Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

Analisis Dan Perbandingan Metode Sobel Edge Detection Dan Prewit Pada Deteksi Tepi Citra Daun Srilangka Sinaga, Anita Sindar R M
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 13, No 1 (2021): CSRID FEBRUARI 2021
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.13.1.2021.13-23

Abstract

Daun srilanka dikenal dengan nama daun sirsak, berbentuk bulat lonjong. Identifikasi citra berdasarkan tepi (outline) objek dalam Pengolahan citra menggunakan edge detection. Operasi pelacakan tepi untuk menemukan perubahan intensitas lokal yang berbeda dalam sebuah citra. Penerapan Sobel dan Prewitt adalah untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi sehingga tepi-tepi yang dihasilkan lebih banyak. Deteksi Tepi Sobel dan prewitt dapat mendeteksi tepian yang sebenarnya dengan tingkat error yang minimum. Sobel dan Prewitt mampu mengidentifikasi tepi dengan sumbu-sumbu yang digunakan, memiliki intensitas bilangan acak yang hasilnya berupa angka 0 dan 255 secara menyebar. Sistem yang dibangun menampilkan konversi citra RGB, Grayscale, Sobel dan Prewitt dan Histogram dari proses citra yang dilakukan. Hasil analisa metode Sobel dan Prewitt ditampikan dalam grafik histogram.
Big Data Analysis of Covid-19 Spread Based on Distribution Map and Protocol Regulations with Business Intelligence Anita Sindar Sinaga; Arjon Samuel Sitio
CCIT Journal Vol 15 No 1 (2022): CCIT JOURNAL
Publisher : Universitas Raharja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (847.811 KB) | DOI: 10.33050/ccit.v15i1.1609

Abstract

Various parties analyze the total cases of the Corona virus every day to prevent a high level of spread. Big Data technology involves data that is diverse, rapidly changing, super large in size so that conventional technology cannot be handled effectively. Four stages of processing Big Data until the output it produces is information for users, namely acquired, accessed, analytics, and application. Business Intelligence serves to transform operational, transactional data into useful information within the company. Big Data Analytics analyzes information, IDE for current and past business decisions visualized in graphical form. The problem in this study is modeled in the Big Data architecture with the aim of comparing the trend of the spread of Covid-19 related to process regulation. Based on the distribution map data and the regulation of health protocol rules with various online data sources, structured and unstructured using Business Intelligence (BI) cleaning data, three patterns of spread of the corona virus were found, High Cases, Medium Cases and Low Cases from 34 provinces throughout Indonesia. West Java Province became the first order of the highest cases during May 2021 with an average case of 21% followed by DKI Jakarta 14%.
Binary Image Object Identification Using Fuzzy Logic and Labeling Breadh-First Anita Sindar RM Sinaga
Journal of Telematics and Informatics Vol 6, No 4: December 2018
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jti.v6i4.

Abstract

The colors are derived from the results of eyes responded the reflected rays of the color of the object. Fuzzy logic that is to determine a color area along with the degree of its membership. The image can be identified from the dominant color, with the image of the binary value of 1 is stated in black and white were declared a value of 0. Each of the pixels that make up the image are mapped into the staple color and then converted into a binary image, the white, black and gray colors obtained from I (Intensity=0) and S (Saturation=1) while Hue is predominantly Red. Binary image shows a number of objects, based on the colors black and white, to find out the number of objects used labeling objects. The use of colors based on the Intensity Hue Saturation colors attribute aims to more easily identify the color of black and white objects. Labeling is a process of granting the same label on a bunch of pixels forming the object to each other on one image, Breadh-first is the practical object labeling technique provides the best results compared to the method of inundation (flood filling) other. This research attempts to identify objects that have the same invisible dominant color.Keywords: Dominant Color, Binary Image, Fuzzy Logic, Labeling
Data Mining Klasifikasi Data Nasabah Kredit KSU Taman Mandiri Menggunakan Algoritma C4.5 Julkari Sinta Parapat; Anita Sindar RMS
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 4, No 2 (2018)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (563.272 KB) | DOI: 10.26555/jiteki.v4i2.11416

