Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

2.949

P-Index

This Author published in this journals

All Journal dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Jurnal MIPA Jurnal Teknik Informatika Jurnal TIMES JOIV : International Journal on Informatics Visualization Knowledge Engineering and Data Science BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Ilmiah Behongang Journal of Applied Data Sciences Operations Research: International Conference Series JURNAL REKAYASA INFORMASI SWADHARMA (JRIS) Journal of Agriculture (JoA) Jurnal Ilmiah Sains Bulletin of Social Informatics Theory and Application d'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak

Luther Latumakulita

Unknown Affiliation

Author-ID : 305255

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation

Published : 36 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

GUI Application to Setup Simple Graph on the Plane using Tkinter of Python Sumual, Gery Josua; Pinontoan, Benny; Latumakulita, Luther A.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 1 (2021): Maret 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

In graph theory, drawing a simple graph on the plane might result an intersection of pair of edges that is not intended as a vertex called crossing. The least amount of crossing in any simple drawing of a graph is the crossing number of that graph, ð‘ð‘Ÿ(ðº). Given a graph G and an integer ð¾, the general problem to proof ð‘ð‘Ÿ(ðº) â‰¤ ð¾ is an NP-Complete problem, which means, it is likely intractable. One of the way to proof ð‘ð‘Ÿ(ðº) â‰¤ ð¾ is by showing the drawing of graph ðº with ð¾ number of crossing; doing it with a computer application can be much of help. Therefore, the purpose of our research is to create one using Tkinter of Python. The development of the application is feature driven. The developed features are used to find any simple drawing of graphs on the plane. As the result, the application can proof ð‘ð‘Ÿ(ð¾_3,3) â‰¤ 1,Â ð‘ð‘Ÿ(ð¾_6) â‰¤ 3, andÂ ð‘ð‘Ÿ(ð¾ðº_5,2) â‰¤ 2.

KELAYAKAN PENERIMA BERAS MISKIN DI KAMPUNG GUNUNG KECAMATAN TABUKAN TENGAH MENGGUNAKAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN Miske Silangen; Jevenston Lalenoh; Luther Latumakulita
Jurnal Ilmiah Behongang Vol 1 No 1 (2018): Jurnal Ilmiah Behongang
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, POLITEKNIK NEGERI NUSA UTARA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (221.061 KB)

Pengambilan keputusan yang belum optimal dalam penentuan penerima beras miskin, sangat merugikan masyarakat. Belum tersedianya aplikasi secara otomatis dalam pengolahan data masyarakat, menimbulkan masalah yang sama terus-menerus terjadi. Penelitian ini dilakukan di desa gunung kecamatan Tabukan Tengah yang bertujuan untuk membantu pihak pengambil keputusan dalam menentukan penerima beras miskin yang sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukanoleh pemerintah Indonesia. Dalam Penentuan kriteria keluarga miskin diperlukan sebuah sistem yang baik untuk mencegah kesalahan bahkan kecurangan yang dilakukan oleh pihak-pihak tertentu, yaitu dengan membuat sistem pendukung keputusan (SPK). Aplikasi ini dibuat untuk menunjang pekerjaan pemerintah kampung sehingga tidak kesulitan dalam menentukan keluarga miskin yang berhak untuk menerima bantuan. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada sistem dengan cara melakukan input data yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan, didapatkan hasil bahwa inputan data yang sesuai dengan kriteria dan pembobotan, didapatkan hasil penerima beras miskin yang layak jika presentasinya diatas 60%, sedangkan dibawah 60% dinyatakan tidak layak.

SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT GINJAL Luther Latumakulita; Chriestie E. J. C. Montolalu
JURNAL ILMIAH SAINS Volume 11 Nomor 1, April 2011
Publisher : Sam Ratulangi University

