Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

4.434

P-Index

This Author published in this journals

All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia Agromet MANAJEMEN IKM: Jurnal Manajemen Pengembangan Industri Kecil Menengah Jurnal Pustakawan Indonesia FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Pembangunan Wilayah dan Kota Agrikultura Jurnal Keteknikan Pertanian Proceedings of KNASTIK TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Forum Agribisnis SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Journal of ICT Research and Applications Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan (Journal of Natural Resources and Environmental Management) International Journal of Advances in Intelligent Informatics Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manajemen (JABM) E-Journal Widyariset JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Informatika Pertanian Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal ULTIMATICS CYBERNETICS BHUMI: Jurnal Agraria dan Pertanahan Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika JURNAL METEOROLOGI DAN GEOFISIKA Building of Informatics, Technology and Science Journal of Robotics and Control (JRC) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Computer Science and Information Technologies Jurnal Tanah dan Iklim Widyariset Aiti: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Pustakawan Indonesia Makara Journal of Science Eduvest - Journal of Universal Studies J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Sistem Informasi

Agus Buono

Department Of Computer Science, Faculty Of Mathematics And Natural Science, Bogor Agricultural University, Jalan Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680,

Author-ID : 221408

Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Physics Social Sciences Other

Published : 77 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

2 3 4 5 6

Pemodelan Dimensi Fraktal Multiskala untuk Mengenali Bentuk Daun Aziz Rahmad; Yeni Herdiyeni; Agus Buono; Stephane Douady
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 4 No. 1 (2015)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Penelitian ini membangun model untuk membedakan bentuk daun menggunakan dimensi fraktal multiskala. Identifikasi tumbuhan obat sangat penting mengingat keanekaragaman hayati di Indonesia dan peran pentingnya di Indonesia. Identifikasi tanaman dapat dilakukan menggunakan analisis bentuk dengan daun sebagai cirinya. Dimensi fraktal multiskala adalah salah satu metode analisis bentuk yang menganalisis bentuk melalui kompleksitasnya. Empat tipe bentuk daun dari spesies berbeda dimodelkan dalam penelitian ini. Analisis multiskala mampu memberikan informasi tambahan mengenai alur perubahan luas bidang dilasi, namun tidak mencirikan bentuk daun yang diuji dalam penelitian ini. Kata kunci: bentuk daun, dimensi fraktal multiskala, tanaman obat.

Pendeteksian Kerapatan dan Jenis Gulma dengan Metode Bayes dan Analisis Dimensi Fraktal untuk Pengendalian Gulma Secara Selektif Mohamad Solahudin; Kudang Boro Seminar; I Wayan Astika; Agus Buono
Jurnal Keteknikan Pertanian Vol. 24 No. 2 (2010): Jurnal Keteknikan Pertanian
Publisher : PERTETA

Abstract Destructive impacts of herbicide usage on environment and water contamination have led to many researches oriented toward finding solutions for their accurate use. If density and weeds species could be correctly detected, patch spraying or spot spraying can effectively reduce herbicide usage. A precision automated machine vision for weed control could also reduce the usage of chemicals. Machine vision is a useful method for segmentation of different objects in agricultural applications, especially pattern recognition methods. Many indices have been investigated by researchers to perform weed segmentation based on color information of the images. But there is no research that aims to identify weed diversity and its influence on the consumption of herbicides. The purpose of this research is to build a system that can recognize weeds and plants. In this study the relation between three main components (red, green and blue) of the images and color feature extraction (Hue, Saturation, Intensity) used to define weeds and plants density. Fractal dimension used as the methode to define shape features to distinguish weeds and plants. Weeds and plants were segmented from background by obtaining H value and its shape was obtained by fractal dimension value. The results show fractal dimension value for weeds and plants has specific values. Corn plants have fractal dimension values in the range 1.148 to 1.268, peanut plants have fractal dimension values in the range 1.511 to 1.629, while the weeds have Fractal dimension values in the range 1.325 to 1.497. Keywords: image processing, machine vision, weed control, fractal dimension Diterima: 26 Juli 2010; Disetujui: 4 Oktober 2010