Abstract

Koperasi simpan pinjam berkembang dari bunga pinjaman nasabah. Pengambil keputusan harus objektif dalam menentukan nasabah yang diberi kredit meminjam. Setiap data nasabah calon peminjam dipelajari untuk melihat pola nasabah dalam simpan pinjam pada koperasi. Digunakan Data Mining untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi. Teknik Data Mining Decision Tree, jawaban akan sebuah sistem untuk membantu dan mencari keputusan dengan memperhitungkan faktor-faktor yang terjadi. Penelitian ini bertujuan menilai nasabah dari record data dalam memutuskan nasabah pengambil kredit. Analisa data, terdiri dari 16 data sample, 7 data nasabah lancar dan 9 data nasabah macet pembayaran. Setiap percabangan menyatakan kondisi yang harus dipenuhi dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data. Pada Node 1 diperoleh atribut dengan Gain tertinggi: Penghasilan, sebesar 0,6853. Pada Node 1.1 diperoleh atribut dengan Gain tertinggi: umur, sebesar 0,6215. Gain tertinggi adalah  jangka waktu: 0,9179. Ada tinggal dua nilai dari atribut jangka waktu, 31-60, 15-30 hari. nilai atribut 31-60 mengklasifikasikan kasus menjadi satu yaitu keputusannya “macet” demikian juga dengan 15-30 hari mengklasifikasi kasus menjadi satu yaitu keputusanya “lancar” sehingga tidak perlu melakukan perhitungan lebih lanjut.
Real Time Database Seleksi Wajah Digital Menggunakan Algoritma CAMshift Anita Sindar RM Sinaga
Fountain of Informatics Journal Vol 5, No 1 (2020): Mei
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v5i1.3642

Abstract

AbstrakPerkuliahan yang ditempuh 4-5 tahun mempengaruhi perkembangan fisik. Penelitian ini menggunakan data video digital mahasiswa. Hasil rekaman video digunakan untuk data set menentukan ciri tertentu yang dimiliki mahasiswa nantinya tersimpan dalam katalog database file digital.  Dimulai dari konversi video .mp4 menjadi format .AVI. Algoritma CAMShift menggunakan dasar warna HSV untuk pelacakan posisi wajah (tracking) dan mengenal wajah (recognition). Video durasi 1-2 detik menghasilkan 45-200 frame format PNG. Algoritma CamShift melakukan penghitungan nilai Hue data sample. Hasil seleksi area bounding box disimpan dalam database wajah. Tracking wajah menggunakan Meanshift switching Matlab–OpenGL. Penelitian bertujuan mendokumentasikan profil wajah berbentuk digital berdasarkan warna dominan kulit. Hasil uji pencocokan wajah dilakukan pada beberapa video play, keberhasilan deteksi: 100% terseleksi, 45%-60%, 80-90%, disimpulkan sekitar 50%-100% berhasil. Gerakan wajah akan tertangkap centroid bounding box, bila warna wajah dominan Hue.Kata kunci: Algoritma Camshift; Database Wajah; Real Time; Seleksi Wajah; Warna Hue; Abstract[Real Time for Digital Face Database Selection Using Camshift Algorithm] Education taken 4-5 years affects physical development. This study uses student digital video data. The recording results are used to identify certain characteristics possessed by a student later stored in the digital file database catalog. The stages of the study consisted of identification, recognition and matching of faces. It starts from converting .mp4 videos to .AVI format. The CAMShift algorithm uses basic HSV colors for tracking face position (tracking) and faces recognition. 1-2 seconds video produces 45-200 frames PNG file. The research aims to document the digital profile of a face based on the dominant color of the skin. The face matching test results were carried out on several video play, the success of detection: 100% selected, 45%-60%, 80-90%, concluded around 50%-100% successful. Face movements will be caught by the centroid bounding box, if the color of the face is dominant in HueKeywords: Camshift Algorithm, Database Faces Face Selection; Hue Color; Real Time
Segmentasi Warna HSV Telapak Tangan Untuk Deteksi Bakteri Pada Pendemi Covid 19 Anita Sindar RM Sinaga; Endra Marpaung
Fountain of Informatics Journal Vol 5, No 3 (2020): Specials Issue November - Seminar Nasional Sains dan Teknologi
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v5i3.4925

