Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Didaktik : Jurnal Ilmiah PGSD STKIP Subang Journal of Deep Learning, Computer Vision and Digital Image Processing
Jumriah
Universitas Negeri Makassar
Computer Science & IT Education

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PERAN AUDIT INTERNAL BERBASIS RISIKO DALAM MENGANGKAT RISIKO KECURANGAN DAN EFISIENSI OPERASIONAL DALAM SIKLUS PENJUALAN Kiromaini Tafalina; Futri Amelia; Jumriah; Shofiyah Hafsary Sakri
Didaktik : Jurnal Ilmiah PGSD STKIP Subang Vol. 11 No. 04 (2025): Volume 11 No. 04 Desember 2025 In Press
Publisher : STKIP Subang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36989/didaktik.v11i04.8443

Abstract

This study aims to examine in depth the role of Risk-Based Internal Audit (Rbia) in identifying and managing the risk of fraud, while improving operational efficiency in the sales cycle. This study uses a descriptive qualitative method with a case study approach to companies operating in the sales cycle. Data were obtained through in-depth interviews, direct observation, and analysis of audit report documentation. The results showed that the implementation of RBIA has a strategic role in strengthening the effectiveness of internal control, preventing fraud, and optimizing the company's operational processes. These findings enrich the theory of risk-based auditing and provide practical guidance for auditors and management to design a more proactive and efficient audit strategy.
Kombinasi Tekstur dan Warna dalam Mengidentifikasi Kualitas Buah Rambutan Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Jumriah; Nur Aisyah; Andi Nur Humairah; Sasmita; Wahyu Hidayat M
Journal of Deep Learning, Computer Vision, and Digital Image Processing Volume 2 Issue 2 September 2024
Publisher : CV. Sakura Digital Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61255/decoding.v2i2.550

Abstract

Penelitian ini menekankan pentingnya meningkatkan produksi dan menilai kualitas buah rambutan di Indonesia, sebuah tanaman tropis yang bernilai gizi tinggi. Meskipun manfaat kesehatannya sudah diakui, evaluasi kualitas masih bergantung pada metode manual yang kurang akurat dan efisien. Beberapa penelitian sebelumnya telah mengusulkan metode berbasis teknologi, seperti pengolahan citra digital dan pendekatan kecerdasan buatan, untuk meningkatkan keakuratan penilaian kualitas buah rambutan. Namun, tingkat akurasi klasifikasi masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kualitas buah rambutan dengan memadukan analisis warna dan tekstur kulit menggunakan jaringan syaraf tiruan. Proses ini terdiri dari enam tahap utama yaitu akuisisi citra, preprocessing, segmentasi, operasi morfologi, ekstraksi fitur, hingga klasifikasi. Proses klasifikasi bergantung pada warna dan tekstur kulit, memanfaatkan dataset yang terdiri dari 300 citra rambutan dibagi menjadi tiga kelas yang berbeda. Untuk evaluasi lebih mendalam guna meningkatkan hasil klasifikasi citra secara signifikan.
Co-Authors Andi Nur Humairah Futri Amelia Kiromaini Tafalina Nur Aisyah Sasmita Shofiyah Hafsary Sakri Wahyu Hidayat M