Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.293
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Upgris INTEGER: Journal of Information Technology Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan International Journal of Economics, Business and Accounting Research (IJEBAR) Jurnal Teknologi dan Manajemen KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) KOPEMAS
Hendro Nugroho
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Social Sciences Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

 1   2 
Perbaikan Kontras Citra Dengan Ekualisasi Histogram Dan Gaussian Pada Klasifikasi Semangka Febri Liantoni; Hendro Nugroho
Jurnal Informatika Upgris Vol 5, No 1: Juni (2019)
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v5i1.3016

Abstract

The Maturity of watermelons can be recognized based on watermelon skin textures. The similarity of watermelon skin texture to the background of this research was carried out. The introduction of skin texture can be extracted first-order statistical features. With the application of histogram equalization, it is expected that the statistical feature calculation process is more accurate. The use of a Gaussian filter is used to improve the image of the histogram equalization result. Support vector machine (SVM) is one method that can be used as a classification method. In this research, the statistical trait parameters used are mean, variance, skewness, kurtosis, entropy. The test was carried out using 100 images consisting of 70 training data and 30 test data. Based on the results of classification testing with SVM, 26 data were verified correctly. Accuracy results obtained were 86.66%.
Sistem Kompresi Citra Berbasis Color Filter Array dan Transformasi 2-D Discrete Cosine pada Manga Reader Nanang Suryadi; Tutuk Indriyani; Hendro Nugroho
Jurnal Teknologi dan Manajemen Vol 1, No 1 (2020)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat ITATS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.jtm.2020.v1i1.186

Abstract

Efisiensi penggunaan bandwith dan memory menjadi satu fokus utama yang harus diperhatikan dalam setiap pemanfaatan teknologi terutama teknologi website dan mobile. Salah satu alternatif yang dapat di implementasikan adalah memperkecil ukuran data yang ditransfer lewat suatu jaringan protokol HTTP/S. Khusus untuk jenis citra, salah satu algoritma yang memiliki performa yang baik adalah jenis algoritma Discrete Cosine Transform. Sebelum proses kompresi dilakukan, terlebih dahulu citra di konversi ke mode hitam putih atau grayscale. Untuk algoritma konversi ini digunakan algoritma Bayer Color Filter Array dengan jenis mosaicing, dimana algoritma tersebut melakukan pemisahan 2 (dua) channel warna dari 3 (tiga) channel warna di masing-masing pixel pada citra dan mempertahankan mode warna dengan hasil RGGB. Penulisan dan penelitian pada tugas akhir adalah untuk mengimplementasikan algoritma Bayer Color Filter Array dan Discrete Cosine Transform pada manga reader berbasis web. Dari hasil pengujian dapat dibuktikan bahwa data citra dengan ukuran 138 kB akan menghasilkan rasio kompresi sebesar 42.75 % dengan menggunakan level kuantisasi 50 dan dengan level kuantisasi 10 akan menghasilkan rasio kompresi sebesar 23.18 % dari kompresi citra dengan penggabungan algoritma Bayer Color Filter Array Mosaicing dan 2D-Discrete Cosine Transform. Nilai PSNR yang didapatkan untuk hasil dekompresi dengan level kuantisasi 50 adalah 19,81 dB.
Penerapan Euclidean Distance untuk Deteksi Kemiripan Citra Berbasis Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Rani Rotul Muhima; Hendro Nugroho
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 7, No 1: Maret 2022
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2022.v7i1.2923

Abstract

The similarity of a pair of images can be measured using the distance measurement method from the feature extraction. The feature extraction method used in this research was the Scale Invariant Feature Transform (SIFT). This method is an extraction method that is invariant to changes in scale, rotation, translation and illumination. In this research, each keypoint of test image is matched for its level of similarity with the Euclidean distance method. The similarity of each keypoint of the tested image is matched by Euclidean distance and it will be claimed similar if it has the smallest distance. Next, the corresponding keypoint of the tested image gets recall test by varying parameters of transformation in size, rotation, color, and angle as well as different image. The research results demonstrated that the recall averages of dataset were 100 for similar image test, 95 for size and rotation changes tests, 98 for colour changes test, 97 for angle changes test, and 0 for image test with different objects. Based on the results, SIFT is suitable for detecting the similarity of image object shapes. 
IMPLEMENTASI FUZZY DECISION TREE UNTUK PREDIKSI GAGAL GINJAL KRONIS Fitri Sofia Nur Khamidah; Dian Puspita Hapsari; Hendro Nugroho
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 3, No 1 (2018)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2018.v3i1.155

