cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muh Syaiful Romadhon
Contact Email
syaiful@nurulfikri.ac.id
Phone
+6221 - 786 3191
Journal Mail Official
lppm@nurulfikri.ac.id
Editorial Address
Jl. Raya Lenteng Agung No.20, RT.4/RW.1, Srengseng Sawah, Kec. Jagakarsa, Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12640 Location: Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia.
Location
Kota depok,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Teknologi Terpadu
Published by STT Terpadu Nurul Fikri
ISSN : 24770043     EISSN : 24607908     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 266 Documents
 10   11   12   13   14 
Noise Cancellation Using Non-LocalMeans SVD Suryana, Eka
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 1 No 1: Juli, 2015
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v1i1.29

Abstract

Abstrak – image denoising merupakan upaya untuk menghilangkan noise dari citra digital. Sejumlah teknik untuk denoising menggunakan prinsip pemisahan sinyal asli dan sinyal noise. Tidak seperti sejumlah teknik yang melakukan pendekatan ini. Non local means merupakan teknik denoising untuk mendapatkan citra asli menggunakan weighted similarities antara piksel. Tulisan ini merupakan laporan investigasi mengenai NLM algoritma tersebut dan NLM yang telah terimprovisasi menggunakan SVD.Keywords-component; Image Denoising, NLM
DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG PADA PONSEL MENGGUNAKAN POHON KEPUTUSAN Maspiyanti, Febri
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 1 No 1: Juli, 2015
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v1i1.30

Abstract

Berkembangnya teknologi kini dapat mempermudah seorang praktisi medis untuk mendiagnosa dengan cepat dan tepat apakah seorang pasien menderita penyakit jantung atau tidak layaknya seorang dokter spesialis jantung yang sudah berpengalaman. Hal tersebut dibutuhkan sebagai usaha dalam deteksi dini penyakit jantung. Penelitian ini bertujuan untuk mencari pola dari penyakit jantung dan membangun sebuah aplikasi mobile untuk mendeteksi penyakit jantung berdasarkan Pohon Keputusan (Pohon Keputusan). Dalam penelitian ini digunakan dataset sejumlah 294 data pasien yang terdiri dari 13 atribut dan 1 atribut sebagai kelas. Kami menggunakan age, sex, chest pain type, resting blood pressure, cholesterol, fasting blood sugar, resting ECG, average heart rate, examine induced angina, T or ST oldpeak, ST slope, number of major vessels, general heart rate sebagai input, dan sehat atau sakit sebagai output. Penelitian ini berhasil menghasilkan akurasi sebesar 81,29% dan mengimplementasikan aturan-aturan yang dihasilkan oleh Pohon Keputusan kedalam aplikasi ponsel. Kata kunci : Penyakit Jantung, Pohon Keputusan, Ponsel.
APLIKASI MOBILE UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI DAUN SECARA REAL TIME Imaduddin, Zaki
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 1 No 1: Juli, 2015
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v1i1.33

Abstract

Penelitian ini diajukan untuk pendeteksian dan klasifikasi daun menggunakan sistem operasi android, dimana penelitian ini merupakan hasil pengembangan dari penelitian sebelumnya yang juga melakukan deteksi dan klasifikasi daun[1], pada eksperimen ini kami menggunakan 1.907 sample daun Flavia dimana 1335 daun untuk data pembelajaran dan 572 daun untuk data uji. Kami menggunakan 3 jenis daun yang berbeda untuk dideteksi dan diklasifikasi oleh sistem dimana ini belum ada penelitian yang melakukan proses deteksi dan pengenalan sekaligus dengan menggunakan objek daun. Kami menggunakan metode AdaBoost untuk mendeteksi daun dan kami menggunakan SVM untuk proses klasifikasi, sedangkan untuk ekstraksi fitur kami menggunakan haar like fitur dan LBP. hasil akurasi yang diperoleh dalam proses deteksi dan pengenalan dengan menggunakan mobile phone berbasis android ialah 66,91%. Aplikasi ini sangat penting bagi masyarakat untuk sarana pembelajaran dalam mengetahui tiap jenis daun yang ada disekitar kita. Kata Kunci: Android, AdaBoost, SVM, Haar Like Fitur, LBP
Sistem informasi dan monitoring perkembangan janin berbasis android Tawakal, Hilmy Abidzar
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 1 No 1: Juli, 2015
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v1i1.35

