p-Index From 2021 - 2026
6.791
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research SISFOTENIKA JURNAL INTEGRASI IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI JURNAL PENGABDI ILKOM Jurnal Ilmiah METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) EXPLORE METIK JURNAL JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Kesehatan Saintika Meditory JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Transformasi EXPLORE Journal of Technology Research in Information System and Engineering Data Sciences Indonesia (DSI) Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Masyarakat Madani Indonesia Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Journal of Computer Science and Information Technology Inovasi Teknologi Masyarakat
Claim Missing Document
Check
Articles

Prediksi Produksi Minyak Kelapa Sawit Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network Hijratul Aini; Haviluddin Haviluddin; Edy Budiman; Masna Wati; Novianti Puspitasari
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 1, No 1 (2019): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (550.155 KB) | DOI: 10.30872/jsakti.v1i1.2261

Abstract

Artikel ini bertujuan untuk memprediksi produksi minyak kelapa sawit mentah (CPO) di PT. Perkebunan Nusantara (PTPN) XIII, Desa Long Pinang. Kabupaten Paser, Kalimantan Timur dengan menggunakan algoritma cerdas, jaringan saraf tiruan (JST) yang disebut Backpropagation Neural Network (BPNN). Data penelitian berasal dari produksi CPO periode Januari 2015 hingga Januari 2018. Pengukuran akurasi prediksi algoritma BPNN menggunakan metode mean square error (MSE).  Berdasarkan hasil percobaan, metode BPNN dengan parameter arsitektur 5-10-11-12-13-1; fungsi pembelajaran adalah trainlm; fungsi aktivasi adalah logsig dan purelin; laju pembelajaran adalah 0.7 mampu menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang baik dengan nilai MSE sebesar 0.0069. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ini dapat digunakan sebagai alternatif metode dalam memprediksi produksi CPO pada tahun 2019.
Analisis Penyakit Difteri Berbasis Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Ali Sholihin; Haviluddin Haviluddin; Novianti Puspitasari; Masna Wati; Islamiyah Islamiyah
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 1, No 1 (2019): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (552.742 KB) | DOI: 10.30872/jsakti.v1i1.2215

Abstract

Antisipasi dan penanganan penyakit difteri dengan tepat sangat diperlukan oleh Pemerintah Indonesia. Oleh karena itu, informasi dari masyarakat terkait penyakit difteri sangat diperlukan oleh instansi yang berwenang. Hasil dari analisa informasi tersebut dapat menjadi salah satu rujukan dalam mengevaluasi antisipasi dan penanganan kepada masyarakat. Dalam penelitian ini, sebanyak 290 informasi terkait penyakit difteri dari masyarakat telah diambil dari data media sosial yaitu Twitter. Sedangkan, analisa data telah dilakukan menggunakan metode kecerdasan buatan berbasis semantic analysis yaitu Naïve Bayes (NB). Dalam percobaan ini, data yang dikenali telah diklasifikasikan ke dalam opini negatif dan positif. Berdasarkan hasil analisa data menunjukkan bahwa sebesar 94.5% bernilai negatif dan 5.5% bernilai positif. Hal ini menunjukkan bahwa masyarakat menganggap layanan Pemerintah terhadap penanganan penyakit difteri masih kurang percaya.
SISTEM MONITORING PENELUSURAN MINAT dan BAKAT MAHASISWA Iin Nurkarima; Novianti Puspitasari; Masna Wati
Jurnal Explore Vol 10, No 2 (2020): JULI
Publisher : Universitas Teknologi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (748.802 KB) | DOI: 10.35200/explore.v10i2.421

