cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
I Wayan Widi Pradnyana
Contact Email
wayan.widi@upnvj.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
seinasi-kesi@upnvj.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota depok,
Jawa barat
INDONESIA
SEINASI-KESI
Published by Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta
ISSN : -     EISSN : 26560151     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
SEMINAR NASIONAL INFORMATIKA , SISTEM INFORMASI DAN KEAMANAN SIBER (SEINASI-KESI 2018) Diselengggarakan oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta (FIK-UPNVJ).
Arjuna Subject : -
Articles 131 Documents
 6   7   8   9   10 
Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Kata Pada Citra Teks Silalahi, Donni S; Santoni, Mayanda Mega; Muliawati, Anita
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Optical Character Recognition (OCR) adalah proses untuk mencari dan mengenali karakter dalam sebuah gambar dan kemudian mengekstrak karakter tersebut sehingga menjadi karakter digital (editable character). Dalam penelitian ini, akan merancang sebuah sistem untuk mengenali kata bahasa Indonesia dalam sebuah gambar / citra. Penelitian ini akan melalui beberapa tahapan, dimulai dari tahap praproses citra, kemudian tahap segmentasi karakter pada citra dengan menggunakan algoritma Connected Component Analysis (CCA) lalu dilanjutkan ke tahap mengklasifikasikan karakter tersebut dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Setelah itu, akan dilakukan penggabungan karakter menjadi sebuah kata. Penelitian ini menggunakan data alfabet yang digunakan untuk melatih model CNN, dan data citra teks bahasa Indonesia untuk diklasifikasi oleh model. Hasil yang didapat yaitu akurasi klasifikasi alfabet sebesar 97%, kemudian untuk klasifikasi kata didapat akurasi sebesar 34,54%. Akurasi pada klasifikasi kata ini dipengaruhi oleh praproses citra yang dilakukan sebelumnya, hasil dari praproses tersebut banyak citra yang mengalami kegagalan sehingga salah saat diklasifikasi. Kegagalan praproses disini yaitu seperti citra yang blur atau rusak sehingga salah diklasifikasi dan juga bisa salah disegmentasi, kemudian terdapat citra teks yang mengandung huruf “i” dan “j” yang dianggap sebagai 2 karakter berbeda.
Model Penentuan Quality Control Produksi Plate Menggunakan Metode Six Sigma dan Fuzzy FMEA (Studi Kasus Perusahaan Besi Plate) Ismawan, Fiqih; Hakim, Lukman; Tri Habibie, Muhammad; Wirawan, Rio
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Penelitian ini melaporkan tentang potensi dari sebuah model penentuan pengendalian kualitas  produk dengan menggunakan dua buah metode yaitu metode Six Sigma dan Fuzzy FMEA. Kualitas diperlukan oleh setiap perusahaan yang mengolah bahan baku menjadi sebuah produk yang nantinya dapat memenuhi kebutuhan konsumen. Perusahaan perlu mengutamakan kualitas produk yang dibuatnya agar dapat diterima oleh pengguna akhir. Pengendalian mutu merupakan usaha mempertahankan mutu/kualitas dan barang  yang dihasilkan,  agar  sesuai  dengan  spesifikasi  produk  yang  telah  ditetapkan  berdasarkan kebijaksanaan pimpinan perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kategori reject dan mengetahui penyebab dan faktor-faktor apa saja yang menyebabkan terjadinya kegagalan atau reject pada sebuah produk yang dapat menurunkan tingkat kualitas produk tersebut, serta mengetahui metode yang tepat dalam mengatasi reject sebuah produk. Metode yang akan digunakan dengan pendekatan model Six Sigma, dan Fuzzy FMEA. Hasil penelitian ini sesuai dengan konsep Six Sigma dan Fuzzy FMEA hal yang ingin dicapai adalah mengidentifikasikan permasalahan pada produk reject dengan melakukan pengukuran dan analisis terhadap kinerja proses dan produksi, serta memberikan usulan perbaikan dan pengontrolan terhadap permasalahan yang ada pada produk tersebut sehingga terjadi peningkatan kualitas.
Memprediksi Serangan Pada SIM (Security Information Management) Dengan Menggunakan Algoritma Hidden Markov Model Andreas, Rico; Seta, Henki Bayu; Chamidah, Nurul
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Website merupakan suatu aplikasi yang mudah diakses, dalam kemudahan tersebut terdapat serangan yang dilakukan pada website. Serangan-serangan tersebut memiliki ancaman yang terdata di OWASP (Open Web Application Security Project) pada tahun 2017 sehingga menciptakan informasi yang ada pada OWASP Top 10 Security – 2017 yang khusus pada aplikasi web. Dengan ancaman tersebut penelitian ini dilakukan untuk membuat sistem yang dapat mendeteksi suatu serangan yang terjadi pada website dan dapat menampilkan informasi kegiatan yang ada pada website dengan client. Security Information Management (SIM) akan membaca data access log dan error log yang telah dicatat oleh web server lalu data tersebut akan dilakukan training dan testing dengan menggunakan algoritma Hidden Markov Model sehingga mendapatkan model bagi sistem untuk mendeteksi sebuah serangan, serta log akan diterjemahkan menjadi suatu informasi yang mudah dibaca oleh sysadmin kedalam suatu dashboard. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan suatu model yang dapat mendeteksi sekaligus memantau kegiatan website dalam sebuah serangan.
