cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Erlangga Hadi
Contact Email
shofanahmediaberkah@gmail.com
Phone
+6285776447971
Journal Mail Official
admin@jurnalmahasiswa.com
Editorial Address
-
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Published by CV. SHOFANAH MEDIA BERKAH
ISSN : -     EISSN : 30250927     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
- MAchine learning - Sistem Penunjang Keputusan - Sistem Pakar - Deep Learning - Kecerdasan Buatan - Computer Vision - Image Processing - Robot Cerdas - serta ilmu komputer yang relevan
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 110 Documents
 2   3   4   5   6 
Klasifikasi Jenis Barang di Gudang Asera Baby Shop Menggunakan Metode R-CNN Arinkha Damayanti; Ellian Alhadad Farhan M; Khoeroni Firdaus; Nurul Maghfiroh; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 2 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Gudang merupakan salah satu fasilitas penting yang biasa dimiliki oleh tempat usaha. Baik sebagai tempat penyimpanan barang baru, stock barang atau tempat penyimpanan barang yang sudah tidak digunakan. Tetapi dalam artikel ini, jenis barang yang yang akan di klasifikasi dari dalam gudang yaitu jenis barang baru dan stock. Namun karena terbatasnya luas ruangan dan tidak adanya kamera cctv, sering kali terjadi kekeliruan dalam penataan maupun tercampurnya merk barang satu dengan merk lainnya. Dengan adanya klasifikasi ini, dimana menggunakan metode R-CNN sistem pengolahan citra diharapkan dapat mengidentifikasi jenis barang melalui merk yang tertera pada kemasan.
SISTEM ABSENSI MAHASISWA MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION DENGAN ALGORITMA CNN Firmansyah, Aditya; Fauzul Itsnan, Ahmad; Apip, Ahmad; Tri Mullia, Randy; Rosyani, Perani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Sistem kehadiran mahasiswa sangat membantu dalam memantau kehadiran mahasiswa. Teknologi modern, seperti pengenalan suara, retina mata, dan pengenalan wajah, dapat digunakan untuk mendeteksi objek. Penulis akan membuat model untuk mengidentifikasi wajah mahasiswa. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang dimodifikasi. Spesifikasi hardware dan software yang digunakan menentukan kompleksitas CNN yang dirancang. Data wajah siswa dikumpulkan secara langsung dari dataset pribadi. menggunakan kamera handphone standar untuk memotret wajah mahasiswa. Setiap mahasiswa menghasilkan 60 gambar, masing-masing dengan 4 kelas (label). Pengambilan foto dari berbagai sudut wajah, termasuk dari atas, bawah, depan, samping kiri, dan samping kanan. Dalam penelitian ini, berbagai teknik augmentasi digunakan, seperti teknik flip, rotasi acak, dan affine, untuk memperkaya dataset wajah siswa. Selain itu, penerapan teknik regularisasi, seperti dropout, dilakukan untuk meningkatkan akurasi model, mempercepat proses pelatihan, dan mencegah terjadinya overfitting.Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix pada algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang dimodifikasi menunjukkan bahwa proses pelatihan model menjadi lebih cepat dengan waktu 1.23 jam. Akurasi model mencapai 99.85%, dan nilai loss stabil pada angka 0.0112 setelah 40 epoch. Model yang dihasilkan dengan metode ini dapat direkomendasikan untuk diimplementasikan dalam sistem kehadiran mahasiswa, menunjukkan kehandalan dan efektivitasnya.
