Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal
MUHAMMAD ICHWAN
Institut Teknologi Nasional Bandung
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Metoda Unit Selection Synthesizer dalam Pembuatan Synthesizer Suara Suling Recorder Muhammad Ichwan; Milda Gustiana; Arief Syafiudin
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 1 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i1.1-14

Abstract

Unit Selection Synthesizer didasarkan pada penggabungan segmen-segmen dari sinyal suara yang sudah direkam oleh alat synthesizer. Selama proses sintesis, menggunakan algoritma The Hunt and Black yang memilih salah satu unit dari beberapa pilihan dalam menemukan barisan unit yang memenuhi spesifikasi yang dikehendaki. Berdasarkan penelitan synthesizer dapat digunakan untuk pembuatan suara suling recorder yang berjenis soprano dan mempunyai nada dasar G. Dari hasil perhitungan frekuensi nada dasar diperoleh nilai selisih frekuensi yang paling terkecil dimiliki oleh nada dasar La yaitu 11,875 Hz dan nilai selisih frekuensi yang paling terbesar dimiliki oleh nada dasar Do’ yaitu 304,375 Hz, sehingga didalam pengujian untuk synthesizer suling recorder digunakan nada dasar “La” sebagai nada dasar utama karena memiliki selisih terkecil dan hasil perhitungan frekuensi nada dasar “La” mendekati frekuensi asli dari nada dasar G.
Metode Haar-Cascade Classification Menggunakan Raspberry Pi Muhammad Ichwan; Milda Gustiana Husada; Aldri Helmaputra
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.13-22

Abstract

Proses untuk mendeteksi objek dalam citra manggabungkan empat kunci utama yaitu Haar like feature, Integral Image, Adaboost learning dan Cascade Classifier. Metode haar-cascade classification dapat dimanfaatkan sebagai alternatif dalam pengaturan traffic light. Cara kerjanya yaitu, citra yang telah di-capture akan dicocokan dengan data latih, apabila dalam citra tersebut terdapat objek yang sesuai dengan data latih maka objek tersebut di tandai, sehingga objek akan terhitung jumlahnya dengan cara melewati sebuah garis virtual yang dibuat sistem. Dari hasil jumlah objek terdeteksi, sistem dapat mengatur berapa lama lampu merah dan hijau menyala atau mati sesuai dengan jumlah objek yang telah ditentukan. Oleh karena itu, alternatif pengaturan traffic light menggunakan metode Haar-cascade classification digunakan untuk pendeteksian objek. Hasil dari penelitian menggunakan kamera 18 megapiksel 60 FPS jumlah mobil terhitung di garis lebih akurat menggunakan resolusi 480p atau 720p sebesar 79.51%.
Implementasi Algoritma Jean Meeus dalam Menentukan Waktu Shalat Mira Musrini Barmawi; Muhammad Ichwan; Rara Restu Lukito
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 1 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i1.26-33

Abstract

Algoritma Jean Meeus adalah algoritma hasil reduksi dari VSOP87 yang digunakan untuk menentukan posisi matahari. Selain menentukan posisi matahari biasanya algoritma ini digunakan dalam melakukan perhitungan gerhana matahari, bulan baru, posisi bulan, dan salah satunya adalahperhitungan yang dibutuhkan dalam penentuan waktu shalat. Dalam menentukan waktu shalat nilai-nilai yang dihitung adalah julian day, deklinasi matahari, dan equation of time dengan nilai yang dibutuhkan yaitu koordinat lintang, bujur, ketinggian, tanggal, bulan, tahun, dan zona waktu dari lokasi yang terdeteksi dimana parameter-parameter tersebut diimplementasikan di Raspberry Pi.Dalam penggunaannya algoritma ini dipilih karena tingkat keakurasiannya yang tinggi dan hal tersebut dibuktikan dengan hasil dari penelitian yang telah dilaksanakan. Dari hasil pengujian yang telah dilaksanakan, tingkat keakurasian yang didapat yaitu sekitar 97,3% untuk media pembanding Accurate Times dan 99,2% untuk media pembanding tabel waktu shalat yang dikeluarkan oleh Kementrian Agama Kota Bandung.
Co-Authors Aldri Helmaputra Arief Syafiudin Barmawi, Mira Musrini Milda Gustiana Husada Rara Restu Lukito