Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.431
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INFOKAM JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Jurnal Ilmiah Dinamika Rekayasa (DINAREK) Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Prosiding Seminar Nasional Hasil-hasil Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat Seminar Nasional Teknologi dan Multidisiplin Ilmu Scientific Journal of Informatics
Sinaga, Daurat
Universitas Dian Nuswantoro
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts 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 Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Public Health Social Sciences

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
Rekayasa Perangkat Lunak Sistem Keuangan Pada Lazismu Kota Semarang Feri Agustina; Daurat Sinaga
Jurnal Ilmiah Infokam Vol 16, No 2 (2020): Nomor II/Th. XVI/September 2020
Publisher : AMIK Jakarta Teknologi Cipta Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53845/infokam.v16i2.253

Abstract

Penggunaan Teknologi Informasi sangat membantu dalam pengelolaan data dan transaksi yang cepat dan akuntabel. Berdirinya LAZISMU dimaksudkan sebagai institusi pengelola zakat dengan manajemen modern yang dapat menghantarkan zakat menjadi bagian dari penyelesai masalah (problem solver) sosial masyarakat yang terus berkembang. Setiap transaksi donasi dari para muzaki harus dikelompokkan sesuai tuntunan dan pada saat melakukan penyaluran (tasyaruf) juga harus mengikuti ketentuan yang ada. Tidak semua hasil donasi dapat disalurkan kepada setiap golongan mustahik, kecuali dengan syarat khusus. Perangkat lunak ini membantu mengelompokkan setiap akun donasi dan tasyaruf sekaligus membuat laporan keuangan secara menyeluruh agar pengelolaan dana lebih cepat dan transaparan.
Pattern Recognition on Vehicle Number Plates Using a Fast Match Algorithm Cahaya Jatmoko; Daurat Sinaga; Edi Sugiarto; Nur Rokhman; Heru Lestiawan
Journal of Applied Intelligent System Vol 6, No 2 (2021): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v6i2.4625

Abstract

Computer Vision was the fast developing apps in the world, it is make people make a lot of new algorithm. Before we can use in out app, we need to test the algorithm to make sure how effective and optimal the algorithm to solve every case we given. A lot of traffic system has implemented computer vision, they need fast and can work in every condition, because every vehicle who pass needs to be recognized. In this research Fast Match algorithm was chosen because they can solve some test and make a lot of image have a similarity with the template. It makes accuracy of the data can be achieved with this algorithm. For example on of the sample was have a SAD point for 0.5 and Overlap Error for 0.5 and can run in standard computer just for a couple second. It makes the template and the original image has a little similarity.
A Classification of Batik Lasem using Texture Feature Ecxtraction Based on K-Nearest Neighbor Cahaya Jatmoko; Daurat Sinaga
Journal of Applied Intelligent System Vol 3, No 2 (2018): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v3i2.2151

Abstract

In this study, batik has been modeled using the GLCM method which will produce features of energy, contrast, correlation, homogenity and entropy. Then these features are used as input for the classification process of training data and data testing using the K-NN method by using ecludean distance search. The next classification uses 5 features that provide information on energy values, contrast, correlation, homogeneity, and entropy. Of the two classifications, which comparison will produce the best accuracy. Training data and data testing were tested using the Recognition Rate calculation for system evaluation. The results of the study produced 66% recognition rate in 50 pieces of test data and 100 pieces of training data.
Teknik Super Enkripsi Menggunakan Transposisi Kolom Berbasis Vigenere Cipher Pada Citra Digital Daurat Sinaga; Chaerul Umam; De Rosal Ignatius Moses Setiadi; Eko Hari Rachmawanto
Dinamika Rekayasa Vol 14, No 1 (2018): Jurnal Ilmiah Dinamika Rekayasa - Februari 2018
Publisher : Jenderal Soedirman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20884/1.dr.2018.14.1.198

