Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Submit : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains
Harin, Arisa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Neural Network Backpropagation Dalam Peramalan Produksi Ubi Jalar Tahunan Putra, Ananda Diar Eka; Harin, Arisa; Nihmah, Andini Hidayatun; Syaifuddin, Ahmad
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v5i2.4197

Abstract

Produksi ubi jalar di Indonesia mengalami fluktuasi tahunan yang dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti cuaca, benih, dan distribusi hasil panen. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi produksi ubi jalar tahunan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan algoritma backpropagation. Data produksi tahun 2008–2014 digunakan sebagai input untuk memprediksi produksi tahun 2015. Model memiliki dua lapisan tersembunyi dengan 64 dan 32 neuron serta aktivasi ReLU. Proses pelatihan menggunakan optimizer Adam, fungsi loss MSE, dan Early Stopping untuk menghindari overfitting. Evaluasi dilakukan dengan MAE, MAPE, visualisasi scatter plot, dan analisis residual. Hasil menunjukkan MAE sebesar 35.563,17 ton dan MAPE sebesar 326,50%, dengan kecenderungan underestimation. Meskipun kurva pelatihan menunjukkan konvergensi yang baik, akurasi relatif masih rendah. Diperlukan eksplorasi lebih lanjut terhadap variabel tambahan dan pendekatan model lain untuk meningkatkan performa prediktif.
Sistem Deteksi Nominal Uang Rupiah untuk Tunanetra Berbasis YOLOv8 dan Streamlit Putra, Ananda Diar Eka; Ardiyansyah, M Feri; Harin, Arisa; Akbar, Ronny Makhfuddin
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v5i2.4524

Abstract

Ketersediaan sistem pendeteksi nominal uang kertas Rupiah menjadi kebutuhan penting sebagai alat bantu pengenalan nilai mata uang bagi penyandang disabilitas netra. Sebuah sistem pendeteksi nominal uang Rupiah berbasis deteksi objek dikembangkan menggunakan algoritma YOLOv8 dan diimplementasikan dalam aplikasi web berbasis Streamlit dengan keluaran audio. Dataset yang digunakan terdiri atas 422 citra uang kertas Rupiah emisi 2022 yang mencakup tujuh kelas nominal, dianotasi menggunakan Roboflow dan diperluas melalui teknik augmentasi untuk merepresentasikan variasi sudut pandang, pencahayaan, dan kondisi fisik uang. Proses pelatihan model dilakukan dengan resolusi citra 640×640 piksel dan dievaluasi menggunakan metrik precision, recall, F1-score, serta mean Average Precision (mAP). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan seluruh nominal uang Rupiah secara konsisten dengan tingkat kepercayaan deteksi berada pada rentang 80% hingga 96%. Nominal bernilai besar mencapai performa tertinggi dengan confidence maksimum 95–96%, sementara nominal lainnya tetap menunjukkan kinerja di atas 80%. Capaian tersebut mengindikasikan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan stabil dalam kondisi pengujian. Integrasi deteksi visual dan umpan balik suara menjadikan sistem ini berpotensi sebagai prototipe teknologi bantu yang inklusif dan mudah diakses untuk pengenalan uang kertas Rupiah secara real-time.
Co-Authors Ahmad Syaifuddin Akbar, Ronny Makhfuddin Ardiyansyah, M Feri Nihmah, Andini Hidayatun Putra, Ananda Diar Eka