Perancangan Prototipe Sistem Manajemen Pengetahuan Antar Universitas (Studi Kasus IPB Dan UNPAK) Firmansyah Ibrahim; Irman Hermadi; Agus Buono
Jurnal Pustakawan Indonesia Vol. 14 No. 2 (2015): Jurnal Pustakawan Indonesia
Publisher : Perpustakaan IPB

The rapid development of knowledge encourages universities to collaborate on their knowledge in specific expertise field to create an equitable distribution of knowledge. Program of computer science at Bogor Agriculture University (IPB) is a superior expertise in the field of agriculture while Pakuan University (UNPAK) is superior expertise in the field of electronics. The aim of this study was to design a prototype of knowledge management system as the knowledge sharing for learning of inter-universities using Knowledge Management System Life Cycle (KMSLC) method. The study result was Joomla one kind of Content Management System (CMS) can be used to share knowledge in the form of discussion forums and combining various info from IPB and UNPAK in one interface including news, announcements, agenda, and social media. This CMS also collaborate with applications Electronic Learning System (ELS) Moodle and Hyper Text Markup Language (HTML). ELS Moodle serves as an application in learning of inter-university with the single sign concept which was run in a single interface, while HTML serves as a search engine knowledge by generating external link that combines 2 KMS from IPB and UNPAK into one interface. The conclusion was the knowledge sharing for learning of inter-university can be done with the design of knowledge management system through collaboration three different systems.Keywords: CMS Joomla, ELS Moodle, HTML search engine, KMSLC, Knowledge Management Systems, Prototype

Pengembangan Sistem Pakar Identifikasi Awal Penyakit Kedelai Dengan Pendekatan Naïve Bayes Berbasis Android Indah Puji Astuti; Irman Hermadi; Agus Buono; Kikin H. Mutaqin
Jurnal Pustakawan Indonesia Vol. 14 No. 2 (2015): Jurnal Pustakawan Indonesia
Publisher : Perpustakaan IPB

Pengidentifikasian penyakit kedelai secara dini menjadi salah satu cara untuk meningkatan angka produktifitas kedelai. Jumlah pakar penyakit kedelai yang masih relatif sedikit apalagi di daerah pedesaan membuat ketergantungan atas keberadaan seorang pakar penyakit kedelai sangatlah tinggi terutama bagi para pemula di bidang pertanian. Suatu sistem pakar menjadi salah satu solusi yang dapat dijadikan sarana untuk berkonsultasi tentang penyakit kedelai layaknya seorang pakar. Sistem yang diimplementasikan dalam basis Android akan lebih mudah digunakan di manapun dan kapanpun tanpa harus bertemu dengan pakar karena kesempatan dan waktu pakar yang tidak mudah untuk ditemui setiap saat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem pakar identifikasi awal penyakit kedelai dengan mengadopsi metode Expert System Development Life Cycle (ESDLC) untuk tahapan pengembangan sistem dan pendekatan Naïve Bayes sebagai metode inferensinya. Hasil penelitian ini berupa prototype sistem pakar XSIDS yang terdiri dari enam modul utama yaitu modul pengetahuan tentang kedelai, kebijakan pemerintah, konsultasi, tentang kami, tentang XSIDS dan note.Kata Kunci : Android, ESDLC, Naïve Bayes, Sistem Pakar, Penyakit Tanaman Kedelai

Optimization of Spaced K-mer Frequency Feature Extraction using Genetic Algorithms for Metagenome Fragment Classification Arini Pekuwali; Wisnu Ananta Kusuma; Agus Buono
Journal of ICT Research and Applications Vol. 12 No. 2 (2018)
Publisher : LPPM ITB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5614/itbj.ict.res.appl.2018.12.2.2

