Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Inspiration
Kusrini, Kusrini
Universitas Amikom, Yogyakarta
Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Identifikasi Mutu Bij Kopi Arabika Berdasarkan Cacat dengan Teknik Convolutional Neural Network Saputra, Mahmuda; Kusrini, Kusrini; Kurniawan, Mei P
Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 1 (2020): Jurnal Inspiration Volume 10 Issue 1
Publisher : STMIK AKBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35585/inspir.v10i1.2533

Abstract

Dalam proses pengemasan saat ini, penyortiran ini dilakukan secara manual. Dalam penelitian ini, convolution neural network diterapkan untuk secara otomatis untuk mengetahui informasi kecacatan biji kopi arabika. Input yang digunakan dalam penelitian ini adalah gambar biji kopi arabika dengan proses penguraian yang telah dikeringkan. Skenario yang terlibat dalam penelitian ini adalah pengumpulan data, preprocessing, klasifikasi dan pengujian. Preprocessing dilakukan dengan memotong beberapa cakupan objek biji kopi yang hanya berisi gambar biji kopi. Klasifikasi dilakukan oleh CNN, untuk mendapatkan akurasi model yang terbaik, parameter yang ada harus diuji dan dievaluasi. Pengujian dilakukan untuk dua jenis model, model 2 kelas dan model 4 kelas. Hasil percobaan menunjukkan bahwa akurasi terbaik yang diperoleh untuk model 2-kelas adalah 82,46 % dengan menggunakan tingkat pembelajaran 0,0001, konvolusi lapisan tunggal dengan lima belas filter dan 100 neuron pada lapisan tersembunyi. Ukuran filter adalah 3x3x3. Sedangkan model 4-kelas memperoleh akurasi terbaik 70,73% dengan dua lapisan konvolusional. Jumlah filter di setiap lapisan adalah 6 filter dengan ukuran 3x5x5 di lapisan pertama dan 18 filter dengan ukuran 6x3x3 di lapisan kedua.
Deteksi Mobil Ambulance Menggunakan Operator Sobel Pamungkas, Prima Giri; Kusrini, Kusrini; Fatta, Hanif Al
Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 1 (2020): Jurnal Inspiration Volume 10 Issue 1
Publisher : STMIK AKBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35585/inspir.v10i1.2534

Abstract

Pengolahan data citra digital dalam pendeteksi kendaraan darurat yang dilakukan oleh sistem komputer mampu mendapatkan data serta hasil informasi yang lebih baik dan efisien. Salah satu metode yang digunakan dalam proses penelitian gambar digital adalah deteksi tepi. Dalam fungsinya motode ini merupakan cara mengidentifikasi garis tepi objek gambar sehingga informasi garis pada objek dapat di ketahui titik tepi yang diterapkan untuk mengidendifikasi tepi text ambulance yang terdapat pada kendaraan ambulance.penelitian ini, peneliti melakukan indentifikasi terhadap kendaraan ambulance yang difokuskan kepada text ambulance yang terpasang pada kendaraan ambulance dalam pengolahan gambar dan ekstraksi fitur text ambulance. Data yang capture dengan format jpg dan 450x660 pixel yang terdiri dari 150 gambar oleh kamera dengan menggunakan citra gray scale dan sobel didapatkan hasil 4 gambar digital yang dipilih secara acak.
Co-Authors Fatta, Hanif Al Kurniawan, Mei P Pamungkas, Prima Giri Saputra, Mahmuda