Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.296
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal Syntax Jurnal Informatika Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Jurnal Informatika Jurnal CoreIT JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Jurnal Informatika Universitas Pamulang Sebatik Jurnal Teknoinfo ICETIA Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Informatika : Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer Building of Informatics, Technology and Science Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika IJISTECH Information System Journal (INFOS) Bulletin of Computer Science Research KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Bulletin of Information Technology (BIT) Knowbase : International Journal of Knowledge in Database Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Jurnal Sains dan Informatika : Research of Science and Informatic Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
Suwanto Sanjaya
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Neuroscience Social Sciences Transportation Other

Published : 72 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknoinfo

 1 
APLIKASI PENGENALAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUNAKAN FITUR WARNA HSV BERBASIS ANDROID Suwanto Sanjaya
Jurnal Teknoinfo Vol 16, No 1 (2022): Januari
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v16i1.1489

Abstract

Tomatoes ripen relatively quickly, so tomato farmers must be able to properly sort the tomatoes for distribution. Farmers typically sort the tomatoes by hand. Tomato farmers are generally experts at manually sorting tomatoes, but humans have many limitations, such as being tired and unfocused. Because these issues can lead to inconsistencies and inaccuracies in sorting, a tool is required to help with the process. As a result, it is necessary to create an Android application to aid in the sorting process. The reason for using Android as a platform is that it is a tool that a large number of people own. The LVQ algorithm is used as a learning algorithm to find the best model for tomato recognition. To build the model, the algorithm requires features. Colors with Hue, Saturation, and Value (HSV) are used. The Personal eXtreme Programming (PXP) system development methodology was used to create applications that recognize the level of ripeness of tomatoes. Unified Modeling Language (UML) is the analytic tool of choice. The application was successfully developed on the Android platform based on the test results. The application's use results in an accuracy of 80%. Green and red tomatoes are the most well-known types of tomatoes. Turning tomatoes are difficult to identify because many of them are mistaken for green tomatoes.Keyword: Android; eXtreme Programming; HSV; Recognition; TomatoBuah tomat memiliki waktu kematangan relatif cepat, sehingga petani tomat harus dapat menyortir buah tomat dengan tepat yang akan didistribusikan. Pada umumnya petani menyortir buah tomat secara manual. Petani tomat juga pada umumnya sudah ahli dalam menyortir tomat secara manual, tetapi manusia memiliki banyak keterbatasan seperti lelah dan tidak fokus. Masalah tersebut dapat meyebabkan inkonsistensi dan ketidaktepatan dalam penyortirannya, sehingga dibutuhkan alat bantu untuk membantu proses peyortiran tersebut. Oleh karena itu, perlu dikembangkan sebuah aplikasi Android yang dapat membantu proses penyortiran tersebut. Alasan penggunaan Android sebagai platform karena merupakan alat yang banyak dimiliki orang pada umumnya. Algoritme LVQ digunakan sebagai algoritme pembelajaran untuk mendapatkan model terbaik dalam mengenali buah tomat. Algoritme tersebut membutuhkan fitur untuk membangun modelnya. Fitur yang digunakan adalah warna Hue, Saturation, dan Value (HSV). Aplikasi pengenalan tingkat kematangan buah tomat dikembangkan menggunakan metodologi pengembangan sistem Personal eXtreme Programming (PXP). Alat analisis yang digunakan adalah Unified Modeling Language (UML). Berdasarkan hasil pengujian, aplikasi berhasil dikembangkan pada platform Android. Penggunaan aplikasi tersebut menghasilkan akurasi sebesar 80%. Tomat yang paling banyak dikenali adalah tomat Green dan Red. Tomat Turning cukup sulit dikenali, karena tomat tersebut cukup banyak yang dikenali sebagai tomat Green.Kata Kunci: Android; eXtreme Programming; HSV; Pengenalan; Tomat
Co-Authors Abdussalam Al Masykur Adrian Maulana Afiana Nabilla Zulfa Ahmad Fauzan Ahmad Paisal Ahmad, Rizmah Zakiah Nur Al Fiqri, M. Faiz Alwis Nazir Alwis Nazir Alwis Nazir Alwiz Nazir Amalia Hanifah Artya Annisa Putri Aqilah, M Alfandri Arif Mudi Priyatno Ariq At-Thariq Putra Aulia Ramadhani Baehaqi Cut Lira Kabaatun Nisa Darmila Deny Ardianto Dodi Efendi efni humairah Eka Pandu Cynthia Elin Haerani Elvia Budianita Erni Rouza, Erni Ersad Alfarsy Absar, Ersad Alfarsy Fadhilah Syafria Fadhilla Syafria Fakhrezi, Muhammad Dzaki Febi Yanto Felian Nabila Fitri Insani Fitri Insani Fitri Insani (Scopus ID: 57190404820) Fitri, Dina Deswara Gusrifaris Yuda Alhafis Gusti, Siska Kurnia Hafez Almirza Hardiansyah, Muhammad Vio Harni, Yulia Hartini Hartini Iis Afrianty Iis Afrianty Ikhwanul Akhmad DLY Insani (Scopus ID: 57190404820), Fitri Irman Hermadi Isnan Mellian Ramadhan Israldi, Tino Iwan Iskandar Iwan Iskandar Jasril Jasril Jasril Jasril Jasril Jasril Karina Julita Kurnia Rahman, Fikri Kurniawan, Saifur Yusuf Lestari Handayani Lestari Handayani Lestari Handayani Lia Anggraini Lola Oktavia M. Fadil Martias Masaugi, Fathan Fanrita Maulana Junihardi Mazdavilaya, T Kaisyarendika Megawati Megawati Morina Lisa Pura Muhammad Affandes Muhammad Fikry Muhammad Irfan Syah Muhammad Irsyad Muhammad Irsyad Nabyl Alfahrez Ramadhan Amril Nazir, Alwis Nazruddin Safaat Nazruddin Safaat H Negara, Benny Sukma Novi Yanti Novriyanto Novriyanto Novriyanto Pangestu, Yoga Pizaini Pizaini Puspa Melani Almahmuda Putri Ayuni, Desy Radili, Adi Rahma Shinta Rahmad Abdillah Rahmad Abdillah Ramadhan, Muhammad Ilham Ramu Will Sandra Reski Mai Candra Reski Mai Candra Reski Mei Candra Riska Yuliana Saputra, Nugroho Wahyu Sarah Lasniari Sarah Lasniari Shahira, Fayza Sugandi, Hatami Karsa SURYA ADITYA GD Surya Agustian Syaputra, Muhammad Dwiky Ulfah Adzkia Vitriani, Yelfi Yani, Susmi Syahfrida Yelfi Vitriani Yeni Fariati Yusra Yusra, Yusra Yusril Hidayat