K-mer frequencies are commonly used in extracting features from metagenome fragments. In spite of this, researchers have found that their use is still inefficient. In this research, a genetic algorithm was employed to find optimally spaced k-mers. These were obtained by generating the possible combinations of match positions and don't care positions (written as *). This approach was adopted from the concept of spaced seeds in PatternHunter. The use of spaced k-mers could reduce the size of the k-mer frequency feature's dimension. To measure the accuracy of the proposed method we used the naÃ¯ve Bayesian classifier (NBC). The result showed that the chromosome 111111110001, representing spaced k-mer model [111 1111 10001], was the best chromosome, with a higher fitness (85.42) than that of the k-mer frequency feature. Moreover, the proposed approach also reduced the feature extraction time.

ANALISIS HUBUNGAN KODE-KODE SPBK (SISTEM PERINGKAT BAHAYA KEBAKARAN) DAN HOTSPOT DENGAN KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI KALIMANTAN TENGAH Indah Prasasti; Rizaldi Boer; Muhammad Ardiansyah; Agus Buono; Lailan Syaufina; Yenni Vetrita
Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan (Journal of Natural Resources and Environmental Management) Vol. 2 No. 2 (2012): Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan (JPSL)
Publisher : Graduate School Bogor Agricultural University (SPs IPB)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jpsl.2.2.101

Land and forest fire is one of causes ofland degradation in Central Kalimantan. Remote sensing dataapplications, especially READY-ARL NOAA and CMORPH data, are benefit forthe available climate observation data. The objectives of this research are: (1) to analyzis relationship between hotspots, FDRS and occurences of land and forest fire, and (2) to develop the estimation model of burned area from hotspot and FDRS codes. The result of this research showed that burned area can not be estimated by using number of hotspots. The drought code (DC) wich is one of FDRS codes has correlation with burned area. So, burned area can be estimated using drought code (DC) (R-sq = 58%) by using the following formula: Burned Area (Ha) = -62.9 + 5.14 (DC – 500).Keywords: land and forest fire, NOAA, CMORPH, hotspot

PENGARUH INCOMPLETE DATA TERHADAP AKURASI VOTING FEATURE INTERVALs-5 (VFI5) Aziz Kustiyo; Agus Buono; Atik Pawestri Sulistyo
KOMPUTASI Vol 4, No 8 (2007): Vol. 4, No. 8, Juli 2007
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Permasalahan mengenai data hilangan merupakan masalah umum yang tejadi pada lingkungan medis. Data hilangan dapat disebabkan beberapa hal yaitu salah memasukan data, data nya tidak valid dan peralatan yang di gunakan untuk mengambil data tidak berfungsi dengan baik. Voting Feature Intervals merupakan algoritma klasifikasi yang di kembangkan oleh Gulsen Demiroz dan H.Altay Guvenir pada tahun 1997. Algoritma ini dapat mengatasi data hilang dengan mengabaikan data hilang tersebut . Pada penelitian ini dilakukan penerapan algoritma Voting Feature Intervals-5 (VFI5) sebagai algoritma klasifikasi pada kasus data hilang. Data yang di gunakan adalah data ordinal (data Dermatology) dan data interval (data lonosphere). Untuk mengatasi data hilang di gunakan tiga metode yaitu mengabaikan data hilang dengan mean atau modus. Rata-rata tingkat akurasi data ordinal tertinggi sebesar 93.81% dan Rata-rata tingkat interval tertinggi sebesar 79.89%. Hasil penelitian menunjukan rata-rata tingkat akurasi yang tertinggi dicapai ketika data hilang dengan mean atau modus.