Sistem pakar merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana meniru cara berpikir seorang pakar dalam menyelesaikan suatu permasalahan. Kecerdasan buatan adalah salah satu bidang ilmu komputer yang mendayagunakan komputer sehingga dapat berperilaku cerdas seperti manusia. Ilmu komputer mengembangkan perangkat lunak dan perangkat keras untuk menirukan tindakan manusia. Aktifitas manusia yang ditirukan seperti penalaran, penglihatan, pembelajaran, pemecahan masalah, pemahaman bahasa alami, dan sebagainya. Sesuai definisi, teknologi kecerdasan buatan dipelajari dalam bidang-bidang seperti Robotika (Robotics), Penglihatan Komputer (Computer Vision), Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing), Pengenalan Pola (Pattern Recognition), Sistem Syaraf Buatan (Artificial Neural System), Pengenalan Suara (Speech Recognition), dan Sistem pakar (Expert System). Sistem pakar terdiri 2 bagian pokok, yaitu lingkungan pengembangan (development environment) digunakan sebagai pembangun sistem pakar baik dari segi pembangun komponen maupun basis pengetahuan dan lingkungan konsultasi (consultation environment)digunakan oleh seseorang yang bukan ahli untuk berkonsultasi. Lingkungan pengembangan digunakan oleh ES builder untuk membangun komponen dan memasukan penetahuan kedalam basis pengetahuan. Aplikasi Sistem Pakar ini adalah merupakan paket perangkat lunak yang membahas bagaimana cara untuk mendeteksi penyakit ginjal pada manusia. Sistem pakar pendeteksi penyakit ginjal pada manusia ini terdiri atas 2 bagian yaitu : Lingkungan Konsultasi (Development environment) dan Lingkungan Pengembangan (Consultation environment). Bahasa pemrograman yang digunakan untuk membuat aplikasi system pakar ini Microsoft Visual Studio 6.0 dengan databasenya menggunakan Microsoft Access 2003. sesuai dengan bahasa pemrograman yang digunakan maka interface yang akan ditampilkan dalam memberikan informasi bagi user akan berbentuk visual.Â EXPERT SYSTEM FOR KIDNEY DISEASE DIAGNOSISABSTRACTExpert System (ES) is an artifial intelligence which aplicate a profesionalâ€™s way of think in solving a problem. Artificial intelligence is a computer field which move computer to operate as smart as human brain. This computer science develop software and hardware to act like a human. Human activities which modify such as reasoning, vision, learning, problem solving, natural language, etc. Base on that definition, artificial intelligence technologi were improved in many fields such as Robotics, Computer Vision, Natural Language Processing, Pattern Recognition, Artificial Neural System, Speech Recognition, and Expert System. Expert System consist of two main fields: development environment used as expert system builder in component builder and also knowledge base, and consultation builder used by a person who has not ability in in consultation. Development environment used by ES builder to build component and input knowledge in to the knowledge base. This Expert System Aplication is a software sistem, which improve the aplication to detect kidney disease for human. Expert System detection of kidney disease for human consists of two parts: Development environment and Consultation environment.Programming language, which used to build this Expert System aplication, is Microsoft Visual Studio 6.0 with database Microsoft Access 2003. Base on the language programming used, then the interface, to give the information for user, will be shown in visual.

Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Izin Trayek Angkutan Kota pada Pemerintah Kota Manado Luther A Latumakulita
JURNAL ILMIAH SAINS Volume 12 Nomor 1, April 2012
Publisher : Sam Ratulangi University

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSANPEMBERIAN IZIN TRAYEK ANGKUTAN KOTA PADA PEMERINTAH KOTA MANADO ABSTRAK Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Izin Trayek Angkutan Kota dirancang untuk memudahkan dan mengefisienkan pemberian izin trayek terhadap angkutan kota dalam lingkup Pemerintah Kota Manado. Kriteria-kriteria yang diperlukan dalam mengeluarkan izin trayek anggkutan kota dimodelkan menggunakanÂ model matematik dengan cara memberikan bobot pada setiap kriteria dengan besaran bobot sesuai dengan tingkat signifikansinya kemudian setiap sub kriteria diberikan nilai numerik antara 0 .. 100 dan dihitung nilai sub total kriteria dengan mengacu pada pembobotan yang telah ditetapkan sebelumnya. Langkah selanjutnya adalah menjumlahkan semua nilai sub total setiap kriteria untuk mendapati nilai total yang dipakai sebagai dasar pendukung keputusan. Analisa resiko menyatakan sub kriteria yang tidak terpenuhi atau mendapat penilaian 0 (nol). Kata kunci: Izin trayek, model matematik, sistem pendukungÂ keputusan Â APPLICATION OF DECISION SUPPORT SYSTEMSFOR LICENSE OF PUBLIC ROUTE VEHICLE AT GOVERNMENT OF MANADO REGENCY ABSTRACT Application of decision support systems for license ofÂ public route vehicle was designed for ease and make more effisient the task of Government of Manado Regency in order to granting licence of public route vehicle. Necessary criterias were modeled using mathematical models. Each createrias has certain weighted and every sub criteria given a numerical value between 0 and 100. The next steps are calculate for sub total value on each createria based on weighted values was define before and then sum up all of sub total values to fine total value witch used as based for making decission. Sub criteria with zero value was explained in risk analisys report. Keywords: License of pubilc route, decision support systems, mathematical models

SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR (CF) Luther A Latumakulita
JURNAL ILMIAH SAINS Volume 12 Nomor 2, Oktober 2012
Publisher : Sam Ratulangi University

SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR (CF)ABSTRAKTelah dibangun sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit anak dengan penanganan faktor ketidakpastian menggunakan certainty factor (CF). Tahapan pembangunan sistem ini dimulai dengan mengakuisisi pengetahuan dari dokter ahli anak kemudian membangun basis pengetahuan dan memberikan nilai CF pada setiap gejala yang terkait dengan suatu penyakit anak dalam range nilai 0 dan1. Dengan memilih gejala-gejala penyakit yang dilihat atau dirasakan maka sistem dapat mendiagnosa penyakit anak dengan menampilkan tiga penyakit dengan nilai CF terbesar yang diurutkan secara descending.Kata kunci : Certainty faktor, sistem pakar, penyakit anakÂ EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING CHILD DISEASE BY USING CERTAINTY FACTOR (CF)ABSTRACTAn expert system has been conducted for diagnosing child disease by using certainty factor (CF) with uncertainty variable. This conducting phase was started by acquiring the pediatricianâ€™s knowledge which was then followed by conducting knowledge base and giving CF value on every symptom which bonds to a child disease on 0 to 1 range. By choosing the syptoms of the disease that have been observed or felt, the system would be able to diagnose the child disease by showing the three diseases which have been listed descendingly from the biggest CF value.Keywords: certainty factor, expert system, child disease

SEGMENTASI CITRA DIGITAL IKAN MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING Max R Kumaseh; Luther Latumakulita; Nelson Nainggolan
JURNAL ILMIAH SAINS Volume 13 Nomor 1, April 2013
Publisher : Sam Ratulangi University

SEGMENTASI CITRA DIGITAL IKAN MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDINGABSTRAK Untuk mengenal jenis-jenis ikan berdasarkan ciri-cirinya, telah dibuat suatu sistem untuk memisahkan objek mata ikan menggunakan metode thresholding. Prosesnya dimulai dengan menginput citra digital ikan, selanjutnya dikonversi ke citra grayscale. Kemudian dilakukan proses segmentasi terhadap citra grayscale. Selanjutnya, dipilih hasil segmentasi dan ditandai dengan proses deteksi tepi menggunakan operator Canny yang dipertajam dengan proses dilasi. Proses terakhir adalah membuat plot contour terhadap hasil proses dilasi dan citra grayscale. Hasil segmentasi berhasil memisahkan objek mata ikan dengan menggunakan metode thresholding local. Keseluruhan proses ini dilakukan dengan menggunakan MATLAB R2012a. Kata kunci : Mata Ikan, Segmentasi Citra, Thresholding DIGITAL FISH IMAGE SEGMENTATION BY THRESHOLDING METHOD ABSTRACT A system of fish eyelets seperation has been conducted to identify types of fish acording to their characteristics, by using thresholding method. The process start by inserting digital fish image then convert it to grayscale image. Next step is to process segmentation the grayscale image. Choosed the segmentation result then marked it by edge detection process using Canny operation which has been sharpened by dilation process. The last step is to make contour plot to dilation result and grayscale image. The result of the segmentation shows that the fish eyelets can be separated using local thresholding method. The whole process is conducted by using MATLAB R2012a. Keywords : Fish Eyelets, Segmentation Image, Thresholding

Identification of sea urchins in melonguane coastal area using Multilayer Perceptron Neural Network Andar Alwein Pinilas; Luther Alexander Latumakulita; Djoni Hatidja
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 14, No 2 (2022)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v14i2.1208.169-177

Sea urchins (Echinoidea) are marine biota that is found in Indonesian waters and there are 950 types of sea urchins scattered throughout the world. This study aims to classify types of sea urchins based on the characteristics contained in sea urchin images using the Multilayer Perceptron Neural Network (MLP-NN) method with 3 classification classes. 120 sea urchin image data were taken from the Melonguane beach area, Talaud Islands Regency, North Sulawesi Province. In the MLP-NN stage, training, validation, and testing processes are carried out by applying 8-fold cross-validation, and the system performance shows the lowest accuracy of 93.33%, the highest 100%, and an average of 98.33%. The experimental results indicate that MLP-NN can classify sea urchins with good performance.