PENGENDALI KECEPATAN EXHAUST FAN MENGGUNAKAN SENSOR MQ – 7 dan MQ – 135 METODE FUZZY SUGENO Pamungkas, Rama Sapto; Widyanto, Didi; Pangaribuan, Artambo B.
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Dewasa ini, beberapa masyarakat masih belum mengetahui berbahayanya polusi udara dalam ruangan. Banyak hal yang dapat mempengaruhi kualitas udara dalam ruangan, khususnya didapur rumah tangga yang sering terjadinya pembakaran, seperti tidak dapat keluarnya gas berbahaya seperti C, CO, dan . Biasanya masyarakat menggunakan exhaust fan untuk mengatasi masalah tersebut. Tetapi, exhaust fan hanya memutar dengan kecepatan tetap dan harus menyalakan secara manual bisa dikatakan tidak optimal. Biasanya ada suatu kondisi dalam ruangan tersebut cukup dengan kecepatan yang sedikit dari exhaust fan untuk menjaga sirkulasi udara. Dari permasalahan yang ada, perlunya ada sistem yang dapat mengontrol kecepatan exhaust fan secara otomatis berdasarkan kadar gas polusi udara seperti C, CO, dan . Sistem ini memakai dua sensor untuk mendeteksi gas sebagai nilai input untuk mengotrol kecepatan keluaran exhaust fan. Jenis sensor yang dipakai adalah sensor MQ – 135 dan sensor MQ – 7. Sistem menggunakan fuzzy logic dengan metode takagi-sugeno-kang dan untuk metode mencari nilai outputnya atau disebut defuzzifikasi menggunakan metode weight avarage . Nilai MSE yang didapat pada kondisi kompor mati adalah 0. Sedangkan nilai MSE pada saat kondisi kompor menyala satu adalah 1,2353, kompor menyala dua 0,56644.
PENGGUNAAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM IDENTIFIKASI BAHAN KULIT SAPI DAN BABI DENGAN TENSORFLOW Hardyanti, Ellvina Reksi; Jayanta, Jayanta; Ernawati, Iin
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Bahan kulit sapi adalah bahan kulit jenis bahan yang banyak diminati oleh masyarakat luas. Meningkatnya permintaan industry dari bahan kulit juga kurang mampunya seorang membeli dalam mengidentifikasi bahan kulit yang beredar di pasaran. Dengan adanya masalah tersebut diperlukan sebiah solusi untuk membantu para pembeli dalam mengidentifikasi bahan kulit. Penelitian ini akan menggunakan Convolutional Neural Network(CNN) yang merupakan bagian dari Deep Learning dengan bantuan TensorFlow untuk melakukan proses pembelajaran sehingga dapat melakukan deteksi pada citra. Bahan kulit sapi dan babi. Konvolusi adalah proses utama yang ada dalam jaringan arsitektur CNN, sehingga citra dapat diekstrasi setiap fiturnya dengan lebih baik dan mempermudah proses klasifikasi. Model yang digunakan pada penelitian adalah model terbaik yang dipilih dari 6 kali percobaan oleh peneliti dan pembagian data latih dan data pengujian adalah 75% dan 25%. Diperoleh hasil terbaik dengan tingkat akurasi setinggi 100% dan loss 0.000012393 dengan epoch 100, learning rate 0,001, dan batch size 32.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI AKUNTANSI PADA PT MUTIARA TOUR AND TRAVEL Zein, Muhammad Azmi; Hidayatullah, Taufiq; Zaidiah, Ati
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Sistem Informasi Akuntansi pada pendapatan perusahaan sangat efektif dan penting bagi kemajuan dan keberhasilan perusahaan dalam menangani kasus – kasus internal keuangan yang ada pada perusahaan tersebut. PT Mutiara Garuda Tour And Travel merupakan perusahaan yang bekerja di bidang jasa pembelian tiket transportasi dan pariwisata. Tujuan penelitian kali ini bermaksud untuk mengembangkan sebuah sistem agar pencatatan keuangan perusahaan dapat tercatat dengan baik. Permasalahan yang terjadi pada PT Mutiara Garuda Tour and Travel adalah pencatatan keuangan yang diterima dari penjualan tiket masih merupakan pencatatan manual dengan manggunakan aplikasi excel. Dan dampak yang terjadi bagi perusahaan dari pencatatan manual ialah sering terjadi kesalahan atau kekeliruan data yang ditulis dengan bukti yang ada, sehingga membingungkan dalam mengambil keputusan.  Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pengembangan sistem informasi akuntansi pada PT Mutiara Garuda Tour And Travel dapat berperan dalam melakukan proses operasi pencatatan keuangan yang tepat sasaran.   Katakunci:  Sistem Informasi Akuntansi, Laporan Keuangan, Pengembangan Sistem  