Optimasi CNN dengan GA Pada Prediksi Awal Musim Hujan Berdasarkan Data GCM: Kabupaten Pacitan1) (CNN Optimization Using GA for Rainy Season Onset Prediction Based on GCM Output:Pacitan District) Fildza Novadiwanti; Agus Buono; Akhmad Faqih
Jurnal Tanah dan Iklim (Indonesian Soil and Climate Journal) Vol 41, No 1 (2017)
Publisher : Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21082/jti.v41n1.2017.69-77

Abstrak: Di Indonesia, pertanian menjadi sektor penting dalam pembangunan nasional dan pembangunan ekonomi. Awal musim hujan merupakan salah satu variabel iklim yang dapat memengaruhi produksi pertanian. Perubahan awal musim hujan dapat berdampak pada terjadinya gagal panen. Penelitian ini mengembangkan model untuk memprediksi awal musim hujan menggunakan cascade neural network yang dioptimasi menggunakan genetic algorithm berdasarkan data global circulation model pada Kabupaten Pacitan. Data observasi menggunakan data awal musim hujan dari 3 stasiun cuaca, yaitu Arjosari, Kebon Agung, dan Pringkuku. Data prediktor menggunakan data global circulation model antara tahun 1983 – 2011 dari 3 model, yaitu CMC1-CanCM3, CMC1-CanCM4, dan NCEP-CSFv2. Optimasi cascade neural network dengan genetic algorithm dilakukan dengan mengoptimasi jumlah hidden neuron dan menghasilkan peningkatan nilai koefisien korelasi (r). Penelitian ini menghasilkan model terbaik dari setiap stasiun cuaca dengan parameter yang berbeda. Nilai r stasiun Arjosari adalah 0.89. Nilai r stasiun Kebon Agung adalah 0.86. Nilai r stasiun Pringkuku adalah 0.87. Abstract. In Indonesia, agriculture becomes an important sector for national development and national economy. The onset of the rainy season is one of the rainfall variables that affect agricultural production. The changing of the onset of rainy season can impact on crop failure. This research aims to develop a model for predicting the onset of rainy season using optimized cascade neural network with genetic algorithm based on global circulation model in Pacitan district. Observational data used is the onset of rainy season of 3 weather stations in Pacitan: Arjosari, Kebon Agung, and Pringkuku. Predictor data used is global circulation model output data between 1983 – 2011 from 3 models: CMC1-CanCM3, CMC1-CanCM4, and NCEP-CSFv2. Optimization of cascade neural network with genetic algorithm has been done by optimizing the amount of hidden neuron and obtained an increase value of correlation coefficient (r). This research obtained the best model from each weather stations with different parameters. R value of Arjosari weather station is 0.89. R value of Kebon Agung weather station is 0.86. R value of Pringkuku weather station is 0.87.

Pendekatan Usability Engineering pada Sistem Manajemen Pengetahuan Bibit Kelapa Sawit Thoyyibah Tanjung; Agus Buono; Irman Hermadi
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 1, No 2 (2016): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Penggunaan sistem manajemen pengetahuan sangat diperlukan untuk pertukaran informasi. Banyaknya penggunaan sistem tersebut diiringi dengan berkembangnya benih kelapa sawit di Indonesia, yang mana ketersediaan dalam negeri adalah ± 160 juta, sedangkan permintaan terhadap benih kelapa sawit dalam negeri adalah ± 230 juta benih, sehingga terjadi kekurangan benih di Indonesia. Untuk menanggulangi kekurangan tersebut dibutuhkan sebuah sistem informasi yaitu sistem manajemen pengetahuan. Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan Knowledge Management System (KMS) dengan metode pendekatan usability engineering. Dimana dengan menggunakan usability bisa menentukan karakteristik dan kelayakan suatu sistem. Hasil dari penelitian ini berupa sistem manajemen pengetahuan pemilihan bibit sawit yang mana pengetahuannya meliputi cakupan data benih dan bibit kelapa sawit, pengetahuan dari pakar termasuk praktisi, ilmuan dan petani.

SPEAKER IDENTIFICATION USING HYBRID MODEL OF PROBABILISTIC NEURAL NETWORK AND FUZZY C-MEANS Vicky Zilvan; Agus Buono; Sri Nurdiati
Widyariset Vol 16, No 2 (2013): Widyariset
Publisher : Pusbindiklat - LIPI

A hybrid model of Probabilistic Neural Network and Fuzzy C-Means has been developed. The model has been applied using Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as feature extraction for identification. In addition to the natural voice, the effect of noise has also been taken into account. It has been shown that the model has good accuracy at 96% for voice without noise, 85.5% for voice with noise at the level of signal to noise ratio 30, and 60% for voice with noise at the level of signal to noise ratio 20. It has also been concluded that the clustering procedure using Fuzzy C-Means could improve the accuracy up to 96% for large number of training data.

Co-Authors Ade Fruandta Adi Rakhman Aditya Cipta Raharja Agung Prajuhana Putra Akhmad Faqih Alif Kurniawan Alvin Fatikhunnada Anang Kurnia Angga Wahyu Pratama Aries Maesya Arif Imam Suroso Arini Aha Pekuwali Arini Pekuwali Astuti, Indah Puji Atik Pawestri Sulistyo Aziz Kustiyo Aziz Rahmad Benyamin Kusumoputro Bib Paruhum Silalahi Budi Nugroho Cece Sumantri Dhany Nugraha Ramdhany Dian Kartika Utami Djaksana, Yan Mitha Edi Santosa Ekowati Handharyani Elisabeth Sri Hendrastuti Endang Purnama Giri Erliza Hambali Erliza Noor Ernan Rustiadi Fadhilah Syafria Fadhilah Syafria Fajar Delli Wihartiko Fildza Novadiwanti Firdaus, Husni Firmansyah Ibrahim Fredicia Fredicia Galih Kurniawan Sidik Galih Kurniawan Sidik Galih Kurniawan Sidik Gema Parasti Mindara Gendut Suprayitno Gita Adhani GUNARSO GUNARSO Hastuadi Harsa Herianto Herianto Hidayat Hidayat Hidayat I Wayan Astika Ibrahim, Firmansyah Iis Rodiah Imas Sukaesih Sitanggang Indah Prasasti Indah Puji Astuti Indah Puji Astuti Indra Jaya Inggih Permana Inna Noviyanti Irman Hermadi Irmansyah . Irsal Las Irsal Las ISKANDAR ZULKARNAEN SIREGAR Kana Saputra S Karlisa Priandana Kikin H Mutaqin Kudang Boro Seminar Laila Sari Lubis Laila Sari Lubis Lailan Syaufina Lidya Ningsih Liyantono . M. Cholid Mawardi M. Mukhlis Marcelita, Faldiena Medria Kusuma Dewi Hardhienata Mohamad Solahudin Muhammad Ardiansyah Muhammad Rafi Muttaqin Mushthofa Mustakim Mustakim Mustakim Mustakim Muttaqin, Muhammad Rafi Niswati, Za'imatun Nova Firdaus Nurhayati, Yosi Popong Nurhayati Pratistya, Sayu Desty Puspita Kartika Sari Puspita Kartika Sari Putri Yuli Utami Raharja, Aditya Cipta Rahmat Hidayat Rizal Syarief Rizaldi Boer Rizki, Arviani RR. Ella Evrita Hestiandari Santo, Deni Sanusi Sanusi Sari Agustini Hafman Savitri, Siska Sholihah, Walidatush Sidik, Galih Kurniawan Siregar, Ardinsyah Sitanggang, Imas S. Siti Kania Kushadiani Siti Raehan Sony Hartono Wijaya Sri Dianing Asri Sri Nurdiati Sri Wahjuni Stephane Douady Suharno Suharno Suharno Sumanto, Sumanto Syeiva Nurul Desylvia Taufik Djatna Thoyyibah Tanjung Toto Haryanto Trukan Sri Bahukeling Uliniansyah, Mohammad Teduh Vicky Zilvan Wisnu Ananta Kusuma Wisnu Jatmiko Woro Estiningtyas Woro Estiningtyas Woro Estiningtyas Yandra Arkeman Yenni Vetrita Yoanda, Sely

Title

Found 77 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 77 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 77 Documents
Search