Human Facial Expressions Identification using Convolutional Neural Network with VGG16 Architecture Luther Alexander Latumakulita; Sandy Laurentius Lumintang; Deiby Tineke Salakia; Steven R. Sentinuwo; Alwin Melkie Sambul; Noorul Islam
Knowledge Engineering and Data Science Vol 5, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17977/um018v5i12022p78-86

The human facial expression identification system is essential in developing human interaction and technology. The development of Artificial Intelligence for monitoring human emotions can be helpful in the workplace. Commonly, there are six basic human expressions, namely anger, disgust, fear, happiness, sadness, and surprise, that the system can identify. This study aims to create a facial expression identification system based on basic human expressions using the Convolutional Neural Network (CNN) with a 16-layer VGG architecture. Two thousand one hundred thirty-seven facial expression images were selected from the FER2013, JAFFE, and MUG datasets. By implementing image augmentation and setting up the network parameters to Epoch of 100, the learning rate of 0,0001, and applying in the 5Fold Cross Validation, this system shows performance with an average accuracy of 84%. Results show that the model is suitable for identifying the basic facial expressions of humans.

Perbaikan Citra Digital dengan Menggunakan Filtering Technique dan Similarity Measurement Gybert Saselah; Winsy Weku; Luther Latumakulita
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 2 No. 2 (2013): September, 2013
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.2.2.2013.3203

Abstract Often the digital image can be contaminated with noise, Â which usually occurs in the process of retrieval or storage of digital images and delivery process either via satellite orÂ cable . By using the technique of filtering noise reduction process will be performed on a digital image that has previously been given Gaussian noise and followed by a Similarity Measurement to identify similarities between Â image filtered and original image. This study was conducted to determine the appropriate filtering techniques to reduce the Gaussian noise. Image processing in this study composed by the input image and read the image matrix, converting images, adding noise, denoising digital images by applying filters performed using Matlab R2012a software ( version 7.14.0.739) . Application of Gaussian filter with a value of = 1.0 produce a digital image that is closest to the original image than the application of a Gaussian filter with another value, for Â . As for the application of the Wiener filter is seen that the greater the value, the resulting digital image will be closer to the original image. For further research can be done on other types of noise or to a combination of two or more noise. Keywords : Digital Image , Noise , Filter , Similarity Measurement. Abstrak Seringkali citra digital dapat terkontaminasi derau (noise), yang biasanya terjadi pada proses pengambilan ataupun penyimpanan citra digital serta proses pengiriman citra digital baik melalui satelit maupun melalui kabel juga. Dengan menggunakan teknik filtering akan dilakukan proses pengurangan noise pada suatu citra digital yang sebelumnya telah diberi Gaussian noise dan dilanjutkan dengan Similarity Measurement untuk mengidentifikasi kesamaan citra digital hasil filtering dengan citra original. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan teknik filtering yang tepat untuk mengurangi Gaussian noise. Proses pengolahan citra dalam penelitian ini terdiri dengan proses input gambar dan membaca matriks citra, konversi citra, menambahkan noise, denoising citra digital dengan menerapkan filter yang dilakukan dengan menggunakan software Matlab R2012a (versi 7.14.0.739). Penerapan Gaussian filter dengan nilai = 1,0 menghasilkan citra digital yang paling mendekati citra original dibandingkan dengan penerapan Gaussian filter dengan nilai Â lain, dimana . Sedangkan untuk penerapan Wiener filter terlihat bahwa semakin besar nilai , maka citra digital yang dihasilkan akan semakin mendekati citra original. Untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada jenis noise lain ataupun untuk gabungan dua noise atau lebih. Kata kunci: Citra digital, Noise, Filter, Similarity Measurement