OPTIMASI PEMILIHAN E-COMMERCE TERBAIK MELALUI SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN BERBASIS METODE MOORA Fathi Rizki Ammar; Fauzi Maulana Akbar; Rizaludin Pahlevi Utomo; Zainul Janariandana; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Transaksi online merupakan transaksi yang sangat digemari oleh banyak pihak saat ini dikarenakan kemudahaan akses, kemudahan transaksi dan keamanan yang dimiliki oleh masing-masing e-commerce, banyaknya pihak yang menggunakan e-commerce karena ketergantungan dan ketersediaan smartphone dan kebiasaan generasi saat ini pada masa digital. Setiap kebiasaan transaksi mengandung resiko tersendiri terhadap penggunanya, sehingga perlu diketahui hal-hal yang harus dipenuhi sebagai pengguna dalam memilih e-commerce untuk mengurangi resiko yang akan diterima kedepannya. Penelitian ini menggunakan sebuah logika sistem pendukung keputusan dalam menganalisa pemilihan e-commerce terbaik dengan menggunakan metode moosra. Pertimbanga penggunaan metode tidak hanya berdasarkan keputusan yang dibuat sendiri tetapi berdasarkan pertimbangan dari beberapa penelitian terdahulu. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menggunakan metode moosra adalah nilai tertinggi sebesar 3,26323 pada e-commerce lazada sebagai e- commerce terbaik.
Penerapan Metode SMART Dalam Menentukan Aplikasi Pesan-Antar Terbaik Arief Febrian; Matheos Oktavio Selan; Rendyka Purnama; Rifqi Surya Bernada; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Jurnal ini membahas penerapan Metode SMART dalam menentukan aplikasi pesan-antar terbaik, dengan fokus pada JNE, J&T, TIKI, dan SiCepat. Kriteria evaluasi yang digunakan melibatkan Biaya Pengiriman, Kecepatan Pengiriman, Keamanan Pengiriman, Pelacakan Pengiriman (Tracking), dan Ketersediaan Layanan Pick-Up. Bobot nilai untuk setiap kriteria ditetapkan dalam rentang 1-5, dengan nilai 1 untuk Sangat Buruk, 2 untuk Buruk, 3 untuk Cukup, 4 untuk Baik, dan 5 untuk Sangat Baik. Sistem penunjang keputusan digunakan untuk memproses data dan memberikan rekomendasi berdasarkan nilai yang diperoleh. Metode SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique) diterapkan untuk menyederhanakan proses pengambilan keputusan. Hasil penelitian ini memberikan rekomendasi mengenai aplikasi pesan-antar terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN APLIKASI E-COMMERCE TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOORA Dara Daryati; Nur Saadah; Muhammad Iqbal qadafi; Fenditianus Halawa; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Transaksi online merupakan transaksi yang sangat digemari banyak pihak saat ini karena kemudahan aksesnya,Kemudahan transaksi dan keamanan yang dimiliki oleh masing-masing e-commerce, banyaknya pihak yang menggunakan e-commerce Karena ketergantungan dan ketersediaan smartphone serta kebiasaan generasi saat ini di era digital . Setiap kebiasaan transaksi mengandung risiko tersendiri bagi penggunanya, sehingga perlu diketahui hal-hal yang harus dipenuhi sebagai pengguna di Pilih e-commerce untuk mengurangi risiko yang akan diterima di masa depan. Penelitian ini menggunakan logika sistem Dukungan keputusan dalam menganalisis pemilihan e-commerce terbaik menggunakan metode MOORA (Multi-objective optimization on the basis of ratio analysis) . Pertimbangan penggunaan Metode tidak hanya didasarkan pada keputusan yang dibuat sendiri tetapi berdasarkan pertimbangan dari beberapa penelitian sebelumnya. Sistem yang dibangun dengan Framework Laravel dan menggunakan database MySQL ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan atau alat bantu bagi calon konsumen dalam pengambilan keputusan, menjadi masukan kepada e-commerce untuk dapat meningkatkan pelayanannya dan sebagai informasi kepada masyarakat terutama konsumen mengenai peringkat e-commerce dengan pelayanan terbaik.