Abstract

Fuzzy Decision Tree Implementation for Predicting Chronic Renal Failure. Kidney is one of the important organs for the body. The main function of kidney is for filtering process. The gradual decreasing of kidney function will lead to kidney disease and if it is left unchecked, it will lead to chronic renal failure. Chronic renal failure is a type of disease that can cause death. Until now there is no antidote for the disease of chronic renal failure, therefore this disease cannot be cured but its development can be slowed or stopped. The early diagnosis of this disease will help to prevent the fatal consequences. To diagnose the disease requires some laboratory tests in which the results of the test will be calculated and summed up by a doctor or medical practitioner. The development of science and technology, especially in the field of computers will help the doctor’s works in analyzing the results of laboratory test easier and faster. By some data as training data and implementing Fuzzy Decision Tree classification algorithm, it is expected to obtain high accuracy results that can be used as a reference for predicting chronic renal failure and avoid the occurrence of fatal consequences. The test was conducted by using some predetermined threshold and obtained the most optimal accuracy 98.28% with which indicated a fairly high level of accuracy. Thus the Fuzzy Decision Tree algorithm can be said to be able to predict the disease of chronic renal failure by the accuracy 98.28%.
Pemanfaatan Teknologi Informasi Sebagai Media Pembelajaran di Taman Pendidikan Al-Quran Maftahatul Hakimah; Tukadi Tukadi; Rinci Kembang Hapsari; Hendro Nugroho; Dian Puspita Hapsari
JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Vol 3, No 2 (2019)
Publisher : LPPM ITATS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.jpp-iptek.2019.v3i2.559

Abstract

Perkembangan teknologi informasi saat ini memberikan kemudahan akses disegala bidang sekalipun pendidikan non formal seperti TPQ. Cara belajar yang menyenangkan menjadi tuntutan bagi para guru TPQ termasuk di TPQ Al-Fadlol agar para santri bisa memahami materi agama sehingga bisa diterapkan dalam rutinitas keseharian. Materi ibadah sehari-hari yang diajarkan di TPQ Al-Fadlol ini adalah doa sehari-hari, tuntunan shalat dan cerita islami. Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat yang dilakukan ini adalah menyajikan materi utama di TPQ Al-Fadlol dalam sebuah aplikasi yang diberi nama Muslim Daily Prayer sebagai media pembelajaran. Dengan aplikasi ini, para santri dan para guru bisa menciptakan suasana belajar yang tidak membosankan sehingga para santri lebih bersemangat belajar agama. Selain itu, sosialisasi terhadap pengaruh positif dan negatif dari adanya teknologi informasi ini diberikan untuk membekali para santri dan para guru agar lebih bijak dalam menggunakannya.
Implementasi Shape Feature dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tanda Tangan Muchamad Kurniawan; Naili Saidatin; Hendro Nugroho
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2020: Memberdayakan Riset dan Inovasi untuk Teknologi yang Berkelanjutan
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Salah satu bukti yang digunakan untuk verifikasi identitas seseorang adalah melalui tanda tangan yang mengandung karakter khusus dan bentuk-bentuk tambahan. Penggunaan tanda tangan sering dijumpai pada beberapa kegiatan  khususnya dalam bidang administrasi. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan tanda tangan dengan menggunakan dua pola segmentasi yaitu square dan triangle, yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengenalan pola terhadap tingkat akurasi keaslian tanda tangan dan klasifikasi tanda tangan. Dalam pembuatan sistem ini diterapkan klasifikasi  tanda  tangan  secara  off-line dengan mengambil  sebuah  image tanda tangan  sebagai  input  yang  akan  digunakan  dalam proses  selanjutnya.  Proses pengolahan citra digital  diawali  dengan proses prepocesing pada citra digital , dilanjutkan dengan proses fitur ekstraksi dan terakhir proses klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Berdasarkan hasil klasifikasi didapatkan dengan melakukan dua pendekatan pemotongan citra hasil yang didapatkan tidak jauh berbeda, baik persegi atau segitiga mempunyai akurasi yang cukup bagus diatas 95%. Hasil lebih bagus didapatkan dari pendekatan segitiga, pendetakan ini secara konsisten menghasilkan akurasi 98.25%.
Pengenalan Pola Dengan Penggunaan Metode Ekestraksi Fitur Zernike Moment Pada Citra Aksara Jawa Kontemporer dan Aksara Jawa Kawi Hendro Nugroho; Maftahatul Hakimah; Taufan Augusta
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2021: Peluang dan Tantangan Peningkatan Riset dan Teknologi di Era Pasca Covid-19
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Tulisan aksara Jawa Kawi dan aksara Jawa Kontemporer telah berkembang di Indonesia sejak abad ke-8. Perkembangan kedua tulisan tersebut dipengaruhi akan adat dan budaya. Karena perkembangan tulisan tersebut, maka penenlitan ini dilakukan pengenalan pola dari kemiripan mulai dari awal aksara Jawa yaitu aksara Kawi dengan aksara Jawa Kontemporer. Pengenalan pola yang dilakukan menggunakan metode Zernike Moment. Proses pengenalan pola citra aksara Jawa Kawi dengan aksara Jawa Kontemprore dilakukan beberapa langkah yaitu (1) input citra, (2) praprosesing, (3) Zernike Momnet, (4) mencari nilai kemiripan, dan (5) Hasil. Dari hasil penelitian tersebut ternyata terdapat kemiripan antara tulisan aksara Jawa Kontemporer “HA” dengan aksara Kawi “HO”
Deteksi Wajah dan Mata dengan Menggunakan Metode Fitur Haar-Like pada Kamera WebCam Hendro Nugroho; Muchamad Kurniawan; Naili Saidatin
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2019: Menuju Penerapan Teknologi Terbarukan pada Industri 4.0: Perubahan Industri dan Transformasi P
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Detekesi objek pada komputer vision merupakan hal yang penting, terutama tentang deteksi wajah. Didalam penelitian ini, dilakukan penelitian deteksi wajah dan mata yang digunakan objek orang itu melihat kamera webcam atau tidak. Untuk menunjang penelitian ini, pendekatan metode yang digunakan adalah Haar-Like Fitur. Langkah-langkah penelitian ini adalah input video dari kamera webcam, proses grayscale, penambahan area deteksi, metode Haar-Like fitur, hasil deteksi objek wajah dan mata. Hasil dari deteksi wajah dan mata didapat berupa hasil pada objek terdeteksi wajah dan mata pada saat objek melihat kamera Webcam. Hasil yang tidak berhasil deteksi wajah dan mata disebabkan oleh objek memakai kacamata dan tidak melihat kamera webcam
Image Enhancement Pada Screen Capture CCTV Dengan Menggunakan Metode Histogram Ekualisasi Hendro Nugroho
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 2, No 2, May-2017
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (590.435 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v2i2.155