Abstract

AbstrakMasa pendemi mengharuskan setiap warga negara mengikuti protokol kesehatan kapan dan dimana pun. Dianjurkan cuci tangan dengan air mengalir. Tangan termasuk organ penting perantara keluar masuk bakteri, jamur, virus dan berbagai kuman berbahaya yang secara langsung maupun tidak langsung. Dalam bidang pengolahan citra dikenal segmentasi warna. Proses ekstraksi ciri warna RGB, HSV dan ruang warna lainnya dapat menghasilkan akurasi yang tinggi dengan jumlah parameter ciri seminimal mungkin sehingga proses komputasi menjadi lebih cepat. Dalam penelitian ini, dilakukan proses segmentasi citra berwarna pada bakteri Bacilus yang menempel pada telapak tangan. Ekstraksi ciri warna dilakukan untuk mengklasifikasikan bakteri. Euclidean Distance untuk klasifikasi warna pada jarak minimum dua titik tetangga yang saling berdekatan (nearest neighbor). Jumlah kelompok terlebih dahulu ditentukan sebelum pengelompokan item berdasarkan analisa data. Ciri warna diekstraks menggunakan segmantasi warna, sedangkan ciri tekstur menggunakan analisis tekstur dengan deteksi BLOB (Binary Large Object). Segementasi berbasis clutering dapat mengidentifikasi tangan yang belum cuci tangan dan kondisi tangan sesudah mencuci tangan menggunakan sabun berdasarkan warna bakteri yang telah diekstrak.   Kata kunci: bakteri, telapak tangan, segmentasi warna, clustering, pendemi Abstract[HSV Color Segmentation of the Palm for the Detection of Bacteria in the Covid 19 Pandemic]. The pandemic period requires every citizen to follow health protocols anytime and anywhere. Hand washing under running water is recommended. The hand is a vital organ directly or indirectly as an intermediary for the entry and exit of bacteria, fungi, viruses, and various harmful germs. In the field of image processing, color segmentation is known. The extraction process for RGB, HSV, and other color space features can produce high accuracy with a minimum number of feature parameters so that the computation process is faster. In this study, a color image segmentation process was carried out on Bacillus bacteria attached to the hands' palms. The extraction of color features was carried out to classify bacteria. To classify colors in a certain color group, Euclidean Distance is used, finding the minimum distance between two points of the nearest neighbor. With K-Mean, the number of groups is determined in advance, and grouping is based on predetermined information. Color features are extracted using color segmentation, while texture features use texture analysis with BLOB (Binary Large Object) detection. Clustering-based segmentation can identify hands that have not been washed and the condition of hands after washing hands using soap based on the color of the extracted bacteria.Keywords: bacteria, palms, color segmentation, clustering, pandemic
SPK Penilaian Hasil Belajar Siswa Dengan Metode TOPSIS Anita Sindar RM Sinaga
FORMAT Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Mercu Buana

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

Abstract

In the learning process students get an assessment. The teacher plays the role of accumulating student values from each assignment given. The results of the assessment are often less objective and not transparent. Measurement of the process and learning outcomes in the form of numbers that reflect the achievements, processes and learning outcomes. A technology-based assessment system is needed that supports making decisions determining student grades. The things that affect student learning assessment are categorized as assessment criteria. Each criterion is given a weight (%). The decision system that supports the assessment in this study uses the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method, the weights of each criterion value form the matrix, normalized to obtain the highest assessment score. Ranking stages are obtained from the results of alternative matrices and criteria weights. The application of the Topsis method for Assessment of Student Learning Outcomes at SMK Negeri 1 Pantai Labu with the provisions of the criteria and weight data obtained by a student named Trisna Supiyati obtained the highest rating.  
Ekstrak Ciri Komunikasi Nonverbal Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix Anita Sindar RM Sinaga
I N F O R M A T I K A Vol 12, No 2 (2020): DESEMBER 2020
Publisher : STMIK DUMAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36723/juri.v12i2.230

