Garuda - Garba Rujukan Digital

Klasifikasi Buah Guava Menggunakan Computer Vision Zizwan Putra, Adya; Harahap, Mawaddah; Husein, Amir; Simarmata, Allwin
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 3 No. 2 (2023): Article Research Volume 3 Issue 2, December 2023
Publisher : ITScience (Information Technology and Science)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v3i2.4006

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem klasifikasi buah guava menggunakan teknologi computer vision. Klasifikasi buah guava yang akurat dan otomatis dapat membantu dalam proses identifikasi buah guava yang baik kualitasnya dan dapat digunakan dalam industri pertanian, perdagangan buah-buahan, serta penelitian lanjutan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan beberapa langkah. Pertama, dilakukan pengumpulan data citra buah guava yang meliputi variasi jenis guava yang berbeda serta berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang. Data citra tersebut kemudian diolah dan dipreproses untuk mengurangi derau dan meningkatkan kualitas citra. Setelah proses ekstraksi fitur selesai, dilakukan pelatihan model klasifikasi menggunakan data citra buah guava yang telah diklasifikasikan secara manual oleh ahli. Model klasifikasi yang terlatih kemudian diuji menggunakan data citra buah guava yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk mengukur tingkat akurasi dan performa sistem. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan sistem klasifikasi buah guava yang akurat dan dapat diandalkan. Dengan menggunakan teknologi computer vision, proses identifikasi buah guava dapat dilakukan secara cepat dan otomatis. Keberhasilan penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi industri pertanian dan perdagangan buah-buahan, serta memberikan landasan bagi penelitian lebih lanjut dalam bidang pengolahan citra dan pengenalan pola.

Penerapan Metode Computer Vision Dalam Klasifikasi Buah Jeruk Menggunakan Teknik Image Pre-Processing Simarmata, Allwin; Putra, Adya; Husein, Amir
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 3 No. 2 (2023): Article Research Volume 3 Issue 2, December 2023
Publisher : ITScience (Information Technology and Science)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v3i2.4010

Buah jeruk telah menjadi salah satu buah yang sangat populer dan dikenal di seluruh dunia. Dikenal karena rasa segarnya dan kandungan nutrisi yang tinggi, tanaman ini banyak diolah dan diproduksi ke dalam pengemasan minuman dan sebagai bahan pangan lainnya. Selain itu, jeruk juga memiliki variasi bentuk, ukuran, dan warna yang khas, sehingga menjadi objek yang menarik untuk diklasifikasikan menggunakan metode computer vision. Untuk memilih buah jeruk yang baik, konsumen masih menggunakan metode manual dengan menilai manisnya buah jeruk berdasarkan warnanya. Namun, pendekatan manual ini seringkali tidak efektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan konsep dan analisis preprocessing citra dalam meningkatkan klasifikasi buah jeruk berdasarkan bentuk, ukuran, dan warna. Penelitian ini mengimplementasikan serangkaian teknik image pre-processing untuk mempersiapkan dan memodifikasi data gambar buah jeruk sebelum masuk ke dalam model atau algoritma pembelajaran mesin. Beberapa teknik pre-processing yang digunakan meliputi konversi ke skala abu-abu, normalisasi intensitas piksel, data augmentation, dan standarisasi gambar. Dalam pengolahan citra, penelitian ini menggunakan konsep dan teori pengolahan citra digital (PCD) yang terkait dengan interpretasi warna menggunakan Hue, Saturasi, dan Value (HSV).

Sentiment Analysis On Twitter Posts About The Russia and Ukraine War With Long Short-Term Memory Simarmata, Allwin; Xu, Anthony; Tiffany; Phanie, Matthew Evan
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 7 No. 2 (2023): Research Article, Volume 7 Issue 2 April, 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v8i2.12235

Sentiment analysis is one method for evaluating public opinion from the received text. In this study, we evaluate the performance of the LSTM model with Sastrawi in sentiment analysis in Indonesian using a Twitter dataset totaling 2537 data collected regarding the Russo-Ukrainian war. The purpose of this study is to determine the reliability of the LSTM model with Sastrawi in sentiment analysis in Indonesian and to evaluate the performance of the model with the collected Twitter dataset regarding the Russian-Ukrainian war. The method used in this study is data pre-processing, training and validation of the LSTM model with Literature, and model evaluation using the metrics of accuracy, precision, recall, and F1 score. In the dataset collected in this study, positive, neutral and negative sentiments were 54.7%, 35% and 10.2%. The results obtained from this study indicate that the LSTM model with Literature can provide good results in sentiment analysis with a prediction accuracy of 82%. The implication of the results of this study is that the LSTM model with Sastrawi can be used for sentiment analysis on Twitter and further research needs to be carried out with a wider and more diverse dataset, especially to produce even better accuracy.

Implementation Transfer Learning on Convolutional Neural Network for Tubercolosis Classification Putra, Adya Zizwan; Prayugo, Reynaldi; Siregar, Rizki Mudrika Alfanda; Syabani, Rizky; Simarmata, Allwin
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 8 No. 3 (2024): Research Artikel Volume 8 Issue 3, July 2024
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v8i3.13723

Tuberculosis (TB) is an infectious disease that can have serious effects on the lungs and is among the top 10 causes of death worldwide. This disease is caused by the transmission of Mycobacterium tuberculosis bacteria through the air when coughing or sneezing. Without treatment, pulmonary tuberculosis can result in permanent lung damage and can be life-threatening. Accurate and early diagnosis is crucial for effective treatment and control of the disease.The challenge lies in the accurate classification of tuberculosis from lung images, which is essential for timely diagnosis and treatment. Traditional diagnostic methods can be time-consuming and sometimes lack precision. To address this issue, this research aims to achieve high accuracy in classifying tuberculosis using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm through transfer learning methods. By utilizing visual images of tuberculosis-affected and normal lungs, we propose a solution that leverages advanced deep learning techniques to enhance diagnostic accuracy. This approach not only expedites the diagnostic process but also improves the reliability of tuberculosis detection, ultimately contributing to better patient outcomes and more effective disease management. The dataset applied consists of two labels: tuberculosis and normal. This dataset contains 4200 lung images of individuals with tuberculosis and normal lungs. By applying the transfer learning method, Transfer learning is a machine learning method where a pre-trained model is used as the starting point for a new, related task. it was found that the ResNet50 model achieved the highest accuracy at 99%, followed by InceptionV3 at 97%, and lastly, DenseNet121 at 91%.

Pengembangan aplikasi Multi-Platform dan Back-End Sesuai Dengan Standar Industri Simarmata, Allwin; Putra, Adya; Husein, Amir; Harahap, Mawaddah
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 1 (2024): Artikel Periode Mei 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i1.4015

Di era digital yang terus berkembang pesat, kemampuan beradaptasi dengan perubahan teknologi menjadi kunci kesuksesan bagi para pegawai. Untuk itu, kegiatan pengabdian masyarakat ini dirancang dengan tujuan meningkatkan wawasan dan pengetahuan pegawai dalam menghadapi disrupsi digital. Kegiatan ini, yang berlangsung pada 15 Maret 2024 di Menara Mandiri Medan, berfokus pada pelatihan pengembangan aplikasi multi-platform dan back-end. Pelatihan ini memberikan pemahaman mendalam tentang teknologi terbaru serta keterampilan praktis yang diperlukan dalam mengembangkan aplikasi yang efisien dan mudah diakses di berbagai platform, seperti iOS, Android, dan Windows. Dalam pelatihan ini, peserta juga mempelajari pentingnya infrastruktur back-end yang kuat dan aman untuk meningkatkan skalabilitas, keamanan, dan kinerja aplikasi secara keseluruhan. Mereka diajarkan tentang bahasa pemrograman, basis data, dan layanan cloud yang mendukung operasi back-end. Selain itu, pelatihan ini menekankan pentingnya mengikuti pedoman dan standar industri untuk memastikan aplikasi yang dikembangkan memenuhi standar keamanan, kinerja, dan kualitas. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan peningkatan kompetensi digital pegawai, mempersiapkan mereka untuk menghadapi perubahan dan mengidentifikasi peluang serta tantangan yang muncul dari perubahan teknologi. Dengan pengetahuan yang diperoleh, pegawai lebih siap untuk mengembangkan aplikasi berkualitas tinggi yang sesuai dengan standar industri. Kesimpulannya, kegiatan pengabdian masyarakat ini berhasil meningkatkan wawasan dan pengetahuan pegawai dalam menghadapi disrupsi digital, yang sangat relevan dan penting dalam era digital yang semakin kompetitif.

Basic Pemrograman Multi Platform dan Penerapan Inovasi Berbasis Teknologi Zizwan Putra, Adya; Simarmata, Allwin; Husein, Amir; Harahap, Mawaddah
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 1 (2024): Artikel Periode Mei 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i1.4016

Pengembangan aplikasi lintas platform dan penerapan inovasi berbasis teknologi telah menjadi prioritas utama dalam industri perangkat lunak, khususnya seiring dengan peningkatan penggunaan perangkat seluler. Perubahan paradigma dalam pengembangan aplikasi, dari pembuatan versi terpisah untuk setiap sistem operasi menjadi pendekatan penulisan kode sekali dan menerapkannya di berbagai platform menggunakan teknologi seperti React Native, Xamarin, dan Flutter, telah mempercepat proses pengembangan, mengurangi biaya, dan memperluas jangkauan pasar. Meskipun demikian, tantangan dalam hal desain antarmuka pengguna, akses ke fungsionalitas asli, dan optimalisasi kinerja tetap menjadi fokus utama. Sebuah pelatihan telah diadakan pada tanggal 16 April 2024 di Menara Mandiri Medan, yang bertujuan untuk membahas berbagai aspek pengembangan aplikasi multi-platform. Melibatkan para ahli sebagai pembicara, pelatihan ini memberikan wawasan mendalam kepada peserta tentang teknologi terbaru dan praktik terbaik dalam pemrograman multi-platform. Hasilnya, pengetahuan pegawai tentang tren terkini dalam industri perangkat lunak meningkat secara signifikan. Mereka juga dilatih untuk menghadapi disrupsi digital, dengan fokus pada identifikasi peluang dan tantangan yang muncul dari perubahan teknologi. Selain peningkatan pengetahuan, pelatihan ini juga memberikan kemampuan kepada peserta untuk menghasilkan solusi inovatif yang dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Dengan demikian, pengembangan aplikasi lintas platform dan penerapan inovasi berbasis teknologi menjadi kunci dalam menjawab tantangan dan tuntutan zaman yang terus berkembang di era digital saat ini.

Klasifikasi Buah Guava Menggunakan Computer Vision Zizwan Putra, Adya; Harahap, Mawaddah; Husein, Amir; Simarmata, Allwin
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 3 No. 2 (2023): Article Research Volume 3 Issue 2, December 2023
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v3i2.4006

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem klasifikasi buah guava menggunakan teknologi computer vision. Klasifikasi buah guava yang akurat dan otomatis dapat membantu dalam proses identifikasi buah guava yang baik kualitasnya dan dapat digunakan dalam industri pertanian, perdagangan buah-buahan, serta penelitian lanjutan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan beberapa langkah. Pertama, dilakukan pengumpulan data citra buah guava yang meliputi variasi jenis guava yang berbeda serta berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang. Data citra tersebut kemudian diolah dan dipreproses untuk mengurangi derau dan meningkatkan kualitas citra. Setelah proses ekstraksi fitur selesai, dilakukan pelatihan model klasifikasi menggunakan data citra buah guava yang telah diklasifikasikan secara manual oleh ahli. Model klasifikasi yang terlatih kemudian diuji menggunakan data citra buah guava yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk mengukur tingkat akurasi dan performa sistem. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan sistem klasifikasi buah guava yang akurat dan dapat diandalkan. Dengan menggunakan teknologi computer vision, proses identifikasi buah guava dapat dilakukan secara cepat dan otomatis. Keberhasilan penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi industri pertanian dan perdagangan buah-buahan, serta memberikan landasan bagi penelitian lebih lanjut dalam bidang pengolahan citra dan pengenalan pola.

Penerapan Metode Computer Vision Dalam Klasifikasi Buah Jeruk Menggunakan Teknik Image Pre-Processing Simarmata, Allwin; Putra, Adya; Husein, Amir
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 3 No. 2 (2023): Article Research Volume 3 Issue 2, December 2023
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v3i2.4010

Buah jeruk telah menjadi salah satu buah yang sangat populer dan dikenal di seluruh dunia. Dikenal karena rasa segarnya dan kandungan nutrisi yang tinggi, tanaman ini banyak diolah dan diproduksi ke dalam pengemasan minuman dan sebagai bahan pangan lainnya. Selain itu, jeruk juga memiliki variasi bentuk, ukuran, dan warna yang khas, sehingga menjadi objek yang menarik untuk diklasifikasikan menggunakan metode computer vision. Untuk memilih buah jeruk yang baik, konsumen masih menggunakan metode manual dengan menilai manisnya buah jeruk berdasarkan warnanya. Namun, pendekatan manual ini seringkali tidak efektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan konsep dan analisis preprocessing citra dalam meningkatkan klasifikasi buah jeruk berdasarkan bentuk, ukuran, dan warna. Penelitian ini mengimplementasikan serangkaian teknik image pre-processing untuk mempersiapkan dan memodifikasi data gambar buah jeruk sebelum masuk ke dalam model atau algoritma pembelajaran mesin. Beberapa teknik pre-processing yang digunakan meliputi konversi ke skala abu-abu, normalisasi intensitas piksel, data augmentation, dan standarisasi gambar. Dalam pengolahan citra, penelitian ini menggunakan konsep dan teori pengolahan citra digital (PCD) yang terkait dengan interpretasi warna menggunakan Hue, Saturasi, dan Value (HSV).

Pengembangan aplikasi Multi-Platform dan Back-End Sesuai Dengan Standar Industri Simarmata, Allwin; Putra, Adya; Husein, Amir; Harahap, Mawaddah
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 1 (2024): Artikel Periode Mei 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i1.4015

Di era digital yang terus berkembang pesat, kemampuan beradaptasi dengan perubahan teknologi menjadi kunci kesuksesan bagi para pegawai. Untuk itu, kegiatan pengabdian masyarakat ini dirancang dengan tujuan meningkatkan wawasan dan pengetahuan pegawai dalam menghadapi disrupsi digital. Kegiatan ini, yang berlangsung pada 15 Maret 2024 di Menara Mandiri Medan, berfokus pada pelatihan pengembangan aplikasi multi-platform dan back-end. Pelatihan ini memberikan pemahaman mendalam tentang teknologi terbaru serta keterampilan praktis yang diperlukan dalam mengembangkan aplikasi yang efisien dan mudah diakses di berbagai platform, seperti iOS, Android, dan Windows. Dalam pelatihan ini, peserta juga mempelajari pentingnya infrastruktur back-end yang kuat dan aman untuk meningkatkan skalabilitas, keamanan, dan kinerja aplikasi secara keseluruhan. Mereka diajarkan tentang bahasa pemrograman, basis data, dan layanan cloud yang mendukung operasi back-end. Selain itu, pelatihan ini menekankan pentingnya mengikuti pedoman dan standar industri untuk memastikan aplikasi yang dikembangkan memenuhi standar keamanan, kinerja, dan kualitas. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan peningkatan kompetensi digital pegawai, mempersiapkan mereka untuk menghadapi perubahan dan mengidentifikasi peluang serta tantangan yang muncul dari perubahan teknologi. Dengan pengetahuan yang diperoleh, pegawai lebih siap untuk mengembangkan aplikasi berkualitas tinggi yang sesuai dengan standar industri. Kesimpulannya, kegiatan pengabdian masyarakat ini berhasil meningkatkan wawasan dan pengetahuan pegawai dalam menghadapi disrupsi digital, yang sangat relevan dan penting dalam era digital yang semakin kompetitif.

Basic Pemrograman Multi Platform dan Penerapan Inovasi Berbasis Teknologi Zizwan Putra, Adya; Simarmata, Allwin; Husein, Amir; Harahap, Mawaddah
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 1 (2024): Artikel Periode Mei 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i1.4016

Pengembangan aplikasi lintas platform dan penerapan inovasi berbasis teknologi telah menjadi prioritas utama dalam industri perangkat lunak, khususnya seiring dengan peningkatan penggunaan perangkat seluler. Perubahan paradigma dalam pengembangan aplikasi, dari pembuatan versi terpisah untuk setiap sistem operasi menjadi pendekatan penulisan kode sekali dan menerapkannya di berbagai platform menggunakan teknologi seperti React Native, Xamarin, dan Flutter, telah mempercepat proses pengembangan, mengurangi biaya, dan memperluas jangkauan pasar. Meskipun demikian, tantangan dalam hal desain antarmuka pengguna, akses ke fungsionalitas asli, dan optimalisasi kinerja tetap menjadi fokus utama. Sebuah pelatihan telah diadakan pada tanggal 16 April 2024 di Menara Mandiri Medan, yang bertujuan untuk membahas berbagai aspek pengembangan aplikasi multi-platform. Melibatkan para ahli sebagai pembicara, pelatihan ini memberikan wawasan mendalam kepada peserta tentang teknologi terbaru dan praktik terbaik dalam pemrograman multi-platform. Hasilnya, pengetahuan pegawai tentang tren terkini dalam industri perangkat lunak meningkat secara signifikan. Mereka juga dilatih untuk menghadapi disrupsi digital, dengan fokus pada identifikasi peluang dan tantangan yang muncul dari perubahan teknologi. Selain peningkatan pengetahuan, pelatihan ini juga memberikan kemampuan kepada peserta untuk menghasilkan solusi inovatif yang dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Dengan demikian, pengembangan aplikasi lintas platform dan penerapan inovasi berbasis teknologi menjadi kunci dalam menjawab tantangan dan tuntutan zaman yang terus berkembang di era digital saat ini.

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search