Abstract

Meretas data atau sering disebut hacking saat ini marak terjadi dalam internet, sehingga menyebabkan proses pengiriman data menjadi tidak aman. Oleh karena itu, kita memerlukan suatu sistem keamanan untuk mengamankan data kita ketika akan berkirim pesan antar satu dengan lainnya. Kriptografi merupakan salah satu sistem keamanan dengan konsep membuat data tersebut menjadi sandi - sandi yang tidak setiap orang dapat membacanya. Di dalam kriptografi terdapat berbagai macam algoritma untuk menyandikan sebuah data tersebut agak tidak mudah terbaca oleh orang lain yang tidak berhak, yaitu antara lain vigenere cipher dan transposisi kolom. Dengan mengkombinasikan algoritma ini didapatkan teknik super enkripsi yang kuat yang dapat mengamankan data yang akan dikirimkan oleh pengirim kepada penerima tanpa diketahui oleh orang lain.
IbM PELATIHAN PENGELOLAAN DATA SISWA MENGGUNAKAN MS ACCESS PADA GURU DAN KARYAWAN DI SD KRISTEN BALA KESELAMATAN SEMARANG novita kurnia ningrum; Defri Kurniawan; Cahaya Jatmiko; Daurat Sinaga
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 3, No 3 (2020): September 2020
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/ja.v3i3.96

Abstract

SD Kristen Bala Keselamatan terletak di Jalan Dr. Cipto No.64B Kelurahan Bugangan Kecamatan Semarang Timur Kota Semarang. Sesuai dengan Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Tahun 2016 tentang Permendikbud No 21 Tahun 2016 Tentang Standar Isi Pendidikan Dasar dan Menengah yang berkaitan dengan proses pengelolaan data siswa (Lampiran Permendikbud No 21 Tahun 2016, 2019). Saat ini SD Kirsten Bala Keselamatan Kota Semarang sudah memiliki Laboratorium komputer. Akan tetapi saat ini pengelolaan data akademik dan administrasi siswa masih dilakukan secara manual mencatat di buku. a. Selain kurangnya tenaga pengajar dan tenaga adminstrasi, guru dan staf yang bertugas di SD Bala Keselamatan masih belum memiliki kemampuan khusus dalam mengelola data siswa secara terkomputerisasi. Oleh karena itu, maka pada pengabdian masyarakat dengan skim Ipteks bagi Masyarakat ini akan diberikan pelatihan dengan materi pengelolaan data siswa menggunakan Ms. Office Access. Menurut penelitian oleh Amiruddin yang menyatakan bahwa Ms. Office Access dengan fitur management database relational sangat membantu dalam mengelola data-data yang ada sehingga dapat terintegrasi antara satu dengan yang lainnya. Salah satu tujuan pengelolaan database diantara adalah agar memudahkan penyusunan arsip dan memudahkan dalam pencarian data dalam bentuk elektronik. Sebagaimana yang disampaikan oleh Oktaviani dalam penelitiannya yang menyatakan bahwa Ms. Office Access dapat digunakan untuk memudahkan arsip yang tidak tersusun agar dapat tersistematis dan Ms. Office Access merupakan program database digunakan untuk pengolahan berbagai jenis data.
K-NEAREST NEIGHBOR DAN EKSTRAKSI WARNA MEANRGB UNTUK IDENTIFIKASI KUNYIT ATAU TEMULAWAK Cahaya Jatmoko; Daurat Sinaga
PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP Vol 2 (2020): PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP 2020
Publisher : Lembaga Publikasi Ilmiah dan Penerbitan (LPIP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (572.504 KB)

