Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.217
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika Jurnal Administrasi Bisnis Jurnal Komputer Terapan Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) JuSiTik : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Komunikasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi ABSYARA: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Informatics and Enginering Dedication Jurnal Teknologi Sistem Informasi Klik - Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer Jurnal Riset Rumpun Ilmu Kedokteran (JURRIKE) Innovative: Journal Of Social Science Research TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi MDP Student Conference Journal Of Informatics And Busisnes Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Manajemen International Journal of Educational and Life Sciences (IJELS) EduInovasi: Journal of Basic Educational Studies Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Riset Teknik Komputer Jurnal Riset Sistem Informasi Jurnal Sistem Informasi, Manajemen dan Teknologi Informasi Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Kewirausahaan
Dicky Pratama
Universitas Multi Data Palembang
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 71 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Buana Informatika

 1 
Segmentasi Warna Citra Bunga Daisy dengan Algoritma K-Means pada Ruang Warna Lab Alamsyah, Derry; Pratama, Dicky
Jurnal Buana Informatika Vol 10, No 2 (2019): Jurnal Buana Informatika Volume 10 Nomor 2 Oktober 2019
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1655.562 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v10i2.2458

Abstract

Abstract. Segmentation in images of flowers or plants is an important pre-process in the field of botany, one of which is for identifying diseases of flowers or other plants. One of the problems in the image segmentation is the segmented images produced automatically. It is due to the long period of time needed to produce segmented images manually. To overcome these issues, a clustering process was carried out using the k-means algorithm. In this study segmentation is done by using Lab color space and RGB as a comparison to K-means in clustering the image of daisy flowers. Good results are showed by the Lab color space in the clustering process that 60% of the data has lower silhouette coefficient than RGB color space and 3.94% as the mean of s negative.Keywords: Segmentation, Lab, K-MeansAbstrak. Segmentasi pada citra bunga atau tanaman merupakan pra proses yang penting dalam bidang botani, salah satunya untuk mengidentifikasi penyakit pada bunga atau tanaman lainnya. Salah satu permasalahan dalam segmentasi citra adalah menghasilkan citra tersegmentasi secara otomatis. Hal tersebut dikarenakan kebutuhan akan waktu yang tidak sebentar untuk menghasilkan citra tersegmentasi secara manual. Untuk mengatasi kendala tersebut dilakukan proses klasterisasi dengan menggunakan algoritma K-means. Pada penelitian ini segmentasi dilakukan dengan menggunakan ruang warna Lab dan RGB sebagai pembanding kinerja k-means dalam mengklasterisasi citra bunga Desi. Hasil yang baik dimiliki oleh ruang warna Lab dalam proses klasterisasinya, yaitu dengan 60% data memiliki nilai silhoutte coeficient (s) yang lebih kecil dari ruang warna RGB dan memiliki rata-rata sebesar 3.94% s negatif.Kata Kunci: Segmentasi, Lab, k-Means
Segmentasi Warna Citra Bunga Daisy dengan Algoritma K-Means pada Ruang Warna Lab Derry Alamsyah; Dicky Pratama
Jurnal Buana Informatika Vol. 10 No. 2 (2019): Jurnal Buana Informatika Volume 10 Nomor 2 Oktober 2019
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v10i2.2458