IMPLEMENTASI METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN GRAY LEVEL RUN LENGTH MATRIX UNTUK IDENTIFIKASI CITRA BAHAN KULIT HEWAN Hafizd, Maulana; Santoni, Mayanda Mega; Muliawati, Anita
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Bahan kulit hewan merupakan salah satu penemuan tertua dan paling bermanfaat bagi manusia. Bahan kulit hewan diolah menjadi produk yang berguna untuk memenuhi kebutuhan manusia seperti sepatu, dompet, tas, dan sebagainya. Motif dan kualitas dari bahan kulit hewan berbeda-beda sesuai dengan jenis hewan yang digunakan. Hal ini dapat menyebabkan keterbatasan kemampuan konsumen untuk mengetahui jenis hewan yang digunakan. Keterbatasan ini mempengaruhi konsumen dalam mengetahui nilai jual dan kualitas dari produk bahan kulit hewan tersebut. Perkembangan ilmu pengetahuan dalam bidang pengolahan citra digital memungkinkan manusia untuk mengatasi permasalahan tersebut. Perbedaan motif pada bahan kulit hewan dapat diidentifikasi dengan melakukan analisis tekstur. Oleh karena itu di dalam penelitian ini digunakan Local Binary Pattern (LBP) dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) sebagai metode ekstraksi ciri tekstur dengan metode klasifikasi Neural Network (NN). Dalam penelitian ini digunakan citra bahan kulit hewan yang memiliki lima kategori, yaitu kulit sapi, babi, domba, kambing, dan kanguru. Tingkat akurasi yang didapatkan dari implementasi metode LBP dan GLRLM untuk identifikasi citra bahan kulit hewan sebesar 60%
Pengamanan Soal Ujian Sekolah Computer Base Test (CBT) dengan Algoritma Advance Encryption Standard (AES) dan Metode Steganografi End of File (EOF) Hernowo, Muhammad Bagus; Seta, Henki Bayu; Widi P, I Wayan
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Pada perkembangan teknologi yang sangat pesat, khususnya pada aliran informasi dan keamanan informasi. Data informasi yang diakses akan cepat dan efektif. Hal ini juga mempengaruhi dunia kriminalitas pada dunia maya atau lebih dikenal dengan cyber crime. Informasi yang penting bisa secara sengaja diambil dan sebarluaskan tanpa tanggung jawab oleh seseorang atau kelompok. Maka diperlukannya pengamanan data untuk tetap menjaga kerahasiaanya. Pengamanan data pada soal-soal ujian yang merupakan rentannya dari suatu data yang berada di komputer tanpa pengamanan khusus. Pada kalangan siswa marak beredar luasnya bocoran soal-soal ujian. Sehingga pengamanan data diperlukan untuk mengamankan soal ujian yang merupakan data penting dalam bagian hal ini. Peneliti akan menggunakan algoritma AES (Advance Encryption Standard) sebagai kriptografinya dan EoF (End of File) sebagai Metode steganografinya. Dengan demikian kerahasian data akan lebih efisien.
KLASIFIKASI TELUR AYAM OMEGA-3 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE santoso, maretta bunga adhiena; Widiyanto, Didit; B. Pangaribuan, Artambo
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Abstrak. Telur adalah produk ternak yang dapat membantu masyarakat mendapatkan nutrisi yang cukup. Telur mengandung nutrisi yang mudah dicerna oleh manusia. Di Indonesia telur ayam adalah bahan makanan yang banyak diminati, disamping mudah ditemukan dan harga terjangkau. Ada berbagai jenis telur, mulai dari dari telur negeri, telur kampung, telur organik. Dibandingkan telur yang lain, telur ayam Omega-3 adalah salah satu telur yang memiliki harga jauh diatas rata-rata telur pada umumnya. Namun telur ayam Omega-3 memiliki khasiat yang lebih banyak. Sejauh ini, bisa tahu cara membedakan telur ayam negeri dan telur ayam Omega-3 melalui kuning telurnya. Jika dilakukan pemecahan, akan terlihat perbedaan warnanya. Warna kemerahan terlihat pada kuning telur ayam Omega-3 sementara kuning telur pada telur ayam negeri berwarna kuning. Maka dilakukan pendeteksian pada telur ayam Omega-3 tanpa melakukan pemecahan terhadap kerabangnya terlebih dahulu, sehingga dapat melakukan klasifikasikan jenis telur ayam Omega-3 dengan telur ayam negeri menggunakan metode GLCM untuk mengekstrasi ciri tekstur, setelah diketahui perbedaan ciri teksturnya, dan kemudian menggunakan metode Support vector machine (SVM) untuk klasifikasinya. Hasil yang diharapkan yaitu dapat memberikan klasifikasikan telur ayam Omega-3 dengan telur ayam negeri dengan akurasi yang tinggi. Akan tetapi dalam penerapannya, penelitian ini hanya menghasilkan akurasi sebesar 67.30 %.
Perancangan Fitur Chatbot Pada Website Pendaftaran Mahasiswa Baru (Penmaru) UPN Veteran Jakarta Lubis, Muhammad Syarif Ibrahim; Supriyo, Andi
SEINASI-KESI Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