Abstract

AbstractPemantauan terhadap perkembangan janin akan memudahkan untuk mendeteksi adanya gejala pertumbuhan janin yang tidaknormal. Pemantauan dilakukan dengan melakukan pengukuran dan perkiraan usia serta berat janin. Berat badan normal janin pada usiakehamilan tertentu mengacu pada data statistik kehamilan. Janin yang terlalu besar atau terlalu kecil dapat menimbulkan masalahyang cukup serius bagi proses persalinan maupun perkembangan bayi. Proses pemantauan perkiraan usia dan berat janin dapatdilakukan dengan mengukur tinggi fundus uteri maupun dengan mengukur biometri janin lewat citra USG (ultrasonografi). Gunamemudahkan proses pemantauan dan pemberian informasi bagi ibu hamil, diperlukan sebuah sistem informasi yang dapat diaksesdengan mudah. Sebuah sistem yang merekam perkembangan janin dan memberikan informasi yang mudah dipahami mengenaiperkembangan janin bagi ibu hamil maupun petugas medis. Karenanya pengembangan aplikasi untuk perangkat bergerak bagi ibuhamil maupun petugas kesehatan (bidan) menjadi penting. Diharapkan dengan dikembangkannya aplikasi untuk perangkat bergerak,ibu hamil maupun tenaga medis menjadi mudah untuk melakukan proses pencatatan dan pengawasan perkembangan janin. Metodeuntuk mengukur perkembangan berat badan janin dilakukan dengan menggunakan pengukuran biometri janin melalui citra USGserta pengukuran tinggi fundus uteri. Aplikasi yang dikembangkan juga mampu menampilkan informasi grafis yang mudah dipahamimengenai perkembangan janin.KeywordsPerkembangan Janin, Ultrasonografi (USG), Fundus uteri, Aplikasi perangkat bergerak
APLIKASI PENERIMAAN KARYAWAN BARU DENGAN METODE TOPSIS PADA PT. GLOBALNINE INDONESIA
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 2 No 1: Juli, 2016
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v2i1.44

Abstract

Proses seleksi penerimaan karyawan di PT. GlobalNine Indonesia secara umum masih manual dan tidak ada data yang digunakan untuk memonitoring para peserta calon yang belum atau sudah mengikuti tes. Jika sistem tersebut terus berkelanjutan dengan cara yang sama maka, menyebabkan hasil keputusan yang tidak objektif. Sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan baru di PT. GlobalNine Indonesia dengan metode Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution akan membantu proses penerimaan karyawan baru yang sesuai dengan kriteria perusahaan. Kriteria yang dijadikan dasar perhitungan penerimaan karyawan baru yaitu Keahlian, Jenjang Pendidikan, Pengalaman, Kehidupan Sosial, Test Psikologi, Wawancara dan Attitude. Model yang digunakan pada aplikasi ini adalah RAD dan pengujian dilakukan dengan Black Box Testing. Akhir dari penelitian ini adalah menciptakan sebuah aplikasi untuk mendukung sistem penerimaan karyawan baru yang lebih akurat dibandingkan dengan proses secara manual.
PERBANDINGAN KINERJA CNN LeNet 5 DAN EXTREME LEARNING MACHINE PADA PENGENALAN CITRA TULISAN TANGAN ANGKA Fitriati, Desti
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 2 No 1: Juli, 2016
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v2i1.45

Abstract

Pengenalan pola merupakan hal penting untuk mengkategorikan sebuah objek pada citra. Pengkategorian dengan jumlah data banyak relatif memberikan kesulitan pada manusia. Untuk itu diperlukan sebuah metode yang tepat agar sistem yang dibuat dapat mengelompokkan citra sesuai kelasnya. Metode Convolutional Neural Nework Lecunn Network 5 (CNN LeNet 5) dan Extreme Learning Machine (ELM) merupakan metode yang diunggulkan pada banyak penelitian beberapa tahun terakhir. Karena keunggulannya, penelitian ini melakukan percobaan pada data sederhana dimana citra yang digunakan adalah tulisan tangan angka yang hanya diolah melalui proses binerisasi dan menjadikan hasil tersebut sebagai masukan metode klasifikasi. Penelitian ini menggunakan dua jenis data, yaitu data primer yang diambil langsung dari berbagai lokasi di Palembang Indonesia. Sedangkan data sekunder diambil melalui basis data publik MNIST. Hasil percobaan menunjukkan bahwa CNN LeNet 5 lebih unggul dalam hal akurasi yaitu mencapai 98,04% untuk 10.000 data sekunder MNIST dan 78,14% untuk 700 data primer. Sedangkan metode ELM lebih unggul dalam hal komputasi waktu yang mencapai 0,00078 mili detik.
PERANCANGAN APLIKASI DAN SISTEM KENDALI UNTUK ROBOT PENANGGULANGAN BENCANA ALAM Rosyidi, Lukman
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 2 No 1: Juli, 2016
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v2i1.46

Abstract

Teknologi memberikan peranan penting dalam menyelesaikan permasalahan yang kadang manusia tidak mampu mengatasinya, seperti halnya lambatnya pencarian dan penanganan bagi korban bencana alam. sampai saat ini banyak kasus dari bencana alam seperti tanah longsor kebakaran ataupun jatuhnya pesawat yang masih sulit untuk ditangani secara cepat dan tepat, hal ini diakibatkan dari beberapa penyebab seperti akses untuk menuju ke tempat bencana tertutup ataupun karena banyaknya kemacetan jika menggunakan jalur darat. Karena masalah ini begitu banyak korban bencana alam yang tak dapat diselamatkan. Salah satu solusi dari masalah ini adalah dengan menggunakan jalur udara , tapi biaya yang akan dikeluarkan jika menggunakan pesawat ataupun helikopter sangat besar.Jadi solusinya adalah menggunakan Explore Flying Robot seperti UAS(Unmanned Aircraft System). UAS(Unmanned Aircraft System) adalah sebuah pesawat tanpa awak yang banyak digunakan untuk keperluan militer. UAS yang akan dipersiapkan untuk pencarian dan penangan korban bencana alam, dan kami mencoba untuk menciptakan sebuah solusi baru yaitu ASEFRO (Autonomous Search and Explore Flying Robot) yang merupakan robot terbang autonomous pembawa sensor dan kamera berbasis navigasi GPS yang dibuat untuk membantu tim SAR dalam evakuasi, pencarian korban dan penjelajahan medan pada kegiatan penanggulangan bencana alam ASEFRO melakukan penjelajahan udara berketinggian rendah (low altitude) karena pada berbagai kejadian bencana alam, kondisi medan darat/terestrial sangat sulit ditempuh dan akan menghabiskan waktu eksplorasi yang lama, ASEFRO dilengkapi oleh perangkat lunak GCS (Ground Control Station) yang dapat dioperasikan di laptop.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENCATATAN METERAN AIR PDAM BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FRAMEWORK MVC STUDI KASUS PDAM BOGOR Munir, Sirojul
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 2 No 1: Juli, 2016
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v2i1.47

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi menjadi salah satu kebutuhan penting dari institusi, terutama institusi publik yang melayani pelanggan seperti Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM). Sistem informasi pencatatan meteran pelanggan dibutuhkan untuk memberikan akses informasi kepada pihak yang berkepentingan dalam hal ini manajemen PDAM dan pelanggan. Penelitian ini berfokus pada perancangan sistem informasi pencatatan meteran PDAM berbasis web pada institusi PDAM kabupaten Bogor, yang meliputi modul administrasi pencatatan meteran pelanggan dan modul penyediaan layanan web (web service). Metode unified process digunakan pada perancangan sistem, dan framework web dengan arsitektur desain Model View Controller (MVC) digunakan untuk membangun aplikasi. Dari penelitian diharapkan dihasilkan prototype aplikasi yang dapat digunakan untuk pengelolaan meteran pelanggan serta tersedianya web service yang dapat diakses oleh platform aplikasi lain
PENGEMBANGAN SISTEM E-LEARNING DI STT TERPADU NURUL FIKRI MENGGUNAKAN MOODLE suhendi, suhendi
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 2 No 1: Juli, 2016
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v2i1.48

Abstract

Penggunaan sistem e-learning sebagai media pembelajaran sangatlah berkembang pesat di era globalisasi saat ini. STT Terpadu Nurul Fikri sendiri sudah menerapkan sistem e-learning menggunakan moodle versi 2.3 dalam menunjang proses belajar-mengajar. Namun dalam penerapannya masih terdapat beberapa permasalahan pada sistem e-learning tersebut. Diperlukan pengembangan sistem e-learning di STT Terpadu Nurul Fikri menggunakan moodle versi 2.9 yang bertujuan untuk mengoptimalkan proses belajar-mengajar dan memudahkan penggunanya. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rapid Application Development (RAD) dan Unified Modeling Language (UML). Adapun fase dalam metode pengembangan sistem RAD tersebut meliputi requirement planning, user design, contruction dan cutover. UML digunakan sebagai alat bantu modeling yang hanya meliputi tahapan use case dan activity diagram. Hasil dari kegiatan penelitian ini adalah sistem e-learning di STT Terpadu Nurul Fikri menggunakan moodle versi 2.9 dengan tingkat pengujian melalui kuesioner 78,7% (kuat) dapat dikatakan layak untuk diterapkan di STT Terpadu Nurul Fikri.Hasil penelitian bisa dapat diakses melalui alamat url berikut : http:// elen.nurulfikri.ac.id/.
PENGEMBANGAN METODE MORFOLOGI UNTUK PENGUKURAN BIOMETRI PANJANG TULANG FEMUR Imaduddin, Zaki
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 2 No 1: Juli, 2016
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v2i1.49

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendukung Renstra Kementrian Kesehatan dalam program membangun kesehatan tahun 2015 – 2019 yaitu menurunkan Angka Kematian Ibu dan Angka Kematian Bayi di indonesia, dimana sistem ini dibuat untuk mendeteksi secara otomatis letak organ tulang paha (Femur) dari citra hasil scanning alat USG janin. Bagian organ ini dinyatakan lebih akurat karena biasa digunakan sebagai parameter untuk mengetahui perkembangan janin secara berkala. dengan mengetahui panjang dari tulang paha, maka nantinya usia bayi dapat diketahui, dimana kedepan sistem ini dapat berperan dalam mengetahui secara dini apabila ada kelainan pada janin melalui Prototype yang sudah teruji dan tervalidasi oleh dokter spesialis Obstetri dan Ginekologi. Metode pengukuran otomatis untuk pengukuran tulang paha janin ini sudah teruji dengan 50 datasheet gambar tulang paha janin, dengan langkah langkah yang lebih efesien, sehingga waktu komputasi dalam proses segementasi hingga pengukuran bisa berlangsung lebih optimal. berdasarkan eksperimen menggunakan 5 sampel citra usg, didapatkan waktu komputasi berjalan lebih cepat namun error yang dihasilkan masih cukup besar atau diatas toleransi error yang ditentukan yaitu sebesar 10%, hal ini dikarenakan masih kurang maksimalnya sistem dalam membaca data yang memiliki banyak noise, sehingga akurasi pengukuran belum berjalan secara optimal.

Page 12 of 27 | Total Record : 266

 10   11   12   13   14 

Filter by Year

2015 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11 No 1 (2025): Juli, 2025 Vol 10 No 2 (2024): Desember, 2024 Vol 10 No 1 (2024): Juli, 2024 Vol 9 No 2 (2023): Desember, 2023 Vol. 9 No. 1 (2023): Juli, 2023 Vol 9 No 1 (2023): Juli, 2023 Vol. 8 No. 2 (2022): December, 2022 Vol 8 No 2 (2022): Desember, 2022 Vol. 8 No. 1: July, 2022 Vol 8 No 1: Juli, 2022 Vol. 7 No. 2: December, 2021 Vol 7 No 2: Desember, 2021 Vol. 7 No. 1: Juli, 2021 Vol 7 No 1: Juli, 2021 Vol. 6 No. 2: Desember, 2020 Vol 6 No 2: Desember, 2020 Vol. 6 No. 1: Juli, 2020 Vol 6 No 1: Juli, 2020 Vol. 5 No. 2: Desember, 2019 Vol 5 No 2: Desember, 2019 Vol. 5 No. 1: Juli, 2019 Vol 5 No 1: Juli, 2019 Vol 4 No 2: Desember, 2018 Vol. 4 No. 2: Desember, 2018 Vol 4 No 1: Juli, 2018 Vol. 4 No. 1: Juli, 2018 Vol. 3 No. 2: Desember, 2017 Vol 3 No 2: Desember, 2017 Vol 3 No 1: Juli, 2017 Vol. 3 No. 1: Juli, 2017 Vol. 2 No. 2: Desember, 2016 Vol 2 No 2: Desember, 2016 Vol. 2 No. 1: Juli, 2016 Vol 2 No 1: Juli, 2016 Vol. 1 No. 2: Desember, 2015 Vol. 1 No. 1: Juli, 2015 Vol 1 No 1: Juli, 2015 More Issue