Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Ainet : Jurnal Informatika

PENINGKATAN AKURASI MESIN PENCARI GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING, WEB SCRAP DAN ALGORITMA COSINE SIMALIRITY Adriani Adriani; Ridwang Ridwang
Ainet : Jurnal Informatika Vol 2, No 2 (2020): September (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/ainet.v2i2.4846

Abstract

Pencarian data gambar di internet terbatas pada kata kunci teks berupa nama gambar yang diinput masuk ke mesin pencari sehingga hasil yang didapatkan banyak varian gambar. Dengan berkembangnya teknologi temu kembali informasi dan pengolahan teks diharapkan dapat membantu proses pencarian gambar menjadi lebih spesifik sesuai dengan kata kunci teks yang diinginak. Proses web scrap dapat membantu mencari informasi yang lebih detail sampai metadata dari sumber gambar di situs web. Data teks yang dihasilkan dalam proses web scrap diolah lebih lanjut menggunakan pemrosesan teks dan algoritma cosine similarity untuk menghasilkan informasi yang relevan dengan citra yang dicari. Hasil yang diperoleh akurasi mencapai 80% untuk data gambar umum dengan batas pencarian gambar hingga 20 gambar. Untuk gambar tertentu, akurasi hanya mencapai 25% untuk batas 20 gambar. Ada 2 hal yang mempengaruhi nilai akurasi pencarian gambar yaitu batas gambar yang sangat besar dan keyword yang sangat spesifik sehingga hasil yang dihasilkan kurang relevan. Dengan metode pencarian gambar seperti ini diharapkan dapat menemukan dan mendownload gambar yang benar-benar relevan dan berkualitas tinggi untuk dijadikan data training dalam proses klasifikasi gambar maupun video.
Analisis Success Full Call Ratio Network Telecommunication pada Global System For Mobile Communication (GSM) PT.Telkomsel RTPO Berau Hadawina Hadawina; Rahmania Rahmania; Ridwang Ridwang; Rizki Yusliana Bakti; Muhyiddin A M Hayat
Ainet : Jurnal Informatika Vol 3, No 2 (2021): September (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/ainet.v3i2.7649

Abstract

This GSM network stands for Global System for Mobile Communications, which is a digital mobile communication technology, especially in mobile phones. Currently, almost all mobile telecommunicaions instrumentation uses cellular-based technology. Cellular-based mobile telecommunications systems offer advantages compared to wireless systems, namely mobility so that users can move anywhere as long as they are still within the operator's service coverage. The purpose of this study was to measure and analyze how the GSM (Global System For Mobile Communications) network performance of a BTS at PT.Telekomunikasi RTPO Berau during 2020 was based on the results of the analysis of CSSR, CDR, HOSR, TCHCR values. The results showed that the GSM network performance of a BTS at PT. Telecommunications RTPO Berau. The performance results in the first BTS with CSSR values = 99.31%, CDR = 0.30%, HOSR = 94.74%, TCHCR = 0.01%, and for the second BTS performance values CSSR = 98.66%, CDR = 0.35%, HOSR = 96.78%, TCHCR = 0%, and the third BTS with CSSR = 99.74%, CDR = 0.03%, HOSR = 98.01%, TCHCR = 0%. Based on the results of the analysis of the performance of the GSM network in the Berau area and compared with the standard parameters of the KPI (Key Performance Indicator) it can be concluded that the performance of the GSM network in the three BTS is good.
Alat Pemilah Telur berdasarkan Kualitas Putih Telur berbasis Mikrokontroller Muniardi Muniardi; Ridwang Ridwang; Asep Indra Syahyadi; Herdiansyah Herdiansyah; Lukman Anas
Ainet : Jurnal Informatika Vol 2, No 1 (2020): Maret (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/ainet.v2i1.5536

Abstract

Telur merupakan bahan pangan sumber protein hewani yang mudah dan murah bagimasyarakat Indonesia. Di bidang pemasok telur terlihat dari proses penyortiran telur yang dilakukan oleh penjual bahwa pembeli masih menggunakan cara manual untuk memilih telur berdasarkan kualitas. Pengklasifikasian yang sering dilakukan penjual dan pembeli adalah dengan menggunakan senter untuk melihat telur, atau dengan melihat lampu, jika telur terlihat terang dan tidak padat menandakan bahwa telur tersebut dalam keadaan baik. Sebaliknya jika telur berwarna hitam atau padat,  maka dapat ditentukan telur tersebut tidak baik atau sudah busuk. Dalam  melakukan penelitian ini, jenis penelitian yang digunakan adalah metode kualitatifyang bertujuan untuk memahami apa yang terjadi di lapangan. Metode perancangan alat menggunakan prototype, yang menggunakan metode black box untuk  pengujian, yang meliputi tahap pengujian setiap blok dan tahap pengujian  keseluruhan sistem. Sensor LDR mendeteksi telur, sensor mengirimkan data ke NodeMcu ESP8266, kemudian NodeMcu ESP8266 mengirimkan data ke layar LCD untuk menampilkan nilai Adc telur dan kualitas telur, kemudian NodeMcu ESP8266 mengirimkan data ke motor servo untuk menjalankan fungsinya, maka motor DC akan menjalankan fungsinya sesuai dengan fungsinya. Untuk menjalankan tugasnya,NodeMcu ESP8266 mengirimkan data ke server, dan menampilkan hasil monitoring pada LCD.Saat sensor Ldr 400 hingga 900 kualitas telur bagus, saat sensor 900 kualitas telur jelek. Ketikanilainya 400, sensor tidak mendeteksi.