Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

7.499

P-Index

This Author published in this journals

All Journal ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Jurnal Simetris Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Annual Research Seminar Jurnal CoreIT Jurnal Komputer Terapan Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Petir Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Jurnal Informatika Global Jurnal Teknologi Terpadu STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Brilliance: Research of Artificial Intelligence Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Informatics and Enginering Dedication MDP Student Conference Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) INTECH (Informatika dan Teknologi)

M Ezar Al Rivan

Universitas Multi Data Palembang

Author-ID : 3646709

Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Social Sciences Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

PENGENALAN IRIS MENGGUNAKAN FITUR LOCAL BINARY PATTERN DAN RBF CLASSIFIER Al Rivan, Muhammad Ezar; Devella, Siska
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 11, No 1 (2020): JURNAL SIMETRIS VOLUME 11 NO 1 TAHUN 2020
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Iris merupakan bagian dari mata yang memiliki keunikan. Keunikan pada iris ini menjadi alasan iris digunakan sebagai identitas seperti sidik jari,dan suara. Dibandingkan dengan sidik jari, iris memiliki kelebihan karena letak iris yang lebih terlindungi. Setiap individu memiliki pola iris yang berbeda dan pembentukan pola iris tidak berhubungan dengan faktor genetik individu, sehingga iris merupakan biometrik yang memiliki keunikan yang tinggi dan sulitnya untuk dilakukan pemalsuan biometrik. Identifikasi atau pengenalan iris dilakukan dengan menggunakan citra iris. Pada penelitian ini citra iris akan dilakukan tahap praproses yaitu dengan menghilangkan noise seperti bulu dan kelopak mata, yang kemudian hasil praproses citra iris dilakukan ekstraksi fitur menggunakan algoritma Local Binary Pattern (LBP). Setelah proses ekstraksi fitur dilakukan, proses selanjutnya adalah melakukan pelatihan menggunakan Radial Basis Function (RBF). Setelah proses pelatihan, model RBF diuji dengan data iris yang berbeda. Akurasi tertinggi yang dicapai pada pengenalan iris menggunakan fitur LBP dan RBF yaitu 83,33%.

Penentuan Mutu Buah Pepaya California (Carica Papaya L.) Menggunakan Fuzzy Mamdani Al Rivan, Muhammad Ezar; Suherman, Jessica
ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Vol. 12 No. 2 October 2020
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/elkha.v12i2.41164

Papaya (Carica papaya, L.) is a fruit that has good nutritional content for health so that it has a high selling value and is made a business commodity. One variety of papaya fruit that is currently favored by all people, namely the California papaya fruit. Determination of the quality of California papaya fruit can be measured by size, color, and defect. This study raises the topic of determining the quality of California papaya fruit using fuzzy-Mamdani with input variables in the form of major axis, minor axis, red, green, and defect variables along with the output in the form of the results of determining the quality of California papaya fruit. Based on testing that has been done using 108 fuzzy rules, the validity of the results obtained states that the level of accuracy of the research using defuzzification of the Centroid, Bisector and Means of Maximum methods by 75%, while the level of research accuracy using the defuzzification of Largest of Maximum and Smallest of Maximum methods by 70%

Perbandingan Performa Kombinasi Algoritma Pengurutan Quick-Insertion Sort dan Merge-Insertion Sort Muhammad Ezar Al Rivan
Annual Research Seminar (ARS) Vol 2, No 1 (2016)
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Pengurutan merupakan bagian penting dalam pengolahan data. Data yang terurut memudahkan dalam pencarian data. Algoritma pengurutan hanya cocok untuk permasalahan dengan karakteristik terntentu. Algoritma pengurutan yang cocok digunakan untuk data dalam skala besar yaitu Quick Sort dan Merge Sort namun untuk data dalam skala kecil algoritma Insertion Sort lebih cocok. Karakteristik Quick Sort dan Merge Sort yang membagi-bagi data ke dalam bagian dan setiap bagian menjadi sub-bagian maka akan didapat data dalam ukuran kecil. Proses pengurutan sub-bagian dapat digantikan dengan menggunakan Insertion Sort. Kombinasi algoritma Quick-Insertion Sort memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan Quick Sort sendiri dan Merge-Insertion Sort memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan Merge Sort sendiri. Quick-Insertion Sort 15% lebih cepat dibandingkan dengan Quick Sort dengan batas 16. Merge-Insertion Sort lebih cepat 34,8% lebih cepat dibandingkan dengan Merge Sort dengan batas 16.

Pengaruh Penggunaan Overlapped Character untuk meningkatkan Robustness CAPTCHA Muhammad Ezar Al Rivan; Sehat Martinus Surya Benediktus
Annual Research Seminar (ARS) Vol 2, No 1 (2016)
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

CAPTCHA merupakan cara yang digunakan untuk menentukan apakah pengguna adalah manusia atau komputer. CAPTCHA berbasis teks merupakan jenis CAPTCHA yang murah, cepat dan tidak memerlukan sumber daya. OCR dapat digunakan untuk memecahkan CAPTCHA berbasis teks. AI dapat digunakan oleh bot untuk memecahkan CAPTCHA. CAPTCHA yang klasik dapat dikelabui oleh bot. CAPTCHA yang diciptakan harus mudah dikenali oleh manusia namun sulit dikenali oleh bot. Dengan menggunakan overlapped character CAPTCHA akan menjadi sulit dipecahkan

Klasifikasi Mamalia Berdasarkan Bentuk Wajah Dengan k-NN Menggunakan Fitur CAS dan HOG Muhammad Ezar Al Rivan; Yohannes Yohannes
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 5 No 2 (2019): JATISI
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Object classification has been done to various images. Animal classification has been done using segmentation and non-segmentation approach as initial stage. Context Aware Saliency (CAS) is a method that able to make the object area more dominant than the background in saliency mode so that it can be an alternative object segmentation process. The shape feature will taken based on saliency results using the Histogram of Oriented Gradient (HOG). The K-Nearest Neighbors (K-NN) used to classify mammal species based on HOG features from saliency images. The dataset used in this study is LHI-Animal-Faces. The results obtained show that animal species that can be recognized well are cats and tigers, while sheep, dogs, and pigs have not been able to be recognized properly.

Identifikasi Potensi Glaukoma dan Diabetes Retinopati Melalui Citra Fundus Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Muhammad Ezar Al Rivan; Tegar Juangkara
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 6 No 1 (2019): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Glaucoma and diabetic retinopathy identification conduct form fundus image. Artificial Neural Network can be used as algorithm to identify glaucoma and diabetic retinopathy. Dataset contains 60 fundus image consist of 20 glaucoma fundus image, 20 diabetic retinopathy fundus images and 2- normal fundus image. The result are 86,6% for average recall, 86,6% for average precision and 91,06% for average accuracy.

Implementasi LDA pada fitur HOG untuk Klasifikasi ASL Menggunakan K-NN Muhammad Ezar Al Rivan; Hafiz Irsyad; Kevin Kevin; Arta Tri Narta
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 7 No 2 (2020): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v7i2.286

Sign Language is alternative way to communication using sign. One of sign language is American Sign Language (ASL). Image from Dataset processed using feature extraction HOG then reduce using Linear Discriminant Analysis (LDA). The reduced feature used to K-Nearest Neighbor classification. There are 3 distance used consist of euclidean, manhattan and chebyshev. The best accuracy obtain from manhattan distance using k=3 with 72,42% precision.

Pengenalan ASL Menggunakan Metode Ekstraksi HOG dan Klasifikasi Random Forest Ningrum Larasati; Siska Devella; Muhammad Ezar Al Rivan
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 8 No 2 (2021): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v8i2.456

Sign languages have many types, one of them is the American Sign Language (ASL). This study uses the ASL alphabet handshape image extracted with the Histogram of Oriented Gradient (HOG) feature and the resulting feature is used for the Random Forest classification. The test results show that using the HOG feature and the Random Forest classification method for ASL recognition gives a good accuracy rate, with an overall accuracy value of 99.10%, an average accuracy value per class of 77.43%, an average value of precision 88.81%, and an average recall value of 88.65%.

Pengenalan Gestur Angka Pada Tangan Menggunakan Arsitektur AlexNet Dan LeNet Pada Metode Convolutional Neural Network Muhammad Ezar Al Rivan; Alvin Setiawan
Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 11 No 1 (2022): Komputika: Jurnal Sistem Komputer
Publisher : Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputika.v11i1.5176

Gestur merupakan salah satu jenis komunikasi dengan membentuk suatu objek seperti huruf atau angka pada tangan untuk menyampaikan pesan ataupun sebuah informasi, salah satunya gestur angka pada tangan yang memiliki banyak jenisnya dengan pola yang berbeda untuk setiap pergerakan angka yang terbentuk. Salah satu solusi yang dapat dilakukan untuk melakukan pengenalan gestur angka pada tangan kepada komputer adalah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur AlexNet maupun LeNet. Penelitian ini menggunakan dataset citra gestur angka yang sebelumnya dilakukan tahap pre-processing yang terdiri dari threshold dan resize. Penelitian dilakukan menggunakan 2 pooling layer, yaitu Average Pooling dan Max Pooling kemudian menggunakan optimizer, yaitu SGD, RMSprop, dan Adam. Berdasarkan hasil pengujian yang didapatkan pada penelitian ini, yaitu penggunaan arsitektur AlexNet dengan Average Pooling dan optimizer RMSprop menghasilkan akuras dan f1-score keseluruhan 99,45% serta penggunaan arsitektur LeNet dengan Average Pooling dan optimizer RMSprop menghasilkan akurasi dan f1-score keseluruhan 99,49%. Secara keseluruhan penggunaan Average Pooling dengan optimizer RMSprop mendapatkan tingkat akurasi yang paling baik dibandingkan dengan pengujian yang lainnya.

Perbandingan Fluid Genetic Algorithm dan Genetic Algorithm untuk Penjadwalan Perkuliahan Muhammad Ezar Al Rivan; Bhagaskara Bhagaskara
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol 9, No 3 (2020): NOVEMBER
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v9i3.879

The lecture schedule is a problem that belongs to the NP-Hard problem and multi-objective problem because it has several variables that affect the preparation of the schedule and has limitations that must be met. One solution that has been found is using a Genetic Algorithm (GA). GA has been proven to be able to provide a schedule that can meet limitations in scheduling. Besides, it also found a new concept of thought from GA, namely the Fluid Genetic Algorithm (FGA). The most visible difference between FGA and GA is that there is no mutation process in each iteration. FGA has a new stage, namely individual born and new constants, namely global learning rate, individual learning rate, and diversity rate. This concept of thinking was tested in previous studies and found that FGA is superior to GA for the problem of finding the optimum value of a predetermined function, but this function is not included in the multi-objective problem. In this study, the testing and comparison of FGA and GA were conducted for the problem of scheduling lectures at STMIK XYZ. Based on the results obtained, FGA can produce a schedule without any hard constraint violations. FGA can be used to solve multi-objective problems. FGA has a smaller number of generations than GA. However, overall GA is superior in producing schedules without any problems.

Co-Authors Ahmad Farisi Alviando, Muhammad Restu Alvin Setiawan Alwyn Giovri Riyadi Andreas Saputra, Andreas Andree Fendiawati Antony, Felix Arta Tri Narta Arta Tri Narta Awalludin, Nur Bhagaskara Bhagaskara Billy Gunawan Budi, Raden George Samuel Busdin, Rusdie Caroline, Fionna Daniel Daniel Devella, Siska Dicko Dini Amputri Fareza, Ivan Farisi, Ahmad Fendy Novianto Lukman Fernando Fernando, Fernando Gabriela Repca Sung Gasim Giovani Prakasa Gandi Hafiz Irsyad Hafiz Irsyad Hartoyo, Suryanto Ivan Fareza Juliana Nasution Kevin kevin Kevin Kevin Meiriyama, Meiriyama Mochammad Trinanda Noviardy Molavi Arman Monica Rizki Ayustin Muhammad Ricky Nadimsyah, Ahmad Zaky Narta, Arta Tri Nicholas, Nicholas Ningrum Larasati Novan Wijaya Noviardy, Mochammad Trinanda Nur Rachmat Octavia, Angella Orlando Orlando Pratama, M Fikri Rizki Randy Andreo Sonaru Reynald Dwika Prameswara Ricky, Muhammad Rijaya, Rheza RR. Ella Evrita Hestiandari Rusdie Busdin Saputra, Jordi Sehat Martinus Surya Benediktus Siti Nadra Steven Steven Suherman, Jessica Suryanto Hartoyo Suwanto, Elisa Putri Tanzil, William Tegar Juangkara Tommy Saputra Wati, Risha Ambar Wijaya, Irvan Winston Kennedy Wiwik Handayani Yoannita, Yoannita Yohannes Yohannes Yohannes, Ricky

Title

Found 54 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 54 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 54 Documents
Search