Abstract

Pencapaian mahasiswa dalam mengikuti sebuah event berbanding terbalik dengan banyaknya event yang berlangsung, dikarenakan minimnya informasi event yang diperoleh, sehingga berdampak pada penurunan pencapaian, baik prestasi maupun keaktifan mahasiswa dalam mengikuti event sebagai partisipan. Tidak adanya sistem yang dapat menampung data pencapaian mahasiswa, civitas akademik kesullitan dalam memperoleh dan mendapatkan informasi mengenai hasil pencapaian mahasiswa. Oleh karena itu, pembuatan sistem penelusuran minat dan bakat mahasiswa merupakan solusi dari masalah tersebut. Sistem ini berbasis web dengan menggunakan metode Waterfall. Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data wawancara, kuisioner, observasi dan studi literatur. Penelitian ini menghasilkan sistem yang mewadahi civitas akademik dalam memperoleh sebuah informasi event baik yang akan dan telah terlaksana, serta memonitoring pencapaian minat dan bakat mahasiswa baik prestasi maupun partisipan berdasarkan jenis kontribusi, tanggal pencapaian, kategori lomba, jenis lomba, tingkat lomba, program studi, angkatan dan jenis kelamin. Hasil penelitian menunjukkan, dari 880 jumlah mahasiswa angkatan 2015-2017 diperoleh 90 mahasiswa yang memiliki pencapaian dengan jumlah 220 data yang terdiri dari kategori prestasi dan partisipan. Pencapaian mahasiswa tersebut diperoleh berdasarkan 80 kegiatan yang telah masuk ke dalam sistem.
Implementasi Algoritma Naive Bayesian Dalam Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Masna Wati; Abdul Hadi
JTRISTE Vol 3 No 1 (2016)
Publisher : STMIK KHARISMA Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (511.407 KB)

Abstract

The government's efforts to improving public welfare with any programs, both central and local government. However, when this assistance program was initiated, sometimes not on targeted because of the difficulty to deciding the beneficiaries based on criteria that have been set. This research aimed to implement the naïve Bayesian algorithm in assessing the prospective beneficiaries of government programs by measuring the level of welfare based on the analysis criteria Naïve Bayesian algorithms. The method used is the Research and Development and using Boehm's spiral models of software development process. In determining of beneficiaries based on the criteria assessment that has been set of the government. By using Naive Bayesian algorithm, conditional probability of the evidence can be determined so that the weight of each class will be obtained which is used as a conclusion.
Identifikasi Senjata Tradisional Mandau Suku Dayak Menggunakan Metode Support Vector Machine Masna Wati; Delvina Dwiani Samjar; Haviluddin Haviluddin; Faza Alameka
METIK JURNAL Vol 6 No 1 (2022): METIK Jurnal
Publisher : LPPM Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/metik.v6i1.341

Abstract

Mandau is a sharp weapon like a machete that comes from the culture of the Dayak tribe in Kalimantan. Mandau itself has many types of carvings with different motifs in each typical Dayak tribe. The diversity of Dayak clumps and sub-tribes produces various types of Mandau, which are similar. Most Indonesians cannot distinguish between the existing variety of Mandau because of the information lack about Mandau. The study aims to identify Mandau types by applying Support Vector Machine (SVM) methods according to shape and texture feature extraction of image Mandau. Process of feature extraction using eccentricity, metric, contrast, correlation, energy, and homogeneity parameters. Six parameters obtained from the image feature extraction were used for the classification process. There are four kind of Mandau that used, such as Mandau Benuaq, Mandau Kenyah, Mandau Mahah, and Mandau Tunjung, with each Mandau 24 images, and the total data is 96. The implementation of the SVM method in identifying the type of Mandau using Linear Kernel, Gaussian / RBF Kernel, and Polynomial Kernel. The results indicated that when SVMs were used to identify Mandau images in split data, 80% of the training and 20% of the test data had the highest average accuracy of 82%. Based on the type of Kernel at 80:20 data split, the identification of the Mandau image using the Polynomial Kernel has the highest accuracy rate of 95%.
Augmented Reality Pengenalan Alat Musik Tradisional Sape’ Muhammad Bambang Firdaus; Ade Chrisvitandy; Medi Taruk; Masna Wati; Andi Tejawati; Fadli Suandi
JURNAL INTEGRASI Vol 14 No 2 (2022): Jurnal Integrasi - Oktober 2022
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/ji.v14i2.4041