Abstract

Komunikasi mengandung dua dimensi verbal dan non verbal. Perilaku komunikasi non verbal dievaluasi menggunakan perhitungan ekstrak ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Video pelamar diekstrak untuk mengambil gestur mata, gestur mulut dan gestur kepala. Hasil citra gestur dikonversi menjadi file grayscale selanjutnya proses segementasi dan ekstraksi ciri GLCM. Analisis citra berdasarkan distribusi statistik dari intensitas piksel dilakukan dengan mengekstrak fitur tekstur menggunakan GLCM. Formula ektraksi ciri terdiri dari feature, contras, energi, entropy dan homogenitas. Sebanyak 10 dosen mempersentasikan kegiatan mengajar selama 1-2 detik direkam secara live. Perilaku bahasa tubuh ditracking menjadi beberapa frame sesuai kategori data uji. Dari pengolahan 10 video, diperoleh identifikasi bahwa video ke-7, memperoleh total penilaian komunikasi non verbal paling tinggi sebesar 96%. 
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Prioritas Tujuan Wisata Daerah pada Kabupaten Karo dengan Metode TOPSIS Jimmi Herdianda Gurusinga; Bosker Sinaga; Anita Sindar RM Sinaga
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 5, No 3 (2020): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v5i3.6656

Abstract

There are approximately 20 tourist objects in the Karo Regency area that are close to each other, such as Gundaling Hill, Lumbini Nature Park, Fun Land Mickey Holiday and other places. The main problem is designing a system using the SPK in determining the priority of regional tourist destinations in Karo Regency using the TOPSIS method. Problem solving steps are carried out from problem identification, determining alternative solutions to problems that arise so that the best decisions can be made. The weight of the criteria to determine the preferred criteria. The greater the weight, the more priority. Weights for each criteria for determining priority destination of tourist attractions, Distance from Berastagi (weight 30%), Facilities and Facilities (weight 15%), Access (15%), Type of Tourism (weight 20%), Entrance Fee (Weight 15%), Culinary (weight 5%), and internet network (5%). The preference value (V) produces alternatives that are ordered from largest to smallest. The biggest preference is tourism priority, in this case Kubu Berastagi Hill becomes a priority destination based on criteria.
PENENTUAN KARYAWAN LEMBUR DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Anita Sindar RM Sinaga
Jurnal Inkofar Vol 1, No 2 (2018)
Publisher : Politeknik Meta Industri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (783.848 KB) | DOI: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.67

Abstract

Kerja lembur merupakan bagian rencana proyek yang dimaksudkan untuk menyelesaikan proses produksi yang tidak mungkin diselesaikan dalam hari kerja biasa/normal shift. Pekerjaan lembur harus diimbangi dengan kesiapan faktor-faktor penunjang antara lain tenaga kerja (karyawan), material dan alat kerja yang sesuai dengan kebutuhan pekerjaan tersebut. Untuk mengatasi faktor-faktor penunjang ini diperlukan pembiayaan pembayaran tenaga kerja (upah). Permasalahan yang muncul ketika menentukan lembur karyawan adalah pengaruh kerja lembur terhadap produktivitas kerja serta kondisi karyawan dalam melaksanakan tugas lembur. Cara menentukan lembur bagi karyawan akan menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Indikator yang dipergunakan dalam penentuan lembur karyawan menjadi kriteria dalam pembobotan. Indikator penentuan karyawan lembur terdiri dari tiga kriteria yaitu sikap, kemampuan dan kontribusi. Output utama dari sistem, memuat alternatif yang memiliki bobot paling tinggi sehingga diperoleh nama karyawan yang harus lembur untuk memenuhi kebutuhan perusahaan. Keunggulan Metode AHP adalah mempermudah menghitung kriteria kinerja berdasarkan pertimbangan prioritas yang dapat mempermudah dalam penentuan karyawan lembur.  Kata Kunci: Lembur, Kriteria, Subkriteria, Bobot, Metode AHP