Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Knowledge Engineering and Data Science Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Ahmad Azhari
Ahmad Dahlan University
Aerospace Engineering Computer Science & IT Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Tanned and Synthetic Leather Classification Based on Images Texture with Convolutional Neural Network Faadihilah Ahnaf Faiz; Ahmad Azhari
Knowledge Engineering and Data Science Vol 3, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17977/um018v3i22020p77-88

Abstract

Tanned leather is an output from complex processes called tanning. Leather tanning is an important step that used to protect the fiber or protein structure of animal’s skin. Another reason of tanning process is to prevent the animal’s skin from any defect or rot. After the tanning is complete, the leather can be applied to produce a wide variety of leather products. Thus, the leather prices usually more expensive because it takes longer time in process. Another way to get cheaper price is make non-animal leather that usually known as synthetic or imitation leather. The purpose of this paper is to classify the tanned leather and synthetic leather by using Convolutional Neural Network. The tanned leather consist of cow, goat and sheep leathers. The proposed method will classify into four class, they are cow, goat, sheep and synthetic leathers. In each class consist of 160 images with 448x448 pixels size as the input data. With CNN method, this research shows a good result for the accuracy about 92.1%.
Klasifikasi K-Nearest Neighbor pada Penderita Insomnia berdasarkan Sinyal Elektroensefalogram Ahmad Azhari; Inosensia Lionetta Pricillia
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2022): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jsakti.v4i2.8691

Abstract

Pengukuran insomnia saat ini, umumnya dilakukan oleh para ahli medis dengan melihat kondisi pasien disertai gejala yang merujuk pada insomnia. Sebaliknya, pengukuran secara kuantitatif masih sangat minim ditemukan. Penelitian ini mengusulkan pengukuran alternatif dengan akuisisi aktivitas gelombang otak melalui electroencephalogram (EEG) dalam mengidentifikasi tidur gangguan. Insomnia adalah gangguan tidur umum yang dapat membuat sulit untuk tertidur, sulit untuk tetap tertidur, atau menyebabkan bangun terlalu dini dan tidak bisa kembali tidur. Tidak hanya melemahkan tingkat energi dan suasana hati, tetapi insomnia juga berdampak pada kesehatan, kinerja, dan kualitas hidup seseorang. Gangguan tidur ini muncul karena beberapa faktor, seperti kecemasan, stres, depresi, gangguan bipolar, atau trauma. Stimulasi fotik diberikan sebagai upaya untuk menemukan respon tubuh seseorang terhadap cahaya. Remaja akhir yang memiliki gejala insomnia dengan rentang usia 17-25 tahun dimasukkan sebagai responden, sebelumnya telah diberikan screening test terkait gangguan tidur 2 minggu yang lalu sehingga dapat diidentifikasi termasuk insomnia berat, sedang, ataupun ringan. Studi ini mengusulkan pendekatan baru menggunakan EEG sebagai alat ukur kuantitatif. Pendekatan baru ini membandingkan beberapa jenis metode perolehan data insomnia dari penelitian sebelumnya. Diharapkan pola penderita insomnia dapat terlihat dan dapat di klasifikasi menggunakan metode KNN, sehingga dapat mempermudah proses pendiagnosaan gangguan tidur insomnia secara kuantitatif.
Co-Authors Faadihilah Ahnaf Faiz Inosensia Lionetta Pricillia