Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.441
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Presipitasi : Media Komunikasi dan Pengembangan Teknik Lingkungan EGALITA TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Simantec Jurnal Ilmiah Kursor Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (Indonesian Journal of Community Engagement) MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Dinasti International Journal of Education Management and Social Science Best Journal (Biology Education, Sains and Technology) Jurnal Ilmiah Profesi Pendidikan Journal of Education Research Journal of Childhood Development Jurnal Ilmiah Pendidikan Dasar (JIPDAS) Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi Sewagati Bajhrah : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Imamah Imamah
Universitas Trunojoyo Madura
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Engineering Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
Penerapan Steganografi pada Corporate Internet Reporting (CIR) Imamah, Imamah
Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) 2015
Publisher : Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1087.26 KB)

Abstract

Corporate Internet reporting (CIR) adalah proses komunikasi yang berkaitan dengan informasi keuangan dan non keuangan meliputi sumber daya dan kinerja perusahaan melalui internet . CIR mempercepat distribusi pelaporan perusahaan, sehingga perusahaan dapat melakukan berbagai tindakan yang diperlukan tanpa mengenal jarak, waktu dan tempat. Namun dari sisi lain, keamanan dari laporan yang dikirimkan melalui internet sangat rentan, terutama jika berkaitan dengan laporan keuangan perusahaan. Pada penelitian ini diusulkan penerapan steganografi pada CIR untuk melindungi data perusahaan dari pihak-pihak yang tidak berhak mengaksesnya. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa untuk menyisipkan 10 kB ≤ data ≤ 60 kB cover image harus memiliki ukuran piksel minimal 512x512 piksel. Nilai PSNR tertinggi didapatkan pada cover image berukuran 1024x1024 piksel yaitu 35,6 dB saat disisipkan data berukuran 55 kB dan 39,7 dB saat disisipkan data berukuran 27 kB. Nilai PSNR terendah didapatkan pada cover image berukuran 128x128 piksel. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa metode steganografi dengan menggunakan algoritma DCT dapat diterapkan pada CIR dengan ukuran dan kapasitas data tertentu.
Mobile expert for Tobacco Disease Identification Using The Fuzzy Inference System Tsukamoto Syarief, Mohammad; Imamah, Imamah; Husni, Husni; MS, Akhmad Tajuddin Tholaby
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 1 (2020): Volume 6 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i1.37258

Abstract

Madura Island is a producer of aromatics tobacco known as Madura Tobacco. One type of Madura tobacco that has superior quality is tobacco Campalok. This tobacco is only in the village of Bakeong Guluk-Guluk district of Sumenep. Its price for each kilogram can penetrate up to two million rupiahs. But failing to harvest due to illness or pests can decrease the quality and price of tobacco Campalok, while the access to consult the agricultural experts in Sumenep district is far enough so the public difficulty getting information faster on tobacco disease treatment. This is the underlying research on the expert system for the identification of diseases in the Android-based tobacco crop.This Expert System was developed by utilizing Android-based mobile technology using the Fuzzy Inference System Tsukamoto method. Farmers who will use this application only enter the characteristics of tobacco leaves that are exposed to pests then the expert system will provide a way of overcoming the pest disease based on the expertise of agricultural experts in Sumenep district Using the Fuzzy method. The result of this research showed that 8 from 10 of diseases were successfully detected by the application so that the accuracy of this application compared to the human expert system is 80 %.
Penentuan Koefisien Reaerasi Sungai Bedadung Hilir Metode Perubahan Defisit Oksigen (Studi Kasus di Kecamatan Balung, Jember) Wahyuningsih, Sri; Dharmawan, Agus; Imamah, Imamah
Jurnal Presipitasi : Media Komunikasi dan Pengembangan Teknik Lingkungan Vol 17, No 2 (2020): Juli 2020
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (767.651 KB) | DOI: 10.14710/presipitasi.v17i2.169-176

Abstract

Dissolved Oxygen (DO) is one of the most important parameters reflecting the ecological health of the river. DO supply must be maintained to support the life of aquatic organisms. DO supply obtained by oxygen transfer from the atmosphere to water. This research aimed to determine reaeration (continuous addition of oxygen) coefficients (KR) of Bedadung Downstream using the exchange of DO deficit. This approach uses the rate of mass transfer of oxygen from the air to the river water. The raw data was obtained by measuring stream-flow, temperature, and DO at three observed stations segment Balung district, Jember. The result showed the values of the reaeration coefficient (3 stations) were 36,084, 47,397, and 83,114 /day sequentially and tended to line up. The amount of KR obtained from the oxygen deficit and travel time of river water. The average KR was 55.532/day. High KR values indicate the ability of rivers that can supply oxygen naturally.
PEREMPUAN DAN KESEHATAN REPRODUKSI Imamah, Imamah
EGALITA EGALITA (Vol 4, No 2
Publisher : Pusat Studi Gender UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (345.782 KB) | DOI: 10.18860/egalita.v0i0.1990

Abstract

In terms of Indonesian women’s health services are still treated unfairly and still are the number two. It can be seen from the report reporting Indonesia Human  Development Report 2005 on maternal mortality rate (MMR) delivery, which is currently listed at number 307 out of every 100,000 live births. This shows that the government has not seriously and equitable in the provision of health services particularly for women. Maternal mortality can be used as indicators of poor health services received by mothers and children and low access to information owned by mother and child.Keywords: Perempuan, Human Development Report, Angka Kematian Ibu, Indikator dan Kesehatan.
Indonesian license plate recognition based on area feature extraction Fitri Damayanti; Sri Herawati; Imamah Imamah; Fifin Ayu M; Aeri Rachmad
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 17, No 2: April 2019
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v17i2.9017

Abstract

The main principle of license plate recognition is to recognize the characters in the license plate which indicates the identity of the vehicle. This research will provide a system which can be implemented to the automatic payment in highway. Indonesian license plate consists of two parts, every of which has certain characters. These characters may become problem in the recognition process. Another problem is on the type of the license plate since Indonesia applies different color for every type of vehicle. In this research, different approaches are employed in the recognition of license plate; that is using character area as the feature value, also known as feature area, and K-Nearest Neighbor (KNN) as classification method. In addition, another method that has been used in our previous research is also employed to detect the character of license plate. The result shows very significant accuracy of 99.44%. In the process of recognition, scenario 1 gives the best accuracy at the K-1 value; that is 68.57% on the license plate and 92.72% on the characters of license plate. In the scenario 2 was obtained the license plate accuracy of 52% and license plate character accuracy of 89.36% with K-5. The system ran in a relatively short computational time.
Penerapan Teorema Bayes untuk Mendiagnosa Penyakit Telinga Hidung Tenggorokan (THT) Imamah Imamah; Akhmad Siddiqi
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 18 No 2 (2019)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (815.821 KB) | DOI: 10.30812/matrik.v18i2.398

Abstract

Ear, Nose and Throat Disease (ENT) is a common disease that is often considered a harmless disease by people, so they assume there is no need to see a doctor. But in fact, ENT disease can also provide serious disorders if not treated early and right, so the expert system of ENT is needed for early detection before the patient decided to see a doctor or not. Based on these problems, this study proposed the application of the Bayes theorem for early detection of ENT disease. The types of diseases used in this study were six types and had 22 symptoms. User inputs the symptoms of a disease, then the system will provide a diagnosis. This diagnosis can be used as an initial reference for sufferers and can be used as a reference for young doctors who are taking medical education with an ENT specialist. In this initial research, testing was carried out to calculate the computational time needed by the system to diagnose ENT disease. Based on this research, we found that the average computing time needed by the system to diagnose is 00:09:54 or Nine minutes, fifty-four seconds.
EFFECTIVENESS OF DEEP LEARNING APPROACH FOR TEXT CLASSIFICATION IN ADAPTIVE LEARNING Umi Laili Yuhana; Imamah Imamah; Chastine Fatichah; Bagus Jati Santoso
Jurnal Ilmiah Kursor Vol 11 No 3 (2022)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/kursor.v11i3.285

Abstract

Klasifikasi text sangat bermanfaat dan dibutuhkan diberbagai bidang. Salah satu bidang yang membutuhkan klasifikasi text adalah E-learning yang bersifat adaptive atau disebut sebagai adaptive learning sistem. Adaptive learning sytem adalah sistem pembelajaran online yang dapat memberikan rekomendasi pembelajaran berdasarkan kebutuhan pengguna. Adaptive learning memiliki dua bagian, yaitu modul learning dan modul testing. Modul learning adalah bagian dari sistem yang bertugas untuk memberikan rekomendasi pembelajaran bagi pengguna, sedangkan modul testing bertugas untuk menguji dan memberikan penilaian terhadap hasil pembelajaran yang diperoleh dari modul learning. Materi pembelajaran pada modul learning memerlukan klasifikasi text berdasarkan tingkat kesulitannya untuk memastikan bahwa pengguna dengan level kemampuan rendah juga mendapatkan materi pembelajaran yang mudah, dan rekomendasi ini akan dinamis mengikuti perkembangan kemampuan pengguna. Pada penelitian ini, akan dibahas bagian kecil dari sistem pembelajaran adaptive pada modul learning yaitu tahap klasifikasi text. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah mata pelajaran IPA untuk tingkat SMP yang didapatkan dari Ruang Guru dan merupakan salah satu platform E-learning di Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah CNN, RNN dan HAN dengan menggunakan word embedding Word2Vec
Pendekatan Data Science untuk Mengukur Empati Masyarakat terhadap Pandemi Menggunakan Analisis Sentimen dan Seleksi Fitur Fika Hastarita Rachman; Imamah Imamah
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 8, No 3 (2022): Volume 8 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v8i3.56655

Abstract

Empati merupakan kemampuan seseorang untuk turut merasakan penderitaan orang lain. Pandemi covid yang melanda dunia, telah menyisakan banyak kehilangan dan keterpurukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui emosi masyarakat terhadap penderitaan sesama menggunakan pendekatan sentimen analisis. Dataset yang digunakan adalah komentar masyarakat di Twitter tentang pandemi Covid dalam rentang waktu November-Desember 2020. Data diambil dengan teknik crawling menggunakan library twint, didapatkan data sebanyak 2386 komentar, namun komentar yang mengandung empati hanya sebanyak 984 data. Dataset empati kemudian dilabeli oleh tiga orang menggunakan teknik majority voting. Hasil pengukuran dataset empati menunjukkan 55,7% komentar masyarakat indonesia mengandung empati positif (berempati), 37,4% empati negatif (tidak berempati), dan 6,9% netral. Untuk membentuk model yang dapat mendeteksi empati secara otomatis, maka digunakan  dataset empati sebanyak 400, dengan 200 kelas positif dan 200 kelas negatif, kelas netral tidak digunakan pada penelitian ini karena jumlah data sangat sedikit. Metode machine learning yang digunakan untuk membangun model adalah Support Vector Machine (SVM) dengan metode ekstraksi fitur reliefF. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, akurasi sistem dengan metode SVM tanpa seleksi fitur ReliefF adalah 83%. Sedangkan akurasi yang diperoleh sistem dengan seleksi fitur ReliefF mencapai 93% dengan penggunaan 85% fitur dari total keseluruhan fitur.
Tuning Hyperparameter pada Gradient Boosting untuk Klasifikasi Soal Cerita Otomatis Umi Laili Yuhana; Ayu Purwarianti; Imamah Imamah
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 8, No 1 (2022): Volume 8 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v8i1.50506

Abstract

Soal adalah susunan pertanyaan yang dibuat untuk menguji keberhasilan dari pembelajaran siswa. Bagi manusia, membedakan soal penjumlahan dengan pengurangan sangat mudah, namun tidak halnya dengan mesin. Mesin  membutuhkan pembelajaran untuk mengenali soal cerita apakah termasuk penjumlahan atau pengurangan. Kebutuhan mesin untuk mengenali soal cerita biasanya diterapkan dalam pembuatan sistem E-learning. Berdasarkan dari masalah ini, maka digunakan metode gradient boosting untuk mengklasifikasikan soal cerita. Kelas target atau label dari klasifikasi terdiri dari empat kelas yaitu penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian, dan campuran.  Soal cerita diambil dari buku matematika untuk kelas tiga sampai kelas enam Sekolah Dasar. Guru Sekolah Dasar (SD) melabeli soal cerita, dan dijadikan sebagai dataset untuk pembelajaran dari machine learning. Dataset kemudian di preprocessing, ekstraksi fitur dengan menggunakan TF-IDF dan selanjutnya dibagi menjadi data training dan data testing dengan menggunakan K-fold cross validation dengan nilai K[5,10,20]. Performa metode gradient boosting dalam mengklasifikasikan soal matematika diukur dengan menggunakan akurasi. Akurasi didapatkan dari hasil perbandingan dari label yang diprediksi oleh machine learning dengan label dari pakar yaitu guru SD. Berdasarkan hasil percobaan pada 500 data soal cerita, diperoleh hasil akurasi terbaik sebesar 75,8% pada saat K=20 dengan hyperparameter gradient boosting N_estimator=100, max_depth=9 dan learning rate=0,15.
Efektifitas Media Buku Cerita untuk Menambah Kosakata Anak Usia Dini di Kota Jepara Faizah, Naili; Imamah, Imamah
Journal of Education Research Vol. 4 No. 2 (2023)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v4i2.186

Abstract

Penelitian ini menyajikan efektifitas dan evaluasi intervensi media buku cerita yang bertujuan untuk meningkatkan kosa kata di kalangan anak usia dini. Penelitian ini melibatkan sampel 50 siswa prasekolah berusia empat sampai lima tahun dari taman kanak-kanak setempat di Kota Jepara, Indonesia. Media buku cerita dikembangkan berdasarkan prinsip-prinsip pembelajaran bercerita dan kosa kata yang efektif, dan dilengkapi fitur-fitur interaktif seperti gambar pop-up dan panduan pengucapan audio. Intervensi dilaksanakan selama empat minggu, dimana siswa dipaparkan media buku cerita selama tiga puluh menit setiap hari. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan yang signifikan pada skor kosa kata siswa pasca intervensi.  Siswa sebagai pembelajar usia dini juga menunjukkan sikap positif terhadap media buku cerita, yang menunjukkan keterlibatan dan kesenangan yang tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa media buku cerita dapat menjadi alat yang efektif untuk meningkatkan kosa kata di kalangan siswa usia dini, dan memberikan implikasi bagi pendidik dan pembuat kebijakan dalam mengembangkan intervensi literasi yang efektif.
Co-Authors Aeri Rachmad Afipah, Heni Agus Dharmawan Ahsanty, Ratna Akhmad Siddiqi Andrian, Tedy Ayu Purwarianti Chastine Fatichah Faizah, Naili Fauziyah , Rofiatul Fifin Ayu M Fika Hastarita Rachman, Fika Hastarita Fitri Damayanti Hoiriyah, Hoiriyah Husni Husni Husnia, Fitri khusnul khotimah Kurnia Sandy, Luqman Mochammad Imron Awalludin Mohammad Syarief, Mohammad MS, Akhmad Tajuddin Tholaby Naruvita, Sary Rina Nisa, Shifa Choerun Novianti Novianti Nurkamisah, Nurkamisah Puspita, Kiki Rachman, Fika Hastarita risqoh, Ulifatur Santoso, Bagus Jati Setyowati, Juli Silfya, Rina Soesilo, Budi Soleha, Siti Sri Herawati Sri Wahyuni Surnasih, Icih Suwati, Suwati Yuhana, Umi Laili