Fitriani Umar

Authors

Mahatmi, Marsvendah Fariza; Hasanuddin, Tasrif; Umar, Fitriyani; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Depot Anantama masih menggunakan nomor telepon seluler antara penjual dan pembeli dalam melakukan sistem pemesanan dan pengantaran, dan sistem yang masih mengandalkan ingatan pengantar galon depot anantama untuk mengingat nama dan lokasi pembeli yang datang memesan air galon sehingga pengantar air galon kesulitan dalam mencari alamat pelanggan. Selain itu, menentukan jadwal pengantaran dan menentukan rute jarak terdekat bukan hal yang mudah, apabila terjadi penentuan rute pengantaran air galon yang kurang tepat dapat mengakibatkan keterlambatan. Tujuan penelitian ini adalah Untuk membangun aplikasi pengantaran air galon depot anantama berbasis android dan mengimplementasikan metode haversine formula untuk menentukan jarak terdekat. Solusi analisis desain sistem difokuskan pada use case diagram, activity diagram, class diagram, rancangan tampilan antarmuka, dan metode black box sebagai pengujian sistem. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikai pengantaran air galon menggunakan metode haversine formula yang memungkinkan pengantar galon untuk lebih mudah dalam mendapatkan lokasi pelanggan dan pelanggan dapat memesan galon dengan mudah. Penelitian ini diuji menggunakan metode blackbox dan menguji secara betha. Total persentase pengujian betha yang dicapai yaitu 90,5%.

Related SDGs

Authors

Banjar, Muhammad Firdaus; Irawati, Irawati; Umar, Fitriyani; Hayati, Lilis Nur; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Stroke is a disease in which the sufferer experiences or experiences a rupture of a blood vessel in the brain so that the brain does not get a blood supply that provides oxygen. Patients who suffer from stroke will experience cognitive disorders ranging from decreased consciousness, visuospatial disorders, non-verbal learning disorders, communication disorders, and reduced levels of patient attention. Data from the World Stroke Organization shows that there are 13.7 million new stroke cases every year, and about 5.5 million deaths occur due to stroke. This research aims to analyze the attributes of any variables that affect the classification of strike disease and to test the performance of stroke classification in the form of accuracy, precision, recall, and f-measure. The method used is a random forest using a tree, namely 50, 100, 200, and 500. The classification of stroke is divided into stroke and no stroke. The data used is 5110, divided into 70% training data and 30% testing data. The results showed that the performance of a random forest using 100 trees was better than using 50, 200, and 500 trees, with an accuracy value of 86.82%, a precision of 15.76%, a recall of 38.15%, and an f1-score 22.30% after doing SMOTE.

Related SDGs

Authors

Umar, Fitriani; Darwis, Herdianti; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Watermarking citra digital banyak digunakan dan diteliti untuk masalah kepemilikan (ownership), proteksi, autentikasi dan identifikasi pemilik data digital. Skema watermarking yang baik yaitu memenuhi kriteria imperceptibility, robustness dan capacity. Penelitian ini bertujuan untuk membuat skema watermarking yang memiliki imperceptibility yang baik dan tahan (robust) terhadap serangan menggunakan Stationary Wavelet Transform (SWT). Pengujian dilakukan pada dua level transformasi dengan serangan Salt and Pepper, Speckle, Gaussian Noise, Blur, kompresi dan rotasi untuk robustness. Metode yang digunakan menghasilkan impercebtility yang baik dengan nilai PSNR di atas 70 dB pada level 1 dan di atas 40 dB pada level 2. Adapun pengujian robustness juga menunjukkan hasil yang sangat baik dengan nilai Normalized Correction di atas 0.9466 di level 1 dan di atas 0.9714 pada level 2. Ini juga menunjukkan bahwa dari segi imperceptibility, nilai PSNR padalevel 1 lebih baik dibandingkan pada level 2. Dari segi robustness, level 2 lebih baik daripada level 1.