Identifikasi Tingkat Kesehatan Karang Berdasarkan Coral Health Chart Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dan Metode Kuadrat Terkecil Arista Mandagi; Luther Latumakulita; Altien Rindengan
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 4 No. 1 (2015): Maret 2015
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.4.1.2015.7590

Terumbu karang bermanfaat bagi kelangsungan hidup makhluk bawah air. Namun saat ini terancam keberadaannya, salah satu penyebab adalah peningkatan suhu Bumi sehingga banyak terumbu karang mengalami kerusakan ditandai dengan pemutihan warna karang. Pengamatan kesehatan karang dapat dilakukan dengan tabel kesehatan karang (Coral Health Chart). Penelitian ini dimulai dengan menghitung nilai rata-rata RGB (red, green, blue) dengan pengolahan citra digital terhadap Coral Health Chart, dan menerapkan metode kuadrat terkecil untuk memperoleh perumusan dalam rangka penentuan tingkat kesehatan dari terumbu karang menggunakan bantuan komputer. Langkah selanjutnya hitung nilai rata-rata RGB dari beberapa gambar karang dengan pengolahan citra digital, kemudian diterapkan pada perumusan yang telah diperoleh sebelumnya. Penelitian dilakukan pada 8 contoh gambar karang, hasilnya menunjukan tingkat kesehatan karang dan persentase tingkat kesehatan dari masing-masing karang yaitu untuk karang dengan simbol j=95.52%, k=65.02%, l=80.42%, m=81.11%, n=84.69%, o=52.87%, p=79.41% dan karang q=69.78%. Kata kunci : Tabel Kesehatan Karang, Pengolahan Citra Digital, Kesehatan Karang, Metode Kuadrat Terkecil

Co-Authors Aji Prasetya Wibawa Altien Rindengan Altien Rindengan Alwin Melkie Sambul Ambarita, Yolanda Margareta Anastasia, Lenshy Aprisilia Andar Alwein Pinilas Arista Mandagi Arthur G. Pinaria Assa, Jan Rudolf Benny Pinontoan Bernard Bernard, Bernard Bobby Polii Budiman, Glenn Chriestie E. J. C. Montolalu Chriestie E. J. C. Montolalu Dedie Tooy Deiby Tineke Salaki Djoni Hatidja Eliasta Ketaren, Eliasta Enny Itje Sela Fajar Purnama Felliks Tampinongkol, Felliks Frangky J. Paat Gybert Saselah I Nyoman Gede Arya Astawa Islam, Noorul Jabari, Nida Jantje Pongoh Jevenston Lalenoh John Socrates Kekenusa Julana Rarung Julana Rarung, Julana Jullia Titaley Karim, Irwan Koibur, Mayko Edison Kusuma, Samuel D. A. Lapihu, Dodisutarma Lindsay Mokosuli Liwu, Suzanne L. Mairi, Vitrail Gloria Mamuaja, Christine F Manarisip, Endrue Jehezkiel Mandagi, Franklin Mans Mananohas Mans Mananohas, Mans Marni Sumarno Marni Sumarno, Marni Max R Kumaseh Miske Silangen Montolalu, Chriestie Ellyane Juliet Clara NELSON NAINGGOLAN NELSON NAINGGOLAN Ngangi, Stefano C.W. Ngangi, Stephano Caesar Wenston Noorul Islam Noviania, Reski Oessoe, Yoakhim Y.E. Paat, Frangky J Paat, Frangky Jessy Paat, Franky Pagewang, Yalon Bu'tu Pinatik, Herry F Pioh, Diane Raintung, Stephanie Marceline Rindengan, Altien J. Rinny Mamarimbing Rumambi, David P Salaky, Deiby Tineke Sandra Pakasi Sandy Laurentius Lumintang Sanriomi Sintaro Saroyo Saroyo Selvie Tumbelaka Sirait, Hasanuddin Sofia Wantasen Steven Ray Sentinuwo Sulu, Brian Sumual, Gery Josua Surahman, Ade Takaendengan, Mahardika Inra Tangkeallo, Sindy C. T. Teltje Koapaha Tenda, Edwin Tineke M. Langi Vederico Pitsalitz Sabandar Winsy Weku Winsy Weku Yohanes Langi Yohanes Langi

Title

Found 36 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 36 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 36 Documents
Search