Perancangan Aplikasi PT. Karunia Gadai Indonesia Berbasis Website Faiq Elfaris; Syifaa Az Zahra; Windy Naila Sarifah; Aries Saifudin
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Sistem absensi adalah sistem daftar kehadiran seseorang yang dicatat dalam suatu dokumen. Dalam sistem absensi Karunia Gadai Indonesia, permasalahan operasional dan administratif sering muncul, seperti kesalahan manual saat mengisi lembar waktu dan risiko gangguan data. Pemrosesan data membutuhkan waktu dan ketidakakuratan dapat terjadi pada data kehadiran, sehingga sulit untuk melacak ketidakhadiran yang terlambat atau tidak direncanakan., mulai dari Mengumpulkan data dan menghitung jumlah hari absensi yang mempengaruhi proses penghitungan jumlah total absensi pegawai relatif lama. Selain itu, laporan kehadiran dalam format kertas dapat menimbulkan masalah. kesalahan pencatatan data, proses pencarian data, dan kekhawatiran akan kehilangan data ketidakhadiran karyawan. Untuk mengatasi permasalahan diatas maka dibuatlah sistem informasi ketepatan waktu pegawai berbasis web. Metodologi Waterfall adalah pendekatan pengembangan perangkat lunak yang linier dan berurutan. Metode ini melibatkan serangkaian tahapan yang harus diselesaikan secara berurutan, dan setiap tahapan menghasilkan keluaran yang digunakan sebagai masukan untuk tahapan berikutnya. Menerapkan metodologi waterfall untuk masalah ketidakhadiran memungkinkan Anda membuat solusi perangkat lunak terstruktur yang memenuhi kebutuhan yang diidentifikasi melalui analisis terperinci. Langkah-langkah pengembangan yang sistematis, termasuk desain, implementasi, dan pengujian, membantu meminimalkan kesalahan dan menghasilkan kode berkualitas tinggi. Keterlibatan pengguna selama proses pengembangan meningkatkan kepuasan perangkat lunak, dan pendekatan manajemen proyek terstruktur serta dokumentasi komprehensif memfasilitasi pemantauan proyek dan pemahaman yang jelas tentang kemajuan.
Analisis Aplikasi Pemilihan Pesan Antar Pengiriman Barang Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS Andi Asmar Musa; Deny Priyantoko; Dicky Wahyudi; Fian Kurniawan; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Dalam konteks kemajuan teknologi dan pertumbuhan e-commerce, pemilihan layanan pesan antar pengiriman barang yang efisien dan handal menjadi suatu kebutuhan krusial. Pesanan yang dibeli secara online sebagian besar juga menyediakan jasa pengiriman barang dan ada juga memakai jasa pengiriman barang lain, seperti Shopee Express, JNE Express, J&T Express, dan Sicepat Express, yang membuat pengguna mendapatkan banyak alternatif untuk menggunakan pesan antar pengiriman barang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis aplikasi pemilihan pesan antar pengiriman barang terbaik dengan menerapkan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode TOPSIS digunakan untuk mengevaluasi sejumlah kriteria kunci yang mempengaruhi keputusan konsumen dalam memilih aplikasi pesan antar pengiriman barang, termasuk kecepatan pengiriman, ketepatan waktu, biaya pengiriman, kualitas layanan pelanggan, dan ketetapan harga. Data yang diperlukan untuk analisis ini diperoleh melalui survei dan wawancara dengan pengguna aktif aplikasi pesan antar pengiriman barang di berbagai wilayah. Hasil analisis TOPSIS memberikan peringkat relatif untuk setiap aplikasi pesan antar yang dievaluasi, memberikan pemahaman yang mendalam tentang preferensi konsumen dan keunggulan relatif dari setiap aplikasi. Informasi ini diharapkan dapat menjadi panduan yang berharga bagi konsumen dalam memilih aplikasi pesan antar pengiriman barang yang paling sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka.
