Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Insyst : Journal of Intelligent System and Computation SENMEA
Santoso, Elkana Lewi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Citra Daun Memanfaatkan Angular Partition, Edge Detection dan Neural Network Santoso, Elkana Lewi; Setyati, Endang; Kristian, Yosi
Intelligent System and Computation Vol 1 No 1 (2019): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v1i1.32

Abstract

Penelitian yang dilakukan dalam Tesis ini adalah mengklasifikasikan 1907 daun berasal dari 32 jenis tanaman yang berbeda. Foto tersebut diambil dari website flavia. Proses klasifikasi daun-daun dilakukan dengan menggunakan Neural Network dengan metode Back Propagation Neural Network (BPNN). Tahap awal adalah mengubah ukuran gambar yang didapat dari flavia 1600x1200 piksel menjadi berukuran 300x225 piksel, terdiri dari tahap membuat gambar dengan Sobel untuk mendeteksi tepi, membuat gambar dengan Sobel dan menambah kecerahan gambar, sehingga tepi dan serat daun dapat lebih jelas. Citra daun di potong-potong dengan angular partition (sudut pembagi) 5°, 11.25°, 22.5°, 30°, 45° dan 90°. Pembuatan data set dengan delapan ekstrasi fitur daun yang terdiri dari menghitung : jumlah piksel-piksel pada bagian daun, jumlah piksel pada keliling daun, jumlah sudut pada daun, jumlah piksel pada keliling dan serat daun serta menghitung jarak tiap-tiap piksel tersebut dengan center of gravity (titik berat). Pada penelitian ini dilakukan 100 macam variasi nilai layer tersembunyi untuk tiap-tiap sudut pembagi tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah : semakin kecil sudut pembagi(5°) dan semakin besar sudut pembagi (90°) tidak menghasilkan akurasi yang semakin bagus. Hasil akurasi tertinggi yang diraih sebesar 96,7488%. Hasil tersebut didapat dengan membagi daun menjadi sudut 11,25° tiap bagian (16 bagian), Susunan BPNN yang digunakan terdiri dari 1 input, 1 output, 3 hiden layer , tiap layer tersembunyi berisi 128, 120, 112 neurons, dan 32 neurons untuk output layer.
ANALISIS PENGUASAAN TEKNOLOGI DALAM KESIAPAN KOTA KEDIRI MENUJU KOTA CERDAS (SMART CITY) LIMANTARA, Arthur Daniel; SANTOSO, Elkana Lewi; Subagyo, Subagyo; SUBIYANTO, Bambang; SUDARMANTO, Hery Lilik; MUDJANARKO, Sri Wiwoho
Prosiding Seminar Nasional Manajemen, Ekonomi dan Akuntansi Vol. 5 No. 1 (2020): PROSIDING SEMINAR NASIONAL MANAJEMEN, EKONOMI DAN AKUNTANSI 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

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

Abstract

The demand for a city or environment that is comfortable, safe, healthy, easy, and prosperous is an indicator of a city that is competitive, and Kediri is no exception. Kediri City has positioned itself at level 3 smart city (smart city) and strives to reach level 5, to get to that level it is necessary to conduct an analysis of technical mastery of the three main players in smart city development in adopting technology in the six dimensions of smart city indicators. The methodology used is the Analytic Hierarchy Process approach to obtain the level of importance of the six smart city indicators by taking data based on interviews and questionnaires to the three main actors of smart city development, then analyzing using the techno-economic method to obtain the level of readiness in carrying out activities towards a smart city. The result is that the highest to the lowest level of readiness is Technoware of 0.957; Orgaware 0.874; Infoware 0.778; and Humanware 0.603. The conclusion is that there is a need for more intensive and targeted socialization and training to the public, business actors, and bureaucracy to better understand the implementation of smart city development so that it is more focused on achieving smart city.
Co-Authors Arthur Daniel Limantara, Arthur Daniel Bambang Subiyanto, Bambang Endang Setyati Sri Wiwoho Mudjanarko, Sri Wiwoho Subagyo Subagyo Sudarmanto, Hery Lilik Yosi Kristian