Related SDGs

Authors

Irawati, Irawati; Umar, Fitriyani; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

UMKM Keripik Maming merupakan usaha yang bergerak di bidang produksi dan pemasaran dengan bentuk produk berupa Keripik Pisang. Hasil identifikasi dan observasi diperoleh keterangan bahwa Keripik Maming masih dikemas dengan plastik biasa dan polos tanpa adanya logo dan warna sehingga tampilan kemasan tidak menarik, kurang bernilai jual dan kurang menggugah selera, bahkan tanpa adanya merek (brand) sehingga identitas Keripik Maming belum dikenal dengan baik dan penjualan belum melua s. Adanya pengemasan yang sangat sederhana dan tidak informatif pada UMKM Keripik Maming disebabkan oleh pengetahuan pelaku usaha tentang pentingnya kemasan produk yang menarik masih kurang. Selain itu juga disebabkan oleh minimnya keterampilan atau kemampuan dalam pemanfaatan teknologi komputer untuk merancang desain kemasan kreatif sehingga kurangnya nilai jual dan daya tarik pada produk Keripik Maming dan kurangnya fasilitas mitra untuk membuat kemasan yang lebih menarik. Dalam pengabdian ini kami memberikan penyuluhan tentang pengemasan produk agar lebih menarik dan bernilai jual tinggi, memberikan pelatihan tentang penerapan teknologi dalam mendesain kemasan produk usaha mulai dari pembuatan logo yang menarik, pemilihan warna, dan desain kemasan agar lebih menarik, dikenal luas dan memiliki nilai tambah serta memberikan contoh desain kemasan dan bahan untuk pengemasan. Tujuan kegiatan pengabdian ini adalah meningkatkan pengetahuan tentang pentingnya pengemasan yang baik, meningkatkan keterampilan dalam mendesain kemasan dan untuk dapat menghasilkan kemasan yang menambah nilai produk. Tercapainya tujuan kegiatan diharapkan dapat menghasilkan luaran berupa modul penyuluhan dan pelatihan Desain Kemasan Produk, dihasilkan desain digital produk berupa logo dan desain kemasan sebagai nilai tambah produk, publikasi pada media online dan jurnal.

Related SDGs

Authors

Bramantya, Andi Yudra; Hasanuddin, Tasrif; Umar, Fitriyani; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Plagiarisme adalah sebuah Tindakan mengambil atau menjiplak karya, gagasan atau ide-ide orang lain baik sengaja maupun tidak sengaja dan mengakui sebagai karya sendiri tanpa menyebutkan sumber dan penelitinya. Plagiarisme dalam proses pengerjaan tugas akhir, bukan merupakan hal yang baru terjadi. Plagiarisme dilakukan mulai dari pengusulan judul, dimana mahasiswa mengusulkan judul yang sama persis atau judul yang hampir sama. Membangun sebuah system yang dapat melakukan pengecekan kesamaan judul tugas akhir untuk mencegah kegiatan plagiarisme, dibutuhkan metode untuk proses pengecekan plagiarisme tersebut. Algoritma winnowing adalah salah satu algoritma yang dapat melakukan metode dokumen fingerprinting untuk mendeteksi plagiarisme. Proses plagiarisme menggunakan metode Winnowing ini dipengaruhi dengan nilai k-gram dan nilai window. Kedua variable tersebut ditentukan saat merancang dan membangun sebuah system plagiarisme menggunakan metode Winnowing. Pada penelitian ini, peneliti akan melakukan analisis terhadap pengaruh variabel k-gram dan window pada metode Winnowing dengan melihat hasil nilai plagiarisme yang dihasilkan. Peneliti akan menerapkan metode Winnowing dengan beberapa nilai k-gram dan nilai window. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang menerapkan metode winnowing untuk memeriksa kesamaan judul tugas akhir. Sistem pengecekan dibangun dengan nilai variabel k dan w dapat diisi oleh pengguna dengan tujuan sistem ini dibangun untuk melakukan analisis terhadap metode winnowing. Pada penelitian ini menggunakan 25 pasang nilai k dan w dan diperoleh bahwa Variabel k lebih berpengaruh pada hasil similaritas dibandingkan dengan variabel w, terbukti pada hasil penelitian, selisih hasil kemiripan untuk perbedaan nilai k yaitu 5% - 9% sedangkan selisih hasil kemiripan untuk perbedaan nilai w yaitu 1% - 3%.

Related SDGs

Authors

Umar, Fitriyani; Herdianti; Astuti, Wistiani, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Banyak upaya yang dapat dilakukan untuk membantu proses pembelajaran. Transfer pengetahuan akan optimal jika didukung dengan media pembelajaran yang tepat. Sekolah Dasar Inpres Marinding dalam proses pembelajaran selama ini belum dapat memanfaatkan teknologi terkini yang sesuai untuk meningkatkan pemahaman siswa tentang suatu mata pelajaran. Padahal pesatnya perkembangan teknologi informasi dapat dimanfaatkan sebagai media tambahan untuk mendukung pembelajaran yang merangsang imajinasi, interaktif dan menumbuhkan minat belajar sehingga proses belajar mengajar menjadi lebih baik lagi. Demi menunjang proses pembelajaran di SDN 294 Inpres Marinding, siswa diharapkan memiliki banyak buku yang berisi satu tema tertentu sebanyak jumlah tema yang ada. Akan tetapi, pembelajaran masih berpusat pada buku tersebut dan tidak ada alat peraga khusus tentang Flora. Siswa tidak dapat melihat objek Flora secara langsung, hanya melalui gambar di buku dan kurang detailnya informasi tentang objek tersebut. Akibatnya, pembelajaran cenderung monoton, dan kurang kreatifitas. Solusi yang diusulkan adalah memberikan pelatihan untuk implementasi aplikasi Augmented Reality Pengenalan dengan tujuan untuk meningkatkan pengetahuan guru dan siswa dalam pemanfaatan teknologi informasi untuk media pembelajaran alternatif melalui Augmented Reality khususnya pembelajaran Flora. Tercapainya tujuan kegiatan telah menghasilkan luaran berupa modul dan aplikasi yang dapat menjadi alternatif media pembelajaran, publikasi pada media online dan jurnal yang diterbitkan di ILKOMAS

Related SDGs

Authors

Hasanaha, Uswatun Nurul; Satra, Ramdan; Umar, Fitriyani, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia, Jl.Urip Sumohardjo KM.05, Makassar dan 90231, Indonesia

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah sistem berbasis Android untuk mendeteksi persentase kemiripan judul serta membantu mahasiswa dalam mengetahui tingkat kemiripan judul skripsi yang akan diajukan. Penelitian ini menggunakan algoritma Smith-Waterman dengan data berupa judul skripsi mahasiswa Teknik Informatika FIKOM UMI tahun 2018–2019, dengan jumlah sampel sebanyak empat judul. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kecocokan antara judul skripsi yang diajukan dengan judul yang telah ada sebelumnya, di mana persentase kemiripan 100% diperoleh pada pasangan D1 dan D1 dengan skor 68, pasangan D1 dan D2 memiliki persentase kemiripan 34% dengan skor -10, serta pasangan D1 dan D3 memiliki skor -16 dengan persentase kemiripan 31%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dari ketiga sampel yang diuji, pasangan yang paling mirip adalah D1 dan D1.

Related SDGs

Authors

Herman; Umar, Fitriani ; Aji, Fery Setyo; Abdi, Muh. Alim, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muslim Indonesia, Jl. Urip Sumoharjo KM. 05, Makassar 90231, Indonesia

Abstract

Berdasarkan Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 Pasal 86, desa berhak memperoleh akses informasi melalui sistem informasi desa yang dikembangkan oleh pemerintah, di mana pemerintah pusat dan daerah berkewajiban menyediakan sistem yang mencakup data desa, pembangunan desa, kawasan perdesaan, serta informasi terkait lainnya. Hal ini menjadi tanggung jawab bersama berbagai pihak, termasuk lembaga pendidikan dan instansi pemerintah maupun swasta. Dalam kegiatan pengabdian ini, mitra yang terlibat adalah Desa Bontokassi yang terletak di Kecamatan Parangloe, Kabupaten Gowa, Provinsi Sulawesi Selatan, di mana pengelolaan dokumen persuratan masih dilakukan secara konvensional menggunakan buku besar sehingga belum optimal. Oleh karena itu, solusi yang ditawarkan adalah pengembangan aplikasi pengelolaan dokumen persuratan beserta sistem pengarsipannya yang dapat diimplementasikan secara online maupun offline. Tim pengabdi juga melakukan pelatihan penggunaan aplikasi kepada staf desa baik secara daring maupun tatap muka dengan tetap menerapkan protokol kesehatan, sehingga diharapkan pengelolaan administrasi persuratan menjadi lebih efektif dan terstruktur.

Related SDGs

Authors

Dwiyanti, Sri Ulfa; Salim, Yulita; Umar, Fitriyani Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Salah satu daerah yang mengeluarkan program untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakatnya adalah Provinsi Sulawesi Tenggera tepatnya di Desa Baliara Selatan, Kecamatan Kabaena Barat Kabupaten Bombana. Dari segi tingkat kemiskinan, Kabupaten Bombana masih tergolong tinggi. Artinya, jumlah penduduk dalam keadaan miskin pada tahun 2018 sebanyak 19,77 (seribu jiwa) dan proporsi penduduk miskin sebanyak 4.444 jiwa atau mewakili 11,05%. Hal ini menyebabkan pemerintah Kabupaten Bombana Mengeluarkan kebijakan yaitu menciptakan program-program untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat Bombana.Salah satunya program yang diterapkan di Desa Baliara Selatan adalah Program Keluarga Harapan (PKH).Berdasarkan pengalaman yang terjadi, di mana para pendamping staff yang mengalami kesulitan untuk menentukan prioritas penerima bantuan PKH sehingga mengakibatkan proses pengambilan keputusan dan validasi data calon penerima berjalan lambat dan kurang tepat membuat hasil keputusan tidak ideal. Salah satu cara untuk membantu pengambilan keputusan dalam penentuan penerima bantuan adalah menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT).Hasil akhirnya adalah serangkaian penilaian alternatif yang menggambarkan keputusan yang dibuat oleh para pengambil keputusan dikantor pusat bombanaHasil keputusan dengan sistem perengkingan terbaik, rangking terbaik di dapat dari hasil perhitungan MAUT. Semakin besar nilai indeks maka semakin bagus pemeringkatan keputusan setiap alternatif.

Related SDGs

Authors

Indra, Dolly; Umar, Fitriyani; Jafar, Putri, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

The problem addressed in this research is the lack of an efficient and accurate method for automaticallyidentifying grape varieties. Accurate identification is crucial for quality control in the agricultural andfood industries, impacting product labeling, pricing, and consumer trust.The aim of this researchisto develop an automated system to classify green, black, and red grapes using digital image processingtechnology.This research methodemploys Napve Bayes classification combined with color featureextraction. Testing was conducted under two scenarios: a database scenario with predefined grapeimage datasets and an out-of-database scenario with images resembling grape colors. Image process-ing includes resizing images to 200200 pixels, Gamma Correction, Gaussian filtering, conversionto Lab* color space, K-Means Clustering for segmentation, followed by feature extraction and NapveBayes classification.The results of thisresearch are that in the database scenario, the system achievedaccuracies of 98.33% with an 80:20 data split and 98.89% with a 70:30 split. In the out-of-databasescenario, accuracies were 96.67% with an 80:20 split and 97.78% with a 70:30 split. The conclusionof this research is the proposed method provides a reliable and efficient solution for automatic grapevariety identification, benefiting quality control in agriculture and food industries.

Related SDGs

Authors

Umar, Fitriyani; Herdianti; Purnawansyah, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Hal yang kritis dalam proses pengenalan pola adalah ekstraksi fitur. Merupakan suatu metode untuk mendapatkan ciri-ciri suatu citra (image) sehingga dapat dikenali satu sama lain. Pada penelitian ini, metode deskriptor Fourier digunakan untuk mengekstraksi pola aksara Lontara yang terdiri dari 23 huruf. Deskriptor Fourier adalah metode yang digunakan dalam pengenalan objek dan pemrosesan citra untuk merepresentasikan bentuk batas segmen citra. Pengenalan karakter dilakukan dengan menggunakan jarak Euclidean dan Manhattan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat pengenalan tertinggi mencapai akurasi 91,30% dengan menggunakan koefisien Fourier sebesar 50. Pengenalan huruf menggunakan Manhattan dan Euclidean cenderung sama atau menghasilkan akurasi yang cenderung serupa. Akurasi tertinggi dicapai saat menggunakan Manhattan sebesar 91,30%

Related SDGs

Authors

Indra, Dolly; Umar, Fitriyani; Fattah, Farniwati; Azis, Huzain; Manga, Abdul Rachman, Faculty Of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

The global spread of COVID-19 had altered human behavior. One example was the shift from direct touch to less contact in interpersonal interactions. At that time, during the COVID-19 pandemic, digital technology was vital for reducing and eliminating social, physical, and psychological risk factors and managing the long-term consequences of social isolation and lockdown loneliness. Throughout the previous decade, various nations, notably developing nations, have embraced technology and adapted it to local conditions in response to the pandemic. The technologies are advantageous and might be expanded for further applications. This chapter will discuss deploying various technologies, including an automatic barrier gate, a smart stick for the blind, and automatic handwashing. These instruments utilized microcontroller technology. These tools are helpful, but they require further improvement.

Related SDGs

Authors

Sartika; Umar, Fitriyani, Universitas Muslim Indonesia; Asmi, Nur, Universitas Mega Rizky; Sani, Andi; Istiqamah, Nurul; Diani, Fitri, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Desa Allakuang menghadapi tantangan terkait masalah gizi dan stunting di kalangan balita. Peran Posyandu menjadi sangat penting dalam memantau dan meningkatkan status gizi anak di masyarakat. Posyandu memiliki peran krusial dalam melakukan deteksi dini masalah gizi serta memberikan edukasi dan intervensi yang diperlukan kepada masyarakat. Tim menemukan dua masalah utama setelah melakukan observasi yakni pertama minimnya pengetahuan kader posyandu tentang masalah gizi pada balita. Kedua, mitra tidak memiliki peralatan pengukuran gizi saat kunjungan rumah. Tujuan dari kegiatan untuk meningkatkan pengetahuan kader tentang masalah gizi balita dan meningkatkan keterampilan dalam penggunaan peralatan antropometri serta pengadaan peralatan antropometri portabel.Metode yang digunakan adalah Penyuluhan dan diskusi interaktif disertai proses tanya jawab. Selain itu mitra juga dikenalkan dengan alat ukur antropometri portable dan dibagikan set alat ukur tersebut untuk menunjang kegiatan kader dalam melakukan skrining gizi. Kegiatan ini diikuti oleh 10 kader. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan melalui pre-post test berupa kuesioner yang dibagikan diawal dan diakhir penyuluhan didapatkan peningkatan pengetahuan sebesar 29%. Kesimpulannya, kegiatan edukasi ini efektif dalam meningkatkan pengetahuan kader posyandu. Saran untuk kegiatan Pengabdian selanjutnya, Sebaiknya mengadakan sesi pelatihan lanjutan untuk meningkatkan keterampilan kader dalam penggunaan alat antropometri portabel dan pengadaan modul edukasi gizi

Related SDGs

Authors

Herman, Herman; Umar, Fitriani; Mubarak, Syahrul; Setyo, Aji Fery; Abdi, Muh. Alim; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Berdasarkan UU No. 6 tahun 2014 pasal 86 dijelaskan antara lain bahwa desa berhak mendapatkan akses informasi melalui sistem informasi desa yang meliputi data desa, data pembangunan desa, kawasan perdesaan, serta informasi lain yang berkaitan dengan pembangunan desa dan pembangunan kawasan perdesaan. Hal ini menjadi tanggung jawab bersama dari semua pihak baik lembaga pendidikan, instansi pemerintah/swasta maupun pemerintah itu sendiri. Mitra dalam pengabdian ini ada yaitu Desa Bontokassi yang merupakan salah satu desa yang terletak di Kecamatan Parangloe, Kabupaten Gowa, Propinsi Sulawesi Selatan. Pengelolaan informasi yang terjadi di desa Bontokassi belum dilakukan secara optimal. Pengelolaan informasi belum dilaksanakan secara maksimal, dimana informasi ditampilkan dalam bentuk blog yang memiliki tampilan kurang menarik dan kurangnya ketersediaan informasi serta informasi yang tidak dinamis ditunjang dengan sumber daya manusia yang tidak memahami pengelolaan informasi berbasis website. Teknologi informasi saat ini memiliki peranan penting dalam organisasi, orang-orang yang bekerja didalamnya, serta hubungannya dengan masyarakat luas. Hampir semua perencanaan, kebijakan, pelayanan, dan pelaporan dipercayakan pada teknologi informasi sebagai alat untuk menjadikan pemerintah atau instansi lainnya lebih efektif, lebih bersahabat, dan memudahkan masyarakat dalam mendapatkan informasi dan pelayanan.

Related SDGs

Authors

Ismiralda, Jihan Fatihah; Hayati, Lilis Nur; Umar, Fitriyani; Universitas Muslim Indonesia, Indonesia

Abstract

Depresi selama kehamilan merupakan gangguan mood yang sama seperti halnya pada depresi yang terjadi pada orang awam secara umum, dimana pada kejadian depresi akan terjadi perubahan kimiawi pada otak. Depresi juga dapat dikarenakan adanya perubahan hormon yang berdampak mempengaruhi mood Ibu sehingga Ibu merasa kesal, jenuh atau sedih. Selain itu, adanya kekhawatiran akan kandungan, sering muntah pada awal trimester pertama, dan masalah-masalah lain juga dapat menyebabkan Ibu depresi. Oleh karena itu dibuatlah sebuah sistem pakar yang dapat menentukan tingkat depresi pada ibu hamil dengan menggunakan metode Certainty Factor dan metode inferensi yang digunakan dalam penelitian ini terdapat 3 jenis tingkat depresi dan 18 gejala yang teridentifikasi pada ibu hamil. Pengujian dilakukan dengan membandingkan kesesuaian keluaran sistem dengan hasil diagnosa pakar. Dan dari pengujian 20 data kasus, akurasi pengujian pemodelan sistem pakar menggunakan Certainty Factor pada sistem penentuan tingkat depresi pada ibu hamil adalah 80%.

Related SDGs

Authors

Darwis, Herdianti; Umar, Fitriyani; Universitas Muslim Indonesia, Indonesiar

Abstract

Complete data is generally required in data analysis especially in time-series-related study. However, incomplete data due to equipment malfunction, human error, disaster, or other unknown reason is practically discovered. It is required to perform missing data prediction before forecasting the future values. Recommendation system is a system that predicts the "rating" or "preference" of a user over an item. Instead of dealing to a function of time series, the weekly precipitation data of Makassar City is placed into a matrix form consisting of "years" in row as the users and "weeks of the year" in column as the items. This method is also known as matrix decomposition. Accuracy of prediction by root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) have been performed to compare the predicted result by using the matrix decomposition to the observed values. In this study, matrix decomposition is discovered as a reliable method in dealing with the missing values of historical observation and forecasting the future values simultaneously

Related SDGs

Authors

Harlinda; Umar, Fitriyani, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Upaya yang dilakukan pemerintah salah satunya yaitu mewajibkan seluruh masyarakat untuk melakukan vaksinasi sebanyak tiga kali yaitu vaksinasi pertama, kedua, dan ketiga atau biasa disebut dengan vaksin booster. Namun dengan adanya kebijakan pemerintah terkait pelaksanaan vaksinasi booster yang terjadi di masyarakat khususnya vaksinasi booster dua yang merupakan vaksinasi lanjutan banyak menuai pro dan kontra ditengah masyarakat. Beragam pendapat dari masyarakat ada yang mendukung program ini dan sebagian yang lainnya menolak dengan berbagai alasan. Oleh karena itu, salah satu cara untuk mengetahui tanggapan masyarakat terkait kebijakan ini adalah melalui analisis sentimen. Analisis sentimen merupakan pengamatan yang dikelola berdasarkan pendapat, sentimen, evaluasi, sikap, dan perasaan orang lain terutama berdasarkan apa yang mereka tulis. Pendapat lain memaparkan bahwa analisis sentimen bertujuan untuk mengetahui dan memprediksi apa yang difikirkan seseorang berdasarkan informasi seperti opini baik bersifat negatif maupun positif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap kebijakan pemerintah vaksinasi booster 2 menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Hasil penelitian menunjukkan hasil pengujian dengan menggunakan validation maka memperoleh nilai performance yaitu accuracy sebesar 86.84, precision sebesar 85.71% dan recall sebesar 90%

Related SDGs

Authors

Herman; Umar, Fitriyani, Universitas Muslim Indonesia

Abstract

Ukiran Toraja adalah seni ukir khas suku Toraja di Sulawesi Selatan. Setiap ukiran Toraja memiliki nama, arti dan makna tersendiri. Namun tidak semua orang mengetahui nama dari ukiran tersebut. Meskipun demikian, tidak semua orang mengenali nama dari seni ukir tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan masih belum banyak diteliti oleh penelitian lainnya dalam pengolahan citra digital pada seni ukir Toraja. Pada penelitian ini jumlah ukiran yang digunakan adalah 10 motif dengan setiap motifnya berjumlah 20 data. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah ekstraksi fitur menggunakan metode LBP dengan klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan jarak Manhattan distance. Berdasarkan proses pengujian menunjukkan hasil Pada skenario pertama, diperoleh akurasi pada K=1 adalah 100% dan K=2 sebesar 78.3333%. Pada skenario kedua, akurasi mencapai 100% untuk K=1 dan 75% untuk K=2. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan diketahui bahwa semakin tinggi nalai K maka hasil dari akurasi makin rendah hal itu dikarenakan makin tinggi nilai K lebih banyak tetangga yang dilibatkan dalam pengambilan keputusan.

Related SDGs

Authors

Ariani, Lisna; Indra, Dolly; Umar, Fitriyani, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Cengkeh merupakan salah satu komoditas unggulan di sektor pertanian Indonesia yang memiliki nilai ekonomi tinggi, namun rentan mengalami penurunan kualitas akibat kontaminasi jamur selama proses panen dan pascapanen. Selama ini, proses klasifikasi cengkeh berjamur dan tidak berjamur masih dilakukan secara manual, yang cenderung tidak efisien, subjektif, dan berpotensi menimbulkan inkonsistensi, terutama ketika harus menangani volume data dalam jumlah besar. Oleh karena itu, penelitian ini dirancang untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis berbasis kecerdasan buatan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur InceptionV3. Penelitian akan dilakukan di Kecamatan Lasusua, Kabupaten Kolaka Utara, dengan menggunakan dataset sebanyak 1.000 citra digital cengkeh yang diambil dari dua pose berbeda. Seluruh citra akan melalui tahapan preprocessing dan augmentasi guna memperkuat kualitas dan keragaman data, sebelum digunakan dalam proses pelatihan model CNN. Evaluasi terhadap performa model akan dilakukan dengan mengukur nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk menentukan sejauh mana efektivitas sistem dalam mengklasifikasikan cengkeh ke dalam dua kelas, yaitu berjamur dan tidak berjamur. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi nyata terhadap peningkatan efisiensi, akurasi, dan objektivitas dalam proses sortasi cengkeh serta menjadi langkah awal dalam penerapan teknologi deep learning untuk mendukung digitalisasi mutu hasil pertanian, khususnya pada komoditas strategis seperti cengkeh

Related SDGs

Authors

Purnawansyah; Julisa; Darwis, Herdianti; Astuti, Wistiani; Umar, Fitriyani; Sugiarti, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia

Abstract

Mangrove ecosystems play an important role in maintaining the balance of the coastal environment, both from ecological and economic aspects. To support the conservation of this ecosystem, accurate information on the classification of mangrove species is needed. The manual identification process that is still widely used has limitations in efficiency and scale. Therefore, this research proposes a deep learning-based mangrove leaf image classification approach using VGG16 architecture as a feature extractor, which is then classified using two machine learning algorithms, namely Support Vector Machine (SVM) and Random Forest. The dataset used consists of leaf images of three mangrove species, namely Avicennia alba, Rhizophora apiculata, and Sonneratia alba, which were collected directly. To improve the generalization performance of the model, various image augmentation scenarios were performed, including zoom, flip, rotation, and a combination of the three. Performance evaluation was conducted using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics using a k-fold cross-validation scheme. The results show that the combination of VGG16 + SVM with zoom augmentation provides the highest accuracy of

Related SDGs

Authors

Darwis, Herdianti; Purnawansyah; Umalekhoa, Alfi Syahrin; Adnan, Adam; Umar, Fitriyani; AR, Muh. Aqil Fajar, Universitas Muslim Indonesia, Jl. Urip Sumoharjo KM 5, 90231, Makassar, Indonesia; Salim, Yulita, Universiti Kuala Lumpur, 1016 Jl. Sultan Ismail, Bandar Wawasan, 50250, Kuala Lumpur, Malaysia; Raja, Roesman Ridwan, Kyushu Institute of Technology, 680-4 Kawazu, Iizuka, 820-8502, Fukuoka, Japan

Abstract

This research investigates the application of clustering techniques to network congestion data at Universitas Muslim Indonesia, employing a hybrid metric approach based on packet loss and delay. The study utilized two algorithms, K-Means and K-Medoid, applied in a semi-supervised scenario to group 255,147 network data points into 3, 4, and 5 clusters, considering 10 principal variables. During the pre-processing phase, data cleansing was conducted to address missing values, followed by normalization to standardize the scale of numerical variables, thereby preparing the data for the clustering process. Model validation was performed using four cluster evaluation methods: Gap Statistic, Davies-Bouldin Index, and Elbow Method. The evaluation results indicate that both algorithms were capable of forming valid and reliable clusters. However, the K-Means algorithm demonstrated superior performance compared to K-Medoid, particularly when utilizing three Quality of Service variables: throughput, packet loss, and delay. In this configuration, K-Means yielded more stable clusters, a clearer separation between clusters, and a more structured visualization. Consequently, K-Means is considered more optimal for classifying network congestion levels and presents an effective approach for network data segmentation

Related SDGs