SOFTWARE TESTING APLIKASI WEBSITE PT GRAMEDIA MENGGUNAKAN METODE BLACKBOX PADA PT WGS BANDUNG Muhammad Ikhwal; Nailah Rahadatul ‘Aisy; Ranita Claudia Br Purba; Sinar Rehiyarso; Aries Syarifudin
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Arus informasi baru saat ini membuat sulit untuk menentukan kualitas perangkat lunak yang akan digunakan untuk mendukung proses bisnis perusahaan. Pemanfaatan teknologi informasi sudah menjadi kebutuhan mendasar dalam pengambilan keputusan di dunia bisnis. Kebutuhan akan software yang handal, efisien dan sangat dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan. Kegagalan pengembangan dan implementasi sistem informasi/perangkat lunak dapat memberikan dampak bagi perusahaan karena akan memakan biaya yang sangat besar. Pengukuran kualitas perangkat lunak diperlukan sebelum suatu aplikasi akan dirilis atau diluncurkan, hal ini berfungsi untuk menguji kematangan suatu perangkat lunak. Tujuan utama dari pengujian ini adalah untuk meyakinkan pelanggan bahwa sistem layak digunakan dan memenuhi persyaratan kinerja. Penelitian ini dilakukan di PT. Walden Global Services Bandung merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penjaminan mutu perangkat lunak. Laporan tugas akhir ini akan menguraikan pengujian website aplikasi dari PT. Gramedia Pustaka Utama www.sp.gramediadigital.com dengan metode pengujian blackbox yang meliputi; Uji Fungsional, Uji Keamanan, Uji Kinerja Ujung Depan, Uji Kinerja Ujung Belakang, dan Uji Antarmuka Pengguna.
Sistem Pakar Untuk Diagnosa Gaya Belajar Mahasiswa Dengan Metode Backward Chaining Setiyadi, Yusnar; Hakim, Ilham Abdul; Syahdan , Muhammad; Riska Amalia, Asha; Saifudin, Aries
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Dalam dunia pendidikan, pemahaman terkait gaya belajar individu adalah sebuah aspek penting dalam merancang strategi pembelajaran yang efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk implementasi sebuah sistem pakar yang mampu mendiagnosis gaya belajar mahasiswa menggunakan metode backward chaining. Metode ini dipilih karena mampu mencapai kesimpulan dengan mengidentifikasi gejala terkait gaya belajar tertentu dan kemudian menelusuri kembali ke penyebab yang mungkin. Selama tahap pengembangan, kuesioner disebarkan kepada mahasiswa guna pengumpulan data penelitian. Data tersebut kemudian dianalisis menggunakan teknik pengolahan data dan analisis statistik untuk mengidentifikasi pola dan hubungan antara gejala dengan gaya belajar. Berdasarkan data ini, sistem pakar dikembangkan dengan menggunakan aturan-aturan yang dipetakan dari pengetahuan para ahli dalam bidang gaya belajar. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mendiagnosis cara belajar mahasiswa. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu pendidik dan mahasiswa dalam memahami preferensi belajar masingmasing individu, sehingga memungkinkan perancangan strategi pembelajaran yang lebih sesuai dan efektif dalam meningkatkan hasil pembelajaran mahasiswa.
Optimasi Kecerdasan Buatan di Rumah Tangga Untuk Meningkatkan Efisiensi Melalui Metode Otomatisasi Abdurrobi Elman Sudri; Anggelia Wijayanti; Azis Firdaus; Sabila Fatimah Azzahra; Aries Saifudin
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Artificial Intelligence (AI) is gaining increasing popularity in household applications, promising to enhance efficiency and comfort in daily life. This article discusses AI optimization strategies in the home environment with a focus on improving efficiency. This research proposes a novel method that combines machine learning and cloud computing to improve the accuracy and efficiency of AI tasks in households. Research results demonstrate a significant reduction in the time and resources required to complete these tasks.

Page 4 of 11 | Total Record : 110

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2023 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 4 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 2 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 2 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 1 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan