Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.691
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT TECHNO-SOCIO EKONOMIKA Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi eProceedings of Applied Science eProceedings of Engineering Jurnal Rekayasa elektrika Jurnal INFOTEL
Suci Aulia
Telkom Univeristy
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 60 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 60 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Google Home Mini Sebagai Sistem Pengontrol Perangkat Elektronik Berbasis Voice Recognition Thoriq Dharmawan; Suci Aulia; Dadan Nur Ramadan
eProceedings of Applied Science Vol 5, No 3 (2019): Desember 2019
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstract— Voice recognition is a process of capturing words spoken through a microphone and then turning them into digital data. The application of voice recognition can be found on Google Home Mini. With this technology, it was tested the implementation of a system with voice recognition method using Google Home Mini combined with an IoT platform so that it can control electronic equipment through voice commands. Intisari— Voice recognition merupakan sebuah proses menangkap kata - kata yang diucapkan melalui microphone lalu mengubahnya menjadi data digital. Penerapan voice recognition bisa kita jumpai pada Google Home Mini. Dengan adanya teknologi tersebut, maka diujicobakan pengimplementasian suatu sistem dengan metoda voice recognition menggunakan Google Home Mini yang dikombinasikan dengan sebuah platform Iot sehingga dapat mengendalikan peralatan elektronik melalui perintah suara. Kata Kunci— Voice Recognition, Audio Processing, Google Home Mini
Sistem Informasi Penghitung Curah Hujan Sri Dewi Sartika; Suci Aulia; Dadan Nur Ramadan
eProceedings of Applied Science Vol 5, No 3 (2019): Desember 2019
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstrak Curah hujan dalam 1 milimeter (mm) adalah jumlah air hujan yang jatuh di permukaan tanah seluas meter persegi (m²). Sehingga, curah hujan sebesar 1 milimeter (mm) setara dengan 1 liter/m² yang artinya pada tempat seluas 1 meter persegi terdapat sejumlah air 1 liter. Pada satu daerah memiliki karakteristik hujan yang berbeda-beda pada setiap lokasi dalam daerah tersebut. Dalam hal tersebut, pengukuran curah hujan hanya dilakukan pada satu titik untuk seluruh wilayah, padahal curah hujan di satu wilayah tersebut memiliki nilai curah hujan yang berbeda-beda di setiap wilayahnya. Sehingga, perlu dilakukan pengukuran curah hujan di setiap titik-titik lokasi yang memiliki nilai curah hujan yang berbeda-beda pada wilayah tersebut untuk menentukan jumlah air hujan yang turun dan melakukan perhitungan untuk mengetahui volume air hujan yang turupn pada daerah pengukuran curah hujan tersebut. Dari uraian diatas, maka diperlukan sistem informasi dengan media website yang dapat melakukan perhitungan curah hujan secara realtime dan mampu menarik data curah hujan yang berasal dari database yang akan diolah menggunakan bahasa pemograman javascript dan HTML dengan menggunakan metode perhitungan volume bangun ruang prisma segitiga dan mengetahui lokasi terjadinya hujan. Dengan adanya sistem informasi penghitung curah hujan, masyarakat akan lebih mudah untuk mendapatkan informasi mengenai lokasi terjadinya hujan beserta jumlah air hujan yang tutun secara realtime. Waktu yang dibutuhkan untuk mengakses website yaitu 2.5545 detik. Dengan nilai error volume curah hujan yaitu sebesar 5.29% dan nilai error untuk peletakan marker yaitu sebesar 5.35%. Kata Kunci : Curah Hujan, Sistem Informasi, Website Abstract Rainfall in 1 millimeter (mm) is the amount of rainwater that falls on the surface of an area of square meters (m²). Thus, rainfall of 1 millimeter (mm) is equivalent to 1 liter / m², which means that in a 1 square meter area there is 1 liter of water. In one area it has different rainfall characteristics at each location in the area. In this case, the measurement of rainfall is only carried out at one point for the entire region, even though rainfall in one area has a rainfall value that varies in each region. So, it is necessary to measure rainfall in each location points that have different rainfall values in the area to determine the amount of rainwater that falls and calculate to determine the volume of rainwater that falls in the rainfall measurement area. From the description above, an information system with a media website is needed that can calculate rainfall in real time and be able to draw rainfall data from the database that will be processed using javascript and HTML programming languages using the method of calculating the volume of the triangle prism and knowing the location rain. With the rainfall counters information system, the community will find it easier to get information about the location of the occurrence of rain and the amount of rain water that is observed in real time. The time needed to access the website is 2.5545 seconds. With the error value of rainfall volume that is equal to 5.29% and the error value for laying the marker is equal to 5.35%. Keywords: Rainfall, Information System, Website
Perancangan Dan Implementasi Penghitung Curah Hujan Amri Khurniawan; Suci Aulia; Dadan Nur Ramadan
eProceedings of Applied Science Vol 5, No 3 (2019): Desember 2019
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstrak Curah hujan merupakan jumlah air hujan yang turun pada suatu daerah dalam satuan waktu tertentu. Pengukuran curah hujan dikatakan 1 mm apabila dalam suatu luasan 1 m2 tertampung air setinggi 1 mm tanpa adanya penguapan, meresap, dan mengalir. Variasi setiap hujan berbeda-beda pada setiap daerah sehingga perlu dilakukan pengukuran curah hujan pada setiap lokasi titik-titik pengukuran yang berbedabeda di daerah tersebut. Data hujan yang tersedia di setiap lokasi hanya terdapat hari hujan atau tidak hujan. Dengan adanya permasalahan tersebut maka diperlukan sebuah perangkat yang dapat mengukur curah hujan secara realtime. Perangkat ini merupakan perangkat penghitung curah hujan secara realtime dengan menggunakan Automatic Rain Gauge berjenis tipping bucket. Metode kalibrasi pada tipping bucket adalah perbandingan volume air yang tertampung pada tipping bucket dengan curah hujan 1 mm. Agar nilai curah hujan yang didapatkan oleh perangkat keras dapat ditampilkan melalui suatu media informasi secara realtime, maka perangkat keras penghitung curah hujan akan terhubung dengan Firebase Realtime sebagai database curah hujan. Perangkat keras penghitung curah hujan yang telah dibuat dapat mempermudah masyarakat luas untuk mendapatkan nilai curah hujan yang terjadi pada daerahnya secara realtime. Resolusi pada Hardware mendapatkan nilai 1.46 mm. Kesalahan pada tipping bucket senilai 12%. Kesalahan pendeteksi hujan senilai 0%. Besar data yang digunakan pada Hardware sebesar 5.3 Kb. Ketahanan daya pada Hardware selama 69 jam. Sehingga Hardware dapat menyediakan pemantauan curah hujan secara realtime. Kata Kunci : Curah Hujan, tipping bucket, resolusi. Abstract Rainfall is the amount of rainwater that falls in an area in a certain time unit. Measurement of rainfall is said to be 1 mm if in an area of 1 m2 water is held as high as 1 mm without evaporation, seep, and flow. The variation of each rain varies in each region so it is necessary to measure rainfall at each location of the different measurement points in the area. Rain data available in each location only has rainy days or no rain. With these problems, we need a device that can measure rainfall in real time. This device is a rainfall counter device in real time using Automatic Rain Gauge type tipping bucket. The calibration method on the tipping bucket is a comparison of the volume of water contained in the tipping bucket with 1 mm of rainfall. In order for the value of rainfall obtained by hardware to be displayed through a medium of information in realtime, the rainfall calculator hardware will be connected with Firebase Realtime as a rainfall database. The hardware of the rainfall counter that has been made can make it easier for the wider community to get the value of rainfall that occurs in the area in realtime. Hardware resolution gets a value of 1.46 mm. 12% bucket tipping error. 0% rain detection error. The amount of data used in Hardware is 5.3 Kb. Power resistance for 69 hours. So that Hardware can provide realtime rainfall monitoring. Keyword: rainfall, tipping bucket, resolution
Sistem Monitoring Pelabelan Pada Produk Pabrikasi Berbasis Image Processing Della Oktriani; Suci Aulia; Atik Novianti
eProceedings of Applied Science Vol 5, No 3 (2019): Desember 2019