Abstract

Tanaman rimpang sering ditemui dinegara Indonesia biasa disebut dengan rempah-rempah. tanaman tersebuttumbuh menjalar pada bagian permukaan tanah dan akar yang tumbuh menghasilkan tunas baru. Jenis-jenis tanaman rimpang sangatlah banyak dan memiliki aroma yang beragam namun jika dilihat dari warnanya hampir memiliki kesamaan sehingga sulit untuk mengetahui jenis rempah-rempah. Pemilihan jenis rempah-rempah berdasarkan aroma pada manusia sangatlah mudah, namun bagi komputer tidak mudah untuk melakukan hal tersebut. Pola pikir pada manusia memiliki kecenderungan yang subjektif terhadap objek, persepsi tersebut terjadi karena adanya faktor warna yang terdapat pada objek tersebut. Dengan demikian perlu adanya sistem yang dapat melakukan pemilihan jenis-jenis rempah secara otomatis berdasarkan komposisi warnanya. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kunyit dan temulawak menggunkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan ekstraksi fitur warna yaitu MeanRGB. Pada penelitian ini memiliki pemodelan sistem yang dimulai dari pengumpulan data, pengenalan data, ekstraksi fitur warna hingga klasifikasi. Dalam penelitian ini, terdapat dua jenis data yaitu data latih yang memiliki 100 citra dan data uji yang memiliki 80 citra. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini, sistem dapat membedakan citra kunyit dan temulawak dengan nilai akurasi 95% pada K=1.
ANALISIS SENTIMEN UNTUK MENGETAHUI KESAN PLAYER GAME MOBILE LEGENDS MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER Daurat Sinaga; Cahaya Jatmoko
PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP Vol 2 (2020): PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP 2020
Publisher : Lembaga Publikasi Ilmiah dan Penerbitan (LPIP)

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

Abstract

Youtube sebagai media promosi melalui update yang dilakukan oleh Mobile Legend, dan tentu saja berbagaiyoutuber turut serta melakukan review setiap update yang dilakukan oleh pihak developer. Salah satu youtuber @VY Gaming dengan video berjudul “Review Mobile Legend V2.0 + Link Download! Tampilan Keren! Lebih Smooth! Lebih Kenceng! Anti Lag!” menunjukkan apa saja yang menarik pada game mobile legend. Banyak viewers yang berkomentar bahwa update yang dilakukan Mobile Legend tidak perlu dilakukan, bahkan sebagian sependapat dengan youtuber tersebut. Data mining dapat digunakan untuk mengolah data komentar dengan tujuan mengklasifikasi komentar user game mobile legend. Dalam penelitian ini di pilih Naive Bayes Classification sebagai alat pemisah antar komentar yang telah diutarakan oleh user. Proses crawling data menggunakan netlytic, diperoleh 2500 sentimen, dengan 400 data diantara digunakan sebagai data uji. Proses perbaikan kata tidak baku pada komentar dilakukan dengan teknik normalisasi. Setelah proses normalisasi, dilakukan proses case folding, tokenizing, stemming dan filtering. Hasil akurasi pengukuran probabilitas komentar user, diperoleh akurasi sebesar 80%, presisi sebesar 76% dan recall sebesar 90,4 %.
Metode K-Nearest Neighbor dan Ekstraksi Fitur GLCM untuk Mengklasifikasikan Biji Kopi Robusta dan Arabika Lokal Cahaya Jatmoko; Daurat Sinaga
Seminar Nasional Teknologi dan Multidisiplin Ilmu (SEMNASTEKMU) Vol 2 No 2 (2022): SEMNASTEKMU
Publisher : Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/semnastekmu.v2i1.189

Abstract

Beberapa produk kopi yang cukup terkenal adalah Kopi Robusta dan Kopi Arabika. Memanfaatkan teknologi untuk membantu mengidentifikasi bagaimana perbedaan penampilan biji kopi menjadi salah satu isu yang perlu di uji coba, bahkan, pengidentifikasian menggunakan data citra juga dapat dilakukan dengan optimal. Proses pengidentifikasian tersebut dilakukan dengan cara memanfaatkan teknik pengolahan citra digital. Pada penelitian ini, telah digunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk melakukan proses pengklasifikasian biji kopi Robusta dan Arabika. Digunakan dataset gambar sebanyak 194 gambar biji kopi yang merupakan gabungan dari 97 data citra dari biji kopi Robusta, dan 97 data citra dari biji kopi Arabika. Dari keseluruhan dataset tersebut, digunakan sebanyak 174 data sebagai data latih, dan 20 data sisanya sebagai data uji. Akurasi tertinggi yang dihasilkan dari eksperimen ini sebesar 95% dengan ketentuan jarak piksel = 1, nilai K = 1, dan besar sudur = 45o.
Pelatihan Peningkatan Ketrampilan Desain dan Layout Buku Elektronik bagi Guru dan Dosen Aris Marjuni; Daurat Sinaga; Edi Sugiarto; Nova Rijati
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 7, No 1 (2024): JANUARI 2024
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v7i1.1812

