroh Musfiroh Nadiyatus Sholihah Nurul Hidayattun Nasyihin Priambodo, Wahyu Galih Puji Kurnia Sari Purwanto Purwanto Purwanto, Zendi Ari Ricardus Anggi Pramunendar Rizal, Fathur Shodiq, Wali Jafar Siti Aisyah Suci Rahayu Agustini Suhdil Ibadi Syaiful . Syaiful Syaiful Uky Oktavia Risti Permatasari Uswatun Hasanah Wahab Sya’roni Wali Ja’far Shudiq Warda, Faridatul Wiwin Yuliana Yaqin, Moh. Ainol Yuliana, Wiwin Zainal Arifin Zainal Arifin