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstrak Setiap perusahaan pasti memiliki label produk masing-masing, tidak menutup kemungkinan jika terdapat kesalahan pemasangan label pada saat produksi. Hal ini harus lebih diperhatikan lagi karena jika terjadi kesalahan label atau label tidak benar maka akan menyebabkan pelanggan kecewa. Skenario terburuknya adalah label yang salah pada suatu produk dapat menimbulkan masalah kesehatan yang serius bagi konsumen, terutama jika terdapat zat penyebab alergi yang tidak tercantum. Pada Proyek Akhir ini dibuat sistem monitoring pelabelan pada produk pabrikasi berbasis image processing. Untuk dapat memproses dan mendeteksi apakah pemasangan label pada produk sudah sesuai dengan pola yang ditentukan maka digunakan metode edge detection dengan menggunakan Matlab yang akan ditangkap oleh webcam. Dengan menggunakan webcam dapat melakukan pengambilan citra sehingga akan didapatkan gambar dari objek tersebut, lalu gambar akan diproses sehingga gambar dapat terdeteksi jika terjadinya kesalahan pada label maka output berupa alarm. Pada sistem ini dirancang menggunakan format gambar .BMP. Dari hasil pengujian didapatkan nilai akurasi paling baik pada kamera webcam di sudut 90⁰ dengan presentase 92,5% dimana pengujian ini dilakukan 120 kali pengujian dengan jarak 30 cm, 35 cm, 40 cm, 45 cm, 50 cm, dan 55 cm dengan masing-masing jarak diuji sebanyak 20 kali. Dan jarak optimal untuk pengujian proyek akhir ini terdapat pada rentang 40 cm, 45 cm dan 50 cm. Kata Kunci: Matlab, Image Processing, Segmentation, Morphological, Citra Digital Abstract Each company must have its own product label, and do not rule out the possibility of an error in labeling during the production process. This needs to be considered again, because if there is a label error or the label is incorrect it will cause disappointment to consumers. In addition, the wrong label on a product can also cause serious health problems for consumers, especially if there are allergens that are not listed. In this Final Project, a labeling monitoring system was developed in the image processing based manufacturing product. To be able to process and detect whether the label installation on the product is in accordance with the specified pattern, edge detection method using Matlab will be captured by the webcam. Using a webcam can take an image so that the image will be obtained from the object, then the image will be processed so that the image can be detected if an error occurs on the label, the output is in the form of an alarm. This system is designed using the .BMP image format. From the results of tests that have been done, the best accuracy is obtained on a webcam camera at an angle of 90⁰ with a percentage of 92.5% where this test is performed 120 times with a distance of 30 cm, 35 cm, 40 cm, 45 cm, 50 cm, and 55 cm with each distance tested 20 times. Then the optimal distance in this Final Project testing is in the range of 35 cm, 40 cm, and 50 cm. Keywords: Product, Label, Matlab, Image Processing, Webcam, Digital Images
Klasifikasi Kualitas Kerupuk Udang Sidoarjo Berdasarkan Metode Segmentasi Warna Watersheds Dan K Nearest Neighbor (K-NN) Erty Kasdiantika; Bambang Hidayat; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kerupuk udang adalah kerupuk yang terbuat dari adonan tepung tapioka dan udang yang ditumbuk halus yang diberi bumbu rempah dan penambah rasa. Kerupuk udang merupakan salah satu kerupuk yang banyak digemari oleh masyarakat karena rasanya yang enak. Namun, banyak konsumen yang kurang bisa membedakan antara kerupuk udang kualitas bagus,  sedang, dan jelek.  Proses klasifikasi kualitas kerupuk udang dengan menggunakan metode segmentasi warna Watersheds dan K Nearest Neighbor. . Segmentasi warna Watersheds dilakukan untuk mengelompokkan tingakat warna yang ada pada citra kerupuk udang berdasarkan ketajaman gradasi warnanya. K Nearest Neighbor merupakan proses pengklasifikasian terhadap suatu objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut (tetangga terdekat). dihasilkan citra kerupuk udang kualitas 1 memiliki nilai >4500 piksel. Sedangkan citra kerupuk udang kualitas 2 memiliki  nilai >2400 piksel dan kerupuk udang kualitas 3 memiliki r nilai <2400 piksel. Hasil tersebut diperoleh dengan menghitung jumlah luasan macam warna. Hasil pengujian sistem didapatkan nilai akurasi sebesar 98.3% . Kata kunci: Citra Kerupuk Udang, Segmentasi, Watersheds, K Nearest Neighbor (K-NN)
Pengklasifikasian Tinggi Dan Berat Badan Manusia Berdasarkan Citra Telapak Kaki Dengan Metode Gabor Wavelet Dan Knn Berbasis Android Ryan Bagus Wicaksana; Bambang Hidayat; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tinggi dan berat badan merupakan salah satu parameter untuk mengidentifikasi seseorang, terlebih lagi bagi seorang forensik. Untuk mengidentifikasi tinggi dan berat badan biasanya dilakukan secara manual, selain dengan cara manual menggunakan alat pengukur tinggi badan dan penimbang berat badan juga dapat menggunakan informasi yang terkait dengan telapak kaki, mungkin hal tersebut dapat digunakan untuk forensik. Hubungan antara tinggi badan dan panjang telapak kaki dapat dinyatakan dalam koefisien korelasi (r). Begitu pula hubungannya dengan berat badan. Maka di implementasikan sistem pengukur tinggi badan dan berat badan manusia melalui telapak kaki berbasis Android. Identifikasi telapak kaki untuk estimasi tinggi dan berat badan ini pertama-tama melakukan penelitian mengenai telapak kaki, tinggi badan dan berat badan. Kemudian dilakukan pengambilan beberapa sampel. Dari hasil penelitian tersebut kemudian di analisa dan diimplementasikan dalam aplikasi Android dengan masukkan berupa gambar cap telapak kaki. Metode yang digunakan dalam pengerjaan tugas akhir ini yaitu Gabor Wavelet dan dengan pengklasifikasian KNN. Dibandingkan dengan tugas akhir sebelumnya dengan topik mengetahui tinggi badan menggunakan cap telapak kaki dan menghasilkan akurasi 73,33% serta waktu komputasi 5,99 detik. Tugas akhir ini mengembangkan topik tersebut, yaitu mengidentifikasi estimasi tinggi dan berat badan manusia menggunakan cap telapak kaki. Serta dapat mengkategorikan tingkat ideal tubuh sesuai dengan Indeks Masa tubuh (IMT) dengan akurasi sebesar 75% dan waktu komputasi 8,92 detik. Maka dari itu, akurasi dari tugas akhir ini lebih baik dari sebelumnya. Kata Kunci : Telapak Kaki, Tinggi Badan, Berat Badan, Gabor Wavelet, K-Nearest Neighbor (K-NN)
Analisis Dan Implementasi Sistem Pengenalan Wajah Pada Video Di Ruangan Menggunakan Metode Independent Component Analysis (Ica) Dan Non-Negative Matrix Factorization With Sparseness Constraints (Nmfsc) Eka Kusumawardhani; Bambang Hidayat; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Face recognition atau pengenalan wajah manusia merupakan salah satu bidang penelitian yang penting dan sudah lama menjadi perhatian para peneliti. Banyak sekali sistem aplikasi dan metode pengenalan wajah yang telah dikembangkan saat ini, contohnya adalah metode Independent Component Analysis (ICA) dan Non-negative Matriks Factorization with sparseness contraints (NMFsc). Pada penelitian sebelumnya metode ICA dan NMFsc telah diterapkan dalam sistem pengenalan wajah pada citra digital dengan hasil tingkat akurasi yang cukup tinggi yaitu 94% untuk metode ICA sedangkan untuk metode NMFsc adalah 96.1%. Sedangkan pada tugas akhir ini metode ICA dan NMFsc diterapkan dalam sistem pengenalan wajah pada video dan akan dilihat bagaimana tingkat akurasi dan waktu komputasi dari kedua metode tersebut. Tingkat akurasi dari kedua metode akan dilihat dari hasil simulasi program pengenalan wajah menggunakan bahasa pemrograman Matlab. Hasil pengujian sistem secara keseluruhan menunjukan bahwa Metode NMFsc memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu 92.5% dengan waktu komputasi 166.8026s pada kondisi kamera disebelah kiri sedangkan ICA 84.25% dengan waktu komputasi 51.7315s pada kondisi kamera disebelah kiri. Kata Kunci : Face Recognition, Independent Component Analysis (ICA), Non-negative Matrix Factorization with sparseness contraints (NMFsc)
Analisis Dan Perancangan Aplikasi Penerjemah Aksara Jawa Menggunakan Metode Backpropagation Ardyandrea Erstya Surya; Ratri Dwi Atmaja; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Teknologi yang berkembang pesat berpengaruh terhadap kesadaran masyarakat pada warisan budaya. Banyak masyarakat yang telah melupakan budaya yang ada, salah satunya adalah aksara nusantara. Pada tugas akhir sebelumnya membahas tentang pengenal aksara sunda menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) pada android dengan tingkat akurasi 60.90%. Pada tugas akhir lainnya tentang aksara jawa menggunakan metode Self-Organizing Map (SOM) pada matlab dengan tingkat akurasi 96.25% dengan waktu komputasi 7.9 detik. Dari tugas akhir diatas, maka pada tugas akhir ini dirancang sebuah aplikasi pengenal aksara jawa berbasis android. Pada tugas akhir ini input aksara jawa diambil menggunakan kamera android, lalu diproses pada software MATLAB. Parameter-parameter yang digunakan antara lain jenis deteksi tepi antara lain Canny, Sobel, Prewitt, dan Robert, serta jenis ektraksi ciri antara lain Sum, DCT, DWT, dan DFT. Sedangkan metode klasifikasi yang digunakan adalah JST backpropagation. Keluaran dari aplikasi ini berupa tulisan bahasa Indonesia. Untuk menilai akurasi aplikasi ini dilakukan pengujian pada parameter-parameter pada JST backpropagation yang digunakan. Dari pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa akurasi terbaik adalah 80 % dengan parameter jumlah data latih 40 data, deteksi tepi Sobel, ekstraksi ciri DCT, jumlah hidden layers sebanyak 120 layer, learning rate 0.01, fungsi aktivasi yang digunakan purelin, dan algoritma training menggunakan trainrp. Katakunci : Aksara Jawa, pengolahan citra, android, MATLAB, ekstraksi ciri, dan Backpropagation.
Perancangan Simulasi Gaya Berjalan Untuk Sekolah Model Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform (dwt) Dan Learning Vector Quantization (lvq) Diovani Estidia Akbar; Bambang Hidayat; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Modeling merupakan sebuah aktivitas di bidang kesenian yang banyak melibatkan gaya berjalan. Bidang seni ini memiliki teori dalam berjalan sehingga akan menciptakan keteraturan dalam berjalan dibandingkan dengan gaya berjalan orang umum. Keteraturan cara berjalan model yang khas ini dijadikan sebuah parameter pada sistem yang berbasis pengolahan citra pada video untuk mengukur ketepatan cara berjalan seorang model di atas catwalk. Pada tugas akhir ini, telah dirancang sebuah simulasi penilaian kualitas cara berjalan untuk sekolah modeling. Sistem ini menggunakan metode identifikasi DWT (Discrete Wavelet Transform) dan LVQ (Learning Vector Quantization) yang berguna untuk merancang skenario analisis video atau citra sehingga dapat mendeteksi gerak tubuh manusia dan mengambil kesimpulan karakteristik gerakan dari gaya berjalan seorang model. Simulasi ini dibuat dengan tujuan agar sekolah model tersebut dapat memberi penilaian terhadap cara berjalan seseorang tanpa harus memberi contoh secara langsung bagaimana cara berjalan ala model yang baik dan benar. Sistem tersebut mempunyai performansi dengan tingkat akurasi sebesar 81,8182% yang didapat pada level dekomposisi yaitu level 2 dan pada subband LL dengan menggunakan 14 sampel data latih dan 11 data uji. Performansi sistem yang dicapai adalah agar sistem dapat mengidentifikasi gaya berjalan dengan tingkat akurasi optimal dan mampu memberikan informasi seberapa tepat cara berjalan individu tersebut. Kata Kunci : catwalk, modeling, subband, DWT, LVQ. Abstract Modeling is an activity in the field of art that involves a lot of walking style. This field of art has a theory in walking so it will create regularity in walking compared to the common person's walk. The regularity of this typical model walk is used as a parameter on image-based processing systems on video to measure the accuracy of a model walk on a catwalk. In this final project, we will design an accurate assessment tool for walking modeling school. The system uses DWT (Discrete Wavelet Transform) and LVQ (Learning Vector Quantization) which is useful for designing video or image analysis scenarios so that it can detect human body motion and draw conclusions on the movement characteristics of a model's gait. This simulation is made with the aim that school model can give an assessment of how to walk a person without having to give a direct example of how to walk the style of a good model and true. The system has a performance with an accuracy of 81.8182% obtained at the level of decomposition that is level 2 and the subband LL using 14 samples of training data and 11 test data. Performance of the system is achieved so that the system can identify the gait with the optimal accuracy and able to provide information how exactly the individual walk. Keywords: catwalk, modeling, subband, DWT, LVQ.
Analisis Dan Perancangan Pengenalan Pola Huruf Jepang (hiragana) Menggunakan Metode Selforganizing Map (som) Arif Setiawan; Ratri Dwi Atmaja; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada tugas akhir sebelumnya telah dibahas pola pengenal huruf jepang dengan metode Learning Vector Quantization(LVQ) dengan tingkat akurasi 43.913%.Dengan menggunakan metode tersebut pola dapat dikenali namun tingkat akurasi masih bisa di tingkatkan Dari penelitian sebelumnya maka pada tugas akhir ini dirancang sebuah pengenal pola huruf jepang menggunakan metode jaringan syaraf tiruan self organizing map untuk melihat hasil perbandingan antara metode sebelumnya yang digunakan. Pada Tugas akhir ini masukan yang digunakan berupa karakter huruf jepang yang di tulis oleh responden yang ahli dalam penulisan karakter huruf jepang dan di ambil menggunakan kamera lalu di proses menggunakan matlab dengan menggunakan metode klasifikasi jaringan syaraf tiruan. Untuk proses pengujiannya yaitu dengan menggunakan data uji oleh responden yang mengerti atau baru belajar penulisan karakter huruf jepang Hasil dari pengujian dan analisis diperoleh hasil bahwa ekstraksi ciri berpengaruh besar dalam menentukan hasil akurasi dibandingkan dengan parameter pada jaringan syaraf tiruan. Pada pengujian ekstraksi ciri segmentasi memiliki tingkat akurasi terbaik sebesar 91.3034 % dibandingkan dengan ekstraksi ciri dct dengan akurasi terbaik sebesar 67.3913 % .Untuk pengujian sistem ditambahkan noise untuk melihat tingkat akurasinya. Kata kunci: Huruf Jepang,Thresholding ,Jaringan Syaraf Tiruan(JST).
Co-Authors Aaron Abel Abraham Caesar Yanuar Putra Adri Achmad Farhan Agus Gunarso Alvinas Deva Sih Illahi Amri Khurniawan Anatasya Bella Andik Wijanarko Angga Rusdinar Ardyandrea Erstya Surya Arif Setiawan Arif Setiawan Asep Mulyana ATIK NOVIANTI Aulya Ellanda Bagus Budhi L. Bambang Hidayat Bayuaji Kurniadhani Burhanuddin Burhanuddin Burhanuddin D. Dadan Nur Ramadan Dadan Nur Ramadhan Della Oktriani Denny Darlis Didin Yulian Dimitri Mahayana Diovani Estidia Akbar Efri Suhartono Erizka Banuwati Candrasari Erty Kasdiantika Fony Ferliana Widianingrum Galuh Laksmita Ranggi Gelar Budiman Grislend Gloria Natalies Hafiddudin Hafiddudin Hafiidh As Syahidulhaq Hafiz Adriansyah Handoko Supeno Hengki Setiadi Indrarini Dyah Irawati Inung Wijayanto Jean Pierre Uwiringiyimana Khairunnisa Alfiyanti Suharja Kusumawardhani, Eka Ledya Novamizanti M. Dyovan Uidy Okta Meidi Mahendra Rahmatullah Melina Melina Muhammad Arly Gunawan Muhammad Biyan Priatama Muhammad Obi Nugraha Muhammad Obi Nugraha Muhammad Panji Kusuma Praja Muhammad Rafki Nur Ramadhani Raditiana Patmasari Rahmat Sopian Rajali Ginting Ratri Dwi Atmaja Raymond Y. Purba Reivind P. Persada Restu Wardani Rita Magdalena Rita Purnamasari Rizky Edi Saputra Rudy Gunawan Ryan Bagus Wicaksana Ryan Bagus Wicaksono Sri Dewi Sartika Sugondo Hadiyoso Syahban Rangkuti Thoriq Dharmawan Viona Apryaleva Yafis Sukma Kurniawan YULI SUN HARIYANI Yuyun Siti R. YUYUN SITI ROHMAH