Abstract

Indonesia adalah negara yang kaya akan budaya, seni, dan tradisi warisan leluhur; setiap daerah memiliki budaya, kerajinan, dan adat istiadatnya sendiri yang merupakan warisan penting dan mapan; alat musik tradisional adalah salah satu contohnya. Sape' adalah alat musik asli Dayak yang paling langsung dikenali dari kemiripannya dengan gitar. Penulis melakukan penelitian ini dengan tujuan untuk mengembangkan aplikasi Augmented Reality berbasis Android yang dapat memperkenalkan alat musik tradisional Sape. Itu dibuat menggunakan model proses pengembangan perangkat lunak Siklus Hidup Pengembangan Multimedia dan berjalan dengan lancar di Android versi 6.0 (Marshmallow) minimum dan semua lapisan rasio aspek. Sementara itu, terlepas dari rasio aspek perangkat, kualitas model 3D akan tetap konstan.
Model Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Menganalisis Kinerja Akademik Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Mulawarman Masna Wati; Novianti Puspitasari; Adelowys Sinaga
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 6, No 2 (2022): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v6i2.1637

Abstract

Analisa kinerja akademik pada Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (FKTI), Universitas Mulawarman sangat diperlukan. Analisa kinerja ini bertujuan untuk mengantisipasi drop out (DO) mahasiswa. Dalam penelitian ini, algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) telah digunakan untuk menganalisa data akademik mahasiswa tiga angkatan (2012-2014) sebanyak 158 Data. Adapun alat bantu analisa menggunakan software Microsoft Excel dan Rapid Miner. Sebanyak 8 variabel terdiri dari Jenis Kelamin, Umur, IP Semester 1, IP Semester 2, IP Semester 3, IP Semester 4, IPK Hingga Semester 4 dan SKS, serta memiliki label predikat kelulusan Cepat, Tepat Waktu dan Terlambat.  Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa Ratio terbaik yang ditandai dengan pola dasar 70:30 dengan 112 data training dan 46 data testing mendapatkan nilai akurasi 76,09%, precision 45,57%, recall 43,30%, specificity 78,87%, dan error rate 23,91%. Sehingga dapat diketahui bahwa kinerja akademik mahasiswa dengan IP Semester 2 menjadi faktor yang paling berpengaruh.
Fuzzy Tsukamoto untuk Memprediksi Estimasi Persediaan Darah NOVIANTI PUSPITASARI; ANTON PRAFANTO; AHMAD ANSYORI; MASNA WATI; ANINDITA SEPTIARINI
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 7, No 2 (2022): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v7i2.188-203

Abstract

ABSTRAKUnit Transfusi Darah (UTD) Palang Merah Indonesia (PMI) selama ini kesulitan menyediakan jumlah kantong darah yang sesuai dengan permintaan rumah sakit karena jumlah permintaan darah lebih tinggi daripada ketersediaan darah. Kondisi persediaan darah yang tidak selalu tersedia sesuai dengan jumlah permintaan darah menjadi masalah serius bagi UTD PMI dalam pengelolaan ketersediaan darah. Oleh karena itu UTD harus mengetahui persediaan darah dalam satu tahun ke depan. Informasi tentang persediaan darah dimasa yang akan datang dapat dilakukan menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Fuzzy Tsukamoto memprediksi estimasi persediaan darah menggunakan data penerimaan dan permintaan darah dari Golongan A+, O+, B+ dan AB+. Berdasarkan hasil perhitungan akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) didapatkan nilai akurasi rata-rata untuk prediksi estimasi persediaan darah berada dibawah 10%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa prediksi persediaan darah menggunakan Fuzzy Tsukamoto memiliki nilai kepercayaan yang sangat baik karena kurang dari 20% berdasarkan ketentuan MAPE.Kata kunci: darah, Fuzzy Tsukamoto, prediksi, MAPE, persediaanABSTRACTThe Indonesian Red Cross Blood (PMI) of Transfusion Unit (UTD) has had difficulty providing the number of blood bags by the hospital's request because the number of requests for blood is higher than the availability of blood. The condition of blood supply that is not always available following the blood demand is a severe problem for UTD PMI in managing blood availability. Therefore the Blood Transfusion Unit must know the blood supply for the next year. Future blood supply information can be done using the Fuzzy Tsukamoto method. Fuzzy Tsukamoto predicts the estimation of blood supply using data on receipts and requests for blood from Groups A+, O+, B+ and AB+. Based on the results of the calculation of accuracy using Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the average accuracy value for predicting the estimated blood supply is below 10%. These results indicate that the prediction of blood supply using Fuzzy Tsukamoto has an excellent confidence value because it is less than 20% based on the MAPE.Keywords: blood, Fuzzy Tsukamoto, prediction, MAPE, stock
Analisa Kebutuhan Tenaga Kesehatan Menggunakan Algoritma K-Means Brins Leonard Pailan; Haviluddin Haviluddin; Masna Wati; Novianti Puspitasari; Edy Budiman
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2021): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jsakti.v3i1.4406