Abstract

Penggunaan kamera Closed Circuit Television (CCTV) banyak digunakan saat ini terutama perusahaan atau industry, pertokoan dan tempat-tempat strategis lainnya. Dengan menggunakan kamera CCTV keamanan tempat tersebut akan terjamin. Akan tetapi kekurangan dari kamera CCTV adalah apabila ruangan tidak memiliki cahaya kurang (gelap) maka hasil objek yang terekam tidak maksimal. Untuk mengatasi permasalahan diatas maka perlu adanya Histogram Ekualisasi yang dapat memberikan perbaikan kualitas citra (Image Enhancement). Untuk citra yang diambil sebagai Image Enhancement sebagai contoh uji coba penelitian adalah citra Screen Capture CCTV. Dari citra Screen Capture CCTV tersebut dilakukan tahap-tahap pemrosesan citra untuk menghasilkan perbaikan kualitas citra yang baik. Rencana pengambilan data citra screen Capture CCTV sejumlah 5 citra. Cara kerja sistem informasi Image Enhancement adalah citra screen Capture CCTV di praproses dengan ukuran 200x260 piksel BMP, kemudian citra di GarayScale untuk dijadikan nilai piksel yang seragam, selanjutnya citra di histogram ekualisasi untuk intensitas menjadi seragam. Untuk menguji tingkat kualitas citra menggunakan metode ekstraksi tekstur histogram berbasis rata-rata intensitas dan deviasi standar.  
Pattern Recognition Bird Sounds Based on Their Type Using Discreate Cosine Transform (DCT) and Gaussian Methods Hendro Nugroho; Wahyu Widodo; Andy Rachman
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 4, No 3, August 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v4i3.791

Abstract

To know the type of bird, most people know from the shape of bird species and the sound of birds. In this study, it identified the pattern of bird sounds. The bird sounds studied were Canary Trills, Vulture and Crow birds. In the introduction of the type of bird sound pattern in this study using the Discrete Cosine Transform (DCT) method and Gaussian value. The researcher conducted several steps to get the sound model of birds, among others, namely (1) bird sound input in the form of WAV file, (2) Hamming Windowing, (3) DFT / FFT, (4) Mel Bank Filter, (5) DCT, and (6) Value Gaussian. The output obtained is in the form of vector values and represented in graphical form. The results obtained in the study of pattern recognition of bird sound types get the results of observations in the same bird sound duration and frequency of the same, then the same pattern is obtained in the same bird as evidenced by calculating the closest distance value with Bray Curtis method. For the same duration of time and the length of the frequency that is not the same; it found that the pattern of bird sounds is not the same.
Co-Authors Agil Aris Prabandaru Agus Widodo Alphinda Rahma Safira Nisa' Andy Rachman Angga Kusuma Wijaya Chrisna A Dewi Chrisna A.D. Dian Puspita Hapsari Febri Liantoni Fitra Dwi Prasetya Fitri Sofia Nur Khamidah Gusti Eka Yuliastuti Isa Albanna Kusdarini, Esthi Linda A Lestari Linda A. Lestari Maftahatul Hakimah Muchamad Kurniawan Muchammad Kurniawan Muhima, Rani Rotul Naili Saidatin Nanang Fakhrur Rozi Nanang Suryadi Nurul Lailatul Mahmudah Pratama Sandi Alala Rinci Kembang Hapsari Sulistyowati Sulistyowati Suparjo Suparjo Taufan Augusta Tukadi Tukadi, Tukadi Tutuk Indriyani Wahyu Widodo Yanuar Efendi