Abstract

Buku, merupakan salah satu bentuk media pembelajaran yang digunakan untuk menyampaikan bahan pembelajaran kepada peserta didik. Profesi guru dan dosen mengharuskan untuk selalu menyusun dan memperbaharui bahan pembelajaran sesuai jenjang dan obyek pembelajarannya. Tugas pembuatan bahan pembelajaran tersebut pada era digital saat ini telah dimudahkan melalui pembuatan buku elektronik atau e-book. Berkembangnya e-book memungkinkan pendidik untuk berimprovisasi menyajikan bahan pembelajaran yang uptodate dan menarik. Penyusun e-book dapat memasukkan konten-konten grafis maupun tekstual yang lebih menarik berbiaya murah dengan teknik desain grafis. Namun demikian, tidak semua pendidik memiliki kemampuan dalam membuat e-book yang menarik. Kegiatan peningkatan ketrampilan teknik desain dan layout pembuatan buku elektronik bagi guru dan dosen ini bertujuan untuk menambah wawasan, pengetahuan, dan ketrampilan teknik desain dan layout pembuatan e-book, terutama bagi guru dan dosen yang belum memiliki pengalaman dalam bidang desain grafis. Pelatihan dilaksanakan secara daring dan diikuti oleh 137 peserta guru dan dosen dari sekolah dan perguruan tinggi. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa 93% peserta menyatakan bertambah pengetahuan dan ketrampilan dalam hal teknik desain dan layout pembuatan e-book berdasarkan tugas yang diberikan dari pelatihan.
Multi-Layer Convolutional Neural Networks for Batik Image Classification Daurat Sinaga; Cahaya Jatmoko; Suprayogi Suprayogi; Novi Hedriyanto
Scientific Journal of Informatics Vol. 11 No. 2: May 2024
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v11i2.3309

Abstract

Purpose: The purpose of this study is to enhance the classification of batik motifs through the implementation of a novel approach utilizing Multi-Layer Convolutional Neural Networks (CNN). Batik, a traditional Indonesian textile art form, boasts intricate motifs reflecting rich cultural heritage. However, the diverse designs often pose challenges in accurate classification. Leveraging advancements in deep learning, this research proposes a methodological framework employing Multi-Layer CNN to improve classification accuracy. Methods: The methodology integrates Multi-Layer CNN architecture with an image dataset comprising various batik motifs, meticulously collected and preprocessed for uniformity. The CNN architecture incorporates convolutional layers of different sizes (3x3, 5x5, and 7x7) to extract unique features from batik images. Training options, including the Adam optimizer and validation frequency, are optimized based on parameters to enhance model efficiency and effectiveness. Result: Results from the experimentation demonstrate significant improvements in classification accuracy, with an overall accuracy rate of 90.88%. Notably, precision and recall scores for individual batik motifs, such as Motif Cual Bangka and Motif Rumah Adat Belitung, reached remarkable levels, showcasing the efficacy of the proposed approach. Novelty: This study contributes novelty through the integration of Multi-Layer CNN in batik classification, offering a robust and efficient method for identifying intricate batik motifs. Additionally, the research presents a pioneering application of deep learning techniques in preserving and promoting traditional cultural heritage, thereby bridging the gap between tradition and modern technology.
Co-Authors Aris Marjuni Cahaya Jatmiko Cahaya Jatmoko Chaerul Umam De Rosal Ignatius Moses Setiadi Defri Kurniawan Edi Sugiarto Eko Hari Rachmawanto Feri Agustina Heru Lestiawan Nova Rijati Novi Hedriyanto Novita Kurnia Ningrum Nur Rokhman Suprayogi Suprayogi