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

Abstract

Human error merupakan salah satu faktor yang sering terjadi dalam perkembangan sebuah sistem informasi. Human error dapat terjadi karena kurangnya pemahaman akan sistem yang dikembangkan atau digunakan, kurangnya informasi yang diberikan atau diterima oleh pengguna, dan karena User Interface pada sistem yang sulit dipahami. Banyak dari calon mahasiswa yang memiliki pertanyaan dasar seputar penmaru, sehingga di butuhkan chatbot untuk menjawab pertanyaan dasar tersebut karena lebih efektif. Dengan masalah yang seperti itu maka chatbot merupakan salah satu solusi penyelesaian masalah ini karena chatbot merupakan fitur yang sering digunakan untuk membantu pengguna dalam memperoleh informasi. Chatbot pada Penmaru akan bertugas untuk menjawab pertanyaan pengguna dan menyimpan pertanyaan baru dari pengguna. Pembuatan fitur dilakukan dengan metode waterfall untuk pengembangan software dan metode PIECES untuk analisis permasalahan. Chatbot dibuat menggunakan framework dialogflow dan pengelolaan chatbot dengan console dialogflow dan google cloud function. Hasil yang diperolah adalah sebuah fitur chatbot pada website penmaru UPNVJ.

Page 8 of 14 | Total Record : 131

 6   7   8   9   10 

Filter by Year

2018 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 2, No 1 (2023): SEMINAR NASIONAL INFORMATIKA, SISTEM INFORMASI, DAN KEAMANAN SIBER Vol 1, No 1 (2022): SEMINAR NASIONAL INFORMATIKA, SISTEM INFORMASI, DAN KEAMANAN SIBER Vol 4, No 1 (2021): SEINASI-KESI 2021 Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020 Vol 2, No 1 (2019): Seinasi-Kesi 2019 Vol 1, No 1 (2018): Seinasi-Kesi 2018