Abstract

Abstract. Segmentation in images of flowers or plants is an important pre-process in the field of botany, one of which is for identifying diseases of flowers or other plants. One of the problems in the image segmentation is the segmented images produced automatically. It is due to the long period of time needed to produce segmented images manually. To overcome these issues, a clustering process was carried out using the k-means algorithm. In this study segmentation is done by using Lab color space and RGB as a comparison to K-means in clustering the image of daisy flowers. Good results are showed by the Lab color space in the clustering process that 60% of the data has lower silhouette coefficient than RGB color space and 3.94% as the mean of s negative.Keywords: Segmentation, Lab, K-MeansAbstrak. Segmentasi pada citra bunga atau tanaman merupakan pra proses yang penting dalam bidang botani, salah satunya untuk mengidentifikasi penyakit pada bunga atau tanaman lainnya. Salah satu permasalahan dalam segmentasi citra adalah menghasilkan citra tersegmentasi secara otomatis. Hal tersebut dikarenakan kebutuhan akan waktu yang tidak sebentar untuk menghasilkan citra tersegmentasi secara manual. Untuk mengatasi kendala tersebut dilakukan proses klasterisasi dengan menggunakan algoritma K-means. Pada penelitian ini segmentasi dilakukan dengan menggunakan ruang warna Lab dan RGB sebagai pembanding kinerja k-means dalam mengklasterisasi citra bunga Desi. Hasil yang baik dimiliki oleh ruang warna Lab dalam proses klasterisasinya, yaitu dengan 60% data memiliki nilai silhoutte coeficient (s) yang lebih kecil dari ruang warna RGB dan memiliki rata-rata sebesar 3.94% s negatif.Kata Kunci: Segmentasi, Lab, k-Means
Co-Authors . Suharyono Abdurrahman, M Aulia Achmad Rivaldi Adelitan Salsabilah Amir Agnes Monica Albert Wijaya Alficandra Alvian, Muhammad Christian Anggoro Aryo P Arisandi, Dessi Audina, Mia Divia Bintang Ramadhan Saragih Bryan Lim Calista Silvia Jaya Callista Felisya Cesya Catherine Charles Yandhika Darren Hansen Darriel Dapples Dealy Alti Denita, Nayra Alya Derry Alamsyah Dewi Susita Dheren Harliana Halim Dinda Aulia Sari Dwiki Yosinta Ulpa Dyah Handayani Dyon Fillipo Edy Yulianto Ellen Fransisca Felinsia Pung Handoko Fernando Alfian Finkan Nadia fithri selva jumeilah Fithri Selva Jumeilah Fitria Choirunisa gasim, Gasim Gunawan, Jenifer Harahap, Muhammad Ikhsan Hendri Sopryadi Herawati, Theresia Chintia Hermawan Hermawan Ilham Swandanang Imam Fathul Aziz Inayatullah Inayatullah Inayatullah, Inayatullah Ishak, Reven Rudy Jodi Putra Aljabbar Juan Juan Karina karina Kasih Purwati Kennan Hamilton Kenny Lie Kevin Brillian Kevin Fernando Cahyadi Kristian, Alfredo Leo Putra Pratama Lioe, Valencia Lionnell Julycell Huang M Rafli M. Fazril Afni Pratama M.Zacky Aulya Mahendra Gilang Mario Aldy Wijaya Marvin Junaidi Michael Michael Michael Saputra Michella Valery Muhammad Abdul Arip Muhammad Akbar Muhammad Aziz Muhammad Marshell Rivai Muhammad Wildan Mulia Perdana, Prayogi Mutiara Astri Pradina Nicholas Nicholas Niko Ananda Limmanto Novan Wijaya NUR HAMIDAH Nurwijayanti Odelia Permata, Imelda Nova Puji Wahono Putri Meylani, Viola Rahmad Firdaus Raissa Amanda Putri Rajaguguk, Rifaldi Febriansyah Riadi, Safina Richi, Michael Rizani Teguh Rizki Sandrina Ayu Seftian, M. Gilang Shella Marcelia Siti Sheila Mozza Fatihah W Skavinsky Teddy, Roger Su, Nickolas Sukma Sahreni Suwanto, Fredy Syakirah, Muthia Syeira Khaerani Taufiq Kamil Batubara Theresia Chintia Herawati Tinaliah, Tinaliah Tria Annisa Tria Nanda Mughny Triana Elizabeth, Triana Ubaidillah Ubaidillah Valens Florencia Vincent Andreson Vionetha Lavega Virgie, Marsella Vivian Vivian Wilbert Anderson Yeremia, Deryl Andeya Yoannita Yoannita, Yoannita Zidan, Abi Zidan, Abiyyu Al Thoriq