Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Herriyance
Universitas Sumatera Utara
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Prediksi Harga Kelapa Sawit Dan Kesejahteraan Petani Di Indonesia Menggunakan Regresi Linear Dan K-Means Clustering Herriyance; Adi Sarpan Alahut Harahap; Zaimah Panjaitan
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 2 (2026): EDISI MARET 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i2.12672

Abstract

Fluktuasi harga komoditas global seringkali tidak berbanding lurus dengan tingkat kesejahteraan petani di tingkat tapak akibat adanya disparitas biaya hidup antar wilayah dan skala kepemilikan lahan yang beragam. Penelitian ini mengembangkan arsitektur sistem cerdas untuk memitigasi dampak ketidakpastian tersebut. Mengingat adanya ketimpangan kualitas data historis antar provinsi, penelitian ini menerapkan strategi Regresi Linear Adaptif (Adaptive Linear Regression) dengan mekanisme seleksi hibrida. Strategi ini bekerja sebagai jaring pengaman (Fail-Safe), di mana sistem secara otomatis menyeleksi antara Model Lokal (spesifik provinsi) dan Model Global (agregat nasional) berdasarkan ambang batas akurasi (R2 > 0.5). Pendekatan ini menjamin ketersediaan proyeksi harga yang valid bahkan pada wilayah dengan data yang jarang (sparse) tanpa memaksakan model lokal yang bias. Selanjutnya, pemetaan stratifikasi sosial-ekonomi dilakukan menggunakan algoritma K-Means Clustering yang dikalibrasi ulang dengan variabel Biaya Hidup Dinamis berbasis data Pengeluaran Per Kapita BPS. Hasil pengujian menunjukkan bahwa strategi seleksi model adaptif mampu mempertahankan konsistensi prediksi dengan rata-rata R2 agregat sebesar 0.8727. Evaluasi klasterisasi (Silhouette Score 0.6477) mengungkap temuan kritis bahwa predikat 'Sejahtera' bersifat relatif; petani lahan sempit (<2 hektar) di wilayah berbiaya tinggi (seperti Riau) teridentifikasi tetap rentan secara struktural meskipun harga TBS sedang dalam tren positif.
Penerapan Hue, Saturation, Value (HSV) dengan Sobel dalam Segmentasi Citra Digital untuk Deteksi Kematangan Tomat. Herriyance; Zaimah Panjaitan; Muhammad Dahria; Beni Andika
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 6 (2025): EDISI NOVEMBER 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i6.12383

Abstract

Klasifikasi tingkat kematangan buah tomat secara manual sering menghasilkan penilaian yang tidak konsisten, yang dapat menimbulkan kerugian ekonomi dalam industri pertanian. Maka dari itu diperlukan sistem yang dapat menggabungkan ilmu pengolahan citra digital dalam penilaian kematangan tomat. Metodologi yang digunakan mencakup digitalisasi gambar melalui penangkapan citra tomat lewat kamera secara real time. Selanjutnya dilakukan preprocessing menggunakan teknik high-pass filtering untuk penajaman citra dan peningkatan kontras. Setelah itu dilakukan transformasi nilai warna dari RGB (red/merah, green/hijau, blue/biru) ke HSV (Hue/warna dasar, saturation/saturasi, value/nilai warna) untuk uji coba analisis warna dan juga deteksi tepi menggunakan operasi sobel. Warna dan tepi tersebut akan menciptakan segmentasi untuk menjadi acuan klasifikasi tomat. Untuk menguji lebih jauh dalam akurasi segmentasi dengan HSV, maka dilakukan perbandingan terhadap model segmentasi dengan RGB dan juga simulasi kualitas kamera rendah menggunakan noise dan blurring. Kombinasi teknik deteksi tepi dan segmentasi berbasis HSV akan memberikan akurasi 54,7% sementara segmentasi berbasis RGB dengan akurasi 72%. Akurasi juga akan menurun ketika jarak antara objek dan kamera semakin panjang. Hasil luaran dari konsep HSV adalah hasil klasifikasi tomat dari tomat mentah, tomat hampir matang dan tomat matang yang ditampilkan pada pemograman web yang dibangun menggunakan arsitektur HTML(Hypertext Markup Language) dan JavaScript.
Co-Authors Adi Sarpan Alahut Harahap Beni Andika Muhammad Dahria Zaimah Panjaitan