JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
1. Komputasi Lunak, 2. Sistem Cerdas Terdistribusi, Manajemen Basis Data, dan Pengambilan Informasi, 3. Komputasi evolusioner dan komputasi DNA/seluler/molekuler, 4. Deteksi kesalahan, 5. Sistem Energi Hijau dan Terbarukan, 6. Antarmuka Manusia, 7. Interaksi Manusia-Komputer, 8. Hibrida dan Algoritma Terdistribusi Pemrosesan Informasi Manusia, 9. Komputasi Berkinerja Tinggi, 10. Penyimpanan informasi, 11. Keamanan, integritas, privasi, dan kepercayaan, 12. Pemrosesan Sinyal Gambar dan Ucapan, 13. Sistem Berbasis Pengetahuan, 14. Jaringan Pengetahuan, 15. Multimedia dan Aplikasi, 16. Sistem Kontrol Jaringan, 17. Klasifikasi Pola Pemrosesan Bahasa Alami, 18. Pengenalan dan sintesis ucapan, 19. Kecerdasan Robot, 20. Analisis Kekokohan, 21. Kecerdasan Sosial, 22. Statistic 23. Komputasi grid dan kinerja tinggi, 24. Realitas Virtual dalam Aplikasi Rekayasa, 25. Intelijen Web dan Seluler, 26. Data Besar, 27. Manajemen Informatika, 28. Sistem Informasi, 29. Desain Permainan, 30. Sistem Multimedia, 31. Pemrosesan Gambar, 32. IOT 33. Pemrograman Seluler, 34. Desain Basis Data, 35. Pemrograman Jaringan, 36. Sistem Terdistribusi, 37. Sistem Pendukung Keputusan, 38. Sistem Pakar, 39. Kriptografi, 40. Model dan Simulasi, 41. Jaringan 42. berkaitan inovasi
Articles
915 Documents
<![CDATA[Sistem Face Detection Untuk Mendeteksi Umur Dengan Metode Haar ]]>
<![CDATA[Adam malik]]>;
<![CDATA[Imam Taufik]]>;
<![CDATA[Alifionanda Adji Bayu]]>;
<![CDATA[Adli Syahputra]]>;
<![CDATA[Perani Rosyani]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 12 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Sistem pendeteksi wajah merupakan teknologi penting di program pengenala pola dan visi komputer . Penelitian ini bertujuan membahas penggembang sistem face detection dengan menggunakan metode haar Cascade Classifier, dikembangkan oleh Paul Viola dan Michael Jones. Metode Haar menggunakan fitur Haar yang telah diekstraksi dari gambar uuntuk face detection. Didalam penelitian ini, sistem dikembangkan dengan menggunakan OpenCV, yang menyediakan implementasi metode Haar Cascade Classifier. Sistem ini telah menerapkan beberapa tahap utama, seperti praproses gambar,ekstraksi fitur dan klasifikasi. Gambar dipraproses untuk meningkatkan kualitas dan memperkecil ukuran data yang diproses , selanjutnya hasil pengujian menunjukkan bahwa pendeteksi wajah dengan metode Haar mampu mendeteksi wajah dengan tingkat akurasi yangg tinggi pada berbagai kondisi pencahayaan dan posisi wajah.]]>
<![CDATA[Deteksi Tepi pada Gambar Buah-buahan dengan Operator Canny ]]>
<![CDATA[Muhammad Nazir]]>;
<![CDATA[Ramadani]]>;
<![CDATA[Mahesa Birawa]]>;
<![CDATA[Lisda Pebriyanti]]>;
<![CDATA[Perani Rosyani]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 12 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penelitian ini mengkaji penerapan algoritma Canny untuk deteksi tepi pada gambar buah-buahan. Menggunakan bahasa pemrograman Python dan library OpenCV, studi ini mendemonstrasikan proses pengolahan citra digital dari konversi grayscale, penerapan Gaussian Blur, hingga deteksi tepi dengan metode Canny. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Canny efektif dalam mengidentifikasi kontur dan bentuk buah dengan akurasi tinggi. Visualisasi setiap tahap pemrosesan menggunakan Matplotlib memungkinkan analisis komparatif yang komprehensif. Penelitian ini memberikan landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam sistem sortasi buah otomatis dan aplikasi pengenalan jenis buah berbasis computer vision.]]>
<![CDATA[Literature Review Implementasi Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor pada Bidang Akademik ]]>
<![CDATA[Muhammad Faisal Kurniagis]]>;
<![CDATA[Muhammad Alfin Saputra2]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 12 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penelitian ini merupakan literature review dari implementasi metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam bidang akademik selama lima tahun terakhir. Membahas prinsip kerja K-NN, aplikasinya dalam berbagai permasalahan akademik, dan perbandingannya dengan metode klasifikasi lain. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa K-NN merupakan metode yang cukup efektif untuk berbagai tugas klasifikasi dalam bidang akademik, seperti prediksi kelulusan mahasiswa, masa strudi mahasiswa dan klasifikasi minat belajar]]>
<![CDATA[Deteksi Objek pada Citra Medis Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier ]]>
<![CDATA[Aris Prio Nugroho]]>;
<![CDATA[Bayu Fadlan Rosid]]>;
<![CDATA[Nabila Putri Aripin]]>;
<![CDATA[Raden Wijaya]]>;
<![CDATA[Perani Rosyani]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 11 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Deteksi objek dalam citra medis merupakan langkah krusial dalam diagnosa penyakit dan monitoring kondisi pasien. Penelitian ini menginvestigasi penggunaan metode Haar Cascade Classifier untuk mendeteksi objek seperti nodul, tumor, dan kista dalam citra medis. Haar Cascade Classifier menggunakan fitur Haar untuk mengenali pola spesifik dalam gambar dan dapat melakukan deteksi secara real-time. Implementasi metode ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan pustaka OpenCV. Dataset yang digunakan terdiri dari citra X-ray, MRI, dan CT scan yang diannotasi secara manual oleh ahli radiologi. Proses eksperimen melibatkan preprocessing citra, pelatihan model, dan evaluasi hasil deteksi dengan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini mampu mendeteksi objek dengan tingkat akurasi yang tinggi, meskipun masih menghadapi tantangan seperti false positives dan false negatives. Untuk peningkatan lebih lanjut, optimasi parameter, augmentasi dataset, dan kombinasi dengan teknik deteksi lainnya seperti deep learning disarankan. Penelitian ini menunjukkan bahwa Haar Cascade Classifier memiliki potensi besar dalam aplikasi klinis untuk meningkatkan akurasi diagnosa dan efisiensi analisis citra medis.]]>
<![CDATA[Sistem Pengenalan Wajah Dengan Metode Local Binary Pattern Histogram Berbasis OpenCV ]]>
<![CDATA[Firdaus]]>;
<![CDATA[Edi Winarno]]>;
<![CDATA[Rauzan Habas Addawy]]>;
<![CDATA[Topan Fadilla Malik]]>;
<![CDATA[Perani Rosyani]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 11 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Pengenalan wajah merupakan teknologi biometrik yang memanfaatkan analisis pengolahan citra untuk mengidentifikasi individu. Proses ini melibatkan dua tahap utama: deteksi dan identifikasi wajah. Meskipun kedua proses ini sebelumnya dikembangkan secara terpisah, melalui sistem pengenalan wajah, identitas seseorang dapat dengan mudah dikenali hanya dengan menggunakan kamera. Algoritma Local Binary Pattern Histogram (LBPH) adalah salah satu saca yang efektif diterapkan dalam analisis karakter wajah untuk deteksi dan pengenalan. LBPH bekerja dengan mengubah tekstur wajah menjadi nilai biner yang mewakili piksel-piksel wajah dalam pola lingkaran dengan pusat sebagai acuan. Jarak antara nilai biner ini disebut neighbors. OpenCV, sebagai modul pengolahan citra yang kuat, digunakan untuk membuat, mengubah, dan memodifikasi citra digital, termasuk dalam pengolahan citra wajah. Hasil uji coba citra wajah menunjukkan bahwa sistem pengenalan wajah yang dikembangkan memiliki akurasi yang sangat sebesar. Hasil ini menunjukkan potensi besar dari sistem berbasis LBPH dan OpenCV dalam aplikasi pengenalan wajah yang efisien dan akurat.]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Informasi Laundry Orange Berbasis Web Menggunakan Laravel Dan Mysql ]]>
<![CDATA[Jimmy Haryansyah Putra]]>;
<![CDATA[Muhammad Alfarisz]]>;
<![CDATA[Muhamad Fikri Hidayat]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 11 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Teknologi Informasi melibatkan studi, desain, implementasi, pengembangan, dukungan, atau manajemen sistem informasi berbasis komputer, khususnya dalam aplikasi perangkat keras dan perangkat lunak. Transaksi adalah peristiwa atau kondisi yang mempengaruhi posisi keuangan suatu perusahaan. Oleh karena itu, Laundry Orange berencana untuk mengubah sistem transaksi manual mereka menjadi berbasis web. Perancangan website ini menggunakan metode Waterfall, dengan tujuan mengembangkan website yang memfasilitasi transaksi dan penyimpanan data di Laundry Orange serta menampilkan data transaksi laundry. Hasil akhirnya adalah sebuah website yang mendukung transaksi di Laundry Orange dan menyediakan sistem yang menampilkan data transaksi laundry.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA QUICKSORT PADA SISTEM AKADEMIK ]]>
<![CDATA[Agung Wijoyo]]>;
<![CDATA[Joseph Marsiano]]>;
<![CDATA[Muhammad Ikhwan]]>;
<![CDATA[Risky Rianto]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 11 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[−Abstrak Algoritma quicksort merupakan salah satu algoritma pengurutan tercepat dan efisien yang biasa digunakan pada komputer. Dalam konteks sistem informasi akademik, pemilahan data siswa berdasarkan berbagai kriteria seperti nilai, nama atau nomor siswa sangatlah penting untuk keperluan administrasi dan akademik. Jurnal ini membahas tentang implementasi algoritma quicksort pada bahasa pemrograman C++ pada sistem informasi akademik. Hasil penerapan menunjukkan bahwa algoritma Quick Sort dapat mengurutkan data siswa dengan cepat dan efisien sehingga meningkatkan kinerja dan fungsionalitas seluruh sistem informasi akademik. Evaluasi dilakukan dengan menguji kecepatan dan efisiensi algoritma dengan dataset siswa yang besar, dan hasilnya menunjukkan bahwa Quick Sort merupakan pilihan yang tepat untuk kebutuhan penyortiran data sistem informasi akademik.]]>
<![CDATA[Peran Kecerdasan Buatan dalam Memprediksi Pola Perilaku Konsumen di Era Digital ]]>
<![CDATA[Alif Aulia Harun]]>;
<![CDATA[Azhar Ramdani]]>;
<![CDATA[Diva Alfi Syahrian]]>;
<![CDATA[Aries Saifudin]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 11 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Dalam era digital yang terus berkembang, pemahaman yang mendalam tentang pola perilaku konsumen menjadi krusial bagi kesuksesan perusahaan. Dengan semakin melimpahnya data yang dihasilkan oleh aktivitas online, kecerdasan buatan telah menjadi alat utama untuk menganalisis dan memprediksi perilaku konsumen. Artikel ini membahas peran penting kecerdasan buatan dalam memprediksi pola perilaku konsumen di era digital. Kami menjelajahi berbagai teknik dan metode yang digunakan, termasuk algoritma pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, pengenalan pola, dan analisis klaster. Kami juga menyoroti tantangan yang terkait dengan pengelolaan data konsumen yang besar dan kompleks, serta memastikan keamanan dan privasi informasi. Melalui integrasi data dari berbagai sumber, seperti transaksi ritel, platform e-commerce, dan jejak online lainnya, kecerdasan buatan memberikan wawasan yang berharga untuk mengantisipasi tren konsumen, mengembangkan strategi pemasaran yang efektif, dan menghasilkan produk yang disesuaikan dengan kebutuhan pasar. Artikel ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang komprehensif tentang peran kecerdasan buatan dalam memahami dan merespons dinamika perilaku konsumen di era digital yang terus berubah.]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Manajemen Stok dan Kasir Berbasis Desktop Metode Waterfall Toko SRC Alan ]]>
<![CDATA[Chandra Kurniawan]]>;
<![CDATA[Fio Bagus Sadewo]]>;
<![CDATA[Mohammad Ramdani]]>;
<![CDATA[Saprudin]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 1 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem manajemen stok dan kasir berbasis desktop pada Toko Kelontong SRC Alan menggunakan metode Waterfall. Toko kelontong sering menghadapi tantangan dalam mengelola persediaan dan transaksi penjualan yang efisien. Untuk mengatasi masalah ini, sistem yang dirancang meliputi fitur pemantauan stok secara real-time, otomatisasi proses transaksi, dan pelaporan. Metode Waterfall dipilih karena pendekatannya yang terstruktur dan linear, sesuai untuk kebutuhan spesifik proyek ini. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi kesalahan dalam pengelolaan stok dan transaksi di Toko Kelontong SRC Alan. Implementasi sistem ini juga diharapkan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan dan meningkatkan produktivitas karyawan toko]]>
<![CDATA[Perancangan Aplikasi Menu Dan Pemesanan Dengan Metode Agile Pada D’kriuk Berbasis Web Studi Kasus: D’kriuk Fried Chicken Sawangan ]]>
<![CDATA[Ananda Ramadhan R.A]]>;
<![CDATA[Muhammad Alfi Ardianto]]>;
<![CDATA[Dede Handayani]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 1 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi ]]>
Publisher : <![CDATA[shofanah Media Berkah ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[D’kriuk Fried Chicken yang kami gunakan sebagai tempat kerja praktek, masih belum mempunyai aplikasi pemesanan dan menu. Umkm tersebut masih menggunakan cara tradisional untuk melakukan pemesanan dan melihat menu dengan cara datang langsung ke toko D’kriuk. Web adalah singkatan dari World Wide Web, yang merupakan sistem informasi yang terdiri dari sejumlah halaman yang saling terhubung melalui jaringan internet. Ini adalah salah satu layanan yang paling banyak digunakan di internet dan memungkinkan pengguna untuk mengakses berbagai jenis informasi seperti teks, gambar, audio, video, dan banyak lagi. Web berfungsi dengan menggunakan protokol HTTP (Hypertext Transfer Protocol) untuk mengirimkan permintaan dan menerima respons antara pengguna dan server. Halaman web umumnya ditulis dalam bahasa pemrograman HTML (Hypertext Markup Language), yang menggambarkan struktur dan tata letak konten dalam bentuk teks, gambar, dan tautan. Selain itu, web juga merupakan platform untuk berbagai jenis aplikasi, seperti situs e-commerce, situs berita, jejaring sosial, blog, forum, dan banyak lagi. Dengan menggunakan web, pengguna dapat berkomunikasi, berbagi informasi, berbelanja, mencari informasi, dan melakukan banyak tindakan lainnya dengan mudah melalui browser web di komputer atau perangkat mobile. Metode Agile (Agile Methodology) adalah pendekatan pengembangan perangkat lunak yang bertujuan untuk meningkatkan fleksibilitas, kolaborasi, dan responsivitas dalam menghadapi perubahan kebutuhan dan tantangan yang muncul selama proses pengembangan.]]>