Abstract

Penempatan tenaga kesehatan yang bersesuaian keahlian pada Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) sangat diperlukan namun belum merata terdistribusi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa tenaga kesehatan yang sesuai bidang keahliannya untuk ditempatkan pada setiap Puskesmas di Provinsi Kalimantan Timur. Tenaga kesehatan yang bersesuaian keahlian dianalisa untuk ditempatkan pada 179 Puskesmas di kawasan perkotaan, kawasan pedesaan, dan kawasan terpencil/sangat terpencil dengan menggunakan algoritma cerdas yaitu algoritma K-Means. Berdasarkan percobaan, Puskesmas terbagai ke dalam 4 kelompok terdiri dari kelompok 1 sebanyak 82 Puskesmas kawasan pedesaan dengan fasilitas non rawat inap; kelompok 2 sebanyak 23 Puskesmas kawasan perkotaan dengan fasilitas non rawat inap; kelompok 3 sebanyak 59 Puskesmas kawasan pedesaan dengan fasilitas rawat inap; dan kelompok 4 sebanyak 15 Puskesmas kawasan perkotaan dengan fasilitas rawat inap. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa Puskesmas kelompok 1 masih kekurangan tenaga kesehatan dokter gigi dan ahli gizi; Puskesmas kelompok 2 masih kekurangan tenaga kesehatan farmasi; Puskesmas kelompok 3 masih kekurangan tenaga kesehatan ahli gizi; dan Puskesmas kelompok 4 sudah memenuhi standar minimal tenaga kesehatan. Hal ini menunjukkan bahwa pengelompokkan Puskesmas tersebut dapat dijadikan acuan dalam mengambil kebijakan yang diharapkan dapat menjawab permasalahan distribusi penempatan tenaga kesehatan yang tidak merata di Provinsi Kalimantan Timur.
Analisa Mutu Sekolah Pada Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Algoritma K-Means Mega Yoalifa; Haviluddin Haviluddin; Masna Wati; Novianti Puspitasari; Ummul Hairah
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 3, No 2 (2021): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jsakti.v3i2.4407

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Sekolah Menengah Atas (SMA) berdasarkan Standar Mutu Pendidikan (SNP) sehingga memiliki kategori Standar Tinggi (C1), Standar Sedang (C2), dan Standar Rendah (C3) di Daerah Kutai Barat dan Kutai Kartanegara, Provinsi Kalimantan Timur. Metode analisa telah menggunakan algoritma K-Means dengan tiga metode perhitungan jarak yaitu Euclidean Distance, Manhattan Distance, dan Minkowski Distance. Berdasarkan hasil percobaan dengan Euclidean Distance dan Minkowski Distance terdapat 9 sekolah dengan perhitungan akurasi sum of square error (SSE) sebesar 42.6793 dalam kategori berstandar tinggi (C1), 48 sekolah dengan akurasi perhitungan SSE sebesar 26.6885 berkategori standar sedang (C2), dan 3 sekolah dengan akurasi perhitungan SSE sebesar 52.6727 berkategori standar rendah (C3). Hasil penelitian ini diharapkan menjadi rekomendasi dalam memberikan program kerja peningkatan mutu dan kualitas SMA oleh pihak-pihak terkait seperti Dinas Pendidikan dan Kebudayaan (Dikbud).
Co-Authors -, Haviluddin Abdul Hadi Ade Chrisvitandy Adelowys Sinaga AHMAD ANSYORI Ahmad Nur Fauzan Aiman, Ahmad Zuhair Nur Ajay, Muhammad Akhmad Masyudi Alameka, Faza Alfajriani Alfajriani Ali Sholihin Alifah, Nur Juzieatul Alqarani, Hudzaifah Ambon, Matelda Yunanta Andi Maulana Andi Maulana, Andi Anggari, Ricky Anindita Septiarini, Anindita Anton Prafanto Arabi, Muhammad Amin Quthbi Asmita, Rizka Awang Harsa Kridalaksana Awang Zheri Rhesvianur Ayu Rusnawati Azzahra, Raudhya A’yuni, Qurrata Bahtiar , Andi Alfian Bambang Cahyono Bambang Cahyono Bandhaso, Victor Bramantyo, Dimas Ari Brins Leonard Pailan Budiman, Edy Burhandenny, Aji Ery Cahyani, Oktari Indi Davina Putri Ananta Delvina Dwiani Samjar Didit Suprihanto, Didit Dwi Kinasih Widiyati Engla Despahari Eny Maria Ervan, Muhamad Gusti Keyandi Evi Wildana Fadli Suandi Farisha Rizky Amalia Fauzan, Ammar Nabil Faza Alameka Faza Alameka Fenny Indar Ferry Miechel Lubis Firdaus, Ardhifa Firdaus, Muhammad Firdaus, Muhammad Bambang Gading, Fazri Rahmad Nor Geni, Siti Putri Lenggo Gideon Simalango, Yanuar Hairah, Ummul Hairah, Ummul Hamdani Hamdani Hamdani Hamdani Hariati Hariati Hatta, Heliza Rahmania Haviluddin , Haviluddin Haviluddin Haviluddin Heliza Rahmania Hatta, Heliza Rahmania Hendi Herman Santoso Pakpahan Hidayat, Irfan Arman Hijratul Aini Hutagalung, Wilson Boyaron Hutapea, Vedra Dian Sierrafina Ifandi, Muhammad Iin Nurkarima Islamiyah Islamiyah Joan Angelina Widians, Joan Angelina Julius Rinaldi Simanungkalit Kesuma, Muhammad Afrizal Lili, Juniver Veronika Lubis, Ferry Miechel Manik, Filipus Adriel Masyudi, Akhmad Maya Agustina Medi Taruk Mega Yoalifa Merry, Felisitas Mewengkang, Alfrina Mochammad Taufiq As'arie Muhammad Abdillah Muhammad Bambang Firdaus Muhammad Firdaus Muhammad Ifandi Muhammad Rafif Hanif Mu’nisah Assisi Nanda Arianto Nggotu, Antonieta Aryuka Paskalia Novianti Puspitasari Nugraha, Cellia Auzia Nupa, Joy Disanto Nur Madia Nurkarima, Iin Nurmadewi, Dita Nuzulan, Alan Olivia Octavia Pebianoor, Pebianoor Prano Pebri Ansari Pratama, Arief Ardi Puspitasari, Novianti Putri, Septi Aulia Rajiansyah, Rajiansyah Rasid, Khairul Rayner Alfred Razan, Muhammad Arya Fayyadh Reviansa Fakhruddin Aththar Rizqi Saputra Rosmasari, Rosmasari Sadewa, Bintang Putra Safitri, Hersa Salsabila, Nur Maya Saragih, Muhammad Nabil Sari, Lili Kurnia Sembiring, Wahyu Harry Saputra Septiani, Afra Amelia Setiawan, Maulana Agus Setyadi, Hario Jati Shiva Mutia Maffirotin Simanungkalit, Julius Rinaldi Simbolon, R.H. Kimebmen Sitompul, Tua Delima soleha, leha Syahputra, Andra Syarah, May Siti Taruk, Medi Tejawati, Andi Tjikoa, Ade Fiqri Vicky Pranandika Wijaksana Vina Zahrotun Kamila Viny Christanti M Wandi, Faizul Anwar Widians, Joan Angelina Wijaya, M Rangga Yaqub Wiji Astuti Yudi Kurniawan Yunus, Marlina Yusran, Sartiah Zahra Ayu